【联合物种分布模型】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
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。本文将以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。
联合物种分布模型（Joint Species Distribution Model，JSDM）是生态学和生物地理学中用于分析和预测多个物种分布模式的统计模型。这种模型特别适用于研究物种间的相互作用，如竞争、捕食草关系或共生关系，以及它们如何共同响应环境变化。
以下是联合物种分布模型的一些关键特点和应用：
多物种分析：JSDM允许研究者同时考虑多个物种的分布模式，而不是单独分析每个物种。
环境变量：模型可以整合环境变量，如温度、降水、海拔等，来评估这些因素如何影响物种分布。
物种相互作用：JSDM可以揭示物种间的相互作用，如竞争、捕食关系或共生关系。
空间尺度：模型可以在不同的空间尺度上应用，从局部到区域甚至全球尺度。
时间动态变化：JSDM可以用于分析物种分布随时间的变化，以及这些变化如何与环境变化相关。
模型灵活性：联合物种分布模型可以根据研究目的和可用数据进行定制。
数据需求：模型需要高质量的物种分布数据，这些数据可以通过实地调查、遥感或公民科学项目获得。
模型验证：JSDM需要通过独立数据集进行验证，以确保模型的预测能力。
应用广泛：模型在生物多样性保护、生态系统管理、气候变化适应性研究等领域有广泛应用。
政策支持：JSDM可以为制定生物多样性保护和自然资源管理政策提供科学依据。
联合物种分布模型在生态学研究中是一个强大的工具，它通过同时考虑多个物种的分布和相互作用，为理解和预测生态系统的复杂性提供了新的视角。随着生态数据的增加和统计方法的发展，JSDM的应用将越来越广泛。
专题1：R/Rstudio简介及入门
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2：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3：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4：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5：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6：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
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