Science子刊！再现生态统计学超强应用技巧，R结构方程、生物群落统计分析、R-Meta分析核心技术、大尺度空间模拟与预测

学术 2024-11-08 10:02 江苏

内容导读

1、R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图实践技术应用培训班

2、2024最新R语言结构方程模型（SEM）在生态学领域中的实践应用培训班

3、2025年国自然基金项目撰写技巧与ChatGPT融合应用培训班

4、双碳目标下DNDC模型建模方法及在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中的实践技术应用培训班

5、AI赋能R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表"培训班

6、【高分论文密码】AI赋能大尺度空间模拟与不确定性分析及数字制图高级研修班

7、流域碳中和实践技术高级培训班

微信咨询：杨老师 15383229128 微信同号

R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图实践技术应用培训班

培训时间：2024年11月16日-17日、23日-24日、30日

R 语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。本课程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径（详见教学内容）。课程的主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数据整理到分析结果展示的完整科学研究数据分析过程，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》及《统计结果作图》进行了组合（7合1）。本课程不仅适合R语言和生物群落（生态）数据统计分析的初学者，同样适合有高阶应用需求的研究生和科研人员。课程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。课程分为6个单元，共计14个专题，计划授课5天，具体如下：

教学特色

1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性；
2、技巧方法讲解，提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放；

3、与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；

发票证书

►学时证书：

参加培训的学员可以获得《生物群落统计分析技术应用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。

证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。

►提供发票:

