weixin_48230888的博客

贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈，如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧《The Big Bang Theory》中都要秀一把。2）贝叶斯回归模型结果图：散点图、预测图、箱线图、柱状图、提琴图、密度图及峰峦图等。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。

1、R的获取和安装2、R的数据类型3、R的函数4、R包的载入及使用。

本内容将以实际案例详细讲解，基于情景构建的分析方法，对未来可能发生的气候变化和人类活动进行模型模拟，进一步对未来各种因素影响下的生物多样性分布与保护区保护成效进行评估。本课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。气候变化和人类活动共同影响未来生物多样性分布格局，自然保护区的结构调整和布局优化是一个动态而长期的过程。

6、AI辅助Python遥感数据处理【使用AI辅助读写、处理、保存TIF】5、AI的提问框架【提示词、指令】、AI的应用妙招【指令优化】5、植被参数LSTM遥感反演模型【调整代码、构建反演模型】5、TL后的植被参数遥感反演模型【调整代码、构建迁移模型】5、植被参数SVR遥感反演模型【调整代码、构建反演模型】5、植被参数ANN遥感反演模型【调整代码、构建反演模型】5、植被参数CNN遥感反演模型【调整代码、构建反演模型】5、植被参数RF遥感反演模型【调整代码、构建反演模型】

在技术方法方面，重点介绍了生物多样性评价、生态系统服务功能评估、景观格局分析等核心技术，详细讲解了Fragstats、RStudio等软件在生态指数计算中的应用，以及ENVI、MaxEnt等工具在生态图件制作中的实操方法。全书内容涵盖评价原则、工作程序、指标体系、参数计算、模型模拟、报告编制等关键环节，并针对工业、交通、能源、水利等不同行业特点，提供了差异化的评价技术指导。生态环境影响评价的原则、流程、等级确定及工作范围。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。

第一章：理论篇：以问题导入的方式，深入掌握原理基础什么是MaxEnt模型？MaxEnt模型的原理是什么？有哪些用途？MaxEnt运行需要哪些输入文件？注意那些事项？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常用数据下载网站（包括：气候、土壤、水文等,GBIF）数据获取方法1)手动下载2)R语言命令行自动下载与可视化方法第三章:R语言数据清洗与特征变量筛选R、Rstudio安装软件常用功能讲解数据清洗的原理与实操练习。

（3）特征变量选择：通过相关性分析、主成分分析（PCA）等方法选择具有代表性的特征变量，提高模型效率。R语言重点工具入门：数据输入与输出、科学计算、地理数据分析、数据可视化等功能。生态模型基础：介绍生态模型的基本概念和物种分布模型（SDMs）的重要性。模型评估方法：通过ROC曲线、AUC值等方法评估模型的有效性和准确性。结果分析：物种分布特征、环境变量与物种分布关系、未来分布特征预测。物种分布特征预测： 基于单一模型与集成模型预测物种未来分布特征。（1）机器学习原理；（2）环境变量（站点数据、遥感数据）。

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。本次将以Hmsc包为对象，从群落生态学研究进展入手，逐步介绍Hmsc包对于群落生态学假说的解读、Hmsc包开展单物种和多物种分析的技术细节及Hmsc包的实际应用（具体案例）。将通过模型定义、拟合、诊断、评估、预测及结果展示的详细步骤和操作由浅入深讲解使大家掌握此模型方法，实现群落数据分析、物种分布预测、假说验证等工作以解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。

通过对流域生态系统的科学管理，我们能够更好地平衡碳汇与碳排放，维持生态系统的健康与功能性，为实现碳中和目标提供重要的技术支持。流域碳中和不仅关乎减少碳排放，更涉及生态系统的修复与建设，尤其是通过恢复湿地、植被和水文网络等自然要素，增强流域的碳吸收能力

SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。

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。基于物种在不同时空尺度的模拟结果，统计并分析物种适生区变化情况，并在空间上实现质心转移的可视化分析。2) 基于组合物种分布模型的案例。