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近日，清(qing)華大學水(shui)(shui)利水(shui)(shui)電(dian)工程系(xi)龍笛教授團隊在全(quan)球(qiu)地(di)表水(shui)(shui)體遙感監(jian)測研(yan)究中(zhong)取(qu)得重要進展(zhan)，揭示全(quan)球(qiu)百萬湖(hu)(hu)泊水(shui)(shui)域(yu)面(mian)積的(de)多(duo)尺度動態(tai)與季節(jie)(jie)性主導(dao)機制，在世界范圍內(nei)打破了長期困擾遙感水(shui)(shui)文界的(de)“時間?空(kong)間”權(quan)衡瓶頸，推(tui)動全(quan)球(qiu)湖(hu)(hu)泊遙感監(jian)測從“靜態(tai)觀測”邁入“高(gao)精度動態(tai)解析(xi)”。相(xiang)關(guan)研(yan)究成果以《季節(jie)(jie)性主導(dao)全(quan)球(qiu)湖(hu)(hu)泊水(shui)(shui)域(yu)面(mian)積動態(tai)》(Global dominance of seasonality in shaping lake-surface-extent dynamics)為題(ti)在線(xian)發表于(yu)《自然》(Nature)。
Nature 網站論文截圖
湖(hu)泊(bo)不僅(jin)是全球(qiu)水(shui)(shui)文(wen)循(xun)環與生態系(xi)統(tong)的(de)重(zhong)要(yao)組(zu)成(cheng)部分，還深刻影響碳循(xun)環、溫室氣體排放和人(ren)類水(shui)(shui)資源(yuan)安(an)全。長期以來(lai)，科研(yan)界在湖(hu)泊(bo)變(bian)(bian)化研(yan)究中更多地關(guan)注(zhu)長期趨(qu)勢和年際波動，而對季(ji)節(jie)(jie)性動態的(de)系(xi)統(tong)刻畫(hua)不足。現有權威數(shu)據集如歐盟委員(yuan)會聯(lian)合研(yan)究中心2016年發布在《自然》上(shang)的(de)Global Surface Water(GSW)數(shu)據集，為全球(qiu)湖(hu)泊(bo)變(bian)(bian)化提供了重(zhong)要(yao)參考，但(dan)在時空(kong)連續(xu)性與季(ji)節(jie)(jie)性動態監測方面存在不足。
面(mian)對這一全球(qiu)性挑(tiao)戰，清華研(yan)究(jiu)團(tuan)隊長(chang)期以(yi)來深耕(geng)高(gao)時空(kong)分辨(bian)率衛星(xing)遙(yao)感(gan)數據融(rong)合理論與方(fang)法(fa)，結合人(ren)工智能和(he)云計算等新一代信息技(ji)術開展研(yan)究(jiu)。同時，團(tuan)隊曾多次(ci)深入青藏高(gao)原腹地開展實地考(kao)察，基于實地觀測和(he)遙(yao)感(gan)分析(xi)，揭(jie)示了(le)該地區(qu)中大型湖泊(bo)在(zai)21世紀初(chu)的快速擴張規律(lv)。長(chang)期的深入研(yan)究(jiu)和(he)多次(ci)科考(kao)經歷不僅使研(yan)究(jiu)團(tuan)隊加深了(le)對湖泊(bo)多尺度動態的理解(jie)，也奠定(ding)了(le)后續在(zai)全球(qiu)尺度開展工作的方(fang)法(fa)和(he)技(ji)術基礎。
在全(quan)球尺(chi)度(du)上，為(wei)解決湖泊(bo)動態(tai)監測(ce)(ce)不(bu)足的(de)關鍵(jian)瓶頸，研究團隊創新(xin)性地構建了(le)一套(tao)融合MODIS衛星(xing)傳感(gan)(gan)器時間(jian)分辨(bian)率優勢與(yu)GSW空(kong)間(jian)分辨(bian)率優勢的(de)深度(du)學(xue)習(xi)遙(yao)感(gan)(gan)大數(shu)(shu)據融合框架(jia)，借助清華大學(xue)高(gao)性能計(ji)(ji)(ji)算集群“探索(suo)1000”(配備超(chao)5萬個(ge)CPU處理器核)及云計(ji)(ji)(ji)算平臺，累計(ji)(ji)(ji)消耗(hao)計(ji)(ji)(ji)算資源超(chao)8萬個(ge)機時，高(gao)效完成了(le)遙(yao)感(gan)(gan)大數(shu)(shu)據處理與(yu)深度(du)學(xue)習(xi)模型訓練(lian)，構建了(le)迄今為(wei)止時空(kong)分辨(bian)率最(zui)高(gao)、覆蓋范圍最(zui)廣、連續性最(zui)強的(de)全(quan)球湖泊(bo)水(shui)域面積(ji)時序數(shu)(shu)據集，實現了(le)對全(quan)球約140萬個(ge)湖泊(bo)在月(yue)尺(chi)度(du)、30米空(kong)間(jian)分辨(bian)率下的(de)水(shui)域面積(ji)連續監測(ce)(ce)。
