AI技術正逐漸改變環境保護領域，從生態系統監測到資源管理，AI都展現出巨大的潛力。透過機器學習和資料分析，我們可以更精確地預測環境變化，及時發現並解決問題。例如，結合遙感技術和AI，可以監測森林砍伐、水汙染等情況，並提供更有效的應對策略。此外，AI還能促進人與自然的共存，例如智慧農業可以減少化學藥品的使用，智慧城市則能提升資源利用效率。然而，AI在環境保護中的應用仍面臨挑戰，特別是在知識管理方面。如何整合不同來源的知識，包括科學知識和在地知識，是提升環境管理效能的關鍵。本文將探討如何利用AI技術整合不同領域專家的知識，構建更全面的環境監測和管理系統，並以馬爾門湖水汙染問題為例，展示知識整合的實際應用。同時，我們也將探討知識整合的挑戰和未來趨勢，以及AI在環境管理中的重要性。
AI在環境保護中的應用與知識管理
AI技術在環境保護中扮演著愈來愈重要的角色，幫助社群解決複雜的環境挑戰。AI可以提升我們監測與保護生態系統的能力，促進人與自然的共存，減少衝突並最佳化資源管理。然而，AI在環境保護中的應用尚未廣泛普及，特別是在保育文化學和計算可持續性領域，這些領域需要本地知識來建立語義、社會行為和保育模式之間的聯絡。
AI與環境保護
提升監測與保護能力
AI技術能夠大幅提升我們監測生態系統的能力。透過大資料分析和機器學習演算法，我們可以更精確地預測環境變化，及時發現問題並採取行動。例如，遙感技術結合AI可以實時監測森林砍伐情況，幫助政府和非政府組織迅速回應並保護森林資源。
人與自然的共存
AI不僅能夠幫助我們更好地理解自然界，還能促進人與自然的共存。透過智慧農業和精準農業技術，農民可以更有效地管理農田，減少化學藥品的使用，從而降低對環境的影響。此外，智慧城市的發展也能夠提高資源利用效率，減少汙染。
最佳化資源管理
資源管理是環境保護的一個重要方面。AI技術可以幫助我們最佳化水資源、能源等資源的使用。例如，智慧水管網系統可以實時監測水流量和品質，預測潛在問題並及時修復，從而減少浪費和汙染。
知識管理在環境保護中的角色
知識管理（Knowledge Management, KM）在組織內部扮演著重要的角色。它是價值、實踐、背景資料和專業知識的結合，為評估和整合新實踐和資料提供了一個環境。知識管理不僅僅存在於檔案或資料函式庫中，還嵌入組織中的日常執行、流程、實踐和規範中。
知識管理的兩個階段
知識管理經歷了兩個主要階段：
-
第一代知識管理：這一階段出現在1990年代，主要關注於透過整合活動（如分發和分享知識）提供已有的知識。這一階段被稱為「供應維度」，但缺乏知識處理模型。
-
第二代知識管理：這一階段更加強調人、流程和社會倡議。它從研究如何在組織中創造和分享知識開始，旨在透過提升學習、問題解決、創新和適應能力來改善組織功能。
知識管理與創新
創新與知識整合密切相關。透過整合來自不同來源的知識來解決複雜問題是創新的一個重要方面。協作能夠促進創新，因為它允許取得和整合互補資源[10-12]。然而對於小企業或公共機構來說這是一個挑戰，因為它們資源有限[13]。
跨界協作
跨界協作（Boundary Spanning）是解決複雜問題的一個重要策略。這種協作需要使用「跨界物件」，如共同詞彙、共同意義和共同興趣來促進不同演員之間的協作[8, 14, 15]。這些工具可以幫助不同演員在平台上協作，解決複雜問題。
參與式知識生產
參與式知識生產是解決可持續性挑戰的一個重要途徑[17]。這種方法需要重新考慮制度結構並採取反思性態度[18, 19]。透過參與式知識生產，我們可以更好地解決環境挑戰並促進可持續發展。
sequenceDiagram
participant U as User
participant AI as AI System
participant Env as Environment
U->>AI: Monitor environment
AI->>Env: Collect data
Env-->>AI: Send data
AI->>U: Provide insights
此圖示展示了AI系統如何幫助使用者監測環境並提供洞察。
內容解密：
- User（U）：表示終端使用者或環境監測人員。
