刘教授团队长期聚焦水环境问题，研究涵从微观尺度上对污染溯源与精准调控展开研究到宏观层面，关注水资源循环与区域协调发展。团队已在多个典型区域开展实践，特别在湖泊系统治理方面积累了丰富经验，为地方水环境管理提供了理论支撑与政策建议。

随着环境科学领域数据量的迅速增长，数据驱动的方法，尤其是人工智能（AI）技术，正日益成为研究关注的重点。AI技术的引入，是应对当前水环境治理复杂性提升的现实需求。然而，AI模型的“黑箱”特性也带来挑战。在实际应用中，管理者不仅需要准确预测，更需理解背后的成因以便制定有效措施。因此，将AI与机理模型融合成为一个兼具实用性与科学性的研究方向——前者提升效率和精度，后者强化理解和控制，两者互补，有望形成更具支持价值的决策工具。已有研究提出了多种融合路径，包括模型替代、参数估计、优化调控等，水环境建模同样适用。课题组也在这一方向上开展了深入探索，特别是在模型优化效率提升方面取得了积极进展。

当前，AI技术已在遥感解译、城市洪涝预警、供水系统监测等多个应用场景中展现出巨大潜力。借助多源数据融合与算法创新，系统在响应速度与预测精度上均有明显提升。未来，AI将在水环境领域发挥越来越重要的作用，AI与机理模型的补充协同共同推动科研进步与实际应用。