人工智能在环境科学领域应用研究进展

环境科学是一个涉及大气-水-土壤-生态系统的多尺度交叉学科，其核心目的是认识环境演变规律提出有效的保护和管理对策。但是，传统的环境研究方法在数据规模大、变量多、预测精度不高等方面存在诸多不足[1]。近年来，人工智能技术的快速发展为解决这些挑战提供了新的可能性，在数据处理、模式识别、预测等领域具有重要应用价值。例如，卷积神经网络（CNN）可用于遥感影像的自动分类和目标检测，长短期记忆网络（LSTM）适用于时间序列数据的预测，强化学习（RL）可优化环境管理决策，这些技术已被广泛应用于空气质量预测、水质监测、生态保护、气候变化建模等领域，并取得显著成效。本文旨在综述人工智能在环境科学中的最新应用进展，为后续研究提供参考。

1、人工智能在环境监测中的应用

近年来，随着人工智能在环境监测中的广泛应用，尤其是在遥感和卫星图像分析等领域，已有了长足发展。传统的环境监测手段以人工解译为主，不但效率低，还不能满足海量数据的处理要求。随着深度学习的飞速发展，基于U-Net， ResNet， YOLO 等高级算法的出现，将极大地改善这一现状。其以卷积神经网络（CNN）为核心，对城市扩张、森林退化、耕地变化等进行自动识别，准确率高达 90%以上。在灾害监控方面，将人工智能与 SAR 相结合，发挥其特有优势，能够对洪涝、火灾、地震等自然灾害进行快速、精确探测，为灾后重建和救灾工作提供重要的数据支撑。同时，以深度学习为基础的遥感数据处理技术，在极大程度上可提高监测的效率和准确性，实现环境监测由定性向定量和智能化方向发展，从而突破传统方法在复杂背景下的不足，为环境监测提供更为全面和客观的数据支持。通过对算法的不断优化与运算能力的提高，人工智能技术在环境监测领域的应用日益广泛，已从宏观生态监测到微观环境因子解析等多个方面展现出巨大的应用潜力。

2、人工智能在污染预测与管理中的应用

传统空气质量预测模型如WRF-Chem 虽然具有较高的预测精度，但其庞大的计算成本限制实际应用效果。而以机器学习为代表的时间序列预测模型，如 LSTM、 Transformer 等，在大气细颗粒物（PM2.5、 NO₂ ）等短时间内的预报准确率已经超过传统的统计学方法[2]。利用图神经网络（GNN）技术，对污染物在大气中的迁移过程进行研究，可以为准确制定减排措施提供科学依据。在水环境监测领域，CNN-LSTM 混合模型具有较强的预报能力，对重金属 Pb、 Cd 等重金属的预报精度可达 85% 以上，对水体污染风险进行预警。在土壤污染研究中，利用随机森林、贝叶斯网络等方法，可以更准确地评价农田土壤中农药残留的风险，极大地提升污染预报的时效性与精度，并形成从污染监测-风险评价-治理决策的一整套技术链。通过融合多源大数据与先进的算法，人工智能驱动了由单指标分析到多因素的联合预报，由静态评价提升到动态的警，为环保部门提供更加智能化、精细化的决策支撑。

3、人工智能在生态保护与生物多样性研究中的应用

在物种保护领域，以卷积神经网络为代表的机器学习方法，可以有效地处理由摄像机捕捉到的大量影像数据，从而实现雪豹、穿山甲等濒危动物的自动识别和跟踪，提高对濒危动物的监测效率和精度。同时，将增强学习算法引入到生境评价中，为自然保护区的生态保育提供新思路；通过对多维度环境要素及物种分布信息的分析，实现对自然保护区的合理布局，提升自然保护区的生态效益。在海洋生态环境监测领域，利用人工智能和无人机遥感相结合的方法，对珊瑚礁的健康状态进行自动评价，并对高精度的珊瑚白化进行精确识别，为珊瑚礁的保育工作提供理论基础。面对日趋严重的非法捕捞形势，人工智也能通过对卫星遥感信息进行分析，实现对可疑渔船的运动轨迹的自动识别，为海事执法机构提供实时、可信的情报支撑。利用人工智能技术，将从物种识别、生境评价到保护决策等多个层面突破传统生态监测手段的高成本和低效率难题。近年来，随着深度学习算法的发展以及多源数据的深度融合，人工智能正逐步实现由经验驱动到数据驱动、由被动应对转向主动防范的转变，为全球生物多样性保育提供强大的技术支持。

4、人工智能在气候变化研究中的应用

在气候变化预测中，传统的气候预估手段以数值模拟与统计模式为主，具有较强的预报能力，但也有明显局限性。例如，以欧洲中尺度天气预报中心（ECMWF）为代表的多模式，其对初值的敏感性非常高，即使是很小的误差也会造成很大的影响。另外，对于诸如台风路径突然变化、长时间持续干旱等复杂的天气现象，传统的方法很难同时满足时效性和精度要求。尽管统计模式具有很高的计算效率，但是它很难刻画出气候系统的复杂非线性关系，特别是对极端天气的预报能力不强。而将人工智能技术运用于全球气候变化的研究中，更是对人类认识和响应气候变化的能力产生空前影响。在极端天气预报方面，图神经网络（GNN）可以更快速、更精确地预报台风路径，为我国的防灾减灾工作赢得宝贵的时间，同时也可以对长时期的气候资料进行分析，并对未来的旱灾发展趋势进行预估，从而为我国的水资源管理、农业生产计划等提供科学依据。在碳循环和碳中性研究领域，将人工智能和卫星遥感相结合，对全球碳排放进行精确监测，并对Sentinel-5P 等卫星资料进行分析，识别出我国CO2 排放的热点地区，为未来的气候政策制定提供科学依据[3]。同时，将增强学习算法引入到碳捕获优化中，还能为全球气候变化提供一种新的思路，并通过模拟不同经营方式下的碳固定效应，实现最优碳固定，从而大幅提高天然生态系统碳中和能力。由此可见，利用人工智能技术，将在很大程度上解决现有气候模式计算复杂度高、时效性差的问题，形成从“气候监测-趋势预测-响应”的完整技术链。人工智能通过融合多源气象信息与高级算法，促进了气候变化研究由宏观趋势解析到微观机理解析，由单因子预报扩展到系统耦合模拟，为全球气候治理提供智能化、精准化的决策支持。在日后实践中，应对算法模型不断优化，促进多学科的交叉融合，以更好地发挥人工智能应对气候变化的潜能。

5、结论

综上所述，人工智能在环境科学中的应用已取得显著进展，从污染预测到生态保护，从气候变化研究到环境管理决策，AI 技术正在改变传统环境研究模式。机器学习与深度学习的引入，使得环境数据的处理更加高效，预测模型更加精准，为全球可持续发展提供了新的技术支撑。未来，随着多模态数据融合、边缘计算和可解释 AI 的发展，人工智能在环境科学中的应用将更加深入，为应对气候变化、保护生态系统和优化环境政策提供更强大的支持。

参考文献

[1] 劳佳怡，王小燕，施博，等. 人工智能在环境科学领域应用研究进展[J]. 自然杂志，2024，46（4）：271-280.

[2] 梁常德，尹民，胡清，等. 人工智能技术在大气环境领域的应用[J]. 环境工程，2025，43（4）：98-109.

[3] 齐剑川，史文杰，徐常青，等. 生成式人工智能在环境工程中的应用前瞻[J]. 环境工程学报，2024，18（9）：2375-2380.