人工智能技術在環境監測中的應用分析

羅 珺

（江西省萍鄉生態環境監測中心，江西 萍鄉 337000）

引言

近年來，生態破壞、環境污染等負面問題愈演愈烈，做好環境治理工作具有高度的必要性與緊迫性。在環境治理體系中，環境監測是重要的基礎性、前端性環節，若環境監測不到位，后續的風險防控、污染處理等舉措均會受到消極影響。所以，有必要對人工智能技術在環境監測中的應用展開分析探討，積極探索有助于提升環境監測綜合質量的技術融合路徑。

1 人工智能技術在環境監測中應用的積極作用

1.1 確保環境監測結果的優質性

保證監測結果真實可靠、全面細致、準確無誤，既是開展高質量環境監測工作的必然要求，也是實施各項環境治理舉措的依據基礎。與傳統工作模式相比，在應用人工智能技術后，環境監測所獲數據信息的綜合質量可得到明顯提升。一方面，在智能化環境監測過程中，絕大部分監測活動都是在程序驅動下由傳感器、監控器、探測器等設備裝置執行的。相較于人工監測而言，相關設備裝置的靈敏度更高、穩定性更強、感知范圍更大，所采集到的環境數據信息也更完整、更精確。另一方面，環境監測往往會涉及多種干擾因素，如振動干擾、電磁干擾等。對此，智能化系統在處理監測結果時，能夠通過濾波運算、迭代運算等算法程序，對相關數據信息實施凈化、優化處理。這樣一來，相關干擾元素、信息雜質得以去除，環境監測效果也隨之得到進一步提升。

1.2 實現環境監測行為的動態化

在應用人工智能技術后，環境監測行為可具備高度的全程化、動態化特點。一方面，在網絡、電力等供給條件穩定充足的前提下，智能環境監測物聯網及配套設備均能保持全天候、不間斷的工作狀態，進而實現動態連續的數據信息采集。如此一來，既能最大化地消除監測疏漏，也能及時、準確地響應環境變化、捕捉異常信息。另一方面，相關系統、設備還能實現監測反饋的動態化。在常規工況下，傳感器、監控器等裝置在獲取環境信息后，會基于在線同步、周期性傳輸等機制，與遠端環境監測中心或移動端工作設備建立交互反饋。在此背景下，相關人員無需親臨現場，便可對被測區域、被測對象的環境情況進行實時掌握。此外，當感知到被測對象出現異常（如環境中某項污染物含量超標、環境中出現人、動物等不安全物等）時，相關設備裝置、監測系統也能動態化地執行風險記錄、風險報警、自動控制等反饋動作，從而達到控制風險影響程度、提高風險處理效率、明確環境污染類型等目的。

1.3 促成環境監測功能的拓展化

人工智能技術體系相當龐大，并衍生有多種技術系統、技術工具。因此，科學合理地將人工智能技術應用于環境監測，不僅能推動各類基礎性監測功能的優化升級，還能達到“技術賦能”的效果，促成新功能、新效益的拓展延伸。例如，在全天候、持續性的監控工作背景下，智能化系統能對海量環境信息進行歷史趨勢分析，從而提取出環境質量、污染程度等方面的變化規律。如此一來，結合歷史信息、即時信息與趨勢規律，系統便能對環境在未來一定時間內的變化情況進行估算或模擬，進而形成前瞻化的環境預測功能。

2 人工智能技術在環境監測中應用的主要領域

目前，技術融合已成為環境監測行業改革發展的主攻方向，各個監測領域、各類監測工作均形成了旺盛的先進技術應用需求。在此背景下，人工智能技術在環境監測中的應用形成了明顯的多領域、多用途特點。結合實際情況來看，其應用領域主要包括以下幾方面：（1）水環境監測，如水質監測、水生態監測、水污染監測等；（2）土壤環境監測，如土壤鹽堿化監測、土壤濕度監測、土壤污染監測、土體沉降監測等；（3）森林環境監測，如物種多樣性監測、森林火災監測、森林污染監測等；（4）城市環境監測，如國土資源分布監測、城市空間污染監測等；（5）大氣環境監測，如空氣溫度監測、空氣濕度監測、一氧化碳監測、甲醛監測等[1]。

3 人工智能技術在環境監測中應用的具體表現

3.1 智能無線傳感器的應用

我國部分地區的地理環境十分復雜，既存在著滑坡、泥石流、地震等突發性風險，也難以滿足有線網絡的全面化部署需求。在此背景下開展環境監測工作時，若僅靠人員野外工作來獲取環境信息、執行監測任務，不僅無法達到高質量、高效率、長期性的監測要求，還會形成極大的實踐難度與安全風險。而在引入人工智能技術、應用智能無線傳感器后，這種問題可以得到充分解決。具體來講，其在不同環境監測領域的應用表現如下：

