北京山区环境关系的CCA研究
cca或rda分析结果
>sum(apply(gtsdata,2,var))
>summary(gts.rda)
!!所以如果不对数据做标准化的话，丰富种的值就非常大，
排序时就只能看清丰富种的位置，其它种就拥挤在一起。
Institute of Botany, the Chinese Academy of Sciences
plot(rda(gtsdata)) plot(rda(gtsdata,scale=T))
Inertia Rank
Total
352.1
Unconstrained 352.1 22
Inertia is variance
Eigenvalues for unconstrained axes:
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8
111.779 73.580 54.607 32.959 26.481 18.063 12.763 7.637
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排序采用的距离方法： 1.欧氏距离：
2.卡方距离
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二、主成分分析(Principle
component analysis, PCA)
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用vegan进行排 序分析
米湘成
Institute of Botany, the Chinese Academy of Sciences
一、vegan软件包
京津冀生态环境协同治理研究
京津冀生态环境协同治理研究在当今社会，生态环境问题已经成为了全球性的关注焦点。
对于中国而言，京津冀地区的生态环境状况更是关系到区域的可持续发展和人民的生活质量。
京津冀地区作为我国的重要经济增长极，其生态环境的协同治理具有重要的战略意义。
京津冀地区在地理上紧密相连，生态环境相互影响。
然而，长期以来，由于各自的发展需求和规划差异，三地在生态环境保护方面存在着诸多不协调的问题。
例如，产业结构的不合理导致了大量的污染物排放，能源消耗结构以传统能源为主，加重了环境压力。
此外，水资源短缺和水污染问题也十分突出，大气污染更是备受关注。
京津冀生态环境协同治理的重要性不言而喻。
首先，这是实现区域可持续发展的必然要求。
良好的生态环境是经济发展的基础，只有通过协同治理，才能优化资源配置，提高生态环境的承载能力，为经济的长期稳定发展创造条件。
其次，有助于提升区域的整体竞争力。
一个生态宜居的地区能够吸引更多的人才、资金和技术，促进产业升级和创新发展。
再者，能够增强人民的幸福感和获得感。
改善生态环境质量，直接关系到人民的身体健康和生活品质。
在协同治理的过程中，面临着一系列的挑战。
首先是行政分割导致的管理体制不畅。
三地在生态环境治理方面的政策、标准和执法力度存在差异，难以形成有效的合力。
其次，利益协调机制不完善。
不同地区在产业转移、生态补偿等方面存在着利益诉求的不一致，容易引发矛盾和冲突。
再者，缺乏有效的信息共享和沟通机制。
生态环境数据的不统一、不及时，影响了对问题的准确判断和决策的科学性。
为了推进京津冀生态环境协同治理，需要采取一系列的措施。
在政策法规方面，应加强顶层设计，制定统一的区域生态环境治理规划和政策法规。
明确三地在生态保护、污染防治等方面的责任和义务，建立健全跨区域的环境监管和执法机制，打破行政壁垒。
产业协同发展是关键。
要优化区域产业布局，加快产业转型升级，淘汰落后产能，推动绿色、低碳、循环产业的发展。
通过产业转移和承接，实现产业结构的合理化和高级化，减少污染物的排放。
【国家自然科学基金】_典范对应分析(cca)_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
科研热词 典范对应分析 土壤因子 群落结构 环境因子 黄河三角洲 喀斯特 后生浮游动物 双向指示种分析 cca 鱼类群落 驱动机制 非线性多维标度 酸性矿山废水 荒漠 草甸 舟山渔场 群落演替 群落多样性 纳帕海 种类组成 祁连山地 真核生物 盐碱地 白桦 生活型 生态型 生态位分析 生境 热带北缘 湿地退化 温瑞塘河 浮游植物 沉积物 水质指标 水库 植被光谱 植物群落 植物物种多样性 植物功能型 林下植被 杭州市区 景观格局演变 底栖硅藻 山杨 对应分析 多环芳烃 多样性 城镇化 垂直分布 地形 土壤动物 反硝化功能基因
53 54 55 56
twinspan cca排序 cca分析 cca
推荐指数 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
科研热词 典范对应分析 长江口 群落结构 环境因子 浮游植物 cca 鱼类浮游生物 贺兰山 蚊类 蓝藻水华 蓝藻 营养成分 芦芽山 绿藻 空间分布格局 硅藻 生物量 生物多样性 澜沧江 浮游生物 浅水湖泊 水生鞘翅目 植被群落 旅游影响 旅游业者 指示生物 微囊藻毒素 平原河网区 山地 居民区 小五台山 土壤水分 亚高山草甸 主成分排序 中肋骨条藻 twinspan
科研热词 推荐指数 典范对应分析 4 环境因子 3 浮游植物 2 多样性 2 典范对应分析(cca) 2 cca 2 黄河三角洲 1 驱动力 1 额济纳 1 酸性矿山废水 1 部分典范对应分析(pcca) 1 连云港 1 过氧化物酶活力 1 趋势对应分析 1 荒漠河岸林 1 腐植酸(ha) 1 群落结构 1 群落 1 组成 1 空间分布 1 生物评价 1 生物指数 1 潮沟 1 漫湾水电站 1 湿地 1 洪湖 1 河流 1 氨氧化古菌(aoa) 1 横石水河 1 植被演替 1 植被 1 森林群落 1 林牧交错区 1 松山自然保护区 1 更新 1 旱泉沟流域 1 干扰梯度 1 巢湖流域 1 定量化 1 大型底栖无脊椎动物 1 大型底栖动物 1 多花黑麦草 1 土壤磷酸酶活性 1 土壤水分 1 土壤动物 1 土壤 1 土地利用变化 1 喀斯特 1 叶绿素含量 1 净光合速率 1 人为干扰 1 产草量 1
海淀自然环境分析报告
海淀自然环境分析报告目录•海淀概述•海淀自然环境现状•海淀自然环境问题分析•海淀自然环境保护措施•海淀自然环境未来展望•结论01海淀概述地理位置位于北京市西北部，与朝阳区、昌平区、门头沟区相邻。
气候特点属于温带季风气候，四季分明。
春季干燥多风，夏季炎热多雨，秋季天高气爽，冬季寒冷干燥。
拥有丰富的水资源，如永定河、潮白河等。
拥有北京市重要的水源地——密云水库，为北京市提供饮用水保障。
