【文献精选】Environmental Science Technology｜利用卫星影像量化大型富营养化湖泊的扩散性甲烷排放

本研究利用卫星遥感技术和机器学习模型，量化了中国太湖的扩散性甲烷（CH₄）排放。研究背景指出，湖泊是甲烷的重要排放源，但由于其排放的时空差异性，准确量化一直存在挑战。研究目的是通过Aqua/MODIS卫星影像和现场实测数据，建立高时空分辨率的甲烷排放模型，并评估环境变量对排放的影响。研究结果表明，随机森林（RF）模型在预测甲烷排放方面表现最佳（R² = 0.65），叶绿素a和水温是关键控制变量。此外，研究发现2003至2020年间太湖甲烷排放呈显著增长趋势，气候变暖和富营养化是主要驱动因素。结论认为，遥感与机器学习的结合为湖泊甲烷排放监测提供了高效的新工具，有助于减少传统测量方法的偏差。