1、发票类型:增值税普通发票/增值税专用发票

2、发票选择:会议费、培训费、技术咨询费、资料费

3、报销文件:配有盖章文件【与发票项目对应】

授课内容

专题一：R和Rstudio简介及入门和作图基础

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、整理及存储等

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

专题二：R语言数据清洗-tidyverse包应用

1）tidyvese简介：tidyr、dplyr、readr、%>%等

2）文件操作：不同格式文件读取、多文件同时读取等

3）数据筛选：行筛选、列筛选、条件筛选（字符操作）等

4）数据生成：数据合并、数据拆分、新数据生成（字符操作）等

5）长宽数据转换、空值（NA）等填充及删除、分组、排序及汇总等

专题三：群落数据准备及探索分析

1)生物群落数据准备：物种组成、环境变量、物种功能属性、系统发育树等

2)生物群落数据检查：缺失值和离群值（outliers）等-避免模型错进错出（GIGO）

3)物种多样性计算：物种多样性（TD）、功能多样性（FD）和系统发育多样性（PD）

4)物种相似/相异矩阵关联测度介绍

第二单元多元统计分析

专题四：群落数据非约束排序-PCA、CA、PCoA、NMDS

1）生物群落数据非约束排序分析简介

2）案例1鱼类生境数据排序：PCA

3）案例2鸟类物种组成数据的排序：CA、PCoA和NMDS比较

专题五：群落数据约束排序-RDA、dbRDA、CCA、4th Corner

1）生物群落数据约束排序简介：非对称约束排序VS对称约束排序

2）案例1景观、斑块及生境因子蛾类群落分布的解释：RDA、dbRDA或CCA选择+变差分解

3）案例2物种有无（0，1）数据约束排序：dbRDA

4）案例3物种组成、物种属性及环境因子的相关分析-第四角分析（4th Corner）

专题六：群落数据分组分析: 等级/非等级聚类（HC/NHC）、PERMANOVA等

1）生物群落数据的聚类及差异分析概述

2）案例1鸟类生境数据的等级和非等级聚类：KMEANS和HCLUST

3）案例2乌龟适宜生境差异检验（2组比较）及解释：PERMANOVA、MRPP、ANOSIM及Dispersion test

4）案例3环境梯度下微生物组成差异分析（多组比较）及解释：MRPP及Dispersion Test

5）案例4 药物对肠道微生物群落影响：PCoA+PERMANOVA

第三单元机器学习

专题七：群落数据随机森林（Random Forest）模型-分类VS回归

1）随机森林（Random Forest）模型简介

2）随机森林模型分析基本流程-分类VS回归

3）案例1 随机森林分类及重要变量选择：RFM-classification

4）案例2 随机森林回归模型及变量重要性评估：RFM-regression

5）案例3 物种多维形态属性与生态属性的关联关系：PCA+PCoA+LDA+RFM综合案例

第四单元回归及混合效应模型

专题八：一般线性模型（lm）

1）基本形式、基本假设、估计方法、参数检验、模型检验

2）案例1不同鱼类游速的回归、方差及协方差分析

3）案例2决定海洋植食性鱼类多样性的决定因子-模型验证

4）案例3淡水鱼丰度的环境因子的筛选-逐步回归（model selection）

专题九：广义线性模型（glm）

1）广义线性混合效应模型基本原理、建模步骤及流程

2）案例1有无（0，1）数据的逻辑斯蒂模型-二项分布

3）案例2海豹年龄与攻击行为的关系-0，1数据转化为比率数据分析

4）案例3 物种多度分布环境解释-计数数据泊松、负二项、零膨胀、零截断模型

专题十：线性混合效应模型（lmm）

1）混合效应的基本原理及分析基本流程、步骤及实现

2）案例1分层数据物种多样性决定因素-模型构建流程、模型预测及诊断

3）案例2：多因素实验（分层数据）的多重比较

专题十一：广义线性混合效应模型（glmm）

1）广义线性混合效应模型基本原理、建模步骤及流程

2）案例1蝌蚪“变态”与否（0，1）的多因素分析-逻辑斯蒂混合效应模型

3）案例2虫食种子多度影响因素的多变量分析-泊松混合效应模型

4）广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择：泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型

专题十二：空间、时间及系统发育相关回归-数据自相关（autocorrelation）分析

1）数据自相关问题简介：时间、空间和系统发育相关介绍

2）案例1森林植物多样性分布格局的空间自相关修正

3）案例2不同年份鸟类多度的时间自相关修正

4）案例3系统发育相关在虾类多度分布分析中作用

第五单元结构方程模型

专题十三：结构方程模型（SEM）：lavaan和piecewiseSEM-多变量直接和间接效应及因果关系

1）结构方程模型简介：定义、历史、应用、估计方法、模型可识别规则及样本量要求等

2）案例1群落物种丰富度恢复的直接及间接效应（direct and indirect effects）：SEM分析基本流程-lavaan vs piecwiseSEM

3）案例2环境异质性和资源可获得性对不同演替阶段林下维管植物多样性的影响：模型调整、比较、评估及结果展示

4）案例3人类活动、环境条件、物种属性对动物领域大小相对贡献（relative roles）：混合模型、嵌套结构、分组分析及分类变量SEM实现

第六单元统计结果作图

专题十四：群落数据及统计分析结果作图（ggplot）、排版及发表质量图输出

1）群落数据及统计分析结果作图数据准备：结果提取与作图数据整理

2）聚类分析及分组差异检验图：聚类结果图、热图（heatmap）、分组差异检验结果图

3）PCA、CA、PCoA及NMDS等非约束排序图：排序图和双序图（biplot）

4）RDA、db-RDA及CCA等约束排序图：三序图（triplot）和韦恩图（venn）

5）回归和混合效应模型分析结果图：散点图、箱线图、柱状图及提琴图等

6）结构方程模型结果图表达方式

报名方式

请微信咨询：15383229128 微信同号

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培训时间：2024年11月16日-17日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

