生态系统服务（ecosystem services）是指人类从生态系统获得的所有惠益，包括供给服务（如提供食物和水）、调节服务（如控制洪水和疾病）、文化服务（如精神、娱乐和文化收益）以及支持服务（如维持地球生命生存环境的养分循环）。人类生存与发展所需要的资源归根结底都来源于自然生态系统。

InVEST模型：主要功能：InVEST从最初发布于今，共发布了7版，模型提供了多种生态系统服务功能评估，包括淡水生态系统评估、海洋生态系统评估和陆地生态系统评估三大模块，每个模块又分别包含了具体的评估项目。 淡水生态系统评估包括产水量、洪峰调节、水质和土壤侵蚀； 海洋生态系统评估包括生成海岸线、海岸保护、美感评估、水产养殖、生境风险评估、叠置分析、波能评估；陆地生态系统评估包括生物多样性、碳储量、授粉和木材生产量

SoIVES模型：主要功能：基于ArcGIS的生态系统服务的社会价值的评估模型。方法是基于公众的态度和偏好等社会调查手段，对生态系统服务的价值进行地理制图，可计算娱乐、生物多样性等难以用价值估值的服务。

CENTURY：主要功能：模拟植物土壤的营养物质循环动态

以下联系、 158。3333。2534。

①基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作等

1)采用InVEST模型，掌握产水（包括水源涵养）、碳存储（包括固碳）、土壤保持、水质（氮磷）、生境质量和热岛缓解等生态系统服务评估方法，开展人类活动影响、重大工程实施的生态成效评估；

2)原理深入浅出的讲解，包括参数的设置、数据的获取和处理，模型结果的深度解析；        

3)技巧方法讲解，使用经验心得分享，提供所有案例数据及代码；

4)与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用；

5)跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；

6)和科研论文写作结合，详细讲解论文写作技巧和写作思路及数据图表的制作；

1.生态系统服务理论联系实践案例讲解

2.InVEST模型的开发历程、不同版本的差异及对数据需求的讲解

3.InVEST所需数据的要求（分辨率、格式、投影系统等）、获取及标准化预处理讲解

4.InVEST运行常见问题及处理解决方法讲解

5.ArcGIS工具支撑InVEST模型讲解

ØArcGIS数据形式与数据格式、数据格式之间的相互转换；   

投影/坐标系统基础；

Ø各种格式空间数据的剪裁、拼接及提取；

Ø矢量数据、删格数据的符号化；

Ø图层运算与叠加分析方法；

Ø缓冲区分析技术；

Ø插值技术；

Ø水文分析：提取流域、子流域和水系图

u数据需求、数据获取与标准化预处理

u模型的验证方法 u模型运行结果的解读、呈现和数据提取

u模型的拓展，如价值化等方面 u模型实践操作：以全国产水服务为例

u数据需求、数据获取与标准化预处理

u模型的验证方法 u模型运行结果的解读、呈现和数据提取

u模型的拓展，如价值化等方面

u模型实践操作：以全国产水服务为例

数据需求：土壤的最大根系埋藏深度，年降水量，植物可利用水量，年平均潜在蒸散发，土地利用/覆被，流域，次流域，生物物理系数表等。

1.土壤保持模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型实践操作：以全国土壤保持服务为例

 

氮磷输出模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型实践操作：以全国氮磷输出为例

 

3.碳存储模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面

模型实践操作：以全国碳存储服务为例

1.生物多样性模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面

模型实践操作：以全国生物多样性维持服务为例

2. 城市热岛缓解（降温）模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型实践操作

3.InVEST模型在人类活动、重大生态工程、生态保护与修复效益评估项目中的应用及论文写作

重大生态保护与修复工程、保护与开发项目等生态政策的制定，如退耕还林政策、生态保护政策、自然保护区调整等，均需要提前对项目实施后的生态效益进行预测。通过情景构建的方法，对不同保护对策或建设路径的生态系统服务成效进行评估与权衡，从而得出最优化的保护与开发对策。

4.InVEST模型在生态保护政策及保护优先区甄选项目中的应用及论文写作 生态保护红线政策、保护优先区甄选、自然保护区调整及其他相关项目，均需要在对区域的生态系统服务进行评估的基础上，进一步分析各生态系统服务指标的空间分布与数量特征，揭示各指标的权衡与协同关系；甄选其热点分布区域，将各指标的热点区域进行空间叠加分析，最终得出项目区域的优先保护与管理对策。

5.InVEST模型在生态系统服务供需、碳中和等领域和政策上的具体应用

生态系统服务供需关系是优化国土空间格局的重要举措，是实践“绿水青山就是金山银山”的重要抓手。优化国土空间格局，即是通过优化生态系统布局，提高生态系统服务供给，协调供给与需求之间的矛盾，在适当的尺度上实现供需平衡。此外，绿水青山转化为金山银山的重要前提，是要弄清绿山青山的供给者（供给区域）、消耗者（消耗区域）及其相互关系。揭示生态系统服务的供需耦合特征，是实践“绿水青山就是金山银山”的重要突破口。尤其是当前亟待解决的“碳中和”目标，更需要对生态系统固碳服务的供给和需求进行正确的量化与空间化。

特点及要求： 1.与实例项目相结合   2.进行经典论文重现   3.指导讲授论文写作方法       4.自备电脑

②基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估及论文写作

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。最大熵模型（Maxent模型）利用物种的分布与环境数据，采用特定算法评估物种的生态位，并投射到景观中，可以直观的呈现物种出现的概率、生境适宜度或物种丰富度等，是目前应用最广泛、预测效果最好的物种分布模型。采用基于Maxent模型的生物多样性热点模拟与GAP分析，将为我国的自然保护区优化、自然保护地体系构建和保护地社区精准脱贫致富等提供重要的决策依据。通过本次培训，让学员熟练掌握MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护区格局优化应用技术。

生物多样性保护格局与自然保护区格局优化

我国生物多样性格局与分布；

我国自然保护区格局与分布；

自然保护区存在问题与及其原因分析；

自然保护区格局优化与国家公园建设进展；

自然保护区优化调整案例分享；

生物多样性生境模拟基础技术操作一

1.ArcGIS概念、功能及其应用简介；

2.ArcGIS软件安装；

3.ArcGIS操作界面、辅助模块及其他辅助软件介绍；

4.ArcGIS数据形式与数据格式、数据格式之间的相互转换；

5.新地图要素的创建、数据加载、数据层操作与保存等；

6.数据属性表的编辑与查询；

7.投影/坐标系统基础；

8.投影系统处理策略； 投影系统的查看及转换方法；

生物多样性生境模拟基础技术操作二

1.各种格式空间数据的剪裁、拼接及提取；

2.矢量数据、删格数据的符号化；

3.专题图制作； 专题图版面设计、制图数据操作、地图标注、图幅整饰；

生物多样性生境模拟高级技术操作一

1.图层运算与叠加分析方法；

2.缓冲区分析技术； 插值技术；

生物多样性生境模拟高级技术操作二

1.基于DEM地理信息提取；

2.图层运算与叠加； 分区技术；

Maxent模型介绍与数据收集

1.Maxent模型简介及安装；

2.生物多样性数据的收集和预处理；

3.影响生物多样性分布的自变量的收集和处理；

Maxent模型输入参数处理及模型运行

1.Maxent模型输入参数处理；

2.Maxent模型运行、输入与输出； Maxent模型的参数设置、优化；

基于Maxent模型生物多样性热点模拟和保护区格局优化技术

1.Maxent模型的精度验证；

2.Maxent模型结果解读、优化；

3.基于Maxent模型的生物多样性热点区域呈现；

4.基于Maxent模型的自然保护区格局优化方法；

基于Marxan模型保护区优化与保护空缺甄选技术

1.Marxan模型的运行、输入和输出；

2.Marxan模型的参数设置、优化；

3.Marxan模型的精度验证；

4.Marxan模型结果优化； 

Maxent模型在保护优先区甄选、自然保护区布局优化项目中的应用及论文写作

自然保护区的结构调整与布局优化，是“十四五”期间全国生物多样性保护、重要生态系统保护与修复的重要方向之一。由于历史原因，当前保护区普遍存在划定不科学、没有明确保护边界、未进行明确功能分区等问题，导致保护效率低下，表现为保护区范围与实际生物多样性热点分布存在保护空缺。

