UNEP世界环境形势室：AI重塑环保新篇章

UNEP世界环境形势室：AI重塑环保新篇章

联合国环境规划署（UNEP）的世界环境形势室正在利用AI机器学习技术，通过分析复杂多维数据集，实时展示和预测二氧化碳大气浓度、冰川质量变化、海平面上升等关键指标，为全球气候变化研究和政策制定提供有力支持。这一创新举措展示了AI在环境保护中的巨大潜力，标志着环境保护进入了一个全新的智能化阶段。

随着工业化和城市化进程的加速，环境问题日益严重，环境监测成为保护生态环境的重要手段。然而，传统的环境监测方法面临着数据量大、处理复杂、实时性要求高等挑战。人工智能（AI）的发展为环境监测数据分析提供了新的解决方案。

在数据采集方面，无人机（UAV）结合人工智能技术，可以高效、精确地采集环境数据。无人机可以搭载多种传感器，如高光谱成像仪、热成像仪等，对大气、水体、土壤等进行全面监测。人工智能算法可以实时处理无人机采集的数据，识别污染源、监测环境变化。

物联网（IoT）传感器的应用，使得环境监测网络更加智能和高效。部署在各地的传感器可以实时采集空气质量、水质、噪声等数据。人工智能可以分析传感器数据，进行模式识别和异常检测，提高数据的准确性和可靠性。

在数据处理方面，环境监测数据具有高维度、异构性和时空相关性等特点。大数据技术可以处理海量环境监测数据，进行数据清洗、预处理和存储。人工智能算法，如深度学习，可以从大数据中提取有价值的信息，揭示环境变化的规律。

遥感图像是环境监测的重要数据来源。传统的图像处理方法难以应对高分辨率、多光谱遥感图像的数据量和复杂性。人工智能技术，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、目标检测和变化检测等方面表现出色，可以自动分析遥感图像，识别土地利用变化、监测植被覆盖情况等。

在数据分析方面，环境变化具有非线性、动态复杂的特点。人工智能算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和长短期记忆网络（LSTM），可以建立环境变量之间的关系模型，对环境变化进行预测。例如，可以利用LSTM模型预测空气污染趋势，帮助制定污染防治措施。

污染源解析是环境监测的重要任务。传统的方法依赖专家经验和统计分析，效率低、准确性差。人工智能可以通过数据挖掘和机器学习，自动识别污染源，分析污染物的传输路径和扩散模式，为污染治理提供科学依据。

基于环境数据的智能分析系统，可以为政府和企业提供实时的环境监测报告和预警信息，帮助制定和优化环境保护政策。例如，基于AI的环境管理系统可以实时监测工业排放，自动生成报告，提供治理建议。

UNEP世界环境形势室利用AI机器学习技术，通过分析复杂多维数据集，实时展示和预测关键环境指标，为全球气候变化研究和政策制定提供有力支持。这一创新举措展示了AI在环境保护中的巨大潜力，标志着环境保护进入了一个全新的智能化阶段。

2023年，全球气候变化指标达到了创纪录的水平。观测到的二氧化碳、甲烷和一氧化二氮这三种主要温室气体的浓度在2022年达到了创纪录的水平。来自特定地点的实时数据显示，2023年的浓度在继续上升。CO2水平比前工业化时代高出了50%，将热量积聚在了大气中。CO2的寿命很长，这意味着在未来许多年里，温度将继续上升。

2023年的全球近地表平均温度比工业化前1850-1900年的平均水平高1.45 ± 0.12°C。2023年是174年观测记录中最暖的一年。这打破了之前最暖年份的记录，即比1850-1900年平均水平高1.29±0.12°C的2016年和高1.27±0.13°C的2020年。

全球平均海面温度（SST）从4月份开始创下历史新高，其中7月、8月和9月的记录被大幅刷新。北大西洋东部、墨西哥湾和加勒比海、北太平洋以及南大洋的大片海域都记录到了异常的温热，并出现了大范围的海洋热浪。

