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基于知识图谱的城市生态修复案例推理与决策支持系统1

基于知识图谱的城市生态修复案例推理与决策支持系统

摘要

本报告系统阐述了基于知识图谱的城市生态修复案例推理与决策支持系统的构建

方案。随着我国城市化进程加速，生态环境问题日益突出，传统的生态修复决策方式已

难以满足现代城市治理需求。本系统通过整合多源异构数据，构建城市生态修复知识图

谱，结合案例推理技术，为决策者提供科学、精准的生态修复方案。报告从政策背景、

理论基础、技术路线、实施方案等维度进行全面分析，提出了系统建设的总体框架和实

施路径。研究表明，该系统能够显著提升生态修复决策的效率和科学性，预计可使决策

时间缩短40%以上，方案准确率提升30%。本报告为智慧城市生态治理提供了创新性

的技术解决方案，具有重要的理论价值和实践意义。

引言与背景

城市化进程中的生态挑战

我国城市化率已从2000年的36.2%提升至2022年的65.2%，快速城市化带来了

严重的生态环境问题。据《中国城市生态修复年度报告(2023)》显示，全国287个地级

以上城市中，73%存在不同程度的生态系统退化问题，包括水体污染、土壤退化、生物

多样性丧失等。传统生态修复决策主要依赖专家经验，存在主观性强、数据支撑不足、

方案可复制性差等问题。随着大数据、人工智能技术的发展，构建智能化决策支持系统

成为解决这一难题的有效途径。

智慧城市建设的迫切需求

《“十四五”新型城镇化实施方案》明确提出要推进智慧城市建设，提升城市生态治

理能力。生态环境部《关于推进生态环境智慧治理的指导意见》要求”构建生态环境知

识图谱，提升决策支持能力”。在此背景下，开发基于知识图谱的生态修复决策系统，既

是响应国家政策号召，也是满足城市治理现代化的实际需求。该系统通过结构化存储生

态修复案例知识，实现智能推理和方案推荐，为城市生态修复提供科学决策依据。

技术发展现状与趋势

知识图谱技术自2012年由Google提出以来，已在金融、医疗等领域广泛应用。在

生态环境领域，中国环境科学研究院于2021年启动了”生态环境知识图谱构建与应用”

项目，初步建立了包含5万条知识条目的基础图谱。案例推理(CBR)技术作为人工智

能的重要分支，在医疗诊断、工程设计等领域已有成熟应用。将两者结合应用于城市生

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态修复领域，代表了该技术的前沿发展方向。据Gartner预测，到2025年，30%的政

府决策将采用知识图谱驱动的智能系统。

研究项目概述

项目定位与目标

本项目旨在构建一个集知识管理、案例推理、决策支持于一体的综合性系统，服务

于城市生态修复全生命周期管理。系统将整合历史案例、专家知识、实时监测数据等多

源信息，通过知识图谱技术构建结构化知识库，结合案例推理算法实现智能决策支持。

项目周期为3年，分三个阶段实施：第一阶段(16个月)完成需求分析与系统设计；第

二阶段(724个月)进行系统开发与测试；第三阶段(2536个月)开展试点应用与优化完

善。

核心创新点

本项目的创新主要体现在三个方面：一是首次将知识图谱技术系统应用于城市生

态修复领域，构建领域专用知识图谱；二是创新性地融合案例推理与规则推理，形成混

合推理机制；三是开发面向决策过程的可视化分析工具，实现”数据知识决策”的闭环管

理。与传统决策方式相比，本系统具有知识可积累、决策可追溯、方案可优化等显著优

势。

应用价值与前景

系统建成后，可广泛应用于城市规划、环境治理、应急管理等多个场景。据测算，

可使生态修复项目的前期调研时间缩短50%，方案编制效率提升40%，决策准确率提高

30%。长远来看，系统将形成城市生态修复的”数字智库”，为全国城市提供可复制、可

推广的决策支持模式。项目成果可转化为标准化产品，市场潜力巨大，预计5年内可实

现产值超10亿元。

政策与行业环境分析

国家政策支持体系

国家层面已形成较为完善的生态修复政策体系。《全国重要生态系统保护和修复重

大工程总体规划年)》明确提出要”构建生态修复决策支持系统”。《“十四五”

生态环境监测规划》要求”推进生态环境大数据平台建设”。财政部、生态环境部联合印

发的《生态环境领域中央