2301_78687196的博客

生态保护红线政策、保护优先区甄选、自然保护区调整及其他相关项目，均需要在对区域的生态系统服务进行评估的基础上，进一步分析各生态系统服务指标的空间分布与数量特征，揭示各指标的权衡与协同关系；1)采用InVEST模型，掌握产水（包括水源涵养）、碳存储（包括固碳）、土壤保持、水质（氮磷）、生境质量和热岛缓解等生态系统服务供给、需求与价值的评估方法，开展人类活动影响、重大工程实施的生态成效评估；2)原理深入浅出的讲解，包括参数的设置、数据的获取和处理，模型结果的深度解析；u 模型运行结果的解读、呈现和数据提取。

然而，高速的城镇化发展，不可避免地带来了一些对生态环境造成严重胁迫的问题，健康的生态系统是城市群的发展尤其是大城市群区域可持续发展的重要支撑，否则城镇化的发展可能会受到生态和环境的制约。城镇化与生态系统健康之间的相互作用是复杂的，有必要全面科学分析成渝地区城镇化水平与生态系统健康的空间关系，有利于提出与城镇化子系统对生态系统健康的影响相辅相成的改进措施，从而实现可持续发展。基础篇，站在学员的角度去理解模型，讲述模型机理，遥感和GIS的基本概念和理论，帮助学员深入理解数据获取及预处理的方案。

近年来，国内外学者在生态系统的敏感性、适应能力和潜在影响等方面开展了大量的生态脆弱性研究，他们普遍将生态脆弱性概念与农牧交错带、喀斯特地区、黄土高原区、流域、城市等相结合，评价不同类型研究区的生态脆弱特征，其研究内容主要包括脆弱性的时空演变、动态监测、影响机理和驱动因子等方面的分析。国内外学者从生态脆弱性的要素、系统结构和功能、形成机制等方面提出生态脆弱性研究框架和概念模型。

由于全球变暖、大气中温室气体浓度逐年增加等问题的出现，“双碳”行动特别是碳中和已经在世界范围形成广泛影响。陆地生态系统在全球碳循环过程中有着重要作用，准确地评估陆地生态系统碳汇及碳源变化对于研究碳循环过程、预测气候变化及制定合理政策具有重要意义。北京重点高校资深专家，长期从事生态环境遥感碳排放模拟预测及流域系统中水循环、碳循环和氮循环等研究工作，具有资深的技术底蕴和专业背景。1、理解CASA原理并能够应用CASA模型进行生态系统NPP及碳源/碳汇模拟；基于CASA的生态系统碳源/碳汇时空动态模拟。

10大专题(生态环评报告编制、土地利用图的制作、植被类型及植被覆盖度图的制作、物种适宜生境分布图的制作、生物多样性测定、生物量及净初级生产力测定、生物完整性指数测定、景观指数计算、生态系统类型及价值评估、生态环境状况通用综合指数计算)，综合利用ENVI、Rstudio、Fragstats等制图、分析软件，为不同类型项目的生态环评调查、分析与报告的完成提供详细讲解与实践。2）分类方法-决策树分类：定义分类规则、获取阈值(光谱、NDVI等)、构建决策树、执行决策树、分类后处理。

通过建立不同的土地利用情景分析生态系统服务之间的变化和内部相互响应的作用，可为未来土地利用规划情景提出决策性建议。在未来土地情景演替加剧的情况下，需要开展准确模拟未来 土地利用发展潜力、符合政策指引的多种情景规划、合理准确的模拟生态系统服务的各项功能及其权衡的研究，是满足可持续生态系统服务权衡发展理念的迫切需求。随着全球城市化的快速发展, 频繁的人类活动导致了土地利用的快速变化，导致生态系统结构和功能的变化，影响生态系统服务的供应。介绍摘要、绪论、方法、结果、讨论、结论的写作要点。

利用R语言进行物种气候生态位动态量化与分布特征模拟，不仅可以量化描述物种对环境的需求和适应性，预测物种的潜在生态位和分布，还可以模拟物种分布的动态变化，捕捉生物种群生态位的时空异质性。主要步骤：二维网格物种地理空间和环境空间的定义、应用核平滑计算二维环境空间的气候密度、通过随机检验方法对原产地和入侵区气候生态位的相似性进行统计检验，量化入侵区相比原产地的气候生态位动态等。本次将通过R语言多个程序包与GIS融合应用，提升物种气候生态位动态量化与分布特征模拟的研究方法和技能。2) 基于组合物种分布模型的案例。

APSIM模型有Classic和Next Generation两个系列模型，能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程，被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。R语言是一门应用场景广泛、简单易学的程序语言，APSIM模型开发了许多R语言辅助包，在APSIM模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟，参数优化和结果分析上都发挥着重要的作用。APSIM模型土壤碳库模型及土壤有机碳SOC的模拟。

主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数据整理到分析结果展示的完整科学研究数据分析过程，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》及《统计结果作图》进行了组合（7合1）。5）长宽数据转换、空值（NA）等填充及删除、分组、排序及汇总等。4）数据生成：数据合并、数据拆分、新数据生成（字符操作）等。3）数据筛选：行筛选、列筛选、条件筛选（字符操作）等。