《Sustainability》：Remote Sensing and GIS-Based Assessment of Floodplain Water Regime Changes: A Scoping Review of Methods, Evidence Gaps, and Implications for Sustainable Floodplain Management
编辑推荐：
洪泛区维持着渔业、供水和气候调节，其服务依赖于水情——淹没的范围、深度、频率、持续时间和连通性——而水坝、干旱和土地利用变化正改变着这些特征。遥感（RS）和地理信息系统（GIS）可为可持续管理这些系统提供证据，但方法仍分散，且其与管理需求的匹配程度尚未被评估。
洪泛区维持着渔业、供水和气候调节，其服务依赖于水情——淹没的范围、深度、频率、持续时间和连通性——而水坝、干旱和土地利用变化正改变着这些特征。遥感（RS）和地理信息系统（GIS）可为可持续管理这些系统提供证据，但方法仍分散，且其与管理需求的匹配程度尚未被评估。遵循PRISMA范围综述扩展（PRISMA-ScR）和一项公开发布的协议，研究人员从Dimensions和OpenAlex（2004–2026年）中检索了同行评审研究，检索日期为2026年7月13日并于2026年8月14日更新，并由两名评审员分两阶段进行筛选。研究人员按研究区域、传感器、方法、变量和驱动因素绘制数据，然后将其映射到其所支持的决策和可持续发展目标（SDG）指标上。在137项研究中，53%发表于2021年之后；2026年仅部分覆盖。淹没范围占主导地位（83%），主要使用Landsat（36%）和雷达进行绘制，而水位（28%）、连通性（21%）、淹没频率（14%）、蓄水量（13%）、水文周期（12%）和深度（8%）仍稀缺，来自数据稀缺的跨界流域（包括中亚）的证据同样匮乏。因此，环境流量、分配和恢复决策最需要的属性似乎是最少被观测的——这是一种决定监测优先级的决策-观测不匹配。
1. Introduction
河流洪泛区是地球上最具生产力和生物多样性的生态系统之一。河床与相邻洪泛区之间的周期性水体交换——洪水脉冲——维持着渔业、补给地下水、沉积富含营养的沉积物、调节温室气体通量，并支撑着全球洪泛区景观中数百万人的生计。淹没的时间、范围、深度、频率和持续时间，连同河流-洪泛区水文连通性，在此统称为洪泛区水情，它是洪泛区生态结构和功能以及洪泛区所提供的生态系统服务的主要控制因素，进而影响其对可持续发展的贡献。洪泛区水情日益受到河流调控、水坝和水库建设、取水、土地利用变化和气候变率的威胁。这些压力已导致全球洪泛区破碎化和改变，对水安全、粮食生产、生物多样性和气候调节产生直接影响——这些是可持续水资源管理、环境流量规划和气候变化适应的核心关切。因此，理解这些压力如何改变淹没动态至关重要。然而，洪泛区通常面积广阔、位置偏远且水文复杂，传统的地面监测仅提供稀疏的点信息，难以捕捉淹没的空间异质性。卫星遥感提供了一种空间显式、可重复且日益长期的方法来观测洪泛区水情。光学传感器（Landsat、Sentinel-2、MODIS）、合成孔径雷达（Sentinel-1、ALOS/PALSAR、RADARSAT）、雷达测高、被动微波传感器、GNSS反射测量以及最近发射的地表水与海洋地形（SWOT）任务各自提供了互补能力，用于绘制淹没范围、水位和蓄水量。同时，GIS和云计算平台（如Google Earth Engine）已改变了这些观测数据的处理规模。尽管已有若干综述考察了湿地遥感、湿地类型分类和地表水提取，但它们将洪泛区视为众多湿地类型之一，或侧重于土地覆盖制图而非水情本身。洪水制图方面的综述则强调了洪水灾害划定和深度学习方法，而非洪泛区淹没的生态定义属性——其频率、持续时间、连通性和长期变化。