ENMTools ツールによるデータ選別の原理：
ENMTools ツールは、分析に使用する環境因子のグリッドサイズを自動的にマッチングさせ、同一グリッド内の冗長データを削除することができます。これは距離法に基づいてデータを削除するのではなく、迅速かつ効率的で、分析結果がより合理的です。英語のジャーナルではこの方法が多く使用されています。この方法を用いることで、下図の A 点または B 点（同一グリッド内）を削除することができますが、C 点と D 点は緩衝区間内の直線距離が小さいにもかかわらず、削除されることはありません。
CSDN ブロガー「生信小窝」の言葉を引用
原文リンク：https://blog.csdn.net/weixin_40632177/article/details/111502337
オンラインでは ENMTools このソフトウェアや R パッケージの中国語チュートリアルは非常に少なく、大半は英語の記事や原作者の動画です。ENMTools このソフトウェアを直接使用する場合、実際には非常に便利で、教育動画も見つけやすいです。しかし、R のチュートリアルはほとんどありません。私が最初に使用したコードは B 站の up 和谐小农民から提供されたものでしたが、ENMTools パッケージのインストールや実行中にエラーが発生することがありました。GitHub の原プロジェクトのドキュメントを調査し、デバッグを行った結果、最終的にコードを以下のように修正しました：
install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("danlwarren/ENMTools",force = TRUE) # 可能であればVPNを使用する必要があります
library(ENMTools)
library(terra)
worldclim <- raster('G:/4.その他/現在_bio_tif/bio_1.tif') # ここで私が使用しているファイル
# worldclim <- raster::getData("worldclim", res = 5,var = "bio") # 自分にデータがない場合はworldclimが提供するデータを使用できます
pts <- read.csv(file = "BZ.csv")
pts.spat <- vect(pts,geom=c("X","Y")) # XYをcsv内の対応するLongitude,Latitudeに置き換えます
pa <- rasterize(as.matrix(crds(pts.spat)), worldclim[[1]],fun=sum)
new.points <- rasterToPoints(pa)
write.csv(new.points, file = "BZ.trim.csv")
このコードを使用することで、1164 の点を 324 に減らし、ENMTools ソフトウェアを使用した際の座標のずれが発生することはありませんでした。