本文档属于类型b，即一篇科学综述论文。以下是针对该文档的学术报告：
本文由Lei Xu、Nengcheng Chen、Zeqiang Chen、Chong Zhang和Hongchu Yu共同撰写，分别来自中国地质大学（武汉）国家地理信息系统工程技术研究中心、中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室、首都师范大学资源环境与旅游学院以及武汉理工大学航海学院。该论文于2021年10月6日在线发表在《Earth-Science Reviews》期刊上，题为《Spatiotemporal forecasting in earth system science: methods, uncertainties, predictability, and future directions》。本文综述了时空预测（Spatiotemporal Forecasting, STF）在地球系统科学中的方法、不确定性、可预测性及未来发展方向。
首先，本文介绍了时空预测的背景及其重要性。时空预测扩展了传统的时间序列预测或空间插值问题，涉及时间和空间两个维度。STF在天气预报、交通流量预测、地震余震模式预测等领域有广泛应用。准确的STF有助于决策制定，减少社会经济损失。例如，提前几小时精确预测洪水可以帮助城市做好应急准备，赢得疏散和救援时间。
其次，本文详细讨论了STF的三大类方法：时空统计方法、人工智能（Artificial Intelligence, AI）方法和物理模型。时空统计方法基于统计理论，如地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）、时空自回归积分滑动平均模型（Spatiotemporal Autoregressive Integrated Moving Average, ST-ARIMA）、时空克里金法（Spatiotemporal Kriging, ST-Kriging）和贝叶斯最大熵（Bayesian Maximum Entropy, BME）等。这些方法在解释性上较强，但在处理高维非线性数据时存在局限性。AI方法，特别是机器学习和深度学习，能够从数据驱动的角度建模复杂的时空依赖关系，表现出优越的性能，但缺乏解释性。物理模型基于物理机制，能够合理解释预测结果，但在模型结构和参数化方面存在不足。AI模型和物理模型的结合可以提升预测的准确性和解释性。
第三，本文探讨了STF中的不确定性来源及其建模方法。不确定性主要来自数据和模型。数据不确定性包括测量误差、仪器缺陷和方法不确定性，可以通过概率分布进行量化。模型不确定性则来自模型结构和参数化，通常通过贝叶斯推理进行估计。AI模型通常缺乏对不确定性的考虑，但通过引入贝叶斯框架可以解决这一问题。此外，本文还介绍了集合预测（Ensemble Forecasting）的概念，通过扰动初始条件和参数来生成预测分布，从而量化预测不确定性。
第四，本文分析了STF的可预测性及其测量方法。可预测性通常通过诊断方法和预后方法进行量化。诊断方法从理论角度分析可预测性，如潜在可预测性（Potential Predictability）和平均可预测时间（Average Predictability Time, APT）。预后方法则通过实验研究可预测性，如使用多个数值预测模型分析降水可预测性。可预测性在空间和时间上是异质的，受内部和外部可预测性源的影响。例如，热带降雨的可预测性通常高于中纬度地区，因为热带地区存在强烈的大尺度气候振荡。
第五，本文展望了STF的未来发展方向。首先，数据驱动和模型驱动科学的结合可以提升对物理过程的理解和预测准确性。AI模型可以用于快速参数校准、敏感性分析和区间估计，物理模型则可以通过AI模型进行参数化方案的优化。其次，数据质量评估和控制是提升预测准确性的关键。通过数据融合、校准和异常值去除等方法，可以改善数据质量。第三，概率建模是量化预测不确定性的重要手段。通过贝叶斯框架，可以结合数据和模型不确定性，生成概率预测。第四，深入理解可预测性及其来源是提升操作预测系统的重要途径。建立区域和全球可预测性数据库，有助于分析不同时空尺度上的可预测性。最后，智能STF系统的发展将推动实时或近实时的预测服务，自动化的数据收集、模型训练和预测信息提供将极大地方便用户决策。
本文的学术价值在于全面总结了STF在地球系统科学中的方法、不确定性和可预测性，并提出了未来发展的方向。通过结合数据驱动和模型驱动的方法，可以提升预测的准确性和解释性。概率建模和不确定性量化是未来STF系统发展的重要方向。此外，智能STF系统的开发将推动预测服务的自动化和智能化，为实际应用提供更高效的支持。
本文的亮点在于系统地梳理了STF的三大类方法及其优缺点，详细讨论了不确定性和可预测性的量化方法，并提出了未来发展的具体方向。特别是AI模型与物理模型的结合，以及智能STF系统的开发，为STF领域的研究和应用提供了新的思路。