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全球湖泊“水下森林”锐减

发表时间:2025-02-12 20:34
近日,在顶级学术期刊《创新》上,中国科学院南京地理与湖泊研究所段洪涛研究员团队发布了一套基于卫星遥感技术的全球湖泊水生植被群落数据库。
水生植物是湖泊生态系统中的重要角色,但此前全球范围内却鲜有水生植被的长期数据记录与变化报道。段洪涛团队的这项研究,首次构建了1990年代以来全球5587个浅水湖泊的水上植被和水下植被时空分布数据集,揭示了近30年来水下的沉水植被大幅减少、水上的浮叶植被缓慢增加的趋势。
水生植被可分为浮叶植被、漂浮植被、挺水植被和沉水植被等。其中沉水植被素有“水下森林”之称,如果一个湖泊以沉水植被为主导,往往是水生生物多样,湖泊清澈。
研究团队发现,2000年后,全球湖泊水下植被快速退化,而浮叶类水上植被则缓慢增加,这一趋势在2010年后更为显著。这表明湖泊生态系统正朝向以浮叶等植被为主导的阴影态与藻类主导的浊水态转换。
论文第一作者、南京地湖所研究员罗菊花表示,这种发展趋势可能预示着湖泊生态系统变得更加脆弱和不稳定,且一旦生态系统转为藻类主导的浊水稳态,将很难再修复逆转为沉水植被主导的清水态。因此,应该采取合理有效的应对策略来保护湖泊生态可持续发展。
团队采用的湖泊影像来源于1989—2021年的140万景Landsat卫星影像。如何构建一套可以批量识别全球成千上万个湖泊沉水植被群落的算法,成为研究中的一项挑战。
“尽管算法是面向全球湖泊的,但我们的研究工作起步于江苏太湖。”罗菊花指出,太湖是一个生态复杂的湖泊,具有藻类频发的藻型湖区和水生植被分布茂盛的草型湖区,且植被种类丰富,是一个理想的“实验场”。2021年,团队成功研发了一种新的遥感自动识别算法(VBI算法)。此后,经过近3年的持续努力,团队不断优化和调整算法,并进行大量的测试和验证,最终提出了一套可用于全球5000多个浅水湖泊的普适性算法。
在江苏,VBI算法已成功应用于太湖、长荡湖、滆湖、骆马湖、洪泽湖等湖泊的水生植被和藻华等生态指标监测。2023年8月,骆马湖首次出现藻华,团队通过算法及时捕捉到这一现象,并联合专家撰写了报告,提交至相关部门并被采纳,为及时防控提供了科学依据。
下一步,研究团队还计划在此基础上进一步开发湖泊生态风险评估方法,为江苏省乃至全球的湖泊生态早期预警与保护、修复和治理提供科学支持。