网站开发可以开发哪些,django网站开发过程,建站之星,服务器php网站打不开在全球气候快速变化的背景下#xff0c;理解并预测生物种群如何应对气候变化#xff0c;特别是它们的地理分布如何变化#xff0c;已经变得至关重要。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#xff0c;不仅可以量化描述物种对环境的需求和适应性#xff0c;预…在全球气候快速变化的背景下理解并预测生物种群如何应对气候变化特别是它们的地理分布如何变化已经变得至关重要。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。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。 R语言是一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言强大之处在于可以进行多元数据统计分析以及丰富的生态环境数据分析的方法在生态学领域得到广泛应用。本次课程将通过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。应该广大学者要求Ai尚研修特举办“基于R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟实践技术会议“。期待与您相聚在一起共同学习、讨论现通知如下
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目标
1、理解物种气候生态位的概念和作用
2、掌握R语言在物种气候生态位动态量化与分布特征模拟中的基本操作
3、学会利用R语言进行物种气候生态位动态量化与分布特征模拟的实际案例分析
4、培养对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。
内容详情
专题一、引言
1) 物种气候生态位理论基础
2) 物种分布特征与物种分布模型的基本原理
3) R语言基础 (R语言环境设置和基本操作、数据导入、处理和可视化)
专题二、数据获取与处理方法
1) 数据获取途径与方法
掌握模型所需数据类型了解常用数据库与数据获取方法。
2) 数据清洗与变量选择
掌握模型数据输入格式与数据选择标准学会用多种方式实现数据清洗与变量选择
专题三、组合物种分布模型Ensemble Species Distribution Model的原理与使用 1)组合物种分布模型算法原理与参数组成
常用算法通用加法模型GAM、广义线性模型GLM、多元自适应回归MARS、分类树分析CTA、广义增强模型GBM、最大熵(Maxent)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)
章节目标掌握不同算法的原理与参数设置方法
2)物种分布特征模拟
分别基于单一算法与组合算法进行物种分布特征模拟并读模拟结果。
章节目标可独立使用R语言完成物种分布特征模拟。
3)效果评价
评价指标接收操作特征 (ROC) 曲线 (AUC) 下的面积、Cohen 的 Kappa 系数、遗漏率、灵敏度真阳性率和特异性真阴性率
章节目标了解不同评价指标计算原理。
4物种分布特征预测
章节内容与目标设置不同情景实现物种适生区预测
专题四、拓展研究
1)物种气候生态位动态量化
以入侵物种互花米草为例分析量化物种在原产地与入侵地之间的生态位的差异性。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。
2)物种适生区质心转移
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。
专题五、结果分析与论文写作
1)不同算法结果解读、比较
2论文制图与写作技巧
专题六、案例分析
1)基于单个物种分布模型的案例
2) 基于组合物种分布模型的案例
专题七、课程总结和展望
1)物种分布模型的局限性和未来发展方向
2学习资源和进一步学习的建议
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