AI赋能｜张翔教授在学术年会分享主旨报告

在中国自然资源学会湿地资源保护专业委员会2026学术年会上，武汉大学张翔教授带来题为《人工智能赋能生态流量适应性管理研究展望》的主旨报告，聚焦人工智能与生态流量管理的交叉融合，为湿地水文调控、流域生态保护提供新思路。

张翔教授来自水资源工程与调度全国重点实验室、海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室（武汉大学）。报告立足当前流域与湿地保护的现实痛点：气候变化叠加人类活动干扰下，水文情势不确定性显著增加，传统固定阈值式生态流量管理模式，难以动态适配湿地生态系统的波动需求。

报告梳理了生态流量管理的发展脉络，指出生态流量管理正从静态定值管理，转向适应性、动态化、闭环式管理。而人工智能技术，正是破解这一难题的有力工具。依托机器学习、深度学习、智能优化、概率预测等AI技术，可以融合长序列水文、气象、植被、生物多样性多源观测数据，实现水文过程精准预报、生态响应快速识别、调度方案智能寻优。

结合汉江、鄱阳湖等通江湖泊湿地场景，张翔教授阐释了AI赋能生态流量管理的应用路径：利用人工智能捕捉水文-植被-候鸟栖息地之间的耦合响应关系，动态研判不同水位、流量条件下湿地生态系统的健康状态；构建自适应调度模型，在水资源供需博弈中，实时优化生态流量过程，兼顾防洪、供水、生态保护多重目标。

从成果转化角度来看，这套技术框架具备较强落地潜力。可开发为流域生态流量智能调度决策平台，服务水利、湿地保护区管理部门；形成标准化的生态流量动态评估工具，支撑河湖健康评价、湿地生态补偿、栖息地管护业务。同时，AI模型能够降低复杂水文生态模拟的算力门槛，为基层湿地管护提供轻量化、可快速迭代的数字化方案。

报告也客观分析了当前的挑战：AI模型存在可解释性不足、野外高质量观测数据短缺、调度决策多方协同机制不完善等问题。张翔教授提出未来研究方向，要构建“AI+机理模型”的融合框架，把水文生态学机理嵌入人工智能模型，兼顾数据驱动优势与生态规律，推动生态流量适应性管理从理论研究走向工程实践。

本次报告紧扣年会“夯实湿地科学基础与应用研究，支撑湿地资源高水平保护与发展”主题，打通人工智能、水文调控、湿地保护的学科边界，为长江流域、鄱阳湖这类大型通江湖泊湿地的科学调度，提供了前沿技术路径。