耦合模型被应用到很多科学和工程领域来改善模型的性能、效率和结果，SWAT作为一个地表水模型可以较好的模拟主要的水文过程，包括地表径流、降水、蒸发、风速、温度、渗流、侧向径流等，但是对于地下水部分的模拟相对粗糙，考虑到SWAT模型的限制，在SWAT模型和MODFLOW模型的框架上，建立了SWAT-MODFLOW耦合模型来更加综合的考虑地表-地下过程，并且更精确的描述地下水流动过程。8.3 AI辅助耦

11.1 摘要五大核心要素：问题、方法、创新、路径、价值11.2 内容比例黄金分割：避免头重脚轻或重点模糊11.3 AI生成初稿：快速搭建摘要骨架11.4 AI润色语言：更学术、更凝练、更流畅11.5 仿写高手风格：学习顶尖申请书的语言节奏11.6 人工精修要点：AI写得好，但还需“人味”注意：“AI能写出流畅文字，但写不出你的科研个性。最终摘要必须体现你的问题意识、方法特色与价值判断——这是‘人

然而现实是，大多数人仍停留在“简单对话式使用AI”的阶段，只是把AI当作一个更聪明的搜索工具，并没有真正将其转化为科研生产力，更谈不上系统性的创新能力提升。这不是一门“教你玩AI的课程”，而是一门帮助你在AI时代建立长期科研竞争力的系统训练营。第一章、大语言模型（ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek与NotebookLM的能力边界：从“会用AI”到“因任务选模型”从“存论文

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，正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反

然而现实是，大多数人仍停留在“简单对话式使用AI”的阶段，只是把AI当作一个更聪明的搜索工具，并没有真正将其转化为科研生产力，更谈不上系统性的创新能力提升。这不是一门“教你玩AI的课程”，而是一门帮助你在AI时代建立长期科研竞争力的系统训练营。第一章、大语言模型（ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek与NotebookLM的能力边界：从“会用AI”到“因任务选模型”从“存论文

本内容立足这一现状，以“短周期、高产出、强实操”为核心导向，整合主流AI写作工具与标准化学术写作流程，助力集中训练中搭建完整论文框架、完成初稿撰写，切实提升学术表达与科研实践能力，为后续论文修改、发表及科研工作开展奠定坚实基础。1、AI工具与学术需求深度适配：围绕科研人员“文献检索慢、框架构建难、数据分析耗时长”的核心痛点，整合ChatGPT、Research Rabbit等智能工具，针对性开发选

将学习60个紧密结合实际需求的遥感案例，包括Landsat、Sentinel、无人机、SAR等多源数据的处理技术，水体提取、水深反演、水温监测、水质参数AI反演等核心专题，并最终通过“太湖蓝藻水华预警系统”“城市黑臭水体识别评价”等综合项目与科研论文级实践，贯通技术方法，提升解决复杂问题的能力。系统掌握多源遥感数据（光学、SAR、高光谱、无人机）的预处理、特征提取与融合方法，具备解决大气校正、云修

利用DeepSeek、ChatGPT和相关AI工具分别梳理 AI 技术、GIS 在地质灾害防治领域的国内外研究进展，指出当前研究的不足，如数据融合不充分、模型精度待提高等，明确本研究的切入点。用人口密度数据来量化人口易损性，基于各行政单元统计年鉴获取的人口数量，结合房屋建筑区数据，量化人口的空间分布，基于GIS的网格分析，得到单位面积上的人口数量即人口密度。★通过 fit()函数送入待训练的数据集

本次以DeepSeek平台为核心，深度融合Python生态中的科学计算库（如GDAL、scikit-learn、TensorFlow），不仅有传统的高光谱辐射校正、几何精校正、大气校正等预处理技术，更重点突破深度学习在高光谱领域的应用瓶颈。每个技术点均配有工业级代码（如程序42“XGBoost超参数调优”、程序58“蚀变矿物填图”），确保大家能直接复用到实际项目中。在遥感技术飞速发展的今天，高光谱

2、提高编程技能：通过GPT的实践操作，提升使用Python编程技术处理气象数据的能力，包括使用相关库（如xarray、pandas）进行数据分析和可视化。4.2模型堆叠：使用mlxtend库或自定义方法实现模型堆叠，结合不同模型的预测结果作为新的特征，训练一个新的模型。2.4时间序列分割：对于时间序列数据，使用时间顺序分割数据，确保训练集中的数据点时间上早于测试集中的数据点。1、掌握AI工具应用