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最大熵模型（Maxent模型）利用物种的分布与环境数据，采用特定算法评估物种的生态位，并投射到景观中，可以直观的呈现物种出现的概率、生境适宜度或物种丰富度等，是目前应用最广泛、预测效果最好的物种分布模型。本教程将以实际案例详细讲解，在保护优先区甄选、自然保护区的结构调整与布局优化及其他相关项目中，（1）对区域生物多样性分布及生境进行评估，（2）甄选生物多样性热点分布区域，分析保护空缺，（3）最终得出项目区域的优先保护区规划体系与管理对策。专题八：基于Maxent模型生物多样性热点模拟和保护区格局优化技术。

近年升级的CESM2.0在大气、陆地、海洋、海冰、陆冰、径流等几大模块以及一个中央耦合器（CIME）中都有较大更新，可以在不同的硬件平台上移植使用，尤其可以用于CMIP6的研究。CESM 单模块运行的 case 创建、文件准备及运行-以CLM为例。CESM 部分模块耦合运行的 case 创建、文件准备及运行。CESM代码的结构、主要模块的组成、Fortran程序的修改。CESM 全耦合运行的 case 创建、文件准备及运行。CESM 运行环境的准备，编译、安装及运行。CESM case 并运行 CESM。

严重威胁山区、丘陵区的生态环境，制约经济社会的高质量发展。作为生态文明建设的核心任务，水土保持工作仍面临诸多挑战，现有技术水平与新时代绿色化、信息化、农业现代化的要求尚存差距，亟需更科学、高效的解决方案。平台的深度融合，显著提升了水土流失定量评估、风险预测及治理优化的能力，为科学决策提供了可靠依据。1 遥感图像及来源获取。1 数据基础处理（裁剪、合并、融合）2 属性数据的输入、编辑。3 栅格数据的基础处理（合并、裁剪、投影、重采样、重分类）4 基于DEM的水文分析（流域提取、河网提取、子流域提取）

在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。因此，遥感随机森林建模与空间预测的应用能够有效提升遥感数据分析的精度和可靠性，是许多研究者关注的热点。随机森林（RF）、极限梯度提升机（XGBoost）和支持向量机（SVM）等机器学习算法，分别建立预测模型，并参数调优。（2）R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）整合、分析机器学习在遥感、生态领域的经典论文。

例如，通过多样性指数（如Shannon-Wiener指数、Simpson指数）可以量化物种多样性，通过非度量多维尺度分析（NMDS）、主成分分析（PCA）等方法揭示群落的组成和生态位特征。聚类分析（Cluster analysis）、 非度量多维尺度分析（NMDS）、主成分分析（PCA）、冗余分析(redundancy analysis, RDA)、典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)2、自回归移动平均模型（ARMA）：分析群落结构的时间序列波动。

通过AI赋能，用户不仅能快速生成代码、自动修复复杂的程序问题，还能实现从数据采集到分析的全流程自动化操作，例如点、线、面数据创建，DEM生成与地形分析，以及克里金插值、热点分析等先进空间分析任务。1.6 案例：AI（DeepSeek、ChatGPT）支持下的空间数据处理及分析（直接分析和间接分析）4.5 案例：AI（DeepSeek、ChatGPT）支持下实现基于txt、excel数据的点数据形成。4.2 案例：AI（DeepSeek、ChatGPT）支持下实现点、线、面等数据创建。

生态环境影响评价（生态环评）是协调经济发展与生态保护的重要工具，其技术体系庞杂、综合性强，涉及陆域与水域生态系统的多维度评估。为贯彻落实《环境影响评价技术导则 生态影响》（HJ 19-2022），本书以行业需求为导向，结合水利水电、矿业开发、交通运输等典型项目案例，系统阐述生态环评的全流程技术方法，旨在培养从业人员解决实际问题的能力。专题一 生态环境影响评价的基本程序 生态环境影响评价的涵义、生态影响的类型；1、流程：评价模型指标选取原则、体系构成、指标权重的计算、评价模型的确定。

6、生态影响预测与评价：不同类型项目评价重点(矿产资源开发项目、水利水电项目、公路铁路管线等线性工程项目、农业林业渔业等建设项目)4、评价因子和生态保护目标确定：物种、生境、生物群落、生态系统、生物多样性、生态敏感区、自然景观等不同受影响对象所对应的评价因子。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。5、生态现状调查与评价：陆生生态、水生生态、主要生态问题、一、二级评价主要工作内容。4、遥感制图：生成制图模板、自定义制图元素、输出制图结果。

