摘要：【目的】 水源地取水口是城市供水系统的关键组成部分，其周边水质的稳定性直接影响水厂进水水质及供水安全，高效的取水口水质预警与预报至关重要。本文回顾了水源地取水口水质预警与预报技术的研究进展，探讨机理模型和非机理模型在该领域的应用，分析当前技术面临的挑战，并提出未来研究方向。【方法】 本文系统梳理了国内外水质预报预警技术相关研究成果，重点聚焦水源地取水口这一关键场景，深入剖析机理模型与非机理模型的技术原理、应用场景与实践效果，综述两类模型的优势与短板。【结果】 机理模型中，数值模型能够较全面地描述污染物扩散趋势和水质变化，但受限于输入数据质量和区域特性；物理模型适用于复杂环境中的水质研究，但存在试验难和适应性差的弊端；非机理模型中，统计模型能够揭示水质变化规律，但未能充分考虑水体的动态过程；机器学习方法通过训练大量历史数据，能够提高对复杂非线性和时序数据的预测精度；与此同时，当前水质预报技术面临数据质量不均、预报精度不足和综合预警机制缺乏等问题。【结论】 未来的研究应关注提升数据采集精度、短期预报准确性以及多源数据融合技术的应用，实现高效准确的取水口水质预报与应急决策支持，保障水源地水质安全与水资源的可持续利用。

关键词：水源地；水质；预报预警；机理模型；非机理模型

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