在建设“美丽中国”重要目标指引下，以人工智能为核心的生态环境大模型（EELM）正引领环境治理模式的变革。《中国电子信息工程科技发展研究 生态环境大模型研究与应用发展》*先系统梳理了国内外生态环境大模型的发展现状与政策背景，深入探讨了从基础算法到模型架构的演进趋势。通过对“环境基础模型”及“AI的环境足迹”等年度热词的解析，全面展示了生态环境大模型从智能感知到精准监测的全链条技术演进。
　　为了提升实效性，《中国电子信息工程科技发展研究 生态环境大模型研究与应用发展》详细剖析了生态环境大模型在污染防治、绿色发展及生态屏障建设中的典型案例。在此基础上，《中国电子信息工程科技发展研究 生态环境大模型研究与应用发展》前瞻性地提出了涵盖技术突破与产业培育的发展战略，并构建了一套兼具国际视野与中国特色的专项评估指标体系，为领域健康发展提供科学指引。

目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1 章 全球发展态势 1
1.1 概述 1
1.2 背景 4
1.2.1 生态环境大模型建设的必要性及意义 4
1.2.2 环境保护与气候应对的顶层规划与政策法规 13
1.2.3 生态环境领域的重大项目及事件 20
1.3 现状 29
1.3.1 生态感知与监测大模型 33
1.3.2 生态预测与评估大模型 40
1.3.3 生态决策与治理大模型 48
1.4 行业应用 55
1.4.1 环境监测与预警 57
1.4.2 生态系统保护与修复 60
1.4.3 绿色低碳转型与气候变化应对 63
1.4.4 环境风险管控与治理 67
参考文献 71
第2 章 我国发展现状 76
2.1 背景 76
2.1.1 生态环境规划与政策 76
2.1.2 生态环境保护领域的重大事件 82
2.2 现状 86
2.2.1 技术发展现状 86
2.2.2 应用发展现状 91
2.2.3 标准建设现状 103
2.2.4 重点领域大模型国内外对比分析 108
2.3 行业应用 122
2.3.1 污染防治攻坚战中的应用 122
2.3.2 赋能经济社会绿色发展的应用 133
2.3.3 生态安全屏障建设中的应用 139
参考文献 143
第3 章 技术发展趋势 147
3.1 基础理论与算法 147
3.1.1 环境大数据挖掘与融合分析 147
3.1.2 多模态环境数据深度学习 149
3.1.3 环境系统多尺度模拟建模 153
3.2 模型架构与训练范式 154
3.2.1 多源异构数据融合架构 155
3.2.2 大规模预训练与迁移学习 156
3.2.3 跨领域知识图谱与推理 158
3.3 应用技术 160
3.3.1 高精度环境监测与预警技术 161
3.3.2 生态系统综合评估与预测技术 163
3.3.3 基于多源信息的智能评估与评审决策技术 164
3.3.4 环境政策智能辅助决策技术 166
3.4 本章小结 169
参考文献 171
第4 章 领域年度热词 174
4.1 环境基础模型 174
4.1.1 基本定义 174
4.1.2 应用水平 174
4.2 AI 的环境足迹 175
4.2.1 基本定义 175
4.2.2 应用水平 175
4.3 地球数字孪生 176
4.3.1 基本定义 176
4.3.2 应用水平 176
4.4 地理空间AI与智能遥感 177
4.4.1 基本定义 177
4.4.2 应用水平 177
4.5 可解释AI与可理解AI 178
4.5.1 基本定义 178
4.5.2 应用水平 178
4.6 以影响为核心的早期预警 179
4.6.1 基本定义 179
4.6.2 应用水平 179
4.7 AI 赋能生物多样性智能 180
4.7.1 基本定义 180
4.7.2 应用水平 180
4.8 美丽中国与生态治理AI 181
4.8.1 基本定义 181
4.8.2 应用水平 181
4.9 绿色AI 与可持续AI 182
4.9.1 基本定义 182
4.9.2 应用水平 182
4.10 气候变化AI 183
4.10.1 基本定义 183