课程安排

学习内容

专题一

国自然项目介绍

1.1项目介绍

1.2接收情况

1.3受理情况

1.4近五年资助情况

1.5国自然项目解读

1.6省级项目解读

1.7博后项目介绍

专题二

基金的撰写技巧（从申请人的角度，带你一次入门）

2.1 问题属性与评阅标准

2.2 前期准备工作-如何去选题

2.3 项目撰写

2.3.1 题目的设计

2.3.1.1 题目确定：如何设计一个合适的题目

2.3.2 项目的研究内容、研究目标，以及拟解决的关键科学问题

2.3.2.1 研究内容的四点注意事项

2.3.2.2 研究目标如何精准定位

2.3.2.3 关键科学问题的提炼方法-一个行之有效的小技巧

2.3.3 拟采取的研究方案及可行性分析

2.3.3.1 研究方案：如何安排总述与总图

2.3.3.2 技术路线：如何将技术细节做到一一对应

2.3.3.3 可行性分析：如何通过三个维度分析到位

2.3.4 本项目的特色与创新之处：多个角度分析

2.3.5 年度研究计划与预期成果：

2.3.5.1 研究计划如何布局推进

2.3.5.2 预期成果有哪些细微区别

2.3.6 研究基础与工作条件

2.3.6.1研究基础-如何突出与代表作的联系

2.3.6.2工作条件-如何充分展现平台优势

2.3.7 其他注意事项

专题三

基金的专项技巧（从评审专家的角度，带您逐一突破）

3.1 了解评审专家的视角

3.2 最关键的细节-摘要的写法

3.3 如何挑选的五篇代表作

3.4 手把手带你画技术路线图

3.5 如何合理安排研究经费

3.6 其他备受关注的问题

3.7 最后的自查-自查十连问

专题四

ChatGPT在基金撰写中的妙用

4.1 ChatGPT高效搜索

4.2 ChatGPT梳理文献

4.3 ChatGPT选择基金题目

4.4 ChatGPT生成基金提纲

4.5 ChatGPT助力摘要书写

4.6 ChatGPT形成文献综述

4.7 ChatGPT推荐研究方向

4.8 ChatGPT扩写基金内容

4.9 ChatGPT精简基金内容

4.10 ChatGPT润色基金文字

4.11 ChatGPT仿写指定风格

4.12 ChatGPT降重文本内容

4.13 ChatGPT搜索关键图片

4.14 ChatGPT分析评审意见

4.15 ChatGPT开发科研工具

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

培训时间：2024年11月18日-23日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

夯实基础：专题1：R/Rstudio简介及入门【课前学习、提供学习资料】

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

夯实基础：专题2：结构方程模型（SEM）介绍【课前学习、提供学习视频资料】

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：R语言SEM分析入门：lavaan VS piecewiseSEM

1)结构方程模型在生态学研究中的应用介绍及模型要点回顾

2)结构方模型估计方法：局域估计和全局估计的基本工作原理、主要区别及应用情景分析

3)案例群落物种丰富度恢复的直接及间接效应（direct and indirect effects）：SEM分析基本流程-lavaan vs piecwiseSEM

