XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMaxent
enmsdmx.pdf
描述实现了物种分布建模和生态利基建模，包括：偏差校正，空间交叉验证，模型评估，栅格插值，生物插入式``''''（````速度''''（由射手代表的``质量''的运动的速度和方向），跨度的时间序列介绍了跨度的记录。包装的核心是一组``训练''功能，它们会自动优化基于模型复杂性的可用发生数量。这些算法包括Maxent，MaxNet，增强的回归树/梯度增强机，广义添加剂模型，广义线性模型，天然花纹和随机森林。为了增强与其他建模软件包的互操作性，未创建新类。该软件包可与“ ProJ6”大地测量对象和坐标参考系统一起使用。
DIMO：物种分布建模
Dimo包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个应计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个数据anguilla。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 Biocli 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5个生物群。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6盒。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4 Biocli。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5个生物群。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6盒。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5个生物群。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6盒。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 calc.deviance。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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伪球菌）在气候变化下
摘要：对Viburni的潜在分配范围和管理策略知之甚少。基于历史分布数据和环境因素，本研究预测了使用Maxent（最大熵）在不同气候变化情景下传播的潜在适合viburni的区域。结果表明，最冷的季度（BIO19），降水季节性（BIO15）和最湿季度的平均温度（Bio8）的降水是确定viburni分布的最重要的环境因素。在当前的气候条件下，其潜在的适当地区是中国南部，整个日本，北美（尤其是美国东部），南美西南部，地中海沿岸和欧洲大部分地区，非洲中部，即撒哈拉沙漠沙漠南部，以及澳大利亚南部海岸。预计适合这种害虫的栖息地的总面积将来会增加。为了防止P. viburni的传播和传播，需要加强对南部港口的害虫的监测和隔离措施。
预测Bubalus Mindorensis的合适栖息地（Heude ...
Tamaraw（Bubalus Mindorensis）是一种濒临灭绝的牛，是菲律宾Mindoro Island的特有的。使用Maxent算法使用物种分布模型（SDM），该研究旨在对塔玛拉夫的分布进行全面分析，以预测当前气候条件下的潜在地理范围（1970-2000）和两种未来的气候变化方案：SSP1-2.6和SSP1-2.6和SSP3-7.0.0（2081-2100）。总共使用24个发生点和12个环境变量用于模型调整，并使用enmeval和去除高度相关的变量。最温暖的季度（BIO10）和年降水量（BIO12）的平均温度最高，并且对三种气候场景的贡献最为常见，其可接受的AUC值范围为0.95-0.97。当前的研究有助于识别高价值优先领域，以建立塔玛拉夫保护的生物多样性走廊，并制定策略，以减轻难以捉摸的牛面临的威胁。
关于物种分布映射和生态学的教程...
在过去的十年中，获得全球数据的访问越来越重要，对于研究，可以以宏观的范围深入了解各种生物学，环境和社会问题。数字化大大增强了标本室数据在分析物种分布数据和生态生态位模型中的使用。然而，对于初学者而言，使用开源软件的建模和映射方法的来源非常缺乏。我们创建了一个可复制且彻底的教程，以可视化物种发生数据和探索性分析，该分析是由具有广泛背景和水平的本科生开发的。本教程集成了开源程序QGIS，Maxent和R来开发使用苔藓植物作为案例研究的分发图，以促进开源软件和远程访问学习的可访问性。本教程已经为稀有伊利诺伊州苔藓植物的分布建模提供了进一步研究的基础，以更好地了解气候变化的潜在影响。
enmeval.pdf
描述在用户定义的设置（即调整）的所有组合上运行生态利基模型，执行交叉验证以评估模型，并返回数据表以帮助选择最佳模型设置，以平衡拟合优点和模型复杂性。还具有空间（或没有）以交叉验证分配数据的功能，以绘制重新销售的多个可视化，以估算效率和效果大小，以估算性能群体的显着性和效果大小，并计算模型预测之间的重叠范围。包装最初是为Maxent模型制造的（Phillips等人。2006，Phillips等。 2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。 广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。2006，Phillips等。2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。