拥有北京市重要的生态屏障——燕山，为北京市生态环境保护提供支持。
自然资源02海淀自然环境现状总结词总体良好，但存在污染问题详细描述近年来，海淀区的空气质量得到了显著改善，但仍存在一定程度的污染问题。
主要污染物包括颗粒物、二氧化硫和氮氧化物等。
这些污染物主要来源于工业排放和机动车尾气。
空气质量水质状况总结词总体优良，但部分河流存在污染详细描述海淀区的水质状况总体良好，大部分河流达到了国家水质标准。
然而，部分河流仍存在污染问题，主要污染物包括氨氮、总磷和有机物等。
这些污染物主要来源于城市污水排放和农业面源污染。
土壤质量总结词总体良好，但存在污染风险详细描述海淀区的土壤质量总体良好，但部分地区存在污染风险。
主要污染物包括重金属和有机物等。
这些污染物主要来源于工业废弃物和农药化肥的施用。
生物多样性详细描述海淀区的生物多样性较为丰富，拥有多种珍稀物种和濒危植物。
然而，由于城市化进程的加速和人类活动的干扰，生物多样性受到了一定程度的威胁。
为了保护生物多样性，需要采取有效措施加强生态环境的保护和管理。
03海淀自然环境问题分析海淀区周边存在大量工业企业，其生产过程中产生的废气未经处理直接排放至大气中，导致空气质量严重恶化。
工业排放随着城市交通的日益拥堵，机动车数量不断增加，尾气排放量也随之攀升，成为空气污染的重要来源。
交通尾气在特定季节，如冬季采暖期，由于气象条件不利于污染物扩散，导致空气质量明显下降。
季节性气象条件工业废水排放部分工业企业未按规定处理废水，直接将其排入河流或湖泊，导致水质严重恶化。
PCA、PCoA、NMDS、CCA、RDA的区别
首先，以上分析本质上都属于排序分析（Ordination analysis）。
排序(ordination)的过程就是在一个可视化的低维空间(通常是二维)重新排列这些样方,使得样方之间的距离最大程度地反映出平面散点图内样方之间的关系信息。
1、只使用物种组成数据的排序称作非限制性排序(unconstrained ordination)(1)主成分分析(principal components analysis,PCA)(2)对应分析(correspondence analysis, CA)(3)去趋势对应分析(Detrended correspondence analysis, DCA)(3)主坐标分析(principal coordinate analysis, PCoA)(4)非度量多维尺度分析(non-metric multi-dimensional scaling, NMDS)2、同时使用物种和环境因子组成数据的排序叫作限制性排序(constrained ordination)(1)冗余分析(redundancy analysis,RDA)(2)典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)让我们来仔细看看PCA与PCoA分析：在非限制性排序中，16S和宏基因组数据分析通常用到的是PCA分析和PCoA分析。
两者的区别在于：PCA分析是基于原始的物种组成矩阵所做的排序分析，而PCoA分析则是基于由物种组成计算得到的距离矩阵得出的。
在PCoA分析中，计算距离矩阵的方法有很多种，例如图1所示的Euclidean, Bray-Curtis, and Jaccard，以及图2显示的(un)weighted Unifrac (利用各样品序列间的进化信息来计算样品间距离，其中weighted考虑物种的丰度，unweighted没有对物种丰度进行加权处理)。
图1 Euclidean, Bray-Curtis, and Jaccard PcoA图图2 (a) weighted Unifrac PCoA分析PCoA1维度将根内样品与根周边和土壤样品很好的分开；而PCoA2能够将不同土壤的样品很好的区分开来；(b)用pairwise-Bray-Curtis相似度对样品进行聚类。
cca环境因子对结果的解释度__解释说明
cca环境因子对结果的解释度解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在研究CCA环境因子对结果的解释度，并探讨其理论基础及实证研究结果。
CCA（Canonical Correlation Analysis）环境因子是指在多元统计分析中，通过寻找两个多元变量集合之间的最大相关性来揭示它们之间的线性关系的一种方法。
环境因子是指影响研究对象结果的外部条件、环境变量或潜在因素。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将对研究背景和目的进行介绍，明确文章的写作动机和框架；正文将详细阐述CCA环境因子定义与影响因素、CCA环境因子对结果解释度的理论基础以及实证研究结果及其解释性分析；结论部分将总结归纳CCA环境因子对结果解释度的重要性和限制，并提出未来研究方向建议和展望。
1.3 目的本文旨在通过探讨CCA环境因子对结果解释度，加深我们对于数据分析中特定环境变量重要性的理解。
通过了解和研究CCA环境因子，希望能够提高我们对结果的解释能力，并为进一步的研究提供理论基础和参考。
此外，本文还将讨论存在的不确定性和局限性，并对未来研究方向进行建议和展望，以促进相关领域的发展和进步。
2. 正文2.1 CCA环境因子的定义与影响因素CCA（Canonical Correlation Analysis）是一种多元统计分析方法，常用于研究两个观测变量集之间的相关关系。
在环境研究中，CCA可以应用于分析环境因子对结果的解释度。
环境因子是指可能对所研究结果产生影响的各种环境特征，如温度、湿度、土壤pH等。
这些环境因子可能会对结果产生直接或间接的影响。
CCA环境因子首先需要被准确定义和选取。
合理选择和定义环境因子是确保其对结果解释度有效性的关键。
一般来说，定义这些环境因子需要考虑到其与所研究结果具有可能存在的相关性或相互作用关系，并且能够在实验设计上进行精确测量或监测。
同时，影响CCA环境因子对结果解释度的其他因素也需要被充分考虑。
森林康养区空气负氧离子与环境因素相关性研究——以北京松山自然保护区为例
森林康养区空气负氧离子与环境因素相关性研究——以北京松山自然保护区为例森林康养区空气负氧离子与环境因素相关性研究——以北京松山自然保护区为例引言森林康养已经成为现代生活方式中备受追捧的一种方式。
人们越来越重视自然环境对健康的影响，而森林作为一种自然资源，具有良好的康养潜质。
空气负氧离子是森林环境中的一种重要组分，其与人体健康密切相关。
本文以北京松山自然保护区为例，通过对空气负氧离子与环境因素的相关性研究，探讨森林康养区空气质量对人体健康的影响。
一、北京松山自然保护区的背景介绍北京松山自然保护区位于北京市房山区，是市级自然保护区。
