随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入“大数据+智能模型”驱动的新阶段。传统的统计建模方法虽具可解释性，却难以应对高维、非线性、多源异构的复杂自然系统；而以机器学习和深度学习为代表的AI技术，正为科学发现提供强大工具。面对海量时空数据、复杂动态过程以及多尺度耦合效应，科研工作者亟需一套系统而严谨的方法体系，以融合领域知识、数据驱动与智能算法，实现从数据预处理到模型部署的全链条创新。

更进一步，以大模型（Foundation Models）为代表的新型人工智能范式——包括预训练-微调机制、跨模态表征、上下文学习与生成能力——正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等任务带来前所未有的泛化与迁移潜力。然而，如何将高维数据预处理、不确定性量化、可解释性分析与时空建模有机结合，并有效衔接前沿AI大模型，仍是当前跨学科研究的关键挑战。本专题旨在系统构建“机理认知+数据驱动+智能生成”三位一体的现代科研建模范式，为自然科学领域的研究生与科研工作者提供从理论到实践的完整路径。

专题一 科研数据类型与预处理

1.数据尺度分类：名义数据、有序数据、定距数据、比率数据

2.多维数据结构：时间序列、纵向数据、空间场数据、面板数据以及内生/外生变量辨析

3.缺失值处理：基于统计的插补，多重插补

4.异常值处理：基于统计的异常值处理，基于模型的异常值处理

5.特征工程以及高级特征构造：熵、Hurst指数、滑动统计量

案例：太湖总磷缺失值重建；城市PM₂.₅的多尺度特征提取

专题二 模型评估、验证与不确定性量化

1.交叉验证与K折检验

2.性能指标体系：MAE、RMSE、R²与交叉熵

3.不确定性来源：数据、参数、结构、情景

4. 模型诊断：残差分析、AUC

5.贝叶斯统计学：置信区间与可信区间

案例：干旱预测的 CRPS 评估；水质模型的预测区间构建

专题三 高维与复杂结构数据降维

1.主成分分析（PCA）

2.奇异值分解（SVD）与低秩逼近

3.经验模态分解（EMD）与 Hilbert 谱

4.季节分解（STL）

5.非负矩阵分解（NMF）用于源解析

6.独立成分分析（ICA）与核 ICA

7.正交经验分解（EOF）

案例：海表温度 EOF 分析；污染物源贡献的 NMF（PMF） 反演

专题四 时频分析与谱方法

1.傅里叶变换与功率谱密度

2.小波变换与局部时频表征

3.互谱、相干性与相位同步

4.Hilbert-Huang 变换（HHT）处理非平稳信号

5.多元小波相干分析

案例：空气污染驱动因子的频域识别；极端事件的小波突变检测

专题五 高级回归建模：超越线性假设

1.线性回归与指数族

2.广义线性模型（GLM）：泊松、负二项、Gamma、零膨胀

3.分位数回归：刻画条件分布全貌

4.非参数回归：核平滑、局部多项式

5.正则化：如果观测值太少怎么办?Lasso、Ridge、Elastic Net、LARS

案例：水体参照状态的分位数界定；降雨驱动因子的 Lasso 筛选

专题六 高精度预测与非线性预测工具箱

1.决策树与随机森林

2.梯度提升树：XGBoost、LightGBM、CatBoost

3.支持向量机（SVM）与核函数选择

4.堆叠集成（Stacking）与超参数调优

案例：干旱指数预测（XGBoost）；土地利用遥感分类（RF）

专题七 可解释人工智能（XAI）

1.全局解释：变量重要性、部分依赖图（PDP）、SHAP

2.局部解释：高级SHAP（Tree/Kernel/Conditional）、LIME

3.交互效应量化：H 统计量、SHAP 交互值

4.对抗可解释性陷阱：相关≠因果、特征泄露警示

案例：水质变化的 SHAP 归因；气象-污染交互作用评估

专题八 处理图像与光谱

1.多层感知机（MLP）与激活函数选择

2.自编码器（AE）与变分自编码器（VAE）

3.卷积神经网络（CNN）：LeNet → ResNet

4.U-Net 架构：语义分割与边界保持

案例：水色遥感识别（CNN）；土地覆盖精细制图（U-Net）

专题九 建模动态演化、生成模拟与长程依赖

1.RNN / LSTM / GRU：记忆机制对比

2.Attention 机制原理

3.Transformer 与 Swin Transformer

4.生成对抗网络（GAN）用于数据增强与反演

5.扩散模型简介

案例：水位预测（LSTM vs. Transformer）

专题十 时空数据建模 时空依赖与耦合

1.克里金插值

2.时空分解：STL 扩展、动态 EOF

3.ConvLSTM、PredRNN 等时空预测架构

4.Transformer 在时空序列中的应用（如 TimeSformer）

案例：区域降水场的 ConvLSTM 预测；河流网络水位的时空建模

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