您所在的单位或机构类型是？
政府部门（环保/农业/水利等）
科研院所/高校
环境监测/检测机构
环保技术/设备企业
农业/农村合作社
其他
您所关注或从事的面源污染主要类型是？
农业面源污染（化肥、农药、畜禽养殖等）
城市面源污染（地表径流、初期雨水等）
农村生活污水/垃圾
其他
在您的工作或研究中，目前主要采用了哪些数字化技术或手段来辅助面源污染防治？
地理信息系统（GIS）
遥感监测（RS）
物联网（IoT）传感器
大数据分析与建模
无人机巡查
移动APP/小程序
尚未采用或很少采用
您认为当前面源污染监测数据的获取便利性如何？（1-非常不便，5-非常便利）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前面源污染监测数据的主要来源是？
人工定期采样与实验室分析
自动监测站/点
模型模拟与估算数据
遥感反演数据
多源数据融合
您认为当前面源污染监测数据的时效性如何？
严重滞后，难以支持实时决策
有一定滞后，但能满足定期评估
基本能满足实时或准实时需求
非常及时，能有效支持动态管理
在面源污染防治数字化应用中，您认为面临的主要挑战有哪些？
监测网络覆盖不足，数据基础薄弱
不同部门/系统数据标准不一，难以共享
技术成本高，推广难度大
缺乏专业人才和技术支持
模型精度与可靠性有待验证
政策与资金支持不足
您认为建立统一的面源污染数字化管理平台（整合监测、评估、预警、决策支持）的必要性如何？
非常必要，是未来发展方向
有必要，但需分步实施
必要性一般，现有工具可满足
不必要，会增加复杂性
您认为未来应优先在哪些方面加强面源污染防治的数字化能力建设？
布设低成本、高可靠的物联网监测设备
开发高精度、易用的面源污染负荷估算模型
建设数据共享与交换平台
开发面向基层管理人员的简易工具/APP
加强人工智能（AI）在污染溯源与预警中的应用
制定相关数据标准与技术规范
您认为人工智能（如机器学习）在面源污染监测与防治中能发挥多大作用？
作用巨大，是革命性技术
作用较大，能显著提升效率与精度
作用有限，可作为辅助工具
作用不明显，传统方法更可靠
请简要描述一个您了解或设想的、利用数字化技术成功解决面源污染问题的案例或应用场景。
您认为，推动面源污染防治数字化，最关键的动力来自？
严格的环保法规与考核要求
明确的财政资金与项目支持
成熟可靠且性价比高的技术方案
跨部门、跨区域的协同管理需求
公众与社会的监督压力
为了促进面源污染防治数字化发展，您希望获得哪些方面的支持或服务？
技术培训与交流
成功案例分享与示范
数据资源获取
技术方案咨询
项目合作机会
政策解读与信息推送
对于加强面源污染防治的数字化与智能化水平，您还有哪些具体的意见或建议？