将以实际案例详细讲解，在保护优先区甄选、自然保护区的结构调整与布局优化及其他相关项目中，（1）对区域生物多样性分布及生境进行评估，（2）甄选生物多样性热点分布区域，分析保护空缺，（3）最终得出项目区域的优先保护区规划体系与管理对策。

Maxent模型在未来气候变化情景下自然保护区优化评估中的应用及论文写作

气候变化和人类活动共同影响未来生物多样性分布格局，自然保护区的结构调整和布局优化是一个动态而长期的过程。 本课程将以实际案例详细讲解，基于情景构建的分析方法，对未来可能发生的气候变化和人类活动进行模型模拟，进一步对未来各种因素影响下的生物多样性分布与保护区保护成效进行评估。针对气候变化和人类活动影响带来的不确定性，提出未来自然保护区建设的优化调整方向和适应性管理对策。

③基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作实践技术

 什么是MaxEnt模型？

MaxEnt模型的原理是什么？有哪些用途？

MaxEnt运行需要哪些输入文件？注意那些事项？

融合R语言的MaxEnt模型的优势？

常用数据检索与R语言自动化下载及可视化方法

常用数据下载网站（包括：气候、土壤、水文等,GBIF）

数据获取方法

手动下载

R语言命令行自动下载与可视化方法

R语言数据清洗与特征变量筛选

R、Rstudio安装

软件常用功能讲解

数据清洗的原理与实操练习

(清除数据库中缺少经纬度的数据、重复的数据)

利用相关性分析进行特征变量选择与实操练习

 基于ArcGIS、R数据处理与进阶

ArcGIS安装

ArcGIS常用功能讲解与实践

利用ArcGIS进行模型数据准备

进阶：基于R语言的数据准备

基于Maxent的物种分布建模与预测

Java、MaxEnt安装

模型界面说明

数据输入与变量设置讲解

输出结果分析

基于R语言的模型参数优化

敏感参数讲解

参数优化原理与实操练习

模型评价

 物种分布模型结果分析与论文写作

物种分布特征分析

环境因素对物种分布的影响分析与制图

论文写作制图

④基于“PLUS模型+”生态系统服务多情景模拟预测

情景分析方法目前是针对未来生态系统服务权衡和协同性研究最成熟的方法之一。通过建立不同的土地利用情景分析生态系统服务之间的变化和内部相互响应的作用，可为未来土地利用规划情景提出决策性建议。PLUS模型有两大模块，一是基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架，二是基于多类型随机补丁种子的CA模型，此外该模型还内嵌了Markov chain，以便于对土地利用数量需要作出预测。PLUS模型能够以一个斑块级土地利用模拟模型，精准模拟土地利用背后的非线性关系变化，实现更加准确地未来不同政策情景下 土地利用对潜在生态系统服务功能的影响。

在未来土地情景演替加剧的情况下，需要开展准确模拟未来 土地利用发展潜力、符合政策指引的多种情景规划、合理准确的模拟生态系统服务的各项功能及其权衡的研究，是满足可持续生态系统服务权衡发展理念的迫切需求。地理空间分析技术的应用将确保这一目标的实现，利用PLUS模型有助于决策者在所需情景条件下通过设定开发驱动参数提前评估和规划土地利用政策。InVEST模型已广泛用于评估生态系统服务。

从数据、方法、实践三方面对生态系统服务多情景预测进行讲解。内容涵盖多源数据的获取、选择与统一；ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图；PLUS模型和InVEST模型的原理，参量提取与模型运行及结果分析；土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析；

可以学会：1）基于历史土地利用数据，进行多情景模式下的未来土地利用预测；2）利用InVEST模型对生态系统服务功能进行量化与评价；3）空间数据时空变化预测与分析；4）生态系统服务空间异质性归因分析。在具体实践案例中，您将学会运用上述原理和技术方法，提升空间信息技术的应用能力水平。

理论基础与软件讲解

1、概念界定与理论基础

1. 土地利用
2. 多情景模拟
3. 生态系统服务

2、地理数据简介

1. 地理数据库:

文件地理数据库:保存在文件系统文件夹中的多种类型的 GIS 数据集的集合;

个人地理数据库:在 Microsoft Access 数据文件中存储和管理的 ArcGIS 地理数据库的原始数据格式

1. 栅格数据：由按行和列（或格网）组织的像元（或像素）矩阵组成，其中的每个像元都包含一个信息值。栅格可以是数字航空像片、卫星影像、数字图片或甚至扫描的地图。

矢量数据:存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式,地理要素通过点、线或面（区域）来表示。

表格数据:

3、ArcGIS空间数据处理与分析介绍与实践

1. ArcGIS平台简介
2. ArcGIS常用坐标系
3. ArcGIS空间数据处理及转换
4. ArcGIS空间分析
5. ArcGIS制图技巧

4、PLUS模型和InVEST模型介绍及安装

1. PLUS版本介绍，安装；
2. PLUS软件界面，常用功能介绍；
3. InVEST版本介绍，安装；
4. InVEST软件界面，常用功能介绍；

过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意；路径问题等

数据获取与制备

1、土地利用数据

1. 土地利用数据集介绍及获取方法
2. 土地利用数据集选取
3. 土地利用数据预处理：影像拼接、裁剪、重投影等

2、驱动因子数据

1. 气候环境数据
2. 社会经济数据

3、不同类型数据制备方法与实践

1. 栅格数据处理：

栅格影像拼接、裁剪、重投影及重采样等处理；

1. 基础地理信息数据处理及空间分析：

• 欧氏距离算法介绍与分析
• 密度分析算法介绍与分析

地形因子提取

坡度、坡向、地形起伏度、山体阴影等地形因子提取的原理与方法

1. 土壤因子数据提取

• 属性表的编辑与导出
• 连接表的属性
• 重分类：多种可对输入像元值进行重分类或将输入像元值更改为替代值的方法

查找表：通过在输入栅格数据表中查找另一个字段的值来新建栅格

1. 气象因子数据处理:

• 站点数据下载及提取
• 插值分析：反距离权重法（inverse distance weighting，IDW）、自然邻域法、趋势面法和样条函数法等方法对气象站点数据插值分析；
• NetCDF 数据处理：根据 NetCDF 文件创建栅格图层

1. 栅格数据的转换方法

 

 

土地利用格局模拟

1、PLUS模型原理

1. 基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架
2. 基于多类型随机斑块种子的CA模型

2、PLUS模型构建及精度验证 

1. 土地利用扩张分析

 

1. 模拟参数设置

（1）限制区域

（2）领域效应

（3）转化成本

（4）领域权重

（5）土地利用需求

利用Markov模型来预测完成。

式中：St、St+1为t、t+1时期土地利用，Pij为转移概率矩阵，n为土地利用类型。

1. 模型精度验证

总体精度（overall accuracy）

Kappa系数

3、不同情景下横断山区土地利用格局模拟

1. 自然发展情景下土地利用模拟
2. 生态保护情景下土地利用模拟
3. 经济发展优先情景下土地利用模拟

 

生态系统服务评估

1. InVEST模型原理与模块
2. 产水服务

 

  数据需求与制备：

 

