2)约束排序（RDA、db-RDA）分析：数据筛选、变量选择、结果解读及绘图。1)非约束排序（PCA、PCoA、NMDS）分析：模型选择、结果解读及绘图。2) 二项分布（0，1）混合效应模型：数据检查、模型构建、结果展示。4．GPT辅助系统发育相关数据分析案例：模型构建、模型比较、模型诊断等。1) 基础绘图类型：散点图、箱线图、频率图、提琴图、峰峦图、相关图等。2．GPT辅助空间自相关数据分析案例

以ChatGPT-4o代表AI大语言模型引领了新一波人工智能浪潮，也在自然科学各个过程中提升生产力，本内容通过生物、地球、农业、气象、生态、环境、GIS科学领域中的大量案例，结合数据、文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，自然科研的全流程，通过大模型辅助编写Python和R语言代码以及大模型API二次开发等技术对案例进行实现，带领大家快速进入科研新范式。5)主成分分析、LDA、

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。专题涉及长时间序列遥感影像预处理、植被指数批量计算、年度影像合成、数组影像概念和使用方法、LandTrendr算法原理及参数设置、森林扰动

径流模拟是流域水资源管理、防洪减灾及生态调度不可或缺的核心技术。当前，随着“十五五”水利战略的深入推进及气候变化影响的日益加剧，精准径流预测已成为保障水安全的关键支撑。近年来，遥感与GIS技术的快速发展，使以SWAT为代表的分布式水文模型在径流模拟中展现出强大的空间分析与过程模拟能力。然而，传统建模过程仍面临数据制备复杂、建模效率低下等现实瓶颈。与此同时，AI大模型与水文模型的深度融合正成为国际前

R语言在数据分析、挖掘和可视化中发挥着重要的作用，其中在空间分析方面扮演着重要角色，与空间相关的包的数量也达到130多个。在本次培训中，我们将结合一些经典的例子培训R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，8)plot、image、image.plot、tmap、ggmap、ggplot2: 空间专题图。3)rgdal: 封装 GDAL (一个开源地理数据抽象库，提供非常丰富的地理数据读写驱动)

1)NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出。2、R语言空间做图——image、levelplot、spplot。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、R语言栅格数据处理（raster、terra）2、R语言空间专题图——tmap、leaflet。1、R语言空间矢量数据处理（sp、sf）1)时空大数据缺失值、重复值、异常值

SWAT模型是一种基于物理机制的分布式流域水文与生态模拟模型，能够对流域的水循环过程、污染物迁移等过程进行精细模拟和量化分析。相较于传统的ArcGIS软件，ArcGIS Pro在数据处理效率、跨平台协作、云计算支持和动态可视化展示等方面表现更加突出，为基于SWAT模型的流域水文和水生态研究提供了更先进的技术支撑。AI与SWAT模型及ArcGIS Pro的结合，不仅大幅提升了流域研究的效率，还为复杂

文章系统覆盖了从数据获取到行业应用的全流程核心技术，包括卫星、航空、地面数据的获取与处理，辐射定标与大气校正的完整流程，基于Scikit-learn的机器学习分类与回归，以及基于PyTorch的深度学习模型构建与训练。兼顾ENVI图形化软件操作与Python编程两种方式，通过ENVI直观展示数据预处理、分类、混合像元分解等核心流程，再通过Python实现相同功能，在理解理论的同时，真正掌握代码编写

自然科学研究遵循严谨的科学方法论，包括文献调研、问题综述、试验设计、提出假设、数据清洗、统计诊断、大数据分析、经典统计模型（回归模型、混合效应模型、结构方程模型、Meta分析模型）、参数优化、机器/深度学习、大尺度模型构建与模拟、论文辅助阅读、论文写作、翻译、润色、审稿、科研绘图、GIS绘图、概念图绘制、项目基金撰写及润色等过程。5)主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、

随着观测技术的迭代、数值模拟精度的提升以及计算基础设施的飞跃，地球系统科学、生态学、环境科学及生物医药等自然科学领域正加速迈入“大数据驱动 + 智能模型赋能”的全新阶段。不仅系统讲授随机森林、XGBoost、CNN、LSTM、Transformer等核心算法，更前瞻性地融合了大模型微调、生成式数据增强（GAN/Diffusion）、可解释性人工智能（XAI）及不确定性量化等前沿技术。通过四十余个源