alphaearth空间时序智能模型入门指南：从数据预处理到模型部署

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时空数据是指同时包含时间和空间维度的数据，比如气象数据、交通流量、人口迁移等。这类数据具有时空自相关性和异质性，传统时序模型往往难以充分捕捉这些复杂模式。alphaearth 空间时序智能模型通过融合时空注意力机制和图神经网络，显著提升了预测精度。

时空依赖性 ：邻近时间和空间点的数据存在相关性
多尺度特征 ：同时包含短期波动和长期趋势
数据稀疏性 ：某些时空区域观测数据可能缺失
计算复杂度高 ：随着时空分辨率提高，数据量呈指数增长

RNN/LSTM：擅长时序建模但忽视空间关系
CNN：能处理空间特征但对时序动态捕捉有限
alphaearth 优势 ：
通过图结构显式建模空间关系
时空注意力机制动态捕捉依赖模式
支持多源异构数据融合

import pandas as pd
import numpy as np

# 处理缺失值
def fill_missing(data):
    # 时空近邻插值
    return data.interpolate(method='linear', limit_direction='both')

# 时空对齐
def align_spatiotemporal(df, time_col='timestamp', space_col=['lat','lon']):
    # 确保时空维度规整
    return df.sort_values(space_col + [time_col])

基础特征 ：
时间特征：小时、周几、是否节假日
空间特征：网格 ID、区域编码、空间相对位置
派生特征 ：
时空滑窗统计量（过去 3 小时均值等）
空间邻接矩阵（基于距离或拓扑关系）

# 构建空间邻接矩阵
def build_adj_matrix(coords, threshold=0.1):
    from sklearn.metrics.pairwise import haversine_distances
    dist = haversine_distances(np.radians(coords))
    return (dist < threshold).astype(float)

import torch
import torch.nn as nn

class SpatioTemporalBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim):
        super().__init__()
        self.temporal_attn = nn.MultiheadAttention(in_dim, num_heads=4)
        self.spatial_conv = nn.Conv2d(in_dim, in_dim, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):  # x: [B,T,N,C]
        # 时序注意力
        t_attn, _ = self.temporal_attn(x, x, x)
        # 空间卷积
        s_feat = self.spatial_conv(t_attn.permute(0,3,1,2))
        return s_feat.permute(0,2,3,1)