4.10.2 应用水平 183
参考文献 184
第5 章 典型行业应用 187
5.1 污染防治 187
5.1.1 河北“双核驱动”大气污染防治监管AI 大模型 187
5.1.2 北京“三监”联动大模型 188
5.2 绿色发展 190
5.3 生态屏障 191
5.3.1 西北区域榆阳电站“光伏+生态”修复项目 191
5.3.2 “瀚海智语”海洋垂直领域大模型 193
5.3.3 海洋大数据智能监测应用 194
5.3.4 香港AI-CCTV海岸监察系统 195
5.4 智慧环境管理 196
5.4.1 EV-Environment生态环境分析平台 196
5.4.2 城市智慧环保平台 197
5.4.3 香港PRAISE-HK 手机应用程序 199
5.4.4 “港环通”AI 应用程序 200
5.5 本章小结 201
参考文献 202
第6 章 发展战略与建议 203
6.1 发展思路 203
6.1.1 总体思路 203
6.1.2 关键目标 205
6.1.3 实施路径 207
6.2 战略重点 209
6.2.1 技术突破方向 209
6.2.2 应用场景创新 214
6.2.3 产业生态培育 220
6.3 保障措施 224
6.3.1 基础设施 224
6.3.2 政策法规 227
6.3.3 人才培养 229
6.3.4 国际合作 231
6.4 未来展望与关键建议 234
参考文献 237
第7 章 领域指标 240
7.1 领域专项指标的必要性 240
7.2 国际视野 240
7.2.1 技术性能与生态相关性指标 241
7.2.2 生态环境大模型的可持续性与环境足迹 243
7.2.3 负责任AI、数据治理与透明度 246
7.2.4 应用影响评估 247
7.2.5 关键国际倡议与标准机构 247
7.2.6 国际关键指标类别总结 248
7.3 我国的方法 249
7.3.1 国家战略与指导框架 249
7.3.2 指标体系与评估方法 254
7.3.3 AI 模型可持续性与伦理评估 256
7.3.4 环境AI应用评估案例 257
7.3.5 环境AI关键框架与指标体系概览 258
7.4 比较洞察、协同效应与未来方向 259
7.4.1 共性与差异分析 259
7.4.2 新兴趋势与持续挑战 261
7.4.3 制定全面、统一、可操作指标的建议 263
参考文献 266

第1章全球发展态势
　　1.1概述
　　面对全球污染、气候变化、生物多样性丧失、能源短缺等日益严重的环境问题，人类社会可持续发展的难度越来越大，生态治理成为国际社会共同面临的重大课题[1]。为了解决这些问题，国际社会越来越需要创新的解决方案。在此背景下，人工智能（artificial intelligence，AI），特别是以生态环境大模型（ecological environment largemodel，EELM）为代表的基础模型技术，因其强大的数据处理、复杂模式识别与预测能力，逐渐成为环境科学研究与生态治理变革中的关键驱动力[2]。生态环境大模型能够分析和处理大量环境数据，从而大大提高人们理解、预测和管理复杂生态系统的能力。鉴于极端天气事件频发，生物多样性急剧减少，以及气候变化带来的严重环境问题，EELM提供了一个*特的机会来制定更有效和渐进的环境政策与解决方案。为了更直观地理解生态环境体系这一复杂系统，图1-1展示了其主要构成部分及相互关系。
　　生态环境大模型（EELM）是指通过对海量、多源的环境数据进行预训练，从而适应多种下游环境任务的AI模型。其通过学习复杂环境过程中的时空动态和相互依赖关系，为环境监测、预测、评估和决策提供新方法[2]。传统的基于过程的物理模型往往会因为过程理解不完整，或参数校准困难而面临挑战[2]；而基于任务特定型的机器学习模型，也会因为难以捕捉不同环境过程间的内在关联性而表现较差[2]；EELM通过大规模的预训练来学习通用的特征表示，与前两者相比，可以更好地整合多源异构数据，如卫星遥感数据、地面传感器数据、生态观测网络以及各种历史记录等，从而挖掘出数据间更深层的联系，以适应更广泛的应用场景[2]。
　　图1-1生态环境体系
