本课程聚焦层次分割（HP）在生态学典范分析中的原理与R实操，带你解决多重共线性下解释变量相对重要性的评估难题。课程从CCA/RDA核心思想讲起，建立HP与变差分解VPA的联系，并基于2022年赖江山等发表于Methods in Ecology and Evolution的方法及rdacca.hp包，完整演示DCA→RDA/CCA→HP→可视化流程。你将学会环境因子标准化、OTU数据Hellinger转化、method与nperm等关键参数设置，输出独立贡献和相对重要性，制作贡献排序柱状图并标注显著性。适合生态学、环境科学、微生物组与群落生态研究中需要使用R进行多元统计的科研人员、研究生和数据分析爱好者。完成学习后，你能独立完成从数据预处理、模型选择、层次分割到结果解读与论文方法、结果写作的全流程，让环境因子筛选和群落驱动机制分析更清晰、更有据可依。