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在生态学研究中，森林生态系统的结构、功能与稳定性是核心研究内容之一。这些方面不仅关系到森林动态变化和物种多样性，还直接影响森林提供的生态服务功能及其应对环境变化的能力。
👉 森林生态系统的结构、功能与稳定性是生态学研究的核心。其结构（如物种组成、树种多样性、空间分布）决定了功能（如能量流动、物质循环），而稳定性则反映其抵御干扰的能力，对生态平衡至关重要。
💡 R语言凭借强大的统计和可视化能力，成为生态学研究的重要工具。它通过多样性指数（如Shannon-Wiener指数）和多维分析方法（如NMDS、PCA）量化物种多样性和群落特征。
📍 R语言的空间数据分析功能可分析树木分布模式（如聚集性、随机性），并利用机器学习和结构方程模型预测生态系统响应，量化环境变量间的关系。
📈 通过时间序列分析（如ARMA模型），R语言可追踪森林群落稳定性的动态变化，为生态保护和可持续管理提供数据支持，为生态学研究开辟新方向。
专题一 理论基础
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
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