面向地球科学的机器学习：挑战与机遇

地球科学是一个具有重大社会相关性的领域，需要为我们人类与星球面临的若干紧迫问题提供解决方案。随着地球科学进入大数据时代，在商业领域已取得广泛成功的机器学习（ML）为贡献于地球科学问题提供了巨大潜力。然而，地球科学中的问题具有若干传统应用中鲜见的独特挑战，需要在机器学习中采用新颖的问题表述与方法论。本文向机器学习（ML）界的研究者介绍地球科学问题所带来的这些挑战以及推进机器学习与地球科学双方所存在的机遇。我们首先强调地球科学数据的典型来源并描述其使得传统机器学习技术难以使用的性质。然后我们描述机器学习可发挥作用的一些常见地球科学问题类别，并讨论机器学习方法论开发中已有的努力与有前景的方向。最后我们讨论适用于地球科学所有问题的机器学习中的一些新兴研究主题，以及机器学习与地球科学之间深度协作对于两学科协同推进的重要性。