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水，是人類賴以生存和發(fā)展的重要資源?？沙掷m(xù)的水資源、水環(huán)境和水生態(tài)關(guān)乎人類健康與經(jīng)濟繁榮。但近半個世紀以來，人口增長、人類活動加劇與氣候變化等一系列因素使然，水安全問題已成為全球性重要議題。
AI是計算機科學(xué)的一個分支，它是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和拓展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。近年來，隨著計算機算力的大規(guī)模發(fā)展及算法的不斷突破，AI得到了快速發(fā)展，這為水環(huán)境污染防控、水質(zhì)安全保障、涉水設(shè)施優(yōu)化重構(gòu)及流域生態(tài)系統(tǒng)管理等技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新提供了強大的工具。梳理和總結(jié)國內(nèi)外近10年相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)主要在4個方面的研究和應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。
水環(huán)境污染識別與風(fēng)險響應(yīng)
識別和響應(yīng)水污染事件是高效防控水環(huán)境污染的重要前提，也是供水安全的基礎(chǔ)保障。
1.水質(zhì)指標建模與數(shù)據(jù)融合
AI在水質(zhì)指標模型化及多維時空數(shù)據(jù)融合等方面的應(yīng)用實踐，為提升水污染的研判能力和防控水平創(chuàng)造了新機遇（圖1）。
圖1面向AI的水環(huán)境污染物識別與風(fēng)險響應(yīng)技術(shù)體系
例如，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)選擇方法，以水質(zhì)遙感和檢測數(shù)據(jù)為特征，可實現(xiàn)非線性水質(zhì)指標模型的構(gòu)建和應(yīng)用，為水體水質(zhì)管理與數(shù)字規(guī)劃提供必要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、分類回歸樹等AI算法，可以對更為復(fù)雜的水環(huán)境水質(zhì)變化及其地球生物化學(xué)過程進行集成模擬，為水體水質(zhì)保護與恢復(fù)提供重要的模型工具。
2.風(fēng)險物質(zhì)檢測與毒性評估
將AI與光譜分析技術(shù)進行結(jié)合，是時下的研究熱點。近紅外光譜可用于快速檢測生化需氧量等水體水質(zhì)指標，而耦合以最小二乘支持向量機為代表的AI算法可以提升近紅外光譜預(yù)測水質(zhì)變化的準確性，為水污染的定量評估提供快捷方案；將反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和k均值聚類算法應(yīng)用于激光誘導(dǎo)擊穿光譜分析，為高效、準確和低成本估算重金屬等傳統(tǒng)檢測時間長、檢測費用高的地表水水質(zhì)必要指標提供了新的思路和方法。與此同時，國內(nèi)外也在探索將AI應(yīng)用于環(huán)境毒理學(xué)研究，這為新型污染物的毒性預(yù)測與風(fēng)險評估提供了經(jīng)濟、高效的新手段。
3.水質(zhì)預(yù)警與污染應(yīng)急方案構(gòu)建
隨著原位監(jiān)測傳感技術(shù)和設(shè)備的快速發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI技術(shù)在空間大數(shù)據(jù)分析中開始發(fā)揮重要的作用，這為優(yōu)化水質(zhì)監(jiān)測布設(shè)方案、提高污染源解析能力、制定污染預(yù)警和應(yīng)急防控體系等方面提供了有力的技術(shù)和決策支持。
水質(zhì)安全保障技術(shù)研發(fā)
隨著水處理標準的不斷提升，新型水質(zhì)凈化功能材料的設(shè)計與應(yīng)用、污染物去除機制解析與高效技術(shù)研發(fā)、污染物定向資源能源轉(zhuǎn)化和調(diào)控成為水處理領(lǐng)域的研究熱點。
1.新型水質(zhì)凈化功能材料的設(shè)計與應(yīng)用
基于AI的材料基因組學(xué)技術(shù)得到了快速發(fā)展，為環(huán)境友好新型功能材料的設(shè)計和開發(fā)提供了高效途徑。通過對材料開發(fā)過程的失敗試驗和歷史數(shù)據(jù)進行反演學(xué)習(xí)，再結(jié)合目標污染物特征，對新材料的成分與特性進行計算模擬和優(yōu)化，有望摒棄傳統(tǒng)以試錯為核心的材料研發(fā)范式，這將極大地促進水質(zhì)凈化新材料的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展（圖2）。
圖2AI輔助的環(huán)境功能新材料研發(fā)范式
2.污染物去除機制解析與高效技術(shù)研發(fā)
與健康密切相關(guān)的藥物和個人護理品、內(nèi)分泌干擾素、持久性有機物等微污染物在市政水處理系統(tǒng)中的遷移轉(zhuǎn)化機理是發(fā)展高效水處理技術(shù)的關(guān)鍵和難點。隨機森林、最小絕對值收斂和選擇算子、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI算法的引入，非線性模擬與預(yù)測微污染物在水處理過程中的行為成為了可能，這為強化水處理技術(shù)提供了新方法。隨著基于宏基因組學(xué)和代謝組學(xué)等分子方法的污水生物處理機理研究不斷深入，如何從污水處理系統(tǒng)的微生物大數(shù)據(jù)中識別關(guān)鍵功能微生物，成為強化污水生物處理的核心難點。將AI技術(shù)與生物信息學(xué)結(jié)合，為水處理系統(tǒng)的信息挖掘和微觀解析提供了重要機遇，為闡明污水生物處理機理開辟了新途徑（圖3），但如何提高信息挖掘解析的準確性和可解釋性仍是當前的主要難題。
