我国水生态治理正处在由污染削减向生态健康保护转型的关键阶段，与双碳目标及绿色高端制造发展节奏深度契合。城镇化、产业发展持续带来污染物输入，流域水体既要承载生产生活排污压力，又要维持生物群落与物质循环正常运转。以往以末端工程治污为主的模式虽能有效降低水体污染物浓度，但只盯着减排，忽略水体自身纳污能力，则易出现水质达标但生态功能持续退化的现实矛盾。叠加气候变化带来的扰动，如何激活水体自身演化修复能力，已经成为流域绿色发展必须面对的现实课题。

南京大学任洪强教授（中国工程院院士）、黄辉教授团队在中国工程院Engineering集群分刊ENGINEERING Environment上发表题为“Water ecological authigenesis: from the perspective of emission-accommodation synergy”的观点文章，提出“排纳协同”这一创新范式，通过构建污染物输入与水体纳污能力之间的动态平衡（E≤A），系统阐释了水生态系统实现自生的内在机制，并建立了涵盖机制解析、监测评价、技术装备和智能管控四大维度的完整研究框架。

图1.摘要图

研究提出“排纳协同”概念，用E≤A这个简洁的不等式，将复杂的水生态自生问题锚定为一个可量化、可调控的科学目标。E代表污染物排放负荷，A代表水体纳污能力，二者动态平衡即为系统韧性的理想状态。围绕这一核心，团队构建了四层递进式的研究框架：解析协同作用机制与演化规律、建立多维监测评价指标体系、研发智能技术装备、搭建原位-异位协同管控路径。值得关注的是，该框架将深度学习、数字孪生、合成生物学等前沿手段有机嵌入水生态研究，并非简单地“给传统方法加个AI标签”，而是从机理建模、预警识别到决策调度全链条重构技术逻辑。这种多学科深度耦合的思路，也为环境领域突破关键装备与算法瓶颈提供了可行路径。