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- Python 数据挖掘与机器学习实践技术应用
- 本内容将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。旨在帮助学员掌握 Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XG ...
- 基于“遥感+”融合技术在碳储量、碳收支、碳循环等多领域监测与模拟实践应用
- 卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代 、国际认可的全球碳核查方法。本内容的目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展，以实践的角 ...
- 生态系统NPP及碳源、碳汇模拟、土地利用变化、未来气候变化、空间动态模拟实践技术
- 碳中和可以从碳排放（碳源）和碳固定（碳汇）这两个侧面来理解。陆地生态系统在全球碳循环过程中有着重要作用，准确地评估陆地生态系统碳汇及碳源变化对于研究碳循环过程、预测气候变化及制定合理政策具有重要意义。CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型是估算陆地生态系统植被净初级生产力（NPP）的经典模型。 ...
- 高精度气象模拟软件WRF(Weather Research Forecasting)实践技术
- 气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气 ...
- LEAP模型应用于工业、交通、建筑、电力、煤炭、炼油、经济、林业等各领域碳排放预测及建模分析
- LEAP模型允许研究者根据研究目的、数据可获取度、研究对象特点等灵活构建模型结构，十分适用于能源数据不全面情况，现已广泛应用于国家、区域、部门、行业的能源战略研究中。掌握该模型不仅有助于高校及科研院所工作人员从事能源系统评价诊断、低碳节能发展技术研判等能源系统工程相关工作，也可为政 ...
- R语言结构方程模型（SEM）在生态学领域中的实践技术
- 结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域中应用十分广泛的统计方法。然而 ...
- R 语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现技术应用
- 回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了 极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型 (Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型， 代表了现代回归分析主流发展方向 ...
- 【 SolVES 模型】与多技术融合【QGIS、PostgreSQL、 ARCGIS、MAXENT、R】实现生态系统
- SolVES 模型（ Social Values for Ecosystem Services ）全称为生态系统服务社会价值模型， 主 要是对生态系统服务功能中的社会价值进行空间分析和量化评估。此模型评估的社会价值类型多种多 样。该模型由三个子模块构成，分别是生态系统服务功能社会价值模块、价值制图模块和价值转换制 图模块。评估研究区生态 ...
- TOUGH2系列建模方法
- TOUGH2系列软件传统地下水模拟软件Feflow和Modflow不同，TOUGH2系列软件采用模块化设计和有限积分差网格剖分方法，通过配合不同EOS模块，软件可以处理各种复杂地质条件下，诸如地热能开发，非饱和带水气运移、油气运移，深部碳存储，天然气水合物开发以及多种环境修复等问题。 TOUGHREACT是在TOUGH2的基础上，添加了 ...
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