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为探究埃塞俄比亚科卡湖与济瓦湖凤眼蓝（WH）入侵对生态及社会经济的影响，研究人员利用 Sentinel-2 影像和 GIS 多标准评估，结合随机森林（RF）算法分析其时空动态。发现雨季两湖 WH 覆盖显著增加，揭示气候与土地利用变化的作用，为入侵管理提供科学依据。
凤眼蓝（
Pontederia crassipes）作为全球最具威胁的入侵浮水植物之一，原产南美，凭借极强的繁殖能力在水域形成密集群落，不仅堵塞航道、阻碍渔业和灌溉，还会通过降低水体溶氧、改变水质威胁水生生物多样性。在埃塞俄比亚，凤眼蓝自 1956 年首次在科卡湖和阿瓦什河被记录后，迅速扩散至裂谷地区多个湖泊，成为制约当地水资源利用和社会经济发展的重要生态问题。然而，长期以来，关于埃塞俄比亚境内凤眼蓝的空间分布、季节变化规律及其与土地利用的相互作用缺乏系统数据，导致防控措施效果有限。
为填补这一研究空白，来自埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴大学（Addis Ababa University）的研究团队开展了针对科卡湖（Lake Koka）和济瓦湖（Lake Ziway）的专项研究。该研究以 2020 年干湿两季为时间节点，利用 Sentinel-2 多光谱影像（MSI）结合地理信息系统（GIS）多标准评估和随机森林（RF）分类算法，分析凤眼蓝的时空分布特征及其与土地利用变化的关联，研究成果发表于《Scientific Reports》。
研究采用的关键技术方法包括：①利用 Garmin 12X GPS 采集地面控制点，获取凤眼蓝及其他土地覆盖类型（农业用地、裸土、水体）的地理坐标；②通过 Google Earth Engine 平台对 Sentinel-2 影像进行预处理，包括大气校正、云掩膜和裁剪，并计算归一化植被指数（NDVI）、归一化水指数（NDWI）等植被指数；③运用随机森林算法对影像进行分类，将土地覆盖分为凤眼蓝、水体、农业用地和裸土（或建成区）四类；④通过 TerrSet 2020 软件进行变化检测，分析干湿季间凤眼蓝覆盖面积的增减趋势。
时空分布特征与覆盖变化
研究发现，科卡湖在干季的凤眼蓝覆盖面积为 1455.39 公顷（占湖泊面积 3.87%），湿季激增至 4678.06 公顷（12.44%），增幅达 221.55%。济瓦湖的凤眼蓝覆盖面积则从干季的 6526.30 公顷（10.01%）增至湿季的 7424.05 公顷（11.39%）。土地利用变化分析表明，两湖周边农业用地和裸土向凤眼蓝覆盖区的转化最为显著：科卡湖有 2251.46 公顷农业用地、1507.15 公顷裸土转变为凤眼蓝覆盖区；济瓦湖则有 1162.48 公顷农业用地转化为凤眼蓝风险区。这一现象与雨季水位上涨、农田被淹没以及径流带来的养分富集密切相关。
驱动因素与生态影响
研究揭示，凤眼蓝的爆发式增长受多重因素驱动：雨季的高降水和升温为其提供了适宜的生长条件，农业面源污染带来的氮、磷等养分加剧了水体富营养化，而缓流的水域环境则有利于其漂浮扩散。此外，人为干预的不足（如仅依赖物理清除）导致防控效果难以持续。生态层面，凤眼蓝的扩张导致两湖水体透明度下降、溶解氧减少，威胁鱼类和其他水生生物生存；社会经济层面，渔民捕鱼效率降低、小船通航受阻，农田被侵占进一步影响粮食安全。
研究结论与管理启示
该研究首次系统量化了埃塞俄比亚裂谷湖泊群中凤眼蓝的时空动态，证实了雨季是其扩散的关键时期，且土地利用变化（如农业扩张）通过改变水文和养分循环间接促进入侵。研究结果为建立基于遥感的长期监测体系提供了技术支撑，并强调需采取综合管理策略，包括减少农业面源污染、推广社区参与的生物防治（如引入天敌昆虫）和机械清除相结合的方法。此外，研究提出应优先在干季开展防控，以降低高密度生物量带来的清除成本。
这项研究不仅为埃塞俄比亚乃至东非地区的入侵水生植物管理提供了重要参考，也凸显了遥感技术在全球变化背景下监测生态安全的关键作用。通过揭示凤眼蓝入侵与气候、土地利用的复杂关联，研究为制定适应性管理政策和跨区域协作防控奠定了科学基础。
