ECO-ENVIRONMENT · AI AGENT LAB

把时空分析做成可核验的智能体实训

让智能体先规划、再调用工具，最后由人核验

15 个生态环境分析案例覆盖监测、遥感、格点气候、多源融合与综合评价。智能体负责规划和受限工具协作，数据来源、计算证据与结论边界由学习者复核。

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从多站缺测诊断到污染—气象融合，围绕站点级空气质量记录开展时空分析。

结合格点气候产品、土地覆盖产品和森林损失事件，练习时间变化与空间差异表达。

把气象、根区湿润度和生态气候指标放进可复核的时序预测与相对评价流程。

用任务契约、工具白名单、结构化运行证据和人工复核约束智能体实训。

用 PRSA2017 多站逐小时记录检查缺测分布、异常候选和月均变化，并将结果按站点编号解释。

比较北京多站 PM2.5 的小时与月度差异，以时间顺序留出和站内持平基线评估下一小时预测。

对照多个污染物的缺测比例与逐月 PM2.5 变化，练习按变量尺度解释监测质量信号。

用北京教学格网的逐日气温产品汇总月度序列，比较格点差异并估计趋势统计量。

为多个格点和月份建立月气候态，计算降水距平并比较时空异常分布。

以训练期 PM2.5 分位数定义探索性类别，使用其他污染物和气象字段训练随机森林并按时间留出评估。

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