（一）CCA方法简介：

        典范对应分析（canonical correspondence analusis, CCA），是基于对应分析发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。其基本思路是在对应分析的迭代过程中，每次得到的样方排序坐标值均与环境因子进行多元线性回归。CCA要求两个数据矩阵，一个是植被数据矩阵，一个是环境数据矩阵。 首先计算出一组样方排序值和种类排序值（同对应分析），然后将样方排序值与环境因子用回归分析方法结合起来，这样得到的样方排序值即反映了样方种类组成及生态重要值对群落的作用，同时也反映了环境因子的影响，再用样方排序值加权平均求种类排序值，使种类排序坐标值值也简介地与环境因子相联系。其算法可由Canoco软件快速实现。

        最大优点：CCA是一种基于单峰模型的排序方法，样方排序与对象排序对应分析，而且在排序过程中结合多个环境因子，因此可以把样方、对象与环境因子的排序结果表示在同一排序图上。

       缺点：存在“弓形效应”。克服弓形效应可以采用除趋势典范对应分析（detrended canonical correspondence, DCCA）.

       结果可信性：查看累计贡献率及环境与研究对象前两个排序轴之间的相关性。

（二）CCA排序图解释：箭头表示环境因子，箭头所处的象限表示环境因子与排序轴之间的正负相关性，箭头连线的长度代表着某个环境因子与研究对象分布相关程度的大小，连线越长，代表这个环境因子对研究对象的分布影响越大。箭头连线与排序轴的家教代表这某个环境因子与排序轴的相关性大小，夹角越小，相关性越高。

（三）关键问题：

        （1）RDA或CCA的选择问题：RDA是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。一般我们会选择CCA来做直接梯度分析。但是如果CCA排序的效果不太好，就可以考虑是不是用RDA分析。RDA或CCA选择原则：先用species-sample资料做DCA分析，看分析结果中Lengths of gradient 的第一轴的大小，如果大于4.0，就应该选CCA，如果3.0-4.0之间，选RDA和CCA均可，如果小于3.0, RDA的结果要好于CCA。

      （2）计算单个环境因子的贡献率：CCA分析里面所得到的累计贡献率是所有环境因子的贡献率，怎么得到每个环境因子的贡献率：生成三个矩阵，第一个是物种样方矩阵，第二个是目标环境因子矩阵，第三个是剔除目标环境因子矩阵后的环境因子矩阵。分别输入Canoco软件中，这样CCA分析得到的特征根贡献率即是单个目标环境因子的贡献率。

参考书目：

张金屯  数量生态学   科学出版社 2004 

Jan Leps & Peter Smilauer.   Multivariate analysis of ecological data using CANOCO. Cambridge University Press. 2003

 

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