在全球城市化加速与气候变化叠加影响下，水污染问题日趋严峻，传统水质监测手段因响应滞后、覆盖范围有限和应对突发事件能力不足，已难以满足当前水环境治理需求。人工智能（AI）技术的快速发展为解决这一问题提供了新路径。中国科学院东北地理与农业生态研究所水环境健康与模拟学科组在综述性研究中提出，通过整合AI与物联网（IoT）、遥感（RS）及无人监测平台（UMP）等技术，构建混合建模框架，有助于提升实时水质监测精度与效率，拓展数据获取范围，并实现多源异构数据的融合与智能分析。

图1 人工智能驱动的水质管理概念框架

研究系统梳理了AI在水质监测、预测与管理中的关键应用进展。AI算法不仅能够辅助传感器实现动态数据分析、异常识别与自动补偿，还能结合遥感与无人平台拓展监测空间维度，提升整体系统稳定性与时效性。在水质预测方面，团队总结了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、长短期记忆网络（LSTM）等模型的应用表现，并强调“过程引导型人工智能”作为新兴趋势，即通过耦合AI模型与水环境过程模型（PBM），实现物理一致性与预测性能的双重优化，特别适用于复杂水体系统或数据稀疏区域。

图2 人工智能与过程模型相结合增强水质预测

研究也指出，尽管AI在水质管理中展现出显著潜力，当前仍面临模型可解释性差、数据质量不一、新污染物检测难度大及系统集成标准不足等挑战。未来亟需在开放数据平台建设、可解释AI模型研发、与数字孪生系统融合、新污染物识别算法改进等方面加大技术攻关力度。通过多学科协作与持续创新，AI有望在推动智能化水环境治理中发挥重要作用，为水资源安全与可持续发展目标提供坚实支撑。

图3 克服挑战：推进人工智能在水质监测和管理中的前景

相关研究成果发表于国际期刊Water，由水环境健康与模拟组的科研助理邹树斌（第一作者）、特别研究助理鞠含俞（通讯作者）以及张敬杰研究员（通讯作者）共同完成。研究得到了国家自然科学基金（4231101419,42471089）、吉林省国际科技合作项目（20240402026GH）及吉林省青年人才托举工程（QT202330）的资助。

论文信息：

[1] Shubin Zou,Hanyu Ju,Jingjie Zhang.Water Quality Management in the Age of AI: Applications,Challenges,and Prospects[J]. Water,2025,17(11):1641. DOI:10.3390/w17111641.