陳彥波　杜樂　張水鋒　駱澤如　楊思穎

摘要 當(dāng)下，人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛，被不斷應(yīng)用于水污染治理領(lǐng)域。然而人工智能在長江水污染治理中的應(yīng)用研究較少。通過梳理近5年人工智能在長江水污染治理中的應(yīng)用，以應(yīng)用場景、應(yīng)用形態(tài)和關(guān)鍵技術(shù)為切入點(diǎn)，構(gòu)建人工智能治理技術(shù)框架，闡述之處長江水污染治理人工智能技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀，并分析了目前長江水污染治理發(fā)展需求，探討其優(yōu)勢與不足。

關(guān)鍵詞 長江；水污染治理；人工智能應(yīng)用

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）06–0185-03

作為一種引領(lǐng)性技術(shù)，人工智能技術(shù)為平衡長江水污染治理與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展之間的矛盾提供了新的思路。從2019年長江下游南京正式上線運(yùn)行長江大保護(hù)“生態(tài)眼”監(jiān)管系統(tǒng)到2021年長江中游咸寧天地一體的“智慧長江”生態(tài)環(huán)境監(jiān)管體系上線試運(yùn)行，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于長江水污染治理。

在智慧環(huán)保概念的影響下，傳統(tǒng)長江水污染治理向信息化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，向智能化浪潮奔涌。人工智能技術(shù)被應(yīng)用于長江水污染治理具有一定的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)：一方面：2016年9月頒發(fā)《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》，指出長江流域是我國未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要地區(qū)，習(xí)近平總書記先后三次在重慶、武漢、南京召開長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會，提出“共抓大保護(hù)”的戰(zhàn)略定位，強(qiáng)調(diào)“保持歷史耐心和戰(zhàn)略定力”。新時(shí)代，長江經(jīng)濟(jì)發(fā)展凸顯的生態(tài)問題亟需有效的解決方法，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展保駕護(hù)航。另一方面，國務(wù)院2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出要建立涵蓋大氣、水、土壤等環(huán)境領(lǐng)域的智能監(jiān)控大數(shù)據(jù)平臺體系，建成陸海統(tǒng)籌、天地一體、上下協(xié)同、信息共享的智能環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)平臺，研發(fā)資源能源消耗、環(huán)境污染物排放智能預(yù)測模型方法和預(yù)警方案。這一系列頂層設(shè)計(jì)昭示者人工智能技術(shù)融入長江水污染治理是大勢所趨。

1 人工智能在長江水污染治理中的應(yīng)用場景

人工智能技術(shù)在水與環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用場景大體可劃分為水環(huán)境污染識別與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)、水質(zhì)安全保障技術(shù)研發(fā)、涉水設(shè)施優(yōu)化重構(gòu)與集成管理、流域生態(tài)系統(tǒng)過程模擬與統(tǒng)籌管理4個方面[1]?，F(xiàn)階段，人工智能在長江水污染治理中的應(yīng)用，以水環(huán)境污染識別與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)為主，其次是研發(fā)涉水設(shè)施優(yōu)化重構(gòu)與集成管理、流域生態(tài)系統(tǒng)過程模擬與統(tǒng)籌，其中，水質(zhì)安全保障技術(shù)較為欠缺。

人工智能在水環(huán)境污染識別與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)場景中的應(yīng)用較多，應(yīng)用最為廣泛的是無人機(jī)遙感監(jiān)測系統(tǒng)[2-3]。這一場景基于傳統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測，通過人工采集樣本、視頻監(jiān)控、自動監(jiān)測站等方式進(jìn)行作業(yè)，付出成本較大，性價(jià)比較低。無人機(jī)依托遙感監(jiān)測，結(jié)合人工智能進(jìn)行圖像分類與處理，可實(shí)現(xiàn)大范圍、多品類、高精度、高時(shí)效的環(huán)境監(jiān)測，填補(bǔ)傳統(tǒng)監(jiān)測方式在空間動態(tài)監(jiān)測的空白，同時(shí)提高監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量。在人工難以深入的長江入河排污口水，運(yùn)用無人船排查排污暗管，降低傳統(tǒng)排查的工作難度。水環(huán)境污染識別與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)之所以是人工智能在長江水污染治理應(yīng)用的主要場景，是因?yàn)橄嚓P(guān)研究多從水環(huán)境本身切入，對諸多技術(shù)如何幫助相關(guān)部門進(jìn)行污染識別與響應(yīng)較為關(guān)注。

