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数据融合与模型优化在治理决策中的应用.docx

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    数据融合与模型优化在治理决策中的应用

    前言

    水环境治理的长期性和复杂性要求决策者具备对未来环境变化的预见能力。数据驱动决策系统通过对历史数据的深度挖掘，结合机器学习、人工智能等技术，能够进行水环境状态的趋势预测。基于这些预测，政策制定者可以提前采取措施，优化治理策略，避免潜在的环境风险，确保水环境的可持续发展。

    水环境治理涉及多个领域和部门，如水利、环保、农业等。传统的治理模式中，各部门之间往往存在信息壁垒，数据共享困难。数据驱动决策能够打破这些壁垒，通过统一的平台，推动各部门之间的数据共享与协同分析。在这一平台上，不同部门可以根据自身职责输入

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