本文转自：成都日报
杨柳垂髫下，是碧波荡漾、鱼翔浅底；近看，白鹭成群，于水边觅食；远望，河流如绸带般蜿蜒向前......这是大多数人对清泓环绕、蓝绿交融的具象表达。
让水更清，持续推进流域生态环境综合治理，成都近来“请”了大数据、云计算等先进技术手段来“帮忙”。
在日前举行的2021年全国环境互联网会议中，“基于人工智能的白河流域监管”应用荣获“2021年度智慧环保创新十大案例”。记者今日采访了解到，这是国内首套人工智能流域管理系统，可将水质超标实时污染溯源时间由传统的48小时，缩短至最快0.5小时。
亮点
精准溯源污染情况 准确率超过80%
据了解，该系统由成都市生态环境数智治理中心与中国环境科学研究院共同研发，于去年3月正式上线，并选取成都双流区白河作为试点——在长度18公里的干流范围，设置13个传感器，全天候24小时实时抓取水质水文数据，研究范围约96平方公里的流域。
“水质数据，很好理解，就是河流中总磷、氨氮等污染物的浓度。水文数据则能反映河水流速、流量、含沙量、降水等信息。”成都市生态环境数智治理中心相关负责人介绍，除了这些数据，这套系统还囊括了周边居住小区、工业园区、排污管道等相关情况，可谓是一个大脑中枢。
“只有通过大量数据的支撑运算，才能在一次次试错中，提升准确率。”这该如何理解？“就像我们的大脑，要经过不断学习，才能收获更多知识。这套人工智能系统也要通过成千上百次训练，才能排除偏差，给我们最准确的答案，即污染是什么、从哪里来、什么原因造成的。”该负责人详细说道。
打个比方，某一天，平台忽然监测到流域总磷超标，经过模型计算，它从无数个相关数据中缩小范围，最终会得出大概结论，是某几处工业废水造成污染，还是某个小区的生活污水是“罪魁祸首”。
“最开始，我们会把信息推送给执法部门，由执法部门派人去现场核验，到底哪一个才是真正的源头。逐渐地，人为帮助它排除错误答案的同时，它自己也在训练中，提升了准确率。”该负责人表示，目前系统准确率已经超过了80%。
创新
弥补传统短板 最快实现0.5小时内溯源
“和以往的流域监管系统相比，它还有个特点，就是快。”该系统上述负责人介绍，二者形成了很好的互补关系。
具体而言，普通流域监管系统是依靠传统基理模型进行运算分析，从而对流域内发生的污染事件影响作出预测。但这一模型的运用需要准确的污染源数据作为前提条件。
换句话说，如果不能准确得知是流域内哪一个排污点造成的污染，传统流域监管系统则无计可施，难以判断可能会对哪个区间造成影响。
“所以，如何快速精准溯源，一直是传统流域监管系统所面临的重要难题。而建立在数据驱动模型之上的人工智能流域监管系统正是对这一难题的破局。”该负责人说，该系统利用水质大数据、物联网和边缘计算技术，结合速算力学模型、机器学习算法，可对水质超标实时溯源时间由传统的48小时，缩短至最快0.5小时。
除此之外，通过数据融合、仿真建模，该系统还能够对流域可能发生的污染事件做出精准预测，将隐患消灭在萌芽阶段，进一步弥补传统流域监管系统在事件预测方面的短板，并能为实施怎样的流域治理措施提供决策依据。
从试点情况看，自去年系统平台上线运行以来，已使用人工智能的溯源算法输出了污染贡献热力分布图，生成了白河流域污染排放“高贡献率名单”；溯源并核准了较为严重的污染排放事件5次，有力促进了白河流域的科学精准治理。该负责人透露，今年，平台还将在成都其他流域范围进行推广。
成都日报·锦观新闻 杨升涛 记者 缪梦羽 供图 成都市生态环境数智治理中心 编辑 王戬 校对 王玲
