在水生态智能监测与保护领域应用人工智能(AI)技术的重要性不言而喻。人工智能技术的方法和技术能实现对水生态系统实时、动态且全面的监测与保护，从而为水环境的有效管理和水资源的合理利用提供科学依据和技术支撑。特别是图像识别、自然语言处理和深度学习等AI技术的应用，能为水生态监测带来革命性改进，提高监测工作的效率和准确性。本文旨在整合无人机和水下机器人等智能设备，力图构建一个能够实时、自动且全面监测水生态系统的平台，为水生态的保护和管理提供坚实的科学基础和技术保障。

1、水生态监测存在问题

1.1数据收集难、效率低、精度有限和成本高

在我国水生态保护和管理的实践中，数据收集、处理、分析以及成本控制等方面面临着重大挑战。这些挑战限制了监测技术在实际应用中的效能。

(1)数据收集难。

在传统的水生态监测过程中，数据的获取主要依赖物理采样和人工观察。这除了对人员和设备提出了更高要求，也增加了操作的复杂性和成本，这在偏远或恶劣环境中表现得尤为明显。此外，人工观察的局限性，如观测者的经验和时机选择，可能导致数据存在主观偏差，从而影响监测数据的准确性和可靠性。

(2)监测频率低，流程冗长影响时效。

由于人力和成本的限制，传统方法难以实现高频次的数据采集，这不仅延缓了对水生态系统变化的响应，也限制了环境管理和决策的及时性。同时，数据处理和分析的技术与方法的局限性进一步降低了监测结果的精确度和可信度，使得监测数据难以准确反映水生态系统的真实状况。

(3)数据处理效率低，精度有限。

海量的监测数据需要大量的人力进行处理和分析，这不仅增加了成本，也降低了数据处理的效率。传统方法在数据处理和分析上存在显著的瓶颈。此外，人工采样和分析过程中难免会出现误差，加之工具和方法的局限性，可能导致监测结果的不准确，影响了对水生态健康状态的准确评估[1]。

(4)综合分析能力不足，成本高。

水生态系统的监测涉及多个方面的数据，包括水质、生物多样性、生态结构等，传统方法难以实现这些数据的综合分析，限制了对水生态系统整体状况的全面理解[2]。传统水生态监测还存在监测成本高的难题，人工采样、数据处理和分析等环节的高成本使得大规模的水生态监测项目难以持续，特别是在资源有限的情况下，这些成本问题更加突出。

1.2生态环境大数据资源意识弱、技术创新不足

我国生态环境大数据的发展存在一些问题，主要包括以下几个方面：

(1)数据资源意识不强，数据共享和流通不畅。

我国生态环境数据的归属、管理、使用等方面还没有形成统一的规范和标准，数据的采集、存储、传输、处理等方式和格式不一致，数据的质量、安全、隐私等方面还没有得到有效的保障，数据的开放、共享、交换等方面还没有建立有效的机制和平台，这都导致数据的利用效率低下，数据的价值没有得到充分挖掘[3]。

(2)技术研发和创新能力不足，数据应用和服务水平不高。

我国生态环境大数据的技术研发和创新投入不足，现有的大数据技术以通用技术为主，针对生态环境大数据特点和生态环境保护与管理实际工作需求进行具有针对性的研发有限，导致数据的分析、挖掘、建模、预测等方面的能力不强，数据的应用和服务水平不高，数据的支撑和赋能作用不明显。

(3)管理机制和体制不完善，数据协同和治理不到位。

我国生态环境大数据的管理机制和体制尚不健全，缺乏统一的生态环境大数据平台建设规划和顶层设计，没有有效推动数据共享和业务协同，导致数据的整合、融合、优化等方面的难度增大，数据的协同和治理效果不佳，数据的协同价值没有得到充分释放[4]。

2、水生态监测存在问题形成原因

2.1技术层面

当前，水生态监测技术发展与应用之间存在显著的落差，尤其是大数据处理能力和先进技术的实际应用上。具体而言，尽管新兴技术如遥感监测、自动化采样及人工智能分析等技术为水生态监测提供了新的可能，但其在实际监测中的应用受限于高昂的成本和复杂的操作需求。此外，现有技术在处理海量生态环境数据时，尚缺乏高效、智能化的处理手段，限制了数据的深度挖掘和高效利用。

