Plebejus-argus-SDM：在当前和未来的气候变化情景中，英国Plebejus argus的物种分布模型（2070）

PySDMs Python中的生态物种分布模型（SDM）的面向对象的类。 建模指标 物种分布的地理分类 包装布局 库代码本身 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-单元测试 较长的说明： 物种分布建模（SDM）的面向对象的类。 PySDM在SDM框架的建模部分完成了大部分繁重的工作，其中的插值功能主要将地理分类步骤包装在面向对象的方式中。 省略了SDM工作流程的预处理步骤，主要是因为它们在R中更容易执行（请参阅examples /中Jupyter笔记本末尾的围兜链接）。 PySDM是为我的约书亚树和沙漠夜蜥蜴的气候变化影响研究项目而开发的。 职能 self.fit（）：使用PyCaret进行模型训练，考虑基于树的方法，神经网络和最佳子集选择软投票混合。 需要一个具有分类目标和数字说

练习题六：微生物物种分布柱状图 mycol <-c(119,132,147,454,89,404,123,529,463,104,552,28,54,84,256,100,558,43,652,31,610,477,588,99,81,503,562,76,96,495) mycol <-colors()[rep(mycol,20)] otu <-read.table(file="genus.xls",header=T,check.names=FALSE,sep="\t") rownames(otu) <- otu[,1] otu <-otu[,-1] al <- which(rownames(otu) %in% c("All")) if(length(al)) otu <-otu[-al,] rowsum <-sapply(1:nrow(otu),function(x) sum(otu[x,])) otu<-otu[order(rowsum,decreasing=TRUE),] dat <-sapply(1:ncol(otu),function(x) otu[,x]/sum(otu[,x])) colnames(dat) <-colnames(otu) rownames(dat) <-rownames(otu) lab <-rownames(dat) tiff(file="bar.genus.tiff",width=750,height=700,pointsize=15) ###pdf(file="bar.genus.pdf", height=8,width=7) layout(matrix(1:2,2,1),heights=c(1:1.2)) par(mar=c(3,5,2,2)) barplot(dat*100,width=1,space=1.2,plot=T,las=1,col=mycol[1:nrow(dat)],cex.axis=1,cex.names=1,border=NA,ylab="Relative abundance(%)",offset=0,cex.lab=1.2) par(mar=c(2,5,1,1)) plot.new() legend("topleft",legend=rownames(dat),ncol=3,fill=mycol[1:nrow(dat)],cex=0.8,bty="n") dev.off() *

采用物种存在分布点的模型所模拟的物种分布倾向于反映物种的潜在分布，

最大信息熵模型Maxent软件V3.4.1是美国哥伦比亚大学 Steven J. Phillips基于 Java平台设计的一款用于预测物种潜在分布软件。目前在第四次全国中药资源普查成果应用方面发挥重要作用（中药材适宜性评价及区划）。 Maxent软件利用最大信息熵模型（Maximum Entropy Model），通过已知的物种分布地和多种环境数据预测物种的可能分布范围即生境适宜度（HSI），该软件由Phillips等在2004年第一次提出，目前最新发布的版本为3.4.1版。

版本 Version 3.4.3, November 2020 参考论文 https://www.docin.com/p-1506185737.html( MAXENT最大熵模型在预测物种潜在分布范围方面的应用_张路) 双击.bat 文件就可以使用，只需要传入 物种和坐标的 csv 文件 和 生物气候变量地图.asc 文件就可以进行预测

物种分布模型教程及讲义，生态位模型在R语言中的应用，