R語言是一種廣泛用于統計分析和圖形表示的編程語言，強大之處在于可以進行多元數據統計分析，以及豐富的生態環境數據分析的方法，在生態學領域得到廣泛應用。本次教程將通過R語言多個程序包與GIS融合應用，提升物種氣候生態位動態量化與分布特征模擬的研究方法和技能。

【目標】：

1.理解物種氣候生態位的概念和作用

2.掌握R語言在物種氣候生態位動態量化與分布特征模擬中的基本操作

3.學會利用R語言進行物種氣候生態位動態量化與分布特征模擬的實際案例分析

4.培養對物種氣候生態位動態量化與分布特征模擬的研究方法和技能

第一章 引言

1.物種氣候生態位理論基礎

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 (R語言環境設置和基本操作、數據導入、處理和可視化)

第二章 數據獲取與處理方法

1.數據獲取途徑與方法：模型所需數據類型，了解常用數據庫與數據獲取方法

2.數據清洗與變量選擇：模型數據輸入格式與數據選擇標準，學會用多種方式實現數據清洗與變量選擇

第三章 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）、多元自適應回歸（MARS）、分類樹分析（CTA）、廣義增強模型（GBM）、最大熵(Maxent)、人工神經網絡(ANN)、隨機森林(RF)、支持向量機(SVM)

目標：掌握不同算法的原理與參數設置方法

2.物種分布特征模擬：分別基于單一算法與組合算法進行物種分布特征模擬，并讀模擬結果

目標：可獨立使用R語言完成物種分布特征模擬

3.評價指標：接收操作特征 (ROC) 曲線 (AUC) 下的面積、Cohen 的 Kappa 系數、遺漏率、靈敏度（真陽性率）和特異性（真陰性率）

目標：了解不同評價指標計算原理

4.物種分布特征預測：設置不同情景，實現物種適生區預測

第四章 拓展研究

1.物種氣候生態位動態量化

以入侵物種互花米草為例，分析量化物種在原產地與入侵地之間的生態位的差異性。主要步驟：二維網格物種地理空間和環境空間的定義、應用核平滑計算二維環境空間的氣候密度、通過隨機檢驗方法對原產地和入侵區氣候生態位的相似性進行統計檢驗，量化入侵區相比原產地的氣候生態位動態等

2.物種適生區質心轉移

基于物種在不同時空尺度的模擬結果，統計并分析物種適生區變化情況，并在空間上實現質心轉移的可視化分析

第五章 結果分析與論文寫作

1.不同算法結果解讀、比較

2.論文制圖與寫作技巧

第六章 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

第七章 總結和展望

1.物種分布模型的局限性和未來發展方向

2.資源和進一步學習的建議

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