水生植被對于維護湖泊健康和生物多樣性具有長遠的生態意義，但全球范圍內卻缺少長時序的水生植被數據。
為此，來自中國科學院南京地理與湖泊研究所（以下簡稱南京地湖所）的科研人員，面向全球5587個淺水湖泊中的水生植被展開研究，收集它們32年來的變化趨勢及穩態轉換情況相關數據。他們發現，自1989年~2021年，水下沉水植被大幅減少，浮葉等水上植被緩慢增加，這種潛在的轉變意味著湖泊面臨生態系統退化風險。
這項研究于2025年1月19日在線發表于《創新》（The innovation）期刊。
沉水植被數量銳減
“根據生態屬性和生長特性，水生植被可分為浮葉植被、漂浮植被、挺水植被和沉水植被。從遙感觀測的角度，我們將葉片或者植株生長在水面以上的植被統稱為水上植被，主要包括漂浮植被、浮葉植被以及挺水植被；整個植株都沉在水面以下的植被則被稱為水下植被，也就是沉水植被。”論文第一作者、南京地湖所研究員羅菊花告訴《中國科學報》。
浮在水面的植被很容易識別，生長在水下的沉水植被則容易被忽略。而被忽略的沉水植被卻在水生態系統中扮演著至關重要的角色，被稱為“水下森林”。它們是湖泊生態系統重要的初級生產者，可以凈化水質、抑制藻類、為魚類等水生生物提供食物與棲息地，同時也是湖泊重要的碳匯，對維持和促進水生生物的多樣性和豐富度起著重要作用，是維持湖泊清水態的重要指標。
衛星遙感監測結果顯示，1989至2021年間，全球水生植被平均覆蓋面積為108,186km2，占全球湖泊面積的28.9%，其中水上植被占15.8%，沉水植被占13.1%；全球95%的水生植被分布在北半球，其中北美洲占比最高為58%，其次是亞洲占比為19%，歐洲占比為18%。
上世紀90年代以來，全球湖泊沉水植被呈現先增后減的趨勢，浮葉等水上植被的變化則正好相反，先減后增。在2000年后，全球湖泊中的沉水植被快速退化，減少了30.4%，而浮葉類等植被則緩慢增加，增加了15.6%。這一趨勢在2010年后更為顯著。這表明湖泊生態系統正朝向以浮葉等植被主導的陰影態與藻類主導的濁水態轉換。
“在2010年前，人類活動導致的富營養化加劇為穩態轉換的主導因素；2010年后，全球變暖則成為湖泊生態變化的主導因素。”羅菊花解釋道。這種變化標志著湖泊中水生植被的主導類群由沉水植被向浮葉類植被轉變，說明湖泊穩態狀態正發生潛在轉換。
羅菊花繼續解釋道：“這種變化可能會導致兩個后果：第一，浮葉等水上植被持續增加，濃密的葉片鋪在水面上，光被遮擋而無法進入水下，水下光場變暗，導致沉水植被死亡或者消亡，生物多樣性下降，生態系統變得脆弱甚至崩潰，對人類的服務價值下降甚至消失；第二，如果遇到洪水、強降雨等極端氣候，或者突發的人為活動，如大量收割等，則會導致水生植被全部消失，水體高營養鹽無處消納，可能會馬上引發藻華暴發，湖泊生態系統災變為藻型濁水態。”
沉水植被對水生態至關重要
一直以來，由于水下環境難以監測，更多研究人員傾向于就近監測研究單個湖泊或熱點湖泊的生態環境。“研究湖泊中的沉水植被，需要依靠人工實地樣方調查，數據時空離散且不確定性大。”團隊負責人、論文通訊作者、南京地湖所研究員段洪濤介紹，“如果調查的湖泊數量增加，勢必要耗費大量的人力物力；且很多水生植被生長的區域人和船都無法進入。”
“但單個的熱點湖泊研究無法展現全球湖泊生態變化的全貌。”段洪濤說，“沉水植被作為‘水下森林’，不僅可以指示湖泊生態健康程度，還具有碳匯等多種生態服務功能。因此了解全球湖泊沉水植被的變化趨勢十分重要。”
然而，此前只有極少的科學家關注并解析過全球水生植被長時間序列變化。即便有論文發出，里面的數據也只通過文獻檢索數據的挖掘，分析其變化趨勢。“這種方法獲取到的數據或信息是有限的，且獲取數據時間尺度上的連續性和一致性也比較差。”段洪濤表示。于是，他帶領團隊開始醞釀關于全球湖泊水生植被的長時序數據集構建和變化解析。
