هوش مصنوعی قادر به تهیه محتوا است، این توانایی از طریق پردازش های بسیار پیچیده بر زبان های طبیعی و ایجاد مدل های تئوری از آنها انجام می شود؛ بنابراین هوش مصنوعی قادر به تشخیص متن های تولید شده توسط انسان از ماشین نیز هست. در یک بررسی برای یک مقاله نشان داده شده است که چطور ربات QuillBot قادر بوده تا به دقت متن های تولید شده توسط هوش مصنوعی را در چهار دسته به صورت زیر تشخیص دهد:

انتقال آلودگی‌های نفتی و فلزات سنگین در رودخانه‌ها به عوامل مختلفی بستگی دارد و می‌تواند تا ده‌ها یا حتی صدها کیلومتر ادامه یابد، در حالی که همچنان اثرات مخربی بر محیط زیست و سلامت انسان داشته باشد. آلودگی‌های نفتی معمولاً به دلیل چگالی کمتر از آب، روی سطح آن حرکت کرده و بسته به دبی و سرعت جریان رودخانه، در مدت کوتاهی می‌توانند به مناطق دوردست منتقل شوند. این آلودگی‌ها حتی پس از تبخیر بخش‌های سبک‌تر، ترکیبات سنگین و سمی مانند هیدروکربن‌های آروماتیک چندحلقه‌ای (PAHs) را در آب باقی می‌گذارند که برای اکوسیستم‌های آبی و انسان خطرناک هستند.

انتخاب روش مناسب بستگی به نوع داده‌ها، هدف مدل‌سازی و پیچیدگی مسئله دارد. همچنین، استفاده از نرم‌افزارهایی مانند MATLAB می‌تواند در پیاده‌سازی این مدل‌ها مفید باشد. در حوزه هیدرولوژی، استفاده از روش‌های یادگیری ماشین به‌طور گسترده‌ای برای مدل‌سازی و پیش‌بینی پدیده‌های مختلف به‌کار می‌رود. برخی از روش‌های شناخته‌شده و مؤثر در این زمینه عبارت‌اند از:

مدل‌های هیدرولوژیکی به‌طور گسترده در علوم و مهندسی محیط‌زیست برای درک فرایندها و پیش‌بینی استفاده می‌شوند. مدل‌ها بسته به نحوه‌ی نمایش فرایندها (مفهومی در برابر مدل‌های مبتنی بر فیزیک) و نحوه‌ی تقسیم‌بندی حوزه‌ی فیزیکی (از پیکربندی‌های ساده‌ی تجمیعی تا مدل‌های کاملاً توزیعی دقیق) متفاوت هستند. در مقیاس حوضه، مدل‌های مفهومی پرکاربردترین نوع مدل‌ها هستند، زیرا آن‌ها توانایی ثبت پویایی‌های هیدرولوژیکی را به شیوه‌ای ساده و محاسباتی سریع دارند.

روش منطقی یک فرمول تجربی است که معمولاً در مناطق شهری برای محاسبه نرخ‌های اوج رواناب به منظور طراحی ساختارهای زهکشی استفاده می‌شود. این روش در برآورد رواناب در نواحی نسبتاً کوچک مانند بام‌ها و پارکینگ‌ها مفید است. استفاده از معادله منطقی باید محدود به مساحت‌های زهکشی کمتر از 20 هکتار (انجمن عمومی کارهای عمومی آمریکا، 1974) با نوع پوشش و شیب تقریباً یکنواخت باشد.

این شاخص‌ها به صورت ترکیبی برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و برنامه‌ریزی جهت حفاظت از منابع آب زیرزمینی مورد استفاده قرار می‌گیرند. شاخص‌های مطرح در تحلیل پایداری آبخوان‌ها به منظور ارزیابی مدیریت پایدار منابع آب زیرزمینی و جلوگیری از تخریب این منابع عبارتند از:

