數智化轉型：構建生態環境遙感監測新格局

為深入貫徹落實黨的二十屆三中全會戰略部署，積極響應《關于全面推進美麗中國建設的意見》核心要求，生態環境部近期印發《國家生態環境監測網絡數智化轉型方案》，標志著我國生態環境監測體系建設邁入智能化、精準化發展的新階段。該方案以大數據、人工智能等新技術為支點，旨在構建新一代國家生態環境監測網絡（以下簡稱"國家網"），為生態環境治理體系現代化提供科技支撐，助推美麗中國建設目標如期實現。

一、戰略抉擇：數智化轉型的時代必然性
在人工智能技術日新月異的今天，DeepSeek等智能模型的突破性進展已在全球范圍引發深刻變革。作為新質生產力的核心驅動力，大數據與AI技術正在重塑各行業發展模式。生態環境監測領域作為生態文明建設的技術基石，亟需通過數智化轉型實現監測能力的代際躍升。

（一）技術革命催生監測體系升級需求
習近平總書記在全國生態環境保護大會上強調：“要加快建立現代化生態環境監測體系，健全天空地海一體化監測網絡”。這一戰略要求深刻揭示了新時代環境監測工作的轉型方向。黃潤秋部長在全國生態環境監測工作會議上進一步指出，必須構建與美麗中國建設相匹配的現代化監測體系，全面提升精準預測與應急響應能力。當前，物聯網、區塊鏈、數字孿生等技術的集成應用，正在推動監測網絡向自動化、智能化方向演進。通過構建數智化監測體系，可實現對生態環境質量的實時感知、智能評估和精準預測，為科學決策提供數據支撐。

（二）遙感監測技術發展的必然選擇
遙感監測作為國家網的重要組成部分，其技術水平直接影響監測體系的整體效能。近年來，我國已初步建成衛星、無人機、地面觀測協同作業的立體化監測網絡，在內蒙古草原生態監測、長江流域水質評估等場景中取得顯著成效。但面對復雜多變的環境問題，傳統遙感技術仍存在數據處理效率低、識別精度不足等瓶頸。通過數智化轉型，可突破傳統監測模式的物理局限，實現監測要素的全譜段覆蓋、全周期追蹤和全空間覆蓋，推動遙感監測從"人工判讀"向"智能識別"轉變。

（三）創新驅動監測技術突破的迫切要求
生態環境部提出的“全方位、高精度、短周期”監測要求，對技術創新提出了更高期待。當前，通過機器學習算法已實現光學衛星數據的自動化處理，藍藻水華預測精度較傳統方法提升40%。但要滿足日益增長的監測需求，仍需突破新型載荷數據處理、多模態數據融合等技術難關。數智化轉型將推動監測技術從單一要素分析向多參數耦合評估演進，從靜態監測向動態預警升級，全面提升核心技術競爭力。

二、實踐突破：遙感監測的數智化探索
近年來，生態環境遙感監測領域通過引入智能算法、構建數字模型等創新手段，在監測精度、處理效率和預警能力方面取得顯著進展，為數智化轉型積累了寶貴經驗。

（一）智能算法驅動監測精度躍升

一是人為活動監測技術不斷突破，通過建立包含54.6萬個樣本的全國人為活動數據庫，采用遷移學習技術優化變化檢測模型，使建設用地擴張、礦區開發等活動的自動識別精度達到70%。在山西煤礦區試點中，系統準確識別出23處新增開采點，較人工目視解譯效率提升8倍。二是通過構建涵蓋鋼鐵、水泥等8大重點行業的熱源特征庫，利用卷積神經網絡模型實現工業熱源的智能識別，并對工業污染源智能監管。在京津冀地區的應用顯示，系統對焦化企業的識別準確率達88%，有效支持了重污染天氣應急管控。三是基于國產高光譜衛星數據，研發全球甲烷排放異常熱點檢測大模型，通過多光譜協同反演技術，將定量監測精度提升至0.5ppbv，甲烷排放監測技術達到國際領先水平。在青海油田的監測中，系統成功捕捉到3處異常排放源，為溫室氣體管控提供精準定位。

（二）監測預警能力實現多維拓展

一是構建生態風險評估體系，建立包含植被覆蓋度、地表溫度等12項指標的生態干擾評估模型，在云南滇池流域的應用中，系統準確識別出7處生態敏感區，為"分區管控"策略提供科學依據。該模型還可預測未來3個月內的生態風險變化，預警準確率達78%。二是在太湖、巢湖等重點湖庫，通過構建長短期記憶神經網絡（LSTM）模型，融合水溫、營養鹽等多源數據，實現藍藻水華72小時提前預警。2023年預警準確率達89%，較傳統方法提升35個百分點。三是集成多光譜識別與氣象數據，構建秸稈焚燒污染風險量化評估模型。在河南、山東等農業大省的應用中，對秸稈焚燒實現智能監管，系統提前48小時預警準確率超過70%，支持了網格化監管措施的有效實施。

