金属矿山 ›› 2025, Vol. 54 ›› Issue (11): 242-249.
王行风1,2 陈国良1,2
WANG Xingfeng1,2 CHEN Guoliang1,2
摘要: 以“大数据、大模型”为代表的新一代智能化信息技术的应用,为生态环境研究提供了新的视角。构建 以“人工智能”为核心的生态环境监管新模式已成为现代生态监管研究的重要课题。矿区生态环境“轻发现、重事后、 强评估、弱预警”的传统监管分析方式难以满足管理部门对精准识别、快速高效以及提前发现的迫切需求。为此,提 出了面向生态监管的矿区生态环境知识图谱(Knowledge Graph of Ecological Environment in Mining Area,KGEE-MA)构 建框架,分析了协同感知、认知学习、图谱表达和智慧应用等关键环节,定义了扰动源、生态要素、采动灾害、感知数据、 分析指标以及评估模型本体的概念层次关系、语义关系以及时空关系。以永夏矿区为例,对所提技术与方法进行了 应用验证研究。结果表明:① KGME-MA有助于识别采动扰动影响的敏感生态因子、生态孕险因子,提前发现资源采 动过程中的可疑生态靶点、潜在孕灾区以及生态扰动剧烈区;② 生态环境知识图谱可为矿区这一特殊空间场景的生 态损伤的智能推理、提前发现和精准识别提供一定的支持。上述研究反映出,所构建的矿区生态环境知识图谱可为 生态环境“智慧监管”提供新的技术手段,为解决现代生态治理问题提供新思路,可丰富矿山生态演变和生态修复理 论,对于指导矿区生态分析评价、生态综合治理以及生态复垦等具有一定的参考价值。
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