Matrix & Gribnick
Gribnick
Привет, Матрикс. Я тут изучал распространение тлей на участке старовозрастного леса – кажется, есть закономерность, которую стоило бы проанализировать, чтобы понять, какие экологические факторы тут действуют.
Matrix
Конечно. Какие данные у тебя есть – координаты, подсчет видов, экологические параметры? И с каким софтом ты работаешь, или, может, тебе что-нибудь посоветовать?
Gribnick
У меня есть координаты каждого участка, перечень всех видов, замеченных там, и несколько заметок об окружающей среде – pH почвы, процентное покрытие пологом, и приблизительный индекс освещенности. Еще есть небольшая запись измерений влажности, сделанных утром и вечером. Обычно я использую R для основной работы, с пакетами типа sp, sf и ggplot2 для картографии, плюс tidyverse для очистки данных. Если тебе удобнее в Python, я могу заменить это на geopandas и matplotlib, но в R у меня все идет как по маслу. Скажи, что тебе по душе, и мы настроим анализ.
Matrix
Звучит неплохо. Придерживайся R; сейчас набросаю короткую схему: 1) импортируй данные GPS в объект sf, 2) объедини подсчеты видов по ID участка, 3) рассчитай видовое богатство и индекс Шеннона для каждого участка, 4) запусти мультивариативную модель – например, анализ избыточности (RDA) или GLMM с участком в качестве рандомного эффекта, чтобы посмотреть, как pH, полог, освещенность и влажность влияют на состав сообществ, 5) визуализируй результаты с помощью ggplot2, используя тепловую карту или ординационную диаграмму для матрицы видов. Дай знать, если понадобится помощь со скриптом для RDA или настройкой GLMM.
Gribnick
Вот тебе набросок, который ты можешь перенести в свой скрипт.
```r
# Пакеты
library(sf)
library(tidyverse)
library(vegan)
library(lme4)
# 1. Импорт GPS и данных о видах
gps <- st_read("plots.gpkg") # shapefile или GeoPackage
spp <- read_csv("species_counts.csv") # столбцы: plot_id, species, count
# 2. Объединение данных
plot_data <- gps %>%
left_join(spp, by = "plot_id") %>%
group_by(plot_id) %>%
summarise(across(starts_with("species_"), sum, na.rm = TRUE),
pH = first(pH),
canopy = first(canopy),
light = first(light),
moisture = first(moisture))
# 3. Метрики разнообразия
diversity <- plot_data %>%
mutate(richness = rowSums(select(., starts_with("species_")), na.rm = TRUE),
shannon = diversity(select(., starts_with("species_")), index = "shannon"))
# 4a. Анализ избыточности (RDA)
species_matrix <- select(plot_data, starts_with("species_"))
env_vars <- select(plot_data, pH, canopy, light, moisture)
rda_res <- rda(species_matrix ~ pH + canopy + light + moisture, data = env_vars)
summary(rda_res)
# 4b. GLMM (если предпочитаешь смешанную модель)
glmm <- glmer(count ~ pH + canopy + light + moisture + (1|plot_id),
data = spp, family = poisson())
# 5. Построение графиков
ggplot(rda_res, aes(colour = pH, size = canopy)) +
geom_point() +
labs(title = "RDA сообщества грибных образований",
colour = "pH",
size = "Покрытие полога")
```
Просто замени имена файлов и префиксы столбцов на свои. Не стесняйся менять семейство в GLMM, если обнаружится передисперсия. Дай знать, как выглядят графики!
Matrix
Вроде всё хорошо. Просто перепроверь, начинаются ли колонки видов с "species_", или подправь вызовы select. Если увидишь избыточное дисперсию в Poisson GLMM, переходи на отрицательное биномиальное распределение с glmmTMB. Для RDA, возможно, стоит сначала стандартизировать переменные среды — центрирование и масштабирование сделают оси понятнее. Потом, когда запустишь, биоплот видов и площадок покажет, какие переменные влияют на закономерность. Дай знать, если возникнут какие-то проблемы.
Gribnick
Спасибо за предупреждение. Прогоню масштабирование по экологической матрице, вытащу биплот и посмотрю, как виды соотносятся с pH и пологом кроны. Если GLMM всё ещё будет глючить, перейду на glmmTMB. Сообщу, как только графики будут выглядеть нормально, или если что-то странное вылезет.