Následující funkce používají data z údolí Vltavy:

veg.data <- read.delim ('http://www.davidzeleny.net/anadat-r/data-download/vltava-spe.txt', row.names = 1)
env.data <- read.delim ('http://www.davidzeleny.net/anadat-r/data-download/vltava-env.txt')

NMDS <- metaMDS (vegdist (sqrt (veg.data)), k = 2)
ef <- envfit (NMDS, env.data [, c('XERSSW', 'SOILDPT', 'pH.H')], perm = 999)
ef

***VECTORS

            NMDS1     NMDS2     r2 Pr(>r)    
XERSSW  -0.867631 -0.497209 0.2059  0.001 ***
SOILDPT  0.999948 -0.010229 0.3247  0.001 ***
pH.H     0.540870 -0.841106 0.4532  0.001 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
P values based on 999 permutations.

ordiplot (NMDS)
plot (ef)

ordisurf (NMDS, env.data[, 'pH.H'], main = 'pH')

Použijte simulovaná data simul2.spe a simul2.env.

1. vypočtěte DCA
2. nakreslete ordinační diagram
3. do ordinačního diagramu jako vektory nakreslete proměnné gradient1 a gradient2, které najdete v simul2.env
4. nakreslete znovu ordinační diagram a do něj proměnné gradient1 a gradient2 jako isočáry (jedna proměnná bude mít zelenou a druhá červenou barvu)

Řešení cvičení