水生态环境保护与修复

青藏高原水生态环境保护与修复

水体是青藏高原生态系统的重要组成部分，其变化对区域水资源管理和气候变化适应至关重要。然而，由于空间分辨率限制，以往研究主要关注大型水体，而对小型水体的认识不足。本研究利用高分一号卫星数据，基于深度学习方法，构建了2020年青藏高原2 m分辨率水体分布图，并分析了水体的丰度、面积、形态和景观特征。结果表明，青藏高原水体丰度符合经典幂律规模法则，小型水体数量众多且分布分散。此外，本研究还比较了不同分辨率水体提取结果，表明低分辨率数据在提取小型水体方面存在局限性。该数据集对于揭示青藏高原水体的空间模式、检验大小 - 丰度关系的幂律规模法则、选择合适数据源以及理解气候变化对高原水资源的影响具有重要意义。

  /// 二、引言

陆地水体（WB），如湖泊、池塘和水库，是水文和生物地球化学水循环的重要组成部分，为人类社会提供了诸多重要的生态系统服务，如河流流量调节、生物多样性栖息地提供、渔业资源支持以及灌溉用水供应等。监测水体的动态变化能为理解周围地区的变化提供关键信息。

多年来，了解全球或区域水体的丰度和大小分布一直是相关研究的重点。传统上，这些信息主要来自地图汇编和基于丰度 - 大小关系的统计推断。然而，地图汇编往往容易低估小水体的数量，而统计推断则可能高估小水体的丰度。水体的形态可以定量描述水景观的几何特征，但其形态特征的获取较为困难。高分辨率卫星图像的综合信息为大规模准确解析水体的丰度、大小分布和形态特征提供了可能。

水体提取是水资源管理的基础工作，从遥感图像中大规模提取水体可视为一个目标检测过程，主要方法包括单波段密度切片、光谱水指数、面向对象的方法和深度学习方法等。过去几十年里，已有一些针对区域或全球水体提取的研究，如全球地表水数据集（GSWD）和对中国内陆水体时空变化的研究等。

尽管对水体变化的总体全球模式已有一定分析，但区域分析仍较为缺乏，特别是对于对气候变化敏感地区的小水体。近年来，深度学习在水体识别方面备受关注，但目前基于深度学习方法的高分辨率水体提取主要在局部尺度上实现。青藏高原上有许多高山湖泊，且受人类活动影响较小，目前该地区水体的提取主要考虑面积大于1  km²的湖泊，但随着冰川融化，小水体的丰度将继续增加，而相关信息仍有待进一步了解。此外，对于不同目标选择合适分辨率的数据源也仍需明确。

在本研究中，制作的青藏高原2 m分辨率水体地图及相关数据集，对于获取水体空间格局、测试幂律缩放定律的有效性以及选择水体提取的数据源具有重要价值。

  ///三、主要研究结果

(一）青藏高原水体分布特征

本研究利用高分一号卫星数据，基于深度学习方法，构建了2020年青藏高原2 m分辨率水体分布图。结果显示，青藏高原水体分布广泛，覆盖面积从几平方米到数百平方公里不等，形态各异，包括湖泊、河流、冰川融水湖泊和人工水库等。水体分布图显示，大型水体（面积> 1 km²）主要集中在高原边缘区域，而小型水体（面积<1 km²）则广泛分布于高原内部，形成众多分散的湖泊和河流网络。
具体数据显示，2020年青藏高原水体总面积为56354.6 km²，其中大型水体面积为31547.2 km²，小型水体面积为24807.4 km²。大型水体数量为452个，而小型水体数量则高达96369个。这些数据充分展示了青藏高原水体的广泛分布和丰富的多样性。

