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水，是人類(lèi)賴(lài)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(lèi)健康與經(jīng)濟(jì)繁榮。但近半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，人口增長(zhǎng)、人類(lèi)活動(dòng)加劇與氣候變化等一系列因素使然，水安全問(wèn)題已成為全球性重要議題。
AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它是研究和開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和拓展人類(lèi)智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)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(qiáng)大的工具。梳理和總結(jié)國(guó)內(nèi)外近10年相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)主要在4個(gè)方面的研究和應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。
水環(huán)境污染識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)
識(shí)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(biāo)建模與數(shù)據(jù)融合
AI在水質(zhì)指標(biāo)模型化及多維時(shí)空數(shù)據(jù)融合等方面的應(yīng)用實(shí)踐，為提升水污染的研判能力和防控水平創(chuàng)造了新機(jī)遇（圖1）。
圖1面向AI的水環(huán)境污染物識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)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(cè)數(shù)據(jù)為特征，可實(shí)現(xiàn)非線性水質(zhì)指標(biāo)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(jī)、分類(lèi)回歸樹(shù)等AI算法，可以對(duì)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(guò)程進(jìn)行集成模擬，為水體水質(zhì)保護(hù)與恢復(fù)提供重要的模型工具。
2.風(fēng)險(xiǎn)物質(zhì)檢測(cè)與毒性評(píng)估
將AI與光譜分析技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，是時(shí)下的研究熱點(diǎn)。近紅外光譜可用于快速檢測(cè)生化需氧量等水體水質(zhì)指標(biāo)，而耦合以最小二乘支持向量機(jī)為代表的AI算法可以提升近紅外光譜預(yù)測(cè)水質(zhì)變化的準(zhǔn)確性，為水污染的定量評(píng)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(lèi)算法應(yīng)用于激光誘導(dǎo)擊穿光譜分析，為高效、準(zhǔn)確和低成本估算重金屬等傳統(tǒng)檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、檢測(cè)費(fèi)用高的地表水水質(zhì)必要指標(biāo)提供了新的思路和方法。與此同時(shí)，國(guó)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(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了經(jīng)濟(jì)、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(cè)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(kāi)始發(fā)揮重要的作用，這為優(yōu)化水質(zhì)監(jiān)測(cè)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(biāo)準(zhǔn)的不斷提升，新型水質(zhì)凈化功能材料的設(shè)計(jì)與應(yīng)用、污染物去除機(jī)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(diǎn)。
1.新型水質(zhì)凈化功能材料的設(shè)計(jì)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(jì)和開(kāi)發(fā)提供了高效途徑。通過(guò)對(duì)材料開(kāi)發(fā)過(guò)程的失敗試驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行反演學(xué)習(xí)，再結(jié)合目標(biāo)污染物特征，對(duì)新材料的成分與特性進(jìn)行計(jì)算模擬和優(yōu)化，有望摒棄傳統(tǒng)以試錯(cuò)為核心的材料研發(fā)范式，這將極大地促進(jìn)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(jī)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(gè)人護(hù)理品、內(nèi)分泌干擾素、持久性有機(jī)物等微污染物在市政水處理系統(tǒng)中的遷移轉(zhuǎn)化機(jī)理是發(fā)展高效水處理技術(shù)的關(guān)鍵和難點(diǎn)。隨機(jī)森林、最小絕對(duì)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(cè)微污染物在水處理過(guò)程中的行為成為了可能，這為強(qiáng)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(jī)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(shí)別關(guān)鍵功能微生物，成為強(qiáng)化污水生物處理的核心難點(diǎn)。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(jī)遇，為闡明污水生物處理機(jī)理開(kāi)辟了新途徑（圖3），但如何提高信息挖掘解析的準(zhǔn)確性和可解釋性仍是當(dāng)前的主要難題。
圖3基于AI的污水生物處理機(jī)理與定向強(qiáng)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(qiáng)現(xiàn)實(shí)的前沿AI技術(shù)將有望突破實(shí)時(shí)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(jìn)程的加快和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市水安全問(wèn)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(lèi)活動(dòng)的中心，包含完整的水循環(huán)系統(tǒng)，體系龐大、過(guò)程復(fù)雜、涉水單元相互聯(lián)系緊密、受人類(lèi)活動(dòng)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(biāo)，對(duì)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(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，城市水安全問(wèn)題仍將難有實(shí)質(zhì)性突破。
近20年，機(jī)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(dòng)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(yùn)用到排水系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)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(jì)與即時(shí)調(diào)控提供強(qiáng)大的科技支撐。進(jìn)一步地，通過(guò)構(gòu)建基于遺傳算法的二級(jí)優(yōu)化調(diào)度模型，也可在實(shí)現(xiàn)城市用水量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化供水能耗，實(shí)現(xiàn)供水系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本的精準(zhǔn)控制、過(guò)程能耗和碳排放的有效降低。
近年來(lái)，AI技術(shù)也被運(yùn)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(lái)，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(guò)程模擬與統(tǒng)籌管理
水與環(huán)境過(guò)程是涉及地球多圈層、多過(guò)程、多尺度和多要素相互交叉作用的耦合過(guò)程，其機(jī)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(huì)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(duì)于實(shí)現(xiàn)SDGs具有重要的科學(xué)價(jià)值和實(shí)際意義。近年來(lái)，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(duì)地觀測(cè)技術(shù)進(jìn)行了有效融合，實(shí)現(xiàn)了地球科學(xué)大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(guò)程及其驅(qū)動(dòng)因子得以實(shí)現(xiàn)科學(xué)模擬，從而為流域生態(tài)系統(tǒng)的過(guò)程解析與綜合評(píng)估提供極為關(guān)鍵的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
進(jìn)一步地，如何對(duì)自然-社會(huì)-經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)互饋過(guò)程進(jìn)行集成模擬，是科學(xué)實(shí)現(xiàn)流域生態(tài)系統(tǒng)多過(guò)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(qiáng)大的技術(shù)支持。例如，隨機(jī)森林、梯度增強(qiáng)回歸樹(shù)、回歸向量機(jī)等AI算法可以快速學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)流域生態(tài)系統(tǒng)對(duì)集水區(qū)土地覆蓋類(lèi)型、營(yíng)養(yǎng)鹽等脅迫因子、植被季節(jié)性演化等動(dòng)態(tài)因素的級(jí)聯(lián)響應(yīng)，為決策者制定流域管理目標(biāo)與治理措施提供便利。
未來(lái)，在地球科學(xué)大數(shù)據(jù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指數(shù)相融合的基礎(chǔ)上，對(duì)AI算法與氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的物理模型進(jìn)行集成，在流域尺度上開(kāi)展自然-社會(huì)-經(jīng)濟(jì)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(guó)科學(xué)院院刊》2020年第9期，原標(biāo)題：人工智能在21世紀(jì)水與環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用的問(wèn)題及對(duì)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