该保护区拥有丰富的植被资源和独特的生态环境，是一处理想的森林康养区。
保护区内的空气质量一直备受关注，尤其是空气负氧离子的含量，人们普遍认为这是大自然赋予的一种健康元素。
二、空气负氧离子的相关性研究1. 空气负氧离子的定义和来源空气负氧离子是没有电子或少于正常数目的电子的氧离子。
它们主要来源于自然界的一些现象，如森林的光合作用、水瀑布的负离子释放以及闪电等。
在森林康养区，树木和植物通过光合作用释放出大量的氧气和负氧离子，使空气中的负离子浓度较高。
2. 空气负氧离子与环境因素的相关性（1）气象因素：气温、降水、风向、风速等都对空气负氧离子的含量有影响。
温度和湿度的关系较为明显，温暖湿润的环境有利于负离子的生成和积累。
（2）植被因素：森林中的植被种类和覆盖率对空气负氧离子的含量有影响。
研究表明，树木和植物释放的氧气和负氧离子数量与植被面积和密度呈正相关关系。
（3）地形因素：地形对空气负氧离子的扩散和聚集也起到了一定的影响。
相对较高的山地和峡谷等地形能够让空气更好地流动，有利于空气负氧离子的分布和浓度。
三、本研究的方法和数据收集本研究选取了北京松山自然保护区不同位置的若干个样点，每个样点设立一个恒定的观测点，通过连续观测一段时间内的空气负氧离子浓度，并同时记录气象因素及植被覆盖率等相关数据。
使用CANOCO进行CCA或RDA教程分析
使用CANOCO进行CCA或RDA教程分析在生态学和环境科学研究中，多元统计分析是非常重要的手段之一。
通过分析数据之间的关系，我们可以更好地理解生态系统的结构和功能。
而Canonical Correspondence Analysis (CCA)和Redundancy Analysis (RDA)是几种常用的多元统计方法之一，用于研究环境因子与物种组成之间的关系。
CANOCO是一个非常流行的用于执行CCA和RDA的统计软件。
本教程将向您介绍如何使用CANOCO进行CCA或RDA分析，以帮助您更好地理解生态数据。
第一步：数据准备在进行CCA和RDA分析之前，首先需要准备好您的数据。
数据应该是一个表格矩阵，包括环境因子（如温度、湿度、土壤pH等）和物种组成数据。
确保数据格式正确，可以导入到CANOCO中进行进一步的分析。
第二步：导入数据打开CANOCO软件并导入您准备好的数据。
在菜单栏中选择“File” -> “Import data”，然后选择您的数据文件进行导入。
CANOCO支持多种数据格式，包括txt、csv等。
第三步：选择分析方法在导入数据后，您需要选择进行CCA还是RDA分析。
在CANOCO中，可以通过菜单栏中的“Analysis” -> “Cononical Correspondence Analysis”或“Redundancy Analysis”来选择相应的分析方法。
第四步：设置参数在选择了分析方法后，需要设置相应的参数。
首先要选择变量类型（环境因子或生物物种），然后可以选择如何对数据进行标准化等设置。
第五步：运行分析设置好参数后，点击“Run”按钮开始运行分析。
CANOCO会生成相应的结果，并提供图形展示和统计结果。
您可以根据生成的结果图表来更好地理解数据之间的关系。
第六步：结果解读最后，根据CANOCO生成的结果来解读环境因子和物种组成之间的关系。
通过对结果图表的分析，可以深入了解生态系统的结构和功能，为生态学研究提供更多有益信息。
《2024年北京浅山区绿色空间及生态环境质量变化研究》范文
《北京浅山区绿色空间及生态环境质量变化研究》篇一一、引言北京作为中国的首都，近年来其城市化进程迅猛，然而随之而来的是对生态环境造成的压力。
其中，浅山区作为连接城市与自然的重要纽带，其绿色空间和生态环境的质量变化尤为重要。
本篇研究报告主要关注北京浅山区的绿色空间发展及生态环境质量变化，通过对数据的分析和实例的研究，探讨浅山区生态环境的发展现状、存在的问题以及可能的改善策略。
二、北京浅山区绿色空间概述北京浅山区指的是山区与平原交界的地带，具有丰富的生物多样性和生态功能。
这些区域通常包括公园、绿地、林地、湿地等绿色空间，为城市居民提供了休闲、娱乐、运动和呼吸新鲜空气的场所。
同时，这些绿色空间也起到了净化空气、保持水土、防风固沙等生态服务功能。
三、生态环境质量变化研究1. 空气质量变化近年来，北京的空气质量有了显著改善。
通过实施一系列的环保政策和措施，如减少工业排放、提高汽车尾气排放标准、增加绿化面积等，浅山区的空气质量得到了明显提升。
然而，由于气候变化和周边地区的工业活动影响，仍需持续关注并采取有效措施来防止空气质量的恶化。
2. 水质变化北京的水资源主要依赖外部调水，而浅山区的水质对于整个城市的供水安全具有重要意义。
然而，由于人类活动和自然因素影响，浅山区的水质曾一度恶化。
近年来，通过加强水环境治理和生态修复措施，如建设污水处理厂、实施雨污分流等，浅山区的水质有了明显改善。
3. 生物多样性变化随着城市化进程的推进，浅山区的生物多样性受到了一定程度的威胁。
然而，通过加强自然保护区的建设和管理，以及推动生态修复工程，浅山区的生物多样性得到了有效保护和恢复。
同时，也为市民提供了更多的自然教育和生态体验机会。
四、存在的问题及挑战1. 城市扩张与生态保护矛盾随着城市化的快速发展，城市建设与生态保护之间的矛盾日益突出。
如何在保证城市发展的同时，保护好浅山区的生态环境，是一个亟待解决的问题。
2. 绿色空间管理不足目前，北京的绿色空间管理仍存在一定的问题，如管理机制不健全、资金投入不足、公众参与度不高等。
典型相关分析(CCA)简介
典型相关分析(CCA)简介在现代统计学和数据分析领域，典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种重要的方法，用于研究和揭示多变量之间的关系。
当我们面对多组变量时，传统的相关性分析往往无法完全捕捉不同变量之间的复杂关联。
典型相关分析为解决这一问题提供了一种有效的工具，尤其适用于社会科学、心理学、医学和市场研究等领域。
本文将对典型相关分析的基本概念、原理、计算方法及其应用进行详细介绍。
典型相关分析的基本概念典型相关分析是一种多变量统计技术，它旨在找出两组变量之间的关系结构。
具体而言，假设我们有两组变量，分别为 (X) 和 (Y)，其中 (X) 包含(p)个变量，(Y)包含(q)个变量。
典型相关分析的目标是通过线性组合找出两个线性组合使得这两个组合之间的相关性最大化。
更具体地说，我们希望找到以下形式的线性组合： - (U =a_1X_1 + a_2X_2 + … + a_pX_p) - (V = b_1Y_1 + b_2Y_2 + … + b_qY_q)使得 (U) 和 (V) 之间的相关系数达到最大值，继而进一步探索(U) 和 (V) 与原始变量之间的联系。
