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深入打好污染防治攻堅戰，推動流域水生態環境持續改善，迫切需要以流域協同治理為突破口，推動解決流域性、系統性、結構性生態環境問題。AI大模型賦能流域監管可突破傳統“碎片化”治理瓶頸，通過多源數據融合與智能分析，實現跨區域、全要素統籌決策。當前，一些生態環境部門已經本地部署DeepSeek，助力流域監管更加高效、精準、科學~
實現多源數據融合
精準關聯涉水核心要素
流域監管往往面對數百公里河網、多個縣市協同難題，大模型可整合水文、污染、生態、地形地貌等海量數據，構建“空天地海”一體化感知網絡，將“查一域”升級為“謀全局”，為構建貫通一體的生態環境治理體系提供科學引擎。
如云南省昆明市生態環境局構建以數據要素為驅動的生態環境監管新模式，以螳螂川流域為試點，打造“螳螂川-普渡河流域水環境數智化監管應用平臺”，涵蓋流域水環境智慧監管等多個領域，引入“數據分析”“邏輯推理”“應用交互”三大中樞理念，借助數據整合、知識圖譜與大語言模型技術，接入DeepSeek R1、通義千問等主流開源模型，建立本地化流域水環境數智化監管應用平臺。
該應用將橫向與縱向水環境多源異構數據歸集、整合、治理，形成全面、準確的數據集，通過知識圖譜進一步構建流域水環境的知識網絡，精準關聯水體、監測斷面、排污口等涉水核心要素，優化應急處理流程，有效保障水質安全，提升數據整合能力、邏輯推理精準度及應用交互便捷性。
同時，建立“小彩云”流域水環境智慧助手，為監管工作提供科學決策，為流域水環境保護與可持續發展提供有力保障。
搭建動態預警系統
可在5秒內生成污染成因報告
隨著流域監管模式智能化，通過訓練大模型識別異常數據模式搭建動態預警系統可實現突發污染事件的精準預判。
近日，杭州市淳安縣生態環境局把DeepSeek大模型部署到“秀水衛士”水環境智能監測場景中，針對傳統監測依賴人工排查溯源效率低等問題，該大模型應用通過實時匯聚水質、氣象、排污等多維度動態數據，結合歷史案例庫智能比對分析，可在5秒內生成污染成因報告，并精準匹配整改方案，溯源效率較原傳統模式提升80%以上，為環境突發事件處置提供“秒級響應”能力。
面對TB級監測報告、巡檢記錄等非結構化數據處理難題，該大模型應用通過自然語言處理技術實現“監測站房巡檢要求”等，模糊問題的精準檢索。從50余份標準文件中智能提取關鍵條款，解決“翻查文件耗時半小時”的低效痛點，大幅提升數據利用效能。
隨著技術不斷進步，大模型在流域監管領域的應用將更加廣泛和深入，比如，搭建決策支持數據“大腦”、構建全域數據收集體系、賦能現場監管巡查……
隨著多模態大模型、量子計算與數字孿生技術的深度融合，流域監管將實現“毫秒級感知—自優化決策—全鏈條協同”閉環?？梢哉f人工智能將推動流域監管邁入智慧新時代~
供稿單位 | 生態環境部珠江南海局 云南省生態環境廳 浙江省生態環境廳
編輯 | 李夏菁
原標題：DeepSeek助力流域監管：將“查一域”升級為“謀全局”|智能治水篇
