為深入貫徹落實(shí)黨的二十屆三中全會戰(zhàn)略部署，積極響應(yīng)《關(guān)于全面推進(jìn)美麗中國建設(shè)的意見》核心要求，生態(tài)環(huán)境部近期印發(fā)《國家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型方案》，標(biāo)志著我國生態(tài)環(huán)境監(jiān)測體系建設(shè)邁入智能化、精準(zhǔn)化發(fā)展的新階段。該方案以大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)為支點(diǎn)，旨在構(gòu)建新一代國家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)（以下簡稱"國家網(wǎng)"），為生態(tài)環(huán)境治理體系現(xiàn)代化提供科技支撐，助推美麗中國建設(shè)目標(biāo)如期實(shí)現(xiàn)。

一、戰(zhàn)略抉擇：數(shù)智化轉(zhuǎn)型的時(shí)代必然性
在人工智能技術(shù)日新月異的今天，DeepSeek等智能模型的突破性進(jìn)展已在全球范圍引發(fā)深刻變革。作為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心驅(qū)動力，大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)正在重塑各行業(yè)發(fā)展模式。生態(tài)環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域作為生態(tài)文明建設(shè)的技術(shù)基石，亟需通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)監(jiān)測能力的代際躍升。

（一）技術(shù)革命催生監(jiān)測體系升級需求
習(xí)近平總書記在全國生態(tài)環(huán)境保護(hù)大會上強(qiáng)調(diào)：“要加快建立現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測體系，健全天空地海一體化監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)”。這一戰(zhàn)略要求深刻揭示了新時(shí)代環(huán)境監(jiān)測工作的轉(zhuǎn)型方向。黃潤秋部長在全國生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作會議上進(jìn)一步指出，必須構(gòu)建與美麗中國建設(shè)相匹配的現(xiàn)代化監(jiān)測體系，全面提升精準(zhǔn)預(yù)測與應(yīng)急響應(yīng)能力。當(dāng)前，物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生等技術(shù)的集成應(yīng)用，正在推動監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)向自動化、智能化方向演進(jìn)。通過構(gòu)建數(shù)智化監(jiān)測體系，可實(shí)現(xiàn)對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的實(shí)時(shí)感知、智能評估和精準(zhǔn)預(yù)測，為科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支撐。

（二）遙感監(jiān)測技術(shù)發(fā)展的必然選擇
遙感監(jiān)測作為國家網(wǎng)的重要組成部分，其技術(shù)水平直接影響監(jiān)測體系的整體效能。近年來，我國已初步建成衛(wèi)星、無人機(jī)、地面觀測協(xié)同作業(yè)的立體化監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，在內(nèi)蒙古草原生態(tài)監(jiān)測、長江流域水質(zhì)評估等場景中取得顯著成效。但面對復(fù)雜多變的環(huán)境問題，傳統(tǒng)遙感技術(shù)仍存在數(shù)據(jù)處理效率低、識別精度不足等瓶頸。通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型，可突破傳統(tǒng)監(jiān)測模式的物理局限，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測要素的全譜段覆蓋、全周期追蹤和全空間覆蓋，推動遙感監(jiān)測從"人工判讀"向"智能識別"轉(zhuǎn)變。

（三）創(chuàng)新驅(qū)動監(jiān)測技術(shù)突破的迫切要求
生態(tài)環(huán)境部提出的“全方位、高精度、短周期”監(jiān)測要求，對技術(shù)創(chuàng)新提出了更高期待。當(dāng)前，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法已實(shí)現(xiàn)光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的自動化處理，藍(lán)藻水華預(yù)測精度較傳統(tǒng)方法提升40%。但要滿足日益增長的監(jiān)測需求，仍需突破新型載荷數(shù)據(jù)處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等技術(shù)難關(guān)。數(shù)智化轉(zhuǎn)型將推動監(jiān)測技術(shù)從單一要素分析向多參數(shù)耦合評估演進(jìn)，從靜態(tài)監(jiān)測向動態(tài)預(yù)警升級，全面提升核心技術(shù)競爭力。

二、實(shí)踐突破：遙感監(jiān)測的數(shù)智化探索
近年來，生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測領(lǐng)域通過引入智能算法、構(gòu)建數(shù)字模型等創(chuàng)新手段，在監(jiān)測精度、處理效率和預(yù)警能力方面取得顯著進(jìn)展，為數(shù)智化轉(zhuǎn)型積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)。

