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人工智能助力水质预测与污染趋势分析
前言
利用大数据分析技术进行污染物浓度的预测和风险评估是污染源评估的重要组成部分。通过对历史污染数据的分析，结合气象、水文、地质等多因素的影响，可以建立污染物浓度预测模型。该模型不仅能够预测未来一定时间内污染物的浓度变化，还能评估不同污染源引发的风险，为治理措施的制定提供依据。
在大数据驱动下，河湖污染源的识别依赖于多维度数据的收集与整合。这些数据包括遥感影像、环境监测数据、污染源排放数据、气象数据、社会经济活动数据等。通过不同传感器、卫星遥感技术、环境监测站点等多元数据源的获取，能够实时、动态地对河湖区域进
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