人工智能（AI）赋能徐州市水域智慧治理的环保实践与挑战

张金瑞

（徐州工业职业技术学院 江苏徐州 221000）

摘要：面对跨域治理碎片化、工业遗产污染深层化及水资源超载三重挑战，徐州市以国家“长江大保护”战略为引领，创新应用人工智能（AI）技术驱动水域智慧治理转型。本研究系统阐述了徐州市AI赋能水域处理的三大核心实践，一是构建全域感知网络。通过空天地一体化监测体系、动态电子围栏及卷积神经网络污染溯源模型，实现省界监测盲区削减47%，污染响应时效缩短62%（8.2小时→3.1小时）；二是革新污水处理工艺。融合声脉冲电凝聚（S-PEC）与贝叶斯优化算法，自适应调控重金属/酚类污染物去除过程，使特征污染物去除率突破95%，并通过强化学习模型动态优化药剂投加，推动污水厂运行从“稳定达标”跃升为“精准降耗增效”；三是突破跨域协同壁垒。基于联邦学习架构实现苏鲁皖豫四省数据主权共享，开发区块链智能合约生态补偿机制，并依托数字孪生流域平台耦合气象-内涝模型，汛期积水点减少62%。未来，AI将深化量子传感靶向修复、联邦学习秒级决策、DAO公众共治等场景应用，推动治理范式从“工程治水”向“人-机-自然共生的智慧生态”进化。徐州实践为全球资源型城市提供了基于技术迭代、制度创新、文明重塑于一体的系统性治理样板。

关键词：徐州市水域治理，人工智能、智慧水域、跨域协同、智慧生态

1 引言

在国家“长江大保护”战略与《长江保护法》刚性约束下，徐州市以“四水统筹”（水安全、水资源、水环境、水生态）为核心，构建了“立法-工程-市场”三位一体的治理体系。通过实施《徐州市骆马湖水环境保护条例》等区域性法规，率先建立苏鲁皖豫“五联机制”（联合监测、执法、应急等），推动跨省界河湖治理从“属地分割”转向“协同共治”。政策驱动下，徐州实现了从“一城煤灰半城土”到“一城青山半城湖”的生态逆转：投资165亿元推进主城区雨污分流，根治奎河400年黑臭历史，建成云龙湖、潘安湖等生态地标，使国考断面优Ⅲ比例提升至97.8%，为工业城市绿色转型提供了“徐州样本”。

尽管徐州在水域治理方面取得了优异的成绩。但是，当前徐州水域治理仍面临三重结构性矛盾。一是，跨域治理碎片化。例如，82%水域属苏鲁皖豫共辖流域（如骆马湖、南四湖），省界监测盲区达47%，污染事件溯源平均耗时32天，行政壁垒导致责任推诿与标准割裂；二是，工业遗产污染深层次化。具体表现为，煤炭产业遗留的重金属/酚类复合污染持续释放，奎河底泥镉含量超标7倍，传统工艺对多环芳烃去除率不足65%；三是，水资源超载危机。人均水资源量仅398m³（全国均值19%），工业用水占比62%，而再生水回用率仅为30%，水资源利用效率低下，亟需进一步提升。

目前，人工智能技术正成为破解上述矛盾的关键路径。徐州通过构建“天地空一体化”智能监测网络（如金龙湖绿网平台），实现污染响应时效从8.2小时缩短至3.1小时；数字孪生流域系统（铜山区试点）耦合气象数据与内涝模型，精准调控泵闸启闭，汛期积水点减少62%，显著提升了城市防洪排涝的能力。

未来需进一步深化AI赋能，联邦学习驱动跨省数据共享，化解“信息孤岛”，实现数据的高效流通和共享。AI从辅助工具渐渐升级为治理系统的核心驱动，未来将推动环境工程学科范式向“数字孪生”转型；在AI的协同治理下，最终将实徐州打造成工业城市样板，实现资源枯竭型城市可通过智慧治水实现生态逆袭。