尚无全面综述将RS和GIS如何专门应用于河流洪泛区水情作为主要研究对象进行映射，也没有询问常规观测的属性是否确实是洪泛区管理所需的属性。本综述与早期综述在四个方面有所不同，每个方面都针对现有文献的局限性而非仅仅范围差异。第一，分析单元是洪泛区水情而非湿地范围或洪水灾害；第二，早期综述报告传感器和变量作为独立清单，而本综述将其作为传感器-变量交叉表进行绘制；第三，本综述遵循在合成前公开发布的范畴综述协议，具有固定的排除分类、双重筛选和完整编码词典，因此映射可重复；第四，本综述将观测变量映射到其所支持的管理和政策决策以及相应的可持续发展目标指标上，从而识别证据基础在何处未能满足可持续洪泛区管理的信息需求。中亚说明了证据基础地理分布的重要性。阿姆河和锡尔河的洪泛区由雪水和冰川补给的洪水脉冲维持，灌溉取水和水库运行已逐步改变了这一脉冲，导致了咸海干涸——这是有记录以来最严重的人为水文转变之一。由此产生的管理问题是跨界和季节性的：上游国家冬季从水库放水发电，而下游国家夏季需要灌溉用水，因此洪水脉冲的时间——连同依赖它的三角洲湿地和土加依河岸森林的淹没——本身成为谈判对象。类似调控压力作用于伊犁-巴尔喀什系统以及哈萨克草原的调控河流。同时，苏联时期继承的水文测量网络自1991年以来已收缩，沿岸国家之间交换水文记录有限，因此卫星观测常常是水情一致、全流域信息的唯一来源。该地区的遥感工作存在但稀疏，主要集中在河道形态和河岸植被上，而非分配和环境流量决策所需的水情属性。这种组合——高社会生态风险、有争议的季节性分配、薄弱的地面监测和稀疏的卫星证据——使得本综述中识别出的区域缺口具有后果性而非仅仅是描述性。为填补这一缺口，本范畴综述绘制了基于RS和GIS的洪泛区水情研究的范围、程度和性质。具体目标包括：(i) 描述2004至2026年间该领域的增长和分布；(ii) 绘制已研究的传感器、水情变量、分析方法和驱动因素及其所在河流系统；(iii) 评估常规观测的水情属性在多大程度上匹配环境流量管理、水分配、洪泛区恢复和洪水风险降低所需的信息，以及这些决策所服务的可持续发展目标指标；(iv) 识别未来研究和可持续洪泛区管理的缺口和优先事项，以支持2030年议程。在此过程中，本综述特别关注证据基础的地理覆盖范围，包括中亚等研究不足的区域，这些区域的大型跨界洪泛区系统具有高社会生态重要性，但在全球文献中代表性不足。
2. Materials and Methods
本综述的实施和报告遵循PRISMA范围综述扩展（PRISMA-ScR）。完成的PRISMA-ScR清单见补充材料（表S2），图1报告了记录在综述中的流程。其方法结构借鉴了经典的五个阶段范围综述序列：构建综述问题、定位候选研究、根据资格标准筛选、绘制证据，然后整理、总结和报告发现。综述由三个问题指导：(i) 2004至2026年间基于遥感（RS）和GIS的洪泛区水情研究的数量和分布如何演变？(ii) 研究了哪些卫星传感器、平台、分析方法、水情变量和驱动因素，以及哪些河流系统？(iii) 未来研究和可持续洪泛区管理的主要知识缺口和优先事项是什么？研究人员提前制定了综述协议，详细说明了研究问题、资格标准、信息来源、搜索策略和数据绘制框架，并于2026年7月14日在开放科学框架（OSF）上发布。在筛选开始前起草了协议。数据库搜索于2026年7月13日进行，协议记录公开前一天，且在协议发布前未做出任何资格决定。OSF记录是一个项目而非冻结的注册，所有后续更改均作为有日期的修订记录在案。在综述过程中进行了三项修订，每项均记录在OSF和本文中。研究如果使用卫星RS和/或GIS评估河流洪泛区的水情，且操作性地定义为一种或多种直接测量的量：淹没范围、深度、频率或持续时间（水文周期）；水位；地表水体积或蓄水量；或河流-洪泛区水文连通性，则符合资格。水情变量必须直接来源于卫星观测，并作为研究的主要结果。