资料收集与现场调研：
收集历史数据和现有资料，包括水文、气象、地质、污染源等信息。
进行现场调研，实地考察流域现状，识别关键问题和污染源。
建立资料档案和数据库，为后续分析和决策提供数据支持。
研究规划与量化分析：
利用GIS地理信息系统、水文模型等工具，对流域进行详细的特征分析。
结合专家经验和定性研究，进行污染源识别、污染物迁移和转化过程的模拟。
通过系统模型进行自动建模，分析污染物来源、消纳措施、工程和生态方案，以及运营管理控制措施。
进行多方案比选，模拟不同治理参数下的水质达标效果，为决策提供科学依据。
结果导向的任务分解：
根据流域治理的目标，将任务细化为短期和长期目标。
分期分步制定治理方案，包括技术路径选择、初步治理措施、新建工程、污水处理设施评估和升级改造等。
综合分析流域内各种污染源，提出系统化的治理措施，进行初步的总投资估算。
绩效管理体系与长效机制：
制定一套完整的流域水质管理内容，包括阶段性维护监测措施和绩效考核方案。
结合PPP模式的可用性付费和绩效考核机制，确保治理效果的可持续性。
建立全过程的长效机制，包括季节气候变化和社会生活生产对水系的影响，以及长期的维护运营。
公众参与：鼓励和引导公众参与流域治理，提高公众环保意识，形成政府、企业和公众共同参与的治理模式。
智慧水务：利用物联网、大数据、人工智能等现代信息技术，实现流域治理的智能化和自动化。
生态修复：采用生态工程方法，恢复和保护流域生态系统，提高生态系统的自我净化能力。
跨界合作：流域往往跨越多个行政区域，需要建立跨界合作机制，协调上下游、左右岸的治理工作。
