實錄 | 第六期環(huán)境新聞茶座（2）陳永清：AI+引領(lǐng)土壤環(huán)境監(jiān)測創(chuàng)新變革

第六期環(huán)境新聞茶座

編者按:

4月9日，以“AI+引領(lǐng)環(huán)境監(jiān)測”為主題的第六期環(huán)境新聞茶座在京舉行。本期茶座旨在探討如何更好地助力AI在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域深化實踐、賦能增效，持續(xù)提升生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化水平。中國環(huán)境記協(xié)領(lǐng)導、理事會員，中國環(huán)境監(jiān)測總站有關(guān)專家，以及來自地方、高校、企業(yè)等多方代表參會，為助力提升生態(tài)環(huán)境監(jiān)測能力集思廣益，建言獻策。

現(xiàn)將與會嘉賓發(fā)言整理刊發(fā)。今日刊發(fā)實錄（2）——中國物資再生協(xié)會土壤修復專業(yè)委員會會長、生態(tài)環(huán)境部土壤生態(tài)環(huán)境司原一級巡視員陳永清的分享。

AI+引領(lǐng)土壤環(huán)境監(jiān)測創(chuàng)新變革

中國物資再生協(xié)會土壤修復專業(yè)委員會會長

生態(tài)環(huán)境部土壤生態(tài)環(huán)境司原一級巡視員

陳永清

當前，我國深入推進“凈土保衛(wèi)戰(zhàn)”，土壤環(huán)境監(jiān)測正從傳統(tǒng)粗放模式，向智慧化時代邁進。人工智能作為核心驅(qū)動力，正全面重構(gòu)土壤監(jiān)測技術(shù)體系、工作范式。以下我簡要匯報一些思考。

一、工作進展

我國土壤環(huán)境監(jiān)測已初步構(gòu)建起體系，正實現(xiàn)從“摸清家底”到“智慧監(jiān)管”的跨越，為土壤污染風險管控與治理修復提供數(shù)據(jù)支撐。監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)：全域覆蓋，布局科學。建成覆蓋全國的國家土壤環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)，“十四五”優(yōu)化后由22427個點位組成，覆蓋31個省區(qū)市、2760余個縣級行政區(qū)，形成背景點、基礎(chǔ)點、風險監(jiān)控點三級布局。背景點掌握土壤本底值，基礎(chǔ)點反映區(qū)域環(huán)境平均水平，風險監(jiān)控點聚焦污染敏感區(qū)域。體系完善：標準引領(lǐng)，協(xié)同共享。政策標準體系持續(xù)健全。部門協(xié)同深化，生態(tài)環(huán)境部聯(lián)合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等建立數(shù)據(jù)共享機制，全國土壤環(huán)境信息平臺上線，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通共用。土壤環(huán)境監(jiān)測正加速向智能化、數(shù)字化、精細化轉(zhuǎn)型。

二、痛點審視

傳統(tǒng)土壤監(jiān)測如同“盲人摸象”，面臨三大瓶頸：一是效率低、成本高。依賴人工布點、實地采樣、實驗室理化分析，周期長達數(shù)周甚至數(shù)月，點位覆蓋有限、代表性不足，大規(guī)模詳查投入巨大。二是數(shù)據(jù)孤島、時效性差。監(jiān)測數(shù)據(jù)分散、靜態(tài)滯后，無法捕捉土壤污染動態(tài)遷移，突發(fā)污染難以預警。三是研判粗放、精準度不足。海量光譜、理化數(shù)據(jù)躺在那里，難以快速挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)律。過度依賴人工經(jīng)驗，多源數(shù)據(jù)難以深度融合，對隱蔽性污染、復合污染識別準確率低，無法滿足精細化風險管控需求。

隨著HJ 166-2026《土壤環(huán)境監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》升級為強制性標準，“十五五”土壤環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)密度提升，以及《生態(tài)環(huán)境法典》實施，傳統(tǒng)模式已難以為繼。AI技術(shù)的深度融合，成為破解痛點的必然選擇，推動土壤監(jiān)測邁向“智慧感知、智能分析、精準決策”的全新階段。

三、AI賦能路徑

當前，AI深度嵌入土壤環(huán)境監(jiān)測全鏈條，形成三大核心技術(shù)突破：

（一）全域立體感知：構(gòu)建“天空地”智能監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)

衛(wèi)星遙感+AI反演（給大地做“CT”掃描）：融合多源衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)，通過深度學習卷積網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)土壤有機質(zhì)、重金屬、水分等關(guān)鍵指標10-15米高分辨率反演，覆蓋范圍從千米級提升至田塊尺度，效率提升數(shù)十倍。變革意義：從“以點代面”變?yōu)椤坝擅婕包c”，讓違規(guī)排污和土地退化無處遁形。智能傳感+邊緣計算“（讓傳感器長出“大腦”）：傳統(tǒng)離子選擇性電極受干擾大。AI多模態(tài)校正模型：將原位監(jiān)測精度提升至實驗室級。邊緣計算節(jié)點：在田間地頭直接進行數(shù)據(jù)清洗與異常剔除，只上傳“有價值的變化”，節(jié)省90%的傳輸能耗。無人機+智能采樣：AI優(yōu)化采樣路徑，強化學習算法減少40%采樣點數(shù)量，同時保障評估可靠性；無人機搭載高光譜設(shè)備，快速定位污染邊界，實現(xiàn)厘米級精準布點。