2 AI赋能徐州水域治理的核心场景与工程实践

2.1 智能监测与污染溯源系统：构建全域感知神经网

徐州通过集成物联网传感器、无人机高光谱扫描及卫星遥感等先进技术，形成了“空天地一体化”监测网络，突破了传统点状监测的局限。在骆马湖等敏感水域，部署了动态电子围栏技术，基于计算机视觉算法实时识别非法排污与藻华异常，并能够及时联动执法平台，实现了对水域环境的实时监控和快速响应。

进一步利用卷积神经网络构建污染物逆向迁移模型，结合水文参数实现污染源的精准定位。该模型能够根据污染物的迁移规律和水文条件，准确推断出污染源的位置，将环境工程中的被动响应转变为主动预警，有效根治了跨域监管盲区与响应滞后的痛点。通过这种智能监测与污染溯源系统，徐州能够及时发现和处理水域污染问题，保障水域生态环境的安全。

2.2 污水处理工艺的AI优化：驱动厂站智慧化运行

针对工业废水重金属/酚类污染物去除的瓶颈问题，徐州创新融合声脉冲电凝聚（S - PEC）与贝叶斯优化算法，自适应匹配最佳脉冲参数以提升絮凝效率。在荆马河污水厂部署强化学习模型，该模型能够根据进水水质的波动动态调节药剂投加量，替代了传统的经验驱动的粗放控制模式，实现了污水处理的精准化和智能化。

同步构建数字孪生厂区，通过机理模型预演工艺调整对出水的影响。数字孪生厂区能够模拟不同工艺参数下的污水处理过程，预测出水水质，为工艺调整提供科学依据，实现污水处理从“稳定达标”到“精准降耗增效”的工程范式跃迁。通过这种 AI 优化的污水处理工艺，徐州能够提高污水处理效率，降低处理成本，减少对环境的污染。

2.3 跨域协同治理的智能决策：重构流域治理生产关系

针对苏鲁皖交界水域行政割裂的难题，徐州设计联邦学习架构实现数据主权保护下的联合建模，如 LSTM水质预测模型。该架构能够在保护各地区数据主权的前提下，实现数据的共享和联合建模，破解了省界数据孤岛导致的预测偏差问题。基于区块链开发智能合约生态补偿机制，依据断面监测数据自动触发跨省赔付，消除了责任推诿现象，提高了跨域治理的积极性和主动性。

在铜山区试点数字孪生流域平台，耦合内涝模型与气象雷达生成淹没热力图，驱动泵闸智能调度。该平台能够实时监测流域内的水位、流量等信息，结合气象预报和内涝模型，预测淹没区域和程度，实现泵闸的智能调度，将技术协同转化为跨域治理的制度性创新。通过这种跨域协同治理的智能决策系统，徐州能够实现流域治理的协同化和智能化，提高治理效率和效果。

3 AI赋能徐州水域治理的未来图景

3.1 全域智能决策中枢：流域级数字孪生体驱动系统性治理

AI 将融合量子传感、气象卫星与社会用水大数据，构建跨介质水循环数字孪生体。通过多模态感知网络，如纳米荧光传感器 + 微波雷达，实时生成流域“健康图谱”，全面、准确地反映流域的生态状况。结合深度强化学习与水文机理模型，自主推演退圩还湖、雨洪调蓄等工程的生态效益，实现泵闸调度、生态补偿的秒级决策。

在苏鲁皖豫流域构建联邦学习协同链，动态分配跨省治理责任与资金，推动治理时效从“小时级”跃迁至“秒级”，根治传统跨域响应滞后难题。通过这种全域智能决策中枢，徐州能够实现对流域的系统性治理，提高治理的效率和精准度。

