目录
①Meta分析在生态环境领域里的应用
②R语言在生态环境领域中的应用
③MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用
④基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境应用
⑤R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用
更多应用
为了Meta分析问题的设计、基础理论、软件操作和结果解读进行交流和互相学习，选取专门针对生态环境问题的Meta分析软件——MetaWin进行讲解。这个软件是由生态环境领域最著名的Meta分析大师Jessica Gurevitch等人开发的，不涉及复杂的代码编写，界面简单，操作方便，有利于初学者在短时间内较系统的掌握Meta分析的基本方法。
本教程重理论与实践相结合。理论方面，针对Meta分析效应量的选取与计算、异质性检验、数据结构、固定效应和随机效应模型、数据信息的获取与偏倚分析、数据填补等知识进行系统的梳理。实践方面，结合具体案例，针对MetaWin软件的功能逐一介绍，并对结果如何导出和解读进行全面讲解。掌握生态环境领域相关问题Meta分析的基本思路与基本步骤，且通过一步步讲解与上机操作，具备解决实际问题的能力。
①Meta分析在生态环境领域里的应用
Meta分析简介 1、Meta分析简介 2、现状及发展趋势 3、基本思路 4、常用软件
Meta分析案例——步骤① 1、Meta分析选题 2、文献资料的搜集与初筛 3、数据库的建立 4、数据整合
Meta分析基础理论 1、效应值的选取、计算与转换 2、合并效应值的计算及异质性检验 3、非结构化数据、分组数据、连续数据 4、随机效应模型
Meta分析案例——步骤② 1、效应值的选取与计算 2、合并效应值的计算 3、参数模型与非参数模型 4、分组分析与Meta回归（单变量、双变量） 5、累积/递减Meta分析 6、模型比较（Model Building） 7、结果解读
文献偏倚与抽样检验 1、图形分析法 2、秩相关检验法 3、失安全数 4、偏倚结果的矫正——“Trim and Fill”
图形绘制 1、森林图 2、漏斗图 3、加权直方图及高斯拟合 4、正态分位数图
注：请提前自备电脑及安装所需软件
②R语言在生态环境领域中的应用
R语言作为新兴的统计软件，以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛，数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析，从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此，本教程以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例，在R语言的基本操作介绍基础上，利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回归、聚类、排序、空间结构和群落多样性等内容，解读其结果及生态学意义，并将数据分析和作图展现集成于一体，引导读者能够系统运用R语言在生态环境领域进行多方位分析与探索。
专题一 R语言基本操作及语法 1、R的获取和安装 2、R的数据类型 3、R的函数 4、R包的载入及使用
专题二 探索性数据分析 案例一：不同物种的多度分析 案例二：不同物种在样方中的空间分布 案例三：水文、地形等环境数据地图
环境变量气泡图
专题三 相关性分析 1、不同变量之间的相关性分析 2、不同物种之间的差异及距离矩阵 3、图解关联矩阵
不同环境因子Pearson相关性图
专题四 回归分析 1、用lm()拟合回归模型 2、一元及多元线性回归 3、多项式回归 4、回归诊断 5、选择最佳的回归模型
生物量对各因素的回归诊断图
专题五 聚类分析 案例：样方之间的不同类型聚类及比较 （单连接、完全连接、平均聚合聚类(UPGMA)、Ward最小方差聚类等）
两种聚类树及其比较
专题六 排序分析 1、主成分分析(PCA) 2、对应分析(CA) 3、主坐标分析(PCoA) 4、非度量多维尺度分析(NMDS)
专题七 数据空间分析 1、空间结构和空间分析概述 2、多元趋势面分析 3、基于特征根的空间变量和空间建模 4、多尺度排序（MSO）
专题八 生物多样性分析 1、生物群落的稀疏度分析 2、生物群落的alpha、beta和gamma多样性 3、群落功能多样性、功能组成和谱系多样性
注：请提前自备电脑及安装所需软件
③MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用
系统地学习MATLAB编程可视化与绘图-及在生态环境中的数据处理应用，更快地掌握各种数据处理分析以案例实操的形式呈现讲解，更快熟悉数据处理及其分析方法，希望通过本次课程能进一步提高科研工作者对于人工智能及其MATLAB实现方法有更高的认识及实践应用。
专题一、MATLAB编程入门 要点：介绍、案例演示、软件界面、语法基础、基本运算等
专题二、MATLAB编程入门 要点：脚本编写、函数调用、循环控制、代码调试、文件读写等
专题三、MATLAB可视化与绘图 要点：交互式绘图、编程绘图、时序数据、三维数据、动画制作等
专题四、时间序列数据处理与案例分析 要点：时间尺度、平滑插值、统计分析、参数拟合等 案例：野外站时间序列长期观测数据分析等
专题五、图像视频数据处理与案例分析 要点：文件类型、特征提取、图像分类、图像匹配、视频处理等 案例：野外植被物候相机观测数据分析等
专题六、地图矢量数据处理与案例分析 要点：地理空间数据、地图投影与变换、地图可视化等 案例：植被斑块动态观测数据分析等
专题七、遥感影像数据处理与案例分析 要点：非成像光谱、无人机航拍、卫星遥感影像等 案例：植被高光谱数据处理、无人机/卫星影像处理等
专题八、三维点云数据处理与案例分析 要点：点云文件读写、可视化分析、点云数据处理等 案例：无人机激光雷达点云数据处理与分析等
专题九、生态环境数值模型与案例分析 要点：生态环境系统过程模型、微分方程构建与求解等
注：请提前自备电脑及安装所需软件
④基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境应用
基于R语言piecewiseSEM程序包，通过理论讲解和实际操作相结合的方式，由浅入深地系统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示的全过程。我们筛选大量经典案例，这些案例来主流期刊，具有很大的参考和借鉴价值。训练内容包括R语言入门、结构方程模型原理简介、piecewise包简介及应用案例、非正态分布变量分析、嵌套/分层/多水平数据分析、重复测量和时间数据分析、空间自相关数据分析、系统发育数据分析、复合变量分析、分类变量、非线性数据及数据分组分析。