هوش مصنوعی می‌تواند ابزاری مکمل و مفید برای تحقیق، ایده‌پردازی و اصلاح مقالات باشد، اما کیفیت یک مقاله خوب همچنان به تخصص، درک موضوع و قضاوت انسانی نیاز دارد. تلفیق هوش مصنوعی و دانش انسانی بهترین نتیجه را ارائه می‌دهد. استفاده از هوش مصنوعی برای نوشتن یا بهبود مقالات می‌تواند ابزار بسیار مفیدی باشد، اما به دلایل زیر تضمین‌کننده کیفیت یک مقاله خوب نیست:

در پروژه‌ای که در دانشگاه تنسی و با حمایت مالی سازمان حفاظت محیط‌ زیست ایالات متحده آمریکا انجام شد، مجموعه‌ای گسترده از مطالعات برای ارزیابی تأثیرات استفاده شهری از زمین بر تغذیه آب زیرزمینی صورت گرفت. این مطالعه شامل مدل‌سازی آب سطحی و شبیه‌سازی یکپارچه آب زیرزمینی با استفاده از داده‌های میدانی جامع جمع‌آوری‌شده طی یک دوره زمانی طولانی بود. ابزارهای مورد استفاده برای برآورد اجزای تراز آبی در منطقه آزمایشی با نام حوزه شهری جکسون-تنسی متمرکز شدند. این حوزه به عنوان یک حوضه بسته شهری کوچک در حاشیه سفره آب زیرزمینی مهم ممفیس شناخته می‌شود.

هوش مصنوعی جایگزین MODFLOW نخواهد شد، بلکه به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در کنار آن به کار گرفته خواهد شد. ترکیب این دو می‌تواند مدل‌سازی آب زیرزمینی را سریع‌تر، دقیق‌تر و موثرتر کند. استفاده از MODFLOW یا نرم‌افزارهای مشابه در آینده به طور کامل توسط هوش مصنوعی (AI) منسوخ نخواهد شد، بلکه تکامل خواهد یافت و مکمل آن خواهد شد. دلایل این موضوع را می‌توان به شرح زیر توضیح داد

در یک پروژه در یک منطقه نزدیک به ناحیه عسلویه در جنوب کشور ایران، چالش اصلی که ماندگاری جریانات ناشی از بارش های سیلابی در مجموعه ای از انبارها و مخازن ساخت یافته بود، مورد بررسی قرار گرفت. ماندگاری جریان به صورت دریاچه های کوچک سطحی با توزیع متفاوت از منظر شکل گیری در هر بارش بود. پرسش اصلی در این پروژه بعد از آن شکل گرفته بود که زهکش ها و کانال های تعبیه شده در این ناحیه که آب را به سمت دریافت منتقل می کرد، بعد از یک بارش شدید، به صورت آنچه پیشتر تصور شده بود، قادر به خروج آب از ناحیه نبود. بنابراین طرح بازنگری و اصلاح شبکه جمع آوری آب های سطحی این منطقه مورد پرسش قرار گرفته بود.

زمینه‌هایی که نیازمند همدلی، خلاقیت اصیل و درک انسانی هستند، کمترین شانس را برای جایگزینی توسط AI دارند. بر همین اساس، افرادی که در این حوزه‌ها تخصص دارند، در آینده مزیت بیشتری خواهند داشت. ترتیب زمینه‌هایی که هوش مصنوعی در آن‌ها شانس کمتری برای پیشرفت دارد، با توجه به ضعف‌های ذاتی AI (مانند عدم خلاقیت اصیل، ناتوانی در همدلی و درک انسانی) به شرح زیر است:

در پروژه‌ای برای شبیه‌سازی سیلاب در یکی از حوضه‌های آبریز منطقه Yingcheng در Xiaogan، جنوب چین، یک چالش خاص مشاهده شد: روند افزایش شدت جریان‌های سیلابی رودخانه. این منطقه که با تشکیلات متراکم کارستی و کوه‌های مخروطی شکل (sugarloaf mountains) شناخته می‌شود، هنگام بارش‌های سنگین، مخازن زیرزمینی و حفره‌های متعدد آن به حالت اشباع می‌رسند. این موضوع به تخلیه غیرفرآیندی آب از این مناطق منجر می‌شود. به همین دلیل، اگر در چنین شرایطی یک رویداد بارشی دیگر رخ دهد، جریان آب در مسیر پایین‌دست تشدید می‌شود. این وضعیت می‌تواند حجم آب را، به‌ویژه در مناطقی مانند شهرستان پینگل (Pingle County)، به طور قابل توجهی افزایش دهد.

