赤水河流域云南段智慧监管平台下的风险识别与绿色治理研究

摘要：本研究针对赤水河流域云南段生态环境保护的现实需求，构建了基于多源数据融合的智慧监管平台。通过整合水质监测、生态健康评估和污染源解析等多维度数据，建立了“监测 -分析- 治理”一体化的技术体系。研究创新性地采用LSTM（长短期记忆网络）与PMF（正定矩阵因子分解）联动模型，显著提升了流域环境风险识别能力；同时开展生态产品价值（GEP）核算，形成了经济补偿与环境修复联动的综合治理策略。研究成果为长江上游流域生态治理提供了可复制的技术路径和管理范式，实现了从被动应急向主动调控的治理模式转变。平台的应用有效提升了污染源识别精度，优化了风险应急响应机制，为流域绿色可持续发展提供了科学支撑。

Abstract ：This study addresses the ecological protection needs of the Yunnan section of the Chishui River Basin by constructing a smart supervision platform based on multi-source data integration. By combining water quality monitoring， ecological health assessment， and pollution source analysis， an integrated “monitoringanalysis-governance”technical system was established. The research innovatively adopts a coupled LSTM （Long Short-Term Memory） and PMF （Positive Matrix Factorization） model， significantly improving watershed environmental risk identification capabilities. Simultaneously， Gross Ecosystem Product （GEP） accounting was conducted to develop comprehensive governance strategies linking economic compensation with environmental restoration. The research outcomes provide replicable technical pathways and management paradigms for ecological governance in the upper Yangtze River basin， achieving a transition from passive emergency response to proactive regulation. The platform application effectively enhances pollution source identification accuracy and optimizes risk emergency response mechanisms， providing scientific support for watershed green sustainable development.

关键词：赤水河流域；智慧监管；风险识别；绿色治理；生态产品价值（GEP）

【Keywords】 Chishui River Basin; smart supervision; risk identification; green governance; Gross Ecosystem Product

1、引言

赤水河作为长江上游唯一没有修建干流大坝并保持自然流态的一级支流，生态环境保护和治理是实现区域可持续发展的关键。云南省生态环境科学研究院基于“三水”数据融合，研发了赤水河流域（云南段）生态环境智慧响应系统，利用流域“三水”数据及不确定性分析技术，完成了该流域生态环境模型的应用验证。[1]

近年流域工业化进程加速导致水环境复合污染、生物多样性锐减等突出问题[2]。传统分段式管理模式在应对系统性环境风险时存在明显局限，难以实现对流域生态环境的全面、有效监管。《赤水河（云南段）水环境综合治理规划（2023—2035年）》提出智慧水务管控规划，包括感知体系、数据中心基础设施建设等任务措施，旨在推动流域智能化管理[3]。随着大数据、云计算、物联网等技术的发展，赤水河流域云南段的智慧监管平台建设成为可能，为流域综合治理提供了新路径。然而，当前实践仍面临两大瓶颈：其一，风险识别维度单一。现有平台如长江“智慧水管家”聚焦水质实时监控，欧盟多瑙河数字平台主攻水文数据共享，却鲜少融合“水环境- 水生态- 人类活动”多源数据，导致风险溯源精度不足[4] ；其二，治理目标失衡。多数平台侧重污染应急管控，忽视生态保护与绿色发展的长效协同机制，制约流域可持续发展 [5]。

针对上述问题，本研究提出两大科学命题：

（1）如何突破多源异构数据壁垒，通过多模型集成（如 LSTM - PMF 联动）实现流域多维度风险精准识别？

（2）如何依托智慧监管平台，构建生态保护与经济发展的动态平衡范式，推动绿色治理从“被动应急”向“主动调控”转型？

2、赤水河流域云南段智慧监管平台概述

2.1 生态环境现状剖析

赤水河流域云南段地形复杂，气候多样，孕育丰富生物多样性。然而，近年来工业化、城镇化与农业面源污染致使河流水质波动，部分河段氮磷超标，威胁水生态安全 [6] ；栖息地破坏引发生物群落结构失衡，鱼类资源量减少 [4] ；硫磺矿开采历史遗留污染隐患，土壤与地下水生态受损，生态系统服务功能削弱，亟待精准修复与管控。

