人工智能在水資源管理中的應用研究

中圖分類號：TP18;TV21 文獻標志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2025.09.013引用格式：，，.人工智能在水資源管理中的應用研究[J].人民黃河，2025，47（9）：90-96，102.

Research on the Application of Artificial Intelligence in Water Resources Management

WANG Jun，LYU Pengxiang，LI Yihao

（Institute of Big Data Science，Zhengzhou University of Aeronautics， Zhengzhou 45OO46，China）

Abstract：ThealcatioftifalItellge（A）inwaterresosmaagents toolelexisussuchsaity waterenviotaldeoicaldiIsoislatapsinaogd tiveanalysisapabliofifalItellgetlitellgtsutiofowateouaagmentseld thecuentdevelopntstatus，keyholgiesndpacticalaplicationfctsofecholgiefeldofwatersousdeploreditsaplicationpotentialinthtecofeldsofhdrolgicalpreictioadaalysis，aterqalityitingadsssnt，d wateresourcesmanagementandptiaioasedoncomprehesiversearch，teainalgortsandtpicalapplicatiosofAater resourcesmanagementwereanalyzed，suchastheapplicationof modelslikeLong Short-Term Memory（LSTM），GatedRecurrentUnit （GRU）and Transfoerinhdrolgicalprediction，teaplicationofConvoutioalNeuralNetwork（CN）inwaterqualityotoigad theaplicationfalgoritslikeDDGandDQNinservoiregulatioepracticalapcatiosof tecologyinseariossuhasaterevelpretioflofecas，soofatelraeesditellgetgatiosdfuureeet directionofAaplicationinthefeldofwaterresoucesmanagementasprospected，mhasiingtheeedtoancetheintegatioof physicalechanismsanddata-drivenmethods，improvemodel ransparency，andprovidetechnicalsupportforbuildingasmartwatee sources management system.

Key words： artificial inteligence；water resources management;hydrological prediction；water quality monitoring

0 引言

當前，全球面臨水資源短缺、水環境污染、水生態退化以及水安全風險等嚴峻挑戰[1]。《2025年聯合國世界水發展報告》顯示全球水資源壓力正在不斷增大。目前，全球四分之一人口所在的25個國家每年面臨極大的水資源壓力，約有40億人每年至少部分時間經歷嚴重水資源短缺。到2050年，生活在水資源高度緊缺地區的人口將從20億人增至50億人。全球淡水取用結構不均，農業用水占 72% ，工業用水和生活用水分別占 15% 和 13% 。氣候變化正在顯著影響水資源分布，進一步影響水資源的可持續利用。

傳統水資源管理主要依賴工程性措施和行政手段，在數據獲取、模型精度、預測能力、決策支持和系統整合等方面存在顯著不足，難以應對當前復雜多變的水資源問題。這一現狀凸顯了水資源管理智能化發展的緊迫性，也為人工智能（AI）在水資源管理領域的創新應用提供了廣闊空間。隨著人工智能的迅速發展，其解決復雜系統問題的能力日益顯著。人工智能憑借其強大的數據處理、模式識別、預測分析和決策支持能力，正在水資源管理、水環境治理、水生態保護、水庫調度、智能灌溉和水處理工藝優化等領域發揮越來越重要的作用[2]。人工智能在水資源管理領域的應用不單是對環境的建模，更是對人類水資源管理認知方式的模擬，其核心是利用深度學習、強化學習等技術，通過感知和經驗構建水系統智能模型，模擬水資源特征和動態過程，以此進行推理、規劃和決策。

以大數據、人工智能、物聯網為代表的新一代信息技術具有優異的網絡性、倍增性、創新性以及滲透性，正在加速促進各領域的技術融合與創新應用[3]。Chang等4研究指出，面對不確定性水文地質氣象時，人工智能已被證明是對復雜非線性水文過程準確建模的強大工具。人工智能在水資源領域的應用已形成了從源頭到末端的完整技術體系[5]。通過水庫優化調度實現多目標協同管理，通過智能灌溉系統進行蒸散量估計和實時決策控制實現水資源精準配置，通過人工智能驅動的水處理優化工藝提高處理效率，這些應用構成了水資源管理的智能化閉環。

