Hmsc包开展群落数据联合物种分布模型分析通用流程（Pipelines）

HMSC（Hierarchical Species Distribution Models）是一种用于预测物种分布的统计模型。它在群落生态学中的应用广泛，可以帮助科学家研究物种在不同环境条件下的分布规律，以及预测物种在未来环境变化下的潜在分布范围。

举例来说，假设我们想研究某个湿地群落中两个物种的分布。我们收集了大量的样本数据，包括物种的出现与否、环境因素（如土壤水分、光照等）以及地理位置等信息。使用HMSC模型，我们可以在建立模型时考虑这些因素之间的层级关系。

首先，我们可以使用HMSC模型估计各个环境因素对物种分布的影响。通过计算各个环境因素的影响程度，我们可以了解哪些因素对物种的分布起到了重要作用。例如，在湿地群落中，土壤水分可能是影响某个物种生存的最重要因素。

其次，HMSC模型可以帮助预测物种在不同环境条件下的潜在分布范围。我们可以输入不同的环境因素数值，然后使用模型预测物种在这种环境条件下的分布概率。这样，我们可以了解物种在不同环境条件下的适应性，以及可能的分布范围。

此外，HMSC模型还可以帮助研究物种的共存模式。通过比较多个物种的分布模型，我们可以了解它们之间的相互作用与竞争关系。例如，我们可以研究两个湿地群落中的植物物种，通过比较它们的分布模型，我们可以推测它们之间的竞争关系。

HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析应用

本次内容将以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（具体案例）。将通过模型定义、拟合、诊断、评估、预测及结果展示的详细步骤和操作由浅入深讲解使大家掌握此模型方法，实现群落数据分析、物种分布预测、假说验证等工作以解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题

专题一：专题1：R/Rstudio简介及入门【提供资料】

1）R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等

2）R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

3）R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）

4）R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：群落生态学及数据统计分析概述

1）群落生态学发展和研究趋势简介

2）群落形成机制及物种装配规则（Species Assemble Rules）

3）群落生态数据类型、特点及准备

4）群落生态数据与群落生态学主要科学问题关联

专题三：联合物种分布模型Hmsc及群落数据贝叶斯统计

1）联合物种分布模型Hmsc贝叶斯统计简介

2）联合物种分布模型Hmsc参数估计MCMC

3）联合物种分布模型Hmsc参数及对应群落生态假说

专题四：单物种（物种水平）/单变量Hmsc贝叶斯统计

1）Hmsc程序包基本语法、参数选择、固定效应和随机效应设置、模型诊断等

2）Hmsc单变量贝叶斯估计VS 单变量brms包贝叶斯估计异同

3）Hmsc物种属性数据单变量贝叶斯估计案例

4）Hmsc物种有无（0，1）数据单变量贝叶斯估计案例

5）Hmsc计数数据（多度）单变量贝叶斯估计案例（泊松分布、过度离散、零膨胀等）

6）Hmsc混合效应模型：固定效应+混合效应+空间自相关

专题五：多物种（群落水平）Hmsc贝叶斯统计模型

1）Hmsc多物种（群落水平）贝叶斯统计模型构建介绍

2）Hmsc低维多物种联合分布模型构建

(1)模型构建、物种分布设置

(2)解释变量引入（环境筛）

(3)物种关联关系确定（生物筛）

(4)模型诊断及性能评估

3）Hmsc高维多物种联合分布模型构建

(1)模型构建、物种分布设置

(2)物种性状、系统发育信息及环境变量引入

(3)模型诊断及性能评估

(4)模型调整（先验分布、解释变量等）、拟合和重评估

(5)结果展示，包括参数热图、种间关联、变差分解（Variation Partitioning）及排序（潜变量）等

专题六：Hmsc包群落生态数据分析高阶应用经典案例

1）Hmsc包开展群落数据联合物种分布模型分析通用流程（Pipelines）

2）Hmsc分析物种属性与环境关系案例

3）Hmsc分析响应变量为不同分布类型案例

4）Hmsc空间数据分析案例

5）Hmsc时间数据分析案例

6）Hmsc模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例

基于R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟
基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作

基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例