2.2 平台架构与功能模块

赤水河流域云南段智慧监管平台架构围绕流域绿色高质量发展的目标，从基础到应用，层层递进，形成一个完整且功能强大的体系（见图 1）。整个智慧监管平台架构紧密围绕赤水河流域云南段的生态保护和绿色发展需求，综合运用多种技术和手段，实现对流域的全面监测、精准分析、科学决策和有效治理，最终促进流域绿色高质量发展。

基础软硬件环境层：这是整个平台运行的基石，提供了必要的硬件和软件支撑。包括GPU1，用于加速数据处理和模型运算；数据库用于存储海量的监测和分析数据。软件上涵盖操作系统，为平台运行提供基本环境；应用服务器中间件，保障不同应用之间的信息交互和协同工作；同时还配备了CUDA2 以及torch3 等算法依赖环境，方便各类复杂模型的开发与运行。

多源异构数据融合层：该层负责采集、集成、关联和整合多种来源、不同结构的数据。包括人类活动风险遥感监测数据，用于捕捉人类活动对流域的影响；水质遥感监测和自动监控数据，实时掌握水质动态；地下水监测、水资源监测数据，了解地下水资源状况；水系、岸线等基础地理信息数据，为空间分析提供基础；土地利用类型、生物多样性监测数据，反映流域的生态本底情况。通过对这些多源异构数据的融合，为后续的分析和应用提供全面、准确的数据基础。

模型集成开发层：此层集成了多个关键模型，用于深入分析和预测流域相关情况。例如XGBoost4 水质预测模型，能够对水质变化进行精准预测；基于深度学习的人类活动风险识别模型，可智能识别各类人类活动带来的风险；自然村分类治理模型，为农村地区的精准治理提供依据；面源污染负荷模型，量化面源污染的程度和分布；GEP5 模型用于准确计算生态产品价值；流域规划模拟模型，辅助制定科学合理的流域治理规划；鱼类完整性评价模型，评估水生态系统的健康程度；土地利用类型预测模型，对土地利用变化趋势进行预估。这些模型相互配合，为智慧监管和绿色治理提供强大的技术支持。

智慧监管应用层：六大功能模块（生态监测、形势分析、绿色发展、风险识别、绿色治理、GEP）实现全流程管理。

生态监测：通过一张图叠加展示分析水环境、水生态、水资源、水污染等信息，让管理者能够直观、全面地了解流域生态现状，便于及时发现问题。

形势分析：准确研判环境变化形势，涵盖水环境、水生态、水资源、水污染等多个方面，为制定科学的决策提供依据。

绿色发展：对流域未来绿色发展进行科学调控，包括流域治理规划模拟、土地利用分类模拟等，探索可持续的发展路径。

风险识别：动态监测分析识别水环境质量风险、水污染风险、水生态健康风险、硫磺矿污染风险以及人类活动风险等，提前预警潜在风险，采取应对措施。

绿色治理：提供绿色治理工程综合分析展示，涉及栖息地修复、山地面源污染防治、硫磺矿区治理、农村水资源活化利用、生态产品提质增效、自然治理、人类活动治理等多个方面，助力实现流域的绿色治理目标。

GEP ：准确计算生态产品价值，通过 GEP 分析和展示，以及生态产品开发适应性评价和价值转化，推动生态价值的实现和生态经济的发展。

2.3 数据来源与处理流

2.3.1 数据来源

人类活动风险监测：借助高分辨率卫星影像与无人机低空遥感，结合深度学习目标检测算法，对采石场、建设用地扩张等人类活动进行监测，获取人类活动风险数据。在监测过程中，利用卫星影像的宏观覆盖优势，结合无人机的灵活机动性，能够对人类活动进行全方位、多层次的监测，确保数据的准确性和及时性。

水质相关监测：通过在流域内设置的水质监测站点以及水质遥感监测设备，获取地表水的水质数据；同时，对污染源进行自动监控，掌握工业、生活等污染源的排放数据；另外，还有地下水监测数据，全面了解流域水质状况。为了确保水质数据的可靠性，定期对监测设备进行校准和维护，同时采用多种监测方法相互验证。

地理与生态信息：采集水系、岸线等基础地理信息数据，明确流域地理特征；监测土地利用类型，掌握土地使用动态；开展生物多样性监测，了解生态系统的物种构成；进行水资源监测，把握水资源的数量与质量情况。