（三）數據處理效能取得質的飛躍

一是建立光學衛星數據全流程處理平臺，實現影像獲取、輻射校正、幾何配準的自動化。全國2米分辨率基礎影像更新周期由年度更新縮短至雙月更新，有效覆蓋率從65%提升至84%。在2023年長江流域洪澇監測中，系統72小時內完成災區影像更新，為應急響應贏得關鍵時間。二是研發遙感影像地圖服務插件，實現"在線判讀+智能解譯"的協同作業。全國2米影像切片時間從60天壓縮至7天，在國土空間規劃、生態修復評估等場景中，支持了500余項專題制圖任務。

三、體系重構：數智化轉型的實施路徑
推進國家網數智化轉型，需要構建"數據驅動、智能協同、泛在感知"的新型監測體系。重點從提升智能感知能力、構建數字底座、強化技術攻關、完善質量管控四個維度發力，打造全球領先的生態環境監測網絡。

（一）打造智能監測"最強大腦"

首先建立涵蓋水、氣、土、生四大領域的全國生態遙感樣本庫，樣本量突破100萬條。開發樣本自動標注系統，通過半監督學習技術實現樣本庫的持續更新。在黃土高原水土流失監測中，系統通過樣本庫匹配識別出6類侵蝕類型，解譯精度達85%。其次構建生態環境問題遙感監測大模型，集成地表覆蓋分類、污染物識別等12類核心算法。在珠江三角洲的應用中，模型自動識別出132處黑臭水體，較傳統方法漏檢率降低60%。建立模型持續訓練機制，每季度更新算法權重，保持監測能力的技術領先。

（二）建設數字孿生空間底座

研發時空數據立方體構建技術，集成衛星、無人機、地面傳感器等7類數據源。在長江經濟帶試點中，構建1:1萬精度數字孿生體，實現水質、植被等參數的動態耦合模擬。該模型已成功預警3次突發性水污染事件，響應時間縮短至2小時。構建基于數字孿生的生態環境預測引擎，集成氣象-水文-污染擴散耦合模型。在太湖流域的應用中，系統提前72小時預測總磷濃度變化趨勢，預測誤差控制在15%以內，為水質管理提供決策支持。

（三）突破數據處理技術瓶頸

研發高光譜、雷達衛星數據自動化處理平臺，支持國產衛星數據的高效利用。在青藏高原的冰川監測中，系統實現雷達數據12小時全自動處理，較傳統方法效率提升4倍。開展基于生成對抗網絡（GAN）的影像超分重建研究，將國產衛星影像分辨率從2米提升至0.5米。在云南野生象棲息地監測中，超分影像清晰識別出亞洲象活動軌跡，為生態保護提供精細數據。

（四）構建全鏈條質量管理體系

一是依托超長期國債項目，建設由12顆衛星、500架無人機、3000個地面站組成的立體監測網絡。在溫室氣體監測中，構建"天基觀測+航空巡檢+地面核查"的協同體系，實現CO?濃度0.5ppm的監測精度。二是建立覆蓋數據獲取、處理、應用的全流程質控體系。在衛星載荷在軌定標中，采用深度學習算法實現輻射定標精度0.5%的突破。開發遙感產品真實性檢驗平臺，通過地面實測數據驗證，確保監測產品符合ISO/TC207標準。

四、未來展望：邁向智慧監測新時代
國家網數智化轉型不僅是技術升級的革命，更是生態環境治理體系重構的契機。通過構建"空天地海"一體化智能監測網絡，將實現三個根本性轉變：一是監測范式轉型，從"抽樣調查"向"全要素感知"轉變，利用AI技術實現環境監測要素的實時捕捉與動態解析。在渤海灣水質監測中，系統每小時處理10萬條水質參數，構建三維污染擴散模型，為海洋環境保護提供精準畫像。二是決策模式升級，建立"數據驅動+模型推演"的智能決策體系，在重污染天氣應對中，系統可自動匹配污染源清單，生成應急管控方案。在2024年京津冀秋冬季攻堅行動中，AI模型推薦的管控措施使PM2.5濃度下降18%，較人工方案提升6個百分點。三是治理效能提升，通過數字孿生技術構建"虛擬環保部"，實現生態環境質量的動態模擬與預案評估。在長江流域生態保護修復中，系統模擬5種治理情景，優選出水污染治理最優方案，預計可使總氮排放量減少25%。
站在人與自然和諧共生的歷史坐標上，國家生態環境監測網絡數智化轉型承載著推動綠色發展的時代使命。通過技術創新、數據賦能和體系重構，我們正在構建一張感知萬物、智慧決策的"生態天網"。這不僅是監測技術的革新，更是生態文明建設理念的升華。面向未來，隨著人工智能技術的持續演進，我們完全有信心建成全球領先的現代化生態環境監測體系，為美麗中國建設筑牢科技基石，為人類命運共同體貢獻中國智慧。