水，是人类赖以生存和发展的重要资源。可持续的水资源、水环境和水生态关乎人类健康与经济繁荣。但近半个世纪以来，人口增长、人类活动加剧与气候变化等一系列因素使然，水安全问题已成为全球性重要议题。
AI是计算机科学的一个分支，它是研究和开发用于模拟、延伸和拓展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。近年来，随着计算机算力的大规模发展及算法的不断突破，AI得到了快速发展，这为水环境污染防控、水质安全保障、涉水设施优化重构及流域生态系统管理等技术的研发和创新提供了强大的工具。梳理和总结国内外近10年相关文献发现，AI技术主要在4个方面的研究和应用中发挥重要作用。
水环境污染识别与风险响应
识别和响应水污染事件是高效防控水环境污染的重要前提，也是供水安全的基础保障。
1.水质指标建模与数据融合
AI在水质指标模型化及多维时空数据融合等方面的应用实践，为提升水污染的研判能力和防控水平创造了新机遇（图1）。
图1面向AI的水环境污染物识别与风险响应技术体系
例如，利用人工神经网络自适应选择方法，以水质遥感和检测数据为特征，可实现非线性水质指标模型的构建和应用，为水体水质管理与数字规划提供必要的基础数据。融合神经网络、支持向量机、分类回归树等AI算法，可以对更为复杂的水环境水质变化及其地球生物化学过程进行集成模拟，为水体水质保护与恢复提供重要的模型工具。
2.风险物质检测与毒性评估
将AI与光谱分析技术进行结合，是时下的研究热点。近红外光谱可用于快速检测生化需氧量等水体水质指标，而耦合以最小二乘支持向量机为代表的AI算法可以提升近红外光谱预测水质变化的准确性，为水污染的定量评估提供快捷方案；将反向传播神经网络和k均值聚类算法应用于激光诱导击穿光谱分析，为高效、准确和低成本估算重金属等传统检测时间长、检测费用高的地表水水质必要指标提供了新的思路和方法。与此同时，国内外也在探索将AI应用于环境毒理学研究，这为新型污染物的毒性预测与风险评估提供了经济、高效的新手段。
3.水质预警与污染应急方案构建
随着原位监测传感技术和设备的快速发展，基于深度神经网络的AI技术在空间大数据分析中开始发挥重要的作用，这为优化水质监测布设方案、提高污染源解析能力、制定污染预警和应急防控体系等方面提供了有力的技术和决策支持。
水质安全保障技术研发
随着水处理标准的不断提升，新型水质净化功能材料的设计与应用、污染物去除机制解析与高效技术研发、污染物定向资源能源转化和调控成为水处理领域的研究热点。
1.新型水质净化功能材料的设计与应用
基于AI的材料基因组学技术得到了快速发展，为环境友好新型功能材料的设计和开发提供了高效途径。通过对材料开发过程的失败试验和历史数据进行反演学习，再结合目标污染物特征，对新材料的成分与特性进行计算模拟和优化，有望摒弃传统以试错为核心的材料研发范式，这将极大地促进水质净化新材料的产业化发展（图2）。
图2AI辅助的环境功能新材料研发范式
2.污染物去除机制解析与高效技术研发
与健康密切相关的药物和个人护理品、内分泌干扰素、持久性有机物等微污染物在市政水处理系统中的迁移转化机理是发展高效水处理技术的关键和难点。随机森林、最小绝对值收敛和选择算子、前馈神经网络等AI算法的引入，非线性模拟与预测微污染物在水处理过程中的行为成为了可能，这为强化水处理技术提供了新方法。随着基于宏基因组学和代谢组学等分子方法的污水生物处理机理研究不断深入，如何从污水处理系统的微生物大数据中识别关键功能微生物，成为强化污水生物处理的核心难点。将AI技术与生物信息学结合，为水处理系统的信息挖掘和微观解析提供了重要机遇，为阐明污水生物处理机理开辟了新途径（图3），但如何提高信息挖掘解析的准确性和可解释性仍是当前的主要难题。
