当前，在继续加大太湖流域治理力度的同时，更要深入研究大时间—空间尺度环境情景演化的预测、环境的深度不确定情景发现以及环境情景形成与演化机理等问题，便于制定更科学、更精准的治理政策和具体措施。

　　南京大学社会科学计算实验中心主任盛昭瀚介绍，南京大学社会科学计算实验中心组织经济、管理、环境、生物、物理、数据科学、计算机、系统工程、软件工程方面的跨学科专业人员，构建了太湖自然—社会复合系统研究计算实验平台。利用该平台重点开展了封闭条件下的太湖流域自然水环境自愈能力模拟分析、大时空尺度水质量演化路径研究、点和面污染源对太湖流域复合系统的影响研究、太湖流域复合系统综合治理政策的可持续性等问题研究。

　　初步研究表明，即使在封闭环境、没有任何新增的输入性污染物情况下，太湖水体的自净过程也非常缓慢。前20年其自愈趋势相对明显，但水质仍然处于2类水水平；此后，自愈趋势逐渐趋缓，湖内的内源性污染物存量难以自主净化。而实际上太湖的高度开放性使得每天有大量污染物排入湖内，因此太湖环境形势十分严峻。

　　“通过运用大数据技术和计算实验开展关于太湖流域大时空尺度水环境情景演化与环境治理政策研究，给予我们很多启发。”盛昭瀚说，像太湖流域这样复杂的社会经济环境复合系统问题，在我国具有普遍性。必须以实际问题为导向，以复杂系统思维为引导，积极通过社会科学研究方法论创新，用我们自己的话语体系和方法体系，讲好“中国的故事”，才能发现和揭示我国重大社会科学领域实际问题的规律，并提出解决这类复杂问题的方案和建议。