1984-2022年全球河流和湖泊表面积 (Surface Area of Rivers and Lakes，SARL)数据集

news2024/11/26 17:39:31

简介

Nyberg 等人（2024 年）开发的 "河流和湖泊表面积（SARL）"数据集对 38 年间（1984-2022 年）河流和湖泊的水面面积变化进行了全面分析。这个分辨率为 30 米的全球数据集为了解地表水的动态提供了宝贵的信息，尤其突出了季节性所起的日益重要的作用。

SARL 数据集将水体分为七个等级： - 0：背景值：代表无水区域。- 1: 永久河流：全年持续有水的地区。- 2: 永久湖泊：全年持续有水的地区。- 3: 季节性河流：一年中至少有一个月有水的地区。- 4: 季节性湖泊：一年中至少有一个月有水的地区。- 5: 无数据湖泊：缺少湖泊数据的地区。- 6: 无数据河流：缺少河流数据的地区。

研究显示，虽然河流和湖泊的永久总面积保持相对稳定，但季节性间歇覆盖面积却显著增加。具体来说，季节性河流覆盖面积增加了 12%，季节性湖泊覆盖面积增加了 27%。在全球超过 84% 的集水区，这些趋势在统计学上具有重要意义。发表在《水文学与地球系统科学》（Hydrology and Earth System Sciences）上的开放存取文章可在这里找到。

HESS - Increasing seasonal variation in the extent of rivers and lakes from 1984 to 2022

此外，这些数据集在 Zenodo 存储库中存档，网址如下。

数据集说明

1984 年至 2022 年河流和湖泊范围的季节性变化不断增加

地表水的时空分布知识对于水资源管理、洪水风险评估、生态系统健康监测、制约生物地球化学循环估算以及了解我们的气候都非常重要。近年来，由于行星尺度遥感和计算技术的发展，全球尺度地表水时空变化探测技术有了显著提高，但要区分河流和湖泊的变化特征仍然具有挑战性。在此，我们根据河流系统范围和地表水趋势的新数据，分析了过去 38 年全球永久性和季节性河流与湖泊的空间范围。结果显示，虽然河流和湖泊的永久性总面积保持相对稳定，但河流和湖泊的间歇性季节性覆盖面积分别增加了 12% 和 27%。根据高于 0.05 的斯皮尔曼等级相关性（rho）和小于 0.05 的 p 值，在全球 84% 以上的集水区中，这一增长具有显著的统计学意义。季节性河流范围比以前观测到的年平均河流范围大近 32%，这表明季节性变化很大，不仅影响生态系统健康，还影响陆地碳生物地球化学循环的估算。我们的分析结果将作为河流和湖泊表面积（SARL）数据库与大家分享，该数据库是监测和研究水文循环、生态系统核算和水资源管理的宝贵资源。

在过去的 38 年中，河流的永久表面积保持相对稳定，略有增加（1.1%），总面积为 2.9 × 105 平方公里。相比之下，观测到的河流季节性面积增长更为显著（12%），到 2022 年总面积将达到 3.2 × 105 平方公里。季节性与永久性河流水域面积的年百分比从 88% 到 119% 不等，并在 2022 年末有所增加。同样，自 1984 年以来，永久湖泊面积的空间范围增加了不到 1%，总面积达到 24.2 × 105 平方公里。然而，湖泊的季节性面积却大幅增加（自 1984 年以来增加了 27%），总面积达到 7.2 × 105 平方公里。湖泊的季节性水域面积与永久性水域面积之比大大低于河流，同期在 23%-31% 之间。

从第一次观测到 2022 年，河流和湖泊的总水面面积变化的空间趋势通常相似。在这里，我们看到美国盆地和山脉、南美洲南部和巴塔哥尼亚、非洲南部、亚洲中部和澳大利亚中部地区的水体面积有所减少。相比之下，赤道附近的重要地区，包括巴西、非洲中部和大洋洲，水体范围有所扩大。此外，北纬度的加拿大地盾和西伯利亚高原，以及喜马拉雅山脉、欧洲、中国、东南亚和印度等地的水体面积都呈上升趋势。最后，在非洲撒哈拉沙漠北部、非洲西南部、澳大利亚西部和阿拉伯半岛的沙漠地区，以及努纳武特和格陵兰岛冰川覆盖的北部地区，最常见的是无水观测。

根据斯皮尔曼等级相关性（rho）计算的 1984 年至 2022 年河流和湖泊的永久性与季节性水面面积的变化趋势。在斯皮尔曼相关性中，河流和湖泊的永久面积呈相对正态分布，表明河流和湖泊的永久面积既有减少，也有增加。总体而言，47% 的集水区的河流永久水面面积发生了统计变化（图 a），54% 的集水区的湖泊永久水面面积发生了变化（图 c）。在所有具有显著统计变化的集水区中，分别有 62% 和 55% 的集水区的河流和湖泊永久水面面积呈正增长。相比之下，河流和湖泊的季节性范围呈强阳性，表明季节性总体增强，分别有 42% 和 49% 的集水区的河流和湖泊出现显著变化（图 b 和 d）。在所有具有显著统计学变化的集水区中，分别有 84% 和 90% 的集水区河流和湖泊的季节性水面面积范围呈正增长。

代码

var geom = 
    /* color: #98ff00 */
    /* shown: false */
    ee.Geometry.Point([-59.33105103256977, -3.155350631633839]),
    img_vis = {"opacity":0.99,"bands":["Y2021"],"min":1,"max":6,"palette":["ffd700","00ffff","0000ff","0043fa","6a0dad","9400d3"]},
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//Center to geometry
var geometry = geom.buffer(60000).bounds()
Map.centerObject(geom,10)

//Convert multiband to image collection
var imageCollection = ee.ImageCollection(sarl.bandNames().map(function(b) {
  var year=ee.String(b).slice(1,5)
  return sarl.mask(sarl.gt(0)).select([b]).set('year',year)
}))

//Set visualization
var viz = {min: 1,max: 6,opacity: 0.50,palette: ["#FFD700","#00FFFF","#0000FF","#0043FA","#6A0DAD","#9400D3"]};
var collection = imageCollection
  .map(function f(e) {
    return e.visualize(viz);
  });

Map.addLayer(imageCollection.sort('year',false).first(),img_vis,'2021')

geometry.evaluate(function(result) {
  var regionGeoJSON = JSON.stringify(result);

  // Print the thumbnail
  print(ui.Thumbnail(collection, {
    format: 'gif',
    crs: 'EPSG:3857',
    region: regionGeoJSON,
    dimensions: '500x500'
  }));
});

// Add Snazzy Map style
var snazzy = require("users/aazuspan/snazzy:styles");
snazzy.addStyle("https://snazzymaps.com/style/38/shades-of-grey", "Greyscale");

代码链接

https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:hydrology/SURFACE-AREA-RIVER-LAKES

Earth Engine App: WaterChange

App Source Code: https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:hydrology/SARL-APP

结果

引用

Nyberg, B., Sayre, R., and Luijendijk, E.: Increasing seasonal variation in the extent of rivers and lakes from 1984 to 2022,
Hydrol. Earth Syst. Sci., 28, 1653–1663, 2024.

Nyberg, B. (2023). Surface Area of River and Lakes (SARL) (1.0) [Data set]. Zenodo.
https://doi.org/10.5281/zenodo.6895820