季節性主導全球湖泊水域面積動態
近日，“西風—季風協同作用及其影響”任務“西風-季風協同作用對亞洲水塔變化的影響”專題清華大學水利水電工程系龍笛教授團隊在全球地表水體遙感監測研究中取得重要進展。該團隊開發了一種基于深度學習的遙感大數據融合技術，實現了全球140萬個面積大于0.1平方千米的湖泊在月尺度、30米空間分辨率下的水域面積連續監測。研究發現：季節性變化是主導全球湖泊水域面積動態的最核心機制，其空間分布與全球人口分布高度一致，反映出人類活動與湖泊季節性水文過程間緊密的耦合關系。相關研究成果以Global dominance of seasonality in shaping lake-surface-extent dynamics為題，于2025年5月28日發表在國際頂級學術期刊《自然》（Nature）上。
湖泊不僅是全球水文循環與生態系統的重要組成部分，還深刻影響碳循環、溫室氣體排放和人類水資源安全。長期以來，科研界在湖泊變化研究中多關注長期趨勢和年際波動，而對季節性動態的系統刻畫不足。現有權威數據集如歐盟委員會聯合研究中心2016年發布在《自然》上的Global Surface Water（GSW）數據集，為全球湖泊變化提供了重要參考，但在時空連續性與季節性動態監測方面存在不足。
為解決這一關鍵瓶頸，龍笛教授團隊創新性地構建了一套融合MODIS衛星傳感器時間分辨率優勢與GSW空間分辨率優勢的深度學習遙感大數據融合框架，借助高性能計算集群和云計算平臺，構建了迄今為止時空分辨率最高、覆蓋范圍最廣、連續性最強的全球湖泊水域面積時序數據集（圖1）。該數據集在用戶精度（93%）與生產者精度（96%）方面表現優異，缺值面積占比從GSW數據集的34%下降至1.2%，顯著提升了湖泊動態監測的可用性與科學性。
圖1：基于深度學習的遙感大數據時空融合實現全球百萬湖泊的高分辨率水域面積連續監測
研究顯示，全球66%的湖泊總面積和59%的湖泊數量，其水域面積動態以季節性變化為主導（圖2）。更為重要的是，這一季節性主導分布格局與全球人口分布之間存在高度耦合關系──全球90%以上人口居住在以季節性主導湖泊為主的流域。這一發現從全球尺度上揭示了人類活動區域與水文季節性變化之間的深層聯系，預示著湖泊水文過程正日益受季節性極端事件與人為調控的雙重驅動。此外，研究發現季節性極端事件可在短期內顯著放大或抵消湖泊幾十年來的長期趨勢。這一機制為理解極端氣候事件對湖泊生態系統和水資源安全的沖擊提供了科學依據，也為未來湖泊溫室氣體通量估算、生態生境保護及極端水文事件響應策略的制定提供了理論支撐。
圖2：季節性主導全球約140萬湖泊的水域面積動態
本研究不僅在科學認識上取得關鍵突破，也在遙感大數據處理與人工智能方法論方面具有重要推動作用，打破了長期困擾遙感水文界的“時間?空間”權衡瓶頸，推動全球湖泊遙感監測從“靜態觀測”邁入“高精度動態解析”。
清華大學水利系博士生李洛祺為論文第一作者，龍笛教授為通訊作者。合作者包括清華大學博士生王一鳴和英國班戈大學R. Iestyn Woolway 教授。研究得到了國家自然科學基金和第二次青藏高原綜合科學考察研究等項目的資助。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09046-3