CCA 的基本原理典型相关分析建立在协方差矩阵基础上。
在进行 CCA 前，我们通常会首先计算 (X) 和 (Y) 的协方差矩阵。
然后，我们需要解一个特征值问题，通过特征根和特征向量来捕捉到不同线性组合下变量间的典型相关性。
整个过程可以分为以下几个步骤：计算协方差矩阵：首先计算系列变数X与Y的样本均值，然后构建对应的协方差矩阵。
求解特征值问题：通过构造一个标准特征值问题 ((X,Y){}(Y)b = (X,X){}a)，来得到特征值与特征向量。
提取典型相关系数：根据特征值计算出对应的典型相关系数，通过这些系数可以判断两个组变量之间关系强度。
解释结果：通过不同组合下所得到的典型变量，进一步理解各组变量间更深层次的联系和相互影响.CCA 的计算方法在实践中，可以使用多种统计软件，如 R、Python、SAS 等来实现 CCA 分析。
基于Holdridge和CCA分析的中国生态地理分区的比较
基于Holdridge和CCA分析的中国生态地理分区的比较孔艳;江洪;张秀英;金佳鑫;肖钟湧;程苗苗【摘要】在前人工作基础上,对中国自然地理要素与生态地理区域的关系进行了综合分析,采用全国地形、土壤、气候、植被及遥感植被指数等数据,综合分析中国范围生态地理区域的分异规律,制订了生态地理分区的初步方案,并建立了相应的地理信息系统.基于Holdridge模型和CCA分析划分中国生态地理分区,建立了分区的指标体系,得到中国生态分区的大致界线,初步总结了各生态地理分区的地形、植被、气候等综合自然地理特征,完成对中国区域生态地理分区的划分.基于CCA分析的生态地理的分区,不仅结合自然区划和生态地理两种方法,而且加入了生态群落和遥感数据的综合应用.结果显示,由于受到模型适用性及数据误差的原因,基于CCA分析的结果比Holdridge模型的结果更合理一些.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2013(033)012【总页数】12页(P3825-3836)【关键词】生态地理分区;Holdridge模型;CCA分析;指标体系【作者】孔艳;江洪;张秀英;金佳鑫;肖钟湧;程苗苗【作者单位】南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;浙江农林大学国际空间生态与生态系统生态研究中心,杭州311300;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023【正文语种】中文近些年来全球环境不断变化，给人类生存环境带来了诸多负面影响，引起了世界各国的高度关注。
为了有效地应对全球变化及其影响，国际社会和世界上有关国家积极采取措施，启动了一系列研究计划。
生态地理区域系统反映了温度、水分、生物、土壤等自然要素的空间格局，及其与资源环境的匹配［1］。
使用CANOCO进行CCA或RDA教程分析
使用CANOCO进行CCA或RDA教程分析CANOCO（Canonical Correspondence Analysis and Redundancy Analysis）是一种常用于生态学和环境科学领域的多元统计分析软件，用于研究物种与环境因子之间的相互关系。
本篇文章将介绍使用CANOCO进行CCA（Canonical Correspondence Analysis）或RDA （Redundancy Analysis）的教程分析方法。
一、简介CCA和RDA都是多元统计分析方法，用于探究物种组成与环境因子之间的关系。
它们同时考虑物种对环境的响应以及环境因子对物种组成的解释。
CCA适用于物种组成与连续型环境因子的分析，而RDA 适用于物种组成与定性和/或数量型环境因子的分析。
二、数据准备在进行CCA或RDA分析前，需要准备两个数据文件：物种数据和环境数据。
物种数据包括物种丰度或物种相对丰富度信息。
环境数据包括与物种组成相关的环境因子，如土壤pH、温度、湿度等。
在数据准备过程中，要确保数据的格式正确，数据项对应准确，并且缺失数据已经进行处理。
对于不同类型的环境因子，需要进行转换或标准化处理，以保证数据的可比性和准确性。
三、导入数据在CANOCO中，可以通过导入数据按钮或者使用数据向导来导入物种数据和环境数据。
在导入数据时，请注意选择正确的数据文件和数据格式，并按照软件的要求进行字段匹配。
四、选择分析方法在导入数据后，需要选择适合的分析方法：CCA或RDA。
如果环境因子为连续型变量，则选择CCA；如果环境因子包括分类变量或数量型变量，则选择RDA。
五、执行分析在选择完分析方法后，点击执行分析按钮，CANOCO将自动计算并生成相应的结果。
分析过程可能需要一定的时间，取决于数据集的大小和复杂程度。
六、解读结果分析完成后，可以查看生成的结果图表和统计数据。
结果图表通常包括轴排序图、环境响应图、环境相关性图等。
【国家自然科学基金】_cca排序_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
科研热词 cca 鱼类浮游生物 长江口 贺兰山 蚊类 营养成分 芦芽山 网络结构 空间分布格局 生物量 生物多样性 澜沧江 沟渠 植被群落 景观格局 旅游影响 旅游业者 山地 居民区 小五台山 土壤水分 典范对应分析 亚高山草甸 主成分排序 三江平原 twinspan cca排序
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
科研热词 推荐指数 典范对应分析 3 cca排序 2 非点源污染负荷 1 阿尔泰山两河源国家级自然保护区1 荒漠绿洲过渡带 1 艾比湖 1 自然条件 1 耦合关系 1 细菌群落结构 1 细菌多样性 1 秦岭 1 盐城自然保护区 1 环境因子 1 物种多样性 1 物种分布格局 1 潮河流域 1 湿地生态系统 1 浮游植物群落 1 油松-锐齿槲栎混交林 1 沉积物 1 植被 1 树附生地衣 1 景观演变 1 景观格局 1 时空变化 1 新疆 1 数量分析 1 干涸湖底 1 密云水库 1 多样性指数 1 地衣群落 1 土壤生态过程 1 土壤环境因子 1 土壤因子 1 分形 1 再生水 1 人工湿地 1 乌鲁木齐市 1 乌梁素海 1 twins pan分类 1 hspf 1 dca排序 1 cca排序分析 1 cca 1 ardra 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2014年 科研热词 典范对应分析 西洞庭湖区 环境因子 森林景观类型 尺度效应 盐碱地 盐渍化特征 甘肃 引黄灌区 推荐指数 3 2 2 2 2 1 1 1 1
典范对应分析
zj =
∑x
