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摘要。对环境生态系统进行建模对于有效的资源管理，可持续发展和理解综合生态过程至关重要。然而，传统方法经常与此类系统的固有复杂性，互连性和有限的数据相提并论。基础模型及其大规模的预训练和普遍表示形式，通过包含各种数据源，捕获时空依赖性并适应广泛的任务来提供变革的机会。本调查介绍了环境学科中基础模型应用的概述，强调了跨领域的远期预测，数据生成，数据同化，缩减，模型结合和决策的进步。我们还详细介绍了这些模型的开发过程，涵盖了数据收集，体系结构设计，培训，调整和评估。通过展示这些新兴方法，我们旨在促进跨学科的合作，并促进尖端机器学习在环境科学领域的可持续解决方案。
arxiv：2503.03142v1 [cs.lg] 2025年3月5日
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