R语言结构方程模型在群落生态学中的最新研究动态

文摘 2024-11-21 10:00 北京

内容导读

1、HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析应用培训班

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

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

培训时间：2024年12月3日-5日、10日-12日

结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域中应用十分广泛的统计方法。然而，自Wright在1920年美国科学院院刊（PNAS）提出第一个结构方程模型（路径分析，Path Analysis）至今的100多年时间里，结构方程模型已发展出有较为庞大的理论体系和复杂多变的形式，使初学者往往无所适从。课程将利用开源软件R平台，以生态学领域研究问题为主线，如生物多样性、物种分布、生物入侵、生物地理格局、生物多样性与生态系统功能（BEF）、生态恢复、气候变化对物种分布影响等，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，使学员能够利用结构方程模型方法解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。课程筛选大量应用结构方程模型的经典案例，这些案例来自Nature、Ecology、Ecological Applications、Ecology Letters、Journal of Ecology、Methods in Ecology and Evolution、Oikos、Ecography等主流期刊，多数案例为近期发表成果，具有很大的参考和借鉴价值。课程包括R语言入门、结构方程模型原理介绍、结构方程模型分析入门及高阶应用、潜变量分析、复合变量分析及贝叶斯结构方程模型参数估计。课程将利用lavaan，piecewiseSEM，blavaan及brms程序包分别从全局估计、局域估计及相应贝叶斯估计方法实现结构方程模型分析。课程即适合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。课程分为8个专题（含2个视频专题），计划授课6个晚上，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《结构方程模型技术应用》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

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.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）

报名方式

请微信咨询：15383229128 微信同号

其它相关课程

培训时间：2024年11月30日、12月1日、7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14日-15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

专题2：群落生态学及数据统计分析概述

1）群落生态学发展和研究趋势简介

2）群落形成机制及物种装配规则（Species Assemble Rules）

3）群落生态数据类型、特点及准备

4）群落生态数据与群落生态学主要科学问题关联

专题3：联合物种分布模型Hmsc及群落数据贝叶斯统计

1）联合物种分布模型Hmsc贝叶斯统计简介

2）联合物种分布模型Hmsc参数估计MCMC

3）联合物种分布模型Hmsc参数及对应群落生态假说

专题4：单物种（物种水平）/单变量Hmsc贝叶斯统计

1）Hmsc程序包基本语法、参数选择、固定效应和随机效应设置、模型诊断等

2）Hmsc单变量贝叶斯估计VS 单变量brms包贝叶斯估计异同

3）Hmsc物种属性数据单变量贝叶斯估计案例

4）Hmsc物种有无（0，1）数据单变量贝叶斯估计案例

5）Hmsc计数数据（多度）单变量贝叶斯估计案例（泊松分布、过度离散、零膨胀等）

6）Hmsc混合效应模型：固定效应+混合效应+空间自相关

专题5：多物种（群落水平）Hmsc贝叶斯统计模型

1）Hmsc多物种（群落水平）贝叶斯统计模型构建介绍

2）Hmsc低维多物种联合分布模型构建

(1)模型构建、物种分布设置

(2)解释变量引入（环境筛）

(3)物种关联关系确定（生物筛）

(4)模型诊断及性能评估

3）Hmsc高维多物种联合分布模型构建

(1)模型构建、物种分布设置

(2)物种性状、系统发育信息及环境变量引入

(3)模型诊断及性能评估

(4)模型调整（先验分布、解释变量等）、拟合和重评估

(5)结果展示，包括参数热图、种间关联、变差分解（Variation Partitioning）及排序（潜变量）等

专题6：Hmsc包群落生态数据分析高阶应用经典案例

1）Hmsc包开展群落数据联合物种分布模型分析通用流程（Pipelines）

2）Hmsc分析物种属性与环境关系案例

3）Hmsc分析响应变量为不同分布类型案例

4）Hmsc空间数据分析案例

5）Hmsc时间数据分析案例

6）Hmsc模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例

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14日-15日、21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12月14日-15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。

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END

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