- AI System（AI）：代表根據AI技術的監測系統。
- Environment（Env）：表示被監測的自然環境。
步驟說明：
- Monitor environment：使用者透過AI系統啟動環境監測。
- Collect data：AI系統開始從環境中收集資料。
- Send data：環境將收集到的資料傳送回AI系統。
- Provide insights：AI系統對資料進行分析後，向使用者提供洞察和建議。
環境知識整合與參與式科學
在面對環境挑戰時，參與式知識生產是一種重要的方法，它不僅能促進知識的民主化，還能增加公民參與的急迫性。這些參與式專案常涉及環境和健康問題，如工業汙染的影響。然而，這些知識生產方式並不總是符合傳統科學標準，但它們可以補充專家的主張，並提供不同的視角來解決問題。
知識整合的挑戰
參與式知識生產雖然有其優勢，但並不能完全實作民主化的可持續治理。原因在於，知識生產過程中存在一些障礙。例如，如果不遵循現有的科學標準，就需要成功地質疑其相關性。
知識整合的多樣性
21世紀初的研究指出，沒有一個最佳方法能夠整合本地和科學知識。這促使我們從單純的知識整合產品轉向問題導向的知識整合過程。這些過程必須反思、系統化且迴圈，以考慮不同的環境管理視角。
異質知識的整合
不同的本體論（對實體定義和分類別的看法）和哲學或認識論（關於真理和有效性的一組價值觀）視角會影響不同型別知識在環境管理中的整合。本體論是用來定義概念和關係的工具，它們可以幫助建立更好、更具互操作性的資訊系統（IS）。本體論可以在IS中扮演多種角色，如促進構建者之間的溝通、啟用知識重用、促進資源檢索、整合和交換、提供知識基礎以及幫助識別語義類別。
根據一般性程度，本體論可以分為三類別：
- 高層次本體論：描述非常通用的概念，如空間、時間、物質等。
- 領域和任務本體論：描述與一般領域或活動相關的詞彙。
- 應用本體論：描述依賴於特定領域和任務的概念。
整合環境模型
為瞭解決理解環境過程中的問題，一個解決方案是開發整合環境模型（IEM）。各種人工智慧（AI）方法（如根據知識、本體論、專家系統或根據案例推理）可以用於根據知識的環境系統（KBES）建模。這些方法可以用於決策支援系統（DSS）中的整合環境建模。根據[48]編輯的一些AI基礎應用包括廢水處理、流量和水質模擬等。
知識表示模型
自1990年代起，領域本體論已被用來指定知識。企業本體論的建立可以透過應用現有本體論來提升再利用現有本體論進行本體論整合過程。
本體論整合流程
目前尚無共識關於如何定義本體論整合流程，但大多數作者認為本體論整合不僅是一個活動，而是一個完整的過程。協作構建可重用知識元件（如本體論）工作可以分為兩類別：(1) 整合、對齊和融合的環境、演算法和工具；(2) 全球本體論協作開發。
然而，協作工作會帶來一些問題，如冗餘資訊和同義詞使用。一些開發來解決上述問題的本體論整合系統有共同點：由一組使用者共同構建一個本體論。例如CO4、Ontolingua Server等都是這方面常見案例。
次段落標題：挑戰與解決方案
當分析可用的整合方法時，顯而易見的是許多方法在真實組織中並未得到廣泛應用。主要原因是大多數方法僅使用分類別關係而忽略了其他語義關係。即使在允許使用不同關係的方法中，其語義也未正式表達出來。然而在許多組織中都需要表達比分類別更廣泛語義關係。
面對這些挑戰，「玄貓」選擇了一個評估和整合知識方法來應對每個輸入本體並針對每種語義關係（分類別和部分關係）進行評估和整合。「玄貓」將本體論建模為多層次限制域（MHRD），即由不同概念關係連線的一組有限概念集。
graph TD
A[分類別關係] --> B[語義評估]
B --> C[概念整合]
C --> D[語義評估矩陣]
內容解密：
- 分類別關係：這是最基本且常見的一種概念之間的關係。
- 語義評估：在進行概念整合之前，先要進行語義評估以確保概念之間的邏輯連貫性。
- 概念整合：將不同來源的概念進行統一並形成一個完整且連貫的知識體系。
- 語義評估矩陣：這是一個矩陣結構，列出所有相關概念及其之間可能存在或不存在的語義連結。
graph TD
A[部分關係] --> B[語義評估]