2.2管理与政策层面

在政策和管理方面，缺乏有效的数据共享与开放机制成为制约数据资源高效利用的主要障碍。此外，数据标准化和规范化建设亟需加强，以促进不同来源数据的整合与互操作性。目前，我国在生态环境大数据管理体系及相关政策制定方面，尚未形成完善的体系，影响了数据资源的整合、共享与高效应用[5]。

2.3资金与资源层面

资金和资源的不足限制了水生态监测技术的创新与发展。相对于生态环境大数据及其应用的巨大潜力，国家和相关部门在该领域的投入仍有待加强。同时，专业人才，尤其是具备跨学科知识背景的人才短缺，成为制约技术创新与应用的又一关键因素。

2.4综合应用层面

水生态监测作为一个跨学科领域，其发展依赖于环境科学、信息技术、数据科学等多学科知识的深度融合。当前，实际应用需求与理论研究之间存在脱节，导致研究成果难以有效转化为监测实践的解决方案。

3、AI赋能智慧水生态监测与保护研究

3.1 AI赋能智慧水生态监测与保护五大优势

AI技术通过实时数据采集、图像识别与分析、数据处理与预测、自适应监测策略和决策支持，提高了水生态监测的实时性和准确性，增强了对水生态系统变化的响应能力。这些技术不仅提升了监测效率和准确性，还使得对生态系统变化的预测成为可能，为水生态保护提供了有力的技术支持。AI技术主要通过以下5点赋能智慧水生态监测与保护研究。

(1)实时数据采集。

通过部署在水体中的传感器网络，AI系统能够实时收集水质参数(如pH值、溶解氧、浊度等)和生物指标(如浮游生物数量、鱼类活动)。这些传感器可以与无人机和水下机器人等无人设备相结合，实现对难以接近或危险区域的监测[6]。

(2)图像识别与分析。

AI技术，尤其是深度学习和计算机视觉，能够对从无人机或水下摄像头捕获的图像进行实时分析。这包括识别和分类水生植物、鱼类、藻类等生物，以及检测水体中的污染物和异常现象。图像识别技术可以显著提高监测的准确性和效率。

(3)数据处理与预测。

AI系统能够处理和分析大量监测数据，通过建立预测模型，可以预测水质变化趋势、生物种群动态和生态系统健康状况。这种预测能力有助于提前发现潜在的环境问题，从而采取预防措施。

(4)自适应监测策略。

AI技术可以根据实时数据和预测结果调整监测策略，优化资源分配。例如，如果某个区域的水质突然恶化，AI系统可以自动调整无人机的飞行路线，对该区域进行更密集的监测。

(5)决策支持。

AI技术可以为水生态保护和管理提供决策支持。通过分析历史和实时数据，AI系统可以帮助制定更有效的保护措施，如污染控制、生态恢复项目和资源管理政策。

3.2 AI水生态智能关键技术和设备

为了实现基于人工智能(AI)的水生态智能监测与保护，我们必须整合多种技术和设备，形成一个协同的系统。这就需要依靠多种技术和设备的协同和支撑，通过接入各类视频图像、自然语言和结构化数据，进行智能理解和应用，赋能水利、水务、水环境领域的应用开发者，打造全栈(监测、预测、调度)全场景(水量、水质、监管)的业务平台(如图1所示)[7]。

依靠智慧治水业务平台的云计算能力和AI分析能力，采用视频识别技术、语音识别、自然语言处理、深度学习、无人设备等技术融入智慧治水综合解决方案，能实现对水域的精确巡测及对水质/水情的实时监控以及更真实的交互体验、更高效的水生态治理[8]。

(1)云计算与AI分析能力：

本系统依托于强大的云计算平台，结合先进的AI分析技术，处理和分析从各数据源收集到的庞大数据集。这使得实时监控水质和水情成为可能，同时提供了深入的数据洞察，以支持决策制定。

(2)视频与图像识别技术：

采用最新的深度学习模型，系统能够自动分析从无人机和水下摄像头等设备捕获的视频和图像数据。这不仅限于传统的水质参数监测，还包括对水生生物(如浮游藻类、鱼类等)的实时识别和分类，为生态评估提供了丰富的生物信息。

