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AI大模型賦能流域監(jiān)管突破傳統(tǒng)“碎片化”治理瓶頸

人工智能將推動(dòng)流域監(jiān)管邁入智慧新時(shí)代

法治日?qǐng)?bào)全媒體記者 張維

人工智能將推動(dòng)流域監(jiān)管邁入智慧新時(shí)代。記者3月19日從生態(tài)環(huán)境部獲悉,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(guò)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。當(dāng)前,一些生態(tài)環(huán)境部門已經(jīng)本地部署DeepSeek助力流域監(jiān)管更加高效、精準(zhǔn)、科學(xué)。

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(wèn)題。

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。

例如,云南省昆明市生態(tài)環(huán)境局構(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)打造“螳螂川-普渡河流域水環(huán)境數(shù)智化監(jiān)管應(yīng)用平臺(tái)”,涵蓋流域水環(huán)境智慧監(jiān)管等多個(gè)領(lǐng)域,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(yǔ)言模型技術(shù),接入DeepSeek R1、通義千問(wèn)等主流開(kāi)源模型,建立本地化流域水環(huán)境數(shù)智化監(jiān)管應(yīng)用平臺(tái)。該應(yīng)用將橫向與縱向水環(huán)境多源異構(gòu)數(shù)據(jù)歸集、整合、治理,形成全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集,通過(guò)知識(shí)圖譜進(jìn)一步構(gòu)建流域水環(huán)境的知識(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,優(yōu)化應(yīng)急處理流程,有效保障水質(zhì)安全,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。同時(shí),建立“小彩云”流域水環(huán)境智慧助手,為監(jiān)管工作提供科學(xué)決策,為流域水環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。

搭建動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng),可在5秒內(nèi)生成污染成因報(bào)告。隨著流域監(jiān)管模式智能化,通過(guò)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)突發(fā)污染事件的精準(zhǔn)預(yù)判。

近日,浙江省杭州市生態(tài)環(huán)境局淳安分局把DeepSeek大模型部署到“秀水衛(wèi)士”水環(huán)境智能監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中,針對(duì)傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)依賴人工排查溯源效率低等問(wèn)題,該大模型應(yīng)用通過(guò)實(shí)時(shí)匯聚水質(zhì)、氣象、排污等多維度動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合歷史案例庫(kù)智能比對(duì)分析,可在5秒內(nèi)生成污染成因報(bào)告。并精準(zhǔn)匹配整改方案,溯源效率較原傳統(tǒng)模式提升80%以上,為環(huán)境突發(fā)事件處置提供“秒級(jí)響應(yīng)”能力。面對(duì)TB級(jí)監(jiān)測(cè)報(bào)告、巡檢記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理難題,該大模型應(yīng)用通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)“監(jiān)測(cè)站房巡檢要求”等模糊問(wèn)題的精準(zhǔn)檢索,從50余份標(biāo)準(zhǔn)文件中智能提取關(guān)鍵條款,解決“翻查文件耗時(shí)半小時(shí)”的低效痛點(diǎn),大幅提升數(shù)據(jù)利用效能。

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。比如,搭建決策支持?jǐn)?shù)據(jù)“大腦”,構(gòu)建全域數(shù)據(jù)收集體系,賦能現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管巡查等。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”閉環(huán)。

編輯:遲明緒