DeepSeek来了！AI大模型能为流域监管带来什么？
以流域为单元开展水资源、水环境、水生态统筹监管，推动构建上下游贯通一体的生态环境治理体系，是促进流域、区域协调发展，实现人与自然和谐共生的重要途径。面对数据庞杂、跨区域协调难、监管力量分散等问题，人工智能（AI）技术正推动流域监管从“经验驱动”向“智能驱动”转型。当前，以DeepSeek为代表的AI大模型引发广泛关注，为有效促进人工智能与流域海域生态环境监管有机融合，探讨拓展监管手段，生态环境部珠江流域南海海域生态环境监督管理局近期围绕人工智能大模型在流域水生态环境监管中的应用进行了探讨。
当前人工智能助力流域监管的运用实践
持续深入打好污染防治攻坚战、推动流域水生态环境持续改善，迫切需要以流域协同治理为突破口，推动解决流域性、系统性、结构性生态环境问题。AI大模型赋能流域监管，可突破传统“碎片化”治理瓶颈，通过多源数据融合与智能分析，实现跨区域、全要素统筹决策。
一是实现多源数据融合。流域监管往往面对数百公里河网、多个县市协同难题，大模型可整合水文、污染、生态、地形地貌等海量数据，构建“空天地海”一体化感知网络，将“查一域”升级为“谋全局”，为构建贯通一体的生态环境治理体系提供科学引擎。如云南省昆明市构建以数据要素为驱动的生态环境监管新模式，以螳螂川流域为试点，引入“数据分析”“逻辑推理”“应用交互”三大中枢理念，借助数据整合、知识图谱与大语言模型技术，构建流域水环境数智化监管平台，通过将横向与纵向水环境多源异构数据归集、整合，形成全面、准确的数据集。同时，通过知识图谱技术进一步构建流域生态环境知识网络，精准关联水体、监测断面、排污口等涉水核心要素，提升数据整合能力、逻辑推理精准度及应用交互便捷性，为流域水环境提供智慧化监管决策支撑。
二是高效精准监测溯源。大模型技术正在重塑水资源、水环境、水生态监管技术路径，其核心突破在于多模态数据融合和强大的自主学习能力，能够整合卫星遥感影像、水文传感器数据、生物监测记录和政策文本等多源异构信息，构建全域感知监测体系。如广东省深圳市开发“AI+水质监测”系统，通过部署3000多个物联网传感器，结合华为云AI模型分析气象、排污企业数据和水质变化，将污染源头定位时间从72小时缩短至6小时，执法响应效率提升80%。
三是动态预警科学决策。随着流域监管模式智能化，通过训练大模型识别异常数据模式搭建动态预警系统，可实现对突发污染事件的精准预判。在决策支持方面，大模型可模拟不同治污方案对生态系统的影响，生成最优修复策略。如四川省成都市研发“基于人工智能的白河流域监管”系统，利用水质大数据、物联网和边缘计算技术，结合机器学习模型，通过数据融合与仿真建模，可精准预测流域潜在污染事件，将隐患消灭在萌芽阶段，进一步弥补传统流域监管系统在事件预测方面的不足。随着技术不断进步，大模型在流域监管领域的应用将更加广泛和深入，不仅成为提高效率和降低风险的重要工具，更是推动行业创新和发展的关键驱动力。
AI赋能流域监管的展望
针对流域监管实际工作中常见的“信息壁垒”“数据延迟”“各管一段”等问题，建议从以下方面推动人工智能在流域监管中的应用。
一是建设决策支持数据中台，打造流域监管智慧“大脑”。按照“全域业务理解—智能决策生成—自动化流程嵌入”建设思路，开发行政审批辅助、水质预测预警、跨部门协同处置、生态补偿量化测算等功能，实现人工智能与业务系统无缝嵌入，助力实现事务管理全流程智能化。如通过AI大模型辅助审核流域内入河排污口设置申请，提升行政审批效率。利用多模态感知融合、时空模式识别、智能云计算等技术挖掘分析历史数据，实现水环境污染智能预警，助力监管模式从被动响应转为“预测—调查—评估”闭环。此外，大模型可量化流域内生态保护行为价值，厘清工作责任，支撑生态补偿等市场化机制，促进上下游、左右岸、干支流之间互动协调，避免“各管一段”。
二是构建全域数据收集体系，强健流域监管智联“四肢”。采用“通用基座+行业适配+保密传输”模式，建立覆盖生态环境、水利、气象等多部门的全域数据采集体系，集成水质水量监测、遥感影像、排污口分布、政策文件等结构化与非结构化数据，形成流域监管专用语料库，自动识别预警区域污染。利用大模型多模态感知融合、时空模式识别、边缘智能计算等核心技术，用于水质变化趋势分析、污染源追踪、治理效果评估等方面。通过挖掘、分析历史数据，动态监管流域“三水”环境总体状况，制定科学的治理监管方案。
三是赋能现场一线设施巡查，打造监管智能“耳目”。通过轻量化专题模型，提升基层人员数据分析能力。如某县部署县域水环境模型后，乡镇生态环保人员可自主完成污染物扩散模拟，实现农村小微水体常态化监测，解决偏远地区监管盲区问题。此外，可通过定制AI智能穿戴设备联通专业大模型和知识库，实时完成现场数据采集并反馈监管建议，丰富现场巡查智能手段。如在环境问题调查现场，智能穿戴设备可快速显示污染源定位信息、周边情况及历史数据资料，帮助调查人员快速了解污染状况，制定应对措施。
展望未来，人工智能将推动流域监管迈入智慧时代。随着多模态大模型、量子计算与数字孪生技术的深度融合，流域监管将实现“毫秒级感知—自优化决策—全链条协同”的闭环，实时解析水环境、水资源、水生态与人类活动的复杂关系。在跨域协作中，AI驱动的“流域治理大脑”将深度融合生态补偿、碳汇交易等机制，推动山水林田湖草沙一体化保护和系统治理。
生态环境部珠江流域南海海域生态环境监督管理局青年理论学习小组，李庆炜、朱奕帆、赵拓坤执笔
