BIOMOD2是一個R軟件包，用于構建和評估物種分布模型（SDMs）。它集成了多種統計和機器學習方法，如GLM、GAM、SVM等，允許用戶預測和分析物種在不同環境條件下的地理分布。通過這種方式，BIOMOD幫助研究者評估氣候變化、生境喪失等因素對生物多樣性的潛在影響。
【目標】：
1、理解物種分布模型的基本原理：理解物種分布模型（SDMs）的理論基礎，包括模型的種類、用途以及在生態研究和環境管理中的應用。
2、BIOMOD2軟件包的使用：在R環境中有效地使用BIOMOD2軟件包，包括數據準備、模型構建、模型評估和結果解釋。
3、提高數據分析和處理能力：獲取、處理和分析環境與物種數據的能力，包括數據清洗、變量選擇和模型優化。
4、應用模型解決實際問題：通過案例和實際操作，將所學知識應用于解決真實世界的問題，如生物多樣性保護、氣候變化影響評估和入侵物種管理。
【內容簡介】 :
一、引入和理論基礎
課程介紹：目標、流程和期望成果。
生態模型基礎：介紹生態模型的基本概念和物種分布模型（SDMs）的重要性。
biomod2簡介：探討biomod2的歷史、發展和主要功能。
R語言重點工具入門：數據輸入與輸出、科學計算、地理數據分析、數據可視化等功能。
二、數據獲取與預處理
常見地球科學數據講解（數據特點與獲取途徑）：
（1）物種分布數據；
（2）環境變量（站點數據、遙感數據）。
基于R語言的數據預處理：
- 數據提取：根據需求批量提取相關數據；
- 數據清洗：數據清洗的原則與方法；
- 特征變量選擇： 通過相關性分析、主成分分析（PCA）等方法選擇具有代表性的特征變量，提高模型效率。
第三、模型的建立與評估?
機器學習概述與R語言實踐
（1）機器學習原理；（2）常見機器學習算法與流程
基于單一機器學習算法的物種分布特征模擬（以最大熵算法為例）。
biomod2程序包介紹與使用：原理、構成
實際操作：構建第一個物種分布模型，包括選擇模型類型和調整參數。
模型評估方法：通過ROC曲線、AUC值等方法評估模型的有效性和準確性。
第四、模型優化與多模型集成
典型算法參數優化：對隨機森林、最大熵等算法進行參數優化，提高模型性能。
集成方法：結合多個模型提高預測結果的穩定性和準確性。
物種分布特征預測： 基于單一模型與集成模型預測物種未來分布特征。
實戰演練：參與者使用自己的數據或示例數據集，嘗試實現多模型集成
第五、結果分析和案例研究
種分布特征、環境變量與物種分布關系、未來分布特征預測。
科學制圖：柵格圖、柱狀圖、降維結果圖等。
案例研究：分析物種分布案例，如何應用學到的技能和知識。
總結：回顧學習要點，討論如何將這些技能應用到未來的研究中。
)
)