（1）模型建立

（2）模型拟合

（3）模型评估

（4）结果展示

课后练习：1.根据元模型（meta-model）构建模型

2.课后练习：火烧干扰后植物群落恢复直接、间接及调节效应分析

专题4：SEM全局估计（lavaan）在生态学领域高阶应用

案例1：湿地生态系统初级生产力的直接和间接效应分析

（1）问题提出、元模型构建

（2）模型构建及模型估计

（3）模型评估：路径增加和删减原则、最优模型筛选方法

（4）结果表达

案例2：火烧干扰后植物群落恢复效果评估-数据缺失和正态性不足数据处理-

案例3：放牧对海拔与生物量关系的影响分析-数据分组分析

案例4：农业用地比例对河口水草多度影响-数据分层/嵌套分析

课后练习：环境异质性和资源可获得性对不同演替阶段林下维管植物多样性的影响

专题5：SEM潜变量分析在生态学领域应用

1)潜变量的定义、优势及应用背景分析

2)潜变量分析实现基本原理

3)案例1：海岸带米草群落生态恢复表现评估-单潜变量模型构建

4)案例2：城市景观中土地利用对有花植物资源和访花昆虫的直接与间接影响-多个潜变量模型构建

课后练习案例：植物多样性、能量梯度及环境梯度对动物多样性格局的影响-构建动物多样性潜变量

专题6：SEM复合变量分析在生态学领域应用

1)复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析

2)复合变量分析实现途径

3)案例1：生态力与生物多样性形成机制分析-土壤理化因子的多复合变量构建

4)案例2：火烧后植被恢复对物种丰富度影响-复合变量解决非线性问题

5)案例3：气候暖化、海平面上升对湿地植物群落的复合影响-复合变量解决交互作用问题

课后实例讲解：植物群落物种多样性是否会提高其对入侵植物的抵抗力-多复合变量实现

专题7：局域估计SEM -piecewiseSEM及生态学领域高阶应用

1)piecewiseSEM对内生变量为二项及泊松分布数据的分析

2)混合效应模型+时间自相关问题：气候波动对海草床生态系统食物网结构影响

3)空间自相关问题：NDVI空间变化与气候和多样性关系

4)系统发育相关问题：物种属性、社会性进化特征对海虾领域范围和多度影响-

5)分组数据、交互作用、非线性关系问题分析（实例数据同专题4和6）

课后练习案例：人类活动、环境条件、物种属性对动物领域大小相对贡献-分组分析和分类变量处理

专题8：贝叶斯SEM在生态学领域应用

1)贝叶斯（bayes）方法简介

2)R语言贝叶斯SEM实现程序包blavaan和brms介绍

3)案例1：气候及生态位重叠程度对田鼠物种丰富度影响：模型比较、直接和间接效应计算（blavaan）

4)案例2：火烧后对植被恢复影响因素-模型拟合、模型比较和评估（brms）

课后练习案例：生物地理历史因素对北半球森林的初级生产力的影响（brms）

注：以上各章节内容均有代码及数据分析实操。

培训时间：2024年11月23日-24日、30日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

专题一：AI+Meta分析的选题与检索、寻找科学问题

1、AI大模型助力Meta分析的选题与文献检索

1)什么是Meta分析

2)Meta分析的选题策略

3)精确检索策略，如何检索全、检索准

4)文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准

5)文献数据获取技巧，研究课题探索及科学问题的提出

6)文献计量分析CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix及研究热点分析

7)AI大模型的发展与底层逻辑

8)AI大模型的高级提问框架

9)AI大模型助力寻找科学问题

专题二：AI助力Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

2、Meta分析的常用软件/R语言基础及统计学基础

1)R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用

2)AI大模型助力，实现R语言基本操作与数据清洗

3)统计学基础和常用统计量计算（sd\se\CI）、三大检验（T检验、卡方检验和F检验）

4)传统统计学与Meta分析的异同

5)R语言Meta分析常用包及相关插件讲解

从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。

专题三：AI+R语言Meta效应值计算与图形绘制

3、AI大模型助力R语言Meta效应值计算

1)R语言Meta分析的流程

2)各类meta效应值计算、自编程序和调用函数的对比

连续资料的lnRR、MD与SMD

分类资料的RR和OR

3）R语言meta包和metafor包的使用

4）如何用R基础包和ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四：如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建

