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

loveR

adjustment(sperich)
adjustment()所属R语言包：sperich

                                        Adjustment of interpolated species richness
                                         调整内插物种丰富度

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This routine adjusts the weighted species richness for sampling effort.
这个例程调整的加权物种丰富度的取样工作。


用法----------Usage----------


adjustment(species.richness, noninterpolatedgrid, clusterlist)



参数----------Arguments----------

参数：species.richness
The grid that should be adjusted. It contains the result of species richness estimation or cross-validation.
应调整的网格。它包含的物种丰富度估计或交叉验证的结果。


参数：noninterpolatedgrid
A grid containing the species occurences (could be created via function 'createNonInterpolatedGrid').
可以创建一个网格包含的物种的出现次数（通过功能createNonInterpolatedGrid“）。


参数：clusterlist
A list of vectors of pixelpositions (created by 'searchClusters') which are spatial related.
的列表的向量pixelpositions（创建由“searchClusters”），空间相关。


Details

详细信息----------Details----------

This routine adjusts the interpolated species richness for sampling effort  by incorporating an additional weighting factor. Therefor, it needs clusters
这个例程内插物种丰富度采样的努力，将更多的权重因子调整。为此，它需要聚类


值----------Value----------

This function returns a grid containing the adjusted species richness information.
这个函数返回一个网格，调整后的物种丰富度信息。


（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)

##prepare adjustment[＃准备调整]
noninterpolatedgrid <- createNonInterpolatedGrid(dataset.all.species,
                                dimension, shift, resolution=1, all.species=-1)
clusterlimit <- 100

clusterlist <- searchClusters(species.richness.weighted,
                dimension, shift, resolution=1, clusterlimit)

##adjust species richness[＃调整物种丰富度]
species.richness.weighted.adjusted <- adjustment(species.richness.weighted,
                noninterpolatedgrid, clusterlist)

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