weixin_55561616的博客

主讲专家来自中科院资深专家，长期从事植被参数遥感反演与应用方面的研究和教学工作，拥有丰富的科研及上机操作经验，主要研究方向:定量遥感、植被参数遥感反演与数据同化、资源环境遥感。1.NDVI、FPAR、辐射遥感产品（MODIS、GLASS…2.基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序。3.基于Matlab的长时序MODIS数据在线快速批处理提取。2.基于上述遥感与气象数据实现CASA模型（讲解与实践操作）2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；1.基于MATLAB的遥感产品数值读取。

1.产水模型原理数据需求：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。2.产水模型实践操作：以全国产水服务为例3.土壤保持模型原理流域土壤侵蚀和坡面径流泥沙淤积是决定径流含沙量的自然过程。集水区尺度的泥沙动力学过程的影响因素主要包括气候（尤其是降雨强度），土壤，地形地貌，植被，及农业生产大坝修筑和运营等人类活动。河流泥沙的主要来源包括流域地表侵蚀。4.土壤保持模型实践操作：以全国土壤保持服务为例5.氮磷输出模型原理。

回归和混合效应模型（包含方差分析、协方差分析）；每一专题或案例都精心设计，以确保您不仅能够理解各统计模型的基本原理，还能够在GPT的辅助下，有效地开展实际数据分析，轻松应对科研工作中复杂数据局面，提高数据分析能力和效率。4．GPT辅助系统发育相关数据分析案例：模型构建、模型比较、模型诊断等。1) 基础绘图类型：散点图、箱线图、频率图、提琴图、峰峦图、相关图等。2．GPT辅助空间自相关数据分析案例：模型构建、模型比较、模型诊断等。3．GPT辅助时间自相关数据分析案例：模型构建、模型比较、模型诊断等。

流域生态系统服务在环境保护与资源管理中具有不可替代的重要性。随着全球气候变化和人类活动对自然环境的压力日益增大，流域生态系统的稳定性和健康状况面临严峻挑战。因此，对流域生态系统服务的科学评估和有效管理不仅能够提升生态系统的抗逆性和恢复力，还能为区域可持续发展提供坚实的环境保障。通过GIS+技术进行的流域生态系统服务评估，可以实现对生态功能的精确量化和空间表达，帮助决策者优化土地利用规划、改进水资源管理策略，进而在保护生态系统服务的同时，促进经济社会的可持续发展。8.2 InVEST模型的生态系统服务评估。

回归和混合效应模型（包含方差分析、协方差分析）；每一专题或案例都精心设计，以确保您不仅能够理解各统计模型的基本原理，还能够在GPT的辅助下，有效地开展实际数据分析，轻松应对科研工作中复杂数据局面，提高数据分析能力和效率。4．GPT辅助系统发育相关数据分析案例：模型构建、模型比较、模型诊断等。1) 基础绘图类型：散点图、箱线图、频率图、提琴图、峰峦图、相关图等。2．GPT辅助空间自相关数据分析案例：模型构建、模型比较、模型诊断等。3．GPT辅助时间自相关数据分析案例：模型构建、模型比较、模型诊断等。

因此，对流域生态系统服务的科学评估和有效管理不仅能够提升生态系统的抗逆性和恢复力，还能为区域可持续发展提供坚实的环境保障。通过GIS+技术进行的流域生态系统服务评估，可以实现对生态功能的精确量化和空间表达，帮助决策者优化土地利用规划、改进水资源管理策略，进而在保护生态系统服务的同时，促进经济社会的可持续发展。为了更好地推进GIS技术在流域生态系统服务中实践应用，学习掌握InVEST模型、SWAT模型的建模等相关技术方法。8.2 InVEST模型的生态系统服务评估。1.2 流域生态系统服务的分类与作用。

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。

内容结合实际项目进行由浅入深的实战技术培训，让技术人员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模型在单站和区域的模拟、模拟结果的输出和后续分析及可视化等方法；通过实际案例教学，学员将学会构建多源遥感数据同化框架，掌握数据同化系统在区域生态水文过程中的应用技巧。希望每位学员都能通过本次培训，深刻理解陆表过程的研究内容，熟练掌握陆面模型及数据同化技术，为今后的科研工作奠定坚实的基础。

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。

流域是一个相对独立的自然地理单元，它是以水系为纽带，将系统内各自然地理要素连结成一个不可分割的整体。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。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。

十四五”时期，我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。实现美丽中国建设目标，“双碳”行动将会发挥非常重要的作用。碳循环的精确模拟是实现“双碳”行动的关键。DNDC（Denitrification-Decomposition，反硝化-分解模型）是目前国际上最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一，自开发以来，经过不断完善和改进，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型。

1、Meta分析简介2、现状及发展趋势3、基本思路4、常用软件。

此模型评估的社会价值类型多种多样，比如：美学、生物多样性、精神、娱乐、休闲等社会价值，评价结果不以货币的形式进行展示总价值，而是以价值指数来表示社会价值的高低。本次将讲述用于评估生态系统服务功能社会价值的SolVES模型及其原理，通过本次的学习，您将学会SolVES模型的原理与运行方法：如何将收集的社会调查数据导入数据库（SQL），结合受访者分配给各社会价值类型的金额总和（即权重指数），如何利用内嵌的核密度分析工具对标注的社会价值点做加权核密度分析，得到“核密度曲面”及“最大栅格值”；

农业是甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）等温室气体的主要排放源，占全产业排放的13.5%。农田温室气体又以施肥产生的N2O和稻田生产产生的CH4为主，如何对农田温室气体进行有效模拟，不确定性较大。本次将从生命周期评价法（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。