第一，智能無線傳感器在大氣環境監測中的應用。實踐時，相關人員可將CO濃度傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、煙霧傳感器等多種類型的傳感器布置到待測環境中。基于不同傳感機制與功能特性，各類傳感器能在運行過程中動態采集空氣中溫濕度、有害物濃度、煙霧量等監測指標的變化信息，并依據預設的智能處理程序，對相關數據信息實施分類、記錄、存儲、上傳等處理。在此基礎上，傳感器還可內置智能化的風險處理模塊與傳輸共享模塊。一方面，在常態化監測期間，傳感器可通過無線信號收發器將采集到的大氣環境數據信息同步傳輸給氣象、環保等部門機構。如此一來，相關機構便能有效掌握大氣環境的實時狀態，并據此開展圍繞空氣質量的播報、評估等工作。另一方面，傳感器系統中通常設置有針對監測指標的安全評估程序。若傳感器采集到的溫度、濕度、有害物濃度等數據信息超出相關安全值或允許限，則表明大氣環境質量已形成劣化現象。此時，傳感器便能自動生成告警信息，并傳輸給環保機構的監測中心或移動終端，以支持相關大氣環保措施的規劃、部署與實施[2]。

第二，智能無線傳感器在土壤環境監測中的應用。現階段，常用的土壤監測傳感器包括重金屬檢測傳感器、沉降監測傳感器、土壤濕度傳感器等。其中，重金屬檢測傳感器可實現土壤中重金屬污染物種類、濃度、含量等信息的采集測定，沉降監測傳感器可對土體的下沉、傾斜或不均勻沉降情況進行精確感知，土壤濕度傳感器則可真實反饋出土壤的濕度分布結構與含水量變化。將上述傳感器功能運用到土壤環境監測實踐中，既能為土壤污染治理、土壤高效利用提供可靠依據，也能在水土流失、泥石流等災害防控時起到有效的指導作用。

3.2 智能環境監測物聯網的應用

近年來，隨著人工智能技術的不斷發展與廣泛融合，人們不再滿足于單個智能體的應用，而是傾向于將多個或多種智能體納入同一操作網絡、工作系統中，進而形成聯動化的高質量應用效果，智能物聯網由此應運而生。在環境監測領域，智能物聯網能夠為相關機構、人員提供多功能、綜合化的技術支持，有效滿足環境信息的檢測采集、分析處理、傳輸顯示等作業需求。具體實踐時，智能環境監測物聯網的系統架構應包含三個層次，即應用層、網絡層、感知層。其中，感知層即環境信息的采集端，該層次的智能體配置需要以實際環境監測需求為導向。例如，在大氣環境監測應用中，物聯網感知層的智能體應涉及溫度監測、濕度監測、煙塵監測、有害氣體監測、大氣壓監測等多種類型。同理，在水環境監測應用中，物聯網感知層的智能體應涉及水壓監測、流量監測、水動力監測、水污染監測等類型；網絡層以無線通信模塊為基礎，主要用于實現物聯網內部各類智能體的信息交互以及物聯網系統對外的信息共享。為了達到高速率、高穩定性的環境監測信息傳輸效果，網絡層內通常設置有多個網絡節點，以此形成多條網絡路徑；應用層主要負責環境監測數據信息及系統運行信息的最終處理，常見處理機制主要包括報告處理、圖像處理、存儲處理、告警處理、指令處理、顯示處理等。在該層次的功能支持下，各類感知層智能體的數據信息采集成果可被充分應用到報告編制、圖像繪制、風險告警、交互顯示等實踐環節，從而滿足環境監測工作的技術應用需求[3]。

3.3 智能化建模技術的應用

在環境監測工作中，數據處理、圖像繪制是不可或缺的重要工作環節。在融合人工智能技術后，可應用智能化建模工具，對數據處理質量、圖像繪制效果進行充分優化。例如，在水環境監測實踐中，相關人員可將已采集到的基礎環境信息、監測數據信息導入建模平臺。在智能化建模程序與圖像算法的支持下，便可在計算機界面中自動生成水環境仿真模型。由此，相關人員一方面可通過縮放、位移、切剖等操作，對三維模型實施多角度、多形式的觀察分析，從而具象了解水環境監測信息所反映出的各項內容。另一方面，相關人員也可通過時序分析的方式，對特定周期內水環境模型的變化情況進行探究，以找出水環境生態變化、水質變化、污染變化的發生機理、形成原因與突出表現。如此一來，便能顯著提升水環境監測成果的可看性、可用性與價值性，達到可觀的技術賦能效果。除此之外，在掌握現有監測成果的基礎上，相關人員還可在智能化建模平臺中使用方案模擬、天氣模擬、趨勢預測等模塊。通過這樣的方式，能夠對水環境在不同干預條件、氣象條件、時空條件的變化情況下實現合理預估，從而為水環境治理、水生態保護等工作提供可靠的依據。

