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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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。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、水質安全保障、涉水設施優(yōu)化重構及流域生態(tài)系統(tǒng)管理等技術的研發(fā)和創(chuàng)新提供了強大的工具。梳理和總結國內(nèi)外近10年相關文獻發(fā)現(xiàn)，AI技術主要在4個方面的研究和應用中發(fā)揮重要作用。
水環(huán)境污染識別與風險響應
識別和響應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保障。
1.水質指標建模與數(shù)據(jù)融合
AI在水質指標模型化及多維時空數(shù)據(jù)融合等方面的應用實踐，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)境污染物識別與風險響應技術體系
例如，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡自適應選擇方法，以水質遙感和檢測數(shù)據(jù)為特征，可實現(xiàn)非線性水質指標模型的構建和應用，為水體水質管理與數(shù)字規(guī)劃提供必要的基礎數(shù)據(jù)。融合神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、分類回歸樹等AI算法，可以對更為復雜的水環(huán)境水質變化及其地球生物化學過程進行集成模擬，為水體水質保護與恢復提供重要的模型工具。
2.風險物質檢測與毒性評估
將AI與光譜分析技術進行結合，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測水質變化的準確性，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)絡和k均值聚類算法應用于激光誘導擊穿光譜分析，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應用于環(huán)境毒理學研究，這為新型污染物的毒性預測與風險評估提供了經(jīng)濟、高效的新手段。
3.水質預警與污染應急方案構建
隨著原位監(jiān)測傳感技術和設備的快速發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的AI技術在空間大數(shù)據(jù)分析中開始發(fā)揮重要的作用，這為優(yōu)化水質監(jiān)測布設方案、提高污染源解析能力、制定污染預警和應急防控體系等方面提供了有力的技術和決策支持。
水質安全保障技術研發(fā)
隨著水處理標準的不斷提升，新型水質凈化功能材料的設計與應用、污染物去除機制解析與高效技術研發(fā)、污染物定向資源能源轉化和調(diào)控成為水處理領域的研究熱點。
1.新型水質凈化功能材料的設計與應用
基于AI的材料基因組學技術得到了快速發(fā)展，為環(huán)境友好新型功能材料的設計和開發(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)進行反演學習，再結合目標污染物特征，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研發(fā)
與健康密切相關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)中的遷移轉化機理是發(fā)展高效水處理技術的關鍵和難點。隨機森林、最小絕對值收斂和選擇算子、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡等AI算法的引入，非線性模擬與預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提供了新方法。隨著基于宏基因組學和代謝組學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技術與生物信息學結合，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研究新思路
3.污染物定向資源能源轉化與調(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變，而數(shù)字孿生等虛擬和增強現(xiàn)實的前沿AI技術將有望突破實時仿真同步調(diào)控水中污染物定向轉移轉化的技術難題，但仍有諸多關鍵技術難題有待突破。
涉水設施優(yōu)化重構與集成管理
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、管理甚至重構能滿足城市可持續(xù)發(fā)展的涉水設施新范式。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性突破。
近20年，機理模型、傳感器和集成分析等信息技術在水行業(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)化重構與集成管理瓶頸提供了關鍵性技術（圖4）。
圖4數(shù)據(jù)驅動的水循環(huán)集成管理與人工智能模式
例如，將模擬退火算法等AI技術運用到排水系統(tǒng)的規(guī)劃設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)化設計與即時調(diào)控提供強大的科技支撐。進一步地，通過構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)預測的基礎上，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，將有望構建以AI為核心的下一代城市智慧水系統(tǒng)，以適應城市快速發(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，其機理復雜，涉及數(shù)據(jù)量大且多，是地球與生態(tài)環(huán)境領域的重大科學難題和研究前沿。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具有重要的科學價值和實際意義。近年來，AI技術與衛(wèi)星通信、空間定位、遙感、地理信息系統(tǒng)等對地觀測技術進行了有效融合，實現(xiàn)了地球科學大數(shù)據(jù)平臺構建，使自然降水、水土流失、冰川消融等大尺度水文循環(huán)過程及其驅動因子得以實現(xiàn)科學模擬，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鍵的數(shù)據(jù)基礎。
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，是科學實現(xiàn)流域生態(tài)系統(tǒng)多過程、多要素統(tǒng)籌管理的關鍵，而AI的飛躍式發(fā)展可為此提供強大的技術支持。例如，隨機森林、梯度增強回歸樹、回歸向量機等AI算法可以快速學習并預測流域生態(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，為決策者制定流域管理目標與治理措施提供便利。
未來，在地球科學大數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟指數(shù)相融合的基礎上，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建與統(tǒng)籌管理技術體系。
文章摘編自《中國科學院院刊》2020年第9期，原標題：人工智能在21世紀水與環(huán)境領域應用的問題及對策。
作者：王旭 王釗越 潘藝蓉 羅雨莉 劉俊新 楊敏
責任編輯：胡惠雯
