以流域為單元開展水資源、水環(huán)境、水生態(tài)統(tǒng)籌監(jiān)管，推動構(gòu)建上下游貫通一體的生態(tài)環(huán)境治理體系，是促進流域、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，實現(xiàn)人與自然和諧共生的重要途徑。面對數(shù)據(jù)龐雜、跨區(qū)域協(xié)調(diào)難、監(jiān)管力量分散等問題，人工智能（AI）技術(shù)正推動流域監(jiān)管從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“智能驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。當(dāng)前，以DeepSeek為代表的AI大模型引發(fā)廣泛關(guān)注，為有效促進人工智能與流域海域生態(tài)環(huán)境監(jiān)管有機融合，探討拓展監(jiān)管手段，生態(tài)環(huán)境部珠江流域南海海域生態(tài)環(huán)境監(jiān)督管理局近期圍繞人工智能大模型在流域水生態(tài)環(huán)境監(jiān)管中的應(yīng)用進行了探討。
當(dāng)前人工智能助力流域監(jiān)管的運用實踐 持續(xù)深入打好污染防治攻堅戰(zhàn)、推動流域水生態(tài)環(huán)境持續(xù)改善，迫切需要以流域協(xié)同治理為突破口，推動解決流域性、系統(tǒng)性、結(jié)構(gòu)性生態(tài)環(huán)境問題。AI大模型賦能流域監(jiān)管，可突破傳統(tǒng)“碎片化”治理瓶頸，通過多源數(shù)據(jù)融合與智能分析，實現(xiàn)跨區(qū)域、全要素統(tǒng)籌決策。
一是實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合。流域監(jiān)管往往面對數(shù)百公里河網(wǎng)、多個縣市協(xié)同難題，大模型可整合水文、污染、生態(tài)、地形地貌等海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建“空天地海”一體化感知網(wǎng)絡(luò)，將“查一域”升級為“謀全局”，為構(gòu)建貫通一體的生態(tài)環(huán)境治理體系提供科學(xué)引擎。如云南省昆明市構(gòu)建以數(shù)據(jù)要素為驅(qū)動的生態(tài)環(huán)境監(jiān)管新模式，以螳螂川流域為試點，引入“數(shù)據(jù)分析”“邏輯推理”“應(yīng)用交互”三大中樞理念，借助數(shù)據(jù)整合、知識圖譜與大語言模型技術(shù)，構(gòu)建流域水環(huán)境數(shù)智化監(jiān)管平臺，通過將橫向與縱向水環(huán)境多源異構(gòu)數(shù)據(jù)歸集、整合，形成全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集。同時，通過知識圖譜技術(shù)進一步構(gòu)建流域生態(tài)環(huán)境知識網(wǎng)絡(luò)，精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)水體、監(jiān)測斷面、排污口等涉水核心要素，提升數(shù)據(jù)整合能力、邏輯推理精準(zhǔn)度及應(yīng)用交互便捷性，為流域水環(huán)境提供智慧化監(jiān)管決策支撐。
二是高效精準(zhǔn)監(jiān)測溯源。大模型技術(shù)正在重塑水資源、水環(huán)境、水生態(tài)監(jiān)管技術(shù)路徑，其核心突破在于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和強大的自主學(xué)習(xí)能力，能夠整合衛(wèi)星遙感影像、水文傳感器數(shù)據(jù)、生物監(jiān)測記錄和政策文本等多源異構(gòu)信息，構(gòu)建全域感知監(jiān)測體系。如廣東省深圳市開發(fā)“AI+水質(zhì)監(jiān)測”系統(tǒng)，通過部署3000多個物聯(lián)網(wǎng)傳感器，結(jié)合華為云AI模型分析氣象、排污企業(yè)數(shù)據(jù)和水質(zhì)變化，將污染源頭定位時間從72小時縮短至6小時，執(zhí)法響應(yīng)效率提升80%。
