目前地学等新兴的、更强大的模型（仅个人观点）

越来越多的地理学与农学研究者，尤其是面向环境变化、遥感监测、农业管理等方向的学者，正在使用一批新兴的、更强大的模型来解决复杂系统中的非线性、多源异构、大规模问题。

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一、目前地理学/农学研究中较为“新奇”和高频的模型（含Nature/Science类期刊）

模型名称	简要说明	应用示例（来自Nature/Science类期刊）
✅ XGBoost / LightGBM	高性能树模型，处理大数据、变量间复杂关系	用于气候-土壤-作物系统中建模碳排放、产量
✅ 随机森林（RF）+ 解释性方法（如SHAP）	用于解释变量贡献度，建模能力强	Nature Communications：预测农业N₂O排放并解释因子影响力
✅ 深度学习（如CNN、LSTM、Transformer）	图像/时序建模、遥感处理、水文序列建模	Nature：用CNN分割遥感图像识别全球灌溉面积（2018）
✅ 贝叶斯层级模型（Bayesian Hierarchical Models）	用于估计不确定性、高层结构建模	Science：建模区域碳储量变化及其不确定性（全球尺度）
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