【双评价学习笔记】生态—生物多样性维护：物种层次Maxent模型预测（2）—模型设置与运算
②使用Maxent模型预测物种分布。
我这边使用的是模拟数据，非真实观测数据，暂且称它为“指示物种A”。
第二步：将准备好的环境变量栅格保存为ASC格式。打开【栅格转ASCII】，将所有环境变量转为ASC格式，需要注意的是，输出文件的时候，默认的文件后缀名是“.TXT”，需要手工改成“.ASC”。
第三步：下载Maxen生态位模拟软件。
下载地址：
http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent
需要科学上网。
软件的使用需要Java运行环境，可去Java官网下载。
打开“maxent.jar”，开始maxent模型的参数设置，具体见下图：
按图载入文件，一般来说把刀切法(jackknife)、绘制响应曲线(response curves)和制作预测图（makepicture of predictions）功能都勾选上。输出格式就用默认的好了；输出文件夹建议单独建立一个不要直接输出到载入文件所在的同级文件夹（因为会生成一堆文件到时候分不清）。
Projectionlayers directory/file 窗口，选择不同时间段的环境因子所在目录，环境因子的变量名要与Environmentallayers中的环境因子变量名相同，用于预测气候变化条件下物种分布区的变化；选项可以为空，就是不考虑别的时间段，仅考虑输入的环境变量。
点开Settings，进行参数设置。一般来说，就是设置Randomseed、Randomtest percentage和Replicates。
然后就是点击“Run”运行。如果数据量大、环境变量多，重复次数多的话，运行时间会很长。
真的会很长很长。
等到运行结束，到输出文件夹找到“html”后缀的文件，如果是重复多次的话，“物种名.html”是总的结果文件，后面的带数字的分别是重复的次数-1（-1是因为第一次算0）。
对于结果，我们先看一下ROC曲线。用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ＲOC 曲线)下面积即AUC 值( area under curve) 对模型的精度进行评价。AUC值越大，表示环境变量与预测物种分布模型之间相关性越大，预测效果也就越好，一般认为AUC值在0.5—0.6，失败;0.6—0.7，较差;0.7—0.8，一般；0.8—0.9，好;0.9—1.0，非常好。
ROC曲线是以灵敏度(sensitivity) 为纵坐标，1-特异度(specificity) 为横坐标绘制的曲线。灵敏度即为模型能正确预测适宜分布点的个数与实际所有适宜分布点的个数的比值；特异度即为模型能正确预测非适宜分布点的个数与实际所有非适宜分布点个数的比值。
最后得到的ACU为0.787，仅仅是一般，因为这边用到的是模拟数据。勉强用它来预测适生区。
不要太在意细节~
查看响应曲线，可以得到每一个环境变量对于物种分布的影响。
例如图上的a01（地表覆盖），反映出值为20（森林）时最适合“指示物种A”的生存；c01（年均温）显示，当超过一定温度（约12℃）后，随着温度上升，对“指示物种A”的贡献率显著降低。
第四步：将结果导入ArcGIS，并转换成栅格文件。打开【ASCII转栅格】，输出数据类型要选择“FLOAT”。
第五步：将结果分为适生区与非适生区。一般根据最大约登指数为最佳临界点对应到模拟结果概率值，以该概率值作为判定是否为适宜生境的阈值。约登指数(Youden's index) 定义为: 灵敏度与特异度之和减去1。利用模型输出结果确定最大约登指数并确定其对应阈值，根据该阈值利用ArcGIS重分类，判定大于该阈值为适宜分布区，小于该阈值为非适宜分布区。
约登指数一般位于曲线最靠近左上角的位置。这边的结果为0.45。将0.45作为阈值，使用【重分类】分为两类，分别为适生区（5）和非适生区（1）。
根据指南：
在物种层次，参考国家重点保护野生动植物名录、世界自然保护联盟(IUCN)濒危物种及中国生物多样性红色名录，确定具有重要保护价值的物种为保护目标， 将极危、濒危物种的集中分布区域、极小种群野生动植物的主要分布区域，确定为生物多样性维护极重要区；将省级重点保护物种等其他具有重要保护价值物种的集中分布区域， 确定为生物多样性维护重要区。
也就是说要用多个物种的观测数据，进行分析，最后叠加得到生物多样性维护极重要区和重要区。
我这边只提供方法，不实际操作了。在操作中也不需要多次进行模型运算，因为在载入CSV文件的时候，是可以同时包含多个物种的。
那今天就到这里结束啦，顺便说一句，文中的图片未经许可不要随便“引用”，文中的物种观测数据为模拟数据，不具备任何真实性，所以最后的结果也不具备任何参考性。
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