直击青藏高原数据匮乏难题！浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布
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内容提要
地表热流（SHF）是研究地球内部热能的重要参数，揭示了地壳热结构和地质演化。青藏高原热流分布不均，研究人员提出EI-GNNWR模型，结合地质与地球物理数据，提高了热流预测精度，为理解青藏高原热流机制提供了新框架。
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关键要点
- 地表热流（SHF）是研究地球内部热能的重要参数，揭示地壳热结构和地质演化。
- 青藏高原热流分布不均，存在大量未解之谜，尤其在复杂构造带。
- 青藏高原的地表热流在地理空间上具有显著的不均匀性，高热流值集中在特定区域。
- 浙江大学提出EI-GNNWR模型，结合地质与地球物理数据，提高热流预测精度。
- EI-GNNWR模型在青藏高原和澳大利亚的热流预测中表现优越，显著高于其他模型。
- 研究结果表明青藏高原的平均热流值为66.2 mW/m²，高于全球平均值。
- EI-GNNWR模型有效揭示了青藏高原地表热流分布及其影响机制。
- 研究中使用了220个地表热流测量点，采用交叉验证技术提高实验精度。
- SHAP值计算方法被引入以提高模型的可解释性，量化各变量对热流的贡献。
- 研究团队致力于发展GIS理论与方法，探索GeoAI发展，应用于多个领域。
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延伸问答
青藏高原的地表热流分布有什么特点？
青藏高原的地表热流分布不均，高热流值主要集中在雅鲁藏布江缝合带和南北向裂谷带，其他区域热流相对较低。
EI-GNNWR模型是如何提高热流预测精度的？
EI-GNNWR模型通过整合地质与地球物理数据，捕捉地表热流的非线性关系，从而提高了热流预测的精度。
青藏高原的平均热流值是多少？
青藏高原的平均热流值为66.2 mW/m²，高于全球平均值62.8 mW/m²。
研究中使用了多少个地表热流测量点？
研究中使用了220个地表热流测量点，其中90%用于模型训练和验证，10%用于测试。
SHAP值在研究中有什么作用？
SHAP值用于提高模型的可解释性，量化各变量对热流的贡献，帮助理解地表热流的形成机制。
EI-GNNWR模型在其他地区的表现如何？
EI-GNNWR模型在澳大利亚的热流预测中表现优越，预测精度显著高于其他模型，如XGBoost和FCNN。
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