Error in `geom_ribbon()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 3rd layer. Caused by error in `FUN()`: ! object 'lwr' not found Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

这个错误是由于没有在环境中定义lwr和upr变量导致的。在预测时，需要使用interval参数指定预测的置信区间类型，并将结果存储在数据框中。以下是修正后的代码示例：

# 预测log(ratio)的值和置信区间
env$pred <- predict(m13, level=0.95, interval="confidence")
env$lwr <- env$pred[, "lower"]
env$upr <- env$pred[, "upper"]

# 绘制散点图和预测值
ggplot(env, aes(x=treeFD, y=log(ratio))) + 
  geom_point() + 
  geom_line(aes(y=pred), color="red") + 
  geom_ribbon(aes(ymin=lwr, ymax=upr), alpha=0.2, fill="red") + 
  xlab("Tree Functional Diversity") + 
  ylab("Log Ratio")

在预测时，需要使用interval参数指定预测的置信区间类型（此处为"confidence"），并将结果存储在数据框中的lwr和upr变量中。然后，可以使用geom_ribbon函数添加置信区间，并指定aes函数中的ymin和ymax参数分别对应lwr和upr变量。其他细节和之前的散点图类似。

相关问题

Error in `geom_line()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in `FUN()`: ! object 'X' not found Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

这个错误信息表明，在使用ggplot2函数绘图时出现了错误。其中，首先出现了一个错误，表示在计算美学时出现了问题，具体是在`geom_line()`函数中。紧接着出现了一个警告，表示错误发生在第一层图层。错误的原因是在计算美学时出现了问题，可能是由于`X`对象没有找到。建议使用`rlang::last_trace()`函数查看错误发生的位置并进行排查。常见的问题包括：

- 代码中没有定义`X`对象；
- 数据源中没有包含`X`列；
- `X`列名被错误地写成了其他名称；
- `X`列中包含了缺失值或非数值数据，导致绘图错误。

需要根据具体情况进行排查。以下是可能的代码修改：

ggplot(data, aes(x = X, y = Y, group = Group)) +
  geom_line(aes(color = Group)) +
  geom_point(size = 3, aes(color = Group)) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  ylab("biomass (g)") +
  facet_grid('. ~ 处理2')

在修改后的代码中，`X`列被正确地定义在`aes()`函数中，并且`group`参数被添加到`aes()`函数中。同时，`geom_text()`函数被删除，因为这可能不是必要的。如果问题还未解决，建议使用`rlang::last_trace()`函数查看错误发生的位置并进行排查。

Error in `geom_point()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in `FUN()`: ! object 'BetaDL' not found Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

这个错误提示显示在执行 `geom_point()` 函数时出现了问题，可能是由于使用了未定义的变量 `BetaDL` 导致的。需要检查一下代码中是否正确定义了 `BetaDL` 变量，或者在 `aes()` 函数中正确指定了数据框中包含 `BetaDL` 变量的列名。另外，也可以通过 `rlang::last_trace()` 函数查看详细的错误信息，以便更好地定位问题所在。