MATLAB在生态环境领域的应用：联合R语言与Meta分析

Meta分析在生态环境领域里的应用

Meta分析（Meta Analysis）是当今比较流行的综合具有同一主题的多个独立研究的统计学方法，是较高一级逻辑形式上的定量文献综述。20世纪90年代后，Meta分析被引入生态环境领域的研究，并得到高度的重视和长足的发展，尤其是在生态系统对CO2浓度升高、全球变暖、O3浓度升高等的响应，以及土地利用变化对气候变化的影响等方面的应用发展迅速。为了Meta分析问题的设计、基础理论、软件操作和结果解读进行交流和互相学习，选取专门针对生态环境问题的Meta分析软件——MetaWin进行讲解。这个软件是由生态环境领域最著名的Meta分析大师Jessica Gurevitch等人开发的，不涉及复杂的代码编写，界面简单，操作方便，有利于初学者在短时间内较系统的掌握Meta分析的基本方法。本次培训注重理论与实践相结合。理论方面，针对Meta分析效应量的选取与计算、异质性检验、数据结构、固定效应和随机效应模型、数据信息的获取与偏倚分析、数据填补等知识进行系统的梳理。实践方面，结合具体案例，针对MetaWin软件的功能逐一介绍，并对结果如何导出和解读进行全面讲解。掌握生态环境领域相关问题Meta分析的基本思路与基本步骤，且通过一步步讲解与上机操作，具备解决实际问题的能力。

Meta分析简介

1、Meta分析简介 2、现状及发展趋势 3、基本思路 4、常用软件

Meta分析案例——步骤①

1、Meta分析选题 2、文献资料的搜集与初筛 3、数据库的建立 4、数据整合

Meta分析基础理论

1、效应值的选取、计算与转换 2、合并效应值的计算及异质性检验 3、非结构化数据、分组数据、连续数据 4、随机效应模型

Meta分析案例——步骤②

1、效应值的选取与计算 2、合并效应值的计算 3、参数模型与非参数模型 4、分组分析与Meta回归（单变量、双变量） 5、累积/递减Meta分析 6、模型比较（Model Building） 7、结果解读

文献偏倚与抽样检验

1、图形分析法 2、秩相关检验法 3、失安全数 4、偏倚结果的矫正——“Trim and Fill”

图形绘制

1、森林图 2、漏斗图 3、加权直方图及高斯拟合 4、正态分位数图

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R语言在生态环境领域中的实践技术应用

R语言作为新兴的统计软件，以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛，数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析，从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此，本课程以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例，在R语言的基本操作介绍基础上，利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回归、聚类、排序、空间结构和群落多样性等内容，解读其结果及生态学意义，并将数据分析和作图展现集成于一体，引导读者能够系统运用R语言在生态环境领域进行多方位分析与探索。

专题一、R语言基本操作及语法 1、R的获取和安装 2、R的数据类型 3、R的函数 4、R包的载入及使用

专题二、探索性数据分析 案例一：不同物种的多度分析案例二：不同物种在样方中的空间分布案例三：水文、地形等环境数据地图