鄧淑明博士
香港大學計算與數據科學學院及社會科學學院地理系客席教授
近年來，人工智能 (AI) 在水質監測的範疇上可謂大派用場。
以中國成都雙流區白河流域為例，當地政府採用 AI 流域管理系統，在白河流域 96 平方公里範圍內部署 13 個感測器，針對雨水、生活污水、工業廢水等三大類排水口全覆蓋監測，然後以 AI 溯源演算法，預測污染水平，其準確率可高達八成，為環境監測和執法提供了強大的科學依據，並同時改善了白河水污染的難題。
英國太空署則以衛星技術結合 AI 和各種氣象數據的監測系統，改善北愛爾蘭最大的淡水湖–內伊湖的有害藻類嚴重滋生問題。系統運用衛星遙距感應器在湖泊較大範圍的偏遠地區進行監測，然後運用 AI 分析水色、溫度和其他指標的變化，從而預測有害藻群的生長速度及蔓延趨勢，該系統特別精於辨識初期的滋生情況，有利當局及時作出應對措施，更可提供歷史數據作比對及參考，以便構建更全面的水質管理機制。
美國也建立了智慧下水道網絡，透過安裝智慧感測器，測量水流等相關數據，再結合氣象數據進行智能分析與預測，以引導雨水與廢水的流向，優化水資源的輸送、存儲和處理。網絡同時設有各項監測設備，以監察下水道系統的運作狀況，以便及早維修有問題的裝置。
世界各地正擴大科技的應用，並透過構建全方位的智能環境監測網絡，以確保城市環境免受污染。香港同樣有水質污染的問題，必須廣泛使用人工智能提升城市環境的監測能力，及早預測有害環境的風險。
