【儀表網 研發快訊】水是支撐生命繁衍、生態穩定和經濟社會發展的基礎性自然資源，其數量與質量直接關系生態安全、糧食生產與公共健康。隨著全球工業化、城鎮化和農業活動持續推進，自然水系統與工程水系統正面臨日益嚴峻的環境與運行壓力：在自然水系統中，河流、湖泊、地下水等受到富營養化、重金屬累積和面源污染等多重擾動；在工程水系統中，供排水基礎設施老化、水質風險上升、運行調控復雜化等問題也日益突出。傳統水環境研究和管理方法主要依賴機理模型、統計模型及人工采樣分析，普遍存在參數依賴強、校準成本高、計算開銷大、時空代表性不足等局限，已難以滿足復雜水系統對精準預測、實時感知和智能決策的迫切需求。在此背景下，機器學習憑借其在非線性映射、多源異構數據融合和高維特征挖掘方面的突出優勢，正成為推動水系統研究范式變革的重要技術路徑。
針對上述問題，西安交通大學徐浩教授團隊圍繞機器學習在自然與工程水系統中的應用開展了系統性綜述研究。該研究系統梳理了機器學習在河流、湖泊、地下水、污水處理廠和供水管網等典型場景中的研究進展，重點總結了其在水質參數預測、綜合環境評估、生態風險診斷、污染源解析、地下水與復雜過程模擬、材料與工藝設計、過程控制優化以及城市管網智能運維等方面的代表性成果。在此基礎上，論文提出了一個兼顧數據特征、物理約束與部署需求的模型選擇框架，強調機器學習在水系統中的作用并非對傳統機理模型的簡單替代，而應根據具體問題在機制模型、純數據驅動模型和混合模型之間進行合理選擇。研究進一步指出，未來水系統機器學習的發展應從概念驗證走向可信部署，重點推進物理信息驅動與可解釋機器學習融合、數字孿生與強化學習結合，以及圖神經網絡和聯邦學習在復雜網絡化水系統中的應用，從而為智慧水務與可持續水資源管理提供理論支撐和方法參考。
該研究結果以“Machine learning paradigms in natural and engineered water systems: From proof-of-concept to trustworthy deployment”為題，在國際著名期刊《Water Research》上發表。西安交通大學能源與動力工程學院博士生馬若鑫為論文第一作者，徐浩教授為論文唯一通訊作者。論文共同作者包括能源與動力工程學院延衛教授。該工作得到了國家自然科學基金、陜西省杰出青年科學基金、山東省重點研發計劃以及西安交通大學基本科研業務費的支持。
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