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人工智能技术驱动的水环境污染物溯源研究进展
1
作者
吴欣怡
朱梦圆
+4 位作者
孙佩佩
王秦玲
常梦杰
陈玲
吴兵
《生态与农村环境学报》
北大核心
2025年第9期1143-1157,共15页
水环境污染溯源是精准治污与生态修复的核心前提,对流域生态管理及社会、生态协同治理具有至关重要的纽带作用。传统方法受限于检测准确性不足、模型过度简化及数据整合能力薄弱的技术难题,难以支撑污染物“源-径-汇”全链条动态解析的...
水环境污染溯源是精准治污与生态修复的核心前提,对流域生态管理及社会、生态协同治理具有至关重要的纽带作用。传统方法受限于检测准确性不足、模型过度简化及数据整合能力薄弱的技术难题,难以支撑污染物“源-径-汇”全链条动态解析的需求。本文系统梳理了当前水环境污染物溯源方法的现状以及人工智能(AI)技术引入后的技术发展态势,结合文献计量与案例分析,揭示了聚焦于污染源智能识别、迁移路径动态建模及污染汇风险预警三大方向的国内外研究热点。AI技术具有突破性的多源异构环境数据处理能力、环境系统中复杂变量间非可加性及非单调性因果关联识别能力以及污染物在环境介质中时空演变的动态模拟预测能力。在源解析维度,深度学习和迁移学习等展现了复杂环境条件下利用多源数据进行多尺度表征的能力;面向径建模,时序模型、物理驱动AI等能够动态解析污染物在多介质界面的迁移路径;在汇风险评估环节,多尺度预警框架成为解析污染汇形成机制与生态风险传导路径的重要手段。未来研究需重点攻克跨流域模型泛化能力、污染迁移的物化机理可解释性及边缘计算适应性等难点,并通过构建“感知、决策、治理”联动的智能云链平台,建立涵盖模型架构、数据接口与评估协议的技术标准体系,形成算法伦理审查和跨境治理协同机制。
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关键词
人工智能
溯
源
水环境
污染物
源-径-汇过程
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职称材料
题名
人工智能技术驱动的水环境污染物溯源研究进展
1
作者
吴欣怡
朱梦圆
孙佩佩
王秦玲
常梦杰
陈玲
吴兵
机构
南京大学环境学院水污染控制与资源绿色循环全国重点实验室
出处
《生态与农村环境学报》
北大核心
2025年第9期1143-1157,共15页
基金
国家自然科学基金长江水科学研究联合基金重点支持项目(U2340202)。
文摘
水环境污染溯源是精准治污与生态修复的核心前提,对流域生态管理及社会、生态协同治理具有至关重要的纽带作用。传统方法受限于检测准确性不足、模型过度简化及数据整合能力薄弱的技术难题,难以支撑污染物“源-径-汇”全链条动态解析的需求。本文系统梳理了当前水环境污染物溯源方法的现状以及人工智能(AI)技术引入后的技术发展态势,结合文献计量与案例分析,揭示了聚焦于污染源智能识别、迁移路径动态建模及污染汇风险预警三大方向的国内外研究热点。AI技术具有突破性的多源异构环境数据处理能力、环境系统中复杂变量间非可加性及非单调性因果关联识别能力以及污染物在环境介质中时空演变的动态模拟预测能力。在源解析维度,深度学习和迁移学习等展现了复杂环境条件下利用多源数据进行多尺度表征的能力;面向径建模,时序模型、物理驱动AI等能够动态解析污染物在多介质界面的迁移路径;在汇风险评估环节,多尺度预警框架成为解析污染汇形成机制与生态风险传导路径的重要手段。未来研究需重点攻克跨流域模型泛化能力、污染迁移的物化机理可解释性及边缘计算适应性等难点,并通过构建“感知、决策、治理”联动的智能云链平台,建立涵盖模型架构、数据接口与评估协议的技术标准体系,形成算法伦理审查和跨境治理协同机制。
关键词
人工智能
溯
源
水环境
污染物
源-径-汇过程
Keywords
artificial intelligence
source tracing
aquatic environment
pollutants
source
-
pathway
-
sink process
分类号
X52 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能技术驱动的水环境污染物溯源研究进展
吴欣怡
朱梦圆
孙佩佩
王秦玲
常梦杰
陈玲
吴兵
《生态与农村环境学报》
北大核心
2025
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