3.4 智能載具的應用

在傳統時期，環境監測工作中使用的載具設備大多為人工駕駛操控。如此一來，一方面會增大環境監測對人力資源的需求，并伴隨有一定的人員安全風險與技術操作風險。另一方面，為了滿足駕控人員的空間需求，相關載具設備在設計上也很難實現小型化、輕量化，進而對其適用場景造成了很大限制。在深度融合人工智能技術后，用于環境監測的載具設備可實現作業獨立化、運行自動化，其體積、重量也明顯減小。從應用效果來看，智能載具既能有效降低人工依賴性與人為風險，也能適應更復雜、更惡劣的監測環境。具體來講，現階段環境監測中常用的智能載具設備包括以下兩種：

第一，智能無人機。從目前來看，智能無人機設備被廣泛應用于水體、森林、巖土、城市等多種環境監測領域中，并可表現出多元化的技術用途與功能效果。例如，可將高速攝影機、航拍照相機、光學傳感器等設備裝置搭載到無人機上，并在其運行系統中預設出指定的飛行速度、飛行航線、飛行高度、傾斜角度、信息采集頻率等。在此基礎上，便能將其應用到國土資源測繪、森林火災巡視監控、水體物理環境監測等工作中，實現城市空間結構信息、森林火災隱患信息、水域面積信息、水體形態信息等數據信息的空中監測采集。再如，可將高程傳感器、衛星定位器、激光測距儀等設備裝置搭載到無人機上，并預先規劃出無人機智能航行的范圍、路徑及工作節點。這樣一來，無人機便可自動按照預設航行方案執行飛行、調速、停留等動作，從而實現被測環境中各節點高程、方位等空間信息的精確采集[4]。

第二，智能無人艇。從目前來看，智能無人艇已經成為海洋環境監測領域的重要載具設備。將其應用到海洋監測中，不僅能代替人工執行海上測繪、污染調查、深海探測等高風險工作任務，還能有效應對風、浪、霧、流、礁等多種惡劣的環境監測場景。具體實踐時，智能無人艇主要有如下應用表現：（1）可實現高質量、靈活化的航行操控。在無人艇運行期間，相關人員一方面可為其預設出智能航行程序，使其基于特定的航向、航線、航速進行自動航行。另一方面，也可通過遠程駕駛的方式，在海上控制中心對無人艇實施航行操控。無論采用哪種航行形式，無人艇均能穩定、準確地達到探測位置，并執行停留、避障、照明、傳感等動作，從而滿足海洋監測工作的實際需求；（2）可實現多元化的功能拓展[5]。作為一種載具設備，無人艇的環境監測功能主要源于其搭載的裝置或系統。結合相關技術發展現狀來看，無人艇可搭載的功能配置已具有高度多樣性。例如，無人艇可搭載水深探測器、水壓檢測器、動力傳感器等裝置及系統，從而在水下航行過程中實現海洋中水體深度、水體壓力、水流動力等數據信息的有效采集。再如，無人艇可搭載水下攝影機、水下監控器，從而對海洋內部影像畫面進行拍攝記錄或同步轉播，繼而使相關人員直觀、真實地掌握海洋生態質量與海洋污染現狀；（3）可實現協同化的集體作業。在智能化、網絡化技術的支持下，多臺無人艇設備還可開展協同化、自主化、大范圍的環境監測工作，如協同追蹤海洋生物目標、協同探測海洋內部環境等。一般來講，在多智能體聯動的狀態下，海洋環境監測所得數據信息、圖像資料的可靠性與可用性均會處于更高水平[6]。

4 結論

綜上所述，環境監測工作是環境治理體系的核心組成部分，其對自然生態、人類社會具有關鍵性的保障意義。將人工智能技術應用到環境監測工作中，圍繞傳感檢測、建模分析、載具升級等多個角度實現技術賦能，能夠切實提升環境監測作業的質量與效率，同時也能大幅降低環境監測的實踐難度與風險性。