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。
【亮点】：
**1、理论与实践结合：**理论学习和实际操作，不仅提供了物种分布模型的深入理论知识，还包括大量的实际应用环节，如使用BIOMOD软件包进行实际数据分析和模型建构。
**2、多模型方法：**覆盖多种模型和技术，包括广义线性模型、广义加性模型、机器学习方法等，能够了解和掌握多种建模技术，增强模型选择和应用的灵活性。
**3、深入讨论：**针对当前生态和环境问题，如气候变化和生物入侵，包括专题讨论和案例研究，理解物种分布模型在解决这些全球问题中的实际应用和潜力。
**4、跨学科技能培养：**不仅限于生态模型的构建，还包括数据科学技能的培养，如数据预处理、统计分析和结果可视化，这些技能在当今数据驱动的科研和政策制定中极为重要。
【内容简介】：
第一章、引入和理论基础
**介绍：**目标、流程和期望成果。
**生态模型基础：**介绍生态模型的基本概念和物种分布模型（SDMs）的重要性。
**biomod2简介：**探讨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。
第二章、数据获取与预处理
常见地球科学数据（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。
第三章、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。
第四章、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。
第五章、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。
**总结：**回顾要点，讨论如何将这些技能应用到未来的研究中。