Cydalima Perspectalis扩展区域的预测性确定
黄杨木被用作各个领域的原材料来源，并以其生态特性为大自然做出了巨大贡献，它正由于害虫而灭绝，主要是由于虫蛾（Cydalima Perspectalis），不受控制的切割，真菌干燥和疾病。除此之外，气候变化还对生物多样性和许多物种的分布起负面作用。因此，需要采取必要的措施来最大程度地减少气候变化对物种的影响。在这项研究中，使用了借助现场研究和文献获得的45个黄杨木位置的信息。通过现场研究观察到在这些位置的Cydalima Perspectalis的存在。数据获取后，黄杨木的当前潜在分布区（Buxus spp。）及其害虫，即自然散布在Türkiye的黄杨幼蛾（Cydalima Perspectalis），是使用Maxent 3.4.4程序和从Google Earth Engine（GEE）平台获得的WorldClim V1数据库进行了建模的。根据建模结果，预计害虫将主要在黑海地区和西马马拉地区和黄杨木（Buxus spp。）有望在爱琴海和地中海地区传播。还观察到，当前位置在很大程度上与潜在的分布区域重叠。
未来气候场景下的森林兰花：栖息地适用性建模，以告知保护策略
摘要：Orchidaceae是世界上最大，最多样化的开花植物家族之一，但也是最受威胁的植物之一。气候变化是植物分布的全球驱动力，可能是它们在某些地区消失的原因。森林兰花与特定的生物和非生物环境因素有关，这会影响其局部存在/不存在。这些条件的变化可能导致物种分布的显着差异。我们研究了属于不同属（头孢烷，epipactis和limodorum）的三个森林兰花，以在北部阿平宁斯的保护区（PA）中的潜在当前和未来分布。根据仅存在的数据为每个物种构建了一个栖息地适用性模型，并将最大熵算法（Maxent）用于建模。气候，媒介，地形，人为和土地覆盖变量被用作环境预测因子，并在模型中处理。目的是确定最大程度地影响当前物种分布的环境因素，以及可能包含适合为森林兰花提供避难所的栖息地的地区，并在未来情况下确保其生存。这将使PA当局能够决定是否将更多资源投资于保护受威胁物种的潜在避难的地区。
角树的潜在地理分布（Ceratonia ...
引言正在进行的全球变暖已经在改变植物物种的生长和地理分布（Doblas-Miranda等，2017； Vellend等，2017）。鉴于当前的快速变暖速率，预计全球温度将在2030年至2050年之间升高 +1.5°C（IPCC，2018年）。气候变化对自然生态系统的影响会导致植物物种地理分布范围的扩张，减少或变化（Lenoir等，2008）。因此，这些影响可能会对陆生能，水通量以及CO 2排放产生重大影响（Forzieri等，2020）。此外，这种变暖正在影响各个层面的生物多样性，从个人和社区到整个生态系统（Franklin等，2017）。在地中海地区观察到的，自然生态系统特别受到全球变暖和极端气候事件的影响（Doblas-Miranda等，2017； Lionello and Scarascia，2018）。因此，在预计的气候变化情景下对植物物种的地理分布的理解非常感兴趣（Franklin等，2017），特别是对于制定适应性良好的保护和管理计划的发展（Kozak等，2008）。评估植物物种对气候变化的脆弱性，物种分布模型（SDM）通常被越来越多地使用。这些模型通过基于环境因素插值和推断其分布来预测物种的地理范围（Guisan等，2017； Pecchi等，2019）。此外，物种分布模型为自然资源的保护和管理提供了全面的基础（Sinclair等，2010； Qin等，2017）。当前，有许多可用的SDM方法，例如Bioclim（Bioclimatic建模），域（域环境包膜），GAM（广义加性模型），MARS（多变量自适应回归光谱）和Maxent（Maxtainter（Maximak）（最大值）（Pecchi等人，2019年）。中，Maxent算法（Phillips等，2006）在提供仅存在的数据时提供了可靠的适合性结果，并且在处理广泛分布和稀有物种的出现方面具有很高的灵活性（Elith等，2006; Moukrim等，2019; Kassout等，2019; Kassout等，20222a）。例如，最大的熵模型已用于预测宏观生态模式（Harte，2011年），物种丰度分布（White等，2012），基于特质的社区组装（Shipley等，2011）和物种生态位模型在多个尺度上（Elith等，2010; Guisan等，2017，2017年）。Ceratonia Siliqua L.（豆科植物）是一种常绿，嗜热和二元的地中海果树（Batlle和Tous，1997; Baumel et al。，2018; Kassout等，2023），有一些稀有的Hermaphrodite和单调的案例（Batle and Batle和Toble和Tous）（1997）。Cacob（C。C. silliqua）是一棵缓慢生长的长树，对干旱具有很高的抵抗力，但对极度寒冷的抵抗力有限（Batlle和Tous，1997），这有助于其重要的遗传多样性（Viruel等，2019）和