人工智能助力环境污染物精准溯源

萨仁其其格; 哈斯乌拉; 马宁; 布日古德; 李梅秀

doi:10.12184/wspzgsthjcyyjsWSP2633-771112.20250603

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6卷第3期

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人工智能助力环境污染物精准溯源
人工智能助力环境污染物精准溯源
内蒙古自治区环境监测总站阿拉善分站，内蒙古阿拉善 750306
2025年6卷第3期页码：52-55
纸质出版日期：2025-06-30
DOI：10.12184/wspzgsthjcyyjsWSP2633-771112.20250603
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萨仁其其格,哈斯乌拉,马宁等.人工智能助力环境污染物精准溯源[J].中国生态环境产业与技术,2025,06(03):52-55.

萨仁其其格, 哈斯乌拉, 马宁, 布日古德 & 李梅秀. (2025). 人工智能助力环境污染物精准溯源. Chinese Industry and Technology of Eco-environment, 6(3), 52-55..
萨仁其其格,哈斯乌拉,马宁等.人工智能助力环境污染物精准溯源[J].中国生态环境产业与技术,2025,06(03):52-55. DOI： 10.12184/wspzgsthjcyyjsWSP2633-771112.20250603.

萨仁其其格, 哈斯乌拉, 马宁, 布日古德 & 李梅秀. (2025). 人工智能助力环境污染物精准溯源. Chinese Industry and Technology of Eco-environment, 6(3), 52-55.. DOI： 10.12184/wspzgsthjcyyjsWSP2633-771112.20250603.

摘要

随着全球工业化进程加快，环境污染问题日趋复杂化，对污染物进行精准溯源已成为环境治理的关键环节。本文系统探讨了人工智能技术在环境污染物溯源领域的创新应用，首先梳理了当前环境污染物溯源工作面临的现实挑战，重点分析了机器学习、深度学习等智能算法在溯源过程中的技术原理与独特优势。研究选取大气、水体、土壤三类典型环境介质，结合国内外典型案例，如京津冀地区PM2.5源解析、长江流域水污染溯源等，系统展示了人工智能技术的实际应用效果和量化评估指标。针对智能溯源系统在数据质量、模型透明度等方面存在的技术瓶颈，提出了基于数据融合的质量控制方法、模型可解释性增强技术等具有可操作性的解决方案。最后，基于技术发展趋势，从算法创新、多学科交叉、智能监测网络建设等维度，展望了人工智能与环境科学深度融合的创新方向，为构建智慧环保体系提供理论支撑和技术路线。本研究不仅丰富了环境信息学理论体系，也为实现精准环境治理提供了重要参考。

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关键词

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references

彭珍 , 刘梦 , 马嘉琪 , 等 . 大气污染源排放清单及其信息化建设 [J ] . 武汉理工大学学报(信息与管理工程版) , 2017 , 39 ( 2 ): 181 - 185 .

郭冰儿 , 李爽 , 马会强 , 等 . 污染场地环境污染损害鉴定方法的研究进展 [J ] . 环境生态学 , 2023 , 5 ( 9 ): 94 - 99 .

葛渊博 . 基于改进麻雀搜索算法的地下水DNAPLs污染溯源反演辨识研究 [D ] . 吉林 : 吉林大学 , 2023 .

陈一 . 深度Spiking神经网络模型及其算法研究 [D ] . 成都 : 电子科技大学 , 2023 .

叶三斌 . 基于人工智能的城市空气质量动态监测研究 [J ] . 黑龙江环境通报 , 2025 , 38 ( 4 ): 63 - 65 .

刘洋 , 郭怡显 . 人工智能在生态环境治理中的应用研究 [J ] . 中国轮胎资源综合利用 , 2025 ( 4 ): 165 - 167 .

崔静 . 环境空气自动监测系统数智化发展展望 [J ] . 清洗世界 , 2025 , 41 ( 6 ): 95 - 97 .

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