5 差异和环境（Dissimilarities and environment）

已经讨论了排序的环境因子解释，和环境约束的排序。它们既减少了进入排序空间的变量，又把检查主要放在第一维。有时我们可能不打算通过排序或者在整个空间内分析“植被——环境关”系。这些具有代表性的方法使用了差异（距离）矩阵。推荐使用 vegan 包里的 adonis ，它对距离矩阵做多元方差分析，连续或者因子变量（自变量）都能处理。vegan里的其他方法包括多重响应排列程序（ mrpp ），相似性分析程序（ anosim ），这些方法只处理分类变量（变量），稳健性低于 adonis 。

5.1 adonis: Multivariate ANOVA based on dissimilarities

函数 adonis 按变异来源区分差异，使用序列检验检查显著性。使用欧氏距离时，跟 rda 和它的 anova 序列检验结果相似，但 adonis 可以处理任意相异的对象。

以下实例使用 adonis 可研究沙丘草地数据中不同经营类型的 beta 多样性。定义中面积曲线的斜率即 beta 多样性，或者Arrhenius模型的幂 z ，物种数 S 取决于研究区域的大小 X 。为了成对比较两个样地（a），斜率 z 可用两样地共有种个数（a）和只属于每个样地的物种个数（ b 和 c ）表达，表达式如下：

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一般认为 z ≈ 0.3 代表随机取样变化，只有大于 0.3 表示真正的系统差异。Arrhenius 的 z 可以直接由函数 betadiver 求得，它还提供很多成对 beta 多样性指数。【命令和结果如下图所示】

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函数 adonis 可以使用公式连接，dependent data可以是差异（距离）或者数据框，后面的例子 adonis 用 vegdist 找出差异。

模型可以更复杂些，如果有几个参数的话，就执行序列ANOVA的逐次检验。【The models can be more complicated, and sequential test of permutational ANOVA is performed if there are several parameters.】

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