（一）智能算法驅(qū)動監(jiān)測精度躍升

一是人為活動監(jiān)測技術(shù)不斷突破，通過建立包含54.6萬個(gè)樣本的全國人為活動數(shù)據(jù)庫，采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化變化檢測模型，使建設(shè)用地?cái)U(kuò)張、礦區(qū)開發(fā)等活動的自動識別精度達(dá)到70%。在山西煤礦區(qū)試點(diǎn)中，系統(tǒng)準(zhǔn)確識別出23處新增開采點(diǎn)，較人工目視解譯效率提升8倍。二是通過構(gòu)建涵蓋鋼鐵、水泥等8大重點(diǎn)行業(yè)的熱源特征庫，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)工業(yè)熱源的智能識別，并對工業(yè)污染源智能監(jiān)管。在京津冀地區(qū)的應(yīng)用顯示，系統(tǒng)對焦化企業(yè)的識別準(zhǔn)確率達(dá)88%，有效支持了重污染天氣應(yīng)急管控。三是基于國產(chǎn)高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)，研發(fā)全球甲烷排放異常熱點(diǎn)檢測大模型，通過多光譜協(xié)同反演技術(shù)，將定量監(jiān)測精度提升至0.5ppbv，甲烷排放監(jiān)測技術(shù)達(dá)到國際領(lǐng)先水平。在青海油田的監(jiān)測中，系統(tǒng)成功捕捉到3處異常排放源，為溫室氣體管控提供精準(zhǔn)定位。

（二）監(jiān)測預(yù)警能力實(shí)現(xiàn)多維拓展

一是構(gòu)建生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估體系，建立包含植被覆蓋度、地表溫度等12項(xiàng)指標(biāo)的生態(tài)干擾評估模型，在云南滇池流域的應(yīng)用中，系統(tǒng)準(zhǔn)確識別出7處生態(tài)敏感區(qū)，為"分區(qū)管控"策略提供科學(xué)依據(jù)。該模型還可預(yù)測未來3個(gè)月內(nèi)的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)變化，預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)78%。二是在太湖、巢湖等重點(diǎn)湖庫，通過構(gòu)建長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，融合水溫、營養(yǎng)鹽等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)藍(lán)藻水華72小時(shí)提前預(yù)警。2023年預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)89%，較傳統(tǒng)方法提升35個(gè)百分點(diǎn)。三是集成多光譜識別與氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建秸稈焚燒污染風(fēng)險(xiǎn)量化評估模型。在河南、山東等農(nóng)業(yè)大省的應(yīng)用中，對秸稈焚燒實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)管，系統(tǒng)提前48小時(shí)預(yù)警準(zhǔn)確率超過70%，支持了網(wǎng)格化監(jiān)管措施的有效實(shí)施。

（三）數(shù)據(jù)處理效能取得質(zhì)的飛躍

一是建立光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)全流程處理平臺，實(shí)現(xiàn)影像獲取、輻射校正、幾何配準(zhǔn)的自動化。全國2米分辨率基礎(chǔ)影像更新周期由年度更新縮短至雙月更新，有效覆蓋率從65%提升至84%。在2023年長江流域洪澇監(jiān)測中，系統(tǒng)72小時(shí)內(nèi)完成災(zāi)區(qū)影像更新，為應(yīng)急響應(yīng)贏得關(guān)鍵時(shí)間。二是研發(fā)遙感影像地圖服務(wù)插件，實(shí)現(xiàn)"在線判讀+智能解譯"的協(xié)同作業(yè)。全國2米影像切片時(shí)間從60天壓縮至7天，在國土空間規(guī)劃、生態(tài)修復(fù)評估等場景中，支持了500余項(xiàng)專題制圖任務(wù)。

三、體系重構(gòu)：數(shù)智化轉(zhuǎn)型的實(shí)施路徑
推進(jìn)國家網(wǎng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，需要構(gòu)建"數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能協(xié)同、泛在感知"的新型監(jiān)測體系。重點(diǎn)從提升智能感知能力、構(gòu)建數(shù)字底座、強(qiáng)化技術(shù)攻關(guān)、完善質(zhì)量管控四個(gè)維度發(fā)力，打造全球領(lǐng)先的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。

（一）打造智能監(jiān)測"最強(qiáng)大腦"

首先建立涵蓋水、氣、土、生四大領(lǐng)域的全國生態(tài)遙感樣本庫，樣本量突破100萬條。開發(fā)樣本自動標(biāo)注系統(tǒng)，通過半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)樣本庫的持續(xù)更新。在黃土高原水土流失監(jiān)測中，系統(tǒng)通過樣本庫匹配識別出6類侵蝕類型，解譯精度達(dá)85%。其次構(gòu)建生態(tài)環(huán)境問題遙感監(jiān)測大模型，集成地表覆蓋分類、污染物識別等12類核心算法。在珠江三角洲的應(yīng)用中，模型自動識別出132處黑臭水體，較傳統(tǒng)方法漏檢率降低60%。建立模型持續(xù)訓(xùn)練機(jī)制，每季度更新算法權(quán)重，保持監(jiān)測能力的技術(shù)領(lǐng)先。