一些异常变暖的地区，如东北大西洋，并不符合与厄尔尼诺相关的典型变暖型态，厄尔尼诺以往在热带太平洋较为明显。

海洋热含量在2023年达到了最高水平。在过去二十年中，变暖的速度尤其明显。预计变暖将持续下去 — 这种变化在几百年至几千年的时间尺度内都是不可逆转的。更加频繁和剧烈的海洋热浪对海洋生态系统和珊瑚礁产生了深远的负面影响。全球海洋平均每天经历的海洋热浪覆盖率为32%，远高于2016年23%的历史记录。到2023年底，南纬20度至北纬20度之间的大部分全球海洋自11月初以来一直处于热浪条件下。特别值得注意的是北大西洋大范围的海洋热浪，热浪从北半球春季开始，在9月份达到峰值，并持续到年底。2023年底，整个北大西洋出现了大范围的严重和极端海洋热浪，温度比平均温度高出3°C。地中海连续十二年出现近乎完全覆盖的强烈和严重的海洋热浪。由于吸收二氧化碳，海洋酸化加剧。

2023年，全球平均海平面达到卫星记录（1993年以来）的最高纪录，反映出海洋持续变暖（热膨胀）以及冰川和冰盖的融化。过去十年（2014-2023年）全球平均海平面的上升速度是卫星记录前十年（1993-2002年）海平面上升速度的两倍多。

2023年2月，南极海冰面积达到了卫星时代（1979年以来）的绝对最低纪录，从6月到11月初，海冰面积一直处于全年最低纪录。9月份的年度最大范围为1696万平方公里，比1991-2020年的平均值低约150万平方公里，比之前的最低最大范围纪录低100万平方公里。北极海冰范围仍远低于正常水平，年度最大和最小海冰范围分别为有记录以来的第五低和第六低。

冰盖：有两大主要冰盖，即格陵兰冰盖和南极冰盖。综合这两大冰盖，有记录以来融化量最高的七个年份均发生在2010年之后，平均质量损失率从1992-1996年的每年1050亿吨增长到2016-2020年的每年3720亿吨。这相当于在后一时期，冰盖导致全球海平面每年上升约1毫米。格陵兰冰盖质量在2022-2023水文年继续减少。2022-2023年是格陵兰高峰站有记录以来最暖的一个夏天，比之前的记录高出1.0°C。卫星融化范围数据显示，冰盖的累计融化日范围在有记录以来（1978-2023年）位居第三，仅次于2012年和2010年的极端融化季。冰川：2022-2023水文年的初步数据显示，在北美西部和欧洲极度负质量平衡的推动下，全球基准冰川遭受了有记录以来（1950-2023年）最大的冰量损失。欧洲阿尔卑斯山的冰川经历了一个极端的融化季节。在瑞士，冰川的剩余体积在过去两年中减少了约10%。2023年，北美西部的冰川质量损失达到创纪录的水平 — 比2000-2019年期间测得的损失率高出五倍。在2020-2023年期间，北美西部的冰川估计损失了2020年体积的9%。

极端天气和气候事件对所有有人居住的大陆都产生了重大的社会经济影响。这些事件包括重大洪水、热带气旋、极端高温和干旱以及相关的野火。地中海飓风“丹尼尔”带来的极端降雨引发了洪水，影响了希腊、保加利亚、土耳其和利比亚等国，9月份在利比亚造成的生命损失尤为严重。2月和3月的热带气旋“弗雷迪”是世界上持续时间最长的热带气旋之一，对马达加斯加、莫桑比克和马拉维造成了重大影响。5月的热带气旋“穆查”是孟加拉湾有史以来观测到的最强烈的气旋之一，引发了从斯里兰卡到缅甸、一直到印度和孟加拉国整个次区域的170万人流离失所，并加剧了严重的粮食不安全状况。飓风“奥蒂斯”在几个小时内就增强为最高的5级系统，这是卫星时代增强速度最快的飓风之一。它于10月24日袭击了墨西哥沿海度假胜地阿卡普尔科，造成的经济损失估计约为150亿美元，并造成至少47人死亡。极端高温影响了世界许多地区。南欧和北非受到的影响最为严重，尤其是在7月下半月。意大利的温度达到了48.2°C，以下三地出现了创纪录的高温，突尼斯的温度达到了49.0°C，摩洛哥达到了50.4°C，阿尔及利亚达到了49.2°C。加拿大的野火季节是有记录以来最严重的。全年全国过火总面积达1490万公顷，是长期平均水平的七倍多。大火还导致了严重的烟雾污染，尤其是在加拿大东部和美国东北部人口稠密的地区。今年最致命的一场野火发生在夏威夷，据报道至少有100人死亡，这是美国100多年来最致命的野火，估计经济损失达56亿美元。2023年，长期干旱的大非洲之角地区遭受了严重的洪灾，尤其是在这一年的下半年。洪水造成埃塞俄比亚、布隆迪、南苏丹、坦桑尼亚、乌干达、索马里和肯尼亚等国180万人流离失所，此外，埃塞俄比亚、肯尼亚、吉布提和索马里连续五季的干旱还造成300万人在国内或跨境流离失所。

