随着全球气候变化和生境丧失对生物多样性影响的日益加剧，物种分布模型（Species Distribution Models, SDMs）已成为生态学、保护生物学及环境管理领域的核心分析工具。它通过整合物种分布数据与环境变量，预测物种潜在分布范围，为生物多样性保护、入侵物种管理和气候变化适应性策略提供科学依据。然而，如何高效构建、评估并优化多模型集成方案，仍是研究者面临的重大挑战。

深入详解SDMs的理论基础与多模型方法（如GLM、GAM、SVM等），更注重实战操作，涵盖数据获取、预处理、模型构建、评估优化及结果可视化全链条技能。通过专题案例与实战演练，帮助学者和从业者全面提升数据驱动决策能力，应对当今生态与环境问题的复杂需求。

【收获】1. 深入理解物种分布模型的基本原理与应用场景；2. 熟练使用BIOMOD2完成数据准备、模型构建与结果解释；3. 提升环境数据获取、清洗及特征变量选择的数据处理能力；4. 通过案例实战，将模型应用于气候变化影响评估、入侵物种管理等实际问题。

本次内容适合生态学、环境科学、保护生物学等领域的研究者、学生及从业者，也适用于对数据科学和地理信息系统（GIS）应用感兴趣的专业人士。通过融合BIOMOD2的多模型集成优势与R语言的灵活分析，将赋能学者在生物多样性监测、可持续资源管理及全球变化响应中提出创新解决方案。

专题一 生态模型基础 biomod2简介

生态模型基础：生态模型的基本概念和物种分布模型（SDMs）的重要性

biomod2简介：biomod2的历史、发展和主要功能

R语言重点工具入门：数据输入与输出、科学计算、地理数据分析、数据可视化等功能

专题二 数据获取与预处理

常见地球科学数据特点与获取途径①物种分布数据②环境变量（站点数据、遥感数据）

基于R语言的数据预处理①数据提取：根据需求批量提取相关数据②数据清洗：数据清洗的原则与方法③特征变量选择：通过相关性分析、主成分分析（PCA）等方法选择具有代表性的特征变量，提高模型效率

专题三 模型的建立与评估

机器学习概述与R语言实践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

专题四 模型优化与多模型集成

典型算法参数优化：对随机森林、最大熵等算法进行参数优化，提高模型性能

集成方法：结合多个模型提高预测结果的稳定性和准确性

物种分布特征预测：基于单一模型与集成模型预测物种未来分布特征

实战演练：参与者使用自己的数据或示例数据集，尝试实现多模型集成

专题五 结果分析和案例研究

结果分析：物种分布特征、环境变量与物种分布关系、未来分布特征预测

科学制图：栅格图、柱状图、降维结果图等

案例研究：分析物种分布案例，如何应用学到的技能和知识

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