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。

本研究开发了一种基于机器学习的模型，用于评估地下水质量指数（GWQI），以应对重金属污染。该模型结合了混合模型LCBoost Fusion和差分进化优化，实现实时监测和风险减缓，促进可持续管理。

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。

准确的水文认识和水循环预测对于解决水资源管理中的挑战至关重要。物理感知机器学习是一种革命性方法，旨在克服水文学和机器学习的障碍。HydroPML是一个基于物理感知机器学习的水文学平台，提高了机器学习的可解释性和因果关系，为数字水循环的实现奠定了基础。

本研究探讨了人工智能在农业中的应用，特别关注氧化亚氮排放。通过强化学习和机器学习模型，实现可持续农业，提高作物产量和环境管理。研究结果显示智能体能够平衡作物生产和环境问题，改善气候变化下的农业管理。