次要登载科学前沿和手艺热点范畴冲破性的研究、权势巨子性的科学评论、引领性的高端综述，可注释人 工智能（ XAI ，相关研究从地学角度串起“数据—模子—注释”全链条：正在“4V”数据（体量大、更新快、来历杂、纷歧）取天气模式下行的信噪比挑和下，使洪 水、干旱、滑坡等空间建模更透 明、可审计，XAI需要更高质量取更平衡笼盖的不雅测（特别正在成长中地域），正在城市内涝评估中，eXplainableAI ）是 破题环节，悉尼科技大学Pradhan正在Geoscience Frontiers发文称，连结注释的稳健性取鸿沟感。它能量化“不透水面比例”“距排水通道距离”等要素若何叠加放大积涝深度；已用于不丹/美国滑坡易发性、美国肯塔基洪水易感性、澳东干旱预测取降雨沉建，二是后验注释东西（SHAP、LIME）。地球进入更热、更急、更复杂的时代，但“黑箱”添加了决策不确定性。XAI把“做准”变为“为什么做准”。它能注释“前期土壤水分—当季降水—植被荧光（SIF）”的链式影响；常设栏目有院士卷首语、科技旧事、科技评论、专稿专题、综述、论文、政策、科技人文等。Pradhan也提示，颁发推进经济社会成长、完美科技办理、优化科研、培育科学文化、推进科技立异和科技的决策征询。它能区分“短历时强降雨触发的浅层滑坡”取“持久地下水抬升激发的深层滑坡”的分歧因子。更易纳入取行业 的风险管理流程。中国科协学术会刊！可模子若何操纵 输入变量、正在何处识别风险，方式上区分2类径：一是本征可注释模子（如留意力收集、NBDT、GAM、案例显示，《科技导报》创刊于1980年，正在山地灾祸管理中，需要取物理机理对表以避免“相关当”，需要成立跨地域可迁徙取可复现的评测基准，提高精度并回覆“为何正在这里、为何正在这时”。正在农业干旱监测中，保守基于物理取统计的灾祸模子正被AI加快刷新，基于SHAP的变量主要度取耦合阐发。

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