AI Agent赋能湖库多源数据治理、水动力—水质耦合模拟与机器学习水质预警实战- 大数跨境

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AI Agent赋能湖库多源数据治理、水动力—水质耦合模拟与机器学习水质预警实战

Ai 科研动态

2026-10-29

线上直播

AI Agent 赋能湖库多源数据治理、水动力—水质耦合模拟与机器学习水质预警实战培训班

直播时间：11月21日- 22日 28日- 29日

【提供全部资料及长期回放】

前言

随着湖库监测网络、遥感观测、数值模拟与人工智能技术的迅猛发展，水环境研究与管理正经历从“经验驱动”到“机理—数据双驱动”、从“人工分析”到“智能体自动化”的深刻变革。无论您从事湖库水环境科研、水生态与水安全管理，还是环境工程实践，都面临着共同的挑战：站点、气象水文与遥感等多源异构数据整合耗时，水动力—水质耦合模型建模与率定门槛高、周期长，水质异常与富营养化风险难以及时预警，以及从模型结果到预警简报、科研论文的漫长转化链条。

本课程围绕上述问题设置八大专题。我们以湖库水质问题为牵引，贯通“机理诊断—数据处理—耦合建模—机器学习预警—智能体科研”的完整技术链条，系统讲授水动力—水质耦合模拟与机器学习预警的核心方法，并引入AI Agent技术，构建“AI赋能的湖库水质预警全链条”。

湖库机理诊断与多源数据治理

从营养物、叶绿素与耗氧物质的内在关联出发，深入剖析湖库水质演变与富营养化的发生机理；系统整合站点监测、气象水文与遥感数据，掌握异常值识别与处理、Change point诊断、时间序列与非时间序列缺失值插补、孤立森林异常检测、随机森林插补及多重插补估计等数据治理方法，并构建科学的水质预警指标体系与多指标整合方案，为建模与预警奠定坚实的数据基础。

水动力与水质耦合建模及率定验证

深入讲解水动力—水质耦合模型的基本原理与求解过程，解析水质模型结构、关键过程与参数；手把手完成数据整理、网格划分、边界条件与初始条件设置等前处理工作，贯通水动力模型运行、水质过程选择与耦合构建；围绕率定与验证的概念及要求，梳理水质模型率定的思路、流程与常见关键参数取值，并引入Agent辅助模型生成与后处理数据分析，帮助理解模型配置与结果诊断方法。

机器学习预警与可解释性分析

针对水质数据的时序性、非线性与噪声特征，系统讲授滞后项、滑动统计与SVD分解去噪等特征工程方法；基于随机森林与XGBoost构建水质预测模型，深入RNN、LSTM等深度神经网络架构，并融合ARIMA、SARIMA与小波变换等传统时间序列方法，实现多模型优势互补；结合SHAP与置换法开展可解释性分析，兼顾预测性能与结果解释。同时讲授AI Agent的选择、安装与使用，借助Agent辅助编程完成新模型构建与代码实现，提高模型开发与结果检查效率。

智能预警流程与科研成果产出

学习运用综合评价、模糊数学模型与Copula方法划分预警等级并开展验证；借助Agent自动生成预警简报、搭建预警流程与组件，实现“数据输入→风险研判→简报输出”的端到端预警流水线；通过多Agent协同的圆桌讨论覆盖水质预警论文选题、写作与发表全流程，并利用Agent快速生成PPT、海报与视频等成果展示材料，打通从科学发现到成果传播的“最后一公里”。

参训对象

湖库水环境科研人员、业务管理者、水生态与水安全管理人员、环境工程技术人员，以及相关专业研究生。本课程兼顾学术研究与工程实践，帮助学员将AI用于水质模拟、风险识别、预警研判和科研成果整理。

课程大纲

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

证书及学时

参加培训的学员可以获得《湖库水动力与水质耦合模拟》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

联系方式

详细报名流程，请联系课程负责人

贾楠：18330219991（微电）

QQ咨询：244389525

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