DeepSeek助力流域监管：将“查一域”升级为“谋全局”｜智能治水篇

深入打好污染防治攻坚战

推动流域水生态环境持续改善

迫切需要以流域协同治理为突破口

推动解决流域性、系统性、结构性

生态环境问题

AI大模型赋能流域监管

可突破传统“碎片化”治理瓶颈

通过多源数据融合与智能分析

实现跨区域、全要素统筹决策

当前，一些生态环境部门

已经本地部署DeepSeek

助力流域监管

更加高效、精准、科学~

实现多源数据融合

精准关联涉水核心要素

流域监管往往面对

数百公里河网、多个县市协同难题

大模型可整合水文、污染、

生态、地形地貌等海量数据

构建“空天地海”一体化感知网络

将“查一域”升级为“谋全局”

为构建贯通一体的

生态环境治理体系

提供科学引擎

如云南省昆明市生态环境局构建

以数据要素为驱动的

生态环境监管新模式

以螳螂川流域为试点

打造“螳螂川-普渡河流域

水环境数智化监管应用平台”

涵盖流域水环境智慧监管等多个领域

引入“数据分析”“逻辑推理”“应用交互”

三大中枢理念

借助数据整合、知识图谱

与大语言模型技术

接入DeepSeek R1、通义千问等

主流开源模型

建立本地化

流域水环境数智化监管应用平台

该应用将

横向与纵向水环境多源异构数据

归集、整合、治理

形成全面、准确的数据集

通过知识图谱

进一步构建流域水环境的知识网络

精准关联水体、监测断面、

排污口等涉水核心要素

优化应急处理流程

有效保障水质安全

提升数据整合能力、

逻辑推理精准度及应用交互便捷性

同时，建立

“小彩云”流域水环境智慧助手

为监管工作提供科学决策

为流域水环境保护与可持续发展

提供有力保障

搭建动态预警系统

可在5秒内生成污染成因报告

随着流域监管模式智能化

通过训练大模型识别异常数据模式

搭建动态预警系统

可实现突发污染事件的精准预判

近日，杭州市淳安县生态环境局

把DeepSeek大模型部署到

“秀水卫士”水环境智能监测场景中

针对传统监测

依赖人工排查溯源效率低等问题

该大模型应用通过实时汇聚

水质、气象、排污等多维度动态数据

结合历史案例库智能比对分析

可在5秒内生成污染成因报告

并精准匹配整改方案

溯源效率较原传统模式提升80%以上

为环境突发事件处置

提供“秒级响应”能力

面对TB级监测报告、巡检记录等

非结构化数据处理难题

该大模型应用

通过自然语言处理技术

实现“监测站房巡检要求”等

模糊问题的精准检索

从50余份标准文件中

智能提取关键条款

解决“翻查文件耗时半小时”的低效痛点

大幅提升数据利用效能

Science Technology

随着技术不断进步

大模型在流域监管领域的应用

将更加广泛和深入

比如，搭建决策支持数据“大脑”

构建全域数据收集体系

赋能现场监管巡查等

随着多模态大模型、量子计算与

数字孪生技术的深度融合

流域监管将实现

“毫秒级感知—自优化决策

—全链条协同”闭环

可以说

人工智能将推动流域监管

迈入智慧新时代~

供稿单位 | 生态环境部珠江南海局

云南省生态环境厅 浙江省生态环境厅

编 辑 | 李夏菁