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、迅速かつ効率的な方法であり、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。この方法を使用することで、下図の A 点または B 点（同一グリッド内）を削除できますが、C 点と D 点はバッファ範囲内で直線距離が小さいにもかかわらず削除されません。
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 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、実際にはかなり便利で、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非常に少なく、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 の原プロジェクトドキュメントを調べてデバッグした結果、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を使用してください
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
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は発生しませんでした。