在國際層面，美國國家科學基金會（NSF）支持多個 AI+ 水資源研究項目，歐盟“地平線歐洲”計劃資助DigitalWater4Europe等數字水務項目，聯合國教科文組織（UNESCO）和聯合國水機制（UN-Water）推動AI技術在全球水資源管理中的應用。在國內層面，隨著“數字中國”戰略的深入實施，智慧水利建設步伐加快。水利部持續推進水利數字化轉型，多個流域管理機構建立了基于大數據和人工智能的監測預警系統。《“十四五”國家信息化規劃》明確提出推進智慧水利建設，《數字中國建設整體布局規劃》指出構建以數字孿生流域為核心的智慧水利體系。

當前人工智能在水資源管理領域的應用呈現出三大特點：從單點應用向系統集成發展，從被動響應向主動預警轉變，從傳統算法向深度學習、聯邦學習等前沿技術遷移。本文系統梳理人工智能在水資源管理及相關領域的應用現狀，從關鍵技術出發，分析其在水文預測與分析、水質監測與評估、水資源管理與優化3個核心領域的具體實踐成效，探討面臨的局限與挑戰，展望未來發展方向，以期為構建面向未來的智慧水資源管理體系提供關鍵技術支撐

1人工智能在水資源管理的關鍵技術研究

1.1 傳統機器學習模型

傳統機器學習模型在水資源領域的應用具有訓練效率高、數據需求少、可解釋性強和計算復雜度低等優勢，特別適合資源受限的水文監測和實時預警系統。傳統機器學習模型在水資源領域的應用分布見圖1。集成學習模型表現突出，其中：隨機森林（RF）通過集成多棵決策樹，在水質評估和地下水污染源識別方面展現出優異的泛化能力和抗噪聲能力；極端梯度提升（XGBoost）通過迭代優化在水資源規劃和水質預測方面具有明顯優勢;輕量梯度提升（LightGBM）采用直方圖算法和葉子優先策略，相比XGBoost具有更快的訓練速度和更低的內存消耗，在水文數據處理和實時水文預測方面更有優勢；支持向量機（SVM）、支持向量回歸（SVR）擅長處理小樣本、高維數據，特征選擇能力強，在水質監測和灌溉水質指數預測方面表現良好；基因表達編程（GEP）能自動生成描述數據關系的數學表達式，在水質參數建模中具有獨特性能，還能提供直觀的參數關系解析，增強模型可解釋性；多層感知器（MLP）作為前饋神經網絡，計算效率高，適合數據有限或實時性要求高的場景，在河流流量預測、水庫入流模擬等方面廣泛應用；高斯過程回歸（GPR）基于貝葉斯框架，能夠提供預測值、估計不確定性，在樣本有限但精度要求高的水質評估中表現出色。

1.2 深度學習模型

深度學習模型通過構建多層神經網絡結構，從復雜數據中自動提取特征并決策，憑借卓越的非線性建模能力和高維數據處理能力，成為解決水資源問題的重要工具。如圖2所示，深度學習模型在水資源領域應用廣泛。循環神經網絡類模型在序列數據處理方面具有顯著優勢，循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）分別適用于水文時間序列預測、洪水預報、水需求預測和溶解氧濃度預測等。LSTM通過門控機制解決梯度消失問題，能捕捉長期依賴關系。GRU作為LSTM的簡化版本，降低了計算復雜度。注意力機制網絡類模型可顯著提升預測性能，其中：Transformer通過自注意力機制實現并行計算，能有效捕捉長距離依賴關系；GAT-Informer混合模型結合圖注意力網絡與稀疏注意力機制，能捕捉空間依賴關系與時間序列特征。卷積神經網絡類模型在空間數據處理中表現突出，ATD-CNN、2D/3DCNN和時間卷積網絡（TCN）分別在水面漂浮物監測、水質遙感參數反演、徑流預測中展現優勢。深度學習類模型如DDPG、DQN/PPO分別應用在多水庫協同調度、城市供水系統優化等方面。新興深度學習類模型中，CNN-LSTM混合模型具有空間特征提取與時序建模能力，物理引導深度學習（PGDL）通過嵌入物理規律增強可解釋性，圖神經網絡（GNN）可處理網絡結構數據，這類模型為水質監測與預測、水文預測提供新技術。

圖2深度學習模型在水資源領域的應用分布 Fig.2Application Distribution of Deep Learning Models intheFieldofWaterResources

