目錄
①Meta分析在生態環境領域里的應用
②R語言在生態環境領域中的應用
③MATLAB在生態環境數據處理與分析中的應用
④基于R語言piecewiseSEM結構方程模型在生態環境應用
⑤R語言貝葉斯方法在生態環境領域中的高階技術應用
更多應用
為了Meta分析問題的設計、基礎理論、軟件操作和結果解讀進行交流和互相學習，選取專門針對生態環境問題的Meta分析軟件——MetaWin進行講解。這個軟件是由生態環境領域最著名的Meta分析大師Jessica Gurevitch等人開發的，不涉及復雜的代碼編寫，界面簡單，操作方便，有利于初學者在短時間內較系統的掌握Meta分析的基本方法。
本教程重理論與實踐相結合。理論方面，針對Meta分析效應量的選取與計算、異質性檢驗、數據結構、固定效應和隨機效應模型、數據信息的獲取與偏倚分析、數據填補等知識進行系統的梳理。實踐方面，結合具體案例，針對MetaWin軟件的功能逐一介紹，并對結果如何導出和解讀進行全面講解。掌握生態環境領域相關問題Meta分析的基本思路與基本步驟，且通過一步步講解與上機操作，具備解決實際問題的能力。
①Meta分析在生態環境領域里的應用
Meta分析簡介
1、Meta分析簡介 2、現狀及發展趨勢 3、基本思路 4、常用軟件
Meta分析案例——步驟①
1、Meta分析選題 2、文獻資料的搜集與初篩 3、數據庫的建立 4、數據整合
Meta分析基礎理論
1、效應值的選取、計算與轉換 2、合并效應值的計算及異質性檢驗 3、非結構化數據、分組數據、連續數據 4、隨機效應模型
Meta分析案例——步驟②
1、效應值的選取與計算 2、合并效應值的計算 3、參數模型與非參數模型 4、分組分析與Meta回歸（單變量、雙變量） 5、累積/遞減Meta分析 6、模型比較（Model Building） 7、結果解讀
文獻偏倚與抽樣檢驗
1、圖形分析法 2、秩相關檢驗法 3、失安全數 4、偏倚結果的矯正——“Trim and Fill”
圖形繪制
1、森林圖 2、漏斗圖 3、加權直方圖及高斯擬合 4、正態分位數圖
注：請提前自備電腦及安裝所需軟件
②R語言在生態環境領域中的應用
R語言作為新興的統計軟件，以開源、自由、免費等特點風靡全球。生態環境領域研究內容廣泛，數據常多樣而復雜。利用R語言進行多元統計分析，從復雜的現象中發現規律、探索機制正是R的優勢。為此，本教程以魚類、昆蟲、水文、地形等多樣化的生態環境數據為例，在R語言的基本操作介紹基礎上，利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多個程序包分析數據的分布、相關性、回歸、聚類、排序、空間結構和群落多樣性等內容，解讀其結果及生態學意義，并將數據分析和作圖展現集成于一體，引導讀者能夠系統運用R語言在生態環境領域進行多方位分析與探索。
專題一 R語言基本操作及語法
1、R的獲取和安裝 2、R的數據類型 3、R的函數 4、R包的載入及使用
專題二 探索性數據分析
案例一：不同物種的多度分析
案例二：不同物種在樣方中的空間分布
案例三：水文、地形等環境數據地圖
環境變量氣泡圖
專題三 相關性分析
1、不同變量之間的相關性分析
2、不同物種之間的差異及距離矩陣
3、圖解關聯矩陣
不同環境因子Pearson相關性圖
專題四 回歸分析
1、用lm()擬合回歸模型 2、一元及多元線性回歸 3、多項式回歸 4、回歸診斷 5、選擇最佳的回歸模型
生物量對各因素的回歸診斷圖
專題五 聚類分析
案例：樣方之間的不同類型聚類及比較 （單連接、完全連接、平均聚合聚類(UPGMA)、Ward最小方差聚類等）
兩種聚類樹及其比較
專題六 排序分析
1、主成分分析(PCA) 2、對應分析(CA) 3、主坐標分析(PCoA) 4、非度量多維尺度分析(NMDS)
專題七 數據空間分析
1、空間結構和空間分析概述 2、多元趨勢面分析 3、基于特征根的空間變量和空間建模 4、多尺度排序（MSO）
專題八 生物多樣性分析
1、生物群落的稀疏度分析 2、生物群落的alpha、beta和gamma多樣性 3、群落功能多樣性、功能組成和譜系多樣性
注：請提前自備電腦及安裝所需軟件
