森林生态系统的结构-功能-稳定性三位一体关系构成了研究的核心框架。在微观层面，树种的空间分布格局通过莫兰指数等空间统计方法得以量化；在宏观尺度，ARMA时间序列模型则能捕捉生态系统稳定性的动态特征。这种多尺度、多维度的分析方法，使研究者能够像"生态系统的CT扫描"一般，精准解析其内在机制。
R语言生态分析工具链的成熟发展，让研究者得以突破传统研究的局限。从Shannon-Wiener多样性指数的计算，到基于结构方程模型（SEM）的因果网络构建，再到随机森林算法的预测建模，这些方法不仅提高了研究精度，更拓展了生态问题的解决维度。特别值得注意的是，空间分析方法的创新应用，使得我们可以精确刻画树木分布的聚集模式，为理解种间竞争与共生提供了量化依据。
【内容简介】：
专题一、理论
1、R语言入门
2、群落生态学理论介绍
专题二、数据获取与处理
1、全球森林生物多样性数据集介绍
介绍FIA（美国森林清查与分析）数据集、FunDivEUROPE、GFBi等全球森林数据源
数据清洗：异常值、错误值、 干扰值（去除种植园、管理干扰以及树木数量少）
2、全球环境数据集介绍
多途径环境协变量的提取：气候、土壤、地形等
R语言提取环境变量/ 网站获取环境变量
专题三、生物多样性与群落组成分析
1、多样性和均匀度分析
Shannon-Wiener指数、Simpson指数、Pielou均匀度
2、物种组成与生态位分析
聚类分析（Cluster analysis）、 非度量多维尺度分析（NMDS）、主成分分析（PCA）、冗余分析(redundancy analysis, RDA)、典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)
3、空间格局分析
1)空间自相关与空间点格局分析研究空间数据的相似性，特别是某一现象在空间上的分布模式，了解空间点是聚集分布、均匀分布，还是随机分布。（莫兰指数、Geary's C、Ripley's K函数）
2)景观格局指数（Patch Density、Edge Density、Landscape Shape Index等）
3)生态位宽度与重叠度分析
专题四、机器学习在群落分析中的应用
1、递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）逐步保留对模型预测最重要的特征。
2、随机森林算法构建预测模型，并通过参数优化提高预测准确性。
专题五、路径分析和结构方程模型（SEM）
结构方程模型可以量化变量之间的直接和间接关系。
专题六、群落稳定性分析
群落稳定性是指群落在面对环境变化、扰动或其他外部压力时，能够保持其结构和功能的能力。群落稳定性通常可以从以下几个方面来衡量：物种组成稳定性、生物多样性稳定性、群落功能稳定性。
1、时间序列分析：方差分析（ANOVA）检验、变异系数量化群落特征时序变化
2、自回归移动平均模型（ARMA）：分析群落结构的时间序列波动
专题七、案例分析与写作指南
1、案例分析与论文模板总结
2、高质量结果可视化