(3)自然语言处理技术(NLP):

自然语言处理技术是指利用计算机和其他设备对自然语言进行分析和处理，从中提取有用的信息，如语言的结构、语义、情感等。自然语言处理技术在水生态智能监测与保护中的应用主要是通过对水生态系统的相关文本数据进行分析和处理，实现对水生态系统的演变规律和驱动机制的挖掘和分析，为水生态系统的预测和优化提供理论依据和科学指导。

(4)无人设备的应用：

无人设备如无人机(UAVs)和自主水下航行器(AUVs)等无人设备在难以接近或高风险的水域进行精确巡测，扩展了监测范围并提高了数据收集的安全性和效率。采用无人机和AUVs等无人设备进行水生态监测，不仅能够扩大监测范围，覆盖以往难以到达的区域，还能显著降低人员直接介入的风险，尤其是在遭受污染或自然灾害影响的高危水域。此外，这些无人设备能够连续工作，无需频繁的人工干预，大大提高了监测工作的连续性和数据收集的效率。

图1华为水智能体架构方案

3.3 AI案例：滇池“生态大脑”项目

云南省政府和中国科学院联合开展了滇池“生态大脑”项目，利用生态环境大数据和人工智能技术，构建了一个水生态智能监测与保护的平台，实现了对滇池的全方位、实时、动态的监测和保护。

3.3.1滇池“生态大脑”项目背景

滇池，位于中国云南省昆明市，是中国第六大淡水湖，对于当地生态环境和居民生活具有重要意义。然而，由于城市化进程和工业发展，滇池面临着严重的水污染和生态退化问题。为了改善滇池的水质和生态环境，云南省政府和中国科学院联合启动了“生态大脑”项目，旨在利用AI技术构建一个智能监测与保护平台[9]。

3.3.2技术创新与应用

人工智能技术的实际应用，特别是在滇池“生态大脑”项目中，展示了AI在水生态系统监测与保护中的巨大潜力.

(1)技术与设备的综合应用：

滇池项目通过整合多源数据(包括卫星遥感、地面监测站数据、无人机及水下机器人采集的数据),构建了一个全面的水生态监测网络，实现了滇池的全方位、实时监测。

(2)高级图像识别与数据分析：

项目中应用的深度学习算法对采集的图像数据进行解析，自动识别水体中的藻类、浮游生物和污染物，为迅速响应水质问题提供了可靠的技术支撑。

(3)预测模型的建立与应用：

基于历史和实时数据，滇池项目开发了水质变化的预测模型，为防污治污和生态修复提供了科学依据。

(4)决策支持系统的开发：

结合AI分析结果，项目建立了决策支持系统，为水生态保护措施的制定提供了精准的指导。

3.3.3成果与影响

滇池“生态大脑”项目的实施，不仅显著改善了滇池的水质，还为其他类似生态环境的监测与保护工作提供了宝贵的经验和技术支持。此外，该项目的成功实践也为全球环境保护工作提供了新的思路和方法。

3.3.4亮点与成效

(1)显著了提升水质。

自2016—2020年，滇池水质总体呈现改善趋势，水质优良率从54.8%提高到71.4%,水质劣V类区域从13.2%降低到3.1%;

(2)水华面积减少。

通过AI技术的应用，滇池的水华面积从最高达到过的2000km2降低到100km2以下，有效控制了水华的发生和扩散；

(3)实现了生态系统关键种群监测。

AI技术的应用使得对关键水生生物种群的监测更加系统和持续，为生物多样性保护提供了数据支持；

(4)提高了信息获取和反馈效率。

通过AI智能动态识别技术，项目完善了信息平台的视频监控影像自动截取、分析以及自动报警功能，提高了信息获取和反馈的效率。

滇池“生态大脑”项目的成功实施，展示了AI技术在智慧水生态监测与保护领域的强大潜力。通过集成多源数据、应用先进的图像识别技术、建立预测模型和提供决策支持，AI技术不仅提高了监测的实时性和准确性，还为水生态保护提供了科学依据，促进了水质的持续改善。这一案例为其他水体的生态保护提供了宝贵的经验和参考。未来，随着AI技术的进一步发展，其在水生态保护中的应用将更加广泛和深入。