4、AI大模型助力R语言Meta分析与混合效应模型（分层模型）构建

1)Meta分析的权重计算

2)Meta分析中的固定效应、随机效应

3)如何对Meta模型进行统计检验和构建嵌套模型、分层模型（混合效应）

4)Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析

5)使用Rbase和ggplot2绘制Meta回归图

专题五：AI+R语言Meta诊断分析进阶

5、AI大模型助力R语言Meta诊断进阶

1)Meta诊断分析（t²、I²、H²、R²、Q、QE、QM等统计量）

2)异质性检验及发表偏移、漏斗图、雷达图、发表偏倚统计检验

3)敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh图

4)风险分析、失安全系数计算

5)Meta模型比较和模型的可靠性评价

6)Bootstrap重采样方法评估模型的不确定性

7)如何使用多种方法对文献中的SD、样本量等缺失值的处理

AI大模型复现Science最新Meta分析案例

专题六：AI+R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯Meta分析

6、AI大模型助力R语言Meta分析的不确定性

1)网状Meta分析

2)贝叶斯理论和蒙特拉罗马尔可夫链MCMC

3)如何使用MCMC优化普通回归模型和Meta模型参数

4)R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms

5)贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七：AI+Meta机器学习方法应用

7、AI大模型助力机器学习在Meta分析中的应用

1)机器学习基础以及Meta机器学习的优势

2)Meta加权随机森林（MetaForest）的使用

3)使用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据训练与测试

4)如何判断Meta机器学习使用随机效应还是固定效应以及超参数的优化

5)使用Meta机器学习进行驱动因子分析、偏独立分析PDP

专题六：AI+R语

专题八：讨论与答疑

注：以上各章节内容均有代码及数据分析实操。

培训时间：2024年12月7日-8日、14日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

专题一、AI+R语言空间数据及数据挖掘关键技术【讲解与实践】

1、AI大模型使用及R语言空间数据讲解及应用特点

1) AI大模型算法结构和底层逻辑

2) AI大模型超实用的通用提示词和高级提问框架

3) R语言基础与数据科学

4) R空间矢量数据

5) R栅格数据

2、R语言空间数据挖掘关键技术讲解

专题二、AI+R语言空间数据高级处理技术【讲解与案例实践】

1、AI大模型助力R语言空间矢量数据处理（sp、sf）

1) 点、线、面数据

2) 空间矢量数据的坐标系定义、转换

3) 空间矢量数据的裁剪、相交与合并

4) 空间矢量数据的数值计算

2、R语言栅格数据处理（raster、terra）

1) 栅格数据的生成与数据管理

2) 栅格数据的坐标系转换

3) 栅格数据的裁剪、相交与拼接

4) 栅格数据的数值计算

3、R语言栅格数据与矢量数据的相互转换

专题三、AI+R语言多维时空数据处理技术、数据清洗整合和时间序列分析【讲解+案例实践】

1、AI大模型助力R语言多维时空数据的批量处理

1)
NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出

2) 多维空间数据的管理和批量处理

2、R语言时空数据清洗和整合

1)
时空大数据缺失值、重复值、异常值处理

2)
时空大数据插补方法

3) 近似采样方法，双线性插值法、最大近邻法等

3、大尺度高分辨率栅格数据的时间序列分析

1) 栅格尺度时间序列分析

2)
栅格尺度多时空回归方程构建

3) 栅格尺度趋势分析和突变检验

4) 栅格尺度时间自相似性和长期依赖性分析

案例一：全球气象栅格数据的提取、裁剪、重采样和输出

案例二：全球MODIS遥感数据产品的时间趋势分析

案例三：全球和中国土壤数据的分层处理和数据插补

案例四：浙江省高分辨率植被动态变化的时间趋势分析

专题四、AI+R语言地统计与空间自相关、空间插值方法【讲解+案例实践】

1、AI大模型助力地统计与空间自相关

1) 地理学三大定律

2) 空间自相关和地理加权回归

3) 地统计与空间模型

2、AI大模型助力空间插值方法

1) R语言反距离权重插值

2) 不同克里金方法比较

3) R语言克里金插值与半方差函数

4) R语言薄盘样条插值

案例一：全国尺度空间自相关计算和地理加权回归模型的构建

案例二：不同空间插值方法、不同空间模型的比较

案例三：基于不同插值方法的全国与区域气象数据降尺度处理

专题五、AI+机器学习与空间模型预测及不确定性评估【讲解+案例实践】

1、AI大模型助力R语言机器学习实现大尺度空间模拟与预测

1) 机器学习模型的构建（数据标准化、数据分割、超参数优化）

2)
环境变量的筛选和特征工程

3)
地形数据的计算

4)
机器学习大尺度空间模拟预测

5) 机器学习模型的空间交叉验证和自相关分析

6) 机器学习的空间外推的可靠性评估

案例一：R语言高层数据与地形数据的计算和提取

案例二：使用机器学习对空间数据进行聚类

案例三：利用环境变量数据构建贝叶斯模型和机器学习模型进行空间预测

专题六、AI+R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用【讲解+案例实践】

1、空间升、降尺度技术

2、多种机器学习模型空间模拟集成技术

3、使用多种机器学习进行空间降尺度

4、如何进行空间模拟的残差订正

案例：利用六种机器学习集成对温度、降水和辐射数据进行空间降尺度

专题七：AI+R语言空间制图一【讲解+案例实践】

1、AI大模型助力R语言空间做图——plot

2、AI大模型助力R语言空间做图——image、levelplot、spplot

专题六：AI+R语

专题八、AI+R语言空间做图二【讲解+案例实践】

1、AI大模型助力R语言空间做图——ggplot2

1) R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用

2) 使用ggplot2对sf数据继续空间制图

2、AI大模型助力R语言空间专题图——tmap、leaflet

专题九、讨论与答疑

1、练习

2、讨论与答疑

注：以上各章节内容均有代码及数据分析实操。

培训时间：2024年11月29日-12月1日、12月7日-8日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