3.2 技术深度嵌合：物理AI融合催生分子级靶向治理

AI 与声、光、电、磁等物理手段深度耦合，重塑污染治理范式。在智能材料精准修复方面，基于重金属污染预测动态调控 MOFs 材料孔径，实现奎河底泥镉污染的选择性吸附，提高了污染修复的针对性和有效性。在能量场协同优化方面，强化学习模型实时匹配声脉冲电凝聚（S - PEC）参数，使磷酸盐去除率突破 99%，显著提高了污染物的去除效率。在碳 - 水智慧联动方面，光伏预测与污水处理能耗模型协同，利用谷电蓄能降本 30%（如马坡灌区），实现了能源的高效利用和节能减排。技术逻辑从“经验试错”转向“机理引导的智能设计”，治理精度达到分子级，为徐州的水域污染治理提供了更加科学、高效的方法。

3.3 治理伦理重构：DAO与元宇宙激活多元共治生态

AI 推动治理主体从政府单核主导转向“人机共智”共生网络。在链上自治监管方面，市民通过 AI 识图举报污染，区块链智能合约自动核验并发放通证激励，建立了全民监督联盟，提高了公众参与治理的积极性和主动性。在生成式 AI 赋能基层方面，GPT流域助手为乡镇人员生成定制化治理方案，如南四湖面源防控方案，提供了更加精准、有效的治理指导。在元宇宙共识机制方面，VR 平台模拟清淤工程生态影响，公众参与决策提升治理认同，增强了治理的民主性和科学性。行政边界消融，形成有温度、可自进化的“中国式智慧治水”范式，为徐州的水域治理注入了新的活力和动力。

4 AI赋能徐州水域治理：从“治水”到“智水”的范式跃迁

徐州水域治理在AI 的驱动下实现了三重跨越。其一，感知决策升维。通过空天地一体化监测网络与深度强化学习模型，构建流域级数字孪生体，将污染响应时效从小时级压缩至分钟级。例如，奎河溯源定位提速 80%，有效提高了对污染事件的响应速度和处理效率，根治了跨域监管盲区。其二，技术逻辑重构。AI 与物理手段深度嵌合，如声脉冲电凝聚参数自适应优化、MOFs材料智能调控，推动污染治理从经验试错转向分子级靶向干预，使工业废水特征污染物去除率突破 95%，显著提高了污染治理的效果和质量。其三，治理生态进化。基于区块链智能合约与联邦学习架构，建立苏鲁皖豫数据主权共享与生态补偿链，将传统行政割裂转化为链上协同自治，实现了治理模式的创新和升级。

未来，AI 将进一步催化革命性变革。在技术层，量子传感与多模态融合将实现“显微级”精准治污，提高污染监测和治理的精度。在机制层，DAO 市民监督联盟与生成式 AI 助手（如 GPT 流域治理引擎）将重塑“人机共智”治理生态，增强治理的科学性和民主性。在伦理层，元宇宙公众参与平台将推动治水从政府工程升华为社会共识，提高公众对水域治理的认同感和参与度。徐州以“淮海智水大脑”为枢纽，正从“一城煤灰半城土”的工业遗址，蜕变为全球资源型城市“AI+生态”治理的中国样板，其核心价值在于证明智慧治水不仅是技术迭代，更是人、自然与机器共生的文明形态进化。

参考文献：

[1] 国务院 (2021). 《长江保护法》实施细则.

[2] 江苏省政府 (2022). 《苏鲁皖豫跨省河湖协同治理行动计划》.

[3] 生态环境部 (2023). 《人工智能赋能生态环境治理试点示范指南》.

[4] 李强等 (2024). 卷积神经网络驱动的水体污染溯源模型优化.《中国环境科学》.

[5] 陈明等 (2024). 数字孪生流域在南方城市内涝防控中的实践——以徐州铜山区为例.《水利学报》.

[6] 生态环境部卫星环境应用中心 (2024). 空天地一体化水环境监测网络构建规范.《遥感学报》.

作者简介：张金瑞，男，博士研究生，讲师，主要环境工程专业水处理、大气污染治理等方面的教学研究工作，通讯地址：徐州市鼓楼区襄王南路1号，联系电话：15952244200，邮箱：zjr199573@163.com