土壤保持

数据需求与制备：

碳储量

数据需求与制备：

生境质量

数据需求与制备：

时空变化及驱动机制分析

1、土地利用时空变化分析

1. 土地利用结构变化分析
2. 土地利用动态度分析
3. 土地利用转移矩阵分析
4. 土地利用标准差椭圆分析

 

2、空间自相关 (Global Moran's I) (Spatial Statistics) 分析原理与实践

3、高/低聚类(Getis-Ord General G)分析 的工作原理与实践

1. 使用 Getis-Ord General G 统计可度量高值或低值的聚类程度。

 

4、空间分层异质性分析

1. 地理探测器原理
2. 地理探测器模块安装与介绍
3. 因子检测

1. 交互探测

 

5、局域回归分析

1. 地理加权回归模型介绍

 

1. 模型建立的基本准则

1. 空间权重系数确定
2. 带宽选择准则

1. 参数及评价指标分析
2. 回归系数空间格局分析

 

论文撰写技巧及案例分析

1、科技论文结构

介绍摘要、绪论、方法、结果、讨论、结论的写作要点

2、科技论文图表规范

3、论文投稿技巧分析

4.、SCI论文案例分析

5、模型应用可拓展方向

⑤基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局

生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为：一，保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性；二，维持生态系统生态功能的完整性；三，面临外来不利因素时，生态系统具有相当的抵抗性。这三方面实际是生态系统健康、服务功能和风险问题。当前构建指标研究仍处于不断探索与完善的阶段，模型和方法层出不穷，构建方法已从简单的层次分析和适宜性分析转变为复杂的生态过程动态模拟，而“源地识别—阻力面构建—廊道提取”的研究框架是构建生态安全格局的典型范式。将从生态安全的内涵入手，讲解如何根据区域生态环境存在的实际问题，收集与研究相关的资料和研究成果及多类型、多时相遥感数据；如何清洗数据，对数据进行处理和信息挖掘识别影响生态环境安全的因素；讲解如何对5种关键的生态系统服务（水源涵养、土壤保持、防风固沙和生境质量、固碳量）进行定量评估，如何在评价结果基础上识别出能够保障区域生态安全的生态源地；如何根据研究区生态系统服务重要性构建基本阻力面，如何运用最小累积阻力等模型识别潜在生态廊道；如何构建生态安全格局，如何实施生态安全格局的优化策略，本课程将为开发建设生态城市、保障区域生态安全提供空间指引。

ArcGIS Pro作为ESRI面向新时代的GIS产品，它在原有的ArcGIS平台上继承了传统桌面软件（ArcMap）的强大的数据管理、制图、空间分析等能力，还具有其独有的特色功能，例如二三维融合、大数据、矢量切片制作及发布、任务工作流、超强制图，时空立方体等。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，使用Python将大大提升地理数据处理的效率。

将从技能上：理解使用地理数据，使用掌握Python的相关模块和库，掌握ArcGIS Pro的空间分析与制图技能；从专题上教会您：掌握安全评价指标体系的构建与计算；掌握突变模型在指标集成中的作用；掌握生态安全评价时空过程分析与趋势预警的方法。本课程将基于对区域生态变化的趋势和内在关系的理解，结合生态问题诊断、生态功能需求评估和景观格局规划，助力保障生态系统的功能性与服务性。

生态安全评价理论及方法介绍

• 生态安全评价简介
• 生态服务能力简介

• 生态安全格局构建研究方法简介

 

平台基础

• ArcGIS  Pro介绍

1. ArcGIS Pro简介
2. ArcGIS Pro基础
3. ArcGIS Pro数据编辑
4. ArcGIS Pro空间分析
5. 模型构建器
6. ArcGIS Pro符号制作
7. ArcGIS Pro制图布局与出图

• Python环境配置

1. Python软件下载与安装
2. 程序编写与运行
3. Python代码书写规则
4. 文件读写

文件对象、文本文件的读写、JSON文件读写、二进制文件读写、HDF文件读写、Excel文件读写、文件系统和路径操作

1. ArcPy简介

基本情况

利用ArcPy运行工具

工具运行环境

空间参照

1. 访问和管理空间数据

对表格数据（table）、要素类（feature class）、栅格数据（raster）、数据集（dataset）的访问与管理

数据获取与清洗

一、数据获取：

数据主要包括土地利用数据、社会经济数据、基础地理信息数据、自然环境数据（地形、土壤以及气候数据）：

二、数据预处理（ArcGIS Pro及Python环境）

1. 土地利用数据进行拼接、裁剪、重投影（桌面端与云计算）
2. 将社会经济数据、植被指数数据进行裁剪、重投影及重采样处理（桌面端与云计算）
3. 将基础地理信息数据进行拼接、投影转换，矢量数据栅格化
4. 气象数据裁剪、重投影及重采样处理；站点数据提取及地统计分析
5. DEM数据投影变换和影像裁剪

数据清洗：去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作

基于USLE模型的土壤侵蚀评价

一、生态系统服务功能评估技术规范简介

二、生态系统服务功能评估的内容和流程、评估指标体系、评估方法等

水土保持功能主要与气候、土壤、地形和植被有关，主要考虑土壤可蚀性、地形、降雨等因子。

通用土壤流失方程(USLE)的计算公式如下：

A=R*K*L*S*（1-C）

式中：

A：任一坡耕地在特定的降雨、作物管理制度及所采用的水土保持措施下，单位面积年平均土壤流失量，t/ha

R：降雨侵蚀力因子，是单位降雨侵蚀指标，如果融雪径流显著，需要增加融雪因子，MJ*mm/(ha*h)

K：土壤可蚀性因子，标准小区上单位降雨侵蚀指标的土壤流失率

L：坡长因子；

S：坡度因子，等于其它条件相同时实际坡度与9%坡度相比土壤流失比值；由于L和S因子经常影响土壤流失，因此，称LS为地形因子，以示其综合效应；

C：植被覆盖和经营管理因子，等于其它条件相同时，特定植被和经营管理地块上的土壤流失与标准小区土壤流失之比；

基于风蚀修正模型的防风固沙功能评估

防风固沙是生态系统（如森林、草地等）通过其结构与过程减少由于风蚀所导致的土壤侵蚀的作用，是生态系统提供的重要调节服务之一。防风固沙功能主要与风速、降雨、温度、土壤、地形和植被等因素密切相关。以防风固沙量（潜在风蚀量与实际风蚀量的差值）作为生态系统防风固沙功能的评估指标。

式中：SR 为固沙量（t km-2 a-1）；SL 潜为潜在风力侵蚀量（t km-2 a1）；SL 为实际风力侵蚀量（t km-2 a-1）；QMAX 为最大转移量（kg/m)；Z 为 最大风蚀出现距离（m)，本次实验设定为 50m；WF 为气候因子（kg/m）；K'为 地表糙度因子；EF 为土壤可蚀因子；SCF 为土壤结皮因子；C 为植被覆盖因子。

水源涵养模型

水源涵养是生态系统（如森林、草地等）通过其特有的结构与水相互作用，对降水进行截留、渗透、蓄积，并通过蒸散发实现对水流、水循环的调控，主要表现在缓和地表径流、补充地下水、减缓河流流量的季节波动、滞洪补枯、保证水质等方面。以水源涵养量作为生态系统水源涵养功能的评估指标。

采用模型评估法来评估水源涵养评估模型，采用水量平衡方程来计算水源涵养量，水源涵养评估模型公式为：

式中：：TQ 为总水源涵养量（m 3），Pi为降雨量（mm），Ri为地表径流量（mm），ETi为蒸散发（mm），Ai为 i 类生态系统面积（km2），i 为 研究区第 i 类生态系统类型，j 为研究区生态系统类型数。