Nature 編(bian)輯對(dui)這(zhe)項研究工作如是評價：“(該研究)對(dui)湖泊水域面(mian)(mian)積這(zhe)一(yi)經(jing)典議題進(jin)行了(le)全新(xin)審視，發現季節性(xing)變化對(dui)湖泊面(mian)(mian)積的(de)影響遠超預期。”
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
簡單來說，如果(guo)將(jiang)衛星遙(yao)感比作(zuo)拍攝地(di)球(qiu)的(de)“太空相(xiang)機”，以往拍出的(de)照片不是(shi)(shi)分辨率不足，就是(shi)(shi)連續(xu)性不夠。現在，團(tuan)隊創(chuang)造了一種基于人(ren)工智能(neng)的(de)數據時空融合“導演(yan)”，將(jiang)不同衛星數據融合成(cheng)高清流(liu)暢、無斷檔的(de)地(di)球(qiu)湖(hu)泊“連續(xu)劇”，首次實現了全球(qiu)百(bai)萬湖(hu)泊的(de)精準動(dong)態(tai)監測。
值(zhi)得一提的是(shi)，該數(shu)據集的用戶精度(du)可達93%，生產者(zhe)精度(du)高(gao)達96%，缺值(zhi)面(mian)積占比從(cong)GSW數(shu)據集的34%下(xia)降至(zhi)1.2%，顯著提升了湖泊動態(tai)監測(ce)的可用性與科(ke)學性。
基于該數據集，研究團隊有了新(xin)發現：研究顯示，全球66%的(de)湖泊總面積(ji)和60%的(de)湖泊數量(liang)，其水域(yu)面積(ji)動(dong)態(tai)都以(yi)(yi)季節(jie)(jie)性變化為(wei)主導(dao)。更(geng)為(wei)重要的(de)是，這一季節(jie)(jie)性主導(dao)的(de)分(fen)布(bu)(bu)格局(ju)與全球人(ren)口(kou)分(fen)布(bu)(bu)之間存在高(gao)度耦合關系——全球90%以(yi)(yi)上(shang)的(de)人(ren)口(kou)，都居(ju)住在以(yi)(yi)季節(jie)(jie)性主導(dao)湖泊為(wei)主的(de)流域(yu)。
這項發現，從全球尺度上揭示了人類活動(dong)區域與水(shui)文(wen)季(ji)(ji)節(jie)(jie)性變化之間的深層(ceng)聯系。它預示著，湖(hu)泊(bo)水(shui)文(wen)過(guo)程正(zheng)日益受到(dao)季(ji)(ji)節(jie)(jie)性極(ji)端事(shi)件和人為調控的雙重(zhong)驅(qu)動(dong)。比如(ru)，農(nong)業灌(guan)溉、工業和生(sheng)活用水(shui)的季(ji)(ji)節(jie)(jie)性需求變化，都可(ke)能(neng)直接影響到(dao)湖(hu)泊(bo)的“變化”節(jie)(jie)奏。
此外，研究還發現，季節性極(ji)端(duan)事件可(ke)以在(zai)短期內顯著放大或(huo)抵消湖泊(bo)幾十年來(lai)的長期趨勢。這一機制為理解(jie)極(ji)端(duan)氣候事件對湖泊(bo)生態系統和(he)水資源安全的沖擊提供(gong)了(le)(le)科學依據，也(ye)為未來(lai)湖泊(bo)溫室氣體通(tong)量估算、生態生境保護及極(ji)端(duan)水文事件響應策略的制定提供(gong)了(le)(le)理論支撐(cheng)。
季節性主導全球約140萬湖泊的水域面積動態
該研(yan)究不僅在(zai)科學認(ren)識上取得(de)關(guan)鍵突破，也在(zai)遙感(gan)大數據處理與(yu)人工智能方法論方面具有重要(yao)推(tui)動作用，打(da)破了長期困擾遙感(gan)水文界的“時間?空間”權(quan)衡瓶頸，推(tui)動全球(qiu)湖泊遙感(gan)監測從“靜態(tai)觀測”邁入“高(gao)精度動態(tai)解析(xi)”。
清華(hua)大學(xue)(xue)水(shui)利系(xi)博(bo)士生(sheng)李(li)洛祺為論文(wen)第(di)一(yi)(yi)作(zuo)者，龍(long)笛為論文(wen)通(tong)訊作(zuo)者。合作(zuo)者包括清華(hua)大學(xue)(xue)水(shui)利系(xi)博(bo)士生(sheng)王一(yi)(yi)鳴和英國(guo)班戈大學(xue)(xue)教授伊斯特恩·伍爾韋(R. Iestyn Woolway)。該研究獲得國(guo)家自然科(ke)學(xue)(xue)基金和第(di)二次青藏高原綜合科(ke)學(xue)(xue)考察(cha)研究等項目資助。
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