③MATLAB在生態環境數據處理與分析中的應用
系統地學習MATLAB編程可視化與繪圖-及在生態環境中的數據處理應用，更快地掌握各種數據處理分析以案例實操的形式呈現講解，更快熟悉數據處理及其分析方法，希望通過本次課程能進一步提高科研工作者對于人工智能及其MATLAB實現方法有更高的認識及實踐應用。
專題一、MATLAB編程入門
要點：介紹、案例演示、軟件界面、語法基礎、基本運算等
專題二、MATLAB編程入門
要點：腳本編寫、函數調用、循環控制、代碼調試、文件讀寫等
專題三、MATLAB可視化與繪圖
要點：交互式繪圖、編程繪圖、時序數據、三維數據、動畫制作等
專題四、時間序列數據處理與案例分析
要點：時間尺度、平滑插值、統計分析、參數擬合等
案例：野外站時間序列長期觀測數據分析等
專題五、圖像視頻數據處理與案例分析
要點：文件類型、特征提取、圖像分類、圖像匹配、視頻處理等
案例：野外植被物候相機觀測數據分析等
專題六、地圖矢量數據處理與案例分析
要點：地理空間數據、地圖投影與變換、地圖可視化等
案例：植被斑塊動態觀測數據分析等
專題七、遙感影像數據處理與案例分析
要點：非成像光譜、無人機航拍、衛星遙感影像等
案例：植被高光譜數據處理、無人機/衛星影像處理等
專題八、三維點云數據處理與案例分析
要點：點云文件讀寫、可視化分析、點云數據處理等
案例：無人機激光雷達點云數據處理與分析等
專題九、生態環境數值模型與案例分析
要點：生態環境系統過程模型、微分方程構建與求解等
注：請提前自備電腦及安裝所需軟件
④基于R語言piecewiseSEM結構方程模型在生態環境應用
基于R語言piecewiseSEM程序包，通過理論講解和實際操作相結合的方式，由淺入深地系統介紹結構方程模型的建立、擬合、評估、篩選和結果展示的全過程。我們篩選大量經典案例，這些案例來主流期刊，具有很大的參考和借鑒價值。訓練內容包括R語言入門、結構方程模型原理簡介、piecewise包簡介及應用案例、非正態分布變量分析、嵌套/分層/多水平數據分析、重復測量和時間數據分析、空間自相關數據分析、系統發育數據分析、復合變量分析、分類變量、非線性數據及數據分組分析。
本教程適合R語言和結構方程模型的初學者，也適合對結構方程模型有高階應用需求的研究生和科研人員，內容的設置是基于多年來與學員溝通和交流，使大家能夠利用piecewiseSEM解決構建結構方程模型過程中的眾多困擾。
專題1 R/Rstudio簡介及入門【提供視頻、教材、相關案例數據代碼】
(1)R及Rstudio介紹：背景、軟件及程序包安裝、基本設置等
(2)R語言基本操作，包括向量、矩陣、數據框及數據列表等生成和數據提取等
(3)R語言數據文件讀取、整理（清洗）、結果存儲等（含tidverse）
(4)R語言基礎繪圖（含ggplot）：基本繪圖、排版、發表質量繪圖輸出存儲
專題2 結構方程模型（SEM）介紹【提供視頻、教材、相關案例數據代碼】
(1)SEM的定義、生態學領域應用及歷史回顧
(2)SEM的基本結構
(3)SEM的估計方法
(4)SEM的路徑規則
(5)SEM路徑參數的含義
(6)SEM分析樣本量及模型可識別規則
(7)SEM構建基本流程
專題3 piecewise包簡介及應用案例
(1)結構方程模型在生態學研究中的應用介紹及要點回顧
(2)piecewiseSEM結構方程模型基本原理
(3)piecewiseSEM結構方程模型構建應用案例
專題4 piecewiseSEM非正態分布變量分析
(1)非正態分布數據VS非正態分布變量
(2)piecewiseSEM處理非正態變量的注意事項
(3)piecewiseSEM處理二項分布和泊松分布案例
專題5 piecewiseSEM嵌套/分層/多水平數據分析
(1)嵌套/多水平/分層數據概述
(2)piecewiseSEM與混合/多水平/分層模型的結合
(3)均衡和不均衡結構嵌套/多水平/分層數據結構方程實例
專題6 piecewiseSEM處理重復測量和時間數據
(1)時間重復測量數據特點簡介
(2)時間/重復測量數據的自相關問題
(3)piecewiseSEM處理時間自相關問題實例
專題7 piecewiseSEM處理空間自相關數據
(1)數據空間自相關概述??