资格限于2004至2026年间以英文发表的同行评审实证研究。研究人员评估了结合卫星观测与水文或水动力模型的研究，采用三条分支规则，应用于研究的明确目标而非文本中模型输出的存在。搜索了两个书目数据库——Dimensions和OpenAlex，限制为2004至2026年间发表的期刊文章。初始搜索于2026年7月13日进行。搜索字符串结合了三个概念块，应用于标题和摘要。在Rayyan平台中合并记录。在独立筛选开始前，两位评审员共同对记录样本进行了资格标准试点，并讨论了边界案例以校准固定排除分类的应用。所有分歧均通过讨论解决，直至达成完全共识，应用了预定义的排除分类。对所有保留记录获取全文，并对剩余报告应用相同分类进行排除。研究人员预先开发了结构化数据绘制表格，并应用于所有纳入研究。表格捕获了八个变量：研究区域（河流/区域）、国家、卫星传感器或平台、时间段、水情变量、分析方法、环境或人为驱动因素以及空间分辨率。随后从表格中移除了空间分辨率，因为可用来源很少一致地报告它。使用AI辅助过程绘制标题和摘要，并提供了详细程序。对于每个合成字段，从标题和摘要中重新推导，使用固定字典搜索模式。然后对随机样本的纳入研究进行全文本验证。与范畴综述方法论一致，合成是描述性的而非统计元分析。结果以频率计数和传感器、水情变量、方法、驱动因素和地理区域的交叉表形式汇总，并以数字和叙述性方式总结。未对个别研究进行方法学质量或偏倚风险正式评估。第4.3节将每个水情变量映射到其所支持的管理决策和这些决策所服务的可持续发展目标指标。该映射是解释性的而非经验性的，构建规则在文中陈述。
3. Results
纳入的137项研究覆盖了2004至2026年的完整时间段，但出版活动集中在近年。年产出在2010年代中期之前保持在个位数，2019年升至9项，2020年8项，此后在每年8至15项之间波动，2023年15项。按日历期汇总，2004-2010年15项，2011-2015年22项，2016-2020年28项，2021-2025年51项。另有21项研究标注2026年出版日期；由于搜索于2026年7月13日和8月14日进行，该年仅部分覆盖，其计数为下限而非年总量。从2021年起，137项研究中有72项（53%）出现。这一加速与三个发展相吻合：Landsat档案于2008年免费开放，Sentinel-1和Sentinel-2任务于2014-2015年发射，以及云计算平台成熟。光学传感器在证据基础中占主导地位：137项研究中有75项（55%）使用了至少一个光学任务。Landsat是使用最频繁的平台（49项研究；36%），反映了其独特的长周期免费档案。合成孔径雷达（SAR）用于36项研究（26%），其中Sentinel-1占22项（16%）；另有12项研究（9%）使用了其他命名雷达平台，包括ALOS/PALSAR、RADARSAT和TerraSAR-X，三项研究报告了SAR但未识别任务。16项研究（12%）明确结合了光学和雷达观测。MODIS用于22项研究（16%），提供了高时间频率但粗分辨率的监测。Sentinel-2用于20项研究（15%），提供了更精细的光学细节。数字高程模型（DEM）或LiDAR集成于23项研究（17%），通常用于将二维淹没范围转换为水深或蓄水量。相比之下，直接测量水位和蓄水量的传感器仍处于边缘地位：雷达测高出现在12项研究（9%），SWOT出现在5项研究，被动微波用于5项研究，GRACE用于3项，GNSS反射测量用于2项。Google Earth Engine被提及为处理环境的有13项研究（9%）。评估的变量强烈偏向于最容易从轨道观测的变量。淹没范围是最常评估的变量（114项研究；83%），反映了水分类方法的成熟度和低数据需求。