B --> C[概念屬性]
C --> D[屬性矩陣]
內容解密：
- 部分關係：指的是一種更具細節且更具靈活性的一種概念之間連結方式。
- 概念屬性：每個概念都有其相應屬性可供區分。
- 屬性矩陣：這是另一個矩陣結構，列出所有相關屬性及其屬於哪個概念。
知識評估與整合方法
待評估和整合的知識將來自多位領域專家提供他們在特定領域中的專業知識。「玄貓」會假設這些專家提供的是正確無誤且可靠得資訊。「玄貓」將遵循以下步驟進行評估與整合：
- 評估每個輸入本體中的一般概念、屬性及語義關係。
- 從輸入本體中構建出概念清單並反映其相互之間之間所存在之一切可能關係及屬性。
- 生成一個語義評估矩陣以表示所有輸入本體中的概念之間可能存在或不存在之連結。
- 生成另一個評估矩陣以表示每個概念及其所具有之各項屬性。
透過這些步驟，「玄貓」確保每個輸入本體中的內容都被獨立地評估並且最後形成的一致且無矛盾之最終結果。
知識整合與評估：語義關係與概念的應用
在知識工程領域，整合與評估多個本體（ontologies）是一項複雜且重要的任務。本文將探討如何透過語義關係和概念的評估來實作知識的整合與提升。這些方法不僅能提高知識的完整性和一致性，還能為特定領域提供更豐富的資訊。
語義關係與概念的評估
在進行知識整合之前，首先需要對輸入的本體進行語義關係和概念的評估。這一過程涉及到對各個本體中的概念進行分析，並根據其語義關係進行評估。
語義關係評估演算法
以下是用於評估語義關係的演算法：
for u in range(1, m + 1):
for v in range(1, len(C) + 1):
for w in range(1, len(C) + 1):
if (cv in UMHRDu) and (cw in UMHRDu) and (IS_A(cv, cw) or IS_A(cw, cv)):
TMu(cv, cw) = 1
else:
TMu(cv, cw) = 0
if (cv in UMHRDu) and (cw in UMHRDu) and (PART_OF(cv, cw) or PART_OF(cw, cv)):
PMu(cv, cw) = 1
else:
PMu(cv, cw) = 0
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何對多個輸入本體中的語義關係進行評估。具體來說，它檢查每個概念對之間是否存在「是一種」（IS_A）或「是一部份」（PART_OF）的關係。如果存在這些關係，則將矩陣中對應的值設定為1；否則，設定為0。這些矩陣值將用於後續的支援度計算。
本體支援度計算
在評估了語義關係之後，接下來需要計算每個本體的支援度。支援度分為分類別支援度（taxonomic support）、部分支援度（partonomic support）和關係支援度（relational support）。
分類別支援度計算
TSu = sum(TMu(cv, cw) for cv in C for cw in C) + sum(TMu(cv, cw) * TMi(cv, cw) for cv in C for cw in C)
部分支援度計算
PSu = sum(PMu(cv, cw) for cv in C for cw in C) + sum(PMu(cv, cw) * PMi(cv, cw) for cv in C for cw in C)
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何計算每個本體的分類別支援度和部分支援度。具體來說，它透過累加矩陣中對應的值來計算支援度。這些值反映了概念之間的語義關係強度。
概念評估
除了語義關係之外，還需要對本體中的概念進行評估。這一過程涉及到檢查每個概念是否具有特定的屬性。
概念評估演算法
for u in range(1, m + 1):
for v in range(1, len(C) + 1):
for w in range(1, len(AT) + 1):
if CONCEPT_ATu(cv, aw):