（二）水体形态与景观特征

形态测量分析表明，青藏高原水体岸线不规则，形态复杂。岸线发展指数（SDI）随水体大小增加而增加，表明大型水体具有更复杂的形态。具体数据显示，大型水体的SDI平均值为1.26，而小型水体的SDI平均值为0.93。这可能与大型水体更容易受到侵蚀和沉积作用的影响有关。
景观指数分析表明，青藏高原水体在景观中占据重要地位，斑块密度和最大斑块指数较高，分割指数较低，表明水体分布较为集中，对区域景观格局具有重要影响。具体数据显示，斑块密度为0.12个/km²，最大斑块指数为0.45，分割指数为0.23。

（三）空间分辨率的影响

本研究比较了不同分辨率水体提取结果，发现低分辨率数据（如30 m分辨率）在提取小型水体方面存在局限性，导致水体数量和面积被低估。而10 m分辨率数据在提取小型水体方面表现较好，但仍然无法与2 m分辨率数据相媲美。具体数据显示，30 m分辨率数据中，小型水体数量为42139个，面积为11521.8 km²；而10 m分辨率数据中，小型水体数量为63231个，面积为17285.6 km²。这表明，高分辨率遥感数据对于全面了解青藏高原水体分布和特征具有重要意义。

（四）形态学指数分析

基于2 m分辨率的水体地图，本研究计算了包括岸线周长和岸线发展指数（SDI）在内的形态学指数。SDI的计算结果揭示了湖泊岸线的不规则程度，这一指标对于评估湖泊生态功能的多样性和复杂性具有重要意义。与此同时，岸线周长和SDI的分析结果表明，青藏高原的湖泊在形态上具有高度的多样性。这种多样性可能与湖泊的地质历史、地貌特征以及气候条件有关。例如，SDI较高的湖泊可能拥有更丰富的生物栖息地和更高的生态服务价值，而SDI较低的湖泊可能在水文循环和物质交换方面发挥着不同的作用。
进一步的形态学分析还可能揭示水体之间的相互关系和潜在的生态过程，如水流交换、物质循环等，这对于理解高原湖泊生态系统的整体性和连通性至关重要。此外，形态学指数的计算还有助于识别那些可能对气候变化更为敏感或具有更高适应性的水体。

（五）小水体的意义

在青藏高原，尽管小水体在表面上不占主导地位，但这并不排除它们在区域生物地球化学循环中的重要性。小水体通常比大湖泊具有更高的通量和更快的反应速率，因此可能对湖泊丰富地区的生物地球化学循环做出不成比例的贡献。我们的数据集对于填补现有水体地图的空白以及分析水体丰度和形状的空间变化非常有价值，特别是对于小水体。

通过对水体提取精度、水体面积与丰度、空间分辨率的影响以及形态学指数的深入分析，本研究不仅提供了青藏高原水体分布的高分辨率地图，还深入探讨了水体形态学和景观学特征。这些发现强调了高分辨率遥感数据在水文研究和生态评估中的价值，并为未来的水资源管理和保护工作提供了新的视角和工具。此外，本研究的方法和结果还可为其他地区水体分布和动态变化的研究提供参考，特别是在那些对气候变化敏感的高原和山区生态系统中。

  /// 四、结论

本研究构建的青藏高原水体分布图和形态测量数据集，可以填补现有研究的空白，为区域水资源管理和气候变化适应提供科学依据。此外，本研究还表明，高分辨率遥感数据对于全面了解青藏高原水体分布和特征具有重要意义，未来应加强高分辨率遥感数据的获取和应用。未来研究可以进一步利用深度学习方法，结合多源遥感数据，例如合成孔径雷达（SAR）数据，以提高水体提取的精度和可靠性。此外，还可以将本研究构建的数据集与其他数据集相结合，例如气象数据、水文数据等，以更全面地了解青藏高原水体的时空变化特征，并为区域水资源管理和气候变化适应提供科学依据。

参考文献：Zhengchao C ,Linan G ,Yanhong W , et al，2024.A high-resolution dataset of water bodies distribution over the Tibetan Plateau[J].Scientific Data,11(1):453-453.

来源：www.nature.com/scientificdata