（二）建設(shè)數(shù)字孿生空間底座

研發(fā)時(shí)空數(shù)據(jù)立方體構(gòu)建技術(shù)，集成衛(wèi)星、無人機(jī)、地面?zhèn)鞲衅鞯?類數(shù)據(jù)源。在長江經(jīng)濟(jì)帶試點(diǎn)中，構(gòu)建1:1萬精度數(shù)字孿生體，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)、植被等參數(shù)的動態(tài)耦合模擬。該模型已成功預(yù)警3次突發(fā)性水污染事件，響應(yīng)時(shí)間縮短至2小時(shí)。構(gòu)建基于數(shù)字孿生的生態(tài)環(huán)境預(yù)測引擎，集成氣象-水文-污染擴(kuò)散耦合模型。在太湖流域的應(yīng)用中，系統(tǒng)提前72小時(shí)預(yù)測總磷濃度變化趨勢，預(yù)測誤差控制在15%以內(nèi)，為水質(zhì)管理提供決策支持。

（三）突破數(shù)據(jù)處理技術(shù)瓶頸

研發(fā)高光譜、雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)自動化處理平臺，支持國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的高效利用。在青藏高原的冰川監(jiān)測中，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)12小時(shí)全自動處理，較傳統(tǒng)方法效率提升4倍。開展基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的影像超分重建研究，將國產(chǎn)衛(wèi)星影像分辨率從2米提升至0.5米。在云南野生象棲息地監(jiān)測中，超分影像清晰識別出亞洲象活動軌跡，為生態(tài)保護(hù)提供精細(xì)數(shù)據(jù)。

（四）構(gòu)建全鏈條質(zhì)量管理體系

一是依托超長期國債項(xiàng)目，建設(shè)由12顆衛(wèi)星、500架無人機(jī)、3000個(gè)地面站組成的立體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。在溫室氣體監(jiān)測中，構(gòu)建"天基觀測+航空巡檢+地面核查"的協(xié)同體系，實(shí)現(xiàn)CO?濃度0.5ppm的監(jiān)測精度。二是建立覆蓋數(shù)據(jù)獲取、處理、應(yīng)用的全流程質(zhì)控體系。在衛(wèi)星載荷在軌定標(biāo)中，采用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)輻射定標(biāo)精度0.5%的突破。開發(fā)遙感產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)平臺，通過地面實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證，確保監(jiān)測產(chǎn)品符合ISO/TC207標(biāo)準(zhǔn)。

四、未來展望：邁向智慧監(jiān)測新時(shí)代
國家網(wǎng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)升級的革命，更是生態(tài)環(huán)境治理體系重構(gòu)的契機(jī)。通過構(gòu)建"空天地海"一體化智能監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，將實(shí)現(xiàn)三個(gè)根本性轉(zhuǎn)變：一是監(jiān)測范式轉(zhuǎn)型，從"抽樣調(diào)查"向"全要素感知"轉(zhuǎn)變，利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測要素的實(shí)時(shí)捕捉與動態(tài)解析。在渤海灣水質(zhì)監(jiān)測中，系統(tǒng)每小時(shí)處理10萬條水質(zhì)參數(shù)，構(gòu)建三維污染擴(kuò)散模型，為海洋環(huán)境保護(hù)提供精準(zhǔn)畫像。二是決策模式升級，建立"數(shù)據(jù)驅(qū)動+模型推演"的智能決策體系，在重污染天氣應(yīng)對中，系統(tǒng)可自動匹配污染源清單，生成應(yīng)急管控方案。在2024年京津冀秋冬季攻堅(jiān)行動中，AI模型推薦的管控措施使PM2.5濃度下降18%，較人工方案提升6個(gè)百分點(diǎn)。三是治理效能提升，通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建"虛擬環(huán)保部"，實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的動態(tài)模擬與預(yù)案評估。在長江流域生態(tài)保護(hù)修復(fù)中，系統(tǒng)模擬5種治理情景，優(yōu)選出水污染治理最優(yōu)方案，預(yù)計(jì)可使總氮排放量減少25%。
站在人與自然和諧共生的歷史坐標(biāo)上，國家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型承載著推動綠色發(fā)展的時(shí)代使命。通過技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)賦能和體系重構(gòu)，我們正在構(gòu)建一張感知萬物、智慧決策的"生態(tài)天網(wǎng)"。這不僅是監(jiān)測技術(shù)的革新，更是生態(tài)文明建設(shè)理念的升華。面向未來，隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，我們完全有信心建成全球領(lǐng)先的現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測體系，為美麗中國建設(shè)筑牢科技基石，為人類命運(yùn)共同體貢獻(xiàn)中國智慧。