在涉水設(shè)施優(yōu)化重構(gòu)與集成管理中，主要應(yīng)用智慧水務(wù)系統(tǒng)與水利信息平臺。在智慧水務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用模擬退火算法等決策優(yōu)化技術(shù)，優(yōu)化水質(zhì)監(jiān)控點(diǎn)布置、排水管網(wǎng)路線、管網(wǎng)加氯時(shí)程等[4]。基于人工智能的知識表達(dá)、知識結(jié)構(gòu)、啟發(fā)式搜索與推理方法等理論，依托知識庫與專家系統(tǒng)對水質(zhì)監(jiān)控點(diǎn)的布置、排污管網(wǎng)路線等的規(guī)劃，在不同方案中對比選擇最優(yōu)方案、并不斷優(yōu)化迭代，設(shè)計(jì)出最契合實(shí)際環(huán)境情況的建設(shè)方案，防止因涉水設(shè)施規(guī)劃缺陷與破損造成的污染。在涉水設(shè)施巡檢運(yùn)維中也有人工智能技術(shù)的身影，主要體現(xiàn)在智能派單與設(shè)備智慧輔助維護(hù)上，打破傳統(tǒng)水務(wù)設(shè)備檢修與維護(hù)流程冗長的局面[5]。

在流域生態(tài)系統(tǒng)過程模擬與統(tǒng)籌管理中，主要運(yùn)用智慧決策平臺與模擬器。在遙感、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)采集得到海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與水環(huán)境模型，對多元的涉水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析與應(yīng)用。在模型訓(xùn)練過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可在每次得出數(shù)據(jù)分析結(jié)果后調(diào)整優(yōu)化計(jì)算方法，相較傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)方法，其更能適應(yīng)執(zhí)行結(jié)果的變化。

通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒎彪s基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中得到的有效數(shù)據(jù)輸入模型，構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù)，運(yùn)用優(yōu)化求解算法實(shí)現(xiàn)水質(zhì)模擬、污染濃度模擬等，通過對流域水質(zhì)、污染濃度等情況的模擬預(yù)測，可防范突發(fā)性污染事件。

2 人工智能在長江水污染治理中的應(yīng)用形態(tài)

2.1 智能監(jiān)測機(jī)器人

智能監(jiān)測機(jī)器人主要指無人機(jī)與無人船。無論是無人機(jī)還是無人船，都可以以人工難以高效完成的信息采集方式，實(shí)現(xiàn)對長江水體、排污管的監(jiān)控。無人機(jī)搭載高光譜視頻成像儀或超分辨率成像芯片與相機(jī)，采集大空間、高光譜的光譜視頻影像，依托深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立反演模型，利用遙感反演得到流域水質(zhì)分布圖像。

借助無人機(jī)大氣環(huán)境監(jiān)測載荷搭載，采集分析無人機(jī)周圍及以下的氣體，大面積、多高度地捕獲大氣污染源，建立不同高度下的污染物濃度分布立體圖像，實(shí)現(xiàn)污染溯源。利用無人船排查確定污染源，可提升入河排污口工作的效能，改革傳統(tǒng)排污口排查工作方法，滿足環(huán)境監(jiān)測、污染排查的工作需要[6]。

智能監(jiān)測機(jī)器人在長江水污染治理中的應(yīng)用較為廣泛，主要體現(xiàn)在無人設(shè)備搭載其他監(jiān)測設(shè)備，如相機(jī)、聲吶探測儀，實(shí)現(xiàn)對流域數(shù)據(jù)的采集，而沿江智能巡航的應(yīng)用較為欠缺。無人機(jī)在進(jìn)行水環(huán)境、大氣環(huán)境監(jiān)測中，所涉地域廣、面積大，部分城市、工業(yè)區(qū)水段地形復(fù)雜，流域周邊地形多樣，而利用人工智能算法設(shè)計(jì)無人機(jī)航線可解決上述問題。

