ES&T论文以计算代码为核心，方法里要交代哪些运行环境？

投 Environmental Science & Technology 的研究如果主要结论依赖计算代码，只写“使用自编程序分析”不够。期刊作者指南要求在正文或补充材料交代代码语言、编译器或解释器、操作系统及具体版本，或者给出适当引用；即使源代码不开源，使用的软件仍须在参考文献中正确引用。需要验证计算时，作者还应按要求提供代码和输入数据，适当的材料转让协议可以保护正当权益。

先找出直接生成关键结果的代码。数据清洗脚本、求解器和画图脚本的作用不同：如果删掉某段代码，论文中关键数值或模型判断便无法再现，它就不是可忽略的私人辅助工具。对每段核心代码，记录取得方式、版本或提交号、运行命令、输入文件和输出结果。环境信息要与真正生成论文图表的那次运行相符，不要到投稿日才按当前电脑的软件版本回填。

把“可运行”拆成几个可核查的问题

同样的 Python 脚本，在依赖库、求解器或操作系统不同的情况下可能得到不同数值。方法部分可概述语言与算法，补充材料列详细版本、依赖及运行参数。若使用编译语言，应说明编译器和关键选项；若依赖解释器，给出解释器版本与包的版本。需要随机过程的计算，还应保存种子或说明重复运行后结果的变动范围。

输入数据也不能只以“可向作者索取”一语带过。至少明确每个输入字段的含义、单位、缺失值处理和版本。若部分数据受协议限制，说明申请路径及能提供的验证范围；期刊允许在适当协议下提供材料，并不等于可省略可验证性说明。公开部分与受限部分应分开列，免得读者误以为所有输入都能直接下载。

向未参与开发的合作者提供一次最小复现包，让对方从空目录运行一张主要图或一个关键数值。若对方卡在未写出的环境变量、私人路径或不兼容的库版本，应修正文档。核心结果若只在作者的笔记本上能跑通，审阅者无法判断差别来自科学模型还是环境配置。如果代码有闭源依赖，也应列出能够验证计算所需的访问条件和替代核查方法。

正文中描述计算输出时，还要区分程序直接给出的值与作者随后人工筛选、重新标定后的值。若算法经过多轮人工调整，版本和选择依据应跟随最终结果记录；不应只交最后一个脚本却把早期运行的数字写进表格。最后检查代码名称、版本、输入与参考文献相互对应，再把完整运行说明放到提交包中。