多领域地学应用：浙江大学团队提出GeoAI系列方法，助力地理/海洋/地质/大气领域时空建模与预测
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内容提要
地球科学正经历AI驱动的变革，AI通过分析海量数据优化建模与预测。浙江大学戚劲研究员在COSCon’24论坛上分享了GeoAI的跨学科应用，包括房价分析和海洋遥感，提出了GNNWR和GTNNWR模型，提升了建模的精度与可解释性。这些新方法在多个科学研究中得到广泛应用，推动了地球科学的发展。
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关键要点
- 地球科学正经历AI驱动的变革，AI通过分析海量数据优化建模与预测。
- 戚劲研究员在COSCon’24论坛上分享了GeoAI的跨学科应用，包括房价分析和海洋遥感。
- 提出了GNNWR和GTNNWR模型，提升了建模的精度与可解释性。
- 这些新方法在多个科学研究中得到广泛应用，推动了地球科学的发展。
- GeoAI的应用覆盖房价分析、海洋遥感、大气污染、成矿预测等领域。
- GNNWR和GTNNWR模型结合了传统地理加权回归与神经网络技术。
- GNNWR模型在房价分析中表现出更高的拟合精度和可解释性。
- GTNNWR模型用于海洋生态环境建模，能够估算硅酸盐的时空分布。
- GNNWR模型能够建立空间非平稳的回归关系，估算PM2.5浓度。
- 在地质学领域，GNNWR模型增强了金矿空间分布预测的可解释性。
- 将传统地理建模与AI结合，解决复杂非线性问题。
- 研究表明，GNNWR模型在房价和海洋生态环境建模中具有显著优势。
- 戚劲老师的团队在地学和信息学交叉领域取得了系列成果，未来将持续探索GeoAI发展。
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