近日，校区城市建设工程系2023级城市地下空间工程专业本科生黄浩然、蒋宇航、欧阳昕柏、郭子瑞组成的科研团队，在省级大学生创新创业训练计划项目（S202510359347）的支持下，成功完成一项面向气候变化背景下森林—草原过渡带植被动态预测的研究工作，论文“Bridging Deep Learning and Ecological Interpretability: A Spatial Mamba Framework for NDVI Prediction in Forest-Steppe Ecotones Under Climate Variability”已在国际期刊《Remote Sensing》(新锐分区2区)上正式发表。
该研究聚焦植被动态预测中长程时间依赖、空间连续性与生态可解释性三难兼顾的核心问题，创新性地提出了一种双向地理空间Mamba（Geo-S-Mamba）建模框架。团队以我国呼伦贝尔草原这一典型半干旱生态过渡带为研究区，将高效的状态空间序列模型与基于地理学第一定律的空间连续性约束相结合，并引入结构因果模型开展归因分析。研究成果在2019—2023年独立验证期实现了R²=0.93的高精度预测，同时显著提升了预测结果的空间格局一致性，使归一化植被指数（NDVI）的预测由黑箱走向可解释的生态机制推断。研究进一步揭示，降水与土壤水分是驱动区域植被生长的主要因素，为半干旱区草原监测、气候影响评估与生态系统管理提供了新的技术工具与科学依据。
长期以来，校区高度重视本科生创新能力培养，积极搭建大创项目、学科竞赛、科研实践等多元平台，推动教研融合、以研促学。城市建设工程系将继续完善本科生科研训练体系，激励更多学生投身科技创新实践，努力培养具有家国情怀、创新精神和实践能力的高素质专业人才。
论文在线地址：https://www.mdpi.com/2072-4292/18/13/2120。
图1 论文概要图
图2 Geo-S-Mamba模型算法流程图
（许小燕/文 黄浩然/图 黄慎江/审核）
