自学生信一年多了，每一天都在“一山更比一山高”的崩溃中度过。今天打算挖个新坑，记录一下学习《数量生态学》的过程。
周运来大神说，学习R有诀窍，主要是数据集的结构，其实很多数据的处理都是在整理数据结构，结构整好了，统计和可视化都是很简单的。
重点在于：实操，实操，实操。
实践是检验真理的标准，书中的代码一定要亲自过一遍。眼高手低当然要比下马观花容易得多，当然获得东西也比较少。
tips:
（此书中所有数据、R代码脚本，以及CRAN网站没有提供但本书使用的函数和程序包都可以从我们的主页上下载http://adn.biol.umontreal.ca/~numericalecology/numecolR/）。每章R代码开头部分已经载入本章将使用的R程序包和对象，因此，每章的R代码都是独立完整的，前后章节没有包含关系。
```swift
rm(list=ls()) setwd("D:\\Users\\Administrator\\Desktop\\RStudio\\数量生态学\\Run") #导入物种多度数据 spe<-read.csv("../DATA/DoubsSpe.csv",row.names = 1) View(spe) #导入环境数据 env<-read.csv("../DATA/DoubsEnv.csv",row.names = 1) View(env) #导入空间坐标数据 spa<-read.csv("../DATA/DoubsSpa.csv",row.names = 1) View(spa)
```
本书的数据集有两个：Doubs鱼类数据集和甲螨数据集
（1）Doubs鱼类数据集
Verneaux1973年在他的博士论文中建议使用鱼的种类划分欧洲河流的生态区。（用有什么鱼说明河流生态，其实前几天我还看到有类似的论文呢。可见影响深远）。
他认为鱼类群落对水体质量有好的生物指示作用。Verneaux以Doubs河流为例，从源头开始，提出将此河流分为4个以指示鱼类命名的区域：鳟鱼区、鮰鱼区、触须鱼区和鳊鱼区。前两个是鲑鱼区，后两个是鲤鱼区。4个区域按照顺序代表水质由好变坏，从相对干净、养分贫瘠的富氧区域到富营养化的无氧区域变化。
本数据集是来自Doubs河30个取样点的数据。该数据集包括5个数据框，第一个数据框是27种鱼类在每个样方的多度，第二个数据框包括11个与河流的水文、地形和水体化学属性相关的环境变量，第三个数据框是样方的地理坐标（笛卡尔坐标系，X和Y）。
（2）甲螨数据集
在局部尺度甲螨通常有上百种，其中可能包括很多稀有种。甲螨多样性的特征使之成为一种引人关注的研究局部尺度群落-环境关系的生物类群。
甲螨数据集（mite,RData）也由三个文件构成，分别包含35个形态种多度数据，5个基质和微地形环境数据和70个取样点笛卡尔坐标。
rm(list=ls()) # 清除所有变量