课程安排

学习内容

专题一

流域碳中和及相关技术

1.1 双碳需求与流域碳中和

1.2 流域碳中和一般方法和模型

1.3 流域碳中和相关遥感和GIS技术

1.4 流域基础：DEM数据与水文分析提取流域边界

专题二

流域土地利用变化碳排放效应

2.1 土地利用变化碳排放估算的原理

2.2 大尺度土地利用变化数据的获取

2.3 高精度土地利用数据的制作

2.4 年际土地利用变化矩阵的制作

2.5 基于FLUS模型的土地利用变化模拟

2.6 土地利用变化下碳排放效应计算

2.7 基于InVEST模型的土地利用碳储量分析

专题三

流域生态系统碳库的遥感估算

3.1 碳储量（碳库）估算的方法与原理

3.2 遥感数据资源及下载

3.3 遥感数据的处理与特征参量的提取

3.4 特征参量重要性与敏感性分析

3.5 遥感回归模型的构建与碳储量估算

专题四

基于CASA模型的流域生态系统碳收支模拟

4.1 碳源/汇（碳平衡/碳收支）遥感指标(NEP，NPP等)基本概念

4.2 碳收支估算模拟的方法和原理

4.3 区域数据的获取与处理

4.4 遥感数据产品的获取与处理

4.5 基于CASA模型的NEP时空分布提取

专题五

基于DNDC的流域生态系统碳循环模拟

5.1 DNDC模型的下载与安装

5.2 DNDC驱动数据及制备

5.3 模型驱动与参量调整

5.4 基于遥感产品的参数优化估计

5.5 DNDC碳循环模拟结果分析

专题六

基于CMIP6的气候变化背景下流域碳循环评估

6.1 CMIP6数据简介

6.2 CMIP6数据下载

6.3 CMIP6数据显示

6.4未来气候变化下的流域碳循环评估

专题七

基于SWAT模型的流域碳循环模拟

7.1 SWAT模型介绍

7.2 SWAT模型数据制备

7.3 SWAT模型的建模

7.4 SWAT-C流域碳流失模拟

7.5 SWAT-DAYCENT流域尺度碳循环模拟

专题八

AI大模型助力流域碳中和应用

8.1 人工智能（AI）、机器学习、深度学习及大模型

8.2 目前常用大模型介绍

8.3 prompt提示词讲解

8.4 prompt最好的原则和策略
8.4项目及论文写作应用

8.5 AI助力流域碳中和应用场景（技术指导、Python编程、数据处理、快速制图、错误分析、分析报告等）

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

培训时间：2024年12月13日-16日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

培训时间：2024年11月26日-27日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

第一章、论文写作准备即为最关键

1、科技论文写作前期的重要性及其分类

2、AI工具如何助力学术论文

3、研究主题确定及提高创新性

兴趣与背景：选择一个您感兴趣且有背景知识的研究领域。

创新性：选题和研究设计阶段如何提高学术创新性的方法。

研究缺口：找出该领域中尚未解决的问题或研究空白。

如何找研究缺口？

可行性：确保选题在资源、时间和技术上是可行的。

4、文献检索与整理及AI等工具的融合应用。

1)查阅文献

中文文献：提供背景信息。

英文文献：深入了解国际研究现状和进展。

2)文献综述：

全面阅读：查阅与您的研究主题相关的文献，了解现有的研究成果和方法。

总结现状：总结当前的研究现状，找出研究的不足和未来的发展方向。

文献管理：使用文献管理工具（如EndNote、Zotero）来组织和管理您的参考文献。

选择工具：使用AI驱动的文献检索工具，如Semantic Scholar、Google Scholar，或文献管理软件如Zotero。

分析趋势：使用VOSviewer等工具进行文献计量分析，识别研究热点和趋势。

