第一章：理论基础与工具介绍

生态模型的基本概念：生态模型是研究物种与环境之间相互关系的重要工具，其中物种分布模型（SDMs）在生物多样性保护、生态保护规划以及气候变化响应研究中具有关键作用。SDMs通过整合物种出现记录和环境变量数据，模拟并预测物种潜在的地理分布格局。

BIOMOD2 简介：BIOMOD2 是一个基于 R 语言开发的功能强大的软件包，专门用于构建、评估和投影物种分布模型。它支持多种建模方法，包括广义线性模型（GLM）、广义可加模型（GAM）、支持向量机（SVM）以及最大熵模型（MaxEnt）等，能够灵活应对不同生态问题的研究需求。自推出以来，该工具不断更新完善，在全球变化生物学领域得到广泛应用。

R语言核心功能入门：作为数据分析和统计建模的重要平台，R 提供了丰富的生态分析工具。主要包括：数据的导入与导出、科学计算能力、空间地理数据处理（如栅格与矢量数据操作），以及多样化的数据可视化手段，为后续建模工作提供坚实的技术支撑。

第二章：数据获取与预处理流程

常用地球科学数据类型及其来源：

• 物种分布数据：来源于野外调查、标本馆记录或公共数据库（如GBIF），通常包含物种名称、经纬度坐标及观测时间等信息。
• 环境变量数据：可分为地面观测站点数据和遥感影像数据，涵盖气候、地形、土地利用等多种因子，常从WorldClim、CHELSA 或 MODIS 等平台获取。

基于 R 的数据预处理步骤：

1. 数据提取：根据研究区域和目标物种，批量提取对应环境层数据，确保空间一致性。
2. 数据清洗：去除重复记录、纠正坐标错误、统一数据格式，提升输入数据质量。
3. 特征变量选择：采用相关性分析避免多重共线性，并结合主成分分析（PCA）等降维技术筛选最具代表性的环境变量，以优化模型效率与稳定性。

第三章：模型构建与性能评估

机器学习基础与 R 实践：机器学习通过算法从数据中自动学习规律，广泛应用于生态预测。其基本流程包括训练集划分、模型训练、参数设定与结果验证。常见的算法有随机森林、支持向量机、神经网络等。

单一模型的应用示例——最大熵模型（MaxEnt）：该方法利用物种存在点和背景数据，结合环境变量推断适宜生境，特别适用于仅有存在记录而无缺失数据的情况。

biomod2 包的工作原理与结构组成：该程序包采用模块化设计，整合了数据准备、模型训练、交叉验证、投影预测等多个环节，支持多算法并行运行，便于比较不同模型的表现。

实操环节：构建首个物种分布模型：用户可在 R 中加载数据后，选择合适的建模算法（如 GLM、BRT 或 MaxEnt），设置相关参数，完成模型训练过程。

模型评估策略：使用接收者操作特征曲线（ROC）及 AUC 值量化模型区分能力，辅以Kappa系数、TSS指数等指标综合判断模型精度与可靠性。

第四章：模型优化与集成预测

典型算法的参数调优：针对随机森林、最大熵等常用模型，可通过网格搜索或交叉验证方式调整关键参数（如学习率、树的数量等），从而提升模型拟合效果和泛化能力。

多模型集成方法：将多个独立模型的结果进行整合（如平均法、加权集成或堆叠法），有助于降低单一模型偏差，增强预测结果的稳健性和准确性。

物种分布特征预测：基于优化后的单一模型或集成模型，可对未来气候情景下的物种分布格局进行投影分析，揭示气候变化可能带来的生态影响。

实战练习：参与者可使用提供的示例数据或自带数据集，动手实现从模型训练到多模型集成的完整流程，加深对建模过程的理解。

第五章：结果解读与案例应用

结果分析内容：包括当前物种分布热点区域识别、主导环境因子解析、以及未来分布趋势预测。通过对模型输出的响应曲线和变量贡献度分析，深入理解环境驱动机制。

科学制图展示：利用 R 中的绘图工具（如ggplot2、rasterVis）生成高质量图形，包括物种分布栅格图、环境变量重要性柱状图、降维分析结果图（如PCA图谱）等，提升成果表达的专业性。

案例研究：通过实际案例演示如何将所学技能应用于真实生态问题，例如濒危物种保护优先区划定、入侵物种扩散风险评估等，帮助学习者掌握从数据到决策的完整分析链条。