其余变量被提及的频率低得多：水位或地表水高程在39项研究（28%）中探索，水文连通性在29项研究（21%），淹没频率在19项研究（14%），地表水蓄水量或体积在18项研究（13%），淹没持续时间或水文周期在17项研究（12%），淹没深度最少（11项研究；8%）。分析方法涵盖从简单可转移技术到计算密集型学习方法。阈值法（23项研究；17%）和光谱水指数如NDWI和MNDWI（27项研究；20%）是最常见的划定技术。统计和回归方法（32项研究；23%）广泛用于将卫星衍生的淹没与河流流量和气候驱动因素关联。相当数量的研究（31项；23%）描述了图像分类但未命名算法；命名的机器学习分类器报告于19项研究（14%）。驱动因素方面，气候变率和降雨最为常见（64项研究；47%），其次是土地利用/土地覆盖和其他人为压力（39项研究；28%），以及水坝或水库运行（27项研究；20%）。在44项研究（32%）中，未在来源中陈述水情变化的驱动因素。地理分布高度不均。研究集中在少数大型、密集研究的河流系统：澳大利亚的墨累-达令盆地（26项研究）、中国长江流域湖泊（19项）、亚马逊盆地（16项）、印度次大陆（12项）、湄公河（10项）和欧洲洪泛区（10项），以及一群非洲洪泛区（20项）。只有三项研究在全球或泛热带尺度上操作。相反，大片区域只有极少或没有研究：南美除亚马逊外贡献了6项研究，南亚除印度外2项，东南亚湖泊-洪泛区系统仅少数，而中亚和俄罗斯北极地区的洪泛区实际上缺席，全球南方许多中小河流系统也是如此。按驱动洪水脉冲的气候类型分组，揭示了差异：旱地和半干旱洪泛区（46项研究，澳大利亚和非洲）中Landsat占主导（60%），淹没范围在89%研究中评估，垂直属性很少提及；湿润热带系统（32项研究，亚马逊、刚果和湄公河）中雷达和测高使用更频繁（25%和21%），水位和蓄水量覆盖更好（46%和28%）；季风南亚（14项研究）严重依赖Sentinel-1（42%），且淹没深度报告比例最高（28%）；温带和融雪驱动系统（20项研究）中连通性覆盖最高（30%）。所有137项纳入研究的完整图表——研究区域、国家、传感器、时间段、水情变量、分析方法和驱动因素——见补充表S1，连同可验证的DOI。图2、3、4和5图形化总结了主要模式，表2交叉列出了传感器和水情变量的联合分布。
4. Discussion
本范畴综述绘制了137项应用遥感和GIS于河流洪泛区水情的研究，揭示了一个年轻、快速扩张但沿三个轴发展不均的领域。第一是传感器不平衡：证据基础严重依赖光学档案——尤其是Landsat——和SAR用于绘制淹没范围，而能够直接测量水位、蓄水量和连通性的传感器（雷达测高、GNSS反射测量和SWOT）仅在一小部分研究中使用。第二是变量不平衡：水情的水平面积维度（淹没范围）远优于其垂直维度（深度、水位、体积）或时间维度（频率、持续时间、连通性）。第三是地理不平衡：少数大型、良好仪器化的盆地主导了文献，而广阔区域——包括中亚、俄罗斯北极和全球南方大部分——仍基本未被研究。这三种不平衡并非独立；它们相互加强，因为观测不足的变量和研究不足的区域往往正是需要使用不足的传感器的区域。与现有综述的比较表明，淹没范围制图的主导地位与早期湿地和地表水遥感综述中记录的水检测方法的成熟度一致，但本综述显示这种方法优势并未转化为水情作为生态构念的平衡覆盖。洪水脉冲框架表明，洪泛区生态功能同样依赖于淹没的时间、持续时间、深度和连通性，而这些属性的相对忽视代表了生态重要性与常规测量之间的实质性差距。2020年后该领域的快速增长以及SWOT和深度学习的首次应用表明这一差距正在开始缩小——但仅在资源最充足的环境中。从观测到决策的匹配演示了监测文献仅在描述的证据与管理实际所需的信息进行比较时才有可操作性。表3将本综述绘制的每个水情变量与其所支持的管理和政策决策、这些决策所服务的可持续发展目标（SDG）指标、测量所需观测能力以及本研究中发现的证据量对齐。比较表明观测与决策需求之间存在不匹配。