1.3 混合優化方法

針對水資源系統的復雜性，學者們提出了多種混合優化方法，主要分為信號處理與特征提取、參數優化、多源數據融合、物聯網集成4個方面，如圖3所示。信號處理與特征提取技術能有效處理復雜非線性、非平穩的時間序列，其中變分模態分解（VMD）在水文預測中展現優越性能；離散小波變換（DWT）能提高水質參數反演精度；完全集合經驗模態分解與自適應噪聲（CEEMDAN）作為經驗模態分解（EMD）的改進版本，能有效將時間序列分解為固有模式函數（IMF），解決模式混疊問題，在洪水預報和水質變化預測等非線性水文過程建模中表現出色。參數優化技術能顯著提升模型性能，其中：麻雀搜索算法（SSA）與回聲狀態網絡結合可在河流流量預測中實現極高精度；組合優化器（CO）技術結合可解釋AI形成“Dual-AI\"模型，在水庫人流預測中具有優勢。多源數據融合技術通過整合不同來源和類型的數據可提供更全面準確的系統表征，如整合全球陸地數據同化系統數據、水文氣象數據和徑流數據，結合最大信息系數降維和信號分解技術顯著提高徑流預測精度。物聯網（IT）集成技術在水環境監測中展現巨大潛力，其中：AI-IoT通過反應性智能體、審議代理和混合代理三類AI代理應用，實現水質監測、氣候數據分析、污染物監測與預測等；無線傳感器網絡（WSN）為水環境監測提供技術支撐。

圖3混合優化方法在水資源領域的應用分布Fig.3ApplicationDistributionofHybridandOptimizationMethodsintheFieldofWaterResources

1.4人工智能應用技術路線

隨著人工智能技術在水資源領域的不斷深入應用，構建系統化的技術路線圖對于理解人工智能技術與水資源管理的融合機制、明確技術發展方向、指導實踐應用具有重要意義。

如圖4所示，人工智能應用包括3個層次：數據來源層、模型層和應用層。這3個層次形成一個自下而上的數據處理與應用流程：從多元化數據采集與整合，到人工智能技術處理與分析，最終實現在水文預測與分析、水質監測與評估、水資源管理與優化領域的應用。數據流動方向則體現為自上而下，即首先從各類傳感器、遙感設備和社會經濟統計系統采集數據并預處理，隨后輸入不同類型的人工智能模型進行模型訓練和分析，最終轉化為支持各類水資源管理決策的評估指標、預測結果或優化方案。

數據來源層作為人工智能應用的基礎，主要包括觀測數據（實時水文觀測數據、水質監測數據、地下水污染源監測數據）、氣象與遙感數據（氣象數據、衛星遙感數據、無人機高光譜圖像）以及輔助數據（歷史水文數據、社會經濟數據、地形與土地利用數據）。這些多元化數據為人工智能模型提供了豐富的信息源，數據預處理和多源融合成為人工智能技術應用的重要前提

模型層是連接數據來源層與應用層的核心，主要包括傳統機器學習模型、深度學習模型以及混合優化方法。如前文所述，LSTM模型通過門控機制有效解決了長序列水文預測中的梯度消失問題，隨機森林模型在抗噪聲和處理異常值方面優勢明顯，變分模態分解模型能有效提取水文序列的多尺度特征。這些技術的多樣性和互補性，使其能夠適應水資源領域中不同場景需求。

應用層是人工智能在水資源領域應用的具體落腳點，主要包括水文預測與分析、水質監測與評估、水資源管理與優化3個應用方向。這3個方向形成了從監測預測到評估管理的完整鏈條。人工智能技術在這些領域均展現出顯著優勢，如基于LSTM的全球洪水預報系統成功延長了洪水預報期，基于CNN的水質監測方法實現了大范圍水質參數的動態監測，基于深度強化學習的水庫調度系統提高了水資源利用效率。

以上3個層次關聯緊密，多元化數據為人工智能技術的應用提供了豐富基礎，人工智能技術的多樣化為不同應用場景提供了靈活解決方案，應用需求的特殊性又推動了數據采集和人工智能技術的定向發展。從技術發展趨勢看，未來人工智能在水資源領域的應用將呈現數據融合更加深入、模型集成更加普遍、應用場景更加多元的特點。