　　生态环境大模型的研发及应用在全球范围内都呈现出加速发展的态势。各国政府、科研机构、科技企业及国际组织纷纷加大投入，挖掘其在应对气候变化、保护生物多样性、防治污染、管理自然资源等领域的应用潜力。欧盟于2019年底提出应对气候变化的“欧洲绿色协议”和“地球数字孪生”（Destination Earth，DestinE）计划[3]；联合国环境规划署（United Nations Environment Programme，UNEP）积极推动“AI赋能环境治理”行动[4]；世界气象组织（World Meteorological，Organization，WMO）倡导采用地球系统建模和人工智能技术推动更综合的水文气象服务[5]；地球观测组织（Groupon Earth Observation，GEO）将地球情报作为其2025年后的核心战略，提出“全民地球智能”愿景[6]。以上这些都体现了将人工智能大模型与大数据等技术融入环境保护和可持续发展的主流趋势。
　　在技术层面，研究者致力于开发如多模态Transformer、时空图神经网络等[7]，能够处理和融合多模态环境数据（包括但不限于卫星遥感影像、气象数据、地面传感器数据、文本报告等）的模型架构。同时，引入如能量守恒、水循环规律等物理约束，也成为提升模型科学性和可靠性的重要方向[7]。大规模预训练和迁移学习方法的应用，使得生态环境大模型能够从数据丰富的领域学习知识，同时迁移到数据稀疏的环境任务中，这种能力有效缓解了环境科学领域数据获取不均衡的问题[2]。
　　尽管生态环境大模型应用前景广阔，但也不可避免地伴随着各种各样的挑战。在努力获取数量庞大、质量好的训练数据的过程中，模型自身往往会产生相对较多的能源消耗，进而导致所谓的“碳足迹”问题[1]；模型的内部运行机制本质上较为复杂，这就引发了“黑箱”问题，使得模型的可解释性以及可信度处于较低水平；模型存在潜在的“幻觉”风险；因模型认知存在不足造成不确定性量化；在模型设计阶段以及预训练阶段潜藏的算法偏见与环境公平性问题，以及怎样把模型输出切实有效地转化为实际政策和行动等[8]。应对这些挑战需要开展跨学科的合作与交流、进行持续不断的技术创新，以及推动相关政策法规和伦理框架的持续完善。
　　总体层面上，生态环境大模型当前呈现高速发展态势且充满诸多机遇。它不仅为深入推进环境科学认知的深化进程提供了新颖的工具，同时也为实现更精准、更高效以及更智能化的环境治理工作开辟出一条崭新的路径。生态环境大模型有望在应对全球范围内生态环境面临的挑战、积极推动可持续发展的进程中，发挥越来越关键的作用。图1-2系统性地概述了生态环境大模型的全球生态挑战、技术特点、相较传统方法的优势、主要应用前景、全球发展现状，以及挑战与展望等核心要素。接下来将从背景情况、现实状况、行业应用等多个维度，全面且深入地剖析全球生态环境大模型的具体发展态势。
　　1.2背景
　　1.2.1生态环境大模型建设的必要性及意义
　　从某种程度上来说，健康状态的生态系统，是人类社会得以持续生存和发展的坚实根基。其宛如大自然馈赠给我们的一套“服务系统”，切实为我们供应清新洁净的空气、澄澈干净的水源、充裕足量的食物以及能源等基础保障，这些资源不仅是人们日常生活所必不可少的，更是经济社会向前发展的关键支撑要素[2]。但现实情形并非尽如人意，全球范围内的生态环境正遭遇一系列较为严峻的挑战，包括气候变化加剧、空气与水体遭受大面积污染、生物多样性急剧减少、土地退化，以及极端天气事件频发等状况。这些问题并非孤立存在的个体，它们彼此之间相互影响，进而构建成一张错综复杂的“生态危机网络”。不但对自然环境本身的稳定性能以及恢复能力造成破坏，而且对人类的身体健康和生活品质构成直接威胁，甚至有可能引发经济层面的波动以及社会的不稳定局面，所带来的后果远远超出了环境自身的范畴[1]。传统意义上的环境管理以及研究方法，在应对这些相对复杂、动态变化且相互存在关联的问题时，逐渐显露出自身的局限性。
　　传统方法论的局限性，进一步彰显了构建生态环境大模型的迫切性与战略价值。
　　1.传统方法论的局限性
