本篇文章利用ggplot2包进行绘制森林图（严格意义上应该叫meta分析效应量图），关于ggplot2的基本用法这里不在叙述。
这里想用发表在SBB上的一篇meta分析文章（ https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2020.108118 ）中的图作为模板，进行绘制。
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/340207465
[2] Feng, J. G., Zhu, B., 2021. Global patterns and associated drivers of priming effect in response to nutrient addition. Soil Biology and Biochemistry 153, 108118. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2020.108118 .
可以改数据。方法步骤
1.首先打开软件，我们在软件界面顶部的菜单栏中找到“Tools”选项，点击该选项即可。
2.接着在Tools选项下方会出现一个下拉框，我们在下拉框中选择“Global Options”选项。
3.然后界面上就会弹出一个Options窗口，我们在窗口左侧点击“Appearance”选项卡，窗口右侧就会出现很多相应的操作选项。
4.之后我们在窗口左上方找到“Zoom”选项，点击该选项下方的下拉按钮，在下拉框中选择代码显示的比例，如果我们选择150%，就可以看到代码比以前放大了很多。
5.接下来在窗口中还可以找到“Font size”选项，点击该选项下方的下拉框，可以根据自己的需要在下拉框中设置字体大小。
6.完成以上所有步骤后，我们在窗口底部依次点击“Apply”和“OK”按钮，就可以成功调整好字体大小了。
用predict就能做到。predict的用法：
predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,
interval = c("none", "confidence", "prediction"),
level = 0.95, type = c("response", "terms"),
terms = NULL, na.action = na.pass,
pred.var = res.var/weights, weights = 1, ...)
只要注意其中的object，newdata，interval，level，type就行。
object是你的回归模型。
newdata是使用的数据。
interval选confidence或者"c"。
level是置信水平。
type在计算响应变量时使用response，对变量计算使用terms。如果是terms，需要用后面的terms参数指定变量名（character类型向量形式）。
response的话返回一个数据框，三列，分别是预测值，区间下限和上限。
terms返回一个list。
