为推进环境监测智能化转型，江苏省镇江环境监测中心积极部署本地DeepSeek大语言模型的实践应用，通过多次迭代训练与算法优化测试，可完成水质扩散预测等复杂任务。

鉴于基层环境监测机构算力基础薄弱、技术储备有限的现状，镇江环境监测中心积极探索面向常规办公电脑的DeepSeek-R1大语言模型轻量化部署方案。并在实例模型训练中，向本地模型输入训练数据一组污染指标及对应的河流流量数据，让其预测在稳定流量下，运用水质一维扩散模型预测五日的污染物扩散情况。模型运行测试经过四次微调迭代后完成预测任务，每次迭代耗时约为120秒，CPU占用率约为40%，内存占用率约为75%，验证了轻量化模型在办公设备上的可行性，同时也说明轻量化推理模型必须经过输入训练数据才能取得预期效果。

通过镇江中心大模型本地化应用的前期实践经验，结合监测工作实际，建议一是优先部署7B/14B模型，构建轻量级智能问答系统，用于标准查询、报告模板生成等实用场景。二是针对复杂分析任务（如污染溯源、扩散预测），对于不敏感的数据，可采用“本地预处理+云端协同计算”模式，平衡效率与成本。三是结合监测业务特点，定向训练模型（如添加环境质量和污染源排放标准库），提升语义解析精准度。

下一步，镇江中心将持续积极探索，推动生态环境监测数智化转型深入发展，更好服务于生态环境管理。