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DeepSeek來了!AI大模型能為流域監(jiān)管帶來什么?
發(fā)布日期:2025/3/19 10:34:04
    以流域?yàn)閱卧_展水資源、水環(huán)境、水生態(tài)統(tǒng)籌監(jiān)管,推動(dòng)構(gòu)建上下游貫通一體的生態(tài)環(huán)境治理體系,是促進(jìn)流域、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)人與自然和諧共生的重要途徑。面對(duì)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(dòng)流域監(jiān)管從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“智能驅(qū)動(dòng)”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(jìn)人工智能與流域海域生態(tài)環(huán)境監(jiān)管有機(jī)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(jìn)行了探討。

    當(dāng)前人工智能助力流域監(jiān)管的運(yùn)用實(shí)踐

    持續(xù)深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)、推動(dòng)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(dòng)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(shí)現(xiàn)跨區(qū)域、全要素統(tǒng)籌決策。

    一是實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合。流域監(jiān)管往往面對(duì)數(shù)百公里河網(wǎng)、多個(gè)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?!币惑w化感知網(wǎng)絡(luò),將“查一域”升級(jí)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(dòng)的生態(tài)環(huán)境監(jiān)管新模式,以螳螂川流域?yàn)樵圏c(diǎn),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(shí)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(tái),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(shí),通過知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)一步構(gòu)建流域生態(tài)環(huán)境知識(shí)網(wǎng)絡(luò),精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)水體、監(jiān)測(cè)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(cè)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(qiáng)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(cè)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(cè)體系。如廣東省深圳市開發(fā)“AI+水質(zhì)監(jiān)測(cè)”系統(tǒng),通過部署3000多個(gè)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(shí)間從72小時(shí)縮短至6小時(shí),執(zhí)法響應(yīng)效率提升80%。

    三是動(dòng)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(shí)別異常數(shù)據(jù)模式搭建動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)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(jì)算技術(shù),結(jié)合機(jī)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(cè)流域潛在污染事件,將隱患消滅在萌芽階段,進(jìn)一步彌補(bǔ)傳統(tǒng)流域監(jiān)管系統(tǒng)在事件預(yù)測(cè)方面的不足。隨著技術(shù)不斷進(jìn)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(xiǎn)的重要工具,更是推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

    AI賦能流域監(jiān)管的展望

    針對(duì)流域監(jiān)管實(shí)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(dòng)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(tái),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(dòng)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(cè)預(yù)警、跨部門協(xié)同處置、生態(tài)補(bǔ)償量化測(cè)算等功能,實(shí)現(xiàn)人工智能與業(yè)務(wù)系統(tǒng)無縫嵌入,助力實(shí)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(qǐng),提升行政審批效率。利用多模態(tài)感知融合、時(shí)空模式識(shí)別、智能云計(jì)算等技術(shù)挖掘分析歷史數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)水環(huán)境污染智能預(yù)警,助力監(jiān)管模式從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)為“預(yù)測(cè)—調(diào)查—評(píng)估”閉環(huán)。此外,大模型可量化流域內(nèi)生態(tài)保護(hù)行為價(jià)值,厘清工作責(zé)任,支撐生態(tài)補(bǔ)償?shù)仁袌?chǎng)化機(jī)制,促進(jìn)上下游、左右岸、干支流之間互動(dòng)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(qiáng)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(cè)、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(dòng)識(shí)別預(yù)警區(qū)域污染。利用大模型多模態(tài)感知融合、時(shí)空模式識(shí)別、邊緣智能計(jì)算等核心技術(shù),用于水質(zhì)變化趨勢(shì)分析、污染源追蹤、治理效果評(píng)估等方面。通過挖掘、分析歷史數(shù)據(jù),動(dòng)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(chǎng)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(kuò)散模擬,實(shí)現(xiàn)農(nóng)村小微水體常態(tài)化監(jiān)測(cè),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(shí)庫,實(shí)時(shí)完成現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集并反饋監(jiān)管建議,豐富現(xiàn)場(chǎng)巡查智能手段。如在環(huán)境問題調(diào)查現(xiàn)場(chǎng),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(duì)措施。

    展望未來,人工智能將推動(dòng)流域監(jiān)管邁入智慧時(shí)代。隨著多模態(tài)大模型、量子計(jì)算與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合,流域監(jiān)管將實(shí)現(xiàn)“毫秒級(jí)感知—自優(yōu)化決策—全鏈條協(xié)同”的閉環(huán),實(shí)時(shí)解析水環(huán)境、水資源、水生態(tài)與人類活動(dòng)的復(fù)雜關(guān)系。在跨域協(xié)作中,AI驅(qū)動(dòng)的“流域治理大腦”將深度融合生態(tài)補(bǔ)償、碳匯交易等機(jī)制,推動(dòng)山水林田湖草沙一體化保護(hù)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(guó)環(huán)境報(bào) 
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