在地球科学领域，数据挖掘正成为揭示自然规律、预测环境变化的重要工具，随着全球气候变化的加剧，这一过程面临着前所未有的挑战与机遇。
挑战一：数据复杂性与异质性
气候变化导致地球各圈层（大气、水体、岩石、生物）之间的相互作用更加复杂，产生大量多源、异构的数据，如何从这些“噪声”中提取有价值的信息，成为数据挖掘的一大难题。
挑战二：时间序列分析的精度与长度
气候变化是一个长期过程，要求数据挖掘技术能准确捕捉时间序列的微小变化，并具备处理长期、连续数据集的能力，现有技术往往在精度和数据处理能力上存在局限。
机遇：新视角与新发现
面对挑战，数据挖掘技术也在不断进化，机器学习算法的改进使得模型能够更好地理解非线性关系；大数据技术则使处理大规模、高维数据成为可能，这些技术为从地球科学数据中挖掘出新的气候模式、预测极端天气事件提供了新视角。
气候变化背景下，地球科学数据挖掘既面临技术上的挑战，也孕育着科学发现的机遇，通过不断探索新技术、新方法，我们有望更深入地理解地球系统，为应对气候变化提供科学依据。
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