必备工具
2
其他工具
LI-6800 和 LI-6400 光合数据分析指南
欢迎
致谢
序言
介绍
必备工具
1
R 相关的准备
2
其他工具
光合相关的软件包
3
光合专用软件包
4
生态学通用软件包
数据准备
5
数据读取的选项
6
数据的基本处理
光响应曲线简介
7
非线性拟合初值确定
8
直角双曲线模型
9
非直角双曲线模型
10
指数模型
11
直角双曲线的修正模型
12
如何选择合适的模型
13
大叶模型
14
介绍
二氧化碳响应曲线概述
15
Aci 曲线拟合相关
16
快速
ACi
曲线 (RACiR)
17
plantecowrap 温度相关拟合
18
Rd 呼吸 相关
19
C4 植物光合模拟
叶绿素荧光数据的处理
20
LI-6800 JIP test 分析
21
其他叶绿素荧光数据处理
叶肉与气孔导度
22
气孔导度模型的拟合
23
叶肉导度计算
其他统计方法
24
正态分布检验
25
大话 PCA
26
标准主轴分析介绍
27
参考文献
Appendices
A
运行环境
Table of contents
2.0.1
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其他工具
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到目前为止，
Python
还没有好用的工具，因而只能作为辅助工具介绍。
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