中国湖泊水生植被演变(1988-2023)：基于遥感的长时序生态转型研究

本研究基于1988-2023年23万幅Landsat影像，系统分析了中国4375个湖泊（面积>1km2）中沉水植被(SAV)、浮叶与挺水植被(FEAV)及非植被特征的长期转化规律。研究发现：近30年全国湖泊SAV面积锐减1.6×103km2（主要发生在东部平原湖区），FEAV虽增加0.9×103km2但无法抵消SAV损失。驱动分析表明富营养化是SAV减少主因，FEAV变化则受富营养化、温度与湖面面积多重影响。

　　

Highlight

本研究基于长达35年的Landsat卫星观测，首次揭示了中国4375个湖泊中不同类型水生植被(SAV/FEAV)与非植被特征的相互转化规律，为湖泊生态系统稳定性评估提供了重要科学依据。

Accuracy of aquatic vegetation classifications

基于实地测量的验证显示：沉水植被(SAV)分类总体准确率(OA)达82.4%，浮叶挺水植被(FEAV)达93.8%（详见表S1）。通过Landsat影像目视解译样本验证，Landsat-5/7/8&9对SAV的分类准确率分别为89.4%/90.7%/92.2%，FEAV为94.0%/92.6%/94.2%，非植被特征为93.5%/89.4%/93.2%（表S2）。Sentinel-2 MSI NDVI值频率分布进一步证实Landsat反演的水生植被结果具有可靠性。

Applicability and limitations

本研究建立的SAV识别算法通过结合光谱色彩特征与随机森林分类器，在中国不同水质特征的湖泊中均表现出良好适用性。但需注意，该方法在极端浑浊水体或密集藻华区域可能存在识别局限，未来可结合高光谱数据提升精度。

Conclusion

通过四十年卫星观测分析，我们发现中国湖泊沉水植被(SAV)持续减少而浮叶挺水植被(FEAV)优势度上升的总体趋势。全国尺度上87.1%的SAV损失转化为非植被特征（主要是藻华），12.9%转化为FEAV，这种转变模式显著增加了湖泊生态系统向浑浊态转型的风险。特别值得注意的是，青藏高原湖泊呈现相反的SAV扩张趋势（年增速+17.9km²），与东部平原湖区形成鲜明对比。这些发现为中国湖泊生态修复策略制定提供了关键科学依据。