由于经济的快速发展和城镇化、工业化的持续推进，区域发展与生态环境之间产生了一定的矛盾，《千年生态系统评估报告》指出，全球人口的快速增长和经济的快速发展已导致世界60%的生态系统服务退化。生态系统服务单一化会导致各项服务能力持续减弱，并且各类服务之间的权衡关系也会在很大程度上影响人类福祉，再加上人类对生态系统服务之间的关系认知有限，不利于最大限度地发挥生态系统服务功能，从而对生态环境造成负面影响，导致资源浪费。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

生态安全是指生态系统的健康和完整情况。当前构建指标研究仍处于不断探索与完善的阶段，模型和方法层出不穷，构建方法已从简单的层次分析和适宜性分析转变为复杂的生态过程动态模拟，而“源地识别—阻力面构建—廊道提取”的研究框架是构建生态安全格局的典型范式。ArcGIS Pro作为ESRI面向新时代的GIS产品，它在原有的ArcGIS平台上继承了传统桌面软件（ArcMap）的强大的数据管理、制图、空间分析等能力，还具有其独有的特色功能，例如二三维融合、大数据、矢量切片制作及发布、任务工作流、超强制图，时空立方体等。

课程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）。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。

目前通用地球系统模式（Community Earth System Model，CESM）在研究地球的过去、现在和未来的气候状况中具有越来越普遍的应用。CESM由美国NCAR于2010年07月推出以来，一直受到气候学界的密切关注。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。

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。●基于GIS探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响。

在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。对于水份输运过程，该模型模拟的水循环过程包括降雨、降雪、冠层截留、穿透降水、树干径流、 冠层蒸发、融雪、雪升华、冠层蒸腾、土壤蒸发、蒸散、地表径流和土壤水分变化以及植物对水分的利用；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。

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。

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。

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。

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是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。专题涉及长时间序列遥感影像预处理、植被指数批量计算、年度影像合成、数组影像概念和使用方法、LandTrendr算法原理及参数设置、森林扰动结果解译与空间统计分析、可视化及专题图绘制等。数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取；

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。

以InVEST模型结合实际项目进行由浅入深的实战技术，针对InVEST模型实践技术的特点及需求进行分析，融合体系，对接工作实际项目及论文写作，解决参会者关注的重点及实际项目过程问题，课程采取逐步延伸的逻辑，不论您是小白亦或是已经能够成功运行InVEST模型生成结果，如果您是小白老师手把手教您，如果您已经是InVEST模型熟悉者，已经为您准备了结合实际项目内容以及通过模型进行高质量的论文重现，还有很重要的一点结合InVEST模型的论文写作经验、技巧以及针对参会者本身的论文写作进行交流指导，

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。本教程针对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，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。1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、Q等统计量）

此模型评估的社会价值类型多种多样，比如：美学、生物多样性、精神、娱乐、休闲等社会价值，评价结果不以货币的形式进行展示总价值，而是以价值指数来表示社会价值的高低。将讲述用于评估生态系统服务功能社会价值的SolVES模型及其原理，通过本课程的学习，您将学会SolVES模型的原理与运行方法：如何将收集的社会调查数据导入数据库（SQL），结合受访者分配给各社会价值类型的金额总和（即权重指数），如何利用内嵌的核密度分析工具对标注的社会价值点做加权核密度分析，得到“核密度曲面”及“最大栅格值”；分类数据显示为散点图。

结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域中应用十分广泛的统计方法。张博士：主讲专家来自中国科学院及重点高校资深专家，长期从事R语言模型、群落生态学、保护生物学、景观生态学和生态模型方面的研究和教学工作，以发表了多篇论文，拥有丰富的科研及实践经验。

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，代表了现代回归分析主流发展方向。4）广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择：泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型。3）计数数据各种情况及模型选择：泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型。

课程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）。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。

此模型评估的社会价值类型多种多样，比如：美学、生物多样性、精神、娱乐、休闲等社会价值，评价结果不以货币的形式进行展示总价值，而是以价值指数来表示社会价值的高低。本次将讲述用于评估生态系统服务功能社会价值的SolVES模型及其原理，通过本课程的学习，您将学会SolVES模型的原理与运行方法：如何将收集的社会调查数据导入数据库（SQL），结合受访者分配给各社会价值类型的金额总和（即权重指数），如何利用内嵌的核密度分析工具对标注的社会价值点做加权核密度分析，得到“核密度曲面”及“最大栅格值”；

十四五”时期，我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。碳循环的精确模拟是实现“双碳”行动的关键。DNDC（Denitrification-Decomposition，反硝化-分解模型）是目前国际上最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一，自开发以来，经过不断完善和改进，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型。1.理解DNDC原理并能够应用DNDC模型进行碳排放模拟；

近年来，人工智能领域已经取得突破性进展，对经济社会各个领域都产生了重大影响，结合了统计学、数据科学和计算机科学的机器学习是人工智能的主流方向之一，目前也在飞快的融入计量经济学研究。在本次培训中，我们将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。，特别是战略决策问题，具有十分广泛的实用性。

由于经济的快速发展和城镇化、工业化的持续推进，区域发展与生态环境之间产生了一定的矛盾，《千年生态系统评估报告》指出，全球人口的快速增长和经济的快速发展已导致世界60%的生态系统服务退化。生态系统服务单一化会导致各项服务能力持续减弱，并且各类服务之间的权衡关系也会在很大程度上影响人类福祉，再加上人类对生态系统服务之间的关系认知有限，不利于最大限度地发挥生态系统服务功能，从而对生态环境造成负面影响，导致资源浪费。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的。普通最小二乘法回归分析。