实录 | 第六期环境新闻茶座（2）陈永清：AI+引领土壤环境监测创新变革

第六期环境新闻茶座

编者按:

4月9日，以“AI+引领环境监测”为主题的第六期环境新闻茶座在京举行。本期茶座旨在探讨如何更好地助力AI在生态环境监测领域深化实践、赋能增效，持续提升生态环境治理体系和治理能力现代化水平。中国环境记协领导、理事会员，中国环境监测总站有关专家，以及来自地方、高校、企业等多方代表参会，为助力提升生态环境监测能力集思广益，建言献策。

现将与会嘉宾发言整理刊发。今日刊发实录（2）——中国物资再生协会土壤修复专业委员会会长、生态环境部土壤生态环境司原一级巡视员陈永清的分享。

AI+引领土壤环境监测创新变革

中国物资再生协会土壤修复专业委员会会长

生态环境部土壤生态环境司原一级巡视员

陈永清

当前，我国深入推进“净土保卫战”，土壤环境监测正从传统粗放模式，向智慧化时代迈进。人工智能作为核心驱动力，正全面重构土壤监测技术体系、工作范式。以下我简要汇报一些思考。

一、工作进展

我国土壤环境监测已初步构建起体系，正实现从“摸清家底”到“智慧监管”的跨越，为土壤污染风险管控与治理修复提供数据支撑。监测网络：全域覆盖，布局科学。建成覆盖全国的国家土壤环境监测网，“十四五”优化后由22427个点位组成，覆盖31个省区市、2760余个县级行政区，形成背景点、基础点、风险监控点三级布局。背景点掌握土壤本底值，基础点反映区域环境平均水平，风险监控点聚焦污染敏感区域。体系完善：标准引领，协同共享。政策标准体系持续健全。部门协同深化，生态环境部联合农业农村部等建立数据共享机制，全国土壤环境信息平台上线，实现数据互通共用。土壤环境监测正加速向智能化、数字化、精细化转型。

二、痛点审视

传统土壤监测如同“盲人摸象”，面临三大瓶颈：一是效率低、成本高。依赖人工布点、实地采样、实验室理化分析，周期长达数周甚至数月，点位覆盖有限、代表性不足，大规模详查投入巨大。二是数据孤岛、时效性差。监测数据分散、静态滞后，无法捕捉土壤污染动态迁移，突发污染难以预警。三是研判粗放、精准度不足。海量光谱、理化数据躺在那里，难以快速挖掘关联规律。过度依赖人工经验，多源数据难以深度融合，对隐蔽性污染、复合污染识别准确率低，无法满足精细化风险管控需求。

随着HJ 166-2026《土壤环境监测技术规范》升级为强制性标准，“十五五”土壤环境监测网络密度提升，以及《生态环境法典》实施，传统模式已难以为继。AI技术的深度融合，成为破解痛点的必然选择，推动土壤监测迈向“智慧感知、智能分析、精准决策”的全新阶段。

三、AI赋能路径

当前，AI深度嵌入土壤环境监测全链条，形成三大核心技术突破：

（一）全域立体感知：构建“天空地”智能监测网络

卫星遥感+AI反演（给大地做“CT”扫描）：融合多源卫星高光谱数据，通过深度学习卷积网络，实现土壤有机质、重金属、水分等关键指标10-15米高分辨率反演，覆盖范围从千米级提升至田块尺度，效率提升数十倍。变革意义：从“以点代面”变为“由面及点”，让违规排污和土地退化无处遁形。智能传感+边缘计算“（让传感器长出“大脑”）：传统离子选择性电极受干扰大。AI多模态校正模型：将原位监测精度提升至实验室级。边缘计算节点：在田间地头直接进行数据清洗与异常剔除，只上传“有价值的变化”，节省90%的传输能耗。无人机+智能采样：AI优化采样路径，强化学习算法减少40%采样点数量，同时保障评估可靠性；无人机搭载高光谱设备，快速定位污染边界，实现厘米级精准布点。

（二）数据智能融合：打通多源信息“孤岛”

AI构建土壤环境知识图谱与时空融合模型（不仅知道“病了”，还找出“谁下的毒”），国内土壤污染溯源AI建模常用12类数据维度：气象、地形地貌、水文水力、土壤理化、离子化学、地质背景、污染源、土地利用、空间分布、时间序列、传输迁移、人为活动，精准锁定污染源贡献率。南方某电子拆解园区，污染源追溯准确率提升至76%。

（三）智能研判预警：实现污染“早发现、早预警”

污染智能识别：机器学习模型训练海量样本，重金属、有机污染物识别精度近90%，快速锁定污染“病灶”。风险动态评估：AI自动计算土壤质量指数，动态调整20余项指标权重，适配耕地、建设用地等不同场景。突发污染预警：LSTM时序算法分析数据异动，提前3-7天预判干旱、污染扩散风险，自动触发预警指令。

四、未来展望

AI+土壤环境监测正走向系统性变革，未来将呈现五大核心趋势：

（一）空天地一体化与全域动态感知

卫星遥感、无人机高光谱、地面物联网、地下光纤传感“四维组网”，AI 融合多源数据，实现从区域宏观到地块微观、从表层到深层的全天候、无死角监测。从“定期抽检”转向实时动态追踪，快速捕捉污染扩散、墒情剧变、肥力退化。

（二）主动预警与风险推演

AI大模型基于时序数据、气象、地形、历史污染，构建土壤健康预测模型。提前3—12个月预警重金属累积、盐碱化、面源污染风险；生成污染热力图与溯源路径，变“被动治理”为主动防控。

（三）数字孪生与智能决策闭环

建立土壤数字孪生体：AI还原土壤结构、水分运移、污染物迁移，形成“虚拟镜像”。支持模拟修复、方案比选、效果评估；形成“感知—分析—决策—执行—反馈”全闭环，AI自动生成精准治理方案。县域/乡镇级智慧监测平台普及，让AI技术普惠中小农户与基层监管。

（四）多要素与分子级精准诊断

从pH、氮磷钾扩展到重金属、有机物、微塑料、微生物、碳库。AI+光谱/质谱/生物传感，实现快速、无损、多指标同步检测；向污染物形态、生物有效性深度解析，支撑健康与安全双重评价。

（五）数据共治与产业生态成熟

统一土壤大数据平台打通数据壁垒，AI模型共建共享；“硬件+软件+数据服务”商业模式成熟；监测—评估—修复—监管全链条智能化；并与碳汇计量、绿色金融、农产品溯源深度融合。

总体方向：从“数据采集”到“知识发现”，从“人工判断”到“AI自主决策”，全面提升效率、精度、覆盖度，支撑耕地保护、地块污染管控、生态修复、低碳农业高质量发展。

各位同仁，AI+土壤环境监测是守护土壤健康、保障粮食与人居安全的刚需变革。让每一寸土壤拥有“数字身份证”，从“看得见”到“看得准、看得全、看得透”，从“人工判断”到“智能智治”。过去我们依赖“铁锹、烘箱、天平”守护土壤。未来期待我们携手推动AI技术与土壤监测深度融合，强化产学研协同，加快成果落地，为建设美丽中国贡献力量！

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