能否在CCA三元图中使用Ordihull进行物种可视化分组？

完全可行，ordihull()是vegan包中专门用于在排序图（包括CCA三元图）中绘制分组凸包的工具，非常适合你基于物种CCA坐标进行分组圈选的需求。

具体操作步骤与示例 #

• 前提条件：你已经完成CCA分析（得到排序结果对象，比如cca_result），且拥有对应40个物种的分组标签（比如向量species_groups，每个元素对应一个物种的分组）。
• 基础绘图流程：
  1. 先绘制CCA的物种排序图：

     # 绘制仅包含物种的CCA图
     plot(cca_result, display = "species", type = "text")
     

  2. 叠加分组凸包：

     # 按物种分组绘制凸包，指定颜色、线宽等参数
     ordihull(cca_result, groups = species_groups, display = "species",
              col = c("#E64B35", "#4DBBD5", "#00A087"), lwd = 2)
     

• 三元图适配：如果要在CCA三元图（同时展示样地、物种、环境变量）中添加物种分组凸包，可先通过orditernaryplot()绘制三元图，再叠加ordihull()，注意指定display = "species"确保凸包围绕物种点：

  orditernaryplot(cca_result, display = c("species", "sites", "env"))
  ordihull(cca_result, groups = species_groups, display = "species", lty = 2, col = "darkred")
  

额外说明 #

• 不管你的物种分组是手动划分，还是基于CCA轴坐标通过聚类（如hclust）等方法得到的，只要分组标签与物种一一对应，ordihull()都能正常生成对应分组的凸包边界。
• 若需要展示分组的置信范围，可搭配使用ordiellipse()（绘制置信椭圆），但ordihull()更侧重展示分组的实际分布边界。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chloe Payne