本教程适合R语言和结构方程模型的初学者，也适合对结构方程模型有高阶应用需求的研究生和科研人员，内容的设置是基于多年来与学员沟通和交流，使大家能够利用piecewiseSEM解决构建结构方程模型过程中的众多困扰。
专题1 R/Rstudio简介及入门【提供视频、教材、相关案例数据代码】 (1)R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等 (2)R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等 (3)R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse） (4)R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储
专题2 结构方程模型（SEM）介绍【提供视频、教材、相关案例数据代码】 (1)SEM的定义、生态学领域应用及历史回顾 (2)SEM的基本结构 (3)SEM的估计方法 (4)SEM的路径规则 (5)SEM路径参数的含义 (6)SEM分析样本量及模型可识别规则 (7)SEM构建基本流程
专题3 piecewise包简介及应用案例 (1)结构方程模型在生态学研究中的应用介绍及要点回顾 (2)piecewiseSEM结构方程模型基本原理 (3)piecewiseSEM结构方程模型构建应用案例
专题4 piecewiseSEM非正态分布变量分析 (1)非正态分布数据VS非正态分布变量 (2)piecewiseSEM处理非正态变量的注意事项 (3)piecewiseSEM处理二项分布和泊松分布案例
专题5 piecewiseSEM嵌套/分层/多水平数据分析 (1)嵌套/多水平/分层数据概述 (2)piecewiseSEM与混合/多水平/分层模型的结合 (3)均衡和不均衡结构嵌套/多水平/分层数据结构方程实例
专题6 piecewiseSEM处理重复测量和时间数据 (1)时间重复测量数据特点简介 (2)时间/重复测量数据的自相关问题 (3)piecewiseSEM处理时间自相关问题实例
专题7 piecewiseSEM处理空间自相关数据 (1)数据空间自相关概述 (2)piecewiseSEM处理空间自相关数据基本原理 (3)piecewiseSEM处理空间自相关问题实例
专题8 piecewiseSEM处理系统发育数据 (1)系统发育相关问题介绍 (2)系统发育相关数据纳入结构方程模型实现途径 (3)piecewiseSEM系统发育相关数据纳入结构方程实例
专题9 piecewiseSEM复合变量（composite）分析 (1)复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析 (2)piecewiseSEM复合变量分析实现途径 (3)piecewiseSEM复合变量分析案例
专题10 piecewiseSEM处理分类变量 (1)分类变量介绍 (2)分类变量路径系数含义及表达方式 (3)外生变量为分类变量分析案例
专题11 piecewiseSEM非线性关系数据分析 (1)非线性数据简介 (2)piecewiseSEM处理非线性数据途径及案例 (3)piecewiseSEM处理变量间交互作用关系方式及案例
专题12 piecewiseSEM数据分组（multigroup）分析 (1)分组数据vs分类变量vs交互作用 (2)数据分组分析实现途径 (3)二分组及多分组模型分析及结果表达 (4)分组分析案例
注：请提前自备电脑及安装所需软件
⑤R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用
本教程包括回归及结构方程模型概述及数据探索；R和Rstudio简介及入门和作图基础；R语言数据清洗-tidyverse包；贝叶斯回归与混合效应模型；贝叶斯空间自相关、时间自相关及系统发育相关数据分析；贝叶斯非线性数据分析;贝叶斯结构方程模型及统计结果作图等。
不仅适合R语言和生态环境数据统计分析初学者，也适合有高阶应用需求的研究生和科研人员。将通过大量实例讲解，使大家能应对科研工作中复杂数据局面，选择合适模型，提高数据分析能力。
注：请提前自备电脑及安装所需软件
更多应用
包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...
ChatGPT科研绘图丨土壤概念图、地球氮循环概念图、病毒、植物、动物细胞结构图、全球植被类型分布图、基金项目书概念图-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞19次，收藏19次。可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者的第二大脑。_chatgpt科研绘图https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135951245?spm=1001.2014.3001.5502如何利用ChatGPT处理文本、论文写作、AI绘图、文献查阅、PPT编辑、编程等-CSDN博客文章浏览阅读1.5k次，点赞29次，收藏24次。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题，ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导，提高编程效率和准确性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议，甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力，您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135197513?spm=1001.2014.3001.5502遥感影像数据处理分析软件与ChatGPT集成、多光谱数据分析与实践、高光谱数据分析与实践-CSDN博客文章浏览阅读831次，点赞20次，收藏21次。重点介绍ChatGPT在遥感中的应用，人工智能在解释复杂数据、提供见解和帮助决策过程方面的多功能性和强大性，这些都对遥感应用领域，比如环境监测、灾害管理、城市规划等至关重要。ChatGPT先进人工智能模型的开发，开辟了该领域的新领域。本课程全面介绍ChatGPT先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136182592?spm=1001.2014.3001.5502★关 注【科研充电吧】公 众 号，获取海量教程和资源
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