4、未来展望：加快生态环境大数据平台建设

为应对水生态监测和生态环境大数据发展所面临的挑战，构建一个基于人工智能(AI)的高效、精准、智能监测体系显得尤为迫切。这一体系将推动生态环境大数据的有效利用和技术创新，为水生态保护和可持续发展提供坚实的科技支撑。

4.1生态环境大数据发展方向

(1)智能感知与问题识别，即通过遥感、物联网、无人机等技术，实现对水生态系统的全方位、多维度、实时监测，提升数据的覆盖率、精度和时效性，为水环境治理提供坚实的数据基础和信息支持。

(2)演变规律与驱动机制挖掘，即运用大数据、云计算、机器学习等技术，深入挖掘、分析、建模和预测水生态数据，揭示生态系统的演变规律，为水环境治理提供科学指导[10]。

(3)环境污染与生态系统受损溯源分析，即利用同位素示踪、生物标志物、水力模型等技术，对水环境污染和生态系统受损进行溯源分析，为治理提供精准诊断。

(4)情景模拟与预测评估，即通过数值模拟、人工智能、多目标优化等技术，对治理方案和措施进行模拟和评估，为决策提供支持。

(5)风险预警与应急决策，即运用数据挖掘、智能识别、智能推理等技术，对水环境风险进行预警，确保及时响应和应急处置。

(6)工作监督与绩效评价，即利用数据可视化、分析、挖掘等技术，监督水环境治理进展，评价成效，实现质量控制和持续改进。

4.2生态环境大数据发展举措

(1)加强管理机制和体制建设。相关单位要制定相关法规、标准和政策，明确目标和责任，建立管理机构，推动数据共享和业务协同，实现数据整合和治理。

(2)提升技术研发和创新能力，即加大对基础研究、应用研究、示范研究的投入，突破技术瓶颈，提高数据分析和应用水平，实现数据的支撑和赋能。

(3)加强平台建设和数据资源，建立数据平台，整合技术资源，为生态环境大数据提供坚实的技术支撑和数据支持。

5、结语

集成AI技术在水生态系统的智能监测与保护中展现出提高监测效率和精度的巨大潜力。通过运用图像识别、自然语言处理等AI技术，并结合无人机和水下机器人等智能设备进行数据采集与分析，能够更加精准地监测水生态状况。尽管如此，研究过程中也暴露出数据质量、安全性以及AI技术与水生态专业知识融合的不足等挑战。未来，相关研究需要进一步深化AI技术在水生态监测中的应用，优化数据处理流程，提升系统的稳定性与可靠性，同时建立更有效的数据共享机制和促进跨领域合作，对于推动水生态监测向更高效、更广泛、更深入的方向发展至关重要。

参考文献:

[1]何君,郦建强,高兴德.坚持“生态优先､绿色发展”推进新阶段水利高质量发展的战略思考[J].水利技术监督,2023(10):1- 5,10.

[2]张新星,郝达平,韩磊,等.幸福河湖水生生物评价指标分析及探讨[J].水利技术监督,2023(6):98- 102.

[3]唐明.浅谈水环境监测现状及发展趋势[J].皮革制作与环保科技,2023,4(5):67- 68.

[4]杨萍萍,朱江,杨晓雪,等.洱海流域水生态监测评价发展与展望[J].四川环境,2023,42(3):237- 242.

[5]郝利霞,孙然好,陈利项.海河流域河流生态系统健康评价[J].环境科学,2014(10):3692- 3701.

[6]计叶,吴雨蒙,许秋瑾.水环境的生物监测方法及其应用[J].环境工程技术学报,2019,9(5):616- 622.

[7]张芸.掀开智慧治水新篇章:5G在水文监测和水生态治理中的应用探讨[J].河北水利,2022(8):15- 16.

[8]郭姝荃.生物技术在水生态监测中的应用与发展研究[J].资源节约与环保,2023(3):57- 60,93.

[9]张云.大数据技术在水生态环境工程分析中的应用[J].城市建设理论研究(电子版),2023(23):223- 225.

文章来源:鞠欢,郭宏凯.基于AI技术的水生态智能监测与保护研究[J].水利规划与设计,2024,(09):108-111+118.