AI+環(huán)境=？

當AI浪潮襲來，學習環(huán)境專業(yè)的我正好有些疑問，于是就想考考它。

我問AI答

“環(huán)境專業(yè)有哪些具有潛力的研究方向？”

AI通過“思考”，給出的答案中出現(xiàn)了不少有趣的詞匯：氣候韌性、工業(yè)共生、景觀生態(tài)、環(huán)境正義、空間環(huán)境科學、暴露組學，等等。

這讓我這個剛剛接觸環(huán)境專業(yè)不久的大學生感覺十分新奇。于是繼續(xù)提問：

“學習環(huán)境專業(yè)，以后可以從事什么樣的工作？”

AI回答：“環(huán)保技術與工程類、環(huán)境咨詢與評估類、政府與公共事業(yè)類、綠色金融與企業(yè)管理類、新興領域與跨行業(yè)機會、科研與教育類”

它不僅列舉出6大類18個方面的工作，而且貼心地提供了技能拓展、證書加持、實習項目3個方面的成長與發(fā)展建議。

AI迅速從海量的數(shù)據(jù)資源中提取有效信息，并深度思考，我禁不住想，“人工智能+環(huán)境”又會碰撞出怎樣的火花？”

課堂里的“AI+環(huán)境”

隨著人工智能技術的升級迭代和深度融入，我發(fā)現(xiàn)，在我日常學習的環(huán)境專業(yè)課程中，已經開始逐漸融入AI相關知識了。從課上老師對AI應用實例的講解，到課下嘗試學習使用大語言模型撰寫研究綜述，我越來越感受到，人工智能技術激發(fā)出了環(huán)境專業(yè)更多的魅力。

AI技術在提升環(huán)境數(shù)據(jù)處理的效率和準確性方面有強大優(yōu)勢。在學習環(huán)境建模仿真和數(shù)據(jù)分析的過程中，AI工具在數(shù)據(jù)的挖掘和分析方面展現(xiàn)出了強大的算力優(yōu)勢。比如在水資源管理的模型構建中，運用記憶網絡通過對降水、徑流、蒸發(fā)等數(shù)據(jù)進行學習訓練，可以更加準確模擬不同天氣條件下的變化情況。對于這樣復雜多變的環(huán)境模型，人工測算構建的數(shù)據(jù)模型可能存在大量簡化假設和經驗參數(shù)，深度學習模型則能夠實現(xiàn)對復雜非線性關系模型的學習和計算，有效提升模型的精確性。

傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測方法一般對于人工采樣和儀器分析有著較大的依賴性，這也限制了監(jiān)測效率和覆蓋范圍。在空氣質量監(jiān)測中，二氧化硫、氮氧化物、顆粒物等污染物成分和濃度的數(shù)據(jù)模型復雜且實時變化，人工分析處理數(shù)據(jù)無法實現(xiàn)空氣質量情況的精準溯源和有效防治，有了AI技術的加持，數(shù)據(jù)處理更加準確高效，能夠實現(xiàn)對空氣質量的變化趨勢進行預測。

在水污染治理中，人工智能可以通過機器學習等方式，對檢測指標實現(xiàn)高精度數(shù)據(jù)分析，從而精準識別、定位污染源，同時，能夠進一步預判污染風險并提出智能決策支持。隨著人工智能的算力提升和模型優(yōu)化，基于環(huán)境監(jiān)測的歷史數(shù)據(jù)分析，也許有一天，我們可以真正實現(xiàn)對環(huán)境污染和自然災害的提前預警，智能形成防治方案。

講座中的“科技守護自然”

AI技術已經深度融入環(huán)境學科的研究和課題，各類學術講座和報告讓我了解到更多“AI+環(huán)境”的研究進展和應用實踐。

現(xiàn)如今，全球變暖、水體富營養(yǎng)化等因素誘發(fā)珊瑚礁退化，深刻影響著海洋環(huán)境的生態(tài)平衡，AI技術的出現(xiàn)引領生態(tài)修復進入智能時代。

研究人員能夠通過數(shù)字技術獲取海洋環(huán)境和珊瑚生長的在線監(jiān)測情況，而水下的視頻數(shù)據(jù)通常依賴研究人員的肉眼識別，視頻數(shù)據(jù)容易受到天氣、水質等外界環(huán)境的干擾，影響鑒定效率。隨著深度學習等AI技術的飛速發(fā)展，各類傳感器采集到的海量數(shù)據(jù)可以通過機器學習算法進行高效處理和實時分析。

在我國福建東山島海域珊瑚保護區(qū)，珊瑚及魚類的智能識別及分析系統(tǒng)可以實現(xiàn)水下視頻數(shù)據(jù)的實時分析處理，形成海量信息庫，原本需要幾天鑒定分析的視頻樣本，短短幾十分鐘就可以完成，有效提升了識別的效率和準確率，從而進一步分析和預測珊瑚礁的變化趨勢，用科技守護自然。

現(xiàn)在，我已對學習計算編程、數(shù)據(jù)分析、機器學習、AI訓練等技能產生濃厚的興趣，也對接下來自己將要去探索和實踐的“AI+環(huán)境”充滿期待。

責任編輯：馬春梅