可靠且可扩展的水位预测被认为是水文学中实现有效水资源管理的关键环节。在气候变化、城市化、不当土地利用以及用水需求上升等因素叠加的背景下，水位预测直接关系到河流与水库淡水资源的可用性与分布。研究人员指出，依托预警系统开展准确预测，对防洪、农业灌溉、生态系统与环境可持续性等应用具有重要意义。

在水位预测实践中，基于物理机制的水动力学河流模型可用于模拟与预报，但相关工具通常需要大量数据支撑，因而在数据匮乏地区的应用受到限制。近年来，数据驱动方法，尤其是先进机器学习技术，被用于弥补上述不足。不过，在河流网络中，监测站点记录长度不均衡的问题较为普遍，许多站点时间序列过短，难以直接用于训练水位预测的人工智能模型。

韩国全北国立大学农村建设工程系助理教授李尚贤与张泰一教授提出一种基于聚类的机器学习框架，旨在在大量站点历史记录有限的情况下，实现对所有可用站点的水位预测。相关成果已发表于《环境建模与软件》期刊。

研究的核心做法是，不再为每个站点单独训练模型，而是将水文行为相似的站点划分为若干组（聚类），每个聚类仅训练一个模型。具体而言，研究人员在每个聚类中选取历史记录最长的站点，用该站点数据训练模型，再将训练完成的模型应用到同一聚类内的其他站点，以此降低计算成本并保持预测精度。

研究团队表示，该框架形成了一个可扩展、数据利用效率更高的人工智能系统，能够依靠少数代表性站点实现对整个流域水位的预测。

在应用层面，研究认为该方法对水资源管理者、应急规划人员以及农业相关利益方具有直接实用价值。李尚贤表示，即便在历史数据有限的地区，该框架也可提供准确的短期水位预测，从而支持洪水预警系统建设，优化水库与灌溉管理，并在极端天气事件中改善决策。

研究还指出，由于该方法降低了计算需求，且不要求监测网络中所有站点都具备长期记录，相关机构可在流域内扩大预测覆盖范围；在缺乏长期水文记录的地区，也可通过少数代表性监测站获得相对可靠的预测结果。

张泰一表示，这类系统有望提升公共安全，支持可持续农业，保护生态系统，并强化依赖可靠水资源的社区在长期气候适应方面的能力。