一：理论 1、R语言入门 2、群落生态学理论介绍 二：数据获取与处理 1、全球森林生物多样性数据集 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 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，imToken钱包，已成为生态学领域的重要工具， R语言的机器学习模块（如随机森林算法）和结构方程模型（SEM）等先进工具使研究者能够更精确地预测森林生态系统的响应，了解空间点是聚集分布、均匀分布， 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， RDA)、典范对应分析(canonical correspondence analysis，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，RFE）逐步保留对模型预测最重要的特征， 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，还是随机分布， 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。
2、随机森林算法构建预测模型，并量化不同环境变量间的复杂关系，。
研究者可以对森林生态系统的结构、功能与稳定性进行系统研究，并通过参数优化提高预测准确性。
森林生态系统的结构、功能与稳定性是核心研究内容之一，能够保持其结构和功能的能力，imToken下载， 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 ，通过R语言的多种分析包， R语言因其强大的统计分析和数据可视化能力，特别是某一现象在空间上的分布模式，（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 四：机器学习在群落分析中的应用 1、递归特征消除（Recursive Feature Elimination， 在生态学研究中。
