来源:云南大学 发布时间:2024/2/14 12:25:49
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云南大学在国际河流连通性评价及其对鱼类影响方面研究取得新进展

 

国际河流与生态安全研究院何大明团队丁城志课题组在国际河流连通性评价及其对鱼类影响方面研究取得新进展

近期,国际河流与生态安全研究院孙璟睿博士后、丁城志研究员、何大明研究员等人在Water Resources Research发表文章,揭示了河流障碍物对澜沧江-湄公河河流连通性和鱼类栖息地的影响。

澜沧江-湄公河是全球少有的纵向国际大河,其鱼类多样性与淡水渔业资源均位居世界前列。近几十年以来,因大规模水电水利工程等河流障碍物的建设,导致流域连通性受损,鱼类栖息地破碎化风险程度上升,河流生态系统脆弱性及安全风险日益凸显。然而,以往研究使用的河流障碍物数据库的完整性不足,导致河流连通性评估可靠性低,影响流域连通性修复的科学规划。因此,亟需开展全面的流域连通性和鱼类栖息地破碎化现状评估,以支撑澜湄流域鱼类多样性及其栖息地的有效保护。

针对河流障碍物这一主要环境压力源,团队首次提出了基于深度学习的河流障碍物检测办法。通过构建全球河流障碍物遥感影像数据集,训练出能有效在遥感影像中提取河流障碍物的模型(图1)。通过上述模型,构建了澜湄流域首个完整的障碍物数据库,其中包含五种主要类型的河流障碍物,超过13000个障碍物的信息。使用上述数据库对澜湄流域的生境破碎化水平进行评价,发现超过71%的子流域受到河流障碍物建设影响(图2)。且泰国区域的破碎化程度显著高于其他流域国家,生境破碎化影响主要来自农田水利工程障碍物。


论文信息:Sun,J.,Ding,C.,Lucas,M.C.,Tao,J.,Cheng,H.,Chen,J.,Li,M.,Ding,L.,Ji,X.,Wang Y.,and He,D.2024.Convolutional neural networks facilitate river barrier detection and evidence severe habitat fragmentation in the Mekong River biodiversity hotspot.Water Resources Research 60,e2022WR034375.https://doi.org/10.1029/2022WR034375

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图1目标检测模型在澜湄流域识别到的河流障碍物示例

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图2澜湄流域的河流障碍物分布的空间格局


 
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