特刊封面
随着数据、算法和算力的飞速发展，人工智能及机器学习等数据驱动方法正在深刻影响着自然科学的研究范式。人工智能以其强大的运算、学习和决策能力，为基础研究更好地解析数据特征、探索机理机制、预测复杂行为和开展决策优化等方面提供了强大的科技支持。然而，这些新兴理论和方法却尚未在环境领域取得广泛而显著的交叉创新成果。为了更好地梳理该领域的最新成果，展望学科国际前沿，ESE推出“AI for the environment”特刊（以下简称特刊），旨在为挖掘、分析和解决人工智能与环境研究有机结合的关键科技问题提供有益的学术探讨平台，推动全球环境学科的创新发展。
近日，ESE期刊主编、中国工程院院士任南琪教授联合特刊客座主编哈尔滨工业大学（深圳）王旭教授、英国埃克塞特大学伏广涛教授发表以“Artificial intelligence is transforming the research paradigm of environmental science and engineering”为题的社论文章。
近年来，人工智能（AI）凭借强大的数据处理能力，已成为基础科学研究和管理决策创新的重要支撑工具。但是，如何提高AI算法的可解释性仍是当前面临的关键难题。AI技术虽可实现感知、学习、控制甚至自主决策，但技术推广应用仍受限于无法向使用者充分解释其分析和决策结果的科学性、合理性、普适性等问题。对于环境领域而言，掌握AI相关知识和技术经验的专家学者仍占少数，而且各类算法的衍生发展速度之快，使得大部分研究人员在选择、评估和理解AI技术解决环境问题时面临很大困难，导致AI技术的实际价值并未能得到充分发挥。如何强化数据算法与环境领域知识的深度融合，增强AI算法的可解释性，是数字化、智慧化时代下推动环境领域科研范式变革的重要突破口。聚焦上述机遇与挑战，ESE策划了这一期虚拟特刊，收录了11篇高质量的研究论文，涵盖了水、气、固多介质污染治理与生态保护研究的热门话题，旨在探讨基于数据和计算的科研新范式，为环境领域科研工作者开展相关探索提供有益参考。
大气污染引发的健康风险是公众普遍关注的话题，而大气环境质量监测是识别环境健康风险和制定管控措施的重要前提。因精度高、稳定性好等优点，现有研究和应用主要依赖于地面站点监测。但是，站点监测所需的精密仪器成本高，难以广泛部署，大气环境治理监测范围受限。另一方面，如何对多个环境监测变量的数据集进行深度融合，建立大气环境质量精准预测模型也颇具挑战性。对此，南京师范大学刘学军团队利用环境实时监控图像，开发了一种结合卷积神经网络和长短期记忆算法（CNN-LSTM）的图像学习模型 [1]，以期实现大气环境质量的高效预测。研究表明，CNN-LSTM显著提高了大气环境质量的全天时预测精度，突破了传统依赖地面站点监测的局限性。
催化是实现难降解污染物完全矿化最有效、最经济的技术之一。但是，开发高效催化材料仍具有挑战性。因为，催化剂性能受多因素共同影响，其中既包括组成、载体、粒径、形态、原子配位环境、多孔结构等结构特性，也受反应器动力学机制影响。催化反应自身的复杂性使得催化剂和反应器的设计与优化过程依赖大量实验和经验，耗时耗力。对此，中国环境科学研究院吴昌永团队将人工神经网络等算法与荧光光谱、高通量筛选等实验技术结合 [2]，揭示了催化剂结构与催化性能之间的复杂关联，发展了基于数据和计算的催化剂高效研发技术。可以畅想，未来在AI技术赋能下，有望建立新型催化剂和催化技术的数字化虚拟研发平台。
目前，AI技术在生产生活诸多任务中已表现出优于人工的能力。例如，得益于模型可扩展性高、海量数据处理能力强等优势，AI技术可在城市水系统规划、设计、运营、评估和异常检测等方面发挥重要作用。在这期特刊中，大连理工大学刘海星团队 [3] 中国科学院生态环境研究中心徐强团队 [4] 展示了AI技术在城市供水系统污染事件监测、住宅用水模式识别等方面的有效性和稳健性。哈尔滨工业大学（深圳）冯骁驰团队 [5] 哈尔滨工业大学田禹团队[6] 北京大学刘永团队[7] 则侧重开发城市水系统模拟和性能优化的机器学习算法，为城市水循环系统集成管理提供了重要工具。近年来，介水传播病毒已成为全球公共卫生的主要威胁之一。在当前水资源严重紧缺背景下，再生水是人类社会生产生活的重要非常规水源。为此，认知再生水的微生物风险对于再生水水质健康与安全利用尤为重要。哈尔滨工业大学（深圳）王旭领衔团队 [8] 以再生水中典型病毒为对象，基于全球发表论文的海量数据，构建了典型病毒从污水处理到循环利用和人体暴露全过程的物质流模型和风险评估方法，为充分利用现有文献数据开展环境系统分析提供了重要范例。
在过去的几十年里，环境领域的专家学者一直致力于生态保护和污染治理的机理机制研究。例如，藻类群落结构对于水生生态系统管理至关重要，但复杂的环境和生物过程使得其中的机制解析存在挑战性。浙江大学肖溪团队 [9] 阐明了机器学习在预测复杂藻类群落结构方面的能力，并提出了对模型可解释性的独到见解。南开大学史国良领衔团队 [10] 指出，监督式机器学习算法对于刻画复杂环境下大气污染物的物理化学过程与非线性特征具有重要作用。废弃物资源化治理是当前的研究热点。北京大学杨武霖领衔团队 [11] 利用机器学习算法，建立了木聚糖酶解玉米秸秆过程多变量交互关系，提出了多糖转化与回收增效机制，为农业废弃资源回收技术研发提供新模式。
总之，通过这期特刊，我们希望为环境领域的研究人员开展基于人工智能的前沿探索和有效实践提供借鉴，促进环境学科与其他学科的融合发展。以本期特刊为起点，我们期待在ESE上发表更多AI方向的研究新突破和应用新实践。
参考文献（点击可跳转）
[1] Surveillance-image-based outdoor air quality monitoring
[2] A tailored and rapid approach for ozonation catalyst design
[5] Deep learning-based prediction of effluent quality of a constructed wetland
[7] Deep-reinforcement-learning-based water diversion strategy
[9] Algal community structure prediction by machine learning
[11] Data-driven interpretable analysis for polysaccharide yield prediction