(2)piecewiseSEM處理空間自相關數據基本原理
(3)piecewiseSEM處理空間自相關問題實例
專題8 piecewiseSEM處理系統發育數據
(1)系統發育相關問題介紹? ? ? ? ? ? ??
(2)系統發育相關數據納入結構方程模型實現途徑
(3)piecewiseSEM系統發育相關數據納入結構方程實例
專題9 piecewiseSEM復合變量（composite）分析
(1)復合變量的定義及在生態學領域應用情景分析
(2)piecewiseSEM復合變量分析實現途徑
(3)piecewiseSEM復合變量分析案例
專題10 piecewiseSEM處理分類變量
(1)分類變量介紹
(2)分類變量路徑系數含義及表達方式
(3)外生變量為分類變量分析案例
專題11 piecewiseSEM非線性關系數據分析
(1)非線性數據簡介
(2)piecewiseSEM處理非線性數據途徑及案例
(3)piecewiseSEM處理變量間交互作用關系方式及案例
專題12 piecewiseSEM數據分組（multigroup）分析
(1)分組數據vs分類變量vs交互作用
(2)數據分組分析實現途徑
(3)二分組及多分組模型分析及結果表達
(4)分組分析案例
注：請提前自備電腦及安裝所需軟件
⑤R語言貝葉斯方法在生態環境領域中的高階技術應用
本教程包括回歸及結構方程模型概述及數據探索；R和Rstudio簡介及入門和作圖基礎；R語言數據清洗-tidyverse包；貝葉斯回歸與混合效應模型；貝葉斯空間自相關、時間自相關及系統發育相關數據分析；貝葉斯非線性數據分析;貝葉斯結構方程模型及統計結果作圖等。
不僅適合R語言和生態環境數據統計分析初學者，也適合有高階應用需求的研究生和科研人員。將通過大量實例講解，使大家能應對科研工作中復雜數據局面，選擇合適模型，提高數據分析能力。
注：請提前自備電腦及安裝所需軟件
更多應用
包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物種氣候生態位、物候提取、Python地球科學、Noah-MP陸面過程模型、CLUE模型、Fragstats景觀格局分析、GEE遙感云大數據、Matlab/Python高光譜遙感、DICE模型、LEAP模型、雙碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...
ChatGPT科研繪圖丨土壤概念圖、地球氮循環概念圖、病毒、植物、動物細胞結構圖、全球植被類型分布圖、基金項目書概念圖-CSDN博客文章瀏覽閱讀1.2k次，點贊19次，收藏19次。可以面向科研選題、思維導圖、數據清洗、統計分析、高級編程、代碼調試、算法學習、論文檢索、寫作、翻譯、潤色、文獻輔助閱讀、文獻信息提取、輔助論文審稿、新聞撰寫、科技繪圖、地學繪圖（GIS地圖繪制）、概念圖生成、圖像識別、教學課件、教學案例生成、基金潤色、專業咨詢、文件上傳和處理、機器/深度學習訓練與模擬、大模型API二次開發等特定任務，生成文本、圖片、代碼、語音、視頻等不同形式的數據、模式和內容，成為不少科研工作者的第二大腦。_chatgpt科研繪圖https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135951245?spm=1001.2014.3001.5502如何利用ChatGPT處理文本、論文寫作、AI繪圖、文獻查閱、PPT編輯、編程等-CSDN博客文章瀏覽閱讀1.5k次，點贊29次，收藏24次。無論是進行代碼生成、錯誤調試還是解決編程難題，ChatGPT都能為您提供實用且高質量的建議和指導，提高編程效率和準確性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以為您提供論文寫作的支持。它可以為您提供論文結構指導、段落重組建議，甚至是對論文內容的進一步拓展和豐富。利用ChatGPT的寫作能力，您可以更好地組織思路、提升論文的邏輯性和質量。
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