2人工智能在水文預測與分析中的應用研究

2.1 應用分析

人工智能在水文預測中的應用逐漸成為水文學研究的前沿領域。人工智能技術能夠有效處理水文系統的高度非線性和時變特性，自動捕捉多因素間的復雜交互關系，具備強大的多源異構數據融合能力。人工智能技術逐漸在水位預測、洪水預報與預警、河流流量預測、水庫入流預測等方面展現優勢，為水資源智能管理提供技術支持。

在水位預測方面，學者們提出了SSA-LSTM混合模型、Transformer變種模型、物理引導深度學習模型、RLMD-SE-CNN-RELM多算法融合模型等[6-9]，展現出單一模型向混合模型的明顯演進趨勢，表明水位預測正從“黑盒”模式向透明化決策轉變，這對提高水資源管理的科學性和可信度至關重要

在洪水預報與預警方面，學者們提出了LSTM架構、WOA-ANP模型、CEEMDAN-LightGBM模型、HBV/PRMS/SRM 模型集成 +3S 技術等[10-13]。每個區域的洪水預報內容都不一樣，人工智能的應用與發展呈現出明顯的區域差異，研發適用性強的洪水預報與預警模型非常重要。

在河流流量預測方面，學者們提出了SSA-ESN模型、TCN-Attention模型、MLP與AI綜合應用框架等[14-16]。人工智能發展呈現明顯的精度導向和應用場景細分趨勢。大多數模型僅基于單點數據，而真實的河流系統是一個復雜的網絡結構，單點預測難以反映整個流域的水文響應特征。未來的河流流量預測應更多采用圖神經網絡或空間深度學習技術。

在水庫入流預測方面，學者們提出了 LSTM+K 近鄰 +MLP 模型、Dual-AI模型、VMD-LSTM-WOA模型等[17-20]。雖然已有研究展現顯著的精度提升，但計算復雜度大幅提高，這對于實際水庫調度應用是個嚴峻挑戰。水庫調度往往需要在有限時間內作出決策，過于復雜的模型可能因計算時間過長而失去實用價值，特別是在洪水預警等緊急情況下。

2.2 發展方向與展望

通過對人工智能在水文預測各場景應用現狀的系統分析，可以發現當前技術發展正朝著多元化和融合化的方向演進。RNN及其變體LSTM、GRU憑借其捕獲長期依賴關系的能力成為主流技術。從技術架構來看，最顯著的趨勢是從單一模型向混合模型演進。無論是水位預測中的SSA-LSTM融合、洪水預報中的CEEMDAN-LightGBM集成，還是流量預測中的TCN-Attention結合，各研究均不再依賴單一模型，而是通過多技術融合實現性能突破。可解釋性需求的增強也是重要發展方向，可解釋性不僅是技術要求，而且是實際決策支持的必要條件。在應用層面，技術發展呈現出明顯的區域適應性需求，洪水預報不能針對某一區域，更要著眼于全球。當前洪水預報正面臨從歷史統計向未來預測的轉變，傳統回歸期概念在氣候變化越來越極端的背景下逐漸失效。“數據孤島”問題普遍存在，大多數模型僅利用單一水文站的歷史數據，缺乏對上下游水文過程和流域尺度水循環的整體考慮。“精度與效率”的根本矛盾日益突出，高精度模型往往伴隨高計算復雜度，在實時決策場景中面臨實用性挑戰。跨區域遷移能力有待驗證，針對特定流域訓練的模型在其他區域的適用性存疑

未來發展應重點關注構建流域尺度的分布式預測模型，實現從“點預測”向“面預測”的跨越；發展具備在線學習和自適應調整能力的智能系統，平衡預測精度與計算效率；加強極端事件專門建模，提高模型在異常條件下的穩定性和可靠性。

3人工智能在水質監測與評估中的應用研究

3.1 應用分析

人工智能在水質監測與評估中的應用正成為水環境管理的重要技術支撐。人工智能技術能夠有效處理遙感數據中的復雜非線性關系，實現多源異構數據融合，并在大范圍、高頻率水環境監測方面展現獨特優勢。人工智能在水質參數監測、水質指數評估、地下水污染源識別等方面發揮重要作用，可為智能水環境管理提供技術支持。

在水質參數監測方面，學者們提出了機器學習 + 無人機高光譜技術、多衛星平臺數據融合技術、VMD-SSA-AT-GRU模型、云平臺 + 衛星數據自動化系統等[21-23]。現有研究主要集中在特定水體環境，需要提高模型在不同季節條件和水體環境下的預測能力。

