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本文通过构建数据库，揭示全球湖泊水生植被（AV）中沉水植被（SAV）减少、浮叶 / 挺水植被（FEAV）增加的趋势及驱动因素。
### 研究背景
水生植被（Aquatic Vegetation，AV）作为湖泊生态系统的重要组成部分，对维持生态平衡起着关键作用。其中，沉水植被（Submerged Aquatic Vegetation，SAV）和浮叶 / 挺水植被（Floating/Emergent Aquatic Vegetation，FEAV）有着不同的生态效应。SAV 能够通过减少沉积物再悬浮、促进浮游动物对浮游植物的摄食等机制，提升水体透明度；而 FEAV，尤其是茂密的自由漂浮植被，会阻碍光线穿透，形成浓密阴影，对水下生物产生负面影响。这两类植被分别代表了湖泊生态系统的两种不同状态：SAV 主导的清澈状态和 FEAV 主导的遮蔽状态。
近几十年来，全球湖泊生态系统因人类活动和气候变化发生了显著变化，如富营养化加剧、藻华（Algal Bloom，AB）频繁发生等。然而，由于实地观测在时间和空间覆盖上的不足，人们对全球 SAV 和 FEAV 的动态变化以及湖泊 AV 潜在的状态转变了解有限。卫星遥感技术为大尺度监测 AV 分布和变化提供了有效手段，但全球范围内针对湖泊不同 AV 群落（SAV 和 FEAV）的研究仍较为匮乏。本研究旨在利用遥感技术填补这一知识空白，回答三个关键问题：全球湖泊 AV（包括 SAV 和 FEAV 群落）的分布情况如何，它们位于哪些区域？自 20 世纪 80 年代大规模卫星数据出现以来，这些分布发生了怎样的变化？这些变化背后的驱动因素或机制是什么？
材料和方法
- 数据来源：研究使用了从谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）获取的 Landsat - 5 专题绘图仪（Thematic Mapper，TM）和 Landsat - 8 陆地成像仪（Operational Land Imager，OLI）的表面反射率产品，用于绘制 1989 - 2021 年全球湖泊 AV。同时，利用 HydroLAKES（v.1.0）提供的湖泊矢量数据、中国湖泊调查数据集的中国湖泊矢量边界、Wang 等人的内陆盆地矢量边界以及 GEE 上 “ERA5 - Land Monthly Aggregated” 数据中的 “skin_temperature” 波段，来划定研究湖泊范围并排除岩溶湖、盐湖和高纬度湖泊。此外，从联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization，FAO）获取国家层面的农药使用（1990 - 2021 年）、无机肥料使用（1989 - 2021 年）、不透水表面数据（1992 - 2021 年）和地表温度（Land Surface Temperature，LST）变化（1989 - 2021 年）数据，以确定 AV 变化的驱动因素。
- 全球湖泊 AV 数据库的创建：创建全球 AV 数据库包含四个关键步骤。首先是选择研究湖泊，排除表面积小于 10 km2、平均深度大于 15 m 的湖泊，以及高纬度和内流盆地的湖泊，最终确定 6948 个相对较浅的湖泊。接着进行图像选择和处理，选取 1989 - 2021 年 AV 关键生长季节的 30 m 分辨率 Landsat 5 和 8 图像，并去除云、冰像素，共选择 140 万张图像。然后使用自动植被和水华指数（Vegetation and Bloom Indices，VBI）算法在 GEE 平台上对预处理后的图像进行分类，将其分为藻华、开阔水体（Open Water，OW）、FEAV 和 SAV 四类。最后计算 AV、FEAV 和 SAV 的面积，以每两年为一个周期，计算其最大覆盖面积，形成包含 16 个数据周期（1989 - 2021 年）的复合数据库，并基于此计算不同尺度下 AV、SAV 和 FEAV 的覆盖度，分析其全球格局和趋势。
