人工智能在生态系统服务研究中的应用：现状、挑战与前景

《Contemporary Problems of Ecology》：Application of Artificial Intelligence in Ecosystem Services Research: Current Status, Challenges, and Prospects

人工智能在生态系统服务研究中的应用显著，尤其在生态监测、模型优化和决策支持方面。通过自动化分类和趋势分析，AI提升管理精度，并整合多源数据优化评估。然而面临数据质量、模型适应性和可解释性挑战，未来需加强跨学科合作以应对这些问题，推动全球生态治理。

　　

摘要

人工智能（AI）在生态系统服务（ES）研究中的应用取得了显著进展，尤其是在生态监测、评估和决策支持方面。随着技术的不断发展，AI在遥感数据处理、生态系统模型优化和数据整合方面展现出巨大潜力。通过自动化分类和趋势分析，AI能够高效地监测生态服务的时空变化，从而提高生态系统管理的精度。此外，通过整合大数据和物联网，AI使生态服务评估更加多样化，实现了来自各种数据源的信息的有效整合，为生态保护和资源管理提供了支持。AI在生态监测方面的优势在于其能够利用智能算法实时捕捉环境变化，确保生态系统的持续稳定，并为生态恢复和可持续管理提供科学依据。在决策支持系统中，AI优化算法通过提供精确的决策支持来提升环境治理水平，进而提高生态系统管理效率。然而，AI在生态服务研究中仍面临数据质量、模型适应性和可解释性等方面的挑战。未来的研究应重点关注AI与生态管理实践的结合，提高AI模型的可解释性，并解决其普遍性问题的。跨学科合作将是推动AI在生态服务研究中发展的关键途径，促进其在全球环境治理和生态恢复中的应用。