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这些问题面向预测。土地覆盖、污染物柱浓度及活动代理变量可能共享信息，特征组差异不能直接分解为因果贡献。
采用 project.json 引用的输入版本，保留发布的目标单位、站点键及训练/验证/测试标签。选特征前阅读来源字典；排除目标、其他臭氧响应列、身份标识和划分列。来源文件保持原样，所有准备步骤保留样本键。
比较模型前确定研究样本和排除条件，各实验保持站点成员、输入版本和评价口径一致，明确核对导出的样本键。插补值和类别水平只从训练集学习；记录显式的未见类别策略及替代数量。缺失目标不插补。
训练集用于拟合，验证集用于选型，最终测试前固定配置。如果探索性测试结果促使修改方案，应注明这种使用，并重新建立合适的验证设计，不能仍将原测试描述为完全独立。
论文预测实验单独固定 prompt和协议，使用文章规定的国家/地区筛选、三类气候区、九变量与三变量随机森林。该专项将发布的 train 与 val 合并为开发集，保留原 test；在开发集内以共同的十折划分选参，再用全部开发样本重拟合。它与通用适配器的验证集选型模式不同，不把此项目脚本描述为已注册工具或通用编排引擎。
本次明确区分文章已披露的方法和补充的搜索范围、种子、森林设置。两个模型均在测试前冻结选择；开发期折外评分已经参与调参，最终性能以留出测试为准。旧案例代码和保存结果不参与本次实现；后续由用户提供原始完整代码和最终结果，再开展对照。此前已有来源核对，因此不声称盲法实验。
E01 — 基线比较。 使用既有回归工作流及受支持候选。执行前记录候选集合、参数预算、种子、样本、选择指标和基线。报告 RMSE、MAE、明确定义的样本外 R²，以及失败情况和样本数量。
E02 — 特征组比较。 根据科学角色和来源说明定义分组，不从列名直接推断因果含义。在共同站点及划分上比较，每次运行完整记录实际特征。当前工作流接受特征列表，分组设计与跨运行比较由人工或代理按方案完成。
E03 — 稳健性与解释。 提前确定开发期重复和解释比较方式，保留最终测试边界。先采用已实现的置换重要性和训练背景部分依赖，考虑相关特征及缺乏支持的特征组合。技能已提供 ICE 和可选的经验背景排列 Shapley。其他空间划分、预测重抽样和自动实验汇总需另行审查适配，不因本方案而启用。
核对唯一样本键、划分独立性、输入和配置版本、基线可比性、预测完整性、指标定义、模型重载及解释来源。最终解读前明确有科学依据的效应大小、不确定性汇总与适用范围，本方案不设置通用数值门槛。
数值结果、图、模型及实验与运行映射只写入全新的私人结果目录；由人类复核决定可复用的结论和具体文件。本项目不重跑历史私人脚本，也不从历史站点基准推断未来、逐小时或因果结论。