2.2 智慧水務(wù)系統(tǒng)

在諸多長江水務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用中，有長江大保護(hù)水務(wù)系統(tǒng)，包含空—天—地一體化感知網(wǎng)的水利信息網(wǎng)平臺等，諸多研究對該應(yīng)用的命名不同但本質(zhì)相似。為此將上述不同應(yīng)用形態(tài)統(tǒng)稱為智慧水務(wù)系統(tǒng)。智慧水務(wù)系統(tǒng)在長江水污染治理的應(yīng)用，依托人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的融合，為水監(jiān)測賦能增效，優(yōu)化傳統(tǒng)監(jiān)測模式，使數(shù)據(jù)自動、實(shí)時(shí)上傳，包含空、天、地三維監(jiān)測，形成多維在線監(jiān)測感知網(wǎng)，形成后續(xù)數(shù)據(jù)使用的壓艙石。針對長江相關(guān)行政主管部門等涉水單位，智慧水務(wù)系統(tǒng)以數(shù)據(jù)互通、在線更新的特點(diǎn)，避免了各單位協(xié)作時(shí)因數(shù)據(jù)壁壘帶來的重復(fù)勞動。

當(dāng)前，諸多智慧水務(wù)系統(tǒng)多以城市為單元，打破了長江流域不同部門、不同區(qū)域的信息壁壘，在同一單元實(shí)現(xiàn)信息互聯(lián)互通。然而，長江流域上下游城市、兩岸之間的聯(lián)系緊密。此外，在長江中下游較發(fā)達(dá)城市中，水務(wù)部門、涉水單位使用的智慧水務(wù)系統(tǒng)各異，在資源冗余的同時(shí)形成數(shù)據(jù)壁壘[7]。

2.3 智慧決策平臺

智慧決策平臺的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)的采集、挖掘、分析，全面、有效的數(shù)據(jù)與決策過程對最終制定水環(huán)境治理修復(fù)決策同樣關(guān)鍵[8]。智慧決策平臺整合管理部門數(shù)據(jù)、監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)、流域研究數(shù)據(jù)等多方數(shù)據(jù)，前期數(shù)據(jù)采集細(xì)致全面，在數(shù)據(jù)層面保證決策的準(zhǔn)確可靠，再利用水環(huán)境模型、機(jī)器學(xué)習(xí)方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，以實(shí)現(xiàn)污染物反演、黑臭水體識別、水質(zhì)預(yù)測等流域環(huán)境問題診斷，構(gòu)建多目標(biāo)約束函數(shù)，依托優(yōu)化求解算法計(jì)算出最優(yōu)解，最終輸出最優(yōu)治理決策，且可對結(jié)果進(jìn)行可視化處理。

3 人工智能在長江水污染治理中的應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)

通常認(rèn)為人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸、擴(kuò)展人智能的一門新興技術(shù)科學(xué)，它包含了理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。當(dāng)前，長江水環(huán)境污染治理的人工智能應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)豐富，如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像識別、圖像分類等。通過對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行梳理，從技術(shù)種類與技術(shù)層級2個維度進(jìn)行研究，同時(shí)根據(jù)具體應(yīng)用提出人工智能水環(huán)境治理技術(shù)框架。

