科学大数据推动了科学研究向数据密集型科学范式的转换。针对地球 系统科学研究中涉及的几种前沿大数据分析方法，如深度学习、物理约束 的机器学习、因果推理和深度强化学习等，探讨这些方法的基本原理及其 在地球系统研究中的应用前景和面临的挑战。其中，深度学习通过多层神 经网络从数据中挖掘更深、更抽象的特征，极大地增强了模型的学习能力， 在地球系统科学分类、回归、预测和预报等相关领域取得了巨大成功。物 理约束的机器学习通过融合机理模型和地学知识，提升了机器学习模型的 可解释性和移植能力，极大地增强了机器学习在地学知识发现和决策的有 效性。因果推理侧重于从地球大数据中寻找地球系统变量间的因果关联， 识别因果路径，量化因果效应，能够在地球系统的过程理解和反事实预测 方面发挥重要作用。深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决 策能力相结合，能够在高维环境中进行更强大的特征表达和非线性建模， 在应对地球系统科学的决策问题中发挥重要作用。