2.3.2 数据处理流程

数据采集与集成：借助各类传感器、监测设备以及遥感技术，将不同来源、不同格式的多源异构数据进行收集。之后，通过数据集成技术，将这些分散的数据整合到统一的数据平台中，形成一个综合性的数据集。在数据采集过程中，注重数据的规范性和一致性，制定统一的数据采集标准和格式，确保数据能够顺利集成。

数据关联与整合：对集成后的数据进行关联分析，例如将人类活动数据与水质数据、生态数据进行关联，找出它们之间的潜在联系和影响机制。然后，进一步整合数据，消除数据中的冗余和矛盾信息，提高数据的质量和一致性。运用数据挖掘技术，深入分析数据之间的内在关联，为后续的模型运算提供高质量的数据支持。

模型运算与分析：将处理好的数据输入到模型集成开发层中的各类模型，如 XGBoost水质预测模型、基于深度学习的人类活动风险识别模型等。利用这些模型对数据进行深入分析和运算，挖掘数据背后的规律和趋势，实现对流域环境变化、风险因素等的精准预测和评估。在模型运算过程中，不断优化模型参数，提高模型的准确性和可靠性。

结果展示与应用：将模型分析的结果以直观的形式展示在智慧监管应用层，如通过一张图叠加展示生态监测信息，以可视化图表呈现形势分析结果等。这些结果为流域的绿色发展规划、风险识别防控、绿色治理决策等提供科学依据，助力实现流域的绿色高质量发展。为了方便管理者理解和使用，采用简洁明了的可视化设计，同时提供详细的数据解读和分析报告。

3、风险识别体系构建与分析

3.1 水环境质量风险评估

研究依托国家、省、市三级控制断面的水质监测数据，系统评估水环境质量风险，运用统计分析与水质指数法，深度剖析劣 V 类、不达标、恶化断面时空分布规律。以时间序列挖掘水质长期趋势，空间插值呈现区域差异，结合流域水文地貌与污染源分布，尝试通过多源数据关联锁定潜在风险高发区，如化工园区周边或人口密集城镇下游断面，为水质靶向治理锚定方向。

3.2 水质风险预测模型优化

在现有预测模型基础上，引入机器学习算法（如 LSTM、RF）构建水质预测模型，理论上可通过挖掘气象、水文、水质数据的非线性关系，结合动态污染源信息，探索提升预测精度的可行性。多模型集成设计可模拟不同情景，但需进一步通过历史数据回溯验证模型可靠性。多模型集成模拟不同情景下水质演变，回溯验证与滚动预测结合，实时校准模型参数，精准预报清水铺断面关键水质指标，成为污染应急与水资源调配前置决策窗口。

3.3 水污染负荷精准核算与源解析

细分 27 个子流域污染负荷核算，综合排污系数法与实测数据校正，精确量化点源（工业、城镇污水）、面源（农业、农村生活）污染贡献。借助源解析模型（如正定矩阵因子分解PMF1、化学质量平衡CMB2）追踪污染物来源，明确各污染源时空排放特征与传输路径，绘制污染负荷“指纹图谱”，支撑污染治理精准施策，从源头削减污染负荷。

3.4 水生态风险综合评价

鱼类完整性评价拓展至多元生物指标体系，纳入浮游生物、底栖生物多样性及生态系统功能指标，结合栖息地质量评估（如河道形态、水生植被覆盖），构建水生态风险综合评价模型。地理信息技术可视化生态风险空间格局，依风险等级划分核心保护区、生态修复区与缓冲区，为生态修复工程布局提供科学指引，守护流域生物多样性。

3.5 硫磺矿污染风险管控

针对硫磺矿区，地质勘查与污染监测数据融合构建 3D 污染模型，模拟地下水污染扩散轨迹与浓度时空变化。风险评估综合考虑污染物毒性、迁移性与暴露途径，量化生态与健康风险，依风险等级制定分区管控策略，从污染源头防控、污染羽拦截到末端修复，全流程降低硫磺矿污染风险，守护地下水生态安全。

3.6 人类活动风险智能识别与监测

卫星遥感与无人机影像智能解译识别采石场、居民地、工矿用地动态变化，结合地理信息系统空间分析与社会经济数据，评估土地利用变更生态影响。构建人类活动风险指数模型，实时监测风险源扩张与生态干扰，预警潜在生态破坏，为土地规划与生态保护红线划定提供动态依据，协调人类发展与生态保护。

