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华北水利水电大学校长刘俊国教授团队在水资源遥感监测领域取得重要研究进展
华北水利水电大学校长刘俊国教授带领的河南省水圈与流域水安全重点实验室研究团队在水资源遥感监测领域取得了重要研究进展，在《Nature Geoscience》《Nature Communications》《Remote Sensing of Environment》《Water Resources Research》和《Geophysical Research Letters》等国际顶级期刊发表多篇高质量论文，为全球和我国水资源评价和管理提供了重要的遥感监测方法和科技支撑。
河南省水圈与流域水安全重点实验室由刘俊国教授担任主任，依托华北水利水电大学组建，协办单位包括清华大学、黄河水利委员会黄河水利科学研究院、南方科技大学等，开展水圈科学基础理论、流域智能感知技术、水旱灾害防御、流域生态修复等四个方向的科学研究，为保障流域水安全提供基础理论与技术支撑。
湖泊卫星遥感监测技术
团队冯炼教授等在《Nature Geoscience》《Nature Communications》发表文章，提出了基于深度学习和水体历史淹没频率的湖泊范围提取方法，构建了一套全球湖泊数据集GLAKES，在国际上首次厘清了全球340万个水体范围≥0.03km2的湖泊1984-2019年间面积时空动态演变趋势（图1），明确了人类活动是全球湖泊面积变化的主导因素，发现小于1km2的小湖虽仅占全球湖泊面积15%，但主导了全球一半湖区面积变化并导致碳排放量增加的规律；开发了全球水体藻华遥感全自动判别算法（图2），建立了全球首个基于291万张卫星遥感影像的湖泊藻华数据库，揭示了全球24万个湖泊藻华爆发时空演化特征，发现全球湖泊藻华累积爆发面积占全球湖泊总面积11.7%，2010年代以后由于化肥使用量增加及气候变暖导致全球藻华爆发频率与爆发面积显著增加。相比同类型数据集，以上数据集兼具覆盖范围广（60°S~80°N）、空间分辨率高（约30 m）、时间尺度长（36年）、时空一致性强（非拼接）、总体精度高（大于98.7%）、小湖突出刻画（最小面积0.03 km2）等特点。
图1. 1982~2019年全球湖泊藻华时空格局
图2 基于CIE颜色系统的藻华识别算法。（a）CIE颜色空间。（b）选取的藻华像元绿色值在CIE xy色度坐标中的密度分布图。（c）算法提取案例。
干旱遥感监测技术
团队陈克杰副教授等在《Remote Sensing of Environment》发表的题为“A novel GNSS and precipitation-based integrated drought characterization framework incorporating both meteorological and hydrological indicators ”（“基于GNSS和降水的综合干旱特征化框架：融合气象和水文指标”）的研究论文，首次提出了基于全球导航卫星系统（GNSS）的综合干旱表征框架（图3）。该框架结合了GNSS观测的大气含水量和陆地水储量变化信息，与降水数据融合，开发出一种同时兼顾气象和水文指标的综合干旱监测技术。GNSS台站在全球范围内布设日趋密集。除了定位、导航、授时（Positioning, Navigation, Timing）、地壳运动监测等现有应用场景外，GNSS也可为全球变化背景下综合干旱表征和分析提供技术支撑。这一创新方法超越了单一指标系统，能够更全面、精确地描述干旱特征，为全球和区域干旱监测提供了基于大地测量的新思路和新技术。
图3. 基于GNSS和降水数据的综合干旱表征框架
全球河流水位波动遥感分析技术
团队姜丽光助理教授等在《Water Resources Research》上发表的题为“Tracking River's Pulse From Space: A Global Analysis of River Stage Fluctuations”（“从空间追踪河流的脉搏：全球河流水位波动分析”）的研究中，团队首次利用哨兵3号卫星测高数据，研发了河流水位遥感监测技术，构建了包含3272个全球河流虚拟站点的水位时间序列数据集，追踪了2016年至2022年间河流水位波动幅度年际变化，揭示了全球河流水位波动的空间格局及其与气候变化和人类活动之间的潜在关系。研究显示，奥里诺科河、密西西比河、长江、伊洛瓦底江和亚马逊流域的水位波动幅度较大，均超过7米，单一站点的波动幅度差异从不足1米到高达18米（图4）。该研究首次尝试利用卫星测高数据估算全球大型河流的水位波动，刻画了全球大河水位波动幅度及其空间格局。未来研究可扩展到中小河流，为研究全球河流水位波动提供更加详细的信息。
图4. 全球河流长期水位波动幅度的分布及统计图
基于全球导航卫星系统的干旱传播机制研究
团队陈克杰副教授等在《Geophysical Research Letters》上发表的研究论文“Using the global navigation satellite system and precipitation data to establish the propagation characteristics of meteorological and hydrological drought in Yunnan, China”（“利用全球导航卫星系统和降水数据建立云南省气象和水文干旱传播特征”），基于云南省43个GNSS台站的数据，深入探讨了气象干旱和水文干旱的传播机制。研究发现，气象干旱主要发生在春季和冬季，且主要集中在云南北部，持续时间为1~11个月；而水文干旱则更加严重，影响范围更广，持续时间为2~16个月，表明气象干旱的发生是造成水文干旱的主要原因（图5）。该研究建立了从气象干旱到水文干旱传播遥感监测新方法，可为缓解干旱灾害、发布干旱预警提供科技支撑。
图5. 云南省气象干旱和水文干旱的时空响应和潜在联系
基于“遥感蚀刻”的动态河网提取技术
团队在《Remote Sensing of Environment》上发表的一篇题为“Basin-scale high-resolution extraction of drainage networks using 10-m Sentinel-2 imagery”（“利用10米哨兵2号影像进行流域尺度高分辨率河流网络提取”）的论文中，团队受芯片生产中“光刻蚀刻”过程启发，提出了“遥感蚀刻”方法。该方法通过将水体掩模刻蚀到数字地形模型上，显著提升了汇流网络构建的时空精度，为大规模高分辨率的动态河网构建提供了新的技术手段（图6）。与传统方法相比，“遥感蚀刻”方法可将河道径向误差降低约50%。
图6. 遥感蚀刻方法
基于哨兵卫星数据的河流流量监测技术
团队与中山大学程晓教授团队合作在《Remote Sensing of Environment》上发表的题为“Estimating river discharge across scales with a novel regional gauging method driven by Sentinel satellite data”（“利用哨兵卫星数据估算河川径流的区域性监测新方法”）的研究中，团队发明了一种基于哨兵卫星数据的区域监测新方法，用于测量河流流量变化极为敏感的周期性洪水区（流量敏感区SA）。通过Sentinel-1和Sentinel-2数据，该方法实现了SA的自动提取和水分数估算（图7），进而进行河流流量监测。研究结果显示，该方法在不同宽度和流量规模的河流流量监测中均表现出较高的准确性。基于SA的区域测量方法是一种很有前景的技术，为水文水资源研究和决策提供了可靠的数据和方法支持。
图7. 赞比西河含水率分布及数据检验
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