俄勒冈州达尔斯市新建的地下水储存与回收系统（ASR）已完成，提升了城市水资源容量。该系统在雨季储水，干旱时可供使用，年供水超过1亿加仑，有助于抗旱。

本研究解决了受限于广泛地下水监测的自然衰减管理土壤和地下水污染的问题，通过新算法扩展了PyLEnM工具包的预测和分析功能。研究发现，使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型可以有效预测未来四年污染物浓度，从而提高自然衰减策略的效率，减少对人工地下水采样的依赖。

本文探讨了基于深度学习的代理模型在地下水流和水文预测中的应用，结合物理约束与机器学习的方法，显著提高了预测准确性并减少了不确定性，推动了水资源管理的可持续发展。HydroPML平台的推出增强了机器学习的可解释性，为数字水循环的实现奠定了基础。

本研究结合深度强化学习和递归神经网络，优化农业氮肥管理，提升作物产量并减少温室气体排放。通过模拟气候变化影响，提出可调节的肥料策略，实现可持续农业。研究表明，智能代理能有效平衡生产与环境问题。