InVEST模型估算碳储量和生境质量

一、碳储量估算

二、生境质量估算

生境质量取值范围在0-1之间，得分的高低反映了生境质量的好坏，得分低的地块较容易受到破坏。

一、重要生态源地识别

1.生态系统服务重要性

各生态系统服务按照自然断点法分为高、较高、中、较低、低五个级别，以全球生态系统服务价值估算中各项生态系统服务在生态资产中的比重构成为依据 ，确定各项生态系统服务的权重，并进行加权叠加分析，得到生态系统服务重要性空间分布结果。

2.生态敏感性

生态敏感性具体分级标准主要参考国家生态环境部颁发的《生态功能区暂行规程》《生态保护红线划定技术指南》、国家有关生态功能区划工作生态敏感性指标体系分级标准以及相关研究，建立生态敏感性指标体系，进行生态敏感性分析。

3.空间分析提取生态源地

将生态敏感区和生态系统服务重要性评价结果进行叠加，利用 ArcGIS Pro空间分析模块的热点分析工具识别叠加后的生态系统重要性冷热区域，

二、阻力面模型构建

物种在不同景观单元之间进行迁移时会受到阻碍，因此需要通过构建阻力来计算其在克服阻力情况下的扩散路径。在确定生态源地的基础上，依据最小阻力累积模型，将每个栅格单元的生态系统服务价值视为服务流动的阻力，价值越高阻力越小。

1. 影响空间阻力的因子分析（高程、坡度、植被覆盖因素、道路等因素）
2. 阻力系数及权重确定
3. 阻力面提取

三、阻力模型生态廊道提取

生态廊道是两个源斑块之间阻力最低的通道，区域中源斑块间的联系需要通过构建生态廊道来建立。

区域内生态廊道的识别通常先利用最小阻力模型模拟生成廊道，再结合现有城市生态廊道，或是根据地物现状进行修正，从而确定生态廊道的位置和宽度。

四、电路模型生态廊道提取

电路理论指用电子在电路中随机游走的特性来模拟物种个体或基因在景观中的迁移扩散过程，使用源地间的电流强度反映生态斑块和廊道的相对重要性，从而预测物种扩散与迁移规律、识别移动路径，这一方法更符合真实的物种运动情况；

1. 生态源地：每个生态源作为一个电路节点，根据电阻面的最小成本路径计算出两个节点之间每条链路的累积电阻。累积电阻被指定为链路的电阻。
2. 生态夹点：对于每对电路节点，一个节点任意连接到 1 安培的电流，而另一个节点接地。在所有电路节点对之间迭代计算有效电阻。对于n 个节点，有n ( n − 1)/2 次计算。累计当前值反映了随机游走者到目的地节点的净迁移量，可用于识别生态廊道的重要性。累积电流值越大，景观中的区域越重要。具有最高电流值的区域被指定为夹点。
3. 生态屏障：屏障被确定为可以大大增强生态源连通性和生态修复的关键节点。随着一定区域的生态恢复，该区域的抵抗力降低；因此，通过恢复区域连接节点的最低成本路径的累积电阻也降低了。那些累积阻力下降幅度最大的恢复区域被确定为障碍。

 

相关的SCI论文撰写技巧

科技论文结构

摘要和结论

引言与讨论

论文投稿技巧分析

SCI论文案例分析

研究方向

⑥基于多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析及论文写作方法

生态系统服务分之间的权衡与协同关系是现有研究的重难点，即一种服务的增长削弱（促进）另一种服务的权衡（协同）。人口快速增长和社会经济发展影响生态系统的稳定性，限制了生态系统的服务功能，且某些生态系统服务的退化将加剧生态危机，从而严重威胁人类安全并制约全球的可持续发展。目前，主要采用统计描述、空间制图、情景模拟等方法，定量和定性地分析不同生态系统服务之间的权衡和协同作用机制。

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，用于统计分析、绘图的语言和操作环境。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。ArcGIS Pro是新一代的桌面地图绘制分析软件，用户可以用来收集、组织、管理、分析、交流和发布地理信息，相对于ArcGIS，其在大规模数据加载以及其它的一些热点GIS问题处理方面更具有优势。

从技术上，您将会充分体验到ArcGIS Pro桌面版软件和R语言统计分析的优势，您将会针对不同类型的空间数据，掌握数据导入导出、操作处理和基本分析等基础操作，掌握基础统计可视化和空间数据可视化技术，并能够进一步结合空间统计分析技术进行展开；从专题内容中，针对生态系统服务分之间的权衡与协同关系研究的重难点，您将学会利用InVEST 模型估算产水、固碳、生境质量和土壤保持 4 种服务，并分析其时空异质性，您将掌握双变量分析、多元回归分析等多种方法探究服务间的权衡与协同关系。通过本课程的实训，您将能够系统全面地掌握空间数据处理的知识和技术内容，定量探究生态系统服务权衡协同关系与社会生态因素的相关关系，服务于区域生态系统保护与社会经济的协调可持续发展。

生态系统服务讲解

生态系统服务概念和基本理论

生态系统服务评估方法与模型讲解

生态系统服务权衡与协同研究方法与意义

文献可视化分析

平台基础

一、ArcGIS  Pro介绍

1.ArcGIS Pro简介   2.ArcGIS Pro基础   3.ArcGIS Pro数据预处理   4.ArcGIS Pro空间分析

5.模型构建器 6.ArcGIS Pro符号制作 ArcGIS Pro制图布局与出

二、R环境配置与基础操作

1.R语言基础 R语言准备：软件与函数包的安装   2.R语言基础数据文件操作处理 函数包准备 基础数据读写 基础数据文件存储 基础数据操作与处理   3.R语言空间数据处理 函数包准备 空间数据对象基本类型 空间数据的导入、导出 空间数据操作与处理

数据获取与预处理

数据预处理（ArcGIS Pro及R环境）

土地利用数据进行拼接、裁剪、重投影（桌面端与云计算）

将社会经济数据、植被指数数据进行裁剪、重投影及重采样处理（桌面端与云计算）

将基础地理信息数据进行拼接、投影转换，矢量数据栅格化

气象数据裁剪、重投影及重采样处理；站点数据提取及地统计分析

DEM数据投影变换和影像裁剪

数据清洗：去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作

生态系统服务估算

InVEST模型与技术思路讲解

2.产水量计算

InVEST模型的产水量模块是基于Budyko水热耦合平衡原理，结合不同土地利用类型的土壤渗透性、蒸散性的空间差异等因素对径流的影响构建适宜模型，以栅格为单元定量估算水源供给能力。

3.土壤保持量估算

InVEST模型中，土壤保持量(SD)为自然植被保护下的潜在土壤侵蚀量(RKLS)与人工管理和保持措施下的实际土壤侵蚀量(ULSE)之差。

4.生境退化度估算

5.碳储量估算

生态系统服务权衡与协同

 1.土地利用模拟预测

ArcGIS Pro区域分析

渔网分析

土地利用转移矩阵

影响因子提取

2.R语言统计数据表达与可视化

基础plot函数

基础数据可视化

多元数据可视化

3.相关性分析

ArcGIS Pro空间自相关分析

空间自相关 (Global Moran's I)

聚类和异常值分析 (Anselin Local Moran's I)

聚类分布制图：热点分析 (Getis-Ord Gi*)

4.权衡与协同分析

R环境中相关系数和显著性水平分析

生态系统服务簇分析

生态系统服务时间权衡与协同

生态系统服务空间权衡与协同

 

 

1. R函数包准备

2. 地理探测器驱动分析

渔网采样

地理探测器

最优参数地理探测器

1. 空间回归分析

普通最小二乘法回归分析

地理加权回归分析（GWR）

多尺度地理加权回归分析(MGWR)

 

 

