5月20日至21日，2026（第八届）中国城市水环境与水生态发展大会暨（第四届）三峡环境科技大会在湖北武汉召开。三峡小微整理集纳了院士专家发言的主要内容，以飨读者。

主旨论坛环节

　　大会主旨论坛上，与会专家以全球视野和前沿视角，深入解读长江大保护的新业态与新格局，共商治水未来。

　　“天空地一体化”服务长江流域精准治理

　　——徐祖信 中国工程院院士、同济大学环境科学与工程学院教授

▲徐祖信院士在主旨论坛上发言。摄影：胡九思

　　流域是人类社会最重要的水资源载体和生态安全屏障，流域污染具有跨区域、动态变化、来源复杂等特征。长期以来，依赖地面人工采样和固定站监测的传统方式，难以满足长江全流域精准治理的需求。为此，我们围绕“天空地一体化”立体智慧感知监测体系建设成立科研团队。该体系由天基（卫星）、空基（无人机）、水基（无人船）三层构成：卫星用于挖掘水质历史数据、分析演变特征、绘制空间热力图及快速识别异常事件；无人机通过高光谱水质反演、非接触式流速测定及漂浮垃圾等视觉污染物识别技术，实现中观精细监测；无人船通过自主航行、暗管探测和水质动态成图，完成微观高精度取证。三者形成“卫星发现—无人机精查—无人船取证”的链式协同系统，能够精准锁定影响长江流域水质的关键要素和污染治理的重点区域，实现流域污染的高效监管。

　　巢湖治理为浅水湖泊生态修复提供实践样板

　　——俞汉青 中国工程院院士、中国城市科学研究会水环境与水生态分会副主任委员、中国科学技术大学环境科学与工程系教授

▲俞汉青院士在主旨论坛上发言。摄影：胡九思

　　安徽巢湖是长江下游的重要生态屏障，治理好巢湖对推动长江大保护具有重大意义。过去，巢湖长期面临富营养化加剧、蓝藻水华频发、水生态系统退化等突出问题，治理难度大、系统性要求高。近十年来，巢湖治理思路从单纯的污染控制转变为治理与生态修复并重，构建了点源、面源、内源协同治理的综合方案，同步实施湿地建设、生态林建设、退田还湖等系列措施。如今，环巢湖湿地已成为国内最大的人工湿地群，巢湖水质实现根本性好转，蓝藻水华得到有效控制，生物多样性显著恢复，为长江流域浅水湖泊生态修复提供了可推广的实践样板。

　　长江流域孕育五张独特生命面孔

　　——李成才 著名纪录片导演，中国纪录片协会理事，清华大学、北京理工大学教授

▲李成才导演在主旨论坛上发言。摄影：胡九思

　　长江流域的生物多样性孕育出五张独特的面孔。塔黄在高海拔流石滩上蛰伏数十年，一生只开一次花，开花时苞片形成温室，与迟眼蕈蚊共同完成生命的契约；珙桐是距今约1亿年的孑遗物种，其花苞与叶苞同时出现，摄制组历经艰辛完成了全球首个珙桐开花全过程的拍摄；猕猴桃从湖北宜昌走向世界，被誉为“中国贡献给世界的最年轻的水果”；白鹤是自古以来受诗人偏爱的意象，全球98%的白鹤迁徙至鄱阳湖越冬，人与鸟在此和谐共生；长江流域是水稻的发源地之一，野生稻的基因支撑了杂交水稻的诞生，也支撑了中华文明的延续。长江不止五张面孔，它是万物的家园，守护它们就是守护中华民族的文化与未来。

“江城对话”研讨环节

　　20日下午的“江城对话”研讨会以“突破局限跨界融合”为主题，汇聚多领域院士专家，一同探讨环境治理的破局之道。

　　为什么要跨界融合？

　　曲久辉 中国工程院院士，《水与生态》（英文）主编，中国城市科学研究会副理事长、水环境与水生态分会主任委员，中国科学院生态环境研究中心研究员

▲曲久辉院士在“江城对话”研讨会上发言（三峡集团国家工程中心 供图）

　　当前环境治理面临三重瓶颈：一是学科发展触及认知天花板，原创性理论突破匮乏；二是人才培养出现偏差，学校教育更侧重于环保技能训练，而缺少顶层架构思维能力方面的培养；三是产业从增量蓝海转入存量红海，竞争日益激烈。无论是从学科教育还是产业发展角度看，跨界融合都是当下的必然选择。唯有打破固有边界，才能走出困局，找到新的增长点。

　　何为跨界融合？

　　曹宏斌 中国工程院院士、中国科学院过程工程研究所研究员

▲曹宏斌院士在“江城对话”研讨会上发言（三峡集团国家工程中心 供图）

　　跨界融合的核心在于打破行业、学科、技术、文化的固有藩篱，让不同主体在相互渗透中产生化学反应。具体而言，应跨越三重边界：一是跨越思维限界，打破“环境学科即污染无害化治理”的思维定式，将污染物视为资源或能源；二是跨越领域边界，打破学科壁垒，促进知识体系的深度交融，实现技术的跨场景创新应用；三是跨越产业行界，推动环境治理从末端管控延伸至生产端与末端的协同，例如开展全过程煤化工水污染控制，在萃取阶段提前回收难降解物质，从源头减轻末端负担。

　　如何跨界融合？

　　李惠 中国科学院院士、哈尔滨工业大学土木工程学院教授

▲李惠院士在“江城对话”研讨会上发言（三峡集团国家工程中心 供图）

　　跨界融合的一条重要路径是跨学科变革，其核心逻辑是从“经验驱动”转向“数据驱动+智能设计”的范式重构，让人工智能从工具变为“科研合伙人”。传统研究方法如试错法，周期长、成本高，而人工智能的加入能够赋能材料设计、方程解析等环节，显著提升效率。例如在离子分离膜设计中，通过人工智能建立“官能团—亲和力”模型和“点位—输运性能”模型，可将设计周期从数月压缩至数秒。此外，人工智能的应用不止于“把问题解决得更好”，它已开始帮助人类探索长期悬而未决的难题，甚至为新一代环境科学等领域的奠基性研究提供可能。

　　（转载自三峡小微）

编辑：林梓

发布时间：2026年05月23日