CONCEPT_ATu(cv, aw) = 1
else:
CONCEPT_ATu(cv, aw) = 0
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何對多個輸入本體中的概念進行評估。具體來說，它檢查每個概念是否具有特定的屬性（aw）。如果存在這些屬性，則將矩陣中對應的值設定為1；否則，設定為0。這些矩陣值將用於後續的概念支援度計算。
整合知識與全域評估
在完成了語義關係和概念的評估之後，接下來需要將多個本體整合成一個統一的本體，並進行全域評估。
整合知識演算法
MRHDint = MHRDmax ∪ (C \ MHRDmax)
for cv in MRHDint:
for u in range(1, m + 1):
for ck in MRHDu:
if cv == ck or AT(cv).issubset(AT(ck)):
AT(cv).update(AT(ck))
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何將多個本體整合成一個統一的本體。具體來說，它選擇包含最多概念的本體作為基礎，並將其他本體中的概念逐步新增進來。這樣可以確保整合後的本體包含所有相關的知識。
案例研究：水環境管理知識整合
為瞭解釋上述方法在實際應用中的效果，我們以西班牙東南部「馬門諾爾」水環境管理為例。馬門諾爾是歐洲最大的鹹水湖之一，面積約170平方公里，濕地生態系統受到農業活動和其他人類活動帶來的氮、磷等養分過量問題影響而嚴重富營養化。
資料收集
我們透過結構化訪談方式收集相關資料。訪談物件包括三位對馬門諾爾水環境管理有深入瞭解的人士：E1、E2及E3。他們分別代表不同背景（如政府官員、環保人士），並對馬門諾爾水環境問題提供了豐富且深入地見解。
- E1：馬門諾爾總局負責人表示，「非法灌溉」及「湖區周邊土地管理」是兩大主要問題。
- E2：環保專家認為，「公共水道渠化」及「洪澇區劃分」等措施可以有效改善馬門諾爾生態狀況。
- E3：地方居民強調「土地特性」及「農業活動管理」是解決問題的關鍵。
透過整合這些觀點及資料資料，玄貓得以建構出完整且精確地馬門諾爾水環境管理知識本體。
此圖示
graph TD;
A[基本問題] --> B[非法灌溉];
A --> C[土地管理];
B --> D[公共水道渠化];
B --> E[洪澇區劃分];
C --> F[土地特性];
C --> G[農業活動管理];
圖示解析：
此圖示展示了馬門諾爾水環境管理問題及其子問題之間地相互關聯。基本問題包含「非法灌溉」及「土地管理」，進而細分為公共水道渠化、洪澇區劃分、土地特性以及農業活動管理等具體措施。
未來趨勢與挑戰
隨著知識工程技術地不斷進步，未來在語義網路、機器學習等領域也會有更多創新應用。然而，如何保持資料地完整性及一致性、如何處理不同來源資料地衝突等依然是需要面臨地挑戰。
水汙染問題的多方觀點分析
水汙染問題是全球面臨的嚴重環境挑戰之一，特別是像西班牙的馬爾門湖（Mar Menor）這樣的淺海地區。玄貓將探討這個問題，並結合三位專家的觀點來分析其根本原因及解決方案。
專家1的觀點：土地與水質
首先，讓我們來看看專家1（E1）的觀點。他認為土地的特性、界限和規範是影響水質的重要因素。具體來說，E1 提到以下幾個關鍵概念：
- 土地：土地的型別、界限和規範對水質有直接影響。
- 水：水流、淨化過程以及海洋汙染問題需要特別關注。
- 灌溉系統：洪灌法是一種常見但可能導致水質汙染的灌溉方式。
- 廢棄物處理系統：直接和地下排放都是需要考慮的因素。
- 害蟲控制：煙霧劑是一種常見但可能導致環境問題的害蟲控制方法。
- 生態系統：生態危機和人類生態學問題是水汙染的重要影響因素。
專家2的觀點：農業與水質
第二位專家是一位生物學家，他強調了農業活動對馬爾門湖水質的影響。他的主要觀點包括：
- 生態系統：農業活動引發的富營養化現象是馬爾門湖面臨的嚴重問題。
- 農作物：過量使用氮肥和磷肥導致了富營養化現象，進而引發了「綠色湯」事件，這對湖中的大型藻類別和海洋植物造成了嚴重影響。
