为进一步加强科技前瞻研判，引领原创性科研攻关，打造学术创新高地，推进科技自立自强，中国风景园林学会根据中国科协统一部署，自2022年起面向全行业征集风景园林领域科技重大问题难题，立足当今国家战略和科学技术背景，提出了当前我国风景园林行业所面临的重大科学问题、工程技术难题和产业发展问题，引导广大风景园林科技工作者展开研究探索，引领科技创新趋势和科技攻关方向，推动风景园林行业高质量发展，服务国家科技创新。

　　近期，“中国风景园林学会”公众号开辟专栏，将陆续展开介绍2023年风景园林领域重大问题难题，希望大家持续关注学会的问题难题征集活动，踊跃投稿。

　　气候变化背景下，城市生态安全面临着多种风险，如气候变化可能导致的更频繁的极端天气、人类生产生活集聚产生的城市热岛效应、外来物种和有害生物的入侵、人类活动对自然环境的破坏及干扰导致生物多样性的丧失、城市化进程中大量人工地表造成的城市内涝、城市资源过度消耗导致的城市能源紧张和土地使用冲突等风险。因此，高效能城市生态安全预警技术的应用至关重要。近年来，随着信息革命的迅猛发展，人工智能技术作为一种高效、精准的工具得到了广泛应用和普及，在城市生态安全预警和风险应对方面展现出了不可忽视的优势和潜力，为城市生态安全领域的相关研究和技术应用带来更多的机遇，已经成为具有重要意义和实践价值的研究领域。

　　城市生态安全是指一定地域范围内，城市与其周边自然支持系统之间形成的长期稳定的反馈调控机制，使城市可持续发展能力与生态系统结构和功能的完整性得以维持稳定的健康状态，满足城市当前和未来发展需要。预警是运用具体方法和模型对各种相关数据信息进行综合分析,预测和推断生态系统稳定的警情和警度,衡量从量变到质变的生态系统状况,为环境整治和生态建设提供科学基础。现有研究主要集中在城市生态安全评价、生态安全格局构建以及基于城市生态安全的规划设计层面，对城市生态安全的影响因素研究以及生态安全模拟预测与预警研究相对较少，造成该结果的根本原因是过去数据获取耗时费力且量小、常见的分析方法较易受到评价者人为主观因素的影响,在反映城市生态安全的多层次、多维度和动态变化性等方面都存在一定的局限性。人工智能技术的发展推动数据获取可以跨越多个组织层次获得大规模同步观测数据，并通过仿真模拟、机器学习等生态过程分析，有效降低模型模拟预测的不确定性，在提升城市生态安全预警效率方面具有重要作用。因此，人工智能算法技术在高效能城市生态安全预警实践中如何实现及应用受到社会各界的广泛关注，成为工程技术研究的重点和热点问题。

　　城市作为由社会、经济和自然共同组成的复合生态系统，其生态安全预警研究在生态安全研究领域具有典型性和代表性。如何对城市生态安全进行全方位的动态监测，发现生态风险隐患并提前发出生态警报，以避免生态风险事件的发生或防止生态环境恶化，是城市生态安全预警的核心问题，也是研究的重点和难点。随着互联网信息、大数据、云计算、人工智能的不断进步，复杂城市生态安全预测预警研究的方法技术和应用实践也在不断完善，主要体现在基础数据支持、生态过程智能算法分析、应用服务支撑3个方面，有利于精准识别生态风险、了解生态过程变化规律并科学预判未来发展趋势，及时做出正确决策。

　　城市生态安全涉及生态环境、气象、交通、水利等多个部门的观测数据以及互联网、物联网等相关数据，具有种类多、结构复杂、数据量大等特点。卫星遥感影像、无人机、地面传感器等技术的应用促进国土资源、地理信息、气象观测、水文监测、土壤信息、空间规划等多源数据的集成、加工、传输和存储，推动建立以历史数据、样本数据、宏观“天地一体化”遥感监测数据组成的支持互馈修正的预警决策数据库，以真实、精准、全面的数据为城市生态安全监测预警、保护改善生态水平提供决策依据。

　　传统的城市生态安全的预警方法主要有模糊综合评判法、层次分析评价法、灰色关联法、系统聚类分析法、综合指数法、生态模型方法、生态足迹法、景观生态学方法等，这些方法大都采用线性或指数模型等回归统计进行评价，但影响城市生态安全的各因素关系非常复杂，往往是非线性的，通过某种确定的数学模型来准确描述是很困难的。基于智能算法的模型能够基于大量数据的学习，对多种生态过程进行模拟分析和状态感知。例如卷积神经网络、人工神经网络等深度学习技术具有强大的数据处理和建模能力，可以自动提取重要特征，处理复杂非线性关系，并实现多模态数据融合和实时处理。集成学习和增强学习技术相结合，则能够提高预测的准确性，响应的及时性和决策的有效性，从而优化决策过程。这些智能技术在水文生态安全、地质灾害安全、气象灾害动态监测、风险评估、趋势演变、空间分析等方面，具有高效、精确、可量化、可视化的优势。

　　在城市发展规律和一定的政策背景下，结合城市生态安全驱动因子的未来变化趋势，基于生态过程智能分析结果预测常规风险未来发生的概率、持续时间、涉及范围等。其中，基于灰色模型或系统动力学方法构建的仿真模型最为常见，通常结合多种情景设置，例如气候变化、政策导向、土地利用变化等，模拟不同强度约束条件下可能的生态安全状况。此外，越来越多的智能仿真技术也被应用到生态安全预警实践中。例如基于随机森林算法的生态空间预测模拟、基于最大熵原理的生物入侵风险预测、基于退火算法的保护空缺分析、基于粒子群算法的绿地布局规划、基于贝叶斯网络的生态系统风险评估等，反映不同级别的生态安全预警状态以及系统的整体安全状态。

　　在全球气候变化和生态文明建设的宏观背景下，城市生态安全评估及预警关乎人类福祉。总体来说，基于人工智能技术对未来生态安全状态进行预测预警研究是新兴的研究领域，交叉性强，需要多个学科的参与。此外，城市生态系统结构复杂，具有复杂系统的多主体、多因素、多尺度、多变性等特征，未来需要借助人工智能技术的高效计算和挖掘能力，进一步深入研究城市生态风险对景观异质性在尺度、时间和空间维度的响应。

　　基于人工智能技术的数据集成与融合、生态过程智能分析和科学精确的预测预警应用是实现城市生态安全高效预测预警的重要环节。通过对海量数据的高效整合加工和生态过程的智能分析，实现了对生态安全状态的精确感知，进而有利于实现对城市生态安全的高效能预测预警。通过这些技术手段，在生态问题科学诊断、生态修复分析评价、辅助规划和计划合理编制等方面的效率低下的问题得到了有效解决，为城市生态安全保障提供了技术支撑。

　　原标题：《前沿科学问题 人工智能算法技术在高效能城市生态安全预警实践中如何实现及应用？》