以流域為單元開(kāi)展水資源、水環(huán)境、水生態(tài)統籌監管，推動(dòng)構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、區域協(xié)調發(fā)展，實(shí)現人與自然和諧共生的重要途徑。面對數據龐雜、跨區域協(xié)調難、監管力量分散等問(wèn)題，人工智能（AI）技術(shù)正推動(dòng)流域監管從“經(jīng)驗驅動(dòng)”向“智能驅動(dòng)”轉型。當前，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)境監管有機融合，探討拓展監管手段，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)境監管中的應用進(jìn)行了探討。
當前人工智能助力流域監管的運用實(shí)踐 持續深入打好污染防治攻堅戰、推動(dòng)流域水生態(tài)環(huán)境持續改善，迫切需要以流域協(xié)同治理為突破口，推動(dòng)解決流域性、系統性、結構性生態(tài)環(huán)境問(wèn)題。AI大模型賦能流域監管，可突破傳統“碎片化”治理瓶頸，通過(guò)多源數據融合與智能分析，實(shí)現跨區域、全要素統籌決策。
一是實(shí)現多源數據融合。流域監管往往面對數百公里河網(wǎng)、多個(gè)縣市協(xié)同難題，大模型可整合水文、污染、生態(tài)、地形地貌等海量數據，構建“空天地?！币惑w化感知網(wǎng)絡(luò )，將“查一域”升級為“謀全局”，為構建貫通一體的生態(tài)環(huán)境治理體系提供科學(xué)引擎。如云南省昆明市構建以數據要素為驅動(dòng)的生態(tài)環(huán)境監管新模式，以螳螂川流域為試點(diǎn)，引入“數據分析”“邏輯推理”“應用交互”三大中樞理念，借助數據整合、知識圖譜與大語(yǔ)言模型技術(shù)，構建流域水環(huán)境數智化監管平臺，通過(guò)將橫向與縱向水環(huán)境多源異構數據歸集、整合，形成全面、準確的數據集。同時(shí)，通過(guò)知識圖譜技術(shù)進(jìn)一步構建流域生態(tài)環(huán)境知識網(wǎng)絡(luò )，精準關(guān)聯(lián)水體、監測斷面、排污口等涉水核心要素，提升數據整合能力、邏輯推理精準度及應用交互便捷性，為流域水環(huán)境提供智慧化監管決策支撐。
二是高效精準監測溯源。大模型技術(shù)正在重塑水資源、水環(huán)境、水生態(tài)監管技術(shù)路徑，其核心突破在于多模態(tài)數據融合和強大的自主學(xué)習能力，能夠整合衛星遙感影像、水文傳感器數據、生物監測記錄和政策文本等多源異構信息，構建全域感知監測體系。如廣東省深圳市開(kāi)發(fā)“AI+水質(zhì)監測”系統，通過(guò)部署3000多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器，結合華為云AI模型分析氣象、排污企業(yè)數據和水質(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)，執法響應效率提升80%。
三是動(dòng)態(tài)預警科學(xué)決策。隨著(zhù)流域監管模式智能化，通過(guò)訓練大模型識別異常數據模式搭建動(dòng)態(tài)預警系統，可實(shí)現對突發(fā)污染事件的精準預判。在決策支持方面，大模型可模擬不同治污方案對生態(tài)系統的影響，生成最優(yōu)修復策略。如四川省成都市研發(fā)“基于人工智能的白河流域監管”系統，利用水質(zhì)大數據、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算技術(shù)，結合機器學(xué)習模型，通過(guò)數據融合與仿真建模，可精準預測流域潛在污染事件，將隱患消滅在萌芽階段，進(jìn)一步彌補傳統流域監管系統在事件預測方面的不足。隨著(zhù)技術(shù)不斷進(jìn)步，大模型在流域監管領(lǐng)域的應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(dòng)行業(yè)創(chuàng )新和發(fā)展的關(guān)鍵驅動(dòng)力。
AI賦能流域監管的展望 針對流域監管實(shí)際工作中常見(jiàn)的“信息壁壘”“數據延遲”“各管一段”等問(wèn)題，建議從以下方面推動(dòng)人工智能在流域監管中的應用。
一是建設決策支持數據中臺，打造流域監管智慧“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”建設思路，開(kāi)發(fā)行政審批輔助、水質(zhì)預測預警、跨部門(mén)協(xié)同處置、生態(tài)補償量化測算等功能，實(shí)現人工智能與業(yè)務(wù)系統無(wú)縫嵌入，助力實(shí)現事務(wù)管理全流程智能化。如通過(guò)AI大模型輔助審核流域內入河排污口設置申請，提升行政審批效率。利用多模態(tài)感知融合、時(shí)空模式識別、智能云計算等技術(shù)挖掘分析歷史數據，實(shí)現水環(huán)境污染智能預警，助力監管模式從被動(dòng)響應轉為“預測—調查—評估”閉環(huán)。此外，大模型可量化流域內生態(tài)保護行為價(jià)值，厘清工作責任，支撐生態(tài)補償等市場(chǎng)化機制，促進(jìn)上下游、左右岸、干支流之間互動(dòng)協(xié)調，避免“各管一段”。
二是構建全域數據收集體系，強健流域監管智聯(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(mén)的全域數據采集體系，集成水質(zhì)水量監測、遙感影像、排污口分布、政策文件等結構化與非結構化數據，形成流域監管專(zhuān)用語(yǔ)料庫，自動(dòng)識別預警區域污染。利用大模型多模態(tài)感知融合、時(shí)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(guò)挖掘、分析歷史數據，動(dòng)態(tài)監管流域“三水”環(huán)境總體狀況，制定科學(xué)的治理監管方案。
三是賦能現場(chǎng)一線(xiàn)設施巡查，打造監管智能“耳目”。通過(guò)輕量化專(zhuān)題模型，提升基層人員數據分析能力。如某縣部署縣域水環(huán)境模型后，鄉鎮生態(tài)環(huán)保人員可自主完成污染物擴散模擬，實(shí)現農村小微水體常態(tài)化監測，解決偏遠地區監管盲區問(wèn)題。此外，可通過(guò)定制AI智能穿戴設備聯(lián)通專(zhuān)業(yè)大模型和知識庫，實(shí)時(shí)完成現場(chǎng)數據采集并反饋監管建議，豐富現場(chǎng)巡查智能手段。如在環(huán)境問(wèn)題調查現場(chǎng)，智能穿戴設備可快速顯示污染源定位信息、周邊情況及歷史數據資料，幫助調查人員快速了解污染狀況，制定應對措施。
展望未來(lái)，人工智能將推動(dòng)流域監管邁入智慧時(shí)代。隨著(zhù)多模態(tài)大模型、量子計算與數字孿生技術(shù)的深度融合，流域監管將實(shí)現“毫秒級感知—自?xún)?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(lèi)活動(dòng)的復雜關(guān)系。在跨域協(xié)作中，AI驅動(dòng)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(dòng)山水林田湖草沙一體化保護和系統治理。
生態(tài)環(huán)境部珠江流域南海海域生態(tài)環(huán)境監督管理局青年理論學(xué)習小組，李慶煒、朱奕帆、趙拓坤執筆
來(lái)源：中國環(huán)境報
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