VegSim：用于情景条件植被模拟的地理空间世界模型

气候压力下的植被监测不仅需要回答在预期天气情况下植被将如何演变，还需要回答植被如何应对替代气象条件。预测模型返回观测到的天气的预期植被状态，但无法回答这些情景条件问题，因为未来的天气是固定于记录的轨迹的。我们提出了 VegSim，一种用于场景条件植被模拟的地理空间世界模型。 VegSim 从稀疏卫星衍生的 NDVI 历史、过去的气象协变量和静态空间背景中推断出潜在植被状态，通过循环潜在动态在未来天气强迫下向前传播它，并在每个提前时间解码预测 NDVI 分位数。由于未来强迫作为可控输入进入，因此相同的训练模型支持观测天气下的概率预测和用户定义的气象强迫下的条件模拟，而无需监督情景响应。我们在 GreenEarthNet 上跨分布数据和空间、时间和联合时空变化评估 VegSim，它在使用紧凑架构的同时，针对时间序列和地球观测预测基线实现了强点和概率精度。然后，我们在两种截然不同的气象情景下模拟整个欧洲的植被反应，在冬季潮湿变暖下获得微弱但广泛的积极响应，在夏季干旱下获得广泛的消极响应。该代码可在 https://github.com/arco-group/vegsim 获取。