生物多樣性的空間分布規律及其對環境變化的響應機制，是生態學與地理學研究的前沿議題。在氣候變化加劇和人類活動干擾的雙重壓力下，如何精準預測物種潛在分布范圍、識別關鍵環境驅動因子，已成為制定生物保護策略的核心科學問題。物種分布模型（Species Distribution Models, SDMs）作為連接生態數據與空間預測的橋梁，其方法學創新與跨學科技術融合正推動該領域向更高精度、更強解釋力的方向發展。

最大熵模型（MaxEnt）因其在小樣本數據下的穩健性和對復雜環境關系的捕捉能力，成為SDMs中應用最廣泛的工具之一。然而，現有研究多聚焦于基礎建模流程，對多源異構數據的自動化處理、模型參數的智能優化及空間結果的可解釋性分析等關鍵環節缺乏系統性指導，導致模型應用常陷入“黑箱化”困境。為此，以“理論解構-技術融合-實踐賦能”為脈絡，整合R語言計算生態、ArcGIS空間分析與MaxEnt模型算法，構建從數據獲取到科學決策的全鏈條研究方法體系。

【內容簡介】：

第一章：理論篇：以問題導入的方式，深入掌握原理基礎

1. 什么是MaxEnt模型？
2. MaxEnt模型的原理是什么？有哪些用途？
3. MaxEnt運行需要哪些輸入文件？注意那些事項？
4. 融合R語言的MaxEnt模型的優勢？

第二章：常用數據檢索與R語言自動化下載及可視化方法

1. 常用數據下載網站（包括：氣候、土壤、水文等,GBIF）
2. 數據獲取方法
3. 1)手動下載
4. 2)R語言命令行自動下載與可視化方法

第三章:R語言數據清洗與特征變量篩選

1. R、Rstudio安裝
2. 軟件常用功能講解
3. 數據清洗的原理與實操練習
4. (清除數據庫中缺少經緯度的數據、重復的數據)
5. 利用相關性分析進行特征變量選擇與實操練習

第四章:基于ArcGIS、R數據處理與進階

1. ArcGIS安裝
2. ArcGIS常用功能講解與實踐
3. 利用ArcGIS進行模型數據準備
4. 進階：基于R語言的數據準備

第五章:基于Maxent的物種分布建模與預測

1. Java、MaxEnt安裝
2. 模型界面說明
3. 數據輸入與變量設置講解
4. 輸出結果分析

第六章:基于R語言的模型參數優化

1. 敏感參數講解
2. 參數優化原理與實操練習
3. 模型評價

第七章:物種分布模型結果分析與論文寫作

1. 物種分布特征分析
2. 環境因素對物種分布的影響分析與制圖
3. 論文寫作制圖