面向自然科学的人工智能建模方法【涵盖机器学习与深度学习的核心方法（如随机森林、XGBoost、CNN、LSTM、Transformer等）】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。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