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R语言 sperich包 species.richness()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 15:01:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
species.richness(sperich)
species.richness()所属R语言包:sperich

                                        Species richness estimation
                                         物种丰富度估计

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function estimates the species richness based on given species occurences.
这个函数估计的物种丰富度,根据给定的物种的出现次数。


用法----------Usage----------


        distances=1:10, weight=0.5, dimension, shift, resolution=1,
        upperbound, narrow.endemic=FALSE, narrow.endemic.limit=5,



参数----------Arguments----------

参数:dataset.all.species
A dataset containing the species with their ID  (named: speciesID)and the longitude (named: long) and  latitude (named: lat) of their occurence location.
数据集包含的物种他们的ID(名为:speciesID)的,其发生“位置的经度(命名为:长)和纬度(名为:纬度)。


参数:landwatermask
A grid containing the land-water-information of the observed area.  If a grid cell containes no land, the value of the cell in the  landwatermask is -1, otherwise it is 0. Additional, height-informations could  be added for land surfaces. In this case, take care of the 'upperbound' value.
的网格中所观察到的区域的土地与水的信息。一个的网格单元containes没有土地如果的landwatermask的单元格中的值是-1,否则为0。另外,土地表面高度的信息可以被添加。在这种情况下,照顾的“上界”的价值。


参数:distances
The distances which will be used for species range estimation.
将用于物种范围估计的距离。


参数:weight
The tuning parameter of the weighting procedure (details in Raedig et al. 2010).
调整参数的加权处理(详情在Raedig等,2010)。


参数:dimension
The dimension of the processed grid.
处理后的网格尺寸。


参数:shift
The geographic coordinates of the origin of the grid.
GEO坐标的网格原点。


参数:resolution
The resolution of the grid in (geographical) degree.
决议中的网格(区域)学位。


参数:upperbound
This value determines the height (based on values in 'landwatermask')  which is considered to be a barrier for species distribution.
此值确定的高度(基于价值观在“landwatermask”),这被认为是物种分布的障碍。


参数:narrow.endemic
A boolean flag that determines if only narrow endemic species  should be considered in species richness estimation.
一个布尔标志,用于确定如果只有狭窄的特有物种,应考虑物种丰富度估计。


参数:narrow.endemic.limit
This value determines the limit of points up to  which a species is considered as narrow endemic species.
此值确定点的限制,一个物种被认为是狭隘的特有物种。


参数:all.species
The vector with the numbers of the species which should be mentioned. If the first value is -1,  all species in the database will be used for species richness estimation.
的种类的数目,应提及的向量。如果第一个值是-1,将用于数据库中的所有物种,物种丰富度估计。


参数:silent
A boolean flag that determines wether the report of status messages should be suppressed or not.  
一个布尔标志,用于确定羯羊报告应被抑制的状态消息。


Details

详细信息----------Details----------

This routine estimates the species richness based on given species occurences through  a geometric interpolation model (details in Raedig et al. 2010).
常规估计的物种丰富度,根据给定的物种出现通过几何插值模型(详情在Raedig等,2010)。


值----------Value----------

This function returns a grid which contains the weighted
这个函数返回一个网格,其中包含的加权


(作者)----------Author(s)----------


Maximilian Lange, Sven Lautenbach



参考文献----------References----------

Reassessing Neotropical angiosperm distribution patterns based on  monographic data: a geometric interpolation approach. Biodivers Conserv, 19, 1523-1546.

实例----------Examples----------


##load data[#加载数据]
data(dataset.all.species)
data(dataset.landwater)

##create grid parameters[#创建网格参数。]
dimension <- getDimension(dataset.all.species, resolution=1)
shift <- getShift(dataset.all.species)

##create landwatermask[#创建landwatermask]
landwatermask.nocoast <- createLandwatermask(dataset.landwater,
                                        dimension, shift, resolution=1)

##estimate species richness[#估计物种丰富度]
species.richness.weighted <- species.richness(dataset.all.species,
                landwatermask.nocoast, distances=1:10, weight=0.5, dimension,
                shift, resolution=1, upperbound=5, narrow.endemic=FALSE,
                narrow.endemic.limit=5, all.species=1:20)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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