در پروژه‌ای که در منطقه نیوفاندلند در شرق کانادا انجام شد، این منطقه به دلیل ویژگی‌های فیزیوگرافی خاص خود، شامل زمین‌های نسبتاً مسطح، مورد تحلیل قرار گرفت. هدف اصلی، بررسی زمان‌بندی و توزیع رویدادهای شدید سیلاب در شبکه‌ای از آبراه‌ها، زمین‌های یخ‌زده، دریاچه‌ها و سدهای مخزنی بود. برای این منظور، مدلی بر اساس رویدادها در محیط HEC-HMS توسعه یافت. این مدل تمام عواملی که بر جریان تأثیر می‌گذارند را شامل می‌شد، از جمله تغییرات دما که بر ذوب برف تأثیر دارند، معادلات ذخیره‌سازی، دینامیک ورودی و خروجی سدهای مخزنی، جزئیات ساختاری سرریزها و دروازه‌های مخازن، تأخیر در مسیر جریان سیلاب، گستردگی انتشار سیلاب و اتلاف آب در حوضه‌های آبریز.

در زمینه مهندسی آب، هیدرولوژی و هیدرولیک، چندین مجله علمی معتبر و مشهور وجود دارد که به انتشار تحقیقات پیشرفته در این حوزه‌ها می‌پردازند. در ادامه لیستی از این مجلات آورده شده است. این مجلات از طریق پایگاه‌هایی مانند Scopus، Web of Science و Google Scholar قابل دسترسی هستند. برای انتشار مقالات در این مجلات، رعایت دستورالعمل‌های آن‌ها بسیار حائز اهمیت است:

 شواهد و مطالعاتی وجود دارد که نشان می‌دهند برداشت بیش از حد آب زیرزمینی می‌تواند به طور غیرمستقیم به وقوع زلزله‌های کوچک یا تغییرات در فعالیت لرزه‌ای منطقه منجر شود. این پدیده از طریق چند مکانیزم قابل توضیح است. اگرچه برداشت آب زیرزمینی نمی‌تواند زلزله‌های بزرگ ایجاد کند، اما می‌تواند زلزله‌های کوچک را تحریک کرده یا الگوهای لرزه‌ای منطقه را تغییر دهد. مطالعات بیشتر و پایش دقیق می‌تواند به درک بهتر این پدیده کمک کند.

در زمینه مهندسی آب، رساله‌ها و پایان‌نامه‌های معتبری در دانشگاه‌های برتر جهان نگاشته می‌شوند. برخی از این پژوهش‌ها به‌دلیل کیفیت علمی بالا و نتایج کاربردی گسترده در مقیاس جهانی مورد توجه قرار می‌گیرند. در زیر به برخی موضوعات کلیدی و محتوای متداول در این زمینه اشاره می‌شود:

فرونشست زمین، زنگ خطری جدی برای ایران، اکنون با نرخ بحرانی در تمامی استان‌ها در حال گسترش است. طبق گزارش‌ها، ۵ درصد از خاک کشور دچار فرونشست شده و استان‌هایی مانند کرمان و البرز، با فرونشستی تا ۴۰ سانتی‌متر در سال، از بیشترین آسیب‌ها رنج می‌برند. افت شدید سطح آب‌های زیرزمینی و کشاورزی غیراصولی از جمله عوامل اصلی این بحران هستند. درحالی‌که طرح‌های قانونی برای مقابله با این معضل در دستور کار قرار گرفته، کارشناسان تأکید می‌کنند که فقط پنج تا ده سال فرصت برای جلوگیری از مرگ آبخوان‌های کشور باقی مانده است.