总结研究空白：记录现有研究的主要发现和不足之处，确定研究的缺口。

5、研究设计、数据整理与分析及AI工具辅助

1)获取数据

收集数据：通过实验、调查或数据挖掘等方法获取数据。

数据质量：检查数据的准确性和完整性，处理缺失值和异常值。

2)研究设计：

研究目标：明确研究的目标和问题。

假设：提出研究假设或研究问题。

实验设计：规划研究的实验或数据收集方法，包括实验设计、样本选择、数据类型等。

3) 分析数据

数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如标准化、归一化等。

数据分析：使用统计工具进行数据分析。

结合文献：对比已有文献，找出新发现和现象。

作图：通过图表展示数据结果，帮助解释发现。

4) 工具：选择AI或者合适的软件和工具进行数据处理和分析，如SPSS、R、Python等。

第二章、开启论文写作之旅及AI大语言模型共工具融合应用

1、思考文章的亮点

亮点：确定文章的独特贡献和创新点。

卖点：思考如何突出研究的价值和影响。

2、写出文章提纲

结构设计：制定论文结构，包括引言、方法、结果、讨论和结论。

细化内容：根据提纲展开具体内容。

3、科技论文的基本结构

标题

摘要

关键词

引言

方法

结果

讨论

结论

参考文献

1）.题目

简明扼要：题目应简洁、直接，反映研究的核心内容。

关键词突显：突出研究的关键领域或主题，便于读者快速理解文章的重点。

2）.关键字

核心概念：选择35个关键词，反映论文中的核心主题、技术或研究领域，方便文献检索。

通用与专用词结合：兼顾学术通用词汇和研究领域内的专用词汇。

3）.摘要部分

背景介绍：概述研究背景和重要性，说明问题。

研究目的：清楚地阐述研究目的或假设。

研究方法：简要介绍数据来源、研究方法或实验设计。

关键数据与结果：展示最重要的研究发现或数据，突出创新点。

结论与意义：总结主要结论，并说明研究的学术或实际应用价值。

4）.引言部分

立意高远：说明研究的重要性，提出问题。

现状综述：总结领域内已有研究和现存的不足。

研究创新点：简要说明研究的创新性或突破点。

5）.方法部分

研究设计：详细描述研究步骤和方法。

数据来源：确保数据的可追溯性，说明采集方式及来源。

分析工具：介绍所用软件或统计方法，确保透明性。

对照实验：如果有对照实验，需详细说明对比标准和条件。

6）.讨论部分

结果解释：结合数据深入分析，解释发现的意义。

研究贡献：对比领域内现有研究，突出研究的独特贡献。

局限性：分析研究的局限性和不足，讨论可能的误差来源。

未来研究：提出未来的研究方向和改进建议。

7）.结论部分

关键结果总结：简明回顾研究的核心发现。

研究意义：讨论研究对领域或实际应用的影响。

工具：

AI工具通过分析文本的内容和逻辑，提出改进建议或自动进行优化，提升论文的整体结构和可读性

Grammarly：帮助改进论文的语言风格、语法和句子结构，并提出简化冗长句子的建议。

Zotero ：参考文献管理工具结合 AI，可以自动格式化和检查引用，确保参考文献的准确性和一致性。

第三章、高效、高质量的图表制作及AI辅助应用

1. 如何制作清晰有效的图表

1）数据可视化的基本原则

明确目标：确定图表的目的，是展示趋势、比较数据、还是显示关系。

简洁明了：避免过多的装饰元素，确保数据和信息清晰易读。

数据校验：确保图表中的数据与原始数据一致，避免错误。

更新图表：当数据更新时，及时更新图表以反映最新的结果。

一致性：使用一致的颜色、符号和格式，以提高图表的整体性和可比性。

2）如何用图表展示实验结果并突出研究结论

选择合适的图表类型：

条形图/柱状图：适用于类别数据的比较。

折线图：展示时间序列数据的趋势。

散点图：显示变量间的关系。

箱线图：分析数据分布和异常值。

突出研究结论：

数据标注：在图表中标记关键数据点或趋势线。

