在当今数据驱动的生态学研究领域，生物群落数据以其多维（物种、功能、系统发育）、复杂（零膨胀、嵌套结构、时空自相关）和规模庞大而著称。面对如此复杂的数据局面，研究人员亟需强大、灵活且开源的统计工具来实现从数据整理到科学结论的完整分析流程。R语言凭借其开源自由、社区活跃、统计方法前沿以及强大的可视化能力，已成为生态学家和生物统计学家的首选分析平台。
然而，从R语言基础操作，到能够独立、恰当地应用回归模型、混合效应模型、多元排序、机器学习乃至结构方程模型来解决具体的生态学问题，其间存在一条陡峭的学习曲线。许多研究者往往卡在数据清洗的泥潭，或对众多排序方法的选择感到困惑，或在处理具有分层结构、自相关或非正态分布的计数数据时难以找到正确的混合效应模型，更不用说整合多变量关系、揭示直接与间接因果效应的结构方程模型了。
本次内容以生态学研究中的真实问题和经典案例为线索，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》及《统计结果作图》这七大核心技能模块有机融合，形成一套"七合一"的完整知识体系。无论您是初学者，还是已有一定基础但希望系统提升以应对高阶分析需求的研究生和科研人员，都将引导您系统地掌握生物群落数据分析的完整路径，提升从复杂数据中提取可靠科学洞见的能力。
专题一 R和Rstudio简介及入门和作图基础
①R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等
②R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等
③R语言数据文件读取、整理及存储等
④R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储
专题二 R语言数据清洗-tidyverse包应用
①tidyvese简介：tidyr、dplyr、readr、%>%等
②文件操作：不同格式文件读取、多文件同时读取等
③数据筛选：行筛选、列筛选、条件筛选（字符操作）等
④数据生成：数据合并、数据拆分、新数据生成（字符操作）等
⑤长宽数据转换、空值（NA）等填充及删除、分组、排序及汇总等
专题三 群落数据准备及探索分析
①生物群落数据准备：物种组成、环境变量、物种功能属性、系统发育树等
②生物群落数据检查：缺失值和离群值（outliers）等-避免模型错进错出（GIGO）
③物种多样性计算：物种多样性（TD）、功能多样性（FD）和系统发育多样性（PD）
④物种相似/相异矩阵关联测度介绍
专题四 群落数据非约束排序-PCA、CA、PCoA、NMDS
①生物群落数据非约束排序分析简介
②案例1鱼类生境数据排序：PCA
③案例2鸟类物种组成数据的排序：CA、PCoA和NMDS比较
专题五 群落数据约束排序-RDA、dbRDA、CCA、4th Corner
①生物群落数据约束排序简介：非对称约束排序VS对称约束排序
②案例1景观、斑块及生境因子蛾类群落分布的解释：RDA、dbRDA或CCA选择+变差分解
③案例2物种有无（0，1）数据约束排序：dbRDA
④案例3物种组成、物种属性及环境因子的相关分析-第四角分析（4th Corner）
专题六 群落数据分组分析: 等级/非等级聚类（HC/NHC）、PERMANOVA等
①生物群落数据的聚类及差异分析概述
②案例1鸟类生境数据的等级和非等级聚类：KMEANS和HCLUST
③案例2乌龟适宜生境差异检验（2组比较）及解释：PERMANOVA、MRPP、ANOSIM及Dispersion test
④案例3环境梯度下微生物组成差异分析（多组比较）及解释：MRPP及Dispersion Test
⑤案例4 药物对肠道微生物群落影响：PCoA+PERMANOVA
专题七 群落数据随机森林（Random Forest）模型-分类VS回归
①随机森林（Random Forest）模型简介
②随机森林模型分析基本流程-分类VS回归
③案例1 随机森林分类及重要变量选择：RFM-classification
④案例2 随机森林回归模型及变量重要性评估：RFM-regression
⑤案例3 物种多维形态属性与生态属性的关联关系：PCA+PCoA+LDA+RFM综合案例
专题八 一般线性模型（lm）
①基本形式、基本假设、估计方法、参数检验、模型检验
②案例1不同鱼类游速的回归、方差及协方差分析
③案例2决定海洋植食性鱼类多样性的决定因子-模型验证