“面向全球湖泊展開研究比面向全球海洋更復雜，因為前者散落在全球各地，深淺不一，周圍環境、氣候、生態狀況等盡不相同，加之水生植被種類復雜，構建遙感算法，開展全球湖泊水生植被不同類群的提取是非常具有挑戰的。”羅菊花說。
“該算法是團隊獨創的，我們在草藻多生態群落共存的太湖研制了該算法，并在長江中下游湖泊對該算法進行廣泛驗證與推廣應用。”段洪濤解釋道。2023年，他們關于該算法的論文“一種利用陸地衛星影像甄別富營養化淺水湖泊中藻華、浮葉/挺水及沉水植被的新技術”發表在《環境遙感》（Remote Sensing of Environment）上，詳細闡述了算法的研制、驗證，并解析了長江中下游淺水湖泊水下植被、水上植被以及藻華的變化趨勢。
算法地順利應用給予團隊極大信心，他們決定正式開啟全球湖泊水生植被研究。
首次構建全淺水湖泊水生植被數據庫
研究開始時，羅菊花等人借助美國航空航天局的140萬景陸地衛星（Landsat）影像，重構了1989年~2021年間的全球淺水湖泊內的水生植被群落時空數據集，期望通過數據分析，像研究太湖和長江中下游湖泊那般，解析全球湖泊植被的分布與演變密碼。
然而，此前一直“給力”的算法，卻在應用至全球湖泊的過程中，出現了一些問題。
不同于長江中下游湖泊，由于分布范圍廣、地形差異大等原因，全球湖泊的形態特征、周邊的生態環境及湖內的植被類群更為復雜，對算法提出更高要求：如算法對深水湖泊的適用性不高；一些湖泊中水生植被群落與藻類群落生長的特異性，導致浮葉/漂浮植被仍然會和藻華誤分；高緯度湖泊中的湖冰也會導致誤分等。
針對不同問題，不斷討論、改進優化，研究團隊提出了一套適用于全球面積大于10km2、平均深度小于15m的淺水、淡水湖泊的水生植被數據集的工作流程，經過篩選后，共有5587個湖泊進入研究人員的視野中。
羅菊花還記得，那是在2022年的春節，假期還未結束，他們就開始在全球范圍內開展算法的測試。已經優化的算法，再經過研究團隊不斷調整改進后，終于“修煉”成為可批量識別全球湖泊沉水植被的算法。
“相比其他水上植被，沉水植被的遙感光譜信號較弱，但在衛星影像的不同波段，有沉水植被的區域與無沉水植被的區域，仍然有光譜差異。我們通過疊加每個波段上兩者的差異，構建了光譜指數。該指數可以極大的增強有沉水植被區和無沉水植被區的光譜差異，從而實現對沉水植被的提取與制圖。”羅菊花介紹道。
“目前，我們通過衛星獲取的全球5587個湖泊的水生植被數據是目前全球范圍內，湖泊數量最多、時間序列最長的數據集，為全球湖泊水生植被研究提供了科學可靠的數據產品。”論文共同通訊作者、南京地湖所副所長、研究員張運林補充道。
從2022年春節啟動，到2025年春節發布成果，3年努力見到成效，羅菊花十分興奮，直言這是送給自己的蛇年禮物。“春節也是我們工作的最好時機，因為這段時間被打擾得最少。”合作作者肖啟濤等人也紛紛表示，春節假期間他們還將在單位相聚，探討接下來的研究。
“未來，在高強度人類活動和快速氣候變化雙重脅迫下，全球湖泊仍將面臨嚴峻的生態退化風險。因此，應該采取科學、合理、有效的應對策略來保護湖泊生態可持續發展。”張運林表示。他們希望通過這項研究，可以推動全球數據集的共享和加強國際合作，為全球湖泊生態恢復和美麗中國建設提供堅實的數據基礎和科學支撐。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.xinn.2024.100784
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