- 验证和评估：研究人员利用中国 49 个湖泊的 7144 个实地样本对分类图和面积数据进行了广泛验证，总体准确率达到 87.4%。其中，SAV 的制图生产者准确率为 80.1%，用户准确率为 81.4%；FEAV 的制图生产者准确率为 92.0%，用户准确率为 88.5%。由于全球实地数据有限，还通过与文献和高分辨率图像对比进行验证。具体方法包括与已发表分类图的对比验证、基于文献 AV 信息的定性评估、变化趋势验证以及利用高分辨率图像和实地照片对 SAV 图的验证。验证结果表明该方法可行，数据可靠。
- 时空格局和变化分析：为确保图像数据用于分析 AV 时空格局和变化的可靠性和有效性，研究排除了平均每像素总观测次数少于 96 次（平均每年每像素有效观测次数少于 3 次）的湖泊（998 个）、少于 13 个两年期时间点的湖泊（301 个）以及大洋洲观测期内出现干涸的 62 个湖泊，最终选取全球 5587 个湖泊进行分析。研究以植被覆盖度为指标，通过计算不同尺度下植被覆盖度来可视化 AV、SAV 和 FEAV 的空间分布格局，并对 FEAV 和 SAV 的变化趋势进行分类分析，包括增加、减少、恢复、单峰和稳定五类，同时运用线性模型和二次拟合等方法确定其变化趋势。此外，对每个湖泊的年度覆盖数据进行标准化处理，以了解湖泊间植被覆盖度和表面积的差异。
- 状态指数构建：为探究 AV 群落的演化模式，构建了状态指数（η），计算公式为 η = ln (FEAV:SAV) ，用于分析 FEAV 和 SAV 覆盖度的变化，反映 AV 群落的长期演化。分析时排除 SAV 覆盖度为零的单期数据，对 5572 个湖泊 30 年的 η 趋势进行统计分析，并将其趋势分为增加、反转、减少、逆转和稳定五类。同时，利用 Mann - Kendall 突变检验（M - K test）和 Thiel - Sen 斜率分析确定每个湖泊的关键年份，包括 η 突变年份和加速增长年份。
- 自然和人为因素分析：湖泊 AV 演化关键年份的出现受自然和人为因素共同影响。研究通过分析 67 个国家 3385 个湖泊的记录，探讨农药和无机肥料使用、不透水表面积、LST 与 η 之间的关系。根据 η 变化趋势，将 1989 - 2021 年分为 1989 - 2001 年、2002 - 2010 年和 2011 - 2021 年三个阶段，使用 Boruta R 包计算这四个因素在三个阶段对 η 的贡献，并对四个影响因素在三个阶段进行线性回归分析，计算其变化率，同时对数据进行标准化处理以进行因素分析。
研究结果
- 全球湖泊 AV 的分布格局：过去三十年，全球 AV 平均覆盖面积为 108,186 km2，占湖泊总面积的 28.9%（FEAV 占 15.8%，SAV 占 13.1%）。截至 2020 - 2021 年，AV 覆盖面积为 103,090 km2（占 27.6%）。北半球的北美、欧洲和亚洲占 AV 总面积的 94.9%，62.9% 的测试湖泊 AV 覆盖度高于全球平均水平。大洋洲虽测试湖泊少，但 AV 覆盖度最高（64.4%），亚洲次之（41.8%）。非洲和南美洲 AV 覆盖度相对较低。FEAV 在 78.6% 的测试湖泊中占主导地位，AV 覆盖度与 FEAV 的相关性（R2 = 0.69）强于与 SAV 的相关性（R2 = 0.07）。AV 面积排名前十的国家包括加拿大、中国、俄罗斯等，其 AV 面积占全球湖泊 AV 面积的 88.7%。较小的湖泊通常 FEAV 覆盖度较高，而 100 - 500 km2 的湖泊 SAV 平均覆盖度最高。