在水質指數評估方面，學者們提出了CNN-LSTM混合架構、可解釋機器學習 +SHAP 分析技術、標準化建模協議等[24-27]。不同方法在相同數據集上的應用性能差異顯著，說明不存在萬能的水質評估算法和模型。當前研究面臨無效數據處理能力不足的挑戰，

在地下水污染源識別方面，學者們提出了XGBoost-SVR-KNN模型、數據-知識-智能三元框架、隨機森林時空分布預測方法、APCS-MLR模型等[28-31]。地下水污染具有隱蔽性和持久性，地下水污染預測需要考慮長時間尺度效應，這對人工智能模型的長期穩定性和預測能力提出極高要求。

3.2 發展方向與展望

人工智能技術在水質監測與評估領域的應用已經取得了顯著進展，從水質參數反演、水質指數評估到地下水污染源識別，卷積神經網絡和機器學習模型等展現出了強大的數據處理能力和預測精度。

傳統學習模型不僅能夠有效處理遙感數據中的復雜非線性關系，而且能通過可解釋人工智能技術識別關鍵影響因素，為水環境治理提供科學依據。單一數據源已無法滿足復雜水環境條件下的精準評估需求，因此學者們通過多源數據集成實現模型性能突破。而現有研究普遍存在監測點稀疏、歷史數據不足的問題，需要學者們加以重視。水質參數監測和反演是水環境保護與管理的關鍵環節，傳統實地采樣方法存在時空覆蓋有限、成本高和難以實時監測等不足。人工智能技術結合遙感數據為水質參數監測提供了革命性解決方案，特別是在大范圍、高頻率水環境監測方面展現出獨特優勢。人工智能模型能夠有效處理高光譜、多光譜遙感數據中的復雜非線性關系，實現從表觀光譜特性到水質參數的精確映射；同時，需要發展具備自主監測與預警能力的智能系統，推動污染防控從被動響應向主動管理轉變。此外，針對微塑料、藥物殘留等污染物，需要提升人工智能監測技術的精度與覆蓋范圍。

隨著多源數據融合技術的發展、模型可解釋性的提升以及新興污染物監測能力的增強，人工智能將在實現水環境智慧化、精準化管理方面發揮更加重要的作用，為全球水資源保護和可持續利用提供更加高效、可靠的技術支撐。

4人工智能在水資源管理與優化中的應用研究

4.1 應用分析

人工智能在水資源管理與優化中的應用正成為智能水務的核心技術支撐。人工智能技術能夠有效處理水資源系統的多目標優化決策，實現復雜水文過程的精準預測和動態調度，并在大規模、多維度水資源統籌管理方面展現獨特優勢。人工智能技術在水庫調度與運營、智能灌溉系統、水處理工藝優化、水資源評估與風險管理等方面發揮重要作用，為水資源智能管理提供支持。

在水庫調度與運營方面，學者們提出了DDPG算法 + 多智能體技術、 ML+WEAP 模型、PINN模型、SMAA^′GTDM 模型等[32-35]。人工智能技術發展呈現出從單一目標向多目標協調優化的明顯演進趨勢。水庫調度決策至關重要，這要求人工智能模型必須具備極高的可靠性和可預測性，對精確率和準確性有絕對要求。

在智能灌溉系統方面，學者們提出了 AI+ 嵌人式系統協同應用技術、 ML+ 智能農業系統、LoRa通信技術 + 智能決策算法、T-S模糊邏輯 + 無線傳感器網絡技術等[36-39]。人工智能技術發展呈現出“精度與成本”的根本矛盾，雖然高精度系統能實現顯著的節水效果，但密集的傳感器布置和復雜的算法導致系統成本高昂，投資回報周期可能長達數年，嚴重限制了技術的推廣應用。

在水處理工藝優化方面，學者們提出了 Al+ML 、AI-IoT、ANN、PSO-BP 等模型[40-43]。水處理領域存在獨特的合規性約束，水處理系統中水排放直接關系到公共健康和環境安全，必須嚴格遵守排放標準。這要求人工智能模型不僅要追求預測精度，而且要確保預測結果的保守性和安全邊際性。

在水資源評估與風險管理方面，學者們提出了DEA-Malmquist模型、PPP項目管理評估體系、演化博弈理論、WSN 等[44-47]。當前大多數研究缺乏對未來趨勢的預測。隨著氣候變化和社會經濟發展的不確定性增強，水資源管理更需要前瞻性的智能決策支持系統，能夠基于歷史數據和發展趨勢預測未來可能的效率變化和風險狀況，為政策制定提供科學依據

