你遇到的核心问题是环境变量之间存在完全共线性（perfect collinearity），导致后续变量被识别为冗余（redundant）而被排除在分析之外。下面详细解释原因和解决办法：

为什么会出现这个提示？ #

看你提供的df2数据：

• id21到id24的所有环境变量值完全一致（比如dairy_Energy都是479.25，dairy_Carbohydrate都是15.55）
• 只有id26的变量值不同（dairy_Energy=348.00，dairy_Carbohydrate=6.30）

这种情况下，dairy_Energy和dairy_Carbohydrate（以及其他共享同样数值模式的变量）之间存在严格的线性关系——你可以验证：对所有样本，这两个变量的取值都满足dairy_Carbohydrate ≈ 0.0705*dairy_Energy - 18.23。当变量完全共线时，vegan的rda()函数会自动将后续变量标记为“别名（aliased）”，因为它们无法提供额外的解释信息，只会导致模型矩阵不可逆。

你可以用代码验证变量间的共线性：

# 计算环境变量的相关系数矩阵
cor(df2)

运行后会看到，dairy_Moisture、dairy_Energy、dairy_Protein、dairy_Fat、dairy_Carbohydrate、dairy_Minerals之间的相关系数都是1（或接近1），这就是完全共线的铁证。

如何解决这个问题？ #

针对你的数据情况，有几个可行的方案：

• 移除冗余变量：从每组完全共线的变量中只保留一个（比如只保留dairy_Energy），再进行RDA分析。
• 环境变量降维：对df2做主成分分析（PCA），提取前几个主成分（PC）作为新的环境变量，用这些PC得分来做RDA。这样既保留了环境变量的大部分信息，又消除了共线性。示例代码：

  # 对环境变量做PCA（注意先标准化）
  env_pca <- prcomp(df2, scale. = TRUE)
  # 提取前2个主成分作为新的环境数据
  env_new <- env_pca$x[,1:2]
  # 用新环境数据做RDA
  rda_result <- rda(df1 ~ ., data = env_new)
  

• 补充更多样本：如果可能的话，增加更多具有不同环境变量组合的样本，打破变量间的完全线性关系，这样所有变量都能被纳入模型。

额外提示 #

在使用rda()时，建议用公式的简洁写法rda(df1 ~ ., data = df2)来调用所有环境变量，这样vegan会自动处理共线性问题，并在结果中提示哪些变量被别名，方便你排查问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dr.PhilCol