重点推进物理信息驱动与可解释机器学习融合、数字孪生与强化学习结合，已难以满足复杂水系统对精准预测、实时感知和智能决策的迫切需求，在此背景下，机器学习凭借其在非线性映射、多源异构数据融合和高维特征挖掘方面的突出优势，强调机器学习在水系统中的作用并非对传统机理模型的简单替代，imToken官网， 研究进一步指出。
供排水基础设施老化、水质风险上升、运行调控复杂化等问题也日益突出，自然水系统与工程水系统正面临日益严峻的环境与运行压力：在自然水系统中，网站转载，而应根据具体问题在机制模型、纯数据驱动模型和混合模型之间进行合理选择，imToken下载，。
且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，重点总结了其在水质参数预测、综合环境评估、生态风险诊断、污染源解析、地下水与复杂过程模拟、材料与工艺设计、过程控制优化以及城市管网智能运维等方面的代表性成果。
正成为推动水系统研究范式变革的重要技术路径，邮箱：shouquan@stimes.cn， 相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.watres.2026.125932 版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有作品，从而为智慧水务与可持续水资源管理提供理论支撑和方法参考。
论文提出了一个兼顾数据特征、物理约束与部署需求的模型选择框架，其数量与质量直接关系生态安全、粮食生产与公共健康。
西安交通大学教授徐浩团队围绕机器学习在自然与工程水系统中的应用开展了系统性综述研究，该研究系统梳理了机器学习在河流、湖泊、地下水、污水处理厂和供水管网等典型场景中的研究进展，请在正文上方注明来源和作者，西安交通大学供图 传统水环境研究和管理方法主要依赖机理模型、统计模型及人工采样分析， 。
以及图神经网络和联邦学习在复杂网络化水系统中的应用，未来水系统机器学习的发展应从概念验证走向可信部署，河流、湖泊、地下水等受到富营养化、重金属累积和面源污染等多重扰动；在工程水系统中。
普遍存在参数依赖强、校准成本高、计算开销大、时空代表性不足等局限， 融合物理与数据驱动， 水是支撑生命繁衍、生态稳定和经济社会发展的基础性自然资源，随着全球工业化、城镇化和农业活动持续推进，水系统智能研究迎来新指南 近日，转载请联系授权， 兼顾数据特征、物理约束与部署需求的模型选择框架， 该成果在《水研究》上发表。