4.2 發展方向與展望

隨著人工智能技術在水資源管理中應用的快速發展，未來水資源智能管理將呈現出更加深度融合和系統化的趨勢。多技術協同將成為主流，深度強化學習、機器學習、物聯網、傳感器網絡等技術將深度融合，形成更加智能、精準的水資源管理決策方案。跨領域集成應用將不斷拓展，從單一水庫調度、灌溉管理擴展到全流域、全生命周期的水資源統籌管理。人工智能技術的預測能力和自適應能力將顯著增強，通過實時數據處理和動態優化算法，實現對極端天氣等不確定性因素的精準預測和快速響應。人工智能技術的可解釋性和決策支持能力將進一步提升，物理信息神經網絡等技術將增強人工智能模型的透明度和可信度

未來發展應重點關注構建跨領域、全流域的水資源統籌管理體系，實現從“單點管理”向“系統管理”的跨越，為實現水資源可持續利用提供更加智能化、精細化的技術支撐

5 結束語

人工智能技術正深度融入水資源管理領域，推動其向智能化、主動化、系統化發展。核心趨勢體現在：深度學習和強化學習顯著提升了水文預測精度、水質監測的時空覆蓋度與實時性，驅動管理范式從被動響應轉向主動預警；物理信息神經網絡、物理引導深度學習等融合物理機制與數據驅動的方法成為主流，增強模型可靠性，在極端事件下表現優異；人工智能與物聯網、遙感、多源數據的深度融合構建了“空-天-地”一體化感知決策體系；模型架構日益復雜化、集成化，綜合運用信號分解、特征提取、時序建模和優化算法以應對系統的高度非線性；可解釋人工智能成為提升決策透明度和可信度的必要手段；聯邦學習、數字孿生、邊緣智能等前沿技術為解決數據共享、系統仿真和實時響應提供了新方向。

人工智能在水資源領域的規模化應用仍面臨嚴峻挑戰：跨部門/區域的“數據孤島”嚴重制約模型性能；高質量標注數據匱乏；模型泛化能力不足，遷移至新區域或應對極端事件時性能顯著下降；“精度與效率”“精度與成本”矛盾突出，高精度復雜模型計算量大、響應慢，難以滿足實時調度或資源受限環境的需求；復雜模型的“黑箱”特性仍是獲得決策信任和推廣應用的障礙；計算資源成本高昂、長期與間接效益量化困難影響投資決策；亟須深化水文學、環境科學與計算機科學的跨學科協作，并推動數據、模型接口及評估標準的統一規范。

未來應著力構建更穩健、可遷移的模型，突破數據壁壘，優化模型效率，發展更符合領域認知的可解釋方法及人機協同決策框架，推動標準化、開源平臺建設和跨學科真實場景驗證。唯有系統應對挑戰，人工智能方能真正賦能構建高效、韌性、可持續的智慧水資源管理體系，有效保障水安全。

參考文獻：

[1]UNESCO.The United Nations World Water Development Report 2023：Partnerships and Cooperation for Water[R]. Paris：UNESCO，2023：189.

[2]CHEN K Y，CHEN H X，ZHOU C L，et al.Comparative Analysis of Surface Water Quality Prediction Performance and Identification of Key Water Parameters Using Different Machine Learning Models Based on Big Data[J].Water Research， 2020，171：115454.

[3］王軍.新一代信息技術促進黃河流域生態保護和高質量 發展應用研究[J].人民黃河，2021，43（3）：6-10.

[4] CHANG F J，CHANG L C，CHEN J F.Artificial Intellgence Techniques in Hydrology and Water Resources Management [J].Water，2023，15（10） ：1846.

[5]YAN X H，ZHANG T Q，DU W Y，et al.A Comprehensive Review of Machine Learning for Water Quality Prediction over the Past Five Years[J].Journal of Marine Science and Engineering，2024，12（1） ：159.

[6]王軍，馬小越，張宇航，等.基于 SSA-LSTM模型的黃河水 位預測研究[J].人民黃河，2023，45（9）：65-69.

[7] LIU B，LI T H.A Machine-Learning-Based Framework for Retrieving Water Quality Parameters in Urban Rivers Using UAV Hyperspectral Images [J]. Remote Sensing，2024，16 （5） ：905.

