【摘 要】
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政府间气候变化专门委员会第六次评估报告已指出近20年来全球平均表面温度上升0.99℃。湖泊作为水生生态学的重要组成部分也有所表征,其湖泊表面水温（Lake Surface Water Temperature,LSWT）整体呈上升趋势。湖泊表面水温作为湖泊生态学最重要的指标之一,既影响湖泊中的生物物理化学过程,也影响湖泊所在流域及其周边环境,而人类活动与湖泊的变化息息相关,因此对湖泊表面水温的研究可
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政府间气候变化专门委员会第六次评估报告已指出近20年来全球平均表面温度上升0.99℃。湖泊作为水生生态学的重要组成部分也有所表征,其湖泊表面水温（Lake Surface Water Temperature,LSWT）整体呈上升趋势。湖泊表面水温作为湖泊生态学最重要的指标之一,既影响湖泊中的生物物理化学过程,也影响湖泊所在流域及其周边环境,而人类活动与湖泊的变化息息相关,因此对湖泊表面水温的研究可以更好地实现湖泊治理、人类与生态共生、生态平衡。然而湖泊表面水温原位观测起步较晚,站点稀疏,测量数据稀缺,时空尺度上对其研究不足,相对的卫星遥感影像数据充足但无法直接获取湖泊表面水温数据,限制对湖泊表面水温在过去历史发展中的变化及在未来的发展趋势研究,亟需一种基于卫星遥感影像数据的面向湖泊表面水温的模型构建以实现湖泊表面水温数据的量化,基于此实现对湖泊表面水温反演与预测。本研究选取云贵川高原11个典型高原湖泊为研究对象,基于2001~2018年的Landset和MOD11A2遥感影像数据,构建了基于卫星遥感影像数据的面向湖泊表面水温的模型并实现对各湖泊表面水温的反演与预测。（1）结合Air2water模型和长短时间序列模型（LSTM）设计LSWT预测模型,实现对该研究区的LSWT反演和预测。（2）采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、标准偏差（SD）、回归分析和相关性分析等统计方法对模型性能进行分析。（3）基于现有数据集和预测模型构建至2025年11个湖泊的LSWT数据并完成对2021-2025年LSWT数据集的趋势分析和周期分析。研究结果表明,Air2water模型和LSTM两种模型对估算数据和观测数据的拟合度达到0.8以上,而在月均、季均和年均尺度上的Air2water模型（RMSE:1.04℃、0.76℃和0.28℃MAE:0.89℃、0.66℃和0.25℃SD:0.93℃、0.61℃和0.25℃）和LSTM（RMSE:1.23℃、0.86℃和0.40℃MAE:1.03℃、0.75℃和0.36℃SD:0.79℃、0.54℃和0.28℃）三种平均误差值都较小,表明两种模型在反演和预测LSWT上的性能都较好,因此基于二者模型构建的LSWT预测模型进度可靠。其预测结果表明,有6个湖泊呈现显著性升温（最高为+0.2℃/year）,剩下5个呈现不显著变化。基于两种模型在不同时空分辨率上的性能进行分类,并基于预测结果构建2021年-2025年的月均、季均和年均LSWT数据集,发现不同空间上的LSWT数据的大小分类情况与其海拔的分类一致。本研究通过物理过程模型以及机器学习模型在LSWT反演的进一步的探索和研究,为LSWT的预测与反演提供新的解决思路,为后续LSWT的研究提供强有力的基础理论和实际支撑,有一定的现实意义和研究价值。
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