④案例3淡水鱼丰度的环境因子的筛选-逐步回归（model selection）
专题九 广义线性模型（glm）
①广义线性混合效应模型基本原理、建模步骤及流程
②案例1有无（0，1）数据的逻辑斯蒂模型-二项分布
③案例2海豹年龄与攻击行为的关系-0，1数据转化为比率数据分析
④案例3 物种多度分布环境解释-计数数据泊松、负二项、零膨胀、零截断模型
专题十 线性混合效应模型（lmm）
①混合效应的基本原理及分析基本流程、步骤及实现
②案例1分层数据物种多样性决定因素-模型构建流程、模型预测及诊断
③案例2：多因素实验（分层数据）的多重比较
专题十一 广义线性混合效应模型（glmm）
①广义线性混合效应模型基本原理、建模步骤及流程
②案例1蝌蚪"变态"与否（0，1）的多因素分析-逻辑斯蒂混合效应模型
③案例2虫食种子多度影响因素的多变量分析-泊松混合效应模型
④广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择：泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型
专题十二 空间、时间及系统发育相关回归-数据自相关（autocorrelation）分析
①数据自相关问题简介：时间、空间和系统发育相关介绍
②案例1森林植物多样性分布格局的空间自相关修正
③案例2不同年份鸟类多度的时间自相关修正
④案例3系统发育相关在虾类多度分布分析中作用
专题十三 结构方程模型（SEM）：lavaan和piecewiseSEM-多变量直接和间接效应及因果关系
①结构方程模型简介：定义、历史、应用、估计方法、模型可识别规则及样本量要求等
②案例1群落物种丰富度恢复的直接及间接效应（direct and indirect effects）：SEM分析基本流程-lavaan vs piecwiseSEM
③案例2环境异质性和资源可获得性对不同演替阶段林下维管植物多样性的影响：模型调整、比较、评估及结果展示
④案例3人类活动、环境条件、物种属性对动物领域大小相对贡献（relative roles）：混合模型、嵌套结构、分组分析及分类变量SEM实现
专题十四 群落数据及统计分析结果作图（ggplot）、排版及发表质量图输出
①群落数据及统计分析结果作图数据准备：结果提取与作图数据整理
②聚类分析及分组差异检验图：聚类结果图、热图（heatmap）、分组差异检验结果图
③PCA、CA、PCoA及NMDS等非约束排序图：排序图和双序图（biplot）
④RDA、db-RDA及CCA等约束排序图：三序图（triplot）和韦恩图（venn）
⑤回归和混合效应模型分析结果图：散点图、箱线图、柱状图及提琴图等
⑥结构方程模型结果图表达方式
更多应用：HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析
联合物种分布模型（Joint Species Distribution Modelling，JSDM）在生态学领域，特别是群落生态学中发展最为迅速，它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型，其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包HMSC发展势头最为强劲。HMSC是物种群落分层模型的缩写(Hierarchical Modelling of Species Communities)，它是一种基于贝叶斯统计的多元分层广义线性混和效应模型( A multivariate hierarchical generalized linear mixed model fitted with Bayesian inference)。该模型可以同时考虑物种多度、环境变量、系统发育信息、物种属性及时空数据，是目前对于群落生态学各种数据利用最为充分的模型。它既可以对于单物种（变量）开展分析（可替代贝叶斯广义线性混合效应模型）；又可以同时开展多物种（群落水平）分析，将生态位假说、生物交互作用（种间关联）、物种扩散限制及物种属性和系统发育对物种分布的影响等进行综合考虑。
本次内容以HMSC包为对象，从群落生态学研究进展入手，逐步介绍HMSC包对于群落生态学假说的解读、HMSC包开展单物种和多物种分析的技术细节及HMSC包的实际应用。
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