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深入打好污染防治攻堅戰(zhàn)，推動流域水生態(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，推動解決流域性、系統(tǒng)性、結構性生態(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，實現(xiàn)跨區(qū)域、全要素統(tǒng)籌決策。當前，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、科學~
實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合
精準關聯(lián)涉水核心要素
流域監(jiān)管往往面對數(shù)百公里河網(wǎng)、多個縣市協(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)，構建“空天地海”一體化感知網(wǎng)絡，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引擎。
如云南省昆明市生態(tài)環(huán)境局構建以數(shù)據(jù)要素為驅動的生態(tài)環(huán)境監(jiān)管新模式，以螳螂川流域為試點，打造“螳螂川-普渡河流域水環(huán)境數(shù)智化監(jiān)管應用平臺”，涵蓋流域水環(huán)境智慧監(jiān)管等多個領域，引入“數(shù)據(jù)分析”“邏輯推理”“應用交互”三大中樞理念，借助數(shù)據(jù)整合、知識圖譜與大語言模型技術，接入DeepSeek R1、通義千問等主流開源模型，建立本地化流域水環(huán)境數(shù)智化監(jiān)管應用平臺。
該應用將橫向與縱向水環(huán)境多源異構數(shù)據(jù)歸集、整合、治理，形成全面、準確的數(shù)據(jù)集，通過知識圖譜進一步構建流域水環(huán)境的知識網(wǎng)絡，精準關聯(lián)水體、監(jiān)測斷面、排污口等涉水核心要素，優(yōu)化應急處理流程，有效保障水質安全，提升數(shù)據(jù)整合能力、邏輯推理精準度及應用交互便捷性。
同時，建立“小彩云”流域水環(huán)境智慧助手，為監(jiān)管工作提供科學決策，為流域水環(huán)境保護與可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。
搭建動態(tài)預警系統(tǒng)
可在5秒內生成污染成因報告
隨著流域監(jiān)管模式智能化，通過訓練大模型識別異常數(shù)據(jù)模式搭建動態(tài)預警系統(tǒng)可實現(xiàn)突發(fā)污染事件的精準預判。
近日，杭州市淳安縣生態(tài)環(huán)境局把DeepSeek大模型部署到“秀水衛(wèi)士”水環(huán)境智能監(jiān)測場景中，針對傳統(tǒng)監(jiān)測依賴人工排查溯源效率低等問題，該大模型應用通過實時匯聚水質、氣象、排污等多維度動態(tài)數(shù)據(jù)，結合歷史案例庫智能比對分析，可在5秒內生成污染成因報告，并精準匹配整改方案，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“秒級響應”能力。
面對TB級監(jiān)測報告、巡檢記錄等非結構化數(shù)據(jù)處理難題，該大模型應用通過自然語言處理技術實現(xiàn)“監(jiān)測站房巡檢要求”等，模糊問題的精準檢索。從50余份標準文件中智能提取關鍵條款，解決“翻查文件耗時半小時”的低效痛點，大幅提升數(shù)據(jù)利用效能。
隨著技術不斷進步，大模型在流域監(jiān)管領域的應用將更加廣泛和深入，比如，搭建決策支持數(shù)據(jù)“大腦”、構建全域數(shù)據(jù)收集體系、賦能現(xiàn)場監(jiān)管巡查……
隨著多模態(tài)大模型、量子計算與數(shù)字孿生技術的深度融合，流域監(jiān)管將實現(xiàn)“毫秒級感知—自優(yōu)化決策—全鏈條協(xié)同”閉環(huán)?？梢哉f人工智能將推動流域監(jiān)管邁入智慧新時代~
供稿單位 | 生態(tài)環(huán)境部珠江南海局 云南省生態(tài)環(huán)境廳 浙江省生態(tài)環(huán)境廳
編輯 | 李夏菁
原標題：DeepSeek助力流域監(jiān)管：將“查一域”升級為“謀全局”|智能治水篇