3.7 污染源风险动态管理

污染源企业与污水处理厂信息库实时更新，物联网技术在线监测废水流量、污染物浓度，结合生产工艺与环境管理数据评估污染排放风险。大数据分析挖掘排放异常波动，溯源污染环节，辅助监管执法精准发力，督促企业清洁生产与达标排放，筑牢污染排放防线。

4、绿色治理路径探索与实践

4.1 栖息地修复工程成效提升

栖息地修复示范工程聚焦生态水文过程恢复与生物栖息地优化，借鉴国际河流修复经验，创新修复技术组合。如生态护坡结合水生植物群落构建稳固河岸、净化水体；深潭浅滩再造重塑河流地貌多样性，提升生境异质性。修复工程实施后，计划通过定期鱼类种群调查、底栖生物采样等监测手段评估响应，结合平台生态数据动态调整修复方案，具体效果需在后续研究中持续跟踪。打造生态廊道示范样本，促进生物群落自然恢复与生态系统稳定。

4.2 硫磺矿区生态修复创新技术集成

硫磺矿区治理融合绿色材料研发与生态工程技术创新，研发高效吸附、降解功能材料修复土壤与地下水污染；植被修复筛选适生植物构建先锋群落，结合微生物强化修复提升修复效率。生态系统功能监测评估修复效果，构建生态修复效益评估体系，量化生态、经济、社会效益，为矿区生态重建提供可持续技术范式，推动矿业绿色转型。

4.3 山地面源污染防治体系完善

山地面源污染防治以小流域为单元，等高反坡阶措施优化升级，联合生态沟渠、植被缓冲带构建面源污染拦截网络。基于长期径流小区观测数据与模型模拟，精准调控农业施肥、灌溉策略，推广绿色农业技术集成示范，实现面源污染源头减量、过程阻断与末端净化，保障农业生态安全与农产品质量提升。

4.4 农村生活污水资源化利用模式推广

农村生活污水治理因地制宜创新模式，集中处理模式强化预处理工艺提升处理效率、拓展污水回用途径（如景观用水、养殖补水）；分散处理模式研发高效小型处理设备，结合农户庭院生态系统实现污水就地消纳与资源化。智慧平台远程监控运维，保障处理设施稳定运行，提升农村水环境质量，助力乡村生态振兴。

4.5 生态产品价值实现机制创新

生态产品提质增效示范工程挖掘生态系统服务价值，构建生态产品价值核算体系，涵盖水源涵养、土壤保持、生物多样性保护等功能价值评估。创新生态补偿、绿色金融、生态市场交易机制，如生态补偿基金激励生态保护行为、绿色信贷扶持生态产业发展、生态产品认证促进价值实现，激活生态资源经济潜能，推动生态与经济良性循环。

4.6 自然村分类治理智慧化方案实施

自然村分类治理模型深度融合大数据与人工智能技术，机器学习算法挖掘海量村庄数据特征，精准预测用水排水、智能规划污水治理。模型迭代学习优化参数，适应村庄发展动态变化；智慧平台可视化呈现治理方案，辅助基层管理决策，提升农村污水治理效率与覆盖率，补齐乡村环境治理短板。

5、智慧监管驱动风险防控与绿色治理协同发展

5.1 数据共享与决策支持系统构建

智慧监管平台打造统一数据共享门户，通过数据共享门户，环保部门可获取水利部门的水文数据，分析河流流量变化对污染物扩散的影响；农业部门能共享环保部门的水质监测数据，合理调整农业种植结构，减少面源污染。利用贝叶斯网络风险评估模型，综合考虑多种风险因素，对流域内某一区域的水环境风险进行评估，提前发出风险预警。多目标优化治理决策模型则根据不同的治理目标，如水质改善、生态修复、经济成本控制等，为管理者提供多种治理方案，并通过模拟预测评估各方案的实施效果，帮助管理者选择最优方案，实现生态管理的智慧化转型。

5.2 生态环境监测网络优化与智能预警机制

基于风险识别与治理需求优化监测网络布局，传感器技术与卫星遥感协同监测关键生态参数，实现全流域无缝覆盖、高频动态监测。智能预警系统融合阈值预警、趋势预测与机器学习异常检测算法，实时监测风险演变，分级发布预警信息，触发应急响应预案，确保生态风险早发现、早处置，守护流域生态安全底线。