　　1）过程模型的复杂性与不确定性传统的环境科学研究高度依赖于基于物理、化学或生物学过程的机理模型，用于模拟和预测生态系统的动态行为变化。此类模型已经广泛应用于气候科学[如全球气候模型（global climate model，GCM）]、水文学[如流域水文模型（soil and water assessment tool，SWAT）]、农业生态系统、森林动态演替以及地质灾害评估等诸多领域[2]。其核心在于通过一系列数学物理方程组来抽象出特定环境过程的内在运行机制。然而，生态环境系统本质上是高度复杂的非线性系统，涵盖海量相互作用的组分以及跨尺度、跨领域的复杂反馈机制。环境科学中众多关键变量（如土壤深层碳库的动态演化、特定污染物在多介质环境中的迁移转化行为）会因其内在的复杂性或现有观测技术的局限性，难以被抽象为直接且全面的量化表征[2]。为了确保过程模型在实际应用中的可计算性和有效性，模型开发者通常需要在模型的复杂度和精度之间寻求*佳的平衡点。举例来说，引入不同程度的近似处理方式、依据以往的经验提出参数化的具体方案，抑或将模型的结构予以简化[2]。当这些过程模型被应用于数据呈现稀疏状态、数据质量存在不一致性、环境背景条件表现出显著非平稳特性的实际场景时，其预测的可靠性与准确性会显著降低[9]（如在全球气候频繁发生变化的情形之下，以往环境要素的历史统计规律对于预测未来趋势的有效性有所降低）。虽然此类模型在特定的边界条件与假设条件下能够复现出某些观测到的现象，但其较高的内部自由度在某些特定时刻反倒增加了验证模型所表达的功能关系是否能够切实反映客观过程的困难程度，特别是在缺乏足够充分的*立验证数据集予以支持的情境当中[9]。
　　2）传统机器学习模型的任务特异性
　　近年来，以数据驱动为核心的机器学习技术在环境科学领域呈现出一定程度的应用潜能。然而，以支持向量机、随机森林或浅层神经网络等为代表的传统机器学习模型，其设计及优化通常聚焦在特定的、孤立的预测任务或分类任务上。这种特性让其在捕捉以及解析不同环境过程之间复杂的、具有系统性的内在联系方面，呈现出较为明显的局限性[2]。以水环境系统为例，针对水质变量（如水体温度、溶解氧含量、氮磷等营养盐负荷）的预测，以及水量变量（如流域径流量、地下水水位）的模拟，一般运用*立的传统模型进行处理和分析。然而，在实际情况中，水质和水量的变化是相互依存的，它们会受到众多共同的上游驱动因素（如降水格局、蒸散发强度、土地利用/覆被变化、点源与非点源污染物排放）以及下游水文形势的作用，进而呈现出显著的耦合特征[2]。这种较为割裂的“孤岛式”方法阻碍了模型对任务间关系的理解，以及模型间信息的有效共享传递，并且可能会因为忽略了某些对目标变量而言较为次要的过程而引入模型偏差[2]。此外，这种固有的任务特异性也意味着传统机器学习模型在应用灵活性和扩拓展性方面表现不佳。每当面临新的关联分析需求，或需要进行更综合性的环境状态评估时，研究者往往需要根据需求重新设计、训练和校准模型，稳健性较差。
　　3）数据处理能力的限制
　　当前，生态环境科学研究与管理实践已进入“大数据”时代。数据来源高度多样化，数据体量也呈指数级增长。生态环境科学的数据构成不仅包含覆盖光学、雷达、高光谱等多种传感器类型的高时空分辨率卫星遥感数据，涵盖空气质量、水文水质、土壤特性等广泛布设的地面自动监测网络数据，高频次的无人机遥感与巡检数据，复杂全球气候模式的输出结果，精细化的地理信息系统（geographic information system，GIS）空间数据，持续积累的生物多样性调查编目数据，甚至还有与环境问题紧密关联的社会经济统计数据及人群健康信息等。这些数据呈现多源性（指来自不同观测平台与传感器）、异构性（指结构化、半结构化、非结构化数据并存）、高维性（指特征变量繁多）以及显著的时空动态性等典型特征。然而，传统的数据处理与分析方法（如统计分析、数据库操作等），在面对海量且形态多样的环境科学数据时，处理与分析能力往往受到限制。传统方法在数据清洗、多源融合、标准化以及高效协同分析等方面的效率和效果有限，难以从这些复杂的数据集中提取深层次、非显性的模式，难以分析出长期趋势、给出早期预警信号，以及揭示潜在的因果关联[10]。