3.1 關(guān)鍵技術(shù)手段

從研究方向的角度分類，《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書（2018版）》將人工智能關(guān)鍵技術(shù)分為機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR 7項(xiàng)。長江水環(huán)境治理實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)有機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和AR/VR。機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺的運(yùn)用十分廣泛與成熟，治理應(yīng)用中更強(qiáng)調(diào)機(jī)器學(xué)習(xí)建模，依托計(jì)算機(jī)視覺的圖像識別、分類對水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)、光譜特征數(shù)據(jù)、形貌特征數(shù)據(jù)、大氣數(shù)據(jù)等進(jìn)行挖掘分析或處理。AR/VR技術(shù)在這一領(lǐng)域也有所涉及，主要被用于對地下排污管網(wǎng)的建模與復(fù)現(xiàn)，以便檢修，在保護(hù)沿岸生態(tài)的同時(shí)降低運(yùn)維成本。利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行重點(diǎn)區(qū)域全覆蓋、全感知監(jiān)測也有所應(yīng)用，對污泥全生命周期全部相關(guān)設(shè)施進(jìn)行數(shù)字孿生，統(tǒng)一管理方式等。知識圖譜作為可以為復(fù)雜問題提供數(shù)據(jù)分析與決策支持的方法，通過存儲人類專家的知識、思維、經(jīng)驗(yàn)與邏輯，使計(jì)算機(jī)在大量低信息熵?cái)?shù)據(jù)中構(gòu)建知識之間的聯(lián)系，為長江流域過程模擬與預(yù)測提供有力抓手。數(shù)字孿生、知識圖譜新興技術(shù)的運(yùn)用尚未形成體系，反映出當(dāng)前人工智能在長江水環(huán)境治理中的運(yùn)用尚不深入，相關(guān)新興技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)深入發(fā)展。

此外，關(guān)鍵技術(shù)與其他新興技術(shù)存在交叉，如在機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)中往往與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，借助大數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提升模型精準(zhǔn)度。

3.2 關(guān)鍵技術(shù)層級

人工智能的發(fā)展歷經(jīng)3次浪潮，從計(jì)算智能時(shí)代、感知智能時(shí)代到認(rèn)知智能時(shí)代，人工智能在長江水污染治理應(yīng)用伴隨這三大類智能技術(shù)的更迭也從自動化、數(shù)字化到智能化不斷發(fā)展。根據(jù)前期調(diào)研分析和該領(lǐng)域?qū)W者的相關(guān)研究，構(gòu)建了長江水污染治理人工智能的技術(shù)框架，包含流域數(shù)據(jù)層、算法層、感知層、認(rèn)知層以及治理應(yīng)用層（圖1）。

依照長江水污染治理人工智能的應(yīng)用現(xiàn)實(shí)，主張將技術(shù)框架劃分為5個層級，分別為流域數(shù)據(jù)層、算法層、感知層、認(rèn)知層和治理應(yīng)用層。流域數(shù)據(jù)層是框架的基礎(chǔ)層級，包含水體葉綠素、總氮、總磷含量等數(shù)值指標(biāo)類數(shù)據(jù)，流域監(jiān)測站點(diǎn)分布、排污管道分布數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)管理類數(shù)據(jù)，光譜特征類數(shù)據(jù)和形貌特征類數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理與存儲。

算法層是技術(shù)框架的核心層級，而機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩大技術(shù)支撐著算法層。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠基于流域數(shù)據(jù)層的各類數(shù)據(jù)構(gòu)建污染物反演模型、黑臭水識別模型等模型，對水質(zhì)識別、預(yù)測與預(yù)警起到重要作用；深度學(xué)習(xí)在提高識別準(zhǔn)確率、在圖像識別等關(guān)鍵技術(shù)手段上有著不錯的表現(xiàn)。

感知層由識別技術(shù)組成，旨在讓機(jī)器具備感知外部世界的能力，擁有人類“認(rèn)”“看”的能力。

認(rèn)知層比感知層更加深入，在使機(jī)器感知的基礎(chǔ)上讀懂所識別對象的內(nèi)在含義。認(rèn)知層的關(guān)鍵技術(shù)由圖像處理與理解、光譜分析等構(gòu)成。

治理應(yīng)用層是技術(shù)框架的頂層層級，由各種人工智能技術(shù)應(yīng)用的具體表現(xiàn)組成，應(yīng)用形態(tài)多樣，如智能監(jiān)測機(jī)器人、水質(zhì)預(yù)測預(yù)警等。

