基于R語言的物種氣候生態(tài)位動態(tài)量化與分布特征模擬
利用R語言進(jìn)行物種氣候生態(tài)位動態(tài)量化與分布特征模擬，不僅可以量化描述物種對環(huán)境的需求和適應(yīng)性，預(yù)測物種的潛在生態(tài)位和分布，還可以模擬物種分布的動態(tài)變化，捕捉生物種群生態(tài)位的時空異質(zhì)性。這種技術(shù)為我們提供了一種更加精確、系統(tǒng)的工具，有助于我們更好地理解生物種群分布的生態(tài)驅(qū)動機(jī)制，為制定和實施生物保護(hù)策略提供科學(xué)依據(jù)。
R語言是一種廣泛用于統(tǒng)計分析和圖形表示的編程語言，強(qiáng)大之處在于可以進(jìn)行多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，以及豐富的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)分析的方法，在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本次教程將通過R語言多個程序包與GIS融合應(yīng)用，提升物種氣候生態(tài)位動態(tài)量化與分布特征模擬的研究方法和技能。
【目標(biāo)】：
1、理解物種氣候生態(tài)位的概念和作用；
2、掌握R語言在物種氣候生態(tài)位動態(tài)量化與分布特征模擬中的基本操作；
3、學(xué)會利用R語言進(jìn)行物種氣候生態(tài)位動態(tài)量化與分布特征模擬的實際案例分析；
4、培養(yǎng)對物種氣候生態(tài)位動態(tài)量化與分布特征模擬的研究方法和技能。
專題一?:
1) 物種氣候生態(tài)位理論基礎(chǔ)
2) 物種分布特征與物種分布模型的基本原理
3) R語言基礎(chǔ) (R語言環(huán)境設(shè)置和基本操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、處理和可視化)
專題二 數(shù)據(jù)獲取與處理方法 :
1) 數(shù)據(jù)獲取途徑與方法
掌握模型所需數(shù)據(jù)類型，了解常用數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)獲取方法
2) 數(shù)據(jù)清洗與變量選擇
掌握模型數(shù)據(jù)輸入格式與數(shù)據(jù)選擇標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)會用多種方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與變量選擇
專題三 組合物種分布模型（Ensemble Species Distribution Model）的原理與使用 :
1)組合物種分布模型算法原理與參數(shù)組成
常用算法：通用加法模型（GAM）、廣義線性模型（GLM）、多元自適應(yīng)回歸（MARS）、分類樹分析（CTA）、廣義增強(qiáng)模型（GBM）、最大熵(Maxent)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、隨機(jī)森林(RF)、支持向量機(jī)(SVM)
章節(jié)目標(biāo)：掌握不同算法的原理與參數(shù)設(shè)置方法
2)物種分布特征模擬
分別基于單一算法與組合算法進(jìn)行物種分布特征模擬，并讀模擬結(jié)果。
章節(jié)目標(biāo)：可獨立使用R語言完成物種分布特征模擬。
3)效果評價
評價指標(biāo)：接收操作特征 (ROC) 曲線 (AUC) 下的面積、Cohen 的 Kappa 系數(shù)、遺漏率、靈敏度（真陽性率）和特異性（真陰性率）
章節(jié)目標(biāo)：了解不同評價指標(biāo)計算原理。
4)物種分布特征預(yù)測
章節(jié)內(nèi)容與目標(biāo)：設(shè)置不同情景，實現(xiàn)物種適生區(qū)預(yù)測
專題四 拓展研究 :
1)物種氣候生態(tài)位動態(tài)量化
以入侵物種互花米草為例，分析量化物種在原產(chǎn)地與入侵地之間的生態(tài)位的差異性。主要步驟：二維網(wǎng)格物種地理空間和環(huán)境空間的定義、應(yīng)用核平滑計算二維環(huán)境空間的氣候密度、通過隨機(jī)檢驗方法對原產(chǎn)地和入侵區(qū)氣候生態(tài)位的相似性進(jìn)行統(tǒng)計檢驗，量化入侵區(qū)相比原產(chǎn)地的氣候生態(tài)位動態(tài)等。
2)物種適生區(qū)質(zhì)心轉(zhuǎn)移
基于物種在不同時空尺度的模擬結(jié)果，統(tǒng)計并分析物種適生區(qū)變化情況，并在空間上實現(xiàn)質(zhì)心轉(zhuǎn)移的可視化分析。
專題五 結(jié)果分析與論文寫作 :
1)不同算法結(jié)果解讀、比較
2)論文制圖與寫作技巧
專題六 案例分析
1)基于單個物種分布模型的案例
2) 基于組合物種分布模型的案例
專題七 總結(jié)和展望 :
1)物種分布模型的局限性和未來發(fā)展方向
2)學(xué)習(xí)資源和進(jìn)一步學(xué)習(xí)的建議?
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