原文链接：基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247606139&idx=4&sn=f94ec30bfb5fa7ac0320403d49db3b66&chksm=fa821e9ccdf5978a44a9ba96f6e04a121c0bbf63beea0940b3

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。 基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析 (qq.com) 【亮点】： 1、理论与实践结合：设计旨在

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。 【目标】： 1、理解物种分布模型的基本原理：理解物种分布模型（SDMs）的理论基础，包括模型的种类、用途以及在生态研究和环境管

随着生物多样性全球大会的举办，不论是管理机构及科研单位、高校都在积极准备，根据国家林草局最新工作指示，我国将积极整合、优化自然保护地，加快推进国家公园体制试点，构建以国家公园为主体的自然保护地体系。针对我国目前已有自然保护区普遍存在保护目标不明确、保护成效低下和保护空缺依然存在等问题，科学的鉴定生物多样性热点保护区域与保护空缺显得刻不容缓。 BIOMOD2提供运行多达10余种物种分布模拟模型，模拟