이러한 결과는 두 가지 핵심적인 통찰을 제시합니다. 첫째, 단순성과 성능 간의 강한 양의 상관관계는 단순성 지수가 유역과 변수의 우선순위를 정하는 데 유용한 도구임을 시사합니다. 단순성이 높은 유역과 변수는 모델링이 더 용이하며, 많은 경우 성능 상한선에 근접합니다. 둘째, 모니터링 강도는 단순성과는 별개로 영향을 미칩니다. 불충분한 모니터링 범위는 특히 더 빈번한 샘플링이 필요한 영양소의 경우, "내재적" 예측 가능성만으로 예상되는 것보다 더 큰 KGE(Knowledge Genetic Emissions) 감소를 초래합니다. 잔차 기반 분석은 단순성을 통제하지만, 데이터 품질과 같은 측정되지 않은 교란 변수가 여전히 성능에 영향을 미칠 수 있다는 점에 유의해야 합니다.
이러한 불균형을 해소하기 위해서는 데이터 중심 전략(모니터링 범위가 좁은 유역에 대한 모니터링 확대 및 비료 살포 시기, 가축 방목, 산업 폐수 배출과 같은 보조 요인 통합)과 모델 중심 기술 발전(예: 하이브리드 프로세스-머신러닝 접근법)이 모두 필요합니다. 이러한 조치는 AI 기반 예측이 지역 간 공평하게 이루어지도록 보장하고, 공정하고 효과적인 수질 관리를 지원하는 데 매우 중요합니다.

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