以“AI 赋能+模型实操”为核心，系统讲解蒸散发三组分分离、GPP模拟原理，强化Python 数据处理（Numpy/Pandas）、ArcGIS空间分析（栅格裁剪/站点值提取）及AI代码辅助（异常值检测、批量脚本生成）。通过FLUXNET站点与GLASS 遥感数据双案例，学员将掌握从单站数据处理到区域模拟的全流程技术，构建“经典模型+现代工具”的复合能力，为生态水文研究及双碳目标落地提供高效技术支

为了更科学有效地评估地质灾害发生的可能性与严重程度，地质灾害危险性评价技术正不断发展。危险性评价着重于分析多种致灾因子和区域特性，根据某个区域的地形、地质条件等因素，预测灾害的发生概率与分布特征。当前，传统的地质灾害评价模型（如信息量法、多因子加权分析等）仍在广泛应用，但随着大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）与GIS技术的结合，这一领域迎来了全新的智能化解决方案。

您的基金撰写过程中是否存在以下问题：摘要如何写才能给评阅专家留下最美好的第一印象？技术路线图如何设计才能吸引评阅专家的目光？如何区分难点问题和关键科学问题？每个章节突出哪些内容才能让项目书更加清晰明了？

以科学问题为牵引，融合经典统计思想、现代AI算法与前沿大模型理念；注重模型的可解释性、物理一致性与不确定性表达；并通过大量环境、气象、水文等典型案例，打通从算法理解到科研落地的全链条。

深入探索DeepSeek赋能表型、生化、胁迫与产量智能提取这一主旨，通过99个实际案例，结合卫星、无人机、地面等多源遥感数据，探讨农业中的智能监测、决策支持系统的构建与应用。内容覆盖从数据采集、处理到模型构建、监测平台开发的全流程，特别注重实践性和前沿技术的应用。

前瞻性地探讨了物理机制与数据驱动的双轨建模（如耦合水文方程的Transformer蒸散发预测）、多模态数据对齐（跨模态清洗）、国产大模型工具链等前沿方向，并通过10+真实案例场景实践，提升地球科学智能计算能力，加速地球科学智能技术的产学研转化。

首先，物理信息神经网络（PINN）模块实现微分方程约束与深度学习框架的耦合建模，为科学计算开辟新范式；其次，深度网络设计器新增模型剪枝与量化工具链，结合FPGA部署方案大幅提升边缘计算效率；再次，Transformer技术专题纵向解析BERT/GPT/ViT架构演变，横向打通NLP与CV领域迁移应用；最后，大语言模型本地部署接口支持Ollama与DeepSeek的无缝集成，构建智能对话系统开发闭环

随着理论化学及计算机技术的发展，分子模拟技术被越来越多地用来加快科学研究与开发过程。分子动力学模拟方法以统计热力学、分子力学及牛顿力学为基础，对纳观体系的状态与过程进行精细研究，已被广泛用于化学化工、生物医药、材料科学与工程、物理等研究领域。理解分子动力学模拟理论基础并掌握相应软件的操作与特点对于相关领域的研究工作尤为重要。

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。...

掌握WRF模式+Python语言的结合应用，可在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。