（二）數(shù)據(jù)智能融合：打通多源信息“孤島”

AI構(gòu)建土壤環(huán)境知識圖譜與時空融合模型（不僅知道“病了”，還找出“誰下的毒”），國內(nèi)土壤污染溯源AI建模常用12類數(shù)據(jù)維度：氣象、地形地貌、水文水力、土壤理化、離子化學、地質(zhì)背景、污染源、土地利用、空間分布、時間序列、傳輸遷移、人為活動，精準鎖定污染源貢獻率。南方某電子拆解園區(qū)，污染源追溯準確率提升至76%。

（三）智能研判預警：實現(xiàn)污染“早發(fā)現(xiàn)、早預警”

污染智能識別：機器學習模型訓練海量樣本，重金屬、有機污染物識別精度近90%，快速鎖定污染“病灶”。風險動態(tài)評估：AI自動計算土壤質(zhì)量指數(shù)，動態(tài)調(diào)整20余項指標權(quán)重，適配耕地、建設(shè)用地等不同場景。突發(fā)污染預警：LSTM時序算法分析數(shù)據(jù)異動，提前3-7天預判干旱、污染擴散風險，自動觸發(fā)預警指令。

四、未來展望

AI+土壤環(huán)境監(jiān)測正走向系統(tǒng)性變革，未來將呈現(xiàn)五大核心趨勢：

（一）空天地一體化與全域動態(tài)感知

衛(wèi)星遙感、無人機高光譜、地面物聯(lián)網(wǎng)、地下光纖傳感“四維組網(wǎng)”，AI 融合多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)從區(qū)域宏觀到地塊微觀、從表層到深層的全天候、無死角監(jiān)測。從“定期抽檢”轉(zhuǎn)向?qū)崟r動態(tài)追蹤，快速捕捉污染擴散、墑情劇變、肥力退化。

（二）主動預警與風險推演

AI大模型基于時序數(shù)據(jù)、氣象、地形、歷史污染，構(gòu)建土壤健康預測模型。提前3—12個月預警重金屬累積、鹽堿化、面源污染風險；生成污染熱力圖與溯源路徑，變“被動治理”為主動防控。

（三）數(shù)字孿生與智能決策閉環(huán)

建立土壤數(shù)字孿生體：AI還原土壤結(jié)構(gòu)、水分運移、污染物遷移，形成“虛擬鏡像”。支持模擬修復、方案比選、效果評估；形成“感知—分析—決策—執(zhí)行—反饋”全閉環(huán)，AI自動生成精準治理方案。縣域/鄉(xiāng)鎮(zhèn)級智慧監(jiān)測平臺普及，讓AI技術(shù)普惠中小農(nóng)戶與基層監(jiān)管。

（四）多要素與分子級精準診斷

從pH、氮磷鉀擴展到重金屬、有機物、微塑料、微生物、碳庫。AI+光譜/質(zhì)譜/生物傳感，實現(xiàn)快速、無損、多指標同步檢測；向污染物形態(tài)、生物有效性深度解析，支撐健康與安全雙重評價。

（五）數(shù)據(jù)共治與產(chǎn)業(yè)生態(tài)成熟

統(tǒng)一土壤大數(shù)據(jù)平臺打通數(shù)據(jù)壁壘，AI模型共建共享；“硬件+軟件+數(shù)據(jù)服務”商業(yè)模式成熟；監(jiān)測—評估—修復—監(jiān)管全鏈條智能化；并與碳匯計量、綠色金融、農(nóng)產(chǎn)品溯源深度融合。

總體方向：從“數(shù)據(jù)采集”到“知識發(fā)現(xiàn)”，從“人工判斷”到“AI自主決策”，全面提升效率、精度、覆蓋度，支撐耕地保護、地塊污染管控、生態(tài)修復、低碳農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

各位同仁，AI+土壤環(huán)境監(jiān)測是守護土壤健康、保障糧食與人居安全的剛需變革。讓每一寸土壤擁有“數(shù)字身份證”，從“看得見”到“看得準、看得全、看得透”，從“人工判斷”到“智能智治”。過去我們依賴“鐵鍬、烘箱、天平”守護土壤。未來期待我們攜手推動AI技術(shù)與土壤監(jiān)測深度融合，強化產(chǎn)學研協(xié)同，加快成果落地，為建設(shè)美麗中國貢獻力量！

提供環(huán)境新聞線索

環(huán)境新聞線索征集