在信息化时代的背景下，复杂问题的解析涉及多源数据的交叉与融合，如何有效整合分散的数据成为一项关键挑战。自然资源领域的数据具有高度异构、多尺度、跨维度等特征，如气象观测、物种分布、水文动态等数据常存在于不同系统中，缺乏统一的知识表达与语义关联机制。这种现象降低了数据分析的效率，使得普通用户甚至专业人士在跨领域问题的处理中面临很大的困难。为此，需要借助新的技术手段，跨越数据和知识的壁垒，提供更加高效和准确的解决方案。
　  一、知识图谱的概述与应用
　　知识图谱是信息时代的新型技术，能够将各类数据整合成一个结构化的知识网络，突破传统数据存储方式的局限，可以解决信息孤岛的问题。知识图谱由三个基本要素构成：实体、关系和属性。实体作为“节点”，可以表示具体的事物或概念；关系通过连接实体，以表述它们之间的关联；属性为实体提供具体的描述。与传统数据库不同，知识图谱利用图结构组织信息，支持高效查询与推理，可以展示事物之间复杂的内在联系，从而推动了从信息孤立到知识互联的转变。
　　在自然资源领域，知识图谱能够整合气象、地质、生态和水文等多维数据，通过综合评价与推理的方式实现环境监测、生态评估及资源管理等应用。同时，知识图谱还能实现知识的动态更新，以实时化、全方面、追踪溯源的方式构建一个稳定的知识库体系，供人们可以及时掌握相关信息，显著增强了知识获取、管理与应用的能力，实现科学决策与生态治理。
　　二、大语言模型的优势与应用
　　大语言模型是人工智能领域的一项重大突破，在理解和生成自然语言上展现出巨大潜力。对于自然资源领域而言，可以利用大语言模型对复杂问题进行自然语言的解析，得出地理实体、时空关联以及环境要素之间的逻辑关系，从而依据本文语料库去生成所需答案。
　　然而，虽然大语言模型具有非常出色的表达能力，但是它也有显著的缺点。在处理需要精准度或专业知识的内容时，大语言模型就可能出现造句或者混淆事实的现象，这就是我们所说的“幻觉”——模型生成的回答虽然听上去合理，但实际上可能是错误的甚至完全是编造出来的。因此，尽管大语言模型在与用户进行自然语言互动时具有极高的能力，但它并不具备作为“领域专家”的能力。
　　三、知识图谱与大语言模型的结合
　　知识图谱与大语言模型两者相结合，可以优势互补，构建更加智能、可靠的知识系统。知识图谱通过“实体—关系—属性”结构化的知识和推理能力，可以为大语言模型提供精确的信息和关系网络；大语言模型则利用语言生成能力，使得知识图谱能够进行自然语言处理和解析用户意图。
　　例如，当解决“重庆近十年降雨变化对生态的影响”的复杂问题时，大语言模型首先对问题进行语义解析，识别关键词。知识图谱随后通过在知识网络中寻找地理、气象和生态的相关数据，确保回答的科学性。最后大语言模型将结构化结果转化为自然语言表述
　　二者的结合，不仅可以提高知识查询和推理的精准度、保证了解答的准确性，还能生成流畅的语言表述。这一模式的利用，增强了自然资源领域智能服务的深度和广度，显著提升了用户体验并增强了应用效能。
　　四、技术结合的实际应用
　　知识图谱与大语言模型相结合在资源环境管理、生态保护以及应急决策等方面有着广阔的前景。普通用户能用自然语言提问，快速获得关于气候变化、土地利用或者生态保护等信息；专业人员能够用系统进行数据汇集、空间分析以及趋势预报等工作，可以辅助科研与决策制定。
　　在土地规划中，可以模拟城市扩张给农田、生态区带来的影响；在灾害应急中，可快速确定受灾范围、基础设施、交通路线等，辅助救援指挥；在水资源管理上，可以对污染物扩散的趋势做出判断，并根据趋势优化水资源调配；在地质勘探过程中，通过融合地层、矿产信息，可推断出潜在的资源分布。将历史气候、地理特征和实时采集信息进行有机结合，通过运用大数据分析手段来挖掘数据变化规律，对生态变化趋势进行判别，并发出警报。系统服务于政府和研究机构的科学决策，促使数据应用效率大幅提升，促进决策更加科学合理。推动实现公治和资源管理智能化发展。
　　五、结语
　　伴随人工智能的发展，知识图谱与大语言模型的融合正改变着人类对自然界的认知与管理方式。这一技术使智能系统不仅可以完成信息检索的任务，同时还可以进行知识理解和推理。由此，自然界的认知方式将从传统的数据检索变为基于知识的推理，从单要素分析转向多要素融合。这一转变提升了自然资源数据的语义整合与因果推理能力，增强人类对自然世界的认知，为生态保护、环境建设及绿色发展提供了强大的技术支撑。
　　作者单位：重庆交通大学
　　基金项目：重庆市规划和自然资源局科研项目（KJ-2024005）。