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第一步:数据的导入与初步处理。  = 1 \* GB3 ①将数据转换成.csv(逗号分隔),并导入R软件操作台。  = 2 \* GB3 ②导入后我们会发现 第1、2和4列出现NA(not available)值,这是由于导入的数据框(data.frame)各列长度不一致所导致的。  = 3 \* GB3 ③于是,将数据框x中的NA值赋值0,以便于后面数据的处理,赋值步骤如下:  = 4 \* GB3 ④赋值以后我们的到如下的结果: 第二步:数据的初步统计处理。  = 1 \* GB3 ①从数据框x中提出各列元素并且分别赋值给x2000、x2001、x2002和x2003,其赋值命令与结果如下:  = 2 \* GB3 ②为了去除0在计算x2000、x2001、x2002和x2003的秩(rank)时对计算所造成的影响,我们出去相应向量中的0元素,其命令与结果如下:  = 3 \* GB3 ③计算2000-2003年这四年的秩次和以及各向量长度(length),并将其组合成向量z1和z2,最后我们将得到结果写入数据框w,其命令与结果如下:  = 4 \* GB3 ④为了计算NEE的累积超越频率(F),我们写下了如下F在R软件下的函数脚本,并计算了累积超越频率,其命令与结果如下: 第三步:统计作图与拟合。  = 1 \* GB3 ①将所获得的数据导入origin8.5.1,如图:  = 2 \* GB3 ②选中数据做散点图(scatter)并用多项式(polynomial)进行拟合,得到如下结果:

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