AI如何赋能防灾减灾与生态环境保护？来看浙江工业大学的成果！

在极端天气频发、生态环境问题日益严峻的当下，人工智能（AI）凭借强大的数据处理与智能分析能力，正悄然重塑防灾减灾和生态环境保护的格局。从精准预测灾害风险，到实时监测生态变化，AI技术展现出巨大的应用潜力。

浙江工业大学水工程与应急技术中心自主研发了“浙里练” 应急演练数字化平台，将AI引入应对灾害与保护生态环境中来。那么，在防灾减灾和生态环境保护工作中，AI如何发挥作用？在相关领域应用AI还面临哪些挑战与机遇？带着这些问题，本报记者专访了浙江工业大学副教授曹飞凤，深入探讨AI在防灾减灾和生态环境保护中的应用与未来。

中国环境报：如何看待AI在防灾减灾和生态环境保护领域的应用前景？浙江工业大学在AI应用于防灾减灾和生态环境保护领域方面有哪些创新成果？

曹飞凤：AI 通过多源数据融合与智能算法，推动防灾减灾和生态环境保护从 “被动响应”转向“主动防御”。其前景聚焦于三方面：一是技术突破实现灾害链动态推演与精准预警；二是赋能监测、响应、评估全流程智能化与效能提升；三是社会协同促进政策优化与公众防灾意识提升。

在防灾减灾领域，浙江工业大学水工程与应急技术中心自主研发了“浙里练”应急演练数字化平台，有效利用数字化模型、三维仿真技术，构建了可视化演练方案，集成应用配置端、主持端、角色端，通过上下联动、左右协同、分区分类、分级分步智慧化导调，实现应急演练多角色参与、多事件组合、全流程评估等功能，大幅提升基层防灾减灾救灾和重大突发公共事件处置保障能力。

在生态环境保护领域，浙江工业大学搭建了首个县域大花园数字化治理平台。此平台以卫星遥感大数据为基础支撑，集成地理信息、地面物联网观测及社会经济统计等多源数据资源，形成“天空地一体化”的空间信息数据资源库，构建生态环保及空间治理协同调度的卫星遥感数字化信息服务体系。

中国环境报：您认为AI技术在提升防灾减灾和生态环境保护能力方面最大的优势是什么？在这些领域应用AI技术面临的主要挑战是什么？如何克服这些挑战？

曹飞凤：AI 技术的核心优势在于通过多源数据融合与动态推演，突破传统防灾模式的时空限制，实现从 “被动救灾” 到 “主动防御” 的跨越。通过实时整合气象、水文、地质等多维数据，构建智能预测模型，可提前预判灾害演变路径，辅助精准决策，显著提升预警时效性与资源调配效率。

当前，AI技术在防灾减灾领域和生态环境保护领域面临的挑战，需要通过跨界融合、政策创新和全球合作推动解决问题。主要挑战包括：一是技术融合难题，AI 与防灾技术融合度低，限制了防灾减灾效能；二是数据治理困境，数据存在隐私保护、安全存储、跨区域跨部门共享困难等问题，影响 AI 技术应用；三是人才储备不足，缺乏既懂 AI 又熟悉防灾减灾的复合型人才，制约技术发展和应用。

克服这些挑战需通过系统性改革，推动AI从单一技术工具向防灾减灾 “智慧生态” 升级。一是推动技术协同创新，建立跨学科研发平台，实现AI与多种技术的融合，构建一体化监测预警网络。例如，利用数字孪生技术整合多源数据，提升防灾系统效能。

二是进行数据治理改革，完善数据共享法规，建立政府与市场共同参与的数据开放机制，利用先进技术保障数据安全。可试点建设跨区域数据共享平台，解决数据孤岛问题。

三是构建人才生态，高校开设相关交叉学科，校企合作培养实战型人才。实施基层技术赋能计划，通过远程培训和工具推广，提升基层技术应用能力，形成协同育人模式。

中国环境报：AI在生态环境监测和保护中的具体应用有哪些？

曹飞凤：人工智能正成为生态环境治理的核心驱动力，其核心应用体现在四大维度：

一是构建多维度监测网络，整合多源数据，形成空天地一体化监测体系，实现对流域水质、土壤污染、生物多样性的全要素动态感知。

二是利用智能模型驱动决策，基于深度学习的模型和系统辅助制定综合治理方案，优化污水处理厂运行，提升资源效率。

三是实现动态预警与精准溯源，实时分析水质变化，预测污染风险；利用图像识别和区块链技术追踪排污行为，支持环境执法数字化。

四是生态修复协同优化，运用强化学习算法设计修复路径，结合数字孪生技术模拟植被恢复，推动生态系统的可持续管理。

中国环境报：AI技术在防灾减灾和生态环境保护领域的应用带来了哪些创新？

曹飞凤：AI 技术在防灾减灾和生态环境保护领域正带来诸多创新变革。在防灾减灾方面，一是AI 通过对海量气象、水文、地质等数据的快速分析，能实现精准预警。比如，利用卫星图像和 AI 算法，可提前识别山体滑坡、泥石流隐患区域，相比传统方式，预警及时性与准确性大幅提升。二是AI能依据历史灾害数据和实时情况，智能模拟灾害发展态势，辅助制定科学应对策略，优化救援资源调配。比如，通过AI算法构建的多模态深度学习模型，可动态推演台风登陆后的风暴潮淹没范围，精准预判高风险区应急物资缺口。

