生态环境数智化转型主要体现在产数、管数、用数三大方面。那么在三大方面如何进行数智化转型呢？或者结合自己的研究内容，如何在数智化转型中有创新？本文将数智化拆分为4种能力感知力、思维力、学习力和决策力，4种能力演变为4个核心方向，希望能解疑答惑。
智能设备与实时感知
感知力是数智化转型的基础，核心在于提升监测设备的智能化水平与数据获取能力，覆盖多场景、多维度环境感知网络：
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设备创新：高光谱、三维荧光光谱等技术的广泛应用；推动水质自动采样、无人实验室、无人值守监测站等设备的智能化升级，实现“无人化”运维。
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多维感知：通过卫星遥感与地面监测的融合，构建“天空地海”一体化监测网络，加强水生态的监测；强化对中小河流、岸滩海湾等区域的覆盖，提升时空分辨率与数据连续性。
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防干扰技术：集成电子围栏、异常数据筛查等功能，防范人为篡改数据，确保监测数据的真实性。例如，智能识别设备状态异常或人为操作违规行为。
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核心方向：特征因子的小型化，如重金属传感器；利用机器视觉的生态多样性监测；基于多种光谱技术污染源特征图谱。
深度分析与挖掘数据价值
思维力体现为数据的高效处理与逻辑分析能力，需依托智能化软件系统优化数据流转与质量控制：
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算法优化：基于准确数据对无监测设备的区域进行水质、流量的模拟分析。
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质量控制：建立覆盖全流程的数字化质量管理体系，从实验室管理到自动监测运维均实现标准化。例如，通过智能平台自动审核数据有效性，识别采样异常并预警。
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标准化衔接：推动新技术（如AI视频感知、声纹识别）与现行监测标准的兼容，确保数据可比性与技术应用的规范性。
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核心方向：随着deepseek的广泛应用，让平台的思维能力显著提升；基于大量的数据，主要有三个方案问题分析能力，污染溯源预测能力、水质预报能力；如区域总磷高点问题分析；污染事件下游水质预测能力；区域水质3-7预报能力。这里面重要的认为是问题分析能力，可以从源头进行管控，是美丽河湖的关键。
管理平台与智能模型
学习力强调系统的自适应与持续进化能力，需通过管理平台整合数据资源并构建智能模型：
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知识图谱：建立生态环境监测行业共性数据资源中心，实现多源数据的分级分类管理和知识问答。例如建立本地的知识图谱，对本地数据文件持续学习，进行日常问题解答。
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模型训练：开发生态环境监测领域的大语言模型，集成专家经验与历史数据，支持污染预测、报告生成等场景。例如，基于深度学习挖掘污染物扩散规律，优化治理方案。
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动态优化：通过机器学习持续迭代模型，提升对复杂污染场景（如农业面源污染、跨界水体污染）的适应性，实现从“被动响应”到“主动预防”的转变。
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核心方向：设备层面，基于历史数据的的数据调优，主要是AI视觉、光谱类设备；应用层面，细分领域、细分场景基于知识图谱的智能体模型，以解决实际工作问题，提升工作效率为主的工具。
污染分析与智慧决策
决策力聚焦于数据驱动的科学决策与精准行动，需构建智能分析平台支持管理需求：
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溯源预警：利用多模态大模型分析污染物的时空分布特征，结合GIS技术快速定位污染源。例如，通过水质指纹识别技术实现快速溯源。
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协同治理：搭建跨部门数据共享平台，整合生态环境、水利、自然资源等部门数据，支持区域联防联控。例如，长江经济带、黄河流域的一体化监测网络建设。
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应急响应：基于环境风险预测模型，生成应急预案并模拟治理效果。例如，突发水污染事件中，系统可自动推荐处置方案并调配资源。
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核心方向：智能决策支持系统，系统可以预测未来的水质变化趋势，提前制定应对措施，如汛期污染防治；风险评估与控制，在突发污染时，根据污染情况，快速给出应急措施及建议。
感知-思维-学习-决策
数智化转型通过感知-思维-学习-决策的闭环体系，推动水质监测从传统人工模式向智能化跃迁。
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感知力：以物联网与自动化技术实现“实时全面感知”；
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思维力：以数据整合与AI算法驱动“深度推理”；
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学习力：以动态反馈机制支撑“自适应迭代”；
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决策力：以闭环管理保障“精准控制”。
未来需进一步突破关键技术（光谱技术、传感技术）、强化基层能力建设（如区县监测网点覆盖），并探索监测数据的深度应用。这一进程将加速形成“监测-治理-反馈”的良性循环，为美丽中国建设提供核心支撑。
注：个人观点，仅供参考。
文章来源：水环境解决方案微信公众号