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目录
第一章 以问题导入的方式，深入掌握原理基础
第二章 常用数据检索与R语言自动化下载及可视化方法
第三章 R语言数据清洗与特征变量筛选
第四章 基于ArcGIS、R数据处理与进阶
第五章 基于Maxent的物种分布建模与预测
第六章 基于R语言的模型参数优化
第七章 物种分布模型结果分析与论文写作
更多了解
物种分布模拟是一项关键的生态学研究技术，利用R语言和MaxEnt模型等先进工具，预测和分析物种在不同环境条件下的空间分布。这项技术对于理解生物多样性、评估生态系统健康状况、制定保护策略以及预测气候变化对生物多样性的影响至关重要。通过精确模拟物种分布，研究人员能够识别关键的生物多样性热点区域，评估物种对环境变化的敏感性，并为保护工作提供科学依据。此外，物种分布模拟还有助于预测未来环境变化对物种分布的潜在影响，为生态保护和自然资源管理提供决策支持。因此，掌握基于R语言和MaxEnt模型的物种分布模拟技术，对于生态学家、环境科学家以及相关领域的专业人士来说，是一项必不可少的技能。
第一章 以问题导入的方式，深入掌握原理基础
1、R语言入门
①安装R及集成开发环境（IDE）
②R语言基础语法与数据结构，包括：程序包安装、加载、更新，数据读取与输出，ggplot2常规画图等
2、MaxEnt模型
①什么是MaxEnt模型？
②MaxEnt模型的原理是什么？有哪些用途？
③MaxEnt运行需要哪些输入文件？注意那些事项？
④融合R语言的MaxEnt模型的优势？
第二章 常用数据检索与R语言自动化下载及可视化方法
1、数据类型与来源
常用数据下载网站（包括：气候、土壤、水文等,GBIF）
2、多途数据获取与可视化
①手动收集
②网站获取
③R语言命令行自动下载与可视化
3、栅格数据预处理
栅格数据信息查看、统计和可视化
栅格数据掩膜提取、裁剪、镶嵌、重采样、滤波等
第三章 R语言数据清洗与特征变量筛选
1、数据清洗
原则：错误点、重复点、缺少点等
方法: 代码筛选/ Arcgis筛选
2、变量筛选与最佳组合的选择
主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)与Boruta 算法
第四章 基于ArcGIS、R数据处理与进阶
1、ArcGIS安装与入门
2、利用ArcGIS进行模型数据准备
3、进阶：基于R语言的数据准备
第五章 基于Maxent的物种分布建模与预测
1、Java、MaxEnt安装与模型界面说明
2、数据输入与参数设置
3、输出结果分析
第六章 基于R语言的模型参数优化
1、参数敏感性分析：正则化常数与特征变量组合
2、参数优化原理与实操练习
3、模型评价： ROC、AUC、TSS等参数进行模型结果评价
第七章 物种分布模型结果分析与论文写作
1、物种分布特征分析：时空尺度与物种分布
2、高质量结果可视化
3、论文模板总结与写作指导：包括创新点确定、论文结构构建
注：请提前安装所需软件
更多了解
①基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估
②基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟
③基于R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟
④HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析
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