混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了主流发展方向，它不仅可以涵盖方差分析和协方差分析，同时也可以分析非正态响应变量（如0，1数据和计数数据）、数据分层、嵌套、时间自相关、空间自相关、系统发育相关导致的数据不独立情况以及数据间的非线性关系。3）长宽数据转换、空值（NA）等填充及删除、分组、排序及汇总等。

随着全球气候变化加剧及生物多样性保护需求日益紧迫，物种分布模型（SDMs）成为揭示物种环境适应机制的关键工具。最大熵模型（MaxEnt）凭借其在少量数据下的高精度预测能力，广泛应用于生态保护、入侵物种预警等领域。然而，其实际应用仍面临数据整合复杂、变量冗余、参数敏感度高等挑战，亟需结合地理信息技术（ArcGIS）与编程语言（R）实现全流程优化。(清除数据库中缺少经纬度的数据、重复的数据)l融合R语言的MaxEnt模型的优势？l环境因素对物种分布的影响分析与制图。l进阶：基于R语言的数据准备。

1、理论与实践结合：设计旨在平衡理论学习和实际操作，不仅提供了物种分布模型的深入理论知识，还包括大量的实际应用环节，如使用BIOMOD软件包进行实际数据分析和模型建构。4、跨学科技能培养：不仅限于生态模型的构建，还包括数据科学技能的培养，如数据预处理、统计分析和结果可视化，这些技能在当今数据驱动的科研和政策制定中极为重要。2、多模型学习方法：覆盖多种模型和技术，包括广义线性模型、广义加性模型、机器学习方法等，学员能够了解和掌握多种建模技术，增强模型选择和应用的灵活性。

通过系统化的模块设计和丰富的实战案例，深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助ChatGPT智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。本教程应运而生，致力于为您搭建一条从入门到精通的学习之路，通过领先的AI技术与实战案例帮助您掌握遥感数据处理的核心技能。（2）制作和标注机器学习的标签数据。

C 为植被覆盖因子。各生态系统服务按照自然断点法分为高、较高、中、较低、低五个级别，以全球生态系统服务价值估算中各项生态系统服务在生态资产中的比重构成为依据 ，确定各项生态系统服务的权重，并进行加权叠加分析，得到生态系统服务重要性空间分布结果。随着一定区域的生态恢复，该区域的抵抗力降低；式中：：TQ 为总水源涵养量（m 3），Pi为降雨量（mm），Ri为地表径流量（mm），ETi为蒸散发（mm），Ai为 i 类生态系统面积（km2），i 为 研究区第 i 类生态系统类型，j 为研究区生态系统类型数。

该模型可以同时考虑物种多度、环境变量、系统发育信息、物种属性及时空数据，是目前对于群落生态学各种数据利用最为充分的模型。又可以同时开展多物种（群落水平）分析，将生态位假说、生物交互作用（种间关联）、物种扩散限制及物种属性和系统发育对物种分布的影响等进行综合考虑。Hmsc计数数据（多度）单变量贝叶斯估计案例（泊松分布、过度离散、零膨胀等）Hmsc模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例。专题4：单物种（物种水平）/单变量Hmsc贝叶斯统计。专题5：多物种（群落水平）Hmsc贝叶斯统计模型。

构建“天空地”一体化监测体系是新形势下生态、环境、水文、农业、林业、气象等资源环境领域的重大需求，无人机生态环境监测在一体化监测体系中扮演着极其重要的角色。通过无人机航空遥感技术可以实现对地表空间要素的立体观测，获取丰富多样的地理空间数据，可以为资源环境领域的科学研究与业务化工作提供重要的一手数据。很多资源环境领域的从业人员也介入到无人机应用中，通过无人机搭载不同的传感器可以灵活高效地进行地表空间要素的动态监测，获取大量宝贵的监测数据，极大地解决了很多传统野外观测手段无法解决的问题。

基于无人机多光谱数据的正射影像与植被指数制图案例。利用点云分类操作生产数字地形模型案例。基于普通相机拍摄的单体三维建模案例。基于无人机航拍的单体三维建模案例。基于无人机航拍的正射影像制图案例。利用批处理实现无人机航拍制图案例。利用堆块操作实现图像分组拼接案例。利用地面控制点提高制图精度案例。三维物体的点线面体几何量测案例。Photoscan软件介绍。遥感图像分组拼接与点云分类。遥感图像拼接的一般流程。

5、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）7、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。本专题，在详细讲解机器学习常用的两类集成学习算法，Bagging和Boosting，对两类算法及其常用代表模型深入讲解的基础上，结合三个学习个例，并串讲一些机器学习常用技巧，将理论与实践结合。

