结果展示：

安装所需的R包：

(相关资料图)

install.packages("dismo")

install.packages("ggplot2")

读取maxent模型结果数据：

library(dismo)

# 读取模型结果数据

maxent_result <- read.table("maxent_results.txt", header = T, sep = "\t", skip = 39, stringsAsFactors = F)

# 读取环境因子数据

env_data <- raster("environmental_data.tif")

计算环境因子响应曲线：

# 提取maxent模型结果中的环境因子数据

env_factor_data <- maxent_result[, grepl("x", colnames(maxent_result))]

# 生成环境因子响应曲线数据

env_curve_data <- data.frame()

for (i in 1:ncol(env_factor_data)) {

env_factor <- env_factor_data[, i]

env_curve <- data.frame(env_factor, response = predict(maxent_result, newdata = env_data, linear = TRUE, var = names(env_factor_data)[i]))

env_curve$env_name <- names(env_factor_data)[i]

env_curve_data <- rbind(env_curve_data, env_curve)

}

绘制环境因子响应曲线并导出结果：

library(ggplot2)

# 绘制环境因子响应曲线

env_curve_plot <- ggplot(env_curve_data, aes(x = env_factor, y = response, color = env_name)) +

geom_line(size = 1) +

scale_color_discrete(name = "Environmental factor") +

labs(x = "Environmental factor", y = "Response") +

theme_bw()

# 导出结果图像

ggsave("environmental_factor_response_curve.png", env_curve_plot, width = 8, height = 6, dpi = 300)

说明：以上内容近期将安排线上培训，感兴趣的可以关注动态或私信“培训”获取具体培训信息。