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生态学家们一直在寻找更好的方法来研究多个物种如何在环境中共同生存。联合物种分布模型（JSDM）就是这样一个强大的新工具，它让我们能同时分析整个物种群落的分布规律。

其中，一个名为Hmsc的R语言程序包受到了广泛关注。这个模型就像一个“多面手”，它能把环境因素、物种特性、物种之间的亲缘关系，甚至时间和空间的影响，都放到一个统一的框架里进行分析。

夯实基础：专题1：R/Rstudio简介及入门【课前学习、提供学习资料】

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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