- 全球湖泊 AV 的变化趋势：研究期间，SAV 迅速下降，FEAV 逐渐增加，导致 AV 净损失。全球 36.6% 的测试湖泊 FEAV 和 44.1% 的测试湖泊 SAV 出现显著变化（p < 0.1），FEAV 以增加趋势为主（占变化湖泊的 44.7%），SAV 以减少趋势为主（占变化湖泊的 51.9%）。除大洋洲外，各大洲变化趋势相似。全球尺度上，FEAV 呈恢复趋势（p = 0.038），SAV 呈单峰趋势（p < 0.001），AV 总覆盖度呈单峰趋势，与 SAV 变化趋势一致。过去二十年，SAV 平均每年覆盖度下降 0.24%（p < 0.001），相对下降 30.4%，40.3% 的湖泊 SAV 呈下降趋势，部分湖泊 SAV 覆盖率不足 10% 。同期，FEAV 年增长率为 0.13%（p < 0.001），增长了 15.6%，但 AV 总体仍有损失（p = 0.04）。
- 全球湖泊 AV 的状态转变：引入 η 评估湖泊或区域 FEAV 和 SAV 的优势转变，过去 30 年，3834 个湖泊（68.6%）的 η 发生显著变化（p < 0.1），其中 63.5% 呈增加趋势，24.8% 呈反转模式，表明全球向 FEAV 优势或 SAV 劣势转变。1989 - 2021 年，η 出现明显反转，2001 年发生突变，2010 年后加速增长，全球湖泊从 SAV 优势向 FEAV 优势甚至藻华优势转变，各大洲趋势相似，但突变年份存在差异。部分湖泊 SAV 减少或呈单峰趋势，FEAV 增加或恢复，导致 η 增加或反转，向 FEAV 主导的遮蔽状态转变，如中国长荡湖在 2005 年发生了从 SAV 主导到 FEAV 主导的转变。研究发现，全球 SAV 下降、FEAV 增加及 η 上升与人类活动和气候变暖密切相关。2010 年前，人类引起的富营养化是主要驱动因素，之后全球变暖和湖泊升温的影响逐渐凸显。人类活动的影响在北美和亚洲更为显著，温度上升和富营养化使浮游植物和 FEAV 相对于 SAV 更具优势，引发状态转变。富营养化对 SAV 覆盖度的影响呈非线性，而 FEAV 不受光照限制，在高营养浓度下能更好生长。
未来展望
研究表明，全球湖泊中 FEAV 优势增加、SAV 覆盖度减少，η 自 2001 年起持续上升，部分湖泊已出现从清澈的 SAV 主导状态向遮蔽状态，甚至向浮游植物主导的浑浊状态转变，如长荡湖。全球超过 8.8% 的湖泊（面积大于 0.1 km2）经历过藻华，且 2000 年后藻华风险增加。湖泊一旦转变为浑浊状态，恢复难度较大，还会导致生态退化、经济损失和饮用水安全受到威胁。
目前，减缓这一趋势、恢复 SAV 是当务之急。有效管理湖泊富营养化至关重要，欧洲和中国已实施相关水恢复政策，但部分措施效果不佳，出现 FEAV 增加而非 SAV 恢复的情况。若能充分降低营养水平，一次性清除漂浮植物可能使湖泊恢复到 SAV 主导的状态。因此，全球需共同努力，减少农业、水产养殖和城市来源的营养负荷，必要时实施 SAV 恢复和 FEAV 收割，以维持或恢复 SAV。
研究结论
本研究利用 1989 - 2021 年的 140 万张 Landsat 图像，建立了全球 AV 数据库，涵盖 5587 个浅湖生态系统。研究发现 AV 平均覆盖度为 28.9%，主要分布在北美、欧洲和亚洲。SAV 显著下降，FEAV 逐渐增加，湖泊生态系统呈现从清澈到遮蔽甚至浑浊状态的转变。2010 年代初之前，人类活动主导全球湖泊 AV 变化趋势，之后气候变暖成为主要驱动因素。该研究的创新方法和数据库为湖泊生态系统的实时监测和全球认知提供了有力工具，对湖泊管理和全球保护具有重要意义。