i =1 p i =1
p
ij
yj
Zj为样方排序值
7
∑x
ij
得到一组样方排序值，并用下式调试，使得Zj的最大值为 100，最小值为0，这是为了阻止排序坐标值在迭代过程 中逐步变小
zj
(a)
= 100 ×
z j − min z j max z j − min z j
第三步：再用加权平均法求样方新值，得： （2.09,2.57,2.24,2.2.5,2.17,2.30,2.11）
典范对应分析 CCA DCCA
引言
◆CCA方法简介 ◆CCA方法优缺点 ◆CCA排序的基本步骤 ◆DCCA排序
2
一、CCA方法简介 CCA方法简介
◆ 典范对应分析（canonical correspondence analysis, CCA）， 典范对应分析（ CCA）， 是基于对应分析发展而来的一种排序方法， 是基于对应分析发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元 回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归， 回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多 元直接梯度分析。其基本思路是在对应分析的迭代过程中， 元直接梯度分析。其基本思路是在对应分析的迭代过程中，每 次得到的样方排序坐标值均与环境因子进行多元线性回归。 次得到的样方排序坐标值均与环境因子进行多元线性回归。 CCA要求两个数据矩阵 一个是植被数据矩阵， 要求两个数据矩阵， CCA要求两个数据矩阵，一个是植被数据矩阵，一个是环境数 据矩阵。首先计算出一组样方排序值和种类排序值（ 据矩阵。首先计算出一组样方排序值和种类排序值（同对应分 ），然后将样方排序值与环境因子用回归分析方法结合起来 然后将样方排序值与环境因子用回归分析方法结合起来， 析），然后将样方排序值与环境因子用回归分析方法结合起来， 这样得到的样方排序值即反映了样方种类组成及生态重要值对 群落的作用，同时也反映了环境因子的影响， 群落的作用，同时也反映了环境因子的影响，再用样方排序值 加权平均求种类排序值， 加权平均求种类排序值，使种类排序坐标值值也间接地与环境 因子相联系。其算法可由Canoco软件快速实现。 Canoco软件快速实现 因子相联系。其算法可由Canoco软件快速实现。
挑战杯获奖人物采访稿
“挑战杯”获奖人物访谈之——朱小青路漫漫诚修远兮，她亦上下而求索采访时间：2011年11月18日上午9：00—11：00采访地点：大学生活动中心二楼采访人：中南民族大学陈甜于晓彤王晗采访嘉宾：朱小青简介：朱小青，08级管院曾担任挑战杯联盟协会前前任策划部部长。
她的大挑课题为：《“撤点并校”背景下贫困山区寄宿制小学学生活补助政策的绩效分析与政策建议—基于广西龙胜各族自治县的调查》,并在2011年大挑中荣获国家二等奖以下CCA表示中南民族大学挑战杯联盟协会◇有关指导老师CCA ：课题和指导老师是挑战杯比赛的起步，你是怎么去找指导老师的呢？朱小青：当时是李文华拿了课题来找我，我们抱着试一试的想法开始了我们的挑战杯。
其实也可以自己找好课题，再去找指导老师给你意见CCA ：找指导老师有哪些技巧和注意点呢？朱小青：首先了解哪些老师经验丰富，时间较充裕，特别负责，并且能在你们遇到问题时给你们实质性；然后再找。
当然我们学校也有初次带队就拿奖的老师，找经验少的老师时就最好找和你关系特别好的,就可能得到老师更多的帮助◇有关队员以及组队CCA ：另一个重要的问题是组队，找队友时应注意哪些问题呢？朱小青：首先明确作品制作过程中需要的人，再根据需求找个专业的人。
可以让身边的人帮你找，甚至可以让指导老师可你介绍有责任心、踏实肯干、易相处的队员CCA ：那么，队员之间出现矛盾时，作为队长，怎样处理呢？朱小青：队友之间应尽量多沟通，尽少出现矛盾。
一旦出现矛盾要抱着民主的态度和他们沟通并加以协调，不要强行要求，只能说是尽量说服◇有关实地调研CCA ：可以跟我们分享一下实地调研时开心或不开心的事吗？朱小青：当时最困难的事就是去跑教育局，别人担心我们是记者，而不愿意接待，更不愿意给我们数据。
当时是去了很多遍才得到数据的。
特别开心的事就是看见第一次见雪的孩子开心的模样，还有，那儿的山多，景美，环境好，有梯田、木寨吊脚楼等使得我们在调研的同时也放松了一番CCA ：关于去实地调研可以给些建议吗？朱小青：第一，要找能反映课题问题的典型地方；第二，去实地调研之前让学校给开一个证明；第三，可以找你认识的当地同学做向导◇有关大连的参赛CCA ：答辩时，老师问到作品的缺陷问题，怎样应对？朱小青：可以轻描淡写地用几句话带过；也可以把话题往好的方向引；甚至还可以直面问题，说出自己的想法，和老师探讨，诚恳的让老师给你提出建议。
《2024年北京小汤山地区第四系高氟地下水与地热水关系研究》范文
《北京小汤山地区第四系高氟地下水与地热水关系研究》篇一一、引言北京小汤山地区因其丰富的地热资源而闻名，其中高氟地下水和地热水是该地区的重要资源。
高氟地下水的存在不仅对当地居民的饮用水安全产生重要影响，而且与地热水资源的关系也引起了广泛关注。
本文旨在探讨北京小汤山地区第四系高氟地下水与地热水的关系，为该地区的地下水资源的合理利用和保护提供科学依据。
二、研究区域概况北京小汤山地区位于北京市昌平区，地理位置优越，地质构造复杂。
该地区第四系地层发育，含有丰富的地下水资源。
其中，高氟地下水和地热水是该地区的主要资源之一。
高氟地下水的形成与地质构造、水文地质条件等因素密切相关，而地热水的形成则与地热资源的分布和地下热流有关。
三、高氟地下水的特征及成因高氟地下水是指地下水中氟离子含量超过国家饮用水标准的地下水。
北京小汤山地区的高氟地下水具有较高的含氟量，对当地居民的饮用水安全产生了一定的影响。
其成因与该地区的地质构造、水文地质条件、岩石类型和地下水循环等因素有关。
通过对该地区高氟地下水的化学成分、稳定同位素等方面的分析，可以进一步揭示其成因机制。
四、地热水的特征及成因地热水是指地下热水资源，具有较高的温度和丰富的矿物质含量。
北京小汤山地区的地热水资源丰富，具有较高的经济价值和开发潜力。
地热水的成因与地热资源的分布、地下热流、岩石类型和构造运动等因素有关。
通过对该地区地热水的温度、化学成分、流量等方面的分析，可以进一步了解其成因机制和分布规律。
五、高氟地下水和地热水的关系高氟地下水和地热水在形成过程中存在一定的关系。
一方面，高氟地下水可能是在地热水循环过程中受到岩石和土壤中氟元素的溶解而形成的；另一方面，地热水在循环过程中也可能将高氟地下水带入地表，从而影响地表水的氟含量。
此外，高氟地下水和地热水的化学成分、温度等方面也存在一定的差异，这些差异反映了它们在形成过程中的不同条件和过程。