论文撰写与图表复现

1. 科技论文结构

2. 摘要和结论

3. 引言与讨论

4. 论文投稿技巧分析

SCI论文案例分析

⑦多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析

 当量因子法是将生态系统服务功能分类, 以可量化的标准构建不同类型生态系统各种服务功能的价值当量, 结合生态系统的分布面积进行评估,该方法数据量少, 较为直观易用, 适用于区域和全球尺度生态系统服务价值的评估。基于GIS平台的InVEST模型以空间数据为基础，量化多种生态系统服务功能并以地图的形式表达出来，实现了生态系统服务功能定量评估的空间化和动态化，可推广性 强，在国内和国外开展了多项应用研究，是发展最为成熟，也是目前应用最多的生态系统服务价值评估模型。SolVES模型（Social Values for Ecosystem Services）全称为生态系统服务社会价值模型，是由美国地质勘探局和美国科罗拉多州立大学联合开发的一款地理信息系统应用程序，开发该模型的目的主要是对生态系统服务功能中的社会价值进行空间分析和量化评估，评价结果不以货币的形式进行展示总价值，而是以价值指数来表示社会价值的高低。该模型由三个子模块构成，分别是生态系统服务功能社会价值模块、价值制图模块和价值转换制图模块。价值转移模块可以基于已有的研究成果，将数据转移到另一个缺乏调查数据的研究区，生成新研究区预测价值指数图，该模块可方便快捷的单独使用。

讲述用于评估生态系统服务价值的当量因子法、InVEST模型、SolVES模型及其原理，通过本课程的学习，您将学会三种模型的原理与运行方法：

如何获取与制备模型数据；如何进行当量因子转换；

如何利用InVEST模型进行生态系统服务功能评估与价值估算；

如何将收集的社会调查数据导入数据库（SQL），结合受访者分配给各社会价值类型的金额总和（即权重指数），

如何利用内嵌的核密度分析工具对标注的社会价值点做加权核密度分析，得到“核密度曲面”及“最大栅格值”；

如何利用镶嵌在SolVES模型中的“平均最近邻统计”工具统计社会价值点的聚类空间分布状况；

如何利用模型将“核密度曲面”除以“最大栅格值”，并将其结果标准化为“价值指数曲面”；

如何结合环境变量数据，启动MaxEnt最大熵模型预测社会价值点的空间分布，实现社会价值的制图

如何对模型结果进行空间分析和统计分析；如何将模型结果进行耦合分析。

您还将学会QGIS\PostgreSQL\ARCGIS\MAXENT\InVEST模型\SolVES模型\R语言基本方法，利用各种平台的优势拓展分析生态系统服务社会价值问题：如基于不同环境变量得到相应的社会价值分布图，并分析社会价值在空间上的分布特征；研究环境变量共线性问题；研究环境变量对社会价值在空间分布上的影响，并深入分析各环境变量分别与不同类型的社会价值之间的关系；研究各环境变量对社会价值的贡献情况，从而进一步确定哪些环境因素对社会价值的贡献较大等。还将结合相关应用案例总结该模型当前的研究成果、研究热点及优缺点，展望其未来发展趋势，以为生态系统服务价值估算模型更好地应用于生态系统服务功能社会价值评估提供参考。

理论基础与研究热点分析

生态系统服务与生态系统服务价值介绍

生态系统服务价值研究方法

 

生态系统服务价值研究热点

Citespace文献可视化分析

VOSviewer文献可视化分析

 空间数据来源及预处理

空间数据简介

ArcGIS Pro数据采集与分析

数据加载与数据库构建

空间坐标系建立与选择

空间数据采集及入库

地图符号设计

地图版面设计与研究区域图制作

环境要素数据获取与预处理

数据类型及获取方式介绍

遥感云计算平台介绍

PIE ENGINE语法介绍

基于PIE ENGINE数据获取实训

基于PIE ENGINE数据处理实训

 

基于价值当量因子法的生态服务价值估算与分析 

基于价值当量因子法的生态服务价值估算

空间数据来源与处理

生态系统类型划分

生态系统服务功能类型

生态系统服务功能价值估算方法

基于ARCGIS的空间统计分析

 生态系统服务价值时空变化分析

土地利用对生态系统服务价值的影响

土地利用转移特征分析

基于 InVEST 模型的生态系统碳储存功能及价值评估 

 基于 InVEST 碳模块的生态系统服务功能评价模型

InVEST 模型简介

InVEST 碳模块简介

 

模型参量解释及数据准备

 

1. 模型运行及结果分析

 

1. InVEST蓝碳生态系统服务价值估算

 

基于SolVES模型评估生态系统服务的社会价值 

SolVES 4.0 模型环境配置

SolVES 4.0 模型功能介绍

QGIS 3.8.2安装配置

PostgreSQL 11.7安装配置

PostGIS 2.5.3 安装配置

Maxent 3.4.1安装配置

 

 

 安装 SolVES 4.0 插件

 

加载样本数据 

 

Note:SolVES 4.0是在使用64位处理器运行微软Windows 10 Enterprise Edition的系统上开发和测试的。上面列出的软件是运行解决方案4.0所需的。此外，Java Runtime必须在运行解决方案4.0的系统上可用，才能访问和运行Maxent 3.4.1。

SolVES 4.0 模型运行

新建项目

数据分析工具

调查数据分析原理

调查数据分析参数选择与设置

1. 转移价值工具

l 转移价值计算原理

l 转移价值工具参量选择

 模型运行结果分析

用户根据当前项目或以前完成的项目的结果，生成社会价值图和相关环境指标图的复合报告。

 

地图布置图包含所选择的价值指数图，包括研究区域边界和所选择的背景。地图标题包括项目名称、调查小组和社会价值类型。

连续数据以折线图的形式显示。分类数据显示为散点图。散点图的x轴标签具有指定类别的整数值。

分析调查数据工具生成的所有结果的地图布局中都包含了AUC值、平均最近邻居统计数据和最大值指数得分。

1. SolVES模型性能检验

l Maxent模型原理

l Maxent模型参量与运行

 

MaxEnt结果分析：

基于MaxEnt模型生成的AUC数据，对模型运行的性能进行可信度、适配度检验，解释和调整Maxent曲线下的面积值和可变贡献。

 

 转移价值结果分析：

当研究区域与主要研究区域具有类似的生物物理和社会背景，但无法获得调查数据时，可以使用价值转移映射模型，通过转移值工具进行访问，依赖于Maxent在有调查数据的研究地区从以前的解决分析中生成的统计模型。

 

SolVES 4.0 模型数据准备与入库

表格数据类型与格式与加载

“id”字段和“geom”字段(在矢量数据的情况下)是由PostgreSQL管理的，当为加载求解数据库准备用户提供的数据时，不应该被包括在内。

2. 空间数据加载

 

1. 社会调查数据获取

l 对受访者的游玩特征及满意度等进行了解

l 让受访者对社会价值进行分配并标注相应的社会价值点。

l 对受访者进行社会背景，人口学特征数据的收集

空间数据的来源及处理

地理空间数据包含有研究区的Shapefile文件和栅格数据集：

l STUDY_AREA 类Shapefile文件需研究区域边界要素；

l SURVEY_POINTS数据则基于问卷数字化；

l 栅格数据集即研究区环境要素的提取；

l 对SURVERY_POINTS数据和STUDY_AREA数据，利用ArcGIS的核密度分析工具对两个数据进行操作，输出社会价值总体空间分布图。

1. SolVES 模型处理数据

对SURVERY_POINTS数据进行平均最近邻分析，得出平均最邻近比率（R-ratio）和标准差（Z-score），突出每种价值在区域内的重要性位置；

 

