RDA 可视化 - 根据 RDA1 绘制物种丰度
RDA visualisation - plot Species abundance according to RDA1
我对 87 块地块进行了采样，共鉴定出 9 种蚯蚓。我的目标是调查我的站点（在 87 个地块中采样）的物种丰富度和丰度的变化，已知该站点已被污染（主要受 Cu、Zn 和 Pb 污染，但我还考虑了通过 PCA 提取的土壤环境的 2 个综合测量值).
为此我进行了 RDA（物种数据经过 hellinger 转换）：
rda(formula = species.hel ~ Cu + Zn + Pb + PCA_axis1 + PCA_axis2, data = env)
模型很重要，我研究的污染物对物种群落确实有影响，我的解释变量解释的方差达到 37%。到目前为止一切正常，除了现在，我想绘制单个物种丰度如何随 RDA1 变化，例如 Oksanen 在线课程 (http://cc.oulu.fi/~jarioksa/opetus/metodi/ordination101.html#33)：
如果我对 RDA 如何进行的理解是正确的，那么我应该从 RDA 对象中潜在地提取（非）线性物种对环境变量的响应，每个物种都有一个模型。但是，在 RDA 的摘要对象中，我不知道要提取哪些数据。大家有什么建议我将不胜感激。
该讲座的源代码可在 github 中找到。只需查找生成上面显示的图形的代码段，然后使用您的模型和 运行 代码将 cca() 更改为 rda。不过，结果响应预计为 线性 （您对非线性响应的期望是非标准的）。
我对 87 块地块进行了采样，共鉴定出 9 种蚯蚓。我的目标是调查我的站点（在 87 个地块中采样）的物种丰富度和丰度的变化，已知该站点已被污染（主要受 Cu、Zn 和 Pb 污染，但我还考虑了通过 PCA 提取的土壤环境的 2 个综合测量值).
为此我进行了 RDA（物种数据经过 hellinger 转换）：
rda(formula = species.hel ~ Cu + Zn + Pb + PCA_axis1 + PCA_axis2, data = env)
模型很重要，我研究的污染物对物种群落确实有影响，我的解释变量解释的方差达到 37%。到目前为止一切正常，除了现在，我想绘制单个物种丰度如何随 RDA1 变化，例如 Oksanen 在线课程 (http://cc.oulu.fi/~jarioksa/opetus/metodi/ordination101.html#33)：
如果我对 RDA 如何进行的理解是正确的，那么我应该从 RDA 对象中潜在地提取（非）线性物种对环境变量的响应，每个物种都有一个模型。但是，在 RDA 的摘要对象中，我不知道要提取哪些数据。大家有什么建议我将不胜感激。
该讲座的源代码可在 github 中找到。只需查找生成上面显示的图形的代码段，然后使用您的模型和 运行 代码将 cca() 更改为 rda。不过，结果响应预计为 线性 （您对非线性响应的期望是非标准的）。