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基于可解释隐式建模的局部空间效应方法：全球总初级生产力的案例研究
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种结合深度神经网络的新方法，解决地球科学中未观察因素导致的空间异质性问题。该方法在预测全球总初级生产力方面表现优越，能够有效揭示主导因素的区域分布差异。
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关键要点
- 本研究提出了一种结合深度神经网络的新方法，解决地球科学中未观察因素导致的空间异质性问题。
- 传统统计学习方法难以有效捕捉空间差异。
- 新方法采用双分支结构，同时建模不同位置的共同特征和空间差异。
- 该方法在预测全球总初级生产力方面表现优越。
- 研究结果揭示了主导因素的区域分布差异。
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