为全面了解气候变化下黄海中南部近海海域斑鰶的产卵场适宜性变动规律，为黄海中南部产卵场的保护提供科学依据，实验根据2014—2018年5—7月黄海中南部产卵场调查数据，并结合FVCOM (Finite-Volume Community Ocean Model)模型提取的表层水温、表层盐度、水深、离岸距离、海表流速以及NOAA数据中心的叶绿素a浓度等6种环境因子，基于随机森林(Random Forest，RF)模型构建黄海中南部斑鰶产卵场适宜性的分布模型，根据未来气候变化的情景，预测该鱼种产卵场在未来的潜在分布。结果显示，不同月份中影响斑鰶鱼卵分布的主要环境因素不同，主要因子在5—7月分别为水深、叶绿素a和表层水温，其偏差贡献率分别为24.49%、28.08%、26.26%。研究表明，在未来气候变化的情景下，斑鰶的适宜产卵场将向北迁移。此外，黄海中南部北部沿岸海域及南部远岸深水区的栖息地适宜性明显增加。因此，未来在产卵场保护以及资源开发利用等方面，应当充分考虑这一变动趋势。

本文利用scikit-learn的随机森林分类器对土地覆盖类型进行了分类，探讨了机器学习在分类问题上的应用效果。本文采用了多源遥感数据作为特征输入，对八种土地覆盖类型进行了识别和比较。结果表明，随机森林分类器在土地覆盖分类上表现较好，整体的准确性达到了93.5%，kappa值为0.92，说明该分类器能够有效地区分不同的土地类型。各类别的producers准确率和consumers准确率也较高，除了水体和人工林两个类别较低外，其他类别都在90%以上。本文认为，增加这两个类别的样本数量或者选择更有区分力的特征可能会提高它们的准确率。本文为机器学习在土地覆盖分类上的应用提供了一种有效的方法和参考。

为了研究2000-2020年武汉市土地覆被时空变化特征，基于谷歌云计算平台获取遥感影像，结合随机森林分类算法，实现对影像的分类；最后生成土地覆被专题图和转移矩阵，分析土地覆被变化情况。研究结果表明：2000-2020年，草地、人工用地覆盖面积逐年增加；耕地、林地覆盖面积逐年减少，水体、裸地覆盖面积前期略有减少，后期有所增加。

本文基于我国30个省份的面板数据，实证研究了我国人工智能技术对劳动力就业的影响，采用了广义随机森林模型估计人工智能技术对我国劳动力就业的因果效应，并进行了异质性分析。实证结果发现人工智能技术对劳动力就业的创造效应大于替代效应，总效应显著为正。异质性分析结果表明，在东、中部地区，就业效应有显著的正向作用，且东部地区的促进效应更大，对西部地区就业效应不显著。本文基于结论，提出增加职业技能培训，针对不同区域的特点，制定不同的人工智能产业政策，增加劳动力需求等政策建议。