随着数据分析技术的快速发展,以机器学习、多源异构数据融合分析成为研究热门,并广泛应用于交通、医疗等领域。河（湖）长制是我国在河湖管理保护方面的重大创新,其全面实行为流域的全局管控提供了必要条件。为明晰“十四五”期间松花江流域典型支流水生态环境全局管控的保护需求,本研究针对松花江流域及其典型支流管理决策中出现的数据来源单一、数据分析方法陈旧等问题,基于多源异构数据融合分析、关联分析、时空GIS等,开展松花江流域典型支流的全局管控与决策平台研究。针对松花江流域干流水环境时空演变缺乏系统梳理、全局分析的问题,基于机器学习、关联分析等方法,给出松花江流域干流三个“五年计划”期间（2006-2020年）水环境时空演变规律,明晰了典型支流阿什河对松花江干流的水环境影响,为典型支流阿什河的多源异构融合分析提供支撑。针对典型支流阿什河流域多年来污染态势严峻的现实状况,基于水环境时空演变分析,融合流域沿岸遥感影像提取获得的土地利用类型因素及生物多样性指标,全面解析阿什河流域的污染根源,综合考虑阿什河流域上下游、左右岸及长时间跨度因素,得出阿什河流域水生态环境污染的症结为沿岸农业种植的面源污染难以有效控制,提出完善阿什河流域“十四五”期间（2021-2025年）考核指标及重点断面的管理机制、优化沿岸农业分布格局等建议。针对阿什河流域管理信息沟通不畅、决策经验不足的问题,基于Arc GIS技术依托WE3M模型构建流域可视化综合管理决策平台,对阿什河流域进行水生态环境状况评价并进行可视化分析,基于典型案例及相关专家知识构建决策案例库,支持阿什河流域管理者进行有效信息互联、合理决策。