[8]TRIPATHY K P，MISHRA A K.Deep Learning in Hydrology and Water Resources Disciplines ： Concepts ，Methods，Applications，and Research Directions[J].Journal of Hydrology， 2024，628：130458.

[9]張奇偉，劉月馨，許雯，等.基于RLMD-SE-CNN-RELM 的水位預測混合模型研究[J].人民長江，2025，56（3）： 116-125，133.

[10]NEARING G，COHEN D，DUBE V，et al.Global Prediction of Extreme Floods in Ungauged Watersheds[J].Nature， 2024，627（8004） ：559-563.

[11]AMIRI A，SOLTANI K，EBTEHAJ I，et al.A Novel Machine Learning Tool for Current and Future Flood Susceptibility Mapping by Integrating Remote Sensing and Geographic Information Systems[J].Journal of Hydrology，2024，632：130936.

[12]王軍，張宇航，崔云燁，等.基于CEEMDAN-LightGBM 模 型的洪水預測研究[J].人民黃河，2024，46（9）：99-105.

[13］余其鷹，胡彩虹，白云崗，等.新疆洪水預報預警中融雪徑流 模型應用進展[J].干旱區地理，2023，46（12）：1951-1962.

[14]ZHEN L，BARBULESCU A.Echo State Network and Sparrow Search：Echo State Network for Modeling the Monthly River Discharge of the Bigest River in Buzau County，Romania[J]. Water，2024，16（20） ：2916.

[15］王軍，高梓勛，單春意.基于 TCN-Attention 模型的多變 量黃河徑流量預測[J].人民黃河，2022，44（11）：20-25.

[16]JESUS G，MARDANI Z，ALVES E，et al.Deep LearningBased River Flow Forecasting with MLPs：Comparative Exploratory Analysis Applied to the Tejo and the Mondego Rivers [J].Sensors（Basel，Switzerland），2025，25（7） ：2154.

[17]BIAZAR S M，GOLMOHAMMADI G，NEDHUNURI R R， et al.Artificial Intelligence in Hydrology ： Advancements in Soil，Water Resource Management，and Sustainable Development[J].Sustainability，2025，17（5） ：2250.

[18]LIN HY，LEE S H，WANG J H，et al.Utilizing Artificial Intelligence Techniques for a Long-Term Water Resource Assessment in the ShihMen Reservoir for Water Resource Allocation[J].Water，2024，16（16） ：2346.

[19]RYU Y M，LEE E H.Development of Dam Inflow Prediction Technique Based on Explainable Artificial Intelligence （XAI）and Combined Optimizer for Effcient Use of Water Resources[J].Environmental Modelling amp; Software，2025， 187：106380.

[20]FENG Z K，LIU W J，NIU W J，et al.Compound Hydrological Forecasting Model by Long Short-Term Memory Network Coupled with Adaptive Mode Decomposition and Evolutionary Algorithm[J].Water Resources Management，2025，39（6） ： 2651-2672.

[21]MOHAN S，KUMAR B，NEJADHASHEMI A P.Integration of Machine Learning and Remote Sensing for Water Quality Monitoring and Prediction： A Review[J]. Sustainability， 2025，17（3） 998.

[22]WANG Z C，WANG Q Y，LIU Z X，et al.A Deep Learning Interpretable Model for River Dissolved Oxygen Multi-Step and Interval Prediction Based on Multi-Source Data Fusion [J].Journal of Hydrology，2024，629：130637.

[23]宋挺，徐超，嚴飛，等.基于Google Earth Engine 和 Sentinel-2 MSI數據的遙感水質參數反演[J/OL].中國環境監測：1- 15（2025-05-20）[2025-07-16].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2861.X.20250519.1719.027.html.

[24]NISHAT M H，KHAN M HR B，AHMED T，et al.Comparative Analysis of Machine Learning Models for Predicting Water Quality Index in Dhaka's Rivers of Bangladesh[J]. Environmental Sciences Europe，2025，37（1） ：31.

[25] 王軍，高梓勛，朱永明.基于CNN-LSTM 模型的黃河水 質預測研究[J].人民黃河，2021，43（5）：96-99，109.

[26]ALDREES A，KHAN M，TAHA A T B，et al.Evaluation of Water Quality Indexes with Novel Machine Learning and SHapley Additive ExPlanation （SHAP）Approaches[J]. Journal of Water Process Engineering，2024，58：104789.

