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數(shù)智化轉(zhuǎn)型:構(gòu)建生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)新格局

   日期:2025-04-15     來(lái)源:環(huán)境知識(shí)早知道    瀏覽:570    

為深入貫徹落實(shí)黨的二十屆三中全會(huì)戰(zhàn)略部署,積極響應(yīng)《關(guān)于全面推進(jìn)美麗中國(guó)建設(shè)的意見(jiàn)》核心要求,生態(tài)環(huán)境部近期印發(fā)《國(guó)家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型方案》,標(biāo)志著我國(guó)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)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(guó)家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)(以下簡(jiǎn)稱"國(guó)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(guó)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(dòng)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(cè)領(lǐng)域作為生態(tài)文明建設(shè)的技術(shù)基石,亟需通過(guò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)能力的代際躍升。

(一)技術(shù)革命催生監(jiān)測(cè)體系升級(jí)需求
習(xí)近平總書(shū)記在全國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)大會(huì)上強(qiáng)調(diào):“要加快建立現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)體系,健全天空地海一體化監(jiān)測(cè)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(cè)工作的轉(zhuǎn)型方向。黃潤(rùn)秋部長(zhǎng)在全國(guó)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)工作會(huì)議上進(jìn)一步指出,必須構(gòu)建與美麗中國(guó)建設(shè)相匹配的現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)體系,全面提升精準(zhǔn)預(yù)測(cè)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(dòng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)向自動(dòng)化、智能化方向演進(jìn)。通過(guò)構(gòu)建數(shù)智化監(jiān)測(cè)體系,可實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的實(shí)時(shí)感知、智能評(píng)估和精準(zhǔn)預(yù)測(cè),為科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支撐。

(二)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展的必然選擇
遙感監(jiān)測(cè)作為國(guó)家網(wǎng)的重要組成部分,其技術(shù)水平直接影響監(jiān)測(cè)體系的整體效能。近年來(lái),我國(guó)已初步建成衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)、地面觀測(cè)協(xié)同作業(yè)的立體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),在內(nèi)蒙古草原生態(tài)監(jiān)測(cè)、長(zhǎng)江流域水質(zhì)評(píng)估等場(chǎng)景中取得顯著成效。但面對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境問(wèn)題,傳統(tǒng)遙感技術(shù)仍存在數(shù)據(jù)處理效率低、識(shí)別精度不足等瓶頸。通過(guò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型,可突破傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)模式的物理局限,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)要素的全譜段覆蓋、全周期追蹤和全空間覆蓋,推動(dòng)遙感監(jiān)測(cè)從"人工判讀"向"智能識(shí)別"轉(zhuǎn)變。

(三)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)監(jiān)測(cè)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(cè)要求,對(duì)技術(shù)創(chuàng)新提出了更高期待。當(dāng)前,通過(guò)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(dòng)化處理,藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)精度較傳統(tǒng)方法提升40%。但要滿足日益增長(zhǎng)的監(jiān)測(cè)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(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)從單一要素分析向多參數(shù)耦合評(píng)估演進(jìn),從靜態(tài)監(jiān)測(cè)向動(dòng)態(tài)預(yù)警升級(jí),全面提升核心技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力。

二、實(shí)踐突破:遙感監(jiān)測(cè)的數(shù)智化探索
近年來(lái),生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)領(lǐng)域通過(guò)引入智能算法、構(gòu)建數(shù)字模型等創(chuàng)新手段,在監(jiān)測(cè)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(dòng)監(jiān)測(cè)精度躍升

