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博士生一作，清华大学最新Nature

科研大匠 · 公众号 · 科研 · 2025-06-01 21:13

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为通讯作者。合作者包括清华大学博士生王一鸣和英国班戈大学R. Iestyn Woolway教授。

该团队开发了一种基于深度学习的遥感大数据融合技术，实现了全球140万个面积大于0.1平方千米的湖泊在月尺度、30米空间分辨率下的水域面积连续监测。研究发现： 季节性变化是主导全球湖泊水域面积动态的最核心机制，其空间分布与全球人口分布高度一致 ，反映出人类活动与湖泊季节性水文过程间紧密的耦合关系。

长期以来，科研界在湖泊变化研究中多关注长期趋势和年际波动，而对季节性动态的系统刻画不足。现有权威数据集如欧盟委员会联合研究中心2016年发布的Global Surface Water（GSW）数据集在时空连续性与季节性动态监测方面存在不足。

为解决这一关键瓶颈，龙笛教授团队创新性地构建了一套融合MODIS卫星传感器时间分辨率优势与GSW空间分辨率优势的深度学习遥感大数据融合框架，借助高性能计算集群和云计算平台， 构建了迄今为止时空分辨率最高、覆盖范围最广、连续性最强的全球湖泊水域面积时序数据集 。该数据集在用户精度（93%）与生产者精度（96%）方面表现优异，缺值面积占比从GSW数据集的34%下降至1.2%，显著提升了湖泊动态监测的可用性与科学性。

研究显示，全球66%的湖泊总面积和59%的湖泊数量，其水域面积动态以季节性变化为主导。更为重要的是，