六、研究方法及数据分析本研究采用野外调查、样品采集、实验室分析和数值模拟等方法，对北京小汤山地区的高氟地下水和地热水进行了系统研究。
北京地区黄檗分布与环境因子的关系
北京地区黄檗分布与环境因子的关系黄治昊;周鑫;张孝然;蒲真;邢韶华【摘要】黄檗(Phellodendron amurense Rupr.)为我国二级重点保护野生植物,在北京地区黄檗多散生于阔叶林中,数量稀少.为了解北京地区黄檗分布与环境因子的关系,促进种群扩繁,在北京百花山、松山和雾灵山自然保护区共设置了12个20 m×20 m的样地,利用CCA分析方法对不同地点黄檗的生长分布状况与海拔、坡度、坡向、郁闭度、土壤pH值、碱解氮和土壤有机质等11个环境因子的关系进行了分析.结果显示,CCA排序第一轴主要反映了海拔、郁闭度和坡度的变化,第二轴主要反映了有机质含量、碱解氮含量、pH值和坡向的变化,其中海拔、碱解氮和土壤有机质是影响黄檗生长分布的重要环境因子,低海拔、低碱解氮含量以及土壤有机质高的地段适宜黄檗分布.对影响黄檗分布的环境因子进行定量分离,结果发现环境因子对黄檗样地物种分布的解释能力为84.5％,显示出较好的排序效果,黄檗分布点受人为干扰较少,其所在植物群落与环境保持了良好的对应关系;环境因子与物种分布呈显著相关(P=0.03),表明CCA排序结果可以解释环境因子对物种分布的影响程度.%Amur cork (Phellodendron amurense Rupr.) is listed as a second-class protected plant,and is found in small populations of scattered broad-leaved forests in the Beijing area.A total of 12 plots (20 m x 20 m) Were set up in Baihuashan,Songshan,and Wulingshan Nature Reserves in Beijing to understand the relationship between the distribution of P.amurense and environmental factors in Beijing and to promote population development.The CCA method was used to analyze the effects of different locations,and the relationship between the growth and distribution ofP.amurense and 11 environmental factors such asaltitude,slope,aspect,canopy density,soil pH,soil available N,and soil organic matter.Results showed that the first axis of the CCA ordination diagram mainly reflected changes in altitude,canopy density,andslope,whereas,the second axis mainly reflected changes in organic matter content,nitrogen content,pH value,and slope.Thus,altitude,soil available N,and soil organic matter are important environmental factors that influence Amur cork distribution,and areas with low altitude,low soil available N and high soil organic matter are suitable for itsgrowth.Quantitative analysis of the influence of environmental factors on species distribution showed they had a good ability to explain P.amurense distribution (84.5％) and a good sorting effect,suggesting that the distribution of amur cork in the sample spots was strongly affected by the studied environmental factors.The plant community also showed a corresponding relationship with areas exhibiting less human interference.There was a significant correlation between environmental factors and species distribution (P =0.03),which strengthened the reliability of the results.【期刊名称】《植物科学学报》【年(卷),期】2017(035)001【总页数】8页(P56-63)【关键词】黄檗;环境因子;CCA排序;环境解释;北京地区【作者】黄治昊;周鑫;张孝然;蒲真;邢韶华【作者单位】北京林业大学自然保护区学院,北京100083;北京林业大学自然保护区学院,北京100083;北京林业大学自然保护区学院,北京100083;北京林业大学自然保护区学院,北京100083;北京林业大学自然保护区学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】Q948.11黄檗(Phellodendron amurense Rupr.)别名黄波椤、黄柏，是芸香科黄檗属落叶乔木，主产我国东北和华北各省。
北京森林碳储量研究的开题报告
北京森林碳储量研究的开题报告题目：北京市森林碳储量研究背景：全球气候变化及人类发展给森林生态系统带来了严峻挑战，碳储量作为森林生态系统的一个重要生态服务功能，对维持生态系统平衡和稳定发展具有重要意义。
作为我国首都，北京市拥有丰富的森林资源，对于其森林碳储量进行研究和掌握具有重要的现实和科学意义。
研究内容：1. 了解北京市森林分布情况及生态环境状况。
2. 确定研究区域及样地的选取策略。
