BIOMOD2是一个R软件包,用于构建和评估物种分布模型(SDMs)。它集成了多种统计和机器学习方法,如GLM、GAM、SVM等,允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。通过这种方式,BIOMOD帮助研究者评估气候变化、生境丧失等因素对生物多样性的潜在影响。 专题一、引入和理论基础 生态模型基础:介绍生态模型的基本
futureClimate <- stack("CMIP6_SS585_2070.tif") # 空间显式分布概率预测 myBiomodProj <- BIOMOD_Projection( modeling.output = myBiomodModelOut, new.env = futureClimate, proj.name = 'SS585_2070', binary.meth = 'TSS' ) # 生成迁移轨迹热力图(图2) plot(myBiomodProj, str.grep = 'EMca')...
BIOMOD2是一个R软件包,用于构建和评估物种分布模型(SDMs)。它集成了多种统计和机器学习方法,如GLM、GAM、SVM等,允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。通过这种方式,BIOMOD帮助研究者评估气候变化、生境丧失等因素对生物多样性的潜在影响。 1、理解物种分布模型的基本原理:理解物种分布模型(SDMs)的理论基...
(1)机器学习原理;(2)常见机器学习算法与流程 基于单一机器学习算法的物种分布特征模拟(以最大熵算法为例)。 biomod2程序包介绍与使用:原理、构成 实际操作:构建第一个物种分布模型,包括选择模型类型和调整参数。 模型评估方法:通过ROC曲线、AUC值等方法评估模型的有效性和准确性。 第四章:模型优化与多模型集成 典...