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    以流域為單元開展水資源、水環境、水生態統籌監管，推動構建上下游貫通一體的生態環境治理體系，是促進流域、區域協調發展，實現人與自然和諧共生的重要途徑。面對數據龐雜、跨區域協調難、監管力量分散等問題，人工智能（AI）技術正推動流域監管從“經驗驅動”向“智能驅動”轉型。當前，以DeepSeek為代表的AI大模型引發廣泛關注，為有效促進人工智能與流域海域生態環境監管有機融合，探討拓展監管手段，生態環境部珠江流域南海海域生態環境監督管理局近期圍繞人工智能大模型在流域水生態環境監管中的應用進行了探討。

    當前人工智能助力流域監管的運用實踐

    持續深入打好污染防治攻堅戰、推動流域水生態環境持續改善，迫切需要以流域協同治理為突破口，推動解決流域性、系統性、結構性生態環境問題。AI大模型賦能流域監管，可突破傳統“碎片化”治理瓶頸，通過多源數據融合與智能分析，實現跨區域、全要素統籌決策。

    一是實現多源數據融合。流域監管往往面對數百公里河網、多個縣市協同難題，大模型可整合水文、污染、生態、地形地貌等海量數據，構建“空天地海”一體化感知網絡，將“查一域”升級為“謀全局”，為構建貫通一體的生態環境治理體系提供科學引擎。如云南省昆明市構建以數據要素為驅動的生態環境監管新模式，以螳螂川流域為試點，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、知識圖譜與大語言模型技術，構建流域水環境數智化監管平臺，通過將橫向與縱向水環境多源異構數據歸集、整合，形成全面、準確的數據集。同時，通過知識圖譜技術進一步構建流域生態環境知識網絡，精準關聯水體、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。大模型技術正在重塑水資源、水環境、水生態監管技術路徑，其核心突破在于多模態數據融合和強大的自主學習能力，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。如廣東省深圳市開發“AI+水質監測”系統，通過部署3000多個物聯網傳感器，結合華為云AI模型分析氣象、排污企業數據和水質變化，將污染源頭定位時間從72小時縮短至6小時，執法響應效率提升80%。

    三是動態預警科學決策。隨著流域監管模式智能化，通過訓練大模型識別異常數據模式搭建動態預警系統，可實現對突發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系統的影響，生成最優修復策略。如四川省成都市研發“基于人工智能的白河流域監管”系統，利用水質大數據、物聯網和邊緣計算技術，結合機器學習模型，通過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，進一步彌補傳統流域監管系統在事件預測方面的不足。隨著技術不斷進步，大模型在流域監管領域的應用將更加廣泛和深入，不僅成為提高效率和降低風險的重要工具，更是推動行業創新和發展的關鍵驅動力。

    AI賦能流域監管的展望

    針對流域監管實際工作中常見的“信息壁壘”“數據延遲”“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“全域業務理解—智能決策生成—自動化流程嵌入”建設思路，開發行政審批輔助、水質預測預警、跨部門協同處置、生態補償量化測算等功能，實現人工智能與業務系統無縫嵌入，助力實現事務管理全流程智能化。如通過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。利用多模態感知融合、時空模式識別、智能云計算等技術挖掘分析歷史數據，實現水環境污染智能預警，助力監管模式從被動響應轉為“預測—調查—評估”閉環。此外，大模型可量化流域內生態保護行為價值，厘清工作責任，支撐生態補償等市場化機制，促進上下游、左右岸、干支流之間互動協調，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“四肢”。采用“通用基座+行業適配+保密傳輸”模式，建立覆蓋生態環境、水利、氣象等多部門的全域數據采集體系，集成水質水量監測、遙感影像、排污口分布、政策文件等結構化與非結構化數據，形成流域監管專用語料庫，自動識別預警區域污染。利用大模型多模態感知融合、時空模式識別、邊緣智能計算等核心技術，用于水質變化趨勢分析、污染源追蹤、治理效果評估等方面。通過挖掘、分析歷史數據，動態監管流域“三水”環境總體狀況，制定科學的治理監管方案。

    三是賦能現場一線設施巡查，打造監管智能“耳目”。通過輕量化專題模型，提升基層人員數據分析能力。如某縣部署縣域水環境模型后，鄉鎮生態環保人員可自主完成污染物擴散模擬，實現農村小微水體常態化監測，解決偏遠地區監管盲區問題。此外，可通過定制AI智能穿戴設備聯通專業大模型和知識庫，實時完成現場數據采集并反饋監管建議，豐富現場巡查智能手段。如在環境問題調查現場，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，人工智能將推動流域監管邁入智慧時代。隨著多模態大模型、量子計算與數字孿生技術的深度融合，流域監管將實現“毫秒級感知—自優化決策—全鏈條協同”的閉環，實時解析水環境、水資源、水生態與人類活動的復雜關系。在跨域協作中，AI驅動的“流域治理大腦”將深度融合生態補償、碳匯交易等機制，推動山水林田湖草沙一體化保護和系統治理。

    生態環境部珠江流域南海海域生態環境監督管理局青年理論學習小組，李慶煒、朱奕帆、趙拓坤執筆

來源：中國環境報