一是人為活動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)不斷突破,通過(guò)建立包含54.6萬(wàn)個(gè)樣本的全國(guó)人為活動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù),采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化變化檢測(cè)模型,使建設(shè)用地?cái)U(kuò)張、礦區(qū)開(kāi)發(fā)等活動(dòng)的自動(dòng)識(shí)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(shí)別出23處新增開(kāi)采點(diǎn),較人工目視解譯效率提升8倍。二是通過(guò)構(gòu)建涵蓋鋼鐵、水泥等8大重點(diǎn)行業(yè)的熱源特征庫(kù),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(shí)別,并對(duì)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(duì)焦化企業(yè)的識(shí)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(guó)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(cè)大模型,通過(guò)多光譜協(xié)同反演技術(shù),將定量監(jiān)測(cè)精度提升至0.5ppbv,甲烷排放監(jiān)測(cè)技術(shù)達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平。在青海油田的監(jiān)測(cè)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(cè)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(píng)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(píng)估模型,在云南滇池流域的應(yīng)用中,系統(tǒng)準(zhǔn)確識(shí)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(cè)未來(lái)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(kù),通過(guò)構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)模型,融合水溫、營(yíng)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(shí)別與氣象數(shù)據(jù),構(gòu)建秸稈焚燒污染風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估模型。在河南、山東等農(nóng)業(yè)大省的應(yīng)用中,對(duì)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(guò)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(tái),實(shí)現(xiàn)影像獲取、輻射校正、幾何配準(zhǔn)的自動(dòng)化。全國(guó)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(zhǎng)江流域洪澇監(jiān)測(cè)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(guó)2米影像切片時(shí)間從60天壓縮至7天,在國(guó)土空間規(guī)劃、生態(tài)修復(fù)評(píng)估等場(chǎng)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(guó)家網(wǎng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型,需要構(gòu)建"數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能協(xié)同、泛在感知"的新型監(jiān)測(cè)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(cè)網(wǎng)絡(luò)。

(一)打造智能監(jiān)測(cè)"最強(qiáng)大腦"

首先建立涵蓋水、氣、土、生四大領(lǐng)域的全國(guó)生態(tài)遙感樣本庫(kù),樣本量突破100萬(wàn)條。開(kāi)發(fā)樣本自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng),通過(guò)半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)樣本庫(kù)的持續(xù)更新。在黃土高原水土流失監(jiān)測(cè)中,系統(tǒng)通過(guò)樣本庫(kù)匹配識(shí)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(wèn)題遙感監(jiān)測(cè)大模型,集成地表覆蓋分類、污染物識(shí)別等12類核心算法。在珠江三角洲的應(yīng)用中,模型自動(dòng)識(shí)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(cè)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(wú)人機(jī)、地面?zhèn)鞲衅鞯?類數(shù)據(jù)源。在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶試點(diǎn)中,構(gòu)建1:1萬(wàn)精度數(shù)字孿生體,實(shí)現(xiàn)水質(zhì)、植被等參數(shù)的動(dòng)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(cè)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(cè)總磷濃度變化趨勢(shì),預(yù)測(cè)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(dòng)化處理平臺(tái),支持國(guó)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(cè)中,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)12小時(shí)全自動(dòng)處理,較傳統(tǒng)方法效率提升4倍。開(kāi)展基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的影像超分重建研究,將國(guó)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(cè)中,超分影像清晰識(shí)別出亞洲象活動(dòng)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(zhǎng)期國(guó)債項(xiàng)目,建設(shè)由12顆衛(wèi)星、500架無(wú)人機(jī)、3000個(gè)地面站組成的立體監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。在溫室氣體監(jiān)測(cè)中,構(gòu)建"天基觀測(cè)+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(cè)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(kāi)發(fā)遙感產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)平臺(tái),通過(guò)地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,確保監(jiān)測(cè)產(chǎn)品符合ISO/TC207標(biāo)準(zhǔn)。

四、未來(lái)展望:邁向智慧監(jiān)測(cè)新時(shí)代
國(guó)家網(wǎng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)升級(jí)的革命,更是生態(tài)環(huán)境治理體系重構(gòu)的契機(jī)。通過(guò)構(gòu)建"空天地海"一體化智能監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),將實(shí)現(xiàn)三個(gè)根本性轉(zhuǎn)變:一是監(jiān)測(cè)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(cè)要素的實(shí)時(shí)捕捉與動(dòng)態(tài)解析。在渤海灣水質(zhì)監(jiān)測(cè)中,系統(tǒng)每小時(shí)處理10萬(wàn)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(huà)像。二是決策模式升級(jí),建立"數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+模型推演"的智能決策體系,在重污染天氣應(yīng)對(duì)中,系統(tǒng)可自動(dòng)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(dòng)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(guò)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(dòng)態(tài)模擬與預(yù)案評(píng)估。在長(zhǎng)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(guó)家生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)智化轉(zhuǎn)型承載著推動(dòng)綠色發(fā)展的時(shí)代使命。通過(guò)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(wàn)物、智慧決策的"生態(tài)天網(wǎng)"。這不僅是監(jiān)測(cè)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(lái),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(cè)體系,為美麗中國(guó)建設(shè)筑牢科技基石,為人類命運(yùn)共同體貢獻(xiàn)中國(guó)智慧。

 


 
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