1. 利用SolVES 模型对问卷收集到被受访者赋予到每种社会价值上的假定分值进行统计整合，生成具有10点价值指数（value index，VI）的空间显式地图，以此确定各社会价值类型的重要程度。
2. 对受访者进行分组，将对应的社会人口特征数据和空间数据导入模型，以归一化计算输出的价值指数当作权重，输出各社会价值在整个研究区域内的空间分布状况图，及这些价值分布与环境变量之间存在的关系图。

 ​​​​​​​

 环境变量与社会价值的相关分析

环境变量的多重共线性检验

1. R环境配置与基本语法
2. 相关性分析
3. 方差膨胀因子分析

 

 统计分析

 利用ArcGIS的分区统计工具对景观类型进行统计分析

主要社会价值类型的空间分布

环境变量对社会价值的影响分析

对受访者所标记的社会价值点位下选取的景观类型进行相关性分析，得到公众最喜爱的景观类型，对该景观类型与社会价值进行影响因素的分析；

 5.环境变量贡献率分析 

依据MaxEnt运行得出的环境变量贡献率可得出各环境变量的贡献情况

6.空间自相关分析

依据Moran's I、p value和z score判断距离变量与VI之间的关系。 

7.生态系统服务社会价值价值转移有效性检验分析

 

 

SCI论文写作与拓展案例分析

论文写作技巧与投稿策略分析

社会－生态耦合分析视角下国家公园生物多样性价值评估

 

1. 案例实训：
2. 基于InVEST模型生境质量评估

 

Evaluating Trade-Off and Synergies of Ecosystem Services Values of a Representative Resources-Based Urban Ecosystem 

 

⑧“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI指数生态质量评价及拓展

掌握生态脆弱性变化原因及其内部机理，是脆弱性驱动机制分析的重要任务，可为生态环境的保护和治理提供有针对性的指导和建议。目前国内外学者对生态脆弱性进行了广泛而深入的研究，通过系统梳理相关文献发现，研究多侧重于生态脆弱性的时空格局评价、脆弱性与经济、人口等要素的耦合协调分析、与土地利用的相关性分析等方面，而对其驱动机制的分析和探讨还较为薄弱，主要就驱动因素类别和驱动机制分析方法两个方面展开。随着3S技术和多种学科的交流与发展，相比以往传统生态环境监测分析中，受到数据可视化、数据获取、数据空间分析、时效性、监测范围的限制，3S技术中遥感技术具备观测面积大、时效性强、位置定位精确的优势；地理信息系统技术具备强大的空间统计分析的优势，如对生态环境研究中离散型数据进行区域空间可视化表达，准确进行生态环境评价的空间运算和分析。3S技术在生态环境脆弱性评价发展中，不仅弥补了传统调查方法的不足，还能准确、有效的进行生态环境相关信息提取，和提高生态环境变化监测效率。此外，借助3S技术还能为生态脆弱区及其他非生态脆弱区提供生态保护修复重建决策提供科学支撑利用3S技术进行生态环境脆弱性评价，可使评价指标数据实现空间可视化，使评价结果空间准确化，以及科学识别分析其因子机制和变异规律，有目标性地为地区进行生态保护建设和修复提供科学支撑。

本内容集成云端、桌面端等环境，结合遥感云计算、GIS空间分析，R语言统计分析的优势，以分析生态环境脆弱性的时空演变为主线。通过本课程的学习，您将掌握：第一，收集各类指标数据，构建的“生态压力度-生态敏感性-生态恢复力”评价体系；第二，通过掌握多源空间数据处理方法，提取景观格局指数、核密度估计、植被反演、水土流失计算、空间插值等技术方法构建评价指标空间数据库；第三，确定权重，计算攀枝花市脆弱度值，进行脆弱等级分级和面积统计，既而完成研究区生态环境脆弱性空间分异特征分析；第四，结合CA-Markov模型、动态度，趋势指数，生态脆弱性综合指数分析攀枝花整体脆弱度变化趋势和变化速度，完成攀枝花市生态环境脆弱时间格局演变规律分析；第五，运用地理探测器找到影响该地区的人文驱动因素，通过生态脆弱水平分级分区为生态文明建设道路提供科学理论支撑。

生态环境脆弱性评价内涵及基于文献可视化方法研究热点分析

一、基本原理

• 生态环境脆弱性内涵
• 生态环境脆弱性评价研究
• 生态环境脆弱性驱动力研究
• 生态环境脆弱性研究热点

二、文献可视化软件介绍及常用功能介绍

• VOS Viewer文献可视化及研究热点分析；
• Citespace文献可视化及研究热点分析；
• ArcGIS软件介绍及安装技巧
• R语言环境部署
• 遥感云计算平台简介与登陆
• Fragstate安装与介绍

 

数据来源及预处理

一、ArcGIS Pro软件介绍及安装、常用功能介绍

• ArcGIS Pro版本介绍，安装；
• ArcGIS Pro软件界面，常用功能介绍；
• 空间坐标系介绍与建立
• 空间数据介绍与入库
• 地图符号与版面设计

二、数据收集及预处理

三、预处理

投影转换、重采样、裁剪等

生态环境脆弱性评价模型构建

一、 SRP概念模型

二、评价因子选取原则

三、评价指标体系框架

四、评价指标与生态环境脆弱性之间的相关性

五、评价指标的提取

生态环境脆弱性时空格局演变分析

生态环境脆弱性时空格局演变驱动机制分析

一、R语言语法简介

二、地理探测器及相关包的介绍

三、地理探测器运行

基于 RSEI 指数的生态质量评价

论文写作与案例分析

 论文写作与投稿心得分享

 SRP模型相关应用案例分析

 论文写作案例与分析

⑨生态系统NPP及碳源、碳汇模拟

由于全球变暖、大气中温室气体浓度逐年增加等问题的出现，“双碳”行动特别是碳中和已经在世界范围形成广泛影响。碳中和可以从碳排放（碳源）和碳固定（碳汇）这两个侧面来理解。陆地生态系统在全球碳循环过程中有着重要作用，准确地评估陆地生态系统碳汇及碳源变化对于研究碳循环过程、预测气候变化及制定合理政策具有重要意义。

模型简介

CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型是估算陆地生态系统植被净初级生产力（NPP）的经典模型

NPP模拟的子模型

CASA模型(Potter et al，1993)中植被净初级生产力主要由植被所吸收的光合有效辐射(APAR)与光能转化率两个变量来确定。

NPP(x, t) = APAR(x, t)×ε(x,t)

式中t表示时间x表示空间位置

模型包括土壤有机物、微量气体通量、养分利用率、土壤水分、温度、土壤结构和微生物循环。模型以月为时间分辨率来模拟碳吸收、营养物分配、残落物凋落、土壤营养物矿化和二氧化碳释放的季节变化。Potter和Klooster考虑了人为活动导致的土地覆盖变化，对CASA模型以及某些参数做了一些调整，来改善与植物吸收需求有关的土壤碳循环和总生态系统可获得氮量的计算

模型案例

CASA模型介绍

1.1 碳循环模型简介

1.2 CASA模型原理

1.3 CASA下载与安装

1.4 CASA注意事项

CASA初步操作

2.1 ENVI界面介绍

2.2 ENVI 数据及格式

2.3 基于ENVI的CASA模拟

2.4 CASA结果分析

 