图3基于AI的污水生物处理机理与定向强化技术研究新思路
3.污染物定向资源能源转化与调控
水污染控制的核心范式逐渐从污染物去除向资源化和能源化转变，而数字孪生等虚拟和增强现实的前沿AI技术将有望突破实时仿真同步调控水中污染物定向转移转化的技术难题，但仍有诸多关键技术难题有待突破。
涉水设施优化重构与集成管理
随着城市化进程的加快和社会经济的发展，城市水安全问题愈发凸显，主要表现在水污染频发、水资源短缺及水生态退化等方面。城市是人类活动的中心，包含完整的水循环系统，体系庞大、过程复杂、涉水单元相互联系紧密、受人类活动影响显著是其主要特征。但是，传统水系统工程以取水、供水和排水为分割化目标，对其研究和管理的范式既封闭也单一，缺乏从系统论和整体论的角度去优化、管理甚至重构能满足城市可持续发展的涉水设施新范式。若延续传统思路，从现在到未来很长一段时间内，城市水安全问题仍将难有实质性突破。
近20年，机理模型、传感器和集成分析等信息技术在水行业的兴起迭代与变革，尤其近几年AI的爆发式发展，为突破城市水系统的优化重构与集成管理瓶颈提供了关键性技术（图4）。
图4数据驱动的水循环集成管理与人工智能模式
例如，将模拟退火算法等AI技术运用到排水系统的规划设计及雨水资源的利用管理，可以为排水系统的前瞻布局、优化设计与即时调控提供强大的科技支撑。进一步地，通过构建基于遗传算法的二级优化调度模型，也可在实现城市用水量动态预测的基础上，优化供水能耗，实现供水系统运营成本的精准控制、过程能耗和碳排放的有效降低。
近年来，AI技术也被运用于城市水系统与水资源的集成管理与优化调控研究；在不久的将来，将有望构建以AI为核心的下一代城市智慧水系统，以适应城市快速发展的需求变化。
流域生态系统过程模拟与统筹管理
水与环境过程是涉及地球多圈层、多过程、多尺度和多要素相互交叉作用的耦合过程，其机理复杂，涉及数据量大且多，是地球与生态环境领域的重大科学难题和研究前沿。其中，流域生态系统作为水、土、气、生、人多要素互相作用形成的复杂系统，是自然和社会耦合系统的缩微，也是探索水资源、水环境与水生态统筹管理的重要尺度。保障流域生态系统健康对于实现SDGs具有重要的科学价值和实际意义。近年来，AI技术与卫星通信、空间定位、遥感、地理信息系统等对地观测技术进行了有效融合，实现了地球科学大数据平台构建，使自然降水、水土流失、冰川消融等大尺度水文循环过程及其驱动因子得以实现科学模拟，从而为流域生态系统的过程解析与综合评估提供极为关键的数据基础。
进一步地，如何对自然-社会-经济系统互馈过程进行集成模拟，是科学实现流域生态系统多过程、多要素统筹管理的关键，而AI的飞跃式发展可为此提供强大的技术支持。例如，随机森林、梯度增强回归树、回归向量机等AI算法可以快速学习并预测流域生态系统对集水区土地覆盖类型、营养盐等胁迫因子、植被季节性演化等动态因素的级联响应，为决策者制定流域管理目标与治理措施提供便利。
未来，在地球科学大数据与社会经济指数相融合的基础上，对AI算法与气候变化和人类活动的物理模型进行集成，在流域尺度上开展自然-社会-经济系统的综合调控研究，则有望突破绿色流域构建与统筹管理技术体系。
文章摘编自《中国科学院院刊》2020年第9期，原标题：人工智能在21世纪水与环境领域应用的问题及对策。
作者：王旭 王钊越 潘艺蓉 罗雨莉 刘俊新 杨敏
责任编辑：胡惠雯
