继之前的帖子，该部分的代码，主要来自咨询我问题的朋友提供的。我帮忙查看运行代码，下述的代码相对会专业一点，可能更利于生态学的网友。

1. 数据读取

library(spatstat)
setwd("C:/Users/yzhlin/Desktop/LS") 
df<-readxl::read_excel("data1.xls", sheet=1,skip=1)
df1<-df[,1:12]

2.点格局函数

2.1 单变量g函数(含包迹线）

sp<-ppp(df1s$Xcoor.60,df1s$Ycoor.60,
range(df1s$Xcoor.60),range(df1s$Ycoor.60))

##零模型为完全空间随机分布 
g11.enve.CSR=function(p){   
 ##生成包迹线，pcf表示g函数，从0到100m，步长为1.   
 enve=envelope(p,pcf,r=seq(0,100,1))   
 enve                        
} 
sp.res1<-g11.enve.CSR(sp)
plot(sp.res1)

##零模型为sigma=R的异质泊松分布 
g11.enve.HP=function(p,R){   
 ##生成包迹线，pcf表示g函数，从0到100m，步长为1.   
 enve=envelope(p,pcf,r=seq(0,100,1),                 
     simulate=expression(superimpose(p,rpoispp(density(p,sigma=R))))   
  )   
 enve                   
} 
sp.res2<-g11.enve.HP(sp,30)  # slowly!
plot(sp.res2)

2.2 双变量g函数(完全随机零模型）

df1s.2<-subset(df1,Specc=="华润楠") 
sp.2<-ppp(df1s.2$Xcoor.60,df1s.2$Ycoor.60,
range(df1s.2$Xcoor.60),range(df1s.2$Ycoor.60))

g12=function(p1,p2){ 
 #p1,p2为ppp形式
 ##可能由于之前的操作，在工作空间中存在的p已经有了标记，这一步去掉标记   
 p1=unmark(p1)   
 p2=unmark(p2)
 ##给p1，p2重新加上标记   
 marks(p1)=as.factor(rep("A",npoints(p1)))   
 marks(p2)=as.factor(rep("B",npoints(p2)))
 ##合并p1，p2，这样才可以用pcf这个函数（计算双变量g函数）
 p21=superimpose(p2,p1)
 ##生成标记线   
 even=envelope(p21,pcfcross,r=seq(0,100,1))   
 even 
} 
sp.res12.g12<-g12(sp,sp.2)
plot(sp.res12.g12)

2.3 双变量g函数(先决条件零模型）

g12.AC=function(p1,p2,R){ 
 #p1,p2为ppp形式
 #R是异质泊松分布取的sigma值   
 p1=unmark(p1)   
 p2=unmark(p2)
 ##给p1，p2重新加上标记   
 marks(p1)=as.factor(rep("A",npoints(p1)))   
 marks(p2)=as.factor(rep("B",npoints(p2)))
 ##合并p1，p2，这样才可以用pcf这个函数（计算双变量g函数）
 p21=superimpose(p2,p1)
 ##生成标记线   
 even=envelope(p21,pcfcross,r=seq(0,100,1),
                simulate= expression(
                 superimpose(p2,rmpoispp(density(p1,sigma=R),types="A"))
                 )
               )   
 even 
} 
sp.res12.g12.AC<-g12.AC(sp,sp.2,R=30)
plot(sp.res12.g12.AC)

2.4 双变量P函数

P12=function(p1,p2){ 
 #p1,p2为ppp形式   
 p1=unmark(p1)   
 p2=unmark(p2)
 ##给p1，p2重新加上标记   
 marks(p1)=as.factor(rep("A",npoints(p1)))   
 marks(p2)=as.factor(rep("B",npoints(p2)))
 ##合并p1，p2，这样才可以用pcf这个函数（计算双变量g函数）
 p21=superimpose(p2,p1)
 ##采用随机标签零模型，rlabel函数随机p21   
 even=envelope(p21,markconnect,r=seq(0,100,1),
                 simulate= expression(
                  rlabel(p21,labels=factor(c("B", "A")), permute=FALSE)
                  )
               )   
 even 
} 
sp.res12.P12<-g12.AC(sp,sp.2)
plot(sp.res12.P12)

2.5 标记相关函数

sp2<-ppp(df1s$Xcoor.60,df1s$Ycoor.60,
          range(df1s$Xcoor.60),range(df1s$Ycoor.60),
          marks=df1s$Dbh)
EDBH=envelope(sp2,markcorr,r=seq(0,50,1), 
               simulate=expression(
                  rlabel(sp2, labels=marks(sp2), 
                  permute=TRUE)
               ),
               savefuns=TRUE,
               savepatterns=TRUE) 
plot(EDBH)