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第一章 前言
1.1 海洋生态环境监测的重要性
1.2 底栖动物在海洋环境生物监测中的作用
1.3 多变量统计分析
1.3.1 多变量统计分析简介
1.3.2 多变量分析在海洋环境生态监测数据处理中的应用概况
1.3.3 多变量分析方法的发展及应用中存在的问题
1.4 深圳湾潮滩湿地的重要性及多变量分析的应用意义
1.4.1 深圳湾
1.4.2 深圳福田红树林自然保护区和香港米埔自然保护区
1.4.3 深圳湾潮滩湿地底栖生态监测数据多变量分析的意义
第二章 实验材料与方法
2.1 取样站位的设置
2.2 采样方法
2.2.1 底栖动物采样方法
2.2.2 底泥的采样方法
2.3 环境变量的测定
2.3.1 底质粒径组成的测定
2.3.2 重金属的测定
2.3.3 有机质的测定
2.3.4 盐度的现场测定
2.4 论文用到的多变量统计分析方法和统计软件
2.4.1 多变量统计分析方法
2.4.2 统计软件
第三章 实验结果
3.1 2000年深圳湾底栖动物生物丰度的采样结果
3.2 2000年1月深圳湾环境因子监测结果
第四章 生物数据的处理
4.1 生物丰度原始数据的转换
4.1.1 生物丰度原始数据转换的目的
4.1.2 生物丰度转换的方法
4.1.3 底栖动物丰度(2000年1月)经不同方式数据转换后的Bray-Curtis非相似性数
4.1.4 生物丰度原始数据转换后的等级聚类分析
4.1.5 讨论
4.2 样本间物种丰度相似性或非相似性的测度方法
4.2.1 相似性和非相似性方法的分类
4.2.2 四种相似性(相异性)系数等级聚类分析结果
4.2.3 讨论
4.3 等级聚类分析
4.3.1 等级聚类分析法的分类
4.3.2 等级聚类分析的基本计算过程
4.3.3 八种链接方法得到的聚类分析结果
4.3.4 讨论
4.4 非线性多维尺度分析
4.4.1 非线性多维尺度分析的基本数学原理
4.4.2 2000年1月深圳湾底栖动物群落样本的MDS排序分析结果
4.4.3 讨论
4.5 主成分分析
4.5.1 主成分分析的数学原理
4.5.2 2000年1月深圳湾底栖动物群落样本的主成分分析结果
4.5.3 讨论
第五章 环境数据的处理——主成分分析
5.1 主成分分析在2000年1月深圳湾环境因子监测数据分析中的应用
5.2 讨论
第六章 生物变量与环境变量结合的多变量分析
6.1 生物变量与环境变量相结合处理的意义
6.2 如何准备环境变量数据和生物变量数据
6.2.1 环境变量数据的准备
6.2.2 生物变量数据的准备
6.3 相关分析
6.3.1 2000年1月深圳湾环境因子的相关分析
6.3.2 讨论
6.4 典型相关分析
6.4.1 典型相关分析的数学原理
6.4.2 典型相关分析的结果
6.4.3 讨论
6.5 判别分析
6.5.1 判别分析的数学原理
6.5.2 判别分析的结果
6.5.3 讨论
第七章 等级聚类分析与MDS排序分析在深圳福田潮间带底栖动物群落结构分析中的应用
7.1 2000年深圳湾福田一侧底栖动物群落结构的等级聚类与非线性多维尺度排序分析
7.1.1 结果
7.1.2 讨论
第八章 BCD软件的使用及NCSS2000与SPSS10.0在MDS排序分析方面的比较
8.1 Bray-Curtis非相似性系数计算软件——BCD的设计与使用
8.1.1 BCD的设计目的
8.1.2 BCD的使用方法(步骤)
8.2 SPSS10.0与NCSS2000在MDS排序分析方面的比较
小结
论文的不足及展望
参考文献
附录：攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