淹没范围是当前证据基础服务最好的属性（114项研究），支持灾害分区和湿地划定，但单独不足以支持可持续洪泛区管理中的主导决策：设定环境流量和水库放水规则需要水位和水文周期；在调控或跨界流域中分配水需要水位和蓄水量；优先考虑洪泛区恢复和鱼类通道工程需要连通性和淹没频率；估算暴露或农业损失需要深度。这些属性中每一个在研究中均记录不足三分之一，深度不足十分之一。这种不匹配被传感器不平衡加剧，因为能够直接检索水位和蓄水量的任务（雷达测高、SWOT和GNSS反射测量）正是在语料库中代表性最差的（表2）。简言之，该领域测量了最容易看到的，而环境流量文献视为决定性的属性记录较少——这一差距似乎比进一步增量改进范围制图精度更具后果性。这种不匹配在监测能力最弱的数据稀缺和跨界流域中最尖锐。在这些环境中，卫星观测通常是唯一可行的一致全流域信息来源，但这些环境在证据基础中代表性最差。咸海盆地洪泛区说明了后果：锡尔河和阿姆河三角洲经历了有记录以来最严重的人为水文转变，由灌溉取水和上游水库运行驱动，类似调控压力作用于伊犁-巴尔喀什系统。这些流域的决策——谈判共享分配、安排三角洲湿地放水、恢复河岸栖息地——依赖于最不常检索的水位、蓄水量和水文周期信息。由于所需数据流是免费且全球可用的，约束并非数据获取，而是缺乏可转移的、有文档记录的工作流程和相关国家的监测能力；消除这一约束是遥感社区可以为淡水可持续性目标做出的现实、低成本贡献。对可持续洪泛区管理的启示直接涉及可持续发展目标。有效的环境流量管理、湿地保护（SDG 15）、水安全（SDG 6）和气候适应（SDG 13）都依赖于不仅知道洪水蔓延到哪里，还要知道洪泛区淹没有多深、多久、多频繁以及多连通——这正是本综述发现观测不足的维度。地理不平衡尤其具有后果性：几个代表性不足的区域包含对粮食安全、内陆渔业和供水具有特殊重要性的洪泛区，但同时也是最容易受到上游水坝、取水和气候变暖导致的水文变化影响。因此，研究集中在少数数据丰富的盆地，风险在于在最脆弱的洪泛区留下最需要证据管理的基础监测缺口，恰逢这些信息最需要的时刻。洪泛区的持续生态效益依赖于有意识地管理流量和淹没模式而非任其自然，而验证此类管理所需的指标正是此处绘制的相同卫星衍生的水情指标。三个缺口直接来自证据地图：观测缺口（能够直接检索水位和蓄水量的任务使用不足）、方法缺口（分类器报告不一致，三种方法族很少共同讨论）和地理缺口（中亚、俄罗斯北极和全球南方大部分实际缺席）。由于所需数据免费且全球可用，约束不是获取而是缺乏经过验证的、可转移的工作流程和相关国家的监测能力。发布此类工作流程，并针对其使用条件中的准确性进行文档记录，将在证据基础最薄弱的区域扩展它。局限性包括：搜索覆盖两个免费数据库，可能缺失订阅数据库内容；重复搜索时记录不稳定；绘制基于标题和摘要而非全文；未进行正式质量评估；排除了水动力模型研究除非遥感提供独立测量。
5. Conclusions
遥感和GIS已成为评估洪泛区水情的核心工具，证据基础迅速扩展：137项纳入研究中有72项（53%）发表于2021年之后。其发展不均。研究以淹没范围制图为主导，在83%的研究中记录且最常使用Landsat影像，并集中在少数大型、良好仪器化的河流系统。深度、蓄水量、频率、持续时间和连通性被提及的频率低得多，能够测量它们的任务以及中亚和全球南方大部分区域同样如此。与环境流量文献中记录的信息需求相比，这种不平衡表明观测与决策需求之间存在不匹配，因为环境流量、分配和恢复决策所依赖的属性正是最不常检索的（表3）。这些结论基于两个免费数据库以及在标题和摘要层面进行的绘制，表3中的映射是解释性的而非从纳入研究中提取的。在这些限制内，不平衡的方向是一致的。更好地利用卫星观测进行洪泛区管理需要更广泛地使用能够直接检索水位和蓄水量的任务，更多地关注水情的垂直和时间维度，以及在所需信息最需要且最不可用的流域中进行监测。