- 水：水中的低氧症狀（缺氧）導致了大量魚類別和甲殼類別動物死亡。
此圖示展示了農業活動與水質之間的關係：
graph TD;
A[農業活動] --> B[氮肥/磷肥過量];
B --> C[富營養化];
C --> D[「綠色湯」事件];
C --> E[低氧症狀];
E --> F[魚類別/甲殼類別死亡];
內容解密：
- 農業活動：這裡指的是使用氮肥和磷肥進行農作物栽培。過量使用這些化學品會導致土壤中的營養物質過多，進而流入水體中。
- 富營養化：當水體中的營養物質過多時，會促進藻類別等微生物的快速繁殖，這就是所謂的富營養化現象。
- 「綠色湯」事件：當藻類別繁殖過多時，會讓水體變成綠色，這對水生植物和動物都有害。
- 低氧症狀：藻類別死亡後會消耗大量氧氣，導致水體中氧氣含量降低，進而影響魚類別和甲殼類別動物的生存。
專家3的觀點：害蟲控制與廢棄物處理
第三位專家（E3）則強調了害蟲控制和廢棄物處理系統對水質的影響。具體來說，他指出：
- 害蟲控制：過度使用化學品進行害蟲控制會導致土壤和水源汙染。
- 廢棄物處理系統：未經授權的排放方式和未經批准的土地使用方式會直接影響湖泊環境。
此圖示展示了害蟲控制與廢棄物處理系統之間的關係：
graph TD;
A[害蟲控制] --> B[化學品使用];
B --> C[土壤/水源汙染];
D[廢棄物處理] --> E[未經授權排放];
E --> F[湖泊環境汙染];
內容解密：
- 害蟲控制：這裡指的是使用煙霧劑、噴霧等方法進行害蟲控制。這些方法會釋放出大量化學品，進而汙染土壤和水源。
- 化學品使用：過度使用化學品會導致土壤和水源中的有害物質積累，進而影響生態系統。
- 廢棄物處理：未經授權的排放方式和未經批准的土地使用方式會直接將汙染物排入湖泊中，進而破壞湖泊環境。
綜合觀點與解決方案
綜合三位專家的觀點，我們可以看到以下幾個共同點：
- 土地特性與管理：土地特性、界限和規範是影響水質的一個重要因素。
- 農業活動：過量使用氮肥和磷肥會導致富營養化現象，進而影響湖泊生態。
- 害蟲控制：過度使用化學品進行害蟲控制會導致土壤和水源汙染。
- 廢棄物處理系統：未經授權的排放方式會直接影響湖泊環境。
要解決馬爾門湖的水汙染問題，我們需要從以下幾個方面入手：
- 加強土地管理：制定更嚴格的土地管理規範，確保土地使用不會對水質造成負面影響。
- 合理施用農藥：減少氮肥和磷肥的使用量，避免富營養化現象發生。
- 改善害蟲控制方法：採用更環保的害蟲控制方法，減少化學品對土壤和水源的汙染。
- 完善廢棄物處理系統：建立更完善的廢棄物處理系統，確保未經授權的排放不會影響湖泊環境。
透過這些措施，我們可以有效地減少馬爾門湖中的水汙染問題，保護這片美麗的淺海地區。
知識整合與評估：環境管理的AI應用
在現代環境管理中，知識的整合與評估是至關重要的。透過AI技術，我們能夠有效地將來自不同領域的知識進行整合，並評估其對決策支援系統的貢獻。玄貓將探討這一過程，並透過具體案例和技術分析，展示如何實作這一目標。
知識整合的概念框架
知識整合的概念框架是系統化處理來自不同領域專家觀點的關鍵。這些專家可能包括環境科學家、行政官員以及當地社群成員。每個專家的觀點都形成了一個「視角」，這些視角需要經過系統化的整合，以形成一個完整且可靠的知識體系。
語義關係與評估矩陣
在整合知識時，語義關係是非常重要的一環。這些語義關係可以透過評估矩陣來表示，例如O1、O2和O3等輸入本體的語義關係矩陣。以下是一些具體的語義關係：
- O2輸入本體：
- (ε2, ε1)，(ε3, ε1)，(ε4, ε2)，(ε5, ε3)，(ε6, ε4)，(ε7, ε4)，(ε8, ε4)，(ε9, ε4)
- O3輸入本體：
- (ε4, ε1)，(ε5, ε1)，(ε6, ε4)，(ε7, ε4)，(ε8, ε4)，(ε9, ε4)
語義關係矩陣
以下是O1、O2和O3輸入本體的語義關係矩陣：
| | ε1 | ε2 | ε3 | ε4 | ε5 | ε6 | ε7 | ε8 | ε9 |
|-----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