CASA数据制备

3.1 数据制备中的遥感和GIS技术

3.2 ArcGIS软件界面

3.3 坐标系与坐标变换

3.4 区域数据的处理

3.5 CASA网络数据资源与下载

3.6 CASA网络数据的处理

CASA数据制备

4.1 遥感技术简介

4.2 遥感图像获取与显示

4.3 遥感图像处理

4.4土地利用遥感解译

CASA数据制备

5.1 定量遥感简介

5.2 遥感影像的辐射定标

5.3 FLASSH大气校正

5.4 NDVI计算

CASA数据制备

6.1 气象点位数据空间显示

6.2 气象站数据的下载与处理

6.3 气象数据地统计学空间插值

6.4 基于渔网工具的采样点设计

6.5 CASA静态参数设置

土地利用变化下的CASA模拟

7.1 土地利用变化与碳排放

7.2 基于转移矩阵的土地利用变化分析

7.3 土地利用变化情景分析

7.4 未来土地利用预测

7.5 土地利用变化下的CASA模拟

气候变化下的CASA模拟

.1 CMIP6数据简介

8.2 CMIP6数据下载

8.3 CMIP6数据显示

8.4 CMIP6数据转CASA气象数据

8.5 未来气候变化下的CASA模拟

基于CASA模型的碳源碳汇模拟

9.1 碳源碳汇分析简介

9.2 异养生物呼吸消耗量Rh计算

9.3 净生态系统生产力NEP计算

9.4 碳源碳汇分析

  

CASA案例分析

基于CASA的生态系统碳源/碳汇时空动态模拟

⑩基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践

近年来，人工智能领域已经取得突破性进展，对经济社会各个领域都产生了重大影响，结合了统计学、数据科学和计算机科学的机器学习是人工智能的主流方向之一，目前也在飞快的融入计量经济学研究。表面上机器学习通常使用大数据，而计量经济学则通常使用较小样本，但这种区别日渐模糊，机器学习在经济学领域、特别是经济学与其它学科的交叉领域表现日益突出。R语言是用于统计建模的主流计算机语言，用于机器学习十分方便，且学习曲线相比于Python更加平滑，因此是进行机器学习的首选之一。

在本次内容中，我们将从论文写作的实际需求出发，首先简单的介绍经济学的基本理论与研究方法，让您了解论文的选题方法与写作框架。随后重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手，让您用最快的速度掌握利用R语言进行经济学研究的技术。同时也会对论文写作中经常用到的辅助软件进行介绍，尽量降低论文写作的难度。

理论基础与软件介绍

1.1 经济学基础原理

主要内容：

经济学思考范式，资源配置，效率与公平（古典经济学领域）。

格里高利·曼昆，通俗的讲述了十大经济学原理

例如，大卫·李嘉图的比较优势的原理。

例如，机会与成本。正U型定价曲线，MC（边际成本）ACT（平均总成本）

理性人假设，市场调节可能是最优解。

丹·艾瑞里 《怪诞行为学》 锚定效应

1.2 概率统计的基本思想

1.2.1 概率统计的常见概念

概率的诞生，奶茶问题。

正态分布。

置信区间

P值

1.2.2 评价（单指标评价与复合指标评价）

单指标评价:例如GDP

复合指数评价

指标体系评价

1.2.3 因果推断

概念产生：因果推断(Causal Inference)是根据某一结果发生的条件对因果关系作出刻画的过程，推断因果关系的最有效方法是进行随机对照试验，但这种方式耗时且昂贵、也无法解释和刻画个体差异；因此考虑从观察数据中进行因果推断，这类框架包括潜在结果框架和结构因果模型，下文对结构因果模型的因果推理方法进行综述。

证据等级，单个案例，多个案例，随机对照实验，循证，机理机制分析

1.3 机器学习用于评价和因果推断（算法介绍）

1.3.1KNN和Kmeans

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

Kmeans

1.3.2德尔菲和AHP

德尔菲是Delphi的中文译名。美国兰德公司在20世纪50年代与道格拉斯公司合作研究出有效、可靠地收集专家意见的方法，以“Delphi”命名，之后，该方法广泛地应用于商业、军事、教育、卫生保健等领域。德尔菲法在医学中的应用，最早开始于对护理工作的研究，并且在使用过程中显示了它的优越性和适用性，受到了越来越多研究者的青睐。

AHP（Analytic Hierarchy Process）层次分析法是美国运筹学家T. L. Saaty教授于二十世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法，是一种定性与定量相结合的决策分析方法。常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题，特别是战略决策问题，具有十分广泛的实用性。

1.3.3熵权法

TOPSIS-熵权法

熵权法是一种基于数据信息熵大小计算各个指标权重的方法，能很好的对多指标目标进行综合评价。TOPSIS法能进一步优化熵权法的结果，使评价结果更加客观合理[23~25]。

第一步，对数据进行标准化处理：

1.3.4随机森林算法

机器学习中有一种大类叫集成学习（Ensemble Learning），集成学习的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法可以说从一方面验证了中国的一句老话：三个臭皮匠，赛过诸葛亮。

1.3.5神经网络

神经网络学习分为两个阶段：一是多层前馈阶段，从输入层一次计算各层节点的实际输入、输出；二是反向修正阶段，即根据输出误差，沿路反向修正各连接权重，降低误差[27]。

1.4 常用软件介绍

Excel，R，Stata，Photoshop，Arcgis，SPSS，Geoda，Python，Notexpress，Endnote

专题二

数据的获取与整理

2.1数据类型的介绍

定量数据，定类数据，

截面数据，时间序列数据，面板数据

2.2数据的获取

论文，统计局，年鉴，相关网站，购买

https://www.ceads.net.cn/

统计年鉴

论文标注

2.3数据的整理

常见的格式转换，缺失值的填补

常用评价方法与相关软件详细教学（案例详解）

3.1农业碳排放计算

3.2能源消费碳排放计算

3.3综合评价方法

公式的输入以及熵权法的实际操作

https://gongshi.wang/

3.4数据分析与数据可视化

常用数据可视化方法介绍

箱线图，柱状图，折线图，地理图形等

地理学三大定律与空间自相关分析

3.5随机森林回归建模

3.5.1模型构建与相关参数的优化

3.5.2模型的效果评估

3.5.3模型的结果分析

3.5.4驱动因素与机制机理分析（归因分析，驱动机制）

3.6神经网络回归建模

内容同上。

与其它模型效果对比

写作要点与案例的讲解

4.1整体写作要点

4.1.1好的开始是成功的一半（引言）

文章的选题来源

4.1.2文献综述的写法

4.1.3研究方法的选择与公式的编辑

4.1.4数据分析与可视化（分析）

4.1.5两种讨论方式的写法（讨论）

4.1.6结论与摘要的写法

4.1.7心态建设以及期刊选择与投稿

4.2案例讲解

4.2.1两种常见类型论文的介绍

实验类型的文章介绍

模型计算类文章介绍

4.2.2案例

2000—2020年山西省农业碳排放时空特征及趋势预测

基于机器学习算法的新疆农业碳排放评估及驱动因素分析

西北地区碳排放的驱动因素与脱钩效应研究

中国农业高质量发展的地区差异及分布动态演进

⑪基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析

在自然和社会科学领域有大量与地理或空间有关的数据，这一类数据一般具有严重的空间异质性，而通常的统计学方法并不能处理空间异质性，因而对此类型的数据无能为力。以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。本次培训从局部加权回归开始，详细讲述了基于R语言的空间异质性数据分析方法。

