为深入贯彻“人工智能+”发展战略，以数智赋能破解生态环境治理痛点难点，市生态环境局于2025年11月举办了首届“生态环境数智化应用场景比赛”，产生一等奖1个、二等奖3个、三等奖5个、优秀奖7个，入围奖10个。今日刊载的是入围奖获奖案例。
高风险污染场地的污染演化评估与治理决策智能助手
上海勘察设计研究院（集团）股份有限公司、上海环境岩土工程技术研究中心
从“土十条”打响土壤污染防治攻坚战，到《中华人民共和国生态环境法典》颁布实施，我国污染场地治理历经起步探索、快速发展阶段，现已迈入绿色、精准、智能化发展阶段。高风险污染场地因具有复杂性、隐蔽性、危害性等特征，其修复治理通常存在污染捕捉认定难、科学决策治理难等核心痛点。本场景聚焦建设场地的水土污染综合测试与绿色治理，在“多源监测—动态模拟—综合决策”一体化流程中深度融合数智技术，为土壤与地下水污染防治效能提升提供坚实技术支撑。
本场景以多源时空数据底座为基石，搭建“污染场地时空模型”“知识图谱与智能决策”两大核心功能模块，训练AI智能体专业助手，形成覆盖“数据融合—模型推演—智能决策”全链条的技术架构，实现水土污染从调查到治理的全流程覆盖，支撑多维数据高效融合与敏捷分析，推动治理决策向数据驱动、科学精准转型。
（1）数聚筑基，夯实多源异构数据底座。融合“空-天-地”多尺度监测数据与地质环境核心信息，引入多模态大模型技术，实现异构数据自动化清洗、标准化处理与知识化表达，打造可更新、可追溯、可拓展的污染场地数据基座，为污染模拟与科学决策筑牢数据根基。
（2）时空推演，构建污染动态预测模型。将多源数据融合输入深度神经网络进行端到端训练，结合时空注意力机制挖掘数据时空关联特征，精准预测污染土与地下水的分布特征及类别。通过“历史数据训练—现状数据校验—未来数据推演”构建全周期演化模型，融合多维度数据打造高精度空间分布模型；依托云端智能渲染，模型响应效率较传统方法提升70%，支撑实现污染羽精准感知、动态刻画与实时监控。
（3）决策赋能，搭建知识图谱及专家统。基于多类型污染修复技术与工程经验总结，构建全维度、全链路污染场地知识图谱。通过场地智能画像、特征识别、策略评判及效益评估，集成CoT样本构建、专业算法开发与专家纠偏，实现达标率、工期、成本、碳排放等多指标的智能比选，推动治理决策绿色化、智能化、科学化。
（4）人机协同，打造专业交互智能助手。将多源多维数据与技术成果接入项目综合管理平台，训练并打造覆盖“调查—修复—管控”全过程的AI Agent智能决策助手，实现实时问答、统计分析、全流程辅助决策等功能，支持历史数据查询、导出与多源数据融合分析，可精准适配行业监管、企业管控、科技研发等不同主体的个性化、专业化需求。
已建成整合了地质、物探、环境、水文等逾百万条多源时空数据底座，覆盖重点污染场地关键要素，提供综合数据供给，为污染模拟与决策筑牢根基；融合大模型可视化推演、知识图谱与智能决策辅助技术，打造覆盖“调查—修复—管控”全过程的AI引擎，显著提升工程应用智能化水平，推动治理向“数据驱动”转型。成果已对公司污染场地调查与修复核心业务实现全覆盖，并支撑某典型高风险污染场地近十年管控修复与长期监测的成果动态分析，效率提升约20%，验证了技术的实用性与稳定性。形成“数据底座—智能引擎—业务落地”的全链条价值输出。
本场景采用模块化设计，可基于本地数据迭代优化，技术路径清晰、落地性强、易跨区域复制，支持数据持续更新，适用于各类高风险污染场地治理工作。未来将持续深化AI技术研发，丰富数据与案例积累，同时拓展应用场景至在产企业污染管控、工农业土水污染溯源等领域，为高风险污染场地精细化监管与绿色治理提供可复制、可推广的技术路径和智慧化工具，为行业绿色可持续治污贡献实践经验。
供稿：市绿色低碳数据创新实验室
