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Climex and Dymex Suite | 物种分布潜在区域预测软件

Climex 3.0.2已升级为Climex and Dymex Suite 4.0.2,新版本将Climex与Dymex合并为一个软件包,用户体验度更佳。


软件简介:

Climex/DYMEX软件在国内高校以及科研机构广泛使用,主要用于动态模拟某种生物在某个区域内,随着气候、温度、环境等的变化规律做相关分布预测。软件可以在分析数据的基础上,建立符合自己研究要求的动物、植物,建立自己区域性气候,根据这些条件分析得出表格分析结果,图表统计结果。可以有各种展现方式。满足您发表学术论文要求。


Climex帮助您了解气候变化对物种分布的影响以及入侵物种对农业区域的潜在风险。

Climex使您能够评估在新位置建立有害生物的风险以及生物控制剂在不了解物种的情况下可能成功或失败,除了知道他们确实发生的当前位置。

Climex用于模拟,预测和帮助控制入侵昆虫。昆虫侵扰每年摧毁数十亿美元的商业作物,在变暖的环境中监测和控制入侵害虫越来越重要。

Dymex使您能够在不断变化的环境中以交互构建和运行生物体波动种群模型。生态学家可以创建各种基于过程的人口模型,而无需了解编程语言。模型围绕生命周期构建,生命周期又由个体在其生命中经历的阶段组成。DYMEX生命周期描述了个体群组以及影响群组中个体的大小,年龄和数量的过程。


新版本的Climex和Dymex(版本4.0.2)中的新功能:

  • CLIME的版本4的运行速度比版本3快10倍

  • 改进的自动参数拟合

  • 比较位置模型现在可以为压力和增长指数创建每周输出图

  • CLIMEX比较地点/年增加了一个新模型,可以探索气候适宜性的年际变化

  • 您现在可以制作季节性和年际气候适应性模式的电影

  • 可以使用自动参数灵敏度和模型不确定性分析

  • 区域气候匹配功能现在可以处理更大的数据集

  • 现在可以对批处理参数运行进行排序,自动执行一些高度重复的任务

  • Climex现在可以安装在运行64位版本Windows的计算机上

  • 新的“用户指南”包含有关建模技巧和资源的部分

  • 输出流,灵敏度分析,匹配气候(区域),比较位置的改进



软件资料:

环中睿驰公司原创编写Climex软件使用操作手册,手册中详细介绍了如何创建一个动态模拟模型,如何图形展现模型,让您轻松建模。

手册下载地址(百度文库):http://wenku.baidu.com/view/2f84c2d03186bceb19e8bb42.html?st=1
另外文件库中还有很多其他科研类软件产品操作文档欢迎下载。


客户案例:

北京师范大学、农科院河北植保所、农科院广州植保所等等。


软件说明:

CLIMEX的模型组建中有两个假设:


一:气候是决定许多物种地理分布和相对丰盛度的很重要的因素。


二:该物种在一年内经历两个时期,即适合其种群增长和不适合甚至危及其生存的时期。


CLIMEX可根据某物种的已知地理分布及相对丰盛度来估计该物种所需的气候条件,或者可以直接使用物种生长发育的生物学数据。利用上面两种中的任何一种,CLIMEX都能够运算出每周和每年的增长指数(Growth index, GI,近似于内禀增长率)。然后利用物种的生物学参数或已知分布区计算出种群在不适宜季节的四个逆境指数,即冷逆境指数(Cold stress, CS)、热逆境指数(Heat stress, HS)、干逆境指数(Dry stress, DS)、湿逆境指数(Wet stress, WS)。增长指数GI和逆境指数再综合为生态气候指数(Ecoclimatic index, EI),EI描述该物种对某一地区的综合适合度。


系统要求:

Climex and Dymex Suite只适用于Windows系统。




英文简介:

CLIMEX predicts the effect of climate change on species distribution, using simulation and modeling techniques. CLIMEX attempts to mimic the biological mechanisms that limit species' geographical distribution and determine their seasonal phenology and relative abundance.


DYMEX is a modular modelling package that allows the user to develop and run deterministic population models of biological organisms rapidly. These population models are structured around species' lifecycles, which in turn consist of the growth stages that individuals pass through during their life.



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