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C2软件经验分享(一):转换函数
什么是转换函数？
转换函数（transfer function）是通过建立现代生物群落与环境因子之间的定量关系，利用生物群落变化推算环境变化的一种统计模型。
例如，通过现代湖泊中硅藻或枝角类群落与水温、水深、盐度、总磷等环境因子的关系，可以建立“硅藻—水温”、“枝角类—水深”或“硅藻—盐度”转换函数，并进一步应用于沉积物化石记录，实现过去环境变化的定量恢复。
需要注意的是，自然生态系统中，生物群落受到多种环境因素共同影响，生物组合与单一环境因子之间通常不存在完全对应关系。因此，转换函数预测的环境值与实际测量值之间会存在一定偏差。预测误差大小是评价转换函数性能的重要依据。
第一个sheet命名为：spe，用于存放现代样品的生物群落数据。
格式如下：
第一列：样品编号（Sample ID）；第二列开始：不同物种及其丰度数据
例如：
Sample ID Species 1 Species 2 Species 3
Lake-1 20 5 10
Lake-2 15 8 12
2. 环境数据（env）
第二个sheet命名为：env，用于存放对应样品的环境因子数据。
格式如下：
第一列：样品编号（Sample ID）；第二列开始：目标环境变量
例如：
Sample ID Depth
Lake-1 12.5
Lake-2 13.2
注意：（1）spe和env两个表格中的样品数量必须一致；（2）样品编号和排列顺序必须保持一致。
二、C2软件建立转换函数步骤
1. 导入数据
打开C2软件，点击菜单栏，File → Open，导入Excel数据文件。
成功导入后，在软件左侧：Datasets（图1），窗口中会出现：Spe（生物群落数据），Env（环境数据），两个数据集。
图1 数据导入
2. 打开转换函数分析窗口
点击：Analyse → Transfer function，进入转换函数设置界面。窗口主要分为三个区域（图2）。
图2 转换函数分析窗口（左、中、右）
三、转换函数模型选择
图3 模型结果
1. Estimates
查看（图3）：实测环境值（Observed），模型预测值（Predicted），用于评价模型预测效果。
2. Residuals
查看残差（图3）：Residual = Observed - Predicted，残差越小，说明模型预测效果越好。
3. Performance
用于评价转换函数性能（图3），常用指标包括：(R²)：模型解释能力，RMSEP：均方根误差，Maximum bias：最大偏差。
通常选择：较高的R²、较低的RMSEP和较小的bias的模型作为最佳转换函数（图3）。
利用C2软件建立转换函数的基本流程：
准备现代生物群落数据（spe）和环境数据（env） → 导入C2 → 选择转换函数模型 → 设置交叉验证 → 建立模型 → 根据模型性能评价并选择最佳模型。
下一篇将介绍如何利用建立好的转换函数开展沉积记录古环境定量重建（Reconstruction）。
参考资料：Juggins, S. 2007. C2 Version 1.5 User guide: Software for ecological and palaeoecological data analysis and visualisation. Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK. 73 pp.