Maxent模型预测

前言

近日，笔者学习了Maxent模型预测，在这里做一个总结和分享。

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一、数据处理

1.已知物种及其经纬度地理位置，保存为csv格式文件。
新建表格，三列分别为‘name’，‘longitude’，‘latitude’如图；
（本文以美国华盛顿州Vespa mandarinia已被证实目击报告数据为例）

name	longitude	latitude
Vespa mandarinia	-122.6613	48.9392
Vespa mandarinia	-122.3544	48.723779

文件“另存为”——选择.csv文件格式——“保存”。

2.环境数据：世界气候数据网站下载 （http:// www.worldclim. org）19 个气象数据变量。下载格式一般为tif格式，需要转换为asc格式。

二、Maxent软件

1.下载Maxent生态位模型软件

（需Java运行环境，请先去Java官网(http://java.com)下载好）
链接：https://pan.baidu.com/s/1HFU6D8lOmqOFsAX1QyTSJg
提取码：0209

2.Maxent的使用

1.打开Maxent

2.Samples输入csv格式文件，Environmental layers输入环境变量；
环境变量更改Continuous—Categorical；
选择合适的Output directory（注意：目录尽量全英文）；

3.Settings设置：
Randon test percentage设置为25；Test sample file选择csv文件。

4.关闭Setting窗口，点击‘Run’，输出结果。

三、结果分析

1.文件夹结果如图所示，打开网页可以查询结果。（尽量不要随意更改结果所在文件夹，否则网页图片无法显示。）

2.plots输出图片结果，其中‘Vespa_mandarinia’地图色彩划分潜在生存概率；‘Vespa_mandarinia_roc’中，采用ROC曲线分析方法来测试Vespa mandarinia可能传播的最大预测模型的准确性。 在ROC曲线下的面积被称为AUC值，它通常被用作模型预测精度的指标。 它的值越接近1.0，模型的预测结果就越准确。