近日，国际水文学顶级期刊《Journal of Hydrology》发表了南京信息工程大学地理科学学院的最新研究成果。该研究由汪远伟老师指导，硕士生李婷为第一作者，联合中科院青藏高原研究所、北京大学等多家单位共同完成，首次从多时间尺度揭示了青藏高原内流区湖泊扩张的驱动机制，为高原水资源管理与气候变化研究提供了关键依据。
图1 论文首页
青藏高原被誉为“亚洲水塔”，其湖泊是气候变化的敏感指示器。过去半个世纪，高原湖泊普遍显著扩张，但受遥感数据缺失、时空分辨率不足等限制，湖泊演变的多尺度驱动机理长期未被清晰阐释。
团队聚焦1972—2021年高原内流区湖泊，创新采用SAITS深度学习模型填补长时间序列遥感数据缺口，结合SHAP归因分析与Mann-Kendall突变检验，系统解析湖泊动态变化。研究显示，50年间内流区湖泊总面积从2.69万平方公里增至3.66万平方公里，增幅达36%；1996年起进入快速扩张期，2006年后扩张速率放缓。色林错、阿雅克库木湖扩张最为显著，新增湖泊433个，总面积 1255平方公里，多集中于高原北部。
图2 1972–2021年青藏高原内流区湖泊扩张的时空变化. a现有湖泊与新增湖泊的扩张情况；b面积扩张最大的十个湖泊；c面积最大的十个新增湖泊
该研究最核心突破在于发现时间尺度决定湖泊变化的主导驱动因子：月尺度上，地下径流起主导作用，当地下径流超10毫米时对湖泊扩张呈显著正向贡献；年尺度上，地表向下热辐射等能量因子成为核心驱动力。这一结论修正了以往仅强调降水主导的传统认知，揭示了水文过程与能量平衡在不同时间尺度上的分异效应。
团队进一步阐明，地表向下热辐射与气温、降水高度耦合，其稳定趋势与空间一致性，使其成为调控年际湖泊水量平衡的关键。而月尺度波动则更依赖短期径流补给，冻土融化、冰川融水与降水入渗共同驱动地下径流变化。
此次工作依托国家自然科学基金（U23A2010，42201141，42376254）等项目支持，将深度学习与归因分析结合，大幅提升了长时间序列湖泊数据的重建精度，为理解“亚洲水塔”水循环演变提供了新视角，也为区域生态保护与水资源安全提供了坚实数据支撑。
论文信息：
Li, T., Wang, Y., Wang, L., Wang, L., Zhou, J., Guo, X., Xu, J., Chai, C., Xie, Z., Lin, S., Ao, S., Zhang, X., Zhao, L. Temporal scale dictates the dominant driver of lake dynamics on the Tibetan Plateau. Journal of Hydrology, 2026, 675, 135585.