长江是亚洲最长、世界第三长河，不仅是我国重要的生态安全屏障，也是支撑长江经济带高质量发展的战略性水资源。随着全球变暖、极端降水增强、梯级水电开发以及流域生态保护行动持续推进，这条大河的泥沙输运和水体浊度正在被重新塑造。浊度不仅表征悬浮泥沙，也是遥感可观测、可连续追踪的水质信号，与总磷等关键水质指标密切相关，可为大型河流水环境变化提供“可视化窗口”。但长江河段宽度差异大、水体光学性质复杂，且单颗卫星观测间隔较长，传统遥感方法难以兼顾高频率、长时序与大范围监测。

    近日，中国科学院南京地理与湖泊研究所段洪涛研究员团队在大型河流水环境遥感监测方面取得重要进展。研究以Landsat-8/9与Sentinel-2为基础构建虚拟卫星星座，融合2013—2023年多源高分辨率卫星影像，发展适用于河流复杂光学环境的机器学习浊度反演模型，并重建了长江干流十余年的高时空分辨率浊度数据集。研究进一步系统揭示了长江浊度的时空分异特征，定量解析了气候变化与人类活动对不同河段浊度变化的相对贡献，为大型河流水环境遥感监测和流域生态治理提供了新的技术路径和科学依据。

    相关研究成果发表于国产高水平学术期刊《Journal of Remote Sensing》（国际遥感学报，JRS）。该刊为一区TOP期刊，2026年最新影响因子（IF）达11.0，在JCR遥感、环境科学、地球科学和摄影科学与技术等四个分区领域中均位列Q1区。中国科学院南京地理与湖泊研究所沈明博士为论文第一作者，齐天赐博士和段洪涛研究员为共同通讯作者。

    一、虚拟卫星星座显著提升长江浊度遥感监测频率

    河流浊度变化快，光学信号受河岸邻近效应和水体成分影响明显，传统面向湖泊、河口等开阔水体的经验或半分析算法在长江等河流应用时容易失准。为此，研究比较了支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）、极端梯度增强树（XGBoost）、深度神经网络（DNN）等多种机器学习算法。结果表明，SVR模型综合精度最高，其中Sentinel-2模型达到R² = 0.74、RMSE = 16.62 NTU，Landsat-8/9模型达到R² = 0.66、RMSE = 17.74 NTU，明显优于传统经验和半分析算法。

图1. 基于支持向量机方法的长江浊度遥感估算模型

    在此基础上，研究提出了基于经验校正的产品层跨传感器一致性融合方法，将不同传感器生成的浊度产品统一到可比框架中。同步影像和10 km河段网格验证显示，融合产品总体一致性良好（平均RMSE = 15.45±13.43 NTU，sMAPE = 12.53±15.98%）。更重要的是，Landsat与Sentinel-2形成的虚拟卫星星座将平均观测周期由单星的5–16天缩短至约2.5天，显著提高了河流浊度观测频率，增强了对河流浊度短期变化过程的监测能力，为长江浊度时空特征分析和长期变化研究提供了更加丰富、连续的遥感观测数据。

图2. 长江浊度虚拟卫星星座跨传感器一致性验证结果

    二、长江浊度呈现显著空间分异：青藏高原段升高，梯级水库及中下游下降

    基于构建的长时间序列浊度产品，研究发现2013—2023年长江干流平均浊度为67.75±58.35 NTU，整体表现出明显的空间梯度：青藏高原河段最高，中下游次之，而梯级水库河段最低。

    趋势分析结果表明，不同河段浊度变化存在明显差异：上游青藏高原段浊度持续增加，平均增加速率达到8.12±5.51 NTU/年；而金沙江梯级水库和中下游河段浊度则持续下降，平均下降速率分别为3.40±3.17 NTU/年和2.06±1.04 NTU/年。

图3. 2013—2023年长江干流浊度空间分布及变化趋势

    三、气候变化“增浊”与人类活动“减浊”呈现拮抗作用

    研究进一步利用广义线性模型（GLM），综合温度、降水、植被覆盖、土地利用及水坝建设等因素，定量解析不同河段浊度变化背后的驱动力。结果表明，青藏高原河段的浊度变化主要受气候因子控制，总贡献率达到62.2%，其中温度和降水分别贡献28.7%和33.5%。增温和降水增通过加速冰川消融、冻土退化和流域侵蚀，增强了源区泥沙供给，推动浊度持续升高。与此形成鲜明对照的是，在金沙江梯级水库和中下游河段，大坝建设成为浊度变化的首要驱动因素，贡献率分别达到53.0%和51.1%。水坝拦截上游来沙并促进颗粒物沉降，显著改变了泥沙连续输运过程；同时，近年来长江流域生态修复、污染治理等系列政策措施持续推进，进一步促进了中下游水环境质量持续改善。

    综上所述，研究揭示了气候变化与人类活动对长江浊度变化的拮抗作用：气候变化在源区增强泥沙输入，而梯级水库通过拦截上游来沙和改变水动力过程，抵消并重塑了这一增沙信号；与此同时，流域生态保护措施持续推进，使中下游浊度下降趋势更加明显。该发现说明，长江浊度变化并非单一因素驱动，而是全球变化、水利工程和生态治理共同作用的结果，也提示未来河流管理需要在水质改善与泥沙输运、河床稳定和三角洲安全之间寻求平衡。

图4. 长江不同河段浊度变化驱动因素及相对贡献

    该研究构建了基于虚拟卫星星座的长江高时空分辨率浊度动态监测框架，突破了传统站点监测空间覆盖有限和单颗卫星时间分辨率不足的限制，为大型河流高频率、长时间序列水质遥感监测提供了可推广的技术方案。研究系统揭示了过去十年长江浊度“上游升高、梯级水库和中下游下降”的区域分异格局，定量阐明了气候变化与人类活动对长江浊度变化的拮抗作用，为认识全球变化背景下大型河流泥沙输运响应机制提供了新的科学证据，也为长江流域生态保护、流域综合治理成效评估和联合国可持续发展目标6（SDG 6）的科学评估提供了重要支撑。该研究工作获国家自然科学基金项目等科研计划的联合资助。

    文章信息：Ming Shen, Dian Wang, Xiya Guo, Tianci Qi*, Zhigang Cao, Juhua Luo, Hongtao Duan* (2026). Antagonistic Roles of Climate Change and Human Activities in Reshaping Yangtze River Turbidity Revealed by a Virtual Satellite Constellation. Journal of Remote Sensing. DOI:10.34133/remotesensing.1067