weixin_49857990的博客

Meta分析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，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。

从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手，让您用最快的速度掌握利用R语言进行经济学研究的技术。同时也会对论文写作中经常用到的辅助软件进行介绍，尽量降低论文写作的难度。

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。

大尺度空间模拟预测和数字制图技术和不确定性分析广泛应用于高分SCI论文之中，号称高分论文密码。

遥感数据与作物模型同化建模中的遥感数据、PROSAIL模型、DSSAT模型、参数敏感性分析、数据同化算法、模型耦合、精度验证等主要环节。

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。这种技术为我们提供了一种更加精确、系统的工具，有助于我们更好地理解生物种群分布的生态驱动机制，为制定和实施生物保护策略提供科学依据。

针对Meta分析原理、公式、操作步骤及结果分析，进阶应用进行详细解析，结合多个例子，熟练掌握Meta分析全流程和不确定性分析，并结合机器学习等方法讲解Meta分析在文献大数据的延伸应用。

掌握Earth Engine的实际应用能力，将以Python编程语言为基础，结合案例从平台搭建、影像数据分析、本地和云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面进行讲解和进阶训练。

会QGIS\PostgreSQL\ARCGIS\MAXENT\R语言环境的配置及基本方法，利用各种平台的优势拓展分析生态系统服务社会价值问题：如基于不同环境变量得到相应的社会价值分布图，并分析社会价值在空间上的分布特征；研究环境变量共线性问题；研究环境变量对社会价值在空间分布上的影响，并深入分析各环境变量分别与不同类型的社会价值之间的关系；研究各环境变量对社会价值的贡献情况，从而进一步确定哪些环境因素对社会价值的贡献较大等。

学会QGIS\PostgreSQL\ARCGIS\MAXENT\R语言环境的配置及基本方法，利用各种平台的优势拓展分析生态系统服务社会价值问题：如基于不同环境变量得到相应的社会价值分布图，并分析社会价值在空间上的分布特征；研究环境变量共线性问题；研究环境变量对社会价值在空间分布上的影响，并深入分析各环境变量分别与不同类型的社会价值之间的关系；研究各环境变量对社会价值的贡献情况，从而进一步确定哪些环境因素对社会价值的贡献较大等。本文还将结合相关应用案例总结该模型当前的研究成果、研究热点及优缺点，展望其未来发展

通过本文让大家全面熟悉APSIM这一综合型农业生态系统模型，提高大家模型应用能力、数据分析和图表制作技能。如果你是资深模型爱好者，通过本文可以进一步熟悉各个模块的相关算法；如果你是该模型入门者，本文将让你体验一键模拟的乐趣。

时间－空间数据（以下简称“时空数据”）是最重要的观测数据形式之一，很多科学研究的数据都以时空数据的形式得以呈现，而科学研究目的可以归结为挖掘时空数据中的规律。另一方面，贝叶斯统计学作为与传统统计学并列的方法，在现今的科学研究中占据了重要的地位，也越来越多运用于时空数据模型中。虽然，贝叶斯理论运用很多；但由于时空数据性质与普通独立数据有着很大的不同，所以贝叶斯理论在时空数据中的运用仍然是困难的。

帮助科研工作者掌握Earth Engine的实际应用能力，将以Python编程语言为基础，结合案例从平台搭建、影像数据分析、本地和云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面进行讲解和进阶训练。

多元统计分析内容丰富，应用广泛，是非常重要和实用的多元数据分析方法和统计工具，其中分类(classification)/分组（grouping）和梯度（gradient）/排序（ordination）分析是多元统计分析的核心内容。

掌握Python的相关模块和库，掌握ArcGIS Pro的空间分析与制图技能；从专题上教会您：掌握安全评价指标体系的构建与计算；掌握突变模型在指标集成中的作用；掌握生态安全评价时空过程分析与趋势预警的方法。基于对区域生态变化的趋势和内在关系的理解，结合生态问题诊断、生态功能需求评估和景观格局规划，助力保障生态系统的功能性与服务性。

从论文写作的实际需求出发，首先简单的介绍经济学的基本理论与研究方法，让您了解论文的选题方法与写作框架。随后重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手，让您用最快的速度掌握利用R语言进行经济学研究的技术。同时也会对论文写作中经常用到的辅助软件进行介绍，尽量降低论文写作的难度。

数值预报已经成为提升预报质量的重要手段，而模式初值质量是决定数值预报质量的重要环节。资料同化作为提高模式初值质量的有效方法，成为当前气象、海洋和大气环境和水文等诸多领域科研、

模型主要包括：地形、气象数据预处理模块，Calmet模块，Calpuff模块以及Calpost模块。目前，该模型已广泛应用于大气环境质量影响评价和科学研究中。

本内容将采用理论与实践相结合，通过文献计量学讲解、高效选题、数据库检索数据下载、软件使用等八个专题详细讲解，让大家系统全面的掌握文献计量学的基本理论和知识；熟练掌握Citespace和vosviewer分析技术；最终实现从主题确定、数据分析绘图、文章框架与写作，全流程掌握一篇文献信息可视化分析报告（论文）的思路逻辑与技术方法。

Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势。一方面，它提供了丰富的计算资源；另一方面，其巨大的云存储能力节省了科研人员大量的数据下载和预处理时间。可以说，Earth Engine在遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。

包括生态环境多元数据分析概述、R基础及数据探索、多元数据梯度分析、多元数据分组分析及统计结果作图。课程将通过大量具体案例，利用R语言相关包示范各种方法实现途径，使大家面对多元数据分析时能够驾轻就熟，从容面对

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，学习后可参考进行各种项目的生态环评工作。

Python在科学和工程领域地位日益重要，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的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题，可以预见未来Python将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。

掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法的区别与联系，以及最新的迁移学习、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Yolo目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Pytorch编程实现方法。

内容的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）

拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART通过计算点、线、面或体积源释放的大量粒子的轨迹，来描述示踪物在大气中长距离、中尺度的传输、扩散、干湿沉降和辐射衰减等过程。该模式既可以通过时间的前向运算来模拟示踪物由源区向周围的扩散，也可以通过后向运算来确定对于固定站点有影响的潜在源区分布。

掌握CAMx模式的区域空气质量模拟案例配置技术方法；掌握SMOKE模型的CAMx模式大气排放清单输入准备方法；掌握CAMx模式污染来源解析工具（SA）案例配置技术方法；掌握CAMx-DDM敏感性分析方法；掌握CAMx-PA工具过程分析及运行方法；掌握python在CMAX模式后处理中的应用方法。

您可以在 ArcGIS Pro 中使用分析和地理处理功能来回答许多空间问题，并执行空间分析。借助矢量数据分析、栅格数据分析、三维分析、水文分析等空间分析工具，可以解决复杂的面向位置的问题，从地理角度探索和理解您的数据，确定关系，检测和量化模式，评估趋势，并做出预测和决策。

从空间数据计量、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、空间升、降尺度、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言空间数据分析模拟预测及可视化技术。

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Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。

本内容包括回归及结构方程模型概述及数据探索；R和Rstudio简介及入门和作图基础；R语言数据清洗-tidyverse包；贝叶斯回归与混合效应模型；贝叶斯空间自相关、时间自相关及系统发育相关数据分析；贝叶斯非线性数据分析;贝叶斯结构方程模型及统计结果作图等。本内容不仅适合R语言和生态环境数据统计分析初学者，也适合有高阶应用需求的研究生和科研人员。通过大量实例讲解，使大家能应对科研工作中复杂数据局面，选择合适模型，提高数据分析能力。

CMIP6 模式有两个主要的特点：一是 CMIP6 考虑的过程更为复杂，很多模式实现了大气化学过程的双向耦合；二是大气和海洋模式的分辨率显著提高，其中大气模式的最高水平分辨率可达到全球25km。除此，CMIP5 的 RCP 情景只考虑了未来100年达到稳定CO2浓度以及相应辐射强迫的目标，并没有针对特定的社会发展路径，而CMIP6中的新的共享社会经济路径充分考虑了这一点，提供了更加多样化的排放情景，可以对减缓适应研究以及区域气候预估提供更加合理的模拟结果，因此在很大程度上弥补了CMIP5中RCP情景的不足。

本内容结合案例讲解RWEQ模型的运行及相关的归因分析。先介绍RWEQ模型的基本原理及数据需求，再介绍ArcGIS基本功能，结合案例讲解RWEQ模型中区域地理空间数据库构建的方法和各个参量提取的原理与方法，最后结合三江源地区应用典型案例进行综合讲解风蚀模数估算、制图及归因分析。

本内容从数据、方法、实践三方面对生态系统服务多情景预测进行讲解。内容涵盖多源数据的获取、选择与统一；ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图；PLUS模型和InVEST模型的原理，参量提取与模型运行及结果分析；土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析

随着污染物在各种环境中的迁移和转化，多介质污染物模型日益受到关注。在各类多介质模型中，基于逸度概念的逸度模型由于运用范围广，建模数据要求较低而广受欢迎。

降水在水循环中发挥着重要作用，塑造了生态景观和生态系统。目前，有四种主要方式获取降水数据：1）雨量计观测，2）地基雷达遥感，3）卫星遥感，4）模式模拟。基于雨量计观测的降水，通常被认为是最准确和可靠的。

本内容包含ADCIRC模式的基础到高阶的内容，针对风暴潮的模拟和预报，既有基础理论讲解，又有实践操作环节。理论方面，介绍数值模式基本理论、ADCIRC模式的理论框架和风暴潮模拟方面的侧重点。实践环节，从Linux基础命令和模式安装，到模式前处理、模式运行、模式后处理和可视化等。以科研和业务中的实际案例进行教学，并分享模式使用的经验和技巧，帮助初学者快速掌握ADCIRC模式。