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数据处理及相关分析
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数据处理

1.        每次数据测量之后及时导出数据并核对,如出现异常及时处理;

2.        计算当天测量的最大值、最小值及差值,根据指标的范围快速查找异常数据,异常数据用处理重复的均值替代或重测;

3.        同一样地连续多次测量均异常时,及时检查实验装置(例如呼吸环及NEE框)和仪器;

4.        不同测量参数之间日期是否对应;

5.        处理数据异常值之前,备份原始数据。在处理数据表中进行异常值的校正并突出显示校正的异常值位置。

数据相关分析

1. 选择拟合类型:指数、线性、乘幂及二次方程等。

2. 变量实测值之间相关关系Y vs. X, Y1 vs.Y2),例如:(1)土壤呼吸与土壤理化性质及植物生长参数等。(2NEP, GEP, and ER之间,SR and HR之间

3. 变量变化值之间相关关系 (ΔY vs. X, ΔY vs. ΔX)

4. 相关分析应包括时间、空间及时空尺度。对应例子为:年/季节/月份、样点/样方及样方处理年均值。

5. 单元线性回归分析结束后,使用相关矩阵、多元逐步回归、PCAStructural Equation Modelling等分析多个自变量出现时如何直接和间接地调控因变量。

6. 分析交互效应(观测效应 vs. 预测效应)或者敏感性(例如碳通量及物候等对气候变化因子敏感性)时,需比较两种线性相关斜率之间是否有显著差异。

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