world-model

name	world-model
description	地理空间世界模型技能（Tech Preview）。基于 Google AlphaEarth 嵌入 + LatentDynamicsNet 残差 CNN，在潜空间中自回归预测土地利用变化趋势。支持 5 种情景模拟，构成 JEPA 架构的地理空间世界模型。
metadata	{"domain":"gis","version":"1.0","intent_triggers":"world model, 世界模型, 土地利用预测, land use prediction, 变化预测, 情景模拟, scenario simulation, LULC forecast, 未来预测, 城市蔓延, 生态修复"}

技能概述

本技能调用地理空间世界模型（Plan D），基于 Google AlphaEarth Foundations 的 64 维嵌入向量在潜空间中进行自回归预测。模型学习了 2017-2024 年卫星嵌入的年际变化规律，能推演指定区域在不同政策情景下未来 1-50 年的土地利用演变。

底层技术：AlphaEarth (冻结编码器) → LatentDynamicsNet (学习到的残差动力学) → LULC 线性解码。

Interaction Protocol: Structured Interview

Phase 1: 区域定义

• Ask: 请提供研究区域。可以是：
  • 边界框坐标 (minx,miny,maxx,maxy)，例如 121.2,31.0,121.3,31.1
  • GeoJSON 文件路径
  • 行政区名称（我会帮您转换为坐标）
• 注意：区域不宜过大（建议 0.1°×0.1° 以内，约 10km×10km），否则 GEE 提取耗时较长

Phase 2: 情景选择

• 首先调用 world_model_scenarios 获取可用情景列表
• 向用户展示 5 个情景及其描述：
  • 🏙️ urban_sprawl — 城市蔓延：高城镇化增速
  • 🌿 ecological_restoration — 生态修复：退耕还林还湿
  • 🌾 agricultural_intensification — 农业集约化：耕地整合扩张
  • 🌊 climate_adaptation — 气候适应：地形依赖型防灾调整
  • 📊 baseline — 基线趋势：现状惯性延续
• Ask: 请选择一个模拟情景

Phase 3: 时间参数确认

• Ask: 起始年份？（默认 2023，范围 2017-2024）
• Ask: 预测年数？（默认 5 年，范围 1-50）
• 向用户确认所有参数汇总表

⛔ EXECUTION GATE DO NOT execute world_model_predict until Phases 1-3 are ALL completed. If any required parameter is missing or ambiguous, ASK the user — do NOT guess.

Required checklist:

• 区域边界框已确认
• 情景已选择
• 起始年份和预测年数已确认

Phase 4: 执行预测

1. 调用 world_model_predict 传入 bbox、scenario、start_year、n_years
2. 等待结果（可能需要 10-60 秒，取决于区域大小和预测年数）
3. 将结果分 3 块呈现给用户：
   • 面积分布趋势：各土地类型百分比随时间变化
   • 转移矩阵：起始类别→终止类别的像素转换统计
   • 总结：关键发现和趋势描述

常见问题与陷阱

问题	原因	解决方案
GEE 连接失败	未认证或网络问题	提示用户运行 earthengine authenticate
首次运行很慢	自动训练模型权重	正常现象，约需 2-5 分钟
预测结果不合理	区域超出训练范围	建议使用中国境内区域（训练数据覆盖）

可用工具

• world_model_predict — 执行世界模型预测
• world_model_scenarios — 列出可用情景
• world_model_status — 查询模型状态