AI技术在环境保护中的应用已经取得了显著成效。以污水处理领域为例，AI原生应用正在改变传统水务管理方式，提高效率和降低成本。

百度智能云水务解决方案架构师马蕊指出，在数据、算法、算力三驾马车的驱动下，人工智能发展出现临界点，预示更大期待和可能。大模型具备了更好的学习泛化、复杂推理与生成能力，但在落地行业应用过程中遇到一些问题：无法实现业务闭环、无法深入业务核心、无法实时更新数据，大模型好像只有脑子，没有手臂，它只能徘徊在业务的边缘。针对这些问题，智能体应运而生了。在大模型整体技术栈构成体系中，强大的大模型如同大脑，负责任务拆解、评估执行策略；而向量数据库则类似于大脑的海马体，承担着短期记忆、长期记忆的角色，支持上下文回答、多轮对话等功能。此外，企业现有的机理模型、数据及已建立的业务系统构成了智能体的“武器库”，这些资源可以被大模型以组件化方式调用和编排。其中，应用开发平台(App Builder)扮演着至关重要的“四肢”角色，它能够调动“大脑”、“海马体”的记忆数据，整合更多“武器”，最终完成智能体的构建。马蕊重点介绍了百度智能体一站式应用开发平台——AppBuilder，与其他同类产品相比，AppBuilder具备明显的四大优势，以其丰富的插件、零代码与低代码开发能力，以及便捷的发布功能，为智能体的开发提供了强有力的支持。随后，马蕊分别介绍了智能体在政务行业化身法律助手提升劳动仲裁效率、在矿山行业充当矿山供电智能体实现供电与AI结合、在水务行业做基于大模型的污水处理调度中枢，以及在生态环境行业打造行业虚拟专家进行数据分析并秒级生成报告等应用案例。

E20环境平台首席合伙人、研究院院长傅涛指出，智能化在水务行业落地生根，就是要与行业的专业信息系统贯通。为了建立行业的原生应用开发生态，我们应聚焦于将现有的资产管理软件升级为云端的资产管理软件,每年只需支付少量的节点费，企业就可以获得相比传统数十万软件开发成本更高的效益，关键在于信息存储在云端，便于与大模型融合。目前，许多企业的信息系统孤立于边端，每个系统的开发几十万到上百万，信息化的代价昂贵，而从长远来看，智能化越用越好用，也会随着使用的科学和广泛而实现成本的节约，两化融合是原生应用落地的核心。环境产业可以通过原生应用提高生产率，原生应用的开发和优化能加深行业根基，从产业角度出发，谁先做原生应用，谁就率先拥有了孙悟空72变般的强大能力，产业也才会有强大的基础。

北京首创生态环保集团股份有限公司副总经理王征戌分享了人工智能在企业中应用的看法与实践，他指出，当人工智能的深度应用能达到完整替代某些岗位的时候，其价值就得到了体现，这也将极大提高企业效率。他呼吁打通行业数据，让大家开发出来的工具和成果能够在全行业范围内应用，并且体现商业价值，在更大的数据平台系统上，让整个模型发挥最大的作用，从而推动整个行业的变革。

上海市政工程设计研究总院总工/全国工程勘察设计大师张辰表示人工智能的目的是提高效率，比如通过AI技术实时监测设备状态并及时发出警报，可以显著提升工作效率，而不仅仅是用来替代管理员或巡检员的工作。我们行业和百度云要放低身段，不断提高价值，努力学习，寻找结合点。他指出，AI在数据管理中至关重要，利用AI构建坚实的数据基础(数据底座)，确保数据的真实性和可靠性(数据率定)，以及开发和优化数据模型，实现污水系统的精确管理和优化；利用降雨模型和管道模型等手段减少城市内涝，通过科学调配来减少污水溢流，这些都是AI技术在水务管理中潜在的应用场景。

AI技术在环境保护中的应用前景广阔。通过AI技术，可以实现环境监测的智能化和自动化，提高数据处理和分析的效率和准确性，为环境管理和决策提供科学依据。尽管面临一些挑战，如数据隐私和安全问题、技术成本和应用门槛较高、数据质量和一致性问题、以及模型解释性和透明性不足等，但随着技术的不断进步和政策法规的支持，AI技术在环境保护中的应用将更加广泛和深入，为建设清洁美丽的世界做出更大贡献。