Environments“遥感与人工智能助力河流水质预报：方法演进与未来方向”

本文系统回顾了2000年至2025年间遥感与人工智能在河流水质预报领域的研究进展。背景方面，全球人口增长和气候变化对水资源管理构成严峻挑战，传统水质监测方法耗时费力且难以实现实时动态评估。研究目的是梳理机器学习方法的演进历程，分析不同模型的适用场景与优势局限。结论指出，LSTM和GRU等混合模型已成为水质预报的主流工具；遥感技术的引入拓展了监测的时空尺度；未来应发展可解释人工智能、多源数据融合、物理模型与深度学习结合的技术，以提升预报的智能化、透明性和适应性。