近日，西安交通年夜学传授徐浩团队缭绕呆板进修于天然与工程水体系中的运用开展了体系性综述研究。该研究体系梳理了呆板进修于河道、湖泊、地下水、污水处置惩罚厂及供水管网等典型场景中的研究进展，重点总结了其于水质参数猜测、综合情况评估、生态危害诊断、污染源解析、地下水与繁杂历程模仿、质料与工艺设计、历程节制优化以和都会管网智能运维等方面的代表性结果。该结果于《水研究》上发表。

水是支撑生命繁衍、生态不变及经济社会成长的基础性天然资源，其数目与质量直接瓜葛生态安全、食粮出产与大众康健。跟着全世界工业化、城镇化及农业勾当连续推进，天然水体系与工程水体系正面对日趋严重的情况与运行压力：于天然水体系中，河道、湖泊、地下水等遭到富养分化、重金属累积及面源污染等多重扰动；于工程水体系中，供排水基础举措措施老化、水质危害上升、运行调控繁杂化等问题也日趋凸起。

传统水情况研究及治理要领重要依靠机理模子、统计模子和人工采样阐发，遍及存于参数依靠强、校准成本高、计较开消年夜、时空代表性不足等局限，已经难以满意繁杂水体系对于精准猜测、及时感知及智能决议计划的火急需求。于此配景下，呆板进修依附其于非线性映照、多源异构数据交融及高维特性挖掘方面的凸起上风，正成为鞭策水体系研究范式厘革的主要技能路径。

论文提出了一个统筹数据特性、物理约束与部署需求的模子选择框架，夸大呆板进修于水体系中的作用并不是对于传统机理模子的简朴替换，而应按照详细问题于机制模子、纯数据驱动模子及混淆模子之间举行合理选择。

研究进一步指出，将来水体系呆板进修的成长应从观点验证走向可托部署，重点推进物理信息驱动与可注释呆板进修交融、数字孪生与强化进修联合，以和图神经收集及联邦进修于繁杂收集化水体系中的运用，从而为聪明水务与可连续水资源治理提供理论支撑及要领参考。

相干论文信息：https://doi.org/10.1016/j.watres.2026.125932