三是動態(tài)預(yù)警科學(xué)決策。隨著流域監(jiān)管模式智能化，通過訓(xùn)練大模型識別異常數(shù)據(jù)模式搭建動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，可實現(xiàn)對突發(fā)污染事件的精準(zhǔn)預(yù)判。在決策支持方面，大模型可模擬不同治污方案對生態(tài)系統(tǒng)的影響，生成最優(yōu)修復(fù)策略。如四川省成都市研發(fā)“基于人工智能的白河流域監(jiān)管”系統(tǒng)，利用水質(zhì)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算技術(shù)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)模型，通過數(shù)據(jù)融合與仿真建模，可精準(zhǔn)預(yù)測流域潛在污染事件，將隱患消滅在萌芽階段，進一步彌補傳統(tǒng)流域監(jiān)管系統(tǒng)在事件預(yù)測方面的不足。隨著技術(shù)不斷進步，大模型在流域監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入，不僅成為提高效率和降低風(fēng)險的重要工具，更是推動行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。
AI賦能流域監(jiān)管的展望 針對流域監(jiān)管實際工作中常見的“信息壁壘”“數(shù)據(jù)延遲”“各管一段”等問題，建議從以下方面推動人工智能在流域監(jiān)管中的應(yīng)用。
一是建設(shè)決策支持?jǐn)?shù)據(jù)中臺，打造流域監(jiān)管智慧“大腦”。按照“全域業(yè)務(wù)理解—智能決策生成—自動化流程嵌入”建設(shè)思路，開發(fā)行政審批輔助、水質(zhì)預(yù)測預(yù)警、跨部門協(xié)同處置、生態(tài)補償量化測算等功能，實現(xiàn)人工智能與業(yè)務(wù)系統(tǒng)無縫嵌入，助力實現(xiàn)事務(wù)管理全流程智能化。如通過AI大模型輔助審核流域內(nèi)入河排污口設(shè)置申請，提升行政審批效率。利用多模態(tài)感知融合、時空模式識別、智能云計算等技術(shù)挖掘分析歷史數(shù)據(jù)，實現(xiàn)水環(huán)境污染智能預(yù)警，助力監(jiān)管模式從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)為“預(yù)測—調(diào)查—評估”閉環(huán)。此外，大模型可量化流域內(nèi)生態(tài)保護行為價值，厘清工作責(zé)任，支撐生態(tài)補償?shù)仁袌龌瘷C制，促進上下游、左右岸、干支流之間互動協(xié)調(diào)，避免“各管一段”。
二是構(gòu)建全域數(shù)據(jù)收集體系，強健流域監(jiān)管智聯(lián)“四肢”。采用“通用基座+行業(yè)適配+保密傳輸”模式，建立覆蓋生態(tài)環(huán)境、水利、氣象等多部門的全域數(shù)據(jù)采集體系，集成水質(zhì)水量監(jiān)測、遙感影像、排污口分布、政策文件等結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成流域監(jiān)管專用語料庫，自動識別預(yù)警區(qū)域污染。利用大模型多模態(tài)感知融合、時空模式識別、邊緣智能計算等核心技術(shù)，用于水質(zhì)變化趨勢分析、污染源追蹤、治理效果評估等方面。通過挖掘、分析歷史數(shù)據(jù)，動態(tài)監(jiān)管流域“三水”環(huán)境總體狀況，制定科學(xué)的治理監(jiān)管方案。
三是賦能現(xiàn)場一線設(shè)施巡查，打造監(jiān)管智能“耳目”。通過輕量化專題模型，提升基層人員數(shù)據(jù)分析能力。如某縣部署縣域水環(huán)境模型后，鄉(xiāng)鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)保人員可自主完成污染物擴散模擬，實現(xiàn)農(nóng)村小微水體常態(tài)化監(jiān)測，解決偏遠(yuǎn)地區(qū)監(jiān)管盲區(qū)問題。此外，可通過定制AI智能穿戴設(shè)備聯(lián)通專業(yè)大模型和知識庫，實時完成現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集并反饋監(jiān)管建議，豐富現(xiàn)場巡查智能手段。如在環(huán)境問題調(diào)查現(xiàn)場，智能穿戴設(shè)備可快速顯示污染源定位信息、周邊情況及歷史數(shù)據(jù)資料，幫助調(diào)查人員快速了解污染狀況，制定應(yīng)對措施。
展望未來，人工智能將推動流域監(jiān)管邁入智慧時代。隨著多模態(tài)大模型、量子計算與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合，流域監(jiān)管將實現(xiàn)“毫秒級感知—自優(yōu)化決策—全鏈條協(xié)同”的閉環(huán)，實時解析水環(huán)境、水資源、水生態(tài)與人類活動的復(fù)雜關(guān)系。在跨域協(xié)作中，AI驅(qū)動的“流域治理大腦”將深度融合生態(tài)補償、碳匯交易等機制，推動山水林田湖草沙一體化保護和系統(tǒng)治理。
生態(tài)環(huán)境部珠江流域南海海域生態(tài)環(huán)境監(jiān)督管理局青年理論學(xué)習(xí)小組，李慶煒、朱奕帆、趙拓坤執(zhí)筆
來源：中國環(huán)境報
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