اعتبار پایان‌نامه‌ها برای کاربرد در صنعت و کشاورزی بسته به کشور، نوع دانشگاه، ارتباطات دانشگاه با صنعت و نحوه‌ی سرمایه‌گذاری روی تحقیق و توسعه متفاوت است. کشورهایی که روی ارتباط مستقیم بین دانشگاه و صنعت تاکید دارند، معمولاً پایان‌نامه‌ها و رساله‌های دانشجویی را در زمینه‌های کاربردی با سرمایه‌گذاری و حمایت بیشتر به مرحله اجرا می‌رسانند. در ادامه، چند نمونه از کشورهایی که پایان‌نامه‌های دانشگاهی در آن‌ها بیشترین تأثیر و اعتبار در صنعت و کشاورزی دارند، آمده است:

پایان‌نامه و رساله در رشته مهندسی منابع آب باید دارای ویژگی‌های خاصی باشد که آن را از سایر مقالات و گزارش‌های علمی متمایز کند. داشتن این ویژگی‌ها به یک پایان‌نامه یا رساله کارشناسی ارشد یا دکتری در رشته مهندسی منابع آب اعتبار و کیفیت بیشتری می‌بخشد و می‌تواند در ارزیابی نهایی تأثیر مثبت بگذارد. برخی از این ویژگی‌ها عبارتند از:

نیروگاه‌ها در نواحی ساحلی به دلیل نزدیکی به منابع آب برای فرایندهای خنک ‌کننده و تولید انرژی، یکی از مهم‌ترین زیرساخت‌های حیاتی به ‌شمار می‌روند. در عین حال، به دلیل وجود سطح بالای آب زیرزمینی در این مناطق، مشکلاتی نظیر ورود آب به محل‌های حفاری و سازه‌های زیرزمینی نیروگاه‌ها بروز می‌کنند. به همین دلیل، استفاده از روش‌های زهکشی و Dewatering برای کنترل و مدیریت آب زیرزمینی از اهمیت بالایی برخوردار است. پروژه حاضر با هدف طراحی و اجرای سیستم Dewatering برای یک نیروگاه در محدوده نوار ساحلی دریای سرخ عربستان انجام شده است. این ناحیه با ویژگی‌های خاص زمین‌شناسی و هیدرولوژیکی خود، چالش‌هایی در زمینه مدیریت آب زیرزمینی ایجاد می‌کند که نیازمند استفاده از ابزارهای پیشرفته مدلسازی و شبیه‌سازی می‌باشد. در این راستا، نرم‌افزار GMS-MODFLOW به عنوان یکی از ابزارهای معتبر و پرکاربرد در زمینه مدل‌سازی جریان آب زیرزمینی انتخاب شده است. این نرم‌افزار با توانایی شبیه‌سازی دقیق وضعیت آبخوان‌ها، سطح آب زیرزمینی و تأثیرات اعمال روش‌های Dewatering، نقش مهمی در تحلیل و بهینه‌سازی این فرایند داشته است. هدف این گزارش، ارائه نتایج حاصل از شبیه‌سازی‌های انجام شده با GMS-MODFLOW، بررسی وضعیت آب زیرزمینی در محدوده پروژه، و ارائه راهکارهای موثر جهت کنترل و کاهش سطح آب زیرزمینی در محل توسعه سازه نیروگاه است.

تشخیص سیلاب در مناطق بیابانی به کمک تصاویر ماهواره ای. در مناطق بیابانی و خشک و نیمه خشک مانند ایران، تشخیص flash flood ها روی تصاویر ماهواره ای راداری کار راحتی نیست. علت آن هم  اینستکه به علت بار رسوبی بالا در زمان سیل، محدوه سیلابی انعکاسی در تصاویر  ایجاد می‌کند که مشابه مناطق اطرافش می‌شود. در نتیجه الگوریتم های رایج نمی‌توانند تمایز درستی بین محدوده سیل با محدوده اطراف آن ایجاد کنند.

نمودار چرخه بیلان آب نقش بسیار مهمی در مدیریت منابع آب کشور ایفا می‌کند و به دلایل زیر اهمیت ویژه‌ای دارد. در کل، نمودار چرخه بیلان آب به عنوان یک ابزار کلیدی برای مدیریت پایدار منابع آبی کشور، جلوگیری از کمبودها و کاهش اثرات منفی تغییرات اقلیمی ضروری است.