3. 确定研究指标及测量方法，建立森林碳储量评估模型。
4. 对北京市森林碳储量进行实地测量和数据分析。
5. 对比分析北京市不同森林类型的碳储量及空间分布特征。
6. 控制其他因素，评估北京市森林碳储量的动态变化及未来趋势。
计划进度：1. 第一年：收集分析北京市森林分布情况及生态环境状况，确定研究区域及样地的选取策略。
2. 第二年：确定研究指标及测量方法，建立森林碳储量评估模型，并对北京市森林碳储量进行实地测量和数据分析。
3. 第三年：对比分析北京市不同森林类型的碳储量及空间分布特征，并评估北京市森林碳储量的动态变化及未来趋势。
研究意义：1. 对北京市森林碳储量进行科学评估，为保护和优化森林生态系统提供数据支持。
2. 增进对森林碳循环系统的认识，为全球气候变化协商提供更多科学依据。
3. 提高人们对森林生态系统的认识，为生态文明建设提供服务。
预计成果：1. 获取北京市森林碳储量及其空间分布特征资料，并结合气候和土地利用变化等因素，评估其动态变化及未来趋势。
2. 建立科学评价森林碳储量的评估模型，提高评估的准确度和可靠性。
3. 提出保护和优化森林生态系统的政策建议。
不同尺度下土壤粒径分布特征及其影响因子——以黄土丘陵沟壑区为例
不同尺度下土壤粒径分布特征及其影响因子——以黄土丘陵沟壑区为例赵明月;赵文武;刘源鑫【摘要】土地利用方式和环境因子是影响土壤粒径的重要因素,尺度不同其影响效应差异明显.研究不同尺度表层土壤粒径与土地利用、环境因子的关系对评价黄土丘陵沟壑区土壤物理性质具有积极意义.选择黄土丘陵沟壑区安塞集水区和沐浴小流域作为研究区,探讨两个尺度上表层土壤粒径含量、分布特征及其与土地利用类型和环境因子的关系.研究结果表明:(1)研究区域内表层土壤颗粒主要为砂粒和粉粒,在小流域和集水区尺度上,各粒径百分含量属于中等变异,D值为弱变异,但随着研究区由沐浴小流域变化到安塞集水区,粒径和D值的空间变异性均有所提高;(2)尺度不同,土地利用对土壤粒径的影响效应不同,在沐浴小流域不同土地利用类型的砂粒含量从高到低依次为荒草地＞农用地＞林地＞灌木林地＞园地,在集水区的变化顺序依次为荒草地＞灌木林地＞林地＞农用地＞园地,粉粒含量的次序均与砂粒相反,小流域土壤粒径分形维数D依次为灌木林地＞荒草地＞林地＞园地＞农用地,在安塞集水区为灌木林地＞荒草地＞农用地＞林地＞园地;(3)在沐浴小流域和安塞集水区,土壤颗粒分形维数与土壤砂粒、黏粒百分含量呈极显著正相关关系,与土壤粉粒百分含量呈极显著负相关关系,且砂质壤土D值高于壤土和粉壤土;(4)在沐浴小流域,植被盖度、相对海拔和坡位相对于土地利用类型、坡向和坡度对土壤粒径影响较大;而在安塞集水区植被盖度、土地利用类型和坡度对土壤粒径影响较大.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)014【总页数】8页(P4625-4632)【关键词】土地利用;环境因子;土壤粒径;分形维数;尺度【作者】赵明月;赵文武;刘源鑫【作者单位】地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学,北京100875;北京师范大学资源学院,北京100875;地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学,北京100875;北京师范大学资源学院,北京100875;地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学,北京100875;北京师范大学资源学院,北京100875【正文语种】中文尺度是指在研究某一物体或现象时所采用的空间或时间维，往往以粒度和幅度来表达。
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摘 要 : 根据北京山区森林资源调查二类数据 ,在 Arc GIS 的支持下 ,采用网格样方的采样方法 ,进行典范 对应分析 (CCA) ,对北京山区的森林景观格局与环境因子关系进行了分析研究 。结果表明 ,在北京山区 , 坡向 、坡位和土壤厚度与森林景观类型的空间分布相关性较低 ,森林景观类型的空间格局更多地受到海拔 和坡度的影响 ,海拔是控制森林景观类型空间分布的主要因素 ,其次是坡度 ;森林景观在总体上表现为人 工林分布在低海拔地区 ,天然林分布在高海拔地区 ,这与景观类型在 CCA 排序图上的分布一致 。 关键词 : 北京山区 ; 森林景观 ; 典范对应分析 文献标识码 : A 文章编号 : 10002288X(2010) 0620148205 中图分类号 : S718. 51 , P901
(1. Key L aboratory of S oi l an d W ater Conservation an d Deserti f ication Combati n g of t he M i nist ry of Ed ucation , B ei j i n g Forest ry U ni versit y , B ei j i n g 100083 , Chi na; 2. Col lege of N at ure Conserv ation , B ei j i n g Forest ry U ni versit y , B ei j i n g 100083 , Chi na; 3. Forest ry Cent re of N ort h Chi na , CA F , B ei j i n g 100091 , Chi na)
第 30 卷第 6 期 2010 年 12 月
水土保持通报 Bulletin of Soil and Water Co nservation
Vol. 30 , No . 6 Dec. , 2010
北京山区森林景观格局与环境关系的 CCA 研究
周 彬1 , 余新晓1 , 陈丽华1 , 张振明2 , 贺淑霞3
Relationships Bet ween Forest Landscape and Environmental Factors in Beijing Mounta inous Areas Based on CCA
ZHOU Bin1 , YU Xin2xiao1 , C H EN Li2hua1 , ZHAN G Zhen2ming2 , H E Shu2xia3
2 研究方法
2. 1 数据来源及处理方法 本研究采用北京市“十五”森林资源二类调查小班
区划矢量图及二类调查小班数据库 ,应用 Arc GIS 9. 3 软件 ,以小班号字段联合小班区划图和小班数据库 , 得到北京山区不同森林类型的分布状况 。 2. 2 北京山区森林景观区划
