PhyliciaFelicia的博客

利用Rstudio、Fragstats等软件分析计算生态环评中所需各种指数，利用ENVI、Maxent等软件分析制作生态环评中所需各种图件。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。内容丰富而全面，可参考进行各种项目的生态环评工作。

Meta分析（Meta Analysis）是当今比较流行的综合具有同一主题的多个独立研究的统计学方法，是较高一级逻辑形式上的定量文献综述。20世纪90年代后，Meta分析被引入生态环境领域的研究，并得到高度的重视和长足的发展，尤其是在生态系统对CO2浓度升高、全球变暖、O3浓度升高等的响应，以及土地利用变化对气候变化的影响等方面的应用发展迅速。

植被作为陆地生态系统的重要组成部分对于生态环境功能的维持具有关键作用。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。目前，基于多源遥感数据开展大尺度、长时间序列植被NPP估算并应用地理信息系统技术进行综合的空间格局和动态分析已经成为量化NPP的

定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量产品为研究长时间序列全球及区域植被时空变化提供了重要数据源。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且已经广泛应用于全球或区域尺度植被变化趋势及格局分析。

通过高光谱遥感对研究区域福建沿海的蓝碳植被进行精准探测，结合多光谱遥感技术监测并分析海岸带蓝碳植被的长时序分布变化与健康状态。结合ENVI和PIE Hyp讲述高光谱遥感信息处理技术，包括光谱恢复、光谱库建立、光谱特征提取、混合像元分解、图像分类及精度检验等内容；

集成云端、桌面端等环境，结合遥感云计算、GIS空间分析，R语言统计分析的优势，以分析生态环境脆弱性的时空演变为主线。

PLUS模型有两大模块，一是基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架，二是基于多类型随机补丁种子的CA模型，此外该模型还内嵌了Markov chain，以便于对土地利用数量需要作出预测。PLUS模型能够以一个斑块级土地利用模拟模型，精准模拟土地利用背后的非线性关系变化，实现更加准确地未来不同政策情景下土地利用对潜在生态系统服务功能的影响。

GPT已经在多个领域展现出其独特的价值，特别是在数据统计分析领域。GPT的介入为数据处理、模型构建和结果解释带来了前所未有的便利。与此同时，R语言凭借其开源、自由、免费的特性，成为了统计分析和数据可视化的主流工具。R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持，使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。

在共享社会经济路径（SSPs）全球框架下，根据本地化人口和经济参数，采用人口-发展-环境（PDE）模型，构建2020-2100年SSPs人口格点数据；采用柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）模型，构建2020-2100年SSPs经济数据。

GPT已经在多个领域展现出其独特的价值，特别是在数据统计分析领域。GPT的介入为数据处理、模型构建和结果解释带来了前所未有的便利。与此同时，R语言凭借其开源、自由、免费的特性，成为了统计分析和数据可视化的主流工具。R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持，使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。

如何使用ChatGPT进行科研绘图？如何使用ChatGPT进行的论文写作?如何使用ChatGPT进行基金项目书写作和语言润色？ChatGPT大模型和GIS结合您是否会使用？科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟

碳和氮是陆地生态系统中最重要的两种化学元素，而在流域系统内，水-碳-氮是相互联动、不可分割的耦合体。随着流域内人类活动的加剧，流域已成为区域内人地关系十分敏感而复杂的地理单元。在人类活动的影响下，陆地水循环过程以及伴随着的碳氮生物地球化学过程都将发生显著变化，并导致气候变化和生态环境问题，因此流域生态系统水-碳-氮耦合过程模拟与环境影响已成为当前关注的焦点。基于ArcGIS的SWAT模型是一类比较典型的流域模型，结合SWAT模型和生物地球化学循环模型可以实现流域水碳氮综合模拟。

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。采用基于Maxent模型的生物多样性热点模拟与GAP分析，将为我国的自然保护区优化、自然保护地体系构建和保护地社区精准脱贫致富等提供重要的决策依据。

基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作等具体应用