生态学

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联合物种分布模型（JSDM）与Hmsc包：群落生态学数据分析与预测技术联合物种分布模型（Joint Species Distribution Modelling，JSDM）在生态学领域，特别是群落生态学中发展最为迅速，它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型，其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。

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群落生态学研究进展】Hmsc包开展单物种和多物种分析的技术细节及Hmsc包的实际应用联合物种分布模型（Joint Species Distribution Modelling，JSDM）在生态学领域，特别是群落生态学中发展最为迅速，它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型，其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。

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R-Meta分析原文：R-Meta分析https://mp.weixin.qq.com/s/9ziVzSNRsgUbV9hTtXz5_g?token=340211611&lang=zh_CN

结构方程模型（SEM）入门到精通：lavaan VS piecewiseSEM、全局估计/局域估计；潜变量分析、复合变量分析、贝叶斯SEM在生态学领域应用目录第一章夯实基础 R/Rstudio简介及入门第二章结构方程模型（SEM）介绍第三章 R语言SEM分析入门：lavaan VS piecewiseSEM

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如何利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响？原文：如何利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247630247&idx=8&sn=2debedc63a42cfd24ed4c8afbb8c575d&chksm=fa8dbc40cdfa3556dc0ec660d00fcd7e8c9a9ca75a8f47c5535766c0af3d572bc74635b884f2&token=1002690963&lang=zh_CN

R语言贝叶斯：INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析原文链接：R语言贝叶斯：INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247625527&idx=8&sn=ba4e50376befd94022519152609ee8d0&chksm=fa8daad0cdfa23c6106c5a9b304b09915c0223fbfb01b7c4f627570356b710030e0d88dcbdb9&token=46333376

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R语言结构方程模型（SEM）原文链接：R语言结构方程模型（SEM）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247624956&idx=4&sn=295580a016a86cfee8ee2277c93e32d5&chksm=fa8da91bcdfa200da897f1f267492039865bdfe5d75a1c6e6df92ff5005e0eb5cc33a20dbd1a&token=1392391660&lang=zh_CN#rd

MATLAB生态环境数据处理与分析原文链接：MATLAB在生态环境数据处理与分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247624407&idx=4&sn=39c8119bba0797e6bf5cc35eea1c6767&chksm=fa8da730cdfa2e266dac5221af101230d7ded29576a34856b31f736a89dbb2e3e481a5e94e8a&token=338513965&lang=zh_CN#rd

基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测；随机森林（RF）、极限梯度提升机（XGBoost）和支持向量机（SVM）等机器学习算法目录第一章理论基础、机器学习与数据准备第二章建模与空间预测第三章实践案例与项目随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结果的影响。此外，随机森林提

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基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟技术原文链接：基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247610916&idx=4&sn=87f83681bb2f3465dc505818540c0a82&chksm=fa8273c3cdf5fad53e1d9383a02ab9ac7bbdad887a78c4f39887203cfc05816fbc760c33a1d5&token=425735133&lang=zh_CN#rd

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基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟技术教程原文链接：基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟技术教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247612146&idx=4&sn=e1542acd0f70853e39cffb087a116c1a&chksm=fa827715cdf5fe0324db758a4e28b2524de8a5f9f3e8e25065ef2b862940cbafb4ece85baf3f&token=1390438349&lang=zh_CN#rd

R语言贝叶斯方法在生态环境领域技术教程原文链接：R语言贝叶斯方法在生态环境领域技术教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247612056&idx=5&sn=b170122cf5052cc7cb2d858606b9f158&chksm=fa82777fcdf5fe69eec092410530e2900c98bcbb84e3d33c823705c948b4db96545bf282747a&token=1390438349&lang=zh_CN#rd

无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析技术原文链接：无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247611859&idx=3&sn=bb35b14938b36d1dc684a6f326af2368&chksm=fa827434cdf5fd22bc28bf2ffc63a135bcc662cd821c845a04966ed73b55bb0b5f5cc663a23c&token=425735133&lang=zh_CN#rd

GPT-4o大语言模型优化、本地私有化部署、从0-1搭建、智能体构建原文链接：GPT-4o大语言模型优化、本地私有化部署、从0-1搭建、智能体构建https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247608565&idx=3&sn=d4e9d447efd82e8dd8192f7573886dab&chksm=fa826912cdf5e00414e01626b52bab83a96199a6bf69cbbef7f7fe536333b65da93ee6ec9cfd&token=1551213498&lang=zh_C

如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据教程？原文链接：如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据教程？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247608240&idx=4&sn=ef281f66727afabfaae2066c6e92f792&chksm=fa826657cdf5ef41571115328a09b9d34367d8b11415d5a5781dc4c9b3a10dbe7f809f7c95e5&token=1917568310&lang=zh_CN#rd一：P

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R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟BIOMOD2是一个用于物种分布模拟的模型，它在生态学和生物多样性保护领域有着广泛的应用。该模型能够模拟特定物种与其环境之间的关系，利用环境变量来模拟特定物种的生态位。BIOMOD2提供了运行多达10余种物种分布模拟模型的能力

无人机生态环境监测、图像处理与 GIS 数据分析原文链接：无人机生态环境监测、图像处理与 GIS 数据分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247602414&idx=6&sn=950b55bc2cc4812c838c66af2118d74e&chksm=fa821109cdf5981f2af51bd27e459a1c46dd783cdceba5aa3693461260bbf7b0101ac87ffaf0&token=241568487&lang=zh_CN#rd

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ChatGPT在地学，自然科学等领域应用教程原文链接：ChatGPT在地学，自然科学等领域应用教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247600722&idx=2&sn=291ea8c935b1d9b1459170baa9057053&chksm=fa820bb5cdf582a39086e5ee9596ab020784fa78ac7dc49ced4969e28817c3f096ba648dd036&token=1614981717&lang=zh_CN#rd

基于R语言lavaan结构方程模型（SEM）实践技术应用原文链接：基于R语言lavaan结构方程模型（SEM）实践技术应用https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596681&idx=4&sn=08753dd4d3e7bc492d750c0f06bba1b2&chksm=fa823b6ecdf5b278ca0b94213391b5a222d1776743609cd3d14bfbddf2623795f0a8edadf4e6&token=1464653739&lang=zh_CN#rd一：

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GPT与R 在生态环境领域数据统计分析原文链接：GPT与R 在生态环境领域数据统计分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247597092&idx=2&sn=0a7ac5cf03d37c7b4659f870a7b71a77&chksm=fa823dc3cdf5b4d5ee96a928a1b854a44aff222c82b2b7ebb7ca44b27a621edc4c824115babe&token=1065483158&lang=zh_CN#rd一GPT及大语言模型及