圖3基于AI的污水生物處理機理與定向強化技術(shù)研究新思路
3.污染物定向資源能源轉(zhuǎn)化與調(diào)控
水污染控制的核心范式逐漸從污染物去除向資源化和能源化轉(zhuǎn)變，而數(shù)字孿生等虛擬和增強現(xiàn)實的前沿AI技術(shù)將有望突破實時仿真同步調(diào)控水中污染物定向轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的技術(shù)難題，但仍有諸多關(guān)鍵技術(shù)難題有待突破。
涉水設(shè)施優(yōu)化重構(gòu)與集成管理
隨著城市化進程的加快和社會經(jīng)濟的發(fā)展，城市水安全問題愈發(fā)凸顯，主要表現(xiàn)在水污染頻發(fā)、水資源短缺及水生態(tài)退化等方面。城市是人類活動的中心，包含完整的水循環(huán)系統(tǒng)，體系龐大、過程復(fù)雜、涉水單元相互聯(lián)系緊密、受人類活動影響顯著是其主要特征。但是，傳統(tǒng)水系統(tǒng)工程以取水、供水和排水為分割化目標，對其研究和管理的范式既封閉也單一，缺乏從系統(tǒng)論和整體論的角度去優(yōu)化、管理甚至重構(gòu)能滿足城市可持續(xù)發(fā)展的涉水設(shè)施新范式。若延續(xù)傳統(tǒng)思路，從現(xiàn)在到未來很長一段時間內(nèi)，城市水安全問題仍將難有實質(zhì)性突破。
近20年，機理模型、傳感器和集成分析等信息技術(shù)在水行業(yè)的興起迭代與變革，尤其近幾年AI的爆發(fā)式發(fā)展，為突破城市水系統(tǒng)的優(yōu)化重構(gòu)與集成管理瓶頸提供了關(guān)鍵性技術(shù)（圖4）。
圖4數(shù)據(jù)驅(qū)動的水循環(huán)集成管理與人工智能模式
例如，將模擬退火算法等AI技術(shù)運用到排水系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計及雨水資源的利用管理，可以為排水系統(tǒng)的前瞻布局、優(yōu)化設(shè)計與即時調(diào)控提供強大的科技支撐。進一步地，通過構(gòu)建基于遺傳算法的二級優(yōu)化調(diào)度模型，也可在實現(xiàn)城市用水量動態(tài)預(yù)測的基礎(chǔ)上，優(yōu)化供水能耗，實現(xiàn)供水系統(tǒng)運營成本的精準控制、過程能耗和碳排放的有效降低。
近年來，AI技術(shù)也被運用于城市水系統(tǒng)與水資源的集成管理與優(yōu)化調(diào)控研究；在不久的將來，將有望構(gòu)建以AI為核心的下一代城市智慧水系統(tǒng)，以適應(yīng)城市快速發(fā)展的需求變化。
流域生態(tài)系統(tǒng)過程模擬與統(tǒng)籌管理
水與環(huán)境過程是涉及地球多圈層、多過程、多尺度和多要素相互交叉作用的耦合過程，其機理復(fù)雜，涉及數(shù)據(jù)量大且多，是地球與生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的重大科學(xué)難題和研究前沿。其中，流域生態(tài)系統(tǒng)作為水、土、氣、生、人多要素互相作用形成的復(fù)雜系統(tǒng)，是自然和社會耦合系統(tǒng)的縮微，也是探索水資源、水環(huán)境與水生態(tài)統(tǒng)籌管理的重要尺度。保障流域生態(tài)系統(tǒng)健康對于實現(xiàn)SDGs具有重要的科學(xué)價值和實際意義。近年來，AI技術(shù)與衛(wèi)星通信、空間定位、遙感、地理信息系統(tǒng)等對地觀測技術(shù)進行了有效融合，實現(xiàn)了地球科學(xué)大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建，使自然降水、水土流失、冰川消融等大尺度水文循環(huán)過程及其驅(qū)動因子得以實現(xiàn)科學(xué)模擬，從而為流域生態(tài)系統(tǒng)的過程解析與綜合評估提供極為關(guān)鍵的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
進一步地，如何對自然-社會-經(jīng)濟系統(tǒng)互饋過程進行集成模擬，是科學(xué)實現(xiàn)流域生態(tài)系統(tǒng)多過程、多要素統(tǒng)籌管理的關(guān)鍵，而AI的飛躍式發(fā)展可為此提供強大的技術(shù)支持。例如，隨機森林、梯度增強回歸樹、回歸向量機等AI算法可以快速學(xué)習(xí)并預(yù)測流域生態(tài)系統(tǒng)對集水區(qū)土地覆蓋類型、營養(yǎng)鹽等脅迫因子、植被季節(jié)性演化等動態(tài)因素的級聯(lián)響應(yīng)，為決策者制定流域管理目標與治理措施提供便利。
未來，在地球科學(xué)大數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟指數(shù)相融合的基礎(chǔ)上，對AI算法與氣候變化和人類活動的物理模型進行集成，在流域尺度上開展自然-社會-經(jīng)濟系統(tǒng)的綜合調(diào)控研究，則有望突破綠色流域構(gòu)建與統(tǒng)籌管理技術(shù)體系。
文章摘編自《中國科學(xué)院院刊》2020年第9期，原標題：人工智能在21世紀水與環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用的問題及對策。
作者：王旭 王釗越 潘藝蓉 羅雨莉 劉俊新 楊敏
責(zé)任編輯：胡惠雯
