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”

随着全球人口增长和气候变化加剧，水资源管理面临严峻挑战。传统的河流水质监测方法耗时且成本高，难以实现大规模实时动态评估。本综述文章系统回顾了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。研究背景指出，亟需高效精准的水质监测与预报工具。研究目的旨在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劣，并展望未来研究方向。研究结论表明，基于LSTM和GRU的混合模型已成为当前水质预报的主流工具，遥感技术的引入显著拓展了监测时空尺度。未来，随着可解释人工智能、边缘计算和多源数据融合技术的发展，河流水质预报将更加智能、透明和适应性强，为全球水安全保障提供科学支撑。