对比分析：使用不同的颜色或样式区分不同的数据组。

注释和说明：在图表旁或下方添加注释，解释重要发现或趋势。

2.科技期刊地图制作

1）常见的“问题地图”类别

2）绘制SCI论文地图

绘图要素：颜色；数据；框架

工具：专业地图制作软件ArcGIS等，R、Python等地图制作包，AI辅助工具

3. 图表的标注

标题：图表应有简明扼要的标题，说明图表展示的内容。

图例：为图表添加图例，以解释不同颜色或符号的含义。

轴标签：所有坐标轴应有清晰的标签和单位。

数据来源：注明数据的来源，特别是当数据来自其他研究时。

4. 图表的格式

图表清晰：确保图表易于理解，突出关键数据点。

字体大小：图中字体最小不小于6pt（一般7pt）。

目标读者：根据目标读者的专业背景调整图表的复杂程度。

易读性：确保图表设计便于读者快速理解数据。

格式：

矢量格式（如SVG、PDF）：适用于图表，因为它们可以无限放大而不会失真。

位图格式（如PNG、JPEG）：适用于照片和复杂图像，但需要确保高分辨率。

分辨率：图表应具有高分辨率（一般为300 DPI以上），以保证在打印和数字发布时的清晰度。

5. 图表的排版

位置：图表应放置在相关内容附近，并在图表下方或上方提供详细说明。

编号和引用：按照论文的图表编号规范进行编号，并在正文中引用每个图表。

6.遵循期刊的要求

格式规范：不同期刊对图表的格式和提交要求可能有所不同，需仔细阅读并遵守期刊的投稿指南。

参考文献格式：使用文献管理软件帮助整理。

高效制作高质量图表的工具

AI工具：AI 可以通过多种方式帮助进行图表的格式调整，以提高图表的可读性和美观度

绘图软件：如Adobe Illustrator、CorelDRAW等，用于创建矢量图表。

数据分析工具：如Excel、R、Python（Matplotlib、Seaborn）等，用于生成和编辑图表。

科学绘图工具：如visio，Origin等，专为科学数据分析和图表设计而设计。

第四章、论文自我审查、修改与润色

1、自动校对

运行校对工具：用AI校对工具检查整个论文的语法和拼写错误。

修正错误：根据校对工具的建议进行修改。

检查一致性：确保论文中的术语和风格一致。

2、自我审查：

逻辑性：检查论文的逻辑结构和连贯性。

准确性：核对数据和结果的准确性。

3、同行评审：

反馈：请同事或导师对论文进行审阅，获取反馈意见。

修订：根据反馈意见对论文进行修订。

4、语言润色：

语言准确：检查语言的准确性和专业性。

格式规范：确保论文符合期刊或会议的格式要求。

工具：AI可以通过多种方式帮助进行论文的修改与润色，确保论文在语言表达、逻辑结构和学术规范等方面更加完善。

第五章、投稿及根据审稿意见进行修订、改进

查重与抄袭检测

选择合适的期刊

征稿范围：了解期刊的征稿范围和类型。

期刊水平：查阅期刊的影响因子和学术排名。

选择期刊：使用AI推荐系统选择合适的期刊。

检查要求：查阅期刊的投稿指南，确保符合要求。

投稿准备

准备材料：包括cover letter、Highlights等。

遵循格式要求：按期刊要求组织稿件。

审稿过程与修改

处理审稿意见：客观回答审稿人的问题，不回避问题。

修改稿件：根据反馈进行修订和改进。

第六章、学术诚信与规范

1. 学术诚信的重要性

典型的学术不端行为（如抄袭、伪造数据）

学术诚信的维护方法

2. 数据隐私与版权

数据使用与保护

论文的版权问题

第七章、常见问题与解决策略

1.选题不明确

2.文献综述不足

3.研究方法不当

4.数据处理不准确

5.结果讨论不足

6.结构不合理

7.语言表达不规范

8.引用不规范

9.结论不明确

10.缺乏创新性

……

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

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