结构方程模型（Model）是建立、估计和检验研究系统中多个变量之间因果关系的模型方法。 它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，并利用图形模型清晰地展示研究系统。 中间变量之间的因果网络关系是近年来在地球科学、生态学、进化论、环境、医学、社会、经济等领域广泛应用的一种统计方法。 然而，自 1920 年《美国国家科学院院刊》（PNAS）首次提出路径/路径（Path）分析（即结构方程模型中的结构模型）方法以来的 100 多年里，结构方程模型已经发展了多种方法。 相对庞大的理论体系和复杂多变的形式往往让初学者不知所措。 此次，我们将利用开源软件R平台，聚焦生态研究领域的问题，筛选出大量经典案例。 通过理论讲解与实际操作相结合，由浅入深系统地介绍结构方程模型的建立、拟合、构建。 评价、筛选和结果展示的整个过程可以利用结构方程建模方法来解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。
1、统一基础：【R简介及在结构方程建模（SEM）生态领域的应用】
1）R及简介：背景、软件及软件包安装、基本设置等。
2）R语言的基本操作，包括向量、矩阵、数据框、数据列表等的生成和数据提取。
3）R语言数据文件读取、排序（清洗）、结果存储等（含）
4）R语言基础绘图（内含）：基础绘图、排版、出版级绘图输出存储
1）SEM的定义、应用及历史回顾
2）SEM的基本结构
3）SEM估算法
4）SEM路径规则
5）SEM路径参数的含义
6）SEM分析样本量及型号识别规则
7）SEM构建的基本流程
2.R语言SEM分析介绍：VS
1）结构方程模型在生态研究中的应用介绍及模型要点回顾
2）结构平方模型估计方法：局部估计与全局估计的基本工作原理、主要区别及应用场景分析
3）案例群落物种丰富度恢复的直接和间接影响（和）：SEM分析的基本过程-vs
(1)模型建立
(2)模型拟合
(3)模型评估
(4)结果显示
练习：1.基于元模型构建模型
练习：2.火灾扰动后对植物群落恢复的直接、间接和调节影响分析
3. SEM在生态领域的高水平应用
案例1：对湿地生态系统初级生产力的直接和间接影响分析
(1) 问题提出和元模型构建
(2)模型构建与模型估计
(3)模型评估：路径增删原理、最优模型筛选方法
(4)结果表达式
案例2：火灾扰动后植物群落恢复效果评估-缺失数据和正态性不足的数据处理-
案例3：放牧对海拔与生物量关系的影响分析——数据分组分析
案例4：农业用地比例对河口杂草丰度的影响——数据分层/嵌套分析
练习：环境异质性和资源可用性对不同演替阶段林下维管植物多样性的影响
4.基于SEM的潜变量分析在生态领域的应用
（一）潜变量的定义、优点及应用背景分析
(2)潜变量分析实现的基本原理
（3）案例一：海岸带大米草群落生态恢复绩效预测——单潜变量模型构建
（4）案例2：城市景观土地利用对开花植物资源和来访昆虫的直接和间接影响——多重潜变量模型的构建
案例：植物多样性、能量梯度和环境梯度对动物多样性格局的影响——构建动物多样性潜变量
5. 基于SEM的复合变量分析在生态领域的应用
(1)复合变量定义及生态领域应用场景分析
(2)复合变量分析的实现方法
（3）案例一：生态力与生物多样性形成机制分析——土壤理化因子多元复合变量构建
（4）案例2：火灾后植被恢复对物种丰富度的影响——复合变量解决非线性问题
（5）案例3：气候变暖和海平面上升对湿地植物群落的复合影响——复合变量解决交互问题
示例解释：植物群落的物种多样性是否会提高其对入侵植物的抵抗力（Oikos，2017）-多复合变量实现
6.局部估计SEM——以及在生态领域的高级应用
(1)以二项分布和泊松分布为内生变量的数据分析
（2）案例1：气候波动对海草床生态系统食物网结构的影响——数据分层嵌套以及时空自相关对结果的影响
(3) 案例2：物种属性和社会进化特征对海虾范围和丰度的影响——系统发育相关修饰
（4）案例3-5：分组数据、交互、非线性关系等的实现（示例数据同主题3）
实践案例：人类活动、环境条件和物种属性对动物领域规模的相对贡献——分组分析和分类变量处理
7.贝叶斯SEM在生态领域的应用
(1)贝叶斯方法简介
(2)R语言贝叶斯SEM实现包和brms介绍
（3）案例1：气候和生态位重叠对田鼠物种丰富度的影响：模型比较，直接和间接影响计算（）
（4）案例2：火灾后植被恢复影响因素——模型拟合、模型比较与评估（brms）
练习案例：生物地理历史对北方森林初级生产力的影响（brms）
