研究显示，全球66%的湖泊总面积和59%的湖泊数量，其水域面积动态以季候性变化为从导广州专业制作各种证件。更为主要的是，这一季候性从导分布款式取全球生齿分布之间存正在高度耦合关系──全球90%以上生齿栖身正在以季候性从导湖泊为从的流域广州专业制作各种证件。这一发觉从全球标准上了人类区域取水文季候性变化之间的深层联系。

　　持久以来，科研界正在湖泊变化研究中多关心持久趋向和年际波动广州证书制作，而对季候性动态的系统描绘不脚。现有巨子数据集如欧盟委员会结合研究核心2016年发布的Global Suce Water（GSW）数据集正在时空持续性取季候性动态监测方面存正在不脚。龙笛传授团队立异性地建立了一套融合MODIS卫星传感器时间分辩率劣势取GSW空间分辩率劣势的深度遥感大数据融合框架，建立了迄今为止时空分辩率最高、持续性最强的全球湖泊水域面积时序数据集。该数据集正在用户精度（93%）取出产者精度（96%）方面表示优异，缺值面积占比从GSW数据集的34%下降至1.2%广州专业制作各种证件，显著提拔了湖泊动态监测的可用性取科学性。

　　此外，研究发觉季候性极端事务可正在短期内显著放大或抵消湖泊几十年来的持久趋向。这一机制为理解极端天气事务对湖泊生态系统和水资本平安的冲击供给了科学根据，也为将来湖泊温室气体通量估算、生态生境及极端水文事务响应策略的制定供给了理论支持广州专业制作各种证件。

　　该团队开辟了一种基于深度的遥感大数据融合手艺，实现了全球140万个面积大于0.1平方千米的湖泊正在月标准、30米空间分辩率下的水域面积持续监测。研究发觉。