专题一：地理加权回归下的描述性统计学

1.R语言操作简单回顾

2.局部加权的基本原理

3.带宽与核函数选择

4.局部加权的均值，标准差和相关系数

5.分位数及基于分位数的稳健估计

专题二：地理加权主成分分析

1.普通的主成分分析，因子载荷与因子得分分析

2.主成分个数的选择,碎石图

3.地理加权的主成分分析

4.主成分的空间载荷

5.空间主导因子分析

专题三：地理加权回归

1.线性回归：高斯－马尔科夫假设

2.地理加权回归：基本方法与稳健方法，异常值的检验

3.带宽选择：修正的赤池信息法

4.系数检验：F1,F2,F3检验

5.空间稳定性检验：蒙特卡洛方法

6.共线性与变量选择：地理加权回归中的岭回归与Lasso回归

7.时空地理加权回归：GTWR

8.QGIS中的地理加权回归

专题四：高级回归与回归之外

1.多尺度地理加权回归:可变带宽的选择
2.异方差模型
3.广义地理加权回归：链接函数，泊松回归与二项式回归

4.空间权重矩阵与半参数地理加权回归

5.分位数回归与地理加权分位数回归

6.判别分析与地理加权判别分析

⑫全流程基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作与案例

主要围绕环评导则、结合不同行业类别、实例等讲解生态环境影响评价的原则、方法、工作程序、指标选择、参数计算、模型模拟、报告编制等，系统的培养各单位环评人员技能。并针对陆地、水域等真实案例进行模拟评价，掌握不同项目的生态环境影响评价技术，解决评价实施过程中遇到的困难。

生态环境影响评价概述

生态环境影响评价的涵义；

生态环境影响评价的基本要求、工作程序、评价等级及评价范围确定；

生态现状调查与评价、生态影响预测与评价、生态保护对策与措施的要求及内容。

生物多样性测定：样方实测及R语言分析

样方实测生物多样性：流程及要求

利用R语言分析生物多样性：物种多度分布模型、α、β、γ多样性指数及可视化分析等。

 生物量测定：实测、模型及遥感反演

生物量实地调查方法：植物、动物、生态系统

生物量计算方法：基于观测数据的统计分析和模型模拟，选取地学参数、遥感反演参数等自变量分别构建多元回归模型。

基于遥感解译的土地利用现状图的编制

遥感影像的获取、裁剪、非监督分类、监督分类、分类后处理及土地利用现状图的制作。

植被类型图的编制

遥感图像处理、遥感信息提取与应用分析、专题制图。

生态环境状况评价综合指数的计算

生态环境状况指数(EI)：生物丰度指数+植被覆盖指数+水网密度指数+土地胁迫指数+污染负荷指数+环境限制指数。

生态系统服务价值评估：涵义、类型及评估方法。

陆地项目生态环境影响评价实例操作

以公路建设项目为例介绍此类项目评价要点，根据所获数据进行评价实际操作。

水域项目生态环境影响评价实例操作

以河流或水库建设项目为例介绍此类项目评价要点，根据所获数据进行评价实际操作。 

⑬生态系统碳循环模型CENTURY建模方法与实例

CENTURY模型，主要基于过程的陆地生态系统生物地球化学循环模型。主要用于模拟不同土壤

-植被系统间C、N、P和S的长期动态。根据土壤有机质的分解速率，CENTURY模型将土壤总有机

碳（TOC）分成了三个碳库，即活性、慢性和惰性有机碳库。

通过完整的案例分析，加深在实际项目中的理解应用。由于“碳中和”备受关注，案例的选择上，重点在内容上围绕碳方面展开，更符合研究热点的需求

CENTURY模型介绍与安装

关系模型的构建与应用    CENTURY模型原理      CENTURY模型的结构     模型的安装及注意事项

 介绍关系模型的特点、优势、构建过程、以及应用时的注意事项；

 CENTURY模型的开发及原理；

CENTURY模型各个模块的结构，并根据结构解释内涵。

下载并安装CENTURY模型软件，进入安装目录；

CENTURY模型文件系统及运行

模型的文件系统    模型的运行    实践演练

CENTURY模型安装目录下的文件系统；

进入模型操作界面，熟悉操作命令，运行模型；

设定特定生态系统的土地变化历史，使用CENTURY模型进行模拟实践。

CENTURY模型的参数系统

输入数据     参数设定     输出数据      情景演练

对模型的输入数据进行详细讲解，掌握如何按照要求的格式准备输入数据；

如何根据待模拟生态系统的土地利用和管理历史，设定参数，进行模拟；

模型的输出数据，并掌握输出结果提取方法

依据不同土地利用情景，调整参数，进行模拟实践。

CENTURY模型应用实例

Switchgrass生物量的模拟     柠条灌木林生产力的模拟

 CENTURY模型应用实践——以柠条灌木林生产力模拟为例

相关文献中对Switchgrass生物量的模拟过程；

文献中对柠条生产力的模拟过程；

熟悉CENTURY模型使用的全过程，包括数据整理、模型校正验证、模型预测：通过使用柠条生物量的数据，通过参数校正和验证，获得适合模拟柠条生产力的参数系统，并对柠条的生长进行预测。

⑭Meta分析在生态环境领域里的应用

Meta分析（Meta Analysis）是当今比较流行的综合具有同一主题的多个独立研究的统计学方法，是较高一级逻辑形式上的定量文献综述。20世纪90年代后，Meta分析被引入生态环境领域的研究，并得到高度的重视和长足的发展，尤其是在生态系统对CO2浓度升高、全球变暖、O3浓度升高等的响应，以及土地利用变化对气候变化的影响等方面的应用发展迅速。

为了Meta分析问题的设计、基础理论、软件操作和结果解读进行交流和互相学习，北京中科资环信息技术研究院（www.bjzkzhxx.com）特举办“Meta分析在生态学与环境领域中的实践技术应用直播课程”。本次培训选取专门针对生态环境问题的Meta分析软件——MetaWin进行讲解。这个软件是由生态环境领域最著名的Meta分析大师Jessica Gurevitch等人开发的，不涉及复杂的代码编写，界面简单，操作方便，有利于初学者在短时间内较系统的掌握Meta分析的基本方法。

本次注重理论与实践相结合。理论方面，针对Meta分析效应量的选取与计算、异质性检验、数据结构、固定效应和随机效应模型、数据信息的获取与偏倚分析、数据填补等知识进行系统的梳理。实践方面，结合具体案例，针对MetaWin软件的功能逐一介绍，并对结果如何导出和解读进行全面讲解。

Meta分析简介

1、Meta分析简介

2、现状及发展趋势

3、基本思路

4、常用软件

Meta分析案例——步骤①

1、Meta分析选题

2、文献资料的搜集与初筛

3、数据库的建立

4、数据整合

Meta分析基础理论

1、效应值的选取、计算与转换

2、合并效应值的计算及异质性检验

3、非结构化数据、分组数据、连续数据

4、随机效应模型

Meta分析案例——步骤②

1、效应值的选取与计算

2、合并效应值的计算

3、参数模型与非参数模型

4、分组分析与Meta回归（单变量、双变量）

5、累积/递减Meta分析

6、模型比较（Model Building）

7、结果解读

文献偏倚与抽样检验

1、图形分析法

2、秩相关检验法

3、失安全数

4、偏倚结果的矫正——“Trim and Fill”

图形绘制

1、森林图

2、漏斗图

3、加权直方图及高斯拟合

4、正态分位数图

生态系统NPP碳源碳汇、农田温室气体、生态系统服务、权衡与协同动态分析、构建生态安全格局、社会价值评估、物种分布、土地适宜性评价、污染物浓度、自然灾害风险评估、叶绿素反演、INVEST、MAXENT、MaxEntSolVES、RWEQ、Biome-BGC、BIOMOD2、CENTURY、Stella、Fragstats、PROSAIL、CASA、CLUE、Noah-MP、CESM、CLM、DSSAT、APSIM、DNDC、hydrus、META分析、GEE林业、生态经济学、PLUS模型、matlab无人机、无人机农林、无人机生态环境、SWH蒸散、地表蒸散发、长时间序列遥感生态碳汇、植被参数遥感、遥感影像、高光谱、多光谱、多源遥感数据同化、遥感解译、农田通量、遥感作物同化、python网络爬虫、环境土壤物理Hydrus、Arcgis生态因子、R语言加权回归、结构方程、混合效应、生物群落、贝叶斯生态、环境多介质、生态环境影响评价...............