当今从事气象及其周边相关领域的人员，常会涉及气象数值模式及其数据处理，无论是作为业务预报的手段、还是作为科研工具，掌握气象数值模式与高效前后处理语言是一件非常重要的技能。而掌握模式还只是第一步，将数值模式的结果进一步加工成我们业务或科研需要的产品，也是一项重要工作，以当前的趋势而言，python语言当仁不让的成为首选。既有WRF模式理论讲解，从动力方程、参数化方案的介绍到模式应用场景，又有实操环节，从基础的Linux命令到WRF模式的安装和运行。

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于。1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）专题四、如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建。专题五、AI+R语言Meta诊断分析进阶。

随着温室气体排放量的增大和温室效应的增强，全球气候变化问题受到日益的关注。气候变化问题不仅仅是科学的问题，同时也是经济问题。为了综合评估气候变化及其带来的经济影响，很多经济－气候的综合模型被开发出来；其中2018年诺贝尔经济学奖得主W.D.Nordhaus开发的DICE型是运用最广泛的综合模型之一。DICE和RICE模型虽然代码量不多，但涉及经济学与气候变化，原理较为复杂。5.DICE模型的目标函数与经济约束。4.DICE模型的气候相关部分。3.DICE模型的经济学部分。4.DICE模型的求解方法。

为了实现这一目标就必须应用各种二氧化碳排放量很高技术的替代技术，不仅需要考虑技术上的可靠性，也需要考虑经济上的可行性。可计算一般均衡模型（CGE模型）由于其能够模拟宏观经济系统运行和价格调节机制，分析政策工具的影响和效应而备受“双碳”目标研究者的青睐。由于CGE模型基于严格的微观经济学基础，对非经济学领域的研究人员门槛很高；且受经济学研究传统的影响，CGE模型多半用GAMS等工程领域研究者不熟悉的软件建立。1.均衡与一般均衡的定义，什么时候能达到一般均衡。6.CGE模型的环境模型比拟。

优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题，求解优化问题的一般做法是：建立模型、编写算法、求解计算。掌握GAMS这一强大优化工具的使用，更好地解决专业问题，内容包括典型优化模型和算法介绍、GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试、实际应用算例演示与经验分享等五个章节，算例中除了一般案例展示还涵盖了基于GAMS的实际应用案例分析。三、数学优化方法（分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、内点法、奔得斯分解法等）一、典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等）

10、涡度通量数据风浪区分析：涡度通量Footprint时空动态分析等析等。9、涡度通量温度敏感性分析：利用夜间通量与温度数据计算温度敏感性参数等。8、涡度通量光敏感性分析：利用白天通量与辐射数据计算光响应曲线参数等。4、涡度通量数据缺失插补：结合气象数据进行通量数据缺失插补等。6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等。2、涡度通量观测基本概况：观测技术方法、数据获取与预处理等。7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析、回归分析等。

植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）是指单位面积上绿色植被在单位时间内由光合作用生产的有机质总量扣除自养呼吸的剩余部分。植被NPP是表征陆地生态系统功能及可持续性的重要参数之一，不仅直接反映生态系统在自然环境条件下的生产能力及质量状况，也是判定生态系统碳源/汇的重要因子。专题（五）MODIS NDVI、FPAR遥感产品数据时序重建。2.基于上述遥感与气象数据实现CASA模型（讲解与实践操作）专题（三）MODIS NDVI遥感产品预处理及代码实现。

遥感云计算技术的发展和平台的出现为遥感大数据处理和分析提供了前所未有的机遇，表现在：（1）云端有海量数据资源，无需下载到本地处理，（2）云端提供批量和交互式的大数据计算服务，（3）云端提供应用程序接口API（Application Programming Interface），无需在本地安装软件，才可以进行处理分析。光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。

生命周期评价法（LCA）、经验模型和过程模型三个维度讲解农田温室气体排放的模拟，详细介绍甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）的排放过程以及模拟技术，掌握农田温室气体排放的模拟技术。①氧化亚氮（N2O）排放的过程（氮素的硝化作用与反硝化作用）④DSSAT模型的总温室气体和作物生产模拟。1.不同作物、不同情景下温室气体排放的模拟。④两三库模型的编写和呼吸CO2的模拟。②N2O的模拟的主流方法和模型。农田温室气体排放的模拟研究。②CH4排放的模拟研究。③N2O排放的模拟练习。

