? 上海大学团队ES&T封面综述｜AI如何破局地下水研究？
?上海大学魏亚强&李辉（杰青）团队在《Environmental Science & Technology》发表封面综述，系统梳理了AI在地下水建模中的跨尺度应用黑科技！可以做环境人的AI入门指南。
?我只会挖数据，也懂点AI+生化环材，希望能帮到大家～
⛳ 多尺度应用方式
⛳场地尺度：识别污染源、优化修复策略（如泵送处理、生物修复）
⛳区域-全球尺度：预测地下水位、水质（砷、氟化物等）
⛳跨尺度研究：用深度学习预测水力参数升尺度和地下水位降尺度问题
? 常用模型
卷积神经网络(CNN)画元素分布GIS图
长短期记忆网络(LSTM)抓时间动态
随机森林(RF) / XGBoost做风险评估
物理信息神经网络(PINN)融合达西定律提升解释性
⚠️ 当前三大痛点
数据稀缺、模型可解释性不足、不确定性量化体系缺失
✍️ 未来6大方向
建设多源数据共享平台
发展物理约束的可解释AI框架
构建实时智能监测预警系统
推动孔隙—场地尺度跨尺度迁移
?我只会挖数据，也懂点AI+生化环材，希望能帮到大家～
#Ai #地下水 #环境 #机器学习 #EST #封面文章 #杰青 #上海大学 #文献 #数据挖掘
?上海大学魏亚强&李辉（杰青）团队在《Environmental Science & Technology》发表封面综述，系统梳理了AI在地下水建模中的跨尺度应用黑科技！可以做环境人的AI入门指南。
?我只会挖数据，也懂点AI+生化环材，希望能帮到大家～
⛳ 多尺度应用方式
⛳场地尺度：识别污染源、优化修复策略（如泵送处理、生物修复）
⛳区域-全球尺度：预测地下水位、水质（砷、氟化物等）
⛳跨尺度研究：用深度学习预测水力参数升尺度和地下水位降尺度问题
? 常用模型
卷积神经网络(CNN)画元素分布GIS图
长短期记忆网络(LSTM)抓时间动态
随机森林(RF) / XGBoost做风险评估
物理信息神经网络(PINN)融合达西定律提升解释性
⚠️ 当前三大痛点
数据稀缺、模型可解释性不足、不确定性量化体系缺失
✍️ 未来6大方向
建设多源数据共享平台
发展物理约束的可解释AI框架
构建实时智能监测预警系统
推动孔隙—场地尺度跨尺度迁移
?我只会挖数据，也懂点AI+生化环材，希望能帮到大家～
#Ai #地下水 #环境 #机器学习 #EST #封面文章 #杰青 #上海大学 #文献 #数据挖掘
