📊 历史数据挖掘
深度分析站点历史水质数据，智能提取关键信息与统计特征。系统能够自动识别数据中的异常值、缺失情况，并生成详细的数据质量报告，为决策提供可靠的数据基础。
📈 趋势智能分析
识别水质变化规律，发现季节性与周期性特征。通过时间序列分析技术，系统能够揭示水质参数的长期演变趋势，帮助用户理解水质改善或恶化的历史进程。
🔮 预测性评估
基于历史趋势进行未来水质预测与置信度评估。利用机器学习算法结合专家知识，为水质管理提供前瞻性参考，支持预防性决策制定。
💡 应对措施建议
针对水质问题提供科学的改善方案与实施建议。系统结合水质标准、污染特征和治理经验，为每个站点量身定制可行的改善策略。
⚠️ 超标原因诊断
快速识别污染来源，提供应急响应策略。系统能够分析多种水质参数的关联关系，追溯污染成因，为应急管理提供专业支持。
ℹ️ 站点知识查询
全面展示监测站点的基本信息与历史概况。包括地理位置、流域归属、水质类别、监测频次等关键信息，构建完整的站点知识图谱。
🎯 智能问题分类
自动识别用户意图，匹配最优分析策略。系统通过自然语言理解技术，将用户问题精准归类到6大核心功能，确保每次分析都针对性强、专业度高。
🧠 上下文增强
动态构建专业分析框架，确保回答精准专业。根据问题类型智能调整分析维度，结合站点档案信息，生成针对性的专业分析报告。
📚 知识库支撑
整合全国1792个监测站点历史档案，数据驱动分析。每个站点档案包含多年的历史数据统计、趋势分析和数据质量评估，为AI分析提供坚实基础。
⚡ GPU加速推理
本地GPU服务器提供高性能计算支持。采用最新的深度学习加速技术，在保证分析质量的同时，将响应时间控制在可接受范围内。
☁️ 混合云架构
云端服务与本地推理深度协作，平衡性能与成本。通过创新的架构设计，在节省96%计算成本的同时，确保服务的高可用性和稳定性。
📋 专业JSON输出
结构化分析结果，包含评估、置信度、风险与建议。标准化的输出格式便于系统集成，支持后续的数据分析和报告生成。