南林120周年校庆学术活动“水杉”生态统计讲坛第三讲（GLMM）

广义混合效应模型在动物入侵生态学中的应用

在不同时空尺度开展生态学研究时，经常会面对野外调查样点/样线、实验或样本等的伪重复效应，如同一调查/实验/样本采集在不同时空下反复进行且强度不同，这要求在数据分析时需要考虑物种、个体、种群、时空单元、文献等的差异对结果的影响，即解决数据的独立性和层次性问题。混合效应模型被广泛应用于多情景下的样本伪重复数据的处理，本报告将围绕外来脊椎动物的入侵过程和生态危害，结合具体的研究案例，在数据的伪重复特征、固定效应和随机效应的设置、常用分析方法、主要实现平台等方面进行广泛交流。

——刘宣

混合效应模型中的R2计算问题

混合模型是当前最为流行的统计模型之一，作为一种发展中的模型，其R2计算也存在诸多方法和问题。本报告简要介绍一般线性混合模型和广义线性混合模型中的常用R2计算方法及其中存在的问题，为正确使用混合模型和结果解读提供参考。

  ——张霜

刘宣 中国科学院动物研究所研究员，博士生导师，动物入侵生态学研究组组长。2011年获中国科学院大学（动物研究所）生态学博士学位，2016年在哈佛大学做访问学者。主要从事外来脊椎动物入侵生态学研究工作，相关成果发表在Nature Communications, Current Biology, Ecology Letters等学术期刊。现任Frontiers in Ecology and the Environment, Journal of Animal Ecology等期刊编委；中国生态学会生物入侵生态、中国动物学会两栖爬行动物学、中国动物学会生物地理学等专委会委员。

张霜 中国科学院生态环境研究中心，副研究员，中国科学院青年创新促进会生态环境研究中心小组组长。从事生群落态学研究，在Ecology，Journal of Ecology，New phytologist等期刊发表十多篇论文，曾获2017中国生态系统研究网络（CERN）十佳论文之一。擅长数据统计分析，尤其对Meta分析、混合效应模型、贝叶斯统计等统计方法具有精准的理解和丰富的实战经验，多次受邀在国内知名大学和研究机构开展相关交流工作。