BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  29,985,945
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Thống kê

Nguyễn Thị Hải Lý(1), Lư Ngọc Trâm Anh, Nguyễn Hồ

Ứng dụng phân tích thống kê đa biến trong nghiên cứu sinh thái môi trường

Application of multivariate statistical analysis in ecological environment research

Khoa học (Đại học Đồng Tháp)

2021

5

115-120

0866-7675

Phân tích tương quan chính tắc, Phân tích cụm, Phân tích dữ liệu, Sinh thái học, Môi trường, Phân tích thành phần chính

Canonical correlation analysis, Cluster analysis, Data analysis, Ecology, Environment, Principal component analysis

Thống kê đa biến có những ưu điểm vượt trội và được ứng dụng trong các nghiên cứu về sinh thái môi trường. Phương pháp này hỗ trợ các nhà sinh thái học tìm hiểu cấu trúc và mô tả một cách tương đối khách quan về các đặc điểm cơ bản của dữ liệu. Trong bài báo này, một số kỹ thuật thống kê quan trọng như phân tích thành phần chính (PCA), phân tích tương quan chính tắc (CCA), phân tích cụm được giải thích tóm tắt. Mỗi kỹ thuật phân tích được khảo sát bởi những nghiên cứu ứng dụng điển hình. PCA áp dụng để xác định và phân tích mối quan hệ giữa quần xã thực vật ngập mặn và các đặc tính thổ nhưỡng. CCA ứng dụng phân tích quan hệ giữa loài và đất nhằm xác định ảnh hưởng của đất đến sự phân bố các loài ưu thế. Phân tích cụm vận dụng để phân tích sự tương đồng của các loài trong khu vực nghiên cứu.

 

Multivariate statistics has proven many outstanding advantages and has been used extensively in various studies in the ecological environment field. They supported ecologists to discover the structure and previous relatively objective summary of the primary features of the data. In this paper, some important statistical techniques, including principal component analysis (PCA), canonical correspondence analysis (CCA) and cluster analysis, are explained briefly. Each of them is also examined by a corresponding case-study. The PCA is applied to identify and analyze the relationship between mangrove plant communities and soil factors. Meanwhile, the CCA is put in an application to analyze the relationship between the two sets of species and soil data, from which to determine the effect of soil on the distribution of dominant species. Finally, cluster analysis is examined to analyze the similarities among species in the studied area.

 

TTKHCNQG, CVv 392

Xem toàn văn
  • [1] Steven, M. H. (2019), Principal component analysis (PCA),Athens: University of Georgia
  • [2] Pausas, J.G. and M. K. Austin. (2001), Patterns of plant species richness in relation to different environments: An appraisal,Journal of Vegetation Science, (12), 153-166
  • [3] Nguyễn Thị Hải Lý (2020), Nghiên cứu sự phân bố và đa dạng thực vật bậc cao trên các vùng sinh thái khác nhau tại tỉnh An Giang,Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam
  • [4] Michael, W. P. (2020), Ordination methods - An overview,http://ordination.okstate.edu
  • [5] Lu Ngoc Tram Anh, Vien Ngoc Nam, Nguyen Thi Phuong Thao and Nguyen Thi Hai Ly (2018), The effects of soil c-haracteristics on mangrove species distribution at Con Trong, Ong Trang estuary, Ngoc Hien district, Ca Mau province,Can Tho University Journal of Science, (54), 75-80
  • [6] Kevin D. (2020), Principal Component Analysis (PCA),Process improvement using data (325 – 370). Ontario: McMaster University. Retrieved f-rom https://learnche.org/pid/
  • [7] Jan Lepˇs, and PetrˇSmilauer. (2003), Multivariate analysis of ecological data using CANOCO,UK: Cambridge University Press
  • [8] Clarke K.R. and Gorley R.N. (2006), Primer V6: User Manual/Tutorial,UK: Primer-E Ltd
  • [9] Bui Manh Hung (2018), Multivariate analysis methods for forestry research data, using SAS,Journal of Forestry Science and Technology, 1(2018), 43-52