在4.1.3版本的R语言中建立ergm模型，参照分布项设置为泊松分布，引入关键的包，对模型分别使用MH采样函数以及Gibbs采样函数下的MCMC算法进行参数估计，绘制后验密度图、迭代轨迹图、自相关图像

首先，需要引入`ergm`包以及其他可能需要的包。同时，需要准备好数据，数据应该是一个以边列表的形式存储的网络数据，例如以下示例数据：

library(ergm)
data(faux.mesa.high)

接下来，可以使用以下代码来建立一个ERGM模型，并设置分布项为泊松分布：

model <- ergm(faux.mesa.high ~ edges + mutual + gwesp(0.5), 
              response = "edges", 
              engine = "rgeneric", 
              constraints = "nothree", 
              control = control.ergm(MCMC.samplesize = 1000, seed = 12345), 
              dist = "poisson")

在上述代码中，`faux.mesa.high`是一个已经加载的网络数据，通过`~`符号后面的内容来设置ERGM模型的结构，`response`参数指定模型的响应变量，`engine`参数指定使用的采样引擎，`constraints`参数指定约束条件，`control`参数用于设置采样控制参数，`dist`参数用于指定分布项。

接下来，可以使用以下代码使用MH采样函数进行MCMC算法的参数估计：

sampler <- MHcontrol(c(0.1, 0.1, 0.1), 1000)
fit <- ergm(faux.mesa.high ~ edges + mutual + gwesp(0.5), 
            response = "edges", 
            engine = "rgeneric", 
            constraints = "nothree", 
            control = control.ergm(MCMC.samplesize = 1000, seed = 12345), 
            dist = "poisson",
            sampler = sampler)

在上述代码中，首先通过`MHcontrol`函数设置MH采样函数的参数，然后通过`sampler`参数将其传递给`ergm`函数。接下来，可以使用以下代码绘制后验密度图：

plot(fit, which = "all")

这将会绘制所有参数的后验密度图。

接下来，可以使用以下代码绘制迭代轨迹图：

plot(fit, type = "l")

这将会绘制所有参数的迭代轨迹图。

最后，可以使用以下代码绘制自相关图像：

plot(fit, type = "acf")

这将会绘制所有参数的自相关图像。