长江 - 湖的营养物质的二十年的时空动态通过遥感揭示
Man Hou1, Junfeng Xiong2, Yang Xiang3
1College of Geomatics, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an, 710054, China; State Key Laboratory of Lake and Watershed Science for Water Security, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135, China.
这项研究使用遥感和机器学习对20年来26个湖泊的总 (TN) 和总 (TP) 进行了映射. 结果显示,越来越多的TP和TN超过了值,这表明了肥胖的风险.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 水质监测 水质监测
背景情况:
- 水生环保变化是一个日益关注的问题,总 (TN) 和总 (TP) 是关键指标.
- 现有的监测站不足以进行全面的湖泊和区域评估.
- 遥感为大规模水质监测提供了一个潜在的解决方案.
研究的目的:
- 通过遥感和机器学习,从2003年到2023年,估计中国长江和河地区 (YHR) 26个湖泊的TN和TP度.
- 为了分析长期趋势和环氧化指标的空间模式.
- 为有效的水资源管理提供数据.
主要方法:
- 集成中等分辨率成像光谱辐射仪 (MODIS) 数据与机器学习算法.
- 使用极端梯度增强 (XGB) 模型进行TN和TP估计.
- 使用确定系数 (R2) 验证模型性能.
主要成果:
- 在XGB模型中,TN的R2为0.56,TP的R2为0.58.
- 长期的TN水平在1.2至2.0毫克/升之间,其中70%超过1.5毫克/升在2015年后.
- TP度一般在0.10至0.16毫克/升之间,的热量状态指数 (TSITP=74.30) 比 (TSITN=61.13) 高.
- 被确定为主要源的外部河流输入.
结论:
- 遥感和机器学习提供了一种可行的方法,用于长期监测湖泊中的环氧化.
- YHR湖泊呈现出越来越多的缩风险,尤其是驱动的风险.
- 开发的框架可用于全球水生生态系统健康评估.
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