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；重大生态保护与修复工程、保护与开发项目等生态政策的制定，如退耕还林政策、生态保护政策、自然保护区调整等，均需要提前对项目实施后的生态效益进行预测。数据需求：土壤的最大根系埋藏深度，年降水量，植物可利用水量，年平均潜在蒸散发，土地利用/覆被，流域，次流域，生物物理系数表等。9.矢量数据、删格数据的符号化。

CENTURY模型，主要基于过程的陆地生态系统生物地球化学循环模型。根据土壤有机质的分解速率，CENTURY模型将土壤总有机碳（TOC）分成了三个碳库，即活性、慢性和惰性有机碳库。③熟悉CENTURY模型使用的全过程，包括数据整理、模型校正验证、模型预测：通过使用柠条生物量的数据，通过参数校正和验证，获得适合模拟柠条生产力的参数系统，并对柠条的生长进行预测。②讲解如何根据待模拟生态系统的土地利用和管理历史，设定参数，进行模拟。①讲解关系模型的特点、优势、构建过程、以及应用时的注意事项。

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。碳中和可以从碳排放（碳源）和碳固定（碳汇）这两个侧面来理解。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。CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型是估算陆地生态系统植被净初级生产力（NPP）的经典模型。基于CASA的生态系统碳源/碳汇时空动态模拟。

依据专业兴趣，STELLA可以用来建立各种各样的农业、生态、环境等方面的系统动态模型，为科研、教学、管理服务。第二章、应用STELLA软件建立系统动态模型的过程 （上）第三章、应用STELLA软件建立系统动态模型的过程 （下）第五章、STELLA软件工具的使用及系统动态模型的应用。第四章、STELLA软件工具的使用及系统动态模型案例。3、STELLA软件概述（安装、界面及功能讲解等）2、动态模拟的目的、构建过程及常见应用。4、系统动态模拟应用的案例与实操练习。4、结果的显示、保存及输出。

根据最新生态环境影响评价导则，结合生态环评内容庞杂、综合性强的特点，以既包括陆域、又包括水域的项目为主要案例，对生态环评的具体流程及所需内容进行系统阐述。内容包括生态环评的工作程序、生物多样性测定、生物量及净初级生产力测定、生态系统格局及服务功能评估、生物完整性指数测定、景观指数计算、生态环境状况综合指数计算；土地利用现状图的制作、植被类型图的制作、植被覆盖度图的制作、生态系统类型图的制作、物种适宜生境分布图的制作等。3.3 常见遥感图像介绍（LANDSAT、SPOT、高分、哨兵、快鸟等）

创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等。如何区分难点问题和关键科学问题？柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图。（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于。1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）专题四、如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建。专题五、AI+R语言Meta诊断分析进阶。

1.1项目介绍1.2接收情况1.3受理情况1.4近五年资助情况1.5国自然项目解读1.6省级项目解读1.7博后项目介绍。

卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代 、国际认可的全球碳核查方法。目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展，以实践的角度切实解决遥感技术在生态、能源、大气等领域的碳排放监测及模拟问题.碳储量、碳收支与碳循环中的遥感技术。估算模型的构建与森林碳储量的估算。基于夜间灯光数据的碳排放模拟案例。遥感数据的处理与特征参量的提取。

大涡模拟通过直接解析大尺度湍流涡旋，而将较小尺度的湍流效应通过亚格子模型来参数化，从而在保持计算可行性的同时，提供了对这些复杂动态的深入理解。PALM特别适用于城市和复杂地形环境中的流场模拟，而WRF-LES则在捕捉大尺度驱动下的边界层演变中表现出色。通过实际案例和模拟练习，学员将学习如何配置和运行这些模型，理解它们在实际气象研究中的应用, 为未来在大气科学和相关领域的研究或实际应用提供强有力的支持。3、WRF-LES模拟：90m模拟。3、裁剪、转投影和重分类操作。4、PALM模拟：10m模拟。

了解陆表过程的主要研究内容以及陆面模型在生态水文研究中的地位和作用；熟悉模型的发展历程，常见模型及各自特点；理解Noah-MP模型的原理，掌握Noah-MP模型所需的系统环境与编译环境的搭建方法，熟悉linux系统操作环境；掌握单站和区域的模拟、模拟结果的输出和后续分析及可视化等方法。

大尺度模拟技术能够从不同的时空尺度揭示农业生态环境领域的内在机理和时空变化规律，为复杂过程模型的模拟提供技术基础。结合AI大模型的强大处理能力，通过经典案例，系统讲解如何使用R语言在空间数据的处理、管理和可视化中提升分析效果。内容包括空间数据计量分析、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升降尺度技术、模拟偏差订正技术以及数据可视化和知识图谱等方面。1) R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用。3) 空间矢量数据的裁剪、相交与合并。