我国陆表水体长时序时空变化特征研究
尹小岚1
牛振国2
柯樱海3
周德民3
1.中国科学院空天信息创新研究院遥感与数字地球全国重点实验室,100094,北京;中国农业大学土地科学与技术学院,100083,北京;首都师范大学资源环境与旅游学院,100048,北京2.中国科学院空天信息创新研究院遥感与数字地球全国重点实验室,100094,北京3.首都师范大学资源环境与旅游学院,100048,北京
摘要：陆表水体动态变化是反映水资源变化的重要指标之一,准确掌握陆表水体的动态变化,对于理解地球系统水循环特征及其对气候变化和人类活动的响应具有重要意义.但现有陆表水体分布数据产品在时空分辨率、覆盖范围和时空连续性等方面存在不足.为此,集成多源地理空间数据,基于机器学习算法,构建了高精度的陆表水体分布模型,形成了我国1985-2021年30 m分辨率的逐月水体分布数据产品;以三级流域为单元,运用时间序列分解法,研究了我国陆表水体的空间分布特征和时间演变趋势.结果显示:①通过多源地理空间数据融合与机器学习算法构建的陆表水体分布模型,可有效弥补遥感水体监测技术的不足.②基于该方法构建的我国1985-2021年逐月陆表水体动态数据集具有较好的时空连续特征,我国陆表水体面积在11.69万～15.76万km2之间,总体上呈现下降趋势,其中2003年前以下降为主,2003年后趋于平稳并略有回升;陆表水体面积季节性特征空间差异明显,且总体上呈现增大的趋势,自东南沿海(变化斜率小于-0.005)向西北内陆等地(变化斜率大于0.2)季节性差异的增大趋势愈加显著.③人为因素(如建设用地、水库)是影响水体季节性变化的主要驱动因素(占70%),各流域人为因素的均值为56.26%.上述研究可为全球气候变化和人为活动影响下的我国水资源管理和陆表水循环研究提供数据支撑.
关键词：陆表水体机器学习水体分布重建水体时空变化驱动因素
分类号：TV213(水资源调查与水利规划)P332(水文科学（水界物理学）)
资助基金：国家自然科学基金(41971390)
论文发表日期：2025-08-12
在线出版日期：2025-08-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 27-37 )
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