在生态环境保护领域方面，一是在生态监测方面，可以借助图像识别、传感器网络等 AI 技术，实时监测物种动态、植被覆盖变化等。以鸟类监测为例，AI 能通过声音识别不同鸟类，助力生物多样性保护。二是在环境污染治理中，能通过AI技术快速识别污染源，通过分析数据为治理方案提供优化建议，提升治理效率。比如，在长三角化工园区污染监测中，借助红外热成像与气体传感器网络融合分析，3秒内锁定某化工厂苯系物泄漏点，结合气象扩散模型生成分级管控方案，指导无人机集群精准喷洒降解剂。

中国环境报：AI对未来这方面的发展有何影响？

曹飞凤：从防灾减灾角度看，未来 AI 将持续提升灾害预警的精细化与智能化水平。一是随着 5G、物联网技术普及，更多传感器将实时采集环境数据并传输至AI系统，实现对微小灾害迹象的捕捉，如提前预测小型山体崩塌等。二是AI能根据不同区域人口密度、基础设施情况，制定个性化应急疏散方案，提高救援效率。三是AI有望与地理信息系统（GIS）深度融合，构建全球一体化的灾害风险评估与预警网络，为全人类应对自然灾害筑牢安全防线。

生态环境保护方面，AI 将推动生态系统监测的全面覆盖与实时反馈。一是AI与无人机、无人船结合，能对偏远地区、海洋生态环境进行常态化监测。二是AI驱动的环境模拟模型可预测不同生态保护措施实施效果，助力优化政策制定。三是在全球可持续发展进程中，AI 技术将成为协调经济发展与生态保护的关键纽带，通过智能资源管理，实现资源利用最大化与生态破坏最小化，推动人类社会向绿色、可持续方向稳步迈进。

AI技术创新在应急管理政策优化上对政策制定启示重大。一是聚焦数据智能驱动的高风险区域资源精准配置。其海量数据处理能力能让政策制定者依据灾害数据，精准布局应急资源，将资源优先配置到高风险地区。二是强调AI预警推动权责明晰与响应效率提升。AI的实时监测与精准预警，促使政策明确各部门在灾害预警后的快速响应流程与职责，提升应急速度。三是突出AI模型对政策效果的智能评估与动态优化能力。AI模拟评估模型可复盘政策实施效果，助力政策制定者快速识别不足，及时调整完善，全方位提升应急管理政策的科学性与有效性。

中国环境报：未来AI在防灾减灾和生态环境保护领域的发展方向是什么？

曹飞凤：未来AI在防灾减灾与生态环境保护领域将呈现三大发展方向：一是构建智能感知网络体系。例如，基于卫星遥感、物联网传感器等，将实现灾害风险的全天候立体监测，通过深度学习算法可将地震预警时间提前至分钟级。二是发展多模态决策系统。融合地理信息、气象数据和社交媒体信息，构建数字孪生地球模型，实现灾害推演、生态评估与应急决策的智能联动。三是创建生态闭环优化机制。例如，AI技术将深度参与碳足迹追踪、生物多样性保护和污染溯源治理，通过强化学习优化能源结构，利用生成式AI技术设计生态修复方案，推动形成“监测—预警—治理—评估”的智能闭环。

浙江工业大学聚焦AI赋能防灾减灾与生态环境保护，围绕两大方向布局研究计划：一是在防灾减灾领域，深化数字化演练技术。浙江工业大学水工程与应急技术中心将探索将AI、AR、VR以及区块链技术与现有数字化模型和三维仿真技术深度融合。利用AI算法优化场景模拟，使灾害发展态势的模拟更贴合现实；通过 AR/VR 技术为演练参与者提供更沉浸式体验，增强演练的真实感和代入感。

二是在生态环境保护领域，升级智能感知技术。浙江工业大学将突破传统遥感解译依赖人工经验的瓶颈，构建全自动、高精度的AI地物识别体系。通过跨模态遥感影像融合模型，基于Transformer的多源遥感数据特征融合算法，实现复杂地物的智能提取，提高识别精度。