rdacca.hp包第一次被外国人（挪威）的研究员人员使用，文章里面对HP在典范分析的英文描述值得大家借鉴，特别是这个unordered assessment of importance的作用很重要。

We used a hierarchical partitioning to estimate the importance of each explanatory variable and group of variables (spatial, seasonal, average) and how well they explained the spatial variability of the ecological metrics. Hierarchical partitioning calculates the variable importance from all subset models, leading to an unordered assessment of importance (Lai et al., 2022).

我们使用层次分割来估计每个解释变量和变量组（空间、季节、平均值）的重要性，以及它们对生态指标空间变化的解释程度。 层次分割计算所有子集模型的变量重要性，从而导致对重要性的不依赖输入顺序的评估（Lai et al., 2022）。

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