5.3 绿色治理工程全过程智慧管理

绿色治理工程植入物联网、BIM3、GIS4 技术，实现项目规划、建设、运维全生命周期数字化管理。工程进度实时跟踪、质量智能监控、效果动态评估反馈，优化资源配置与施工工艺；生态资产数字化管理系统构建，量化治理工程生态资产增值，为绿色金融与生态补偿提供精准数据支撑，提升绿色治理效能与可持续性。

6、结论与展望

赤水河流域云南段的智慧监管平台为流域的生态环境管理提供了重要的技术支持。通过平台的应用，可以有效识别生态风险并推进绿色治理。本研究提出的多模型集成机制在技术设计上具备效率提升潜力，但其实际效能需通过后续污染事件案例的模拟推演与实地验证。下一步将继续开展平台全流程压力测试，量化风险识别响应时效，为跨区域协作机制优化提供实证依据。

在未来的研究与实践中，应进一步深化多源数据融合与分析技术，提高风险识别的精度和广度。持续优化各类模型，增强其对复杂生态环境变化的适应性和预测能力。加强与周边区域的合作，建立跨区域的生态环境监测、风险防控与治理协同机制，共同守护长江上游生态屏障。同时，探索将区块链技术应用于数据管理与共享，保障数据安全与可信度。随着技术的不断进步和实践经验的积累，赤水河流域云南段智慧监管平台将在生态保护与绿色发展中发挥更大的作用。

参考文献：

[1] 云南省生态环境科学研究院. 2023 年度部门决算报告

[2] 王晓东 ， 李文鹏 . 长江流域生态环境现状与挑战 [J]. 生态学报 ， 2020， 40（5）：1234 - 1245.

[3] 云南省发改委. 赤水河流域保护治理与绿色高质量发展规划

[4] 李华， 王晓明. 智慧水管家在长江流域的应用与挑战[J]. 水利水电技术， 2022，53（4）： 567 - 578.

[5] 张晓明 ， 李强 . 流域治理中的生态与经济协同机制研究 [J]. 生态经济 ， 2021，37（6）： 789 - 800.

[6] 陈伟 ， 王芳 . 工业化对赤水河流域水质的影响 [J]. 环境科学学报 ， 2020，40（8）： 901 - 912

作者简介：

董庆琪，男，云南人，共青团员，现任职高级项目经理。自 2014 年起开展生态环境信息化相关工作，曾主导或参与建设云南省“智慧环保”一期、云南省抚仙湖水体数字孪生构建及模型反演应用、云南省“智慧九湖”业务系统、大理市洱海流域截污治污综合管理平台等生态环境保护治理信息化项目，具有丰富的生态环境信息化建设经验，擅长进行生态环境信息化业务构建与应用创新、地理信息模型应用创新、大场景数字孪生应用创新等。

高磊，男，云南人，中共党员，正高级工程师，现任职三级正职管理人员。长期从事测绘地理信息研究、数字城市及规划电子政务开发应用，具有较强的项目管理和科研开发组织能力。工作期间参与或主导市多个重点信息化项目建设，解决了数字城市建设和规划信息化发展中的一些重大技术问题，达到了国内先进水平，为“数字”和“智慧规划”发展作出了突出贡献。获得过住建部科技示范项目推广、中国城市规划协会优秀工程一等奖、云南省科技进步奖三等奖等 20 余个奖项；参加了国家行业技术规范编制、公开发表论文10 余篇；多次获得“市信息化先进个人”奖励，是“市有突出贡献专业技术人才”。近年积极拓展智慧城市、时空大数据、智慧环保、智慧农业、数字文旅、卫星应用等数字经济领域项目并取得显著成效。

杨皓然，男，云南大理人，共青团员，高级网络信息安全工程师，现任职高级项目经理，近年来参与或主导云南省域 1：2000 高清正射影像及业务应用、官渡区城市大脑数字孪生底板及应用、云南省“智慧环保”空间信息平台、云南省“智慧烟草”等地理信息重点项目建设，具备丰富的地理信息项目管理、集成实施、安全防护及应用创新经验。

杨成琛，男，云南人，中共党员，美国罗切斯特理工学院计算机理学硕士，现任职技术总监。毕业后供职于奇虎 360 公司长期进行软件工程研发与技术壁垒突破，擅长进行大型软件及计算模型的技术架构设计、开发及项目管理。2021 年回到云南后参与智慧官渡、洱海流域截污治污综合管理平台、医保云等多个大型信息化集成项目负责系统架构设计，目前涉及的大型系统均稳定运行并获得多个国家、省、市级奖项。