森林景观类型是北京山区森林在景观尺度上可 分辨的相对同质单位 ,是研究森林景观空间格局的基 础[11] 。根据北京山区土地利用区划结果和研究需 要 ,对北京山区森林景观类型作了进一步的划分 ,具 体步骤是根据所选取的 1 ν 5 万森林分布图的分辨 率 ,选择以景观基质层特征为主 ,即重点考虑森林优 势树种 ,并结合地类 、起源进行森林景观类型划分 ,将 北京山区的森林景观划分为下列 18 种森林景观类 型 。具体的分类结果见表 1 。 2. 3 CCA 分析法
森林景观是以森林生态系统为主体所构成的景 观 ,对其研究的目的在于揭示森林景观结构与立地因 子相互影响的基本规律 ,并通过科学的规划设计对景 观实施生态保护 、恢复 、建设和管理[1] 。森林景观格 局及其变化是环境变迁 、生态过程及人类干扰长期作 用的结果 ,与森林景观的抗干扰能力 、恢复能力 、稳定 性 、生物多样性等有着密切联系 ,并将直接影响森林 景观的多效益发挥和可持续利用 。
edu. cn 。 通信作者 : 余新晓 (1961 —) ,男 (汉族) ,甘肃省平凉市人 ,教授 ,博士生导师 ,主要从事水土保持及森林水文方面的研究 。E2mail : yuxinxi2
ao111 @126. com 。
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混 天然 针叶 P15
交
阔叶 P16
林
人工 针 叶 P17 阔 叶 P18
小斑 面积/ 数/ 个 hm2
344 4 372 912 22 257 4 733 56 568 458 7 116 3 241 44 893 3 356 96 899 320 11 145 522 11 413 958 21 235 633 11 358 1 045 11 655 1 934 9 540 503 4 893 9 170 108 472 159 3 884 542 12 985 2 070 31 793 568 8 732
表 1 北京山区森林景观区划结果
森林类型 优势树种
针 天然 油 松 P01
叶
侧 柏 P02
纯
油 松 P03
林
人工 落叶松 P04 侧 柏 P05
柞 树 P06
天然 桦 树 P07
阔
山 杨 P08
叶
其它阔叶 P09
纯 林
人工
柞 树 P10 刺 槐 P11 杨 树 P12
其它阔叶 P13
经济林 P14
以往对植被群落与环境关系的研究主要集中在 环境对群落整体的影响 ,而对群落中不同层次 、不同 生态适应型的植物对环境异质性响应程度的差异 ,以
收稿日期 :2010204220 修回日期 :2010205231 资助项目 :林业公益性行业科技专项经费项目“典型区域森林生态系统健康维护与经营技术研究”(20080422) 作者简介 :周彬 (1986 —) ,男 (壮族) ,广西省柳州市人 ,硕士研究生 ,主要从事水土保持及森林生态方面的研究 。E2mail : zhoubin_ shb @bjf u.
1 研究区概况
北京 市 位 于 华 北 平 原 , 地 理 坐 标 为 东 经 115°25′—117°30′,北纬 39°28′—41°05′。西部属太行 山脉 ,北部和东部属燕山山脉 ,自西 、北 、东三面环抱 北京市 ,是该市重要的生态屏障 。山区外露的基岩 , 包括从新生代到太古代的绝大部分岩层和不同时期 的火成岩 ,地质构造比较复杂 ,平原部分 ,大多被第四 纪沉积物所覆盖 。北京市地貌类型复杂 ,植物多样 , 气候垂直差异性明显 。多年平均降水量 600 mm ,属 暖温带半湿润大陆性季风气候 。山区面积 1. 04 × 104 km2 ,占全市国土总面积的 62 %。北京山区主要 优 势 树 种 有 油 松 ( Pi nus t abul ae f orm is ) 、侧 柏 ( Pl at ycl a d us orient al is) 、桦树 ( B et ul a al le g ansis ) 、 栎类 ( Q uercus spp . ) 、山杨 ( Pop ul us d avi di ana) 和 其它阔叶树等 。
第6期
周彬等 :北京山区森林景观格局与环境关系的 CCA 研究
149
及环境因子在植物群落分布格局形成过程中贡献大 小的差异研究很少 。因此 ,要对复杂多变的森林景观 进行深入的认识和有效的管理 ,就需要对森林景观的 空间格局进行科学的分析 。
本研究在 GIS 的支持下 ,通过提取北京山地区 森林景观分布图 ,并采用典范对应分析 ( CCA) 方法 定量化分析不同地形因子对北京山区森林景观格局 的影响 。从立地条件和林分空间结构角度 ,为北京山 区森林生态系统的健康经营提供科g to t he survey data of forest reso urces in Beijing mo untaino us areas by CCA analysis , t he relatio nship s bet ween dist ributio n of forest landscape pat terns and enviro nment factor s were analyzed wit h t he help of Arc GIS. Result s showed t hat in Beijing mo untaino us areas , expo sure , po sitio n , and soil t hick2 ness were not t he do minant facto rs co nt rolling landscape pat tern. The first impact factor of t he landscape dis2 t ributio n pattern was elevatio n and t he seco nd was slope. Dist ributio n of plantatio n was in low altit ude , while t he dist ributio n of nat ural fo rest was in high altit ude. This was t he same as t he dist ributio n of t he land2 scape t ype in t he CCA diagram. Keywords : Beijing mountainous area ; f orest landscape ; canonical correspondence analysis
从区域尺度上来研究森林景观类型 ,可以看到森 林群落的异质性表现明显[223] 。从形成原因上来说 , 造成这些分异的原因是地带性气候的差异 。而在景