4 結(jié)束語

人工智能在長江水污染治理領(lǐng)域的運(yùn)用顛覆了傳統(tǒng)的環(huán)境治理方式，整體發(fā)展卻仍處于起步階段，依然面臨著許多困境。一方面，不同流域段應(yīng)用深度存在差距，需加大人工智能產(chǎn)品的研發(fā)力度，提升智慧系統(tǒng)與平臺的可用性、智能性，真正使長江水環(huán)境得到改善，保持水污染治理成效。

另一方面，要強(qiáng)化數(shù)據(jù)監(jiān)管。在打破各部門數(shù)據(jù)壁壘的同時(shí)保障數(shù)據(jù)安全，降低訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)成本，得到可靠有效的模型，最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。雖然人工智能產(chǎn)品在長江水污染治理中的應(yīng)用能切實(shí)解決時(shí)下存在的諸多問題，但也要注意技術(shù)與實(shí)踐的結(jié)合，使各種人工智能技術(shù)發(fā)揮出自身價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1] 王旭，王釗越，潘藝蓉，等.人工智能在21世紀(jì)水與環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用的問題及對策[J].中國科學(xué)院院刊，2020，35（9）：1163 -1176.

[2] 丁銘，李旭文，姜晟，等.江蘇生態(tài)環(huán)境無人機(jī)監(jiān)測體系研究及初步應(yīng)用[J].環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警，2019，11（5）：96-102.

[3] 吳德灃，殷小軍.關(guān)于生態(tài)環(huán)境綜合感知平臺建設(shè)的探析：基于長江經(jīng)濟(jì)帶（南京段）生態(tài)環(huán)境立體多源實(shí)時(shí)動態(tài)感知平臺[J].中國信息化，2021（10）：89-90.

[4] 謝善斌，袁杰，侯金霞.智慧水務(wù)信息化系統(tǒng)建設(shè)與實(shí)踐[J].給水排水，2018， 54（4）：134-140.

[5] 郭劍橋，田甜，張坤林.基于新技術(shù)的長江大保護(hù)智慧水務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用[J].綠色科技，2020（14）：63-64.

[6] 得望.2019人工智能案例TOP100[J].互聯(lián)網(wǎng)周刊，2020（8）：30-47.

[7] 魏本勝.長江大保護(hù)視角下的智慧水務(wù)關(guān)鍵問題及對策[J].水利信息化， 2022 （1）：31-34.

[8] 劉柏音，劉孝富，王維.長江生態(tài)環(huán)境保護(hù)修復(fù)智慧決策平臺構(gòu)建與初步設(shè)計(jì)[J].環(huán)境科學(xué)研究，2020，33（5）：1276-1283.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Research on the Application Status of Artificial Intelligence in Water Pollution Control of Yangtze River

Chen Yan-bo et al（Nanjing Forest Police College， Nanjing， Jiangsu 210000 ）

Abstract AI technology develops rapidly and was constantly applied in the field of water pollution control. However， there were few researches on the application of AI in the Yangtze River water pollution control at present. By reviewing the application of AI in water pollution treatment of the Yangtze River in the past five years， taking application scenarios， application forms and key technologies as the entry point， the framework of AI treatment technology was constructed， and the current application status of AI technology for water pollution treatment of the Yangtze River was expounded. Finally， the development needs of the current water pollution treatment of the Yangtze River were analyzed， and its advantages and disadvantages are discussed.

Key words Yangtze River; Water pollution control; Artificial Intelligence Applications

基金項(xiàng)目 江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃創(chuàng)新訓(xùn)練一般項(xiàng)目“人工智能技術(shù)在長江流域面源污染治理中的應(yīng)用現(xiàn)狀研究”（202212213082Y）。

作者簡介 陳彥波（2001—），男，湖北咸寧人，主要從事大數(shù)據(jù)分析研究。*通信作者：杜樂（1988—），女，江蘇南京人，助理研究員，主要從事數(shù)字信息化教育管理工作，E-mail：65179342@qq.com。

收稿日期 2023-03-27