| **ε1** | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| **ε2** | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| **ε3** | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
此圖示展示了不同概念之間的語義關係。每個非零值表示該對概念之間存在語義關係。
內容解密：
此圖示展示了不同概念之間的語義關係。每個非零值表示該對概念之間存在語義關係，例如 (ε2, ε1) 和 (ε3, ε1) 在 O2 本體中存在語義關係，這意味著這些概念之間存在某種屬性或部分-整體關係。
概念支援評估
為了進行更深入的評估，我們還需要考慮概念支援評估矩陣。以下是 O1、O2 和 O3 本體的概念支援評估矩陣：
-
O1輸入本體：
- (ε1, X2)，(ε6, X4)，(ε7, X6)，(ε7, X7)，(ε8, X11)，(ε9, X15)，(ε9, X16)，(ε9, X17)，(ε5, X22)，(ε5, X23)，(ε5, X24)
-
O2輸入本體：
- (ε6,X4),(ε7,X6),(ε7,X7),(ε8,X12),(ε8,X13),(epsilon9,X15),(epsilon9,X18),(epsilon5,X22),(epsilon9,X15),(epsilon5,X23),(epsilon5,X23)
-
O3輸入本體：
- (epslon1,X3),(epslon6,X5),(epslon7,X8),(epslon7,X9),(epslon7,X10),(epslon8,X12),(epslon8,X14),(epslon9,X15),(epslon9,X19)(epslon9,X20)(epslon9,X21)(epsilon5X22), (epsilon5X23)
概念支援評估矩陣
以下是 O1 輸入本體的概念支援評估矩陣：
| | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
|-----|----|------|------|------|------|
| **ε1** | x x x x x |
此圖示展示了不同概念之間的支援度。每個非零值表示該對概念之間存在支援度。
內容解密：
此圖示展示了不同概念之間的支援度。每個非零值表示該對概念之間存在支援度，例如 (η² ,X²) 在 O¹ 本體中存在支援度，這意味著這些概念之間存在某種屬性或部分-整體關係。
整合知識與評估
透過 AI 技術，我們能夠自動化地進行知識整合與評估。這包括計算每個視角（本體）的關聯支援度（RS）和總概念支援度（TCS）。例如：
- RS₁ =6
- RS₂ =8
- RS₃ =6
整合本體與結果分析
最終，我們將各個視角的知識進行整合，形成一個完整的整合本體。以下是各個視角的總結與結果分析：
Evaluation Parameter Viewpoint View % Viewpoint View % Viewpoint View % Viewpoint View %
RS Viewpoint View % Viewpoint View % Viewpoint View % Viewpoint View %
RSint RS⁶⁶ RS¹³ RS⁶ RS⁶
TCS TCS¹⁶ TCS¹³ TCS¹⁶ TCS¹⁶
TCSint TCS²³ TCS¹³ TCS²³ TCS²³
此圖示展示了各個視角在知識貢獻上的相對比例。
內容解密：
此圖示展示了各個視角在知識貢獻上的相對比例。例如在RS（Relational Support）方面Viewpoint²擁有最高比例為57%，顯示出在相關性方面其貢獻最大。
未來研究方向
未來研究可以進一步探討如何設計更有效地分類別不同認識論信仰方法以提供有效知識輸入本體以及促進當地利益相關者和科學家之間知識分享方法。
玄貓認為AI在自動化知識評估和整合方面具有巨大潛力，並且未來可能透過更多研究進一步提升其應用效果。
