城市发展的环境影响评估（EIA）在捕捉对生态系统服务的累积、长期影响方面面临着越来越多的挑战。传统的EIA方法依赖于静态指标和逐项目评估，这些方法无法评估系统层面的可持续性转变（Guo等人，2025；Yang等人，2025）。在开发能够跟踪经济发展政策在数十年时间尺度上的累积环境后果的敏感、综合指标方面存在重要空白，同时为政策调整提供早期预警信号。
淡水系统中的溶解有机碳（DOC）储存是一个相对未被充分探索且敏感的EIA指标。湖泊作为流域尺度人为压力的综合接收者，DOC动态反映了土地利用变化、工业活动和城市化过程的累积影响。DOC是内陆水生态系统和生物地球化学循环的关键组成部分（Toming等人，2020）。它在水生生态系统中起着重要作用，作为微生物的营养来源，并由于其分子结构（包括碳、氮和磷等元素）导致水体富营养化（Solomon等人，2023）。此外，DOC通过参与光吸收和化学反应影响水中的光场（Thrane等人，2014）。它还通过作为螯合剂、吸附剂或聚合物的作用影响水环境中的其他化学成分（Williamson等人，1999）。
在碳循环中，DOC在生物和光化学过程中发挥作用，将二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）等温室气体释放到大气中，从而显著加剧温室效应（Lapierre等人，2013；Sanches等人，2019）。因此，理解DOC动态对于评估碳排放至关重要，特别是对于实现碳中和和缓解气候变化的碳管理策略而言。湖泊可以以惰性形式或以颗粒碳或通过沉积物埋藏的形式储存这种碳（Clow等人，2015）。与传统的水质参数不同，DOC储存对多种压力因素有同时响应，使其成为基于系统的影晌评估方法的合适指标。
尽管DOC起着关键作用，但在经济发展和景观变化背景下影响其动态的因素仍理解不足。当前研究中仍缺乏一个全面的框架来评估经济增长对DOC储存和水生态系统功能长期可持续性的影响。理解这些动态对于制定有效策略以管理内陆湖泊中的碳和保护水生生态系统至关重要。
遥感技术的最新进展为将EIA从被动评估转变为主动监测系统提供了重要机会（Hu等人，2024）。遥感技术作为一种经济高效的水体监测方法（Li等人，2025a；Saravani等人，2025），已广泛用于内陆水质的检索（Chawla等人，2020；Liao等人，2024；Fan等人，2025）。早在1989年，研究人员就基于反射率数据估计了湖泊中DOC和有色溶解有机物（CDOM）在360纳米处的吸光度（Kutser等人，2015）。后续研究证明了CDOM与DOC之间的强相关性，使得通过基于CDOM的回归模型更容易研究DOC的变化。这也突显了CDOM在遥感预测DOC储存方面的潜在应用（Li等人，2022）。
生态环境与其周围的土地覆盖类型密切相关（Wittberg等人，2024；Wang等人，2024；Li等人，2025b）。研究表明，具有相似气候和水文条件的湖泊由于周围土地覆盖类型的差异而表现出有机成分的变化（Zhao等人，2017）。不同类型的土地通过改变营养物质输入、有机物、悬浮颗粒物和重金属来影响水质。农业和城市地区与水质下降有关，而草地和森林地区在一定程度上有助于改善水质（Cheng等人，2022；Liu等人，2023）。目前，耕地扩张、森林面积减少、城市化以及人口增长导致的生态破碎化正在影响水环境及其健康。先前的研究已经探讨了土地利用类型与水环境之间的关系，但很少有研究探索土地利用空间模式如何同时影响水质和碳储存（Umwali等人，2021；Chen等人，2021）。了解景观模式的变化如何影响DOC储量可以为湖泊碳水平的管理提供信息。然而，大多数应用都集中在单个环境参数上，而不是开发用于可持续性评估的综合框架。
最近的研究从水文、方法论和社会经济角度研究了湖泊碳动态。例如，Li等人（2022）强调了DOC和CDOM通量的水文驱动因素，Chen等人（2020）利用Landsat-8和Sentinel-2改进了时空DOC监测，Wang等人（2023）将城市湖泊水质与人为压力和治理联系起来。扩展这些见解，Qin等人（2024）评估了社会经济发展与湖泊环境之间的耦合，强调了产业结构、人口增长和水质之间的相互作用。然而，快速城市化、土地利用变化和产业结构调整对淡水碳储存的影响仍研究不足。
巢湖是中国五大淡水湖之一，为开发和测试创新EIA方法提供了宝贵的自然实验室。由于合肥的快速城市化和工业扩张，该湖泊的生态系统经历了重大变化，形成了一个多世纪时间尺度上多种人为压力相互作用的复杂案例研究（Sun等人，2023a，Sun等人，2023b；Wei等人，2024；Liu等人，2025）。这种设置提供了解决当前EIA方法中关键方法论差距的机会。先前探索社会环境关系的文献主要依赖于国内生产总值（GDP）、人口规模和夜间光照数据等单一指标来代表人类活动（Juma等人，2014；Li等人，2019；Wang等人，2023），但这些方法无法捕捉多种发展压力对生态系统服务的累积、交互效应。巢湖系统有详细记录的发展轨迹，加上其对流域尺度变化的敏感性，使其成为开发能够整合多种压力、跟踪可持续性转变并为政策调整提供早期预警信号的全面影响评估框架的代表性试验场。
DOC约占湖泊总有机碳（TOC）的70%，整合了陆地和湖泊内的来源，包括植物和微生物分解、土壤侵蚀以及人为输入（例如工业和生活污水）。由于其在湖泊碳池中的主导比例和对多种环境压力的敏感性，DOC为淡水生态系统中的累积碳动态提供了一个有用的代理指标。虽然本研究没有直接测量TOC或沉积物碳的数据，但先前的研究表明，DOC的变化通常反映了系统层面的碳积累和对土地利用和气候变化的生态响应（Clow等人，2015；Lapierre等人，2013）。此外，长期监测和遥感数据的可用性使得可以量化数十年间的碳趋势，这对于TOC或沉积物碳数据集来说是具有挑战性的。
本研究通过使用湖泊碳储存，特别是DOC，作为生态系统对人为压力响应的敏感综合指标，开发了一个创新的EIA框架。与依赖静态指标或逐项目评估的传统EIA方法不同，我们的框架跟踪了多世纪时间尺度上的累积DOC动态，不仅允许回顾性评估，还允许预测新兴环境风险。通过将CDOM衍生的DOC与土地利用的空间模式和社会经济驱动因素联系起来，我们超越了主要关注遥感检索校准或短期DOC变化的传统CDOM/DOC研究，提供了系统层面上的理解，即多种压力如何相互作用以影响湖泊碳储存。
我们的方法还通过以下方式改进了现有的EIA方法：（1）整合多源、长期遥感数据以量化湖泊碳储存趋势；（2）结合景观格局和脱钩分析以识别主导因素并评估政策效果；（3）提供早期预警能力，以检测经济发展可能损害湖泊生态系统可持续性的阈值。该框架特别适用于经历快速城市化、工业扩张或重大土地利用变化的湖泊，在这些情况下，传统的EIA指标可能无法捕捉累积的交互效应。巢湖凭借其长期监测数据集、详细记录的人为压力和复杂的流域背景，成为验证这一新方法的理想试验场。
