那如果我可以单纯把位置信息和那些空间特征变量一起放进CNN里面学习，最后也能进行预测是吗

是的，你可以将位置信息和空间特征变量一起作为输入，放入CNN模型中进行学习，并最终进行预测。这种方法被称为融合空间特征的卷积神经网络。

在这种方法中，你可以将位置信息和空间特征变量（例如CO2浓度、植被信息和气象数据）组合成一个输入张量。这个输入张量的维度可以是多通道的，其中每个通道代表一个特征变量。然后，你可以使用卷积和池化层来提取空间特征的局部和全局信息。

通过将位置信息与空间特征一起提供给CNN模型进行学习，模型可以更好地利用地理位置的上下文信息来预测目标。例如，在空气质量预测的任务中，地理位置可能与周围环境有关，而将位置信息与空间特征一起输入CNN模型可以帮助模型更好地理解这种上下文关系。

需要注意的是，选择合适的CNN架构、超参数和损失函数等也是非常重要的。你可能需要根据具体任务和数据集进行实验和调整，以找到最佳的模型配置。此外，对数据进行预处理和归一化操作也是必要的，以确保模型能够有效地学习和预测。