[27]HE M X，SANDHU P，NAMADI P，et al.Protocols for Water and Environmental Modeling Using Machine Learning in California[J].Hydrology，2025，12（3） ：59.

[28]HUSSEIN E E，DERDOUR A，ZEROUALI B，et al.Groundwater Quality Assessment and Irrigation Water Quality Index Prediction Using Machine Learning Algorithms[J]. Water，2024，16（2） ：264.

[29]ZHAN C J，DAI Z X，YIN S X，et al.Conceptualizing Future Groundwater Models Through a Ternary Framework of Multisource Data，Human Expertise，and Machine Intelligence [J].Water Research，2024，257：121679.

[30]SONI J，UPADHYAY H，LAGOS L，et al.Machine Learning Approach for Groundwater Contamination Spatiotemporal Relationship Exploration[J].Water，2025，17（1） ：121.

[31] 吳鑫，周施陽，袁東方，等.甌江流域地下水水質評價及水化 學組分來源分析[J].環境化學，2025，44（5）：1877-1892.

[32] PHANKAMOLSIL Y，RITTIMA A，SAWANGPHOL W，et al. Deep Reinforcement Learning for Multiple Reservoir Operation Planning in the Chao Phraya River Basin[J].Modeling Earth Systems and Environment，2025，1（2） ：102.

[33]HIRKO D B，PLESSIS JA D，BOSMAN A.Review of Machine Learning and WEAP Models for Water Allocation Under Climate Change[J].Earth Science Informatics，2025，18 （3） ：310.

[34] 王飛龍，胡挺，肖揚帆.基于物理信息神經網絡的水庫調 度研究[J].水電能源科學，2025，43（4）：213-216.

[35] 王雅琴，孔祥意，朱非林，等.基于SMAA-GTDM的水庫 調度風險型群決策模型［J].中國農村水利水電，2025 （2）：106-113.

[36]LACHGAR N，SAIKOUK H，ESSABBAR M，et al.PRISMAGuided Systematic Review on the Adoption of Artificial Intelligence and Embedded Systems for Smart Irrigation[J]. Pure and Applied Geophysics，2025，182（6） ：2533-2582.

[37]HAJIRAD I.Role of Artificial Intelligence in Improving Water Resource Management： From Demand Forecasting to Waste Reduction and Water Crisis Mitigation[J].Journal of Nutrition and Food Processing，2025，8（5） ：1-5.

[38］孟祥，趙瑩，徐卓威，等.基于LoRa技術的農田智能灌溉 系統設計[J].中國農機化學報，2023，44（9）：161-168.

[39］江春然，胡媛媛，張瑞鋒.離散仿射模糊邏輯的智能灌溉 調度系統及其在精準農業中的應用［J].西南大學學報 （自然科學版），2024，46（11）：189-202.

[40] KUMAR R，GOYAL M K.Role of AIamp;ML in ModernizingWaterand Wastewater Treatment Processes[J].Water，Air，amp;Soil Pollution，2025，236（1） ：1-22.

[41] MILLER T，DURLIK I，KOSTECKA E，et al.Integrating Ar-tificial Intelligence Agents with the Internet of Things forEnhanced Environmental Monitoring：Applications in WaterQualityand ClimateData[J].Electronics，2025，14（4） ：696.

[42] 孫昕遠.人工神經網絡在厭氧廢水處理中的應用與展望[J].環境污染與防治，2024，46（8）：1192-1199.

[43] 何丹，林來鵬，李小勇，等.基于改進粒子群算法優化BP神經網絡的廢水處理軟測量模型[J].華南師范大學學報（自然科學版），2021，53（2）：114-120.

[44] 何楠，袁勝楠，王軍.基于DEA-Malmquist模型的黃河流域水資源利用效率評價[J].人民黃河，2021，43（5）：7-11.

[45] 何楠，張亞瓊，李佳音，等.基于黃河流域治理的生態水利PPP項目風險評估[J].人民黃河，2021，43（3）：11-17.

[46] 何楠，楊絲雯，王軍.政府激勵下小微水體治理參與方行為演化博弈分析[J].人民黃河，2021，43（4）：94-99.

[47] 王軍，王超梁，趙雪專.黃河流域生態環境監測WSN路由優化方法研究[J].人民黃河，2021，43（6）：159-162.