佳作分享| NC：基于空间截面数据的通用地学归因模型-GCCM

    掌握事物的因果关系是人类改造世界以实现可持续发展的前提，也是人类世代好奇探索的主题。在大尺度地球科学系统研究中，由于控制实验难以开展，基于观测的时空数据表象推断内在的因果关系（即因果推断）成为主要方式。目前主流的因果推断方法包括结构因果模型、潜在结果框架和格兰杰因果检验，这些方法主要针对随机系统，假设变量随机分布且变量间信息可分离。然而在地球系统中，许多变量具有确定性趋势且相互交织耦合，给因果推断带来了困难。为解决地球科学动态系统的归因问题，国际学者基于复杂动态科学的Takens理论，研发了基于时间序列的因果推断方法——叉收敛映射方法（Convergent Cross-mapping ，CCM，于2012年发表于Science期刊《Detecting Causality in Complex Ecosystems》），并得到了广泛的应用。CCM方法运行需要至少15期以上的 ………………………………