目前温室气体甲烷（CH4）排放量提速增加，致使大气CH4浓度不断创新高，政府间气候变化专门委员会（IPCC）、世界气象组织（WMO）以及不同研究机构的科学家对此发出警告：CH4浓度已到“火警时刻”，必须采取行动减少CH4温室气体排放。减排首先是需要确定不同系统的CH4排放量及其贡献。大气CH4排放源分为人为源（煤炭和垃圾填埋等）和自然源（湖泊湿地等），其中湖泊湿地等水域贡献了全球超过一半的CH4排放量（Rosentreter et al. 2021）。同时，水域CH4排放对温度特敏感，全球变暖正在形成一种反馈机制，导致更多CH4释放。因此，准确评估水域系统CH4排放量，对掌握CH4排放增长背后的驱动因素至关重要。 　　

湖泊虽小，却排放大量CH4，可贡献水域生态系统70%的CH4排放量。但是，湖泊生物地球化学过程复杂，基于离散样点的估算存在很大不确定性，致使湖泊CH4排放估算差异高达20多倍。卫星遥感凭借其覆盖范围广、信息量大、连续观测等特点在湖泊CH4排放量估算有着极大的应用潜力；但由于水体中CH4不是光学活性物质，不能直接遥感。实际上，湖泊CH4排放受水温、初级生产力、面积、水生植被等不同因子影响。因此，能否利用这些可以遥感的关键参数间接估算湖泊CH4排放量，对于评估湖泊在全球CH4排放量异常增加中的作用及其相对贡献十分重要。 

 图1 模型构建和验证 　　

中国科学院南京地理与湖泊研究所、中国科学院流域地理学重点实验室段洪涛研究员课题组以太湖为研究对象，联合南京信息工程大学、耶鲁大学等国内外团队开展了遥感科学、湖泊科学以及大气科学等多学科的交叉研究。基于太湖藻型湖区长期（2011-2017）、逐月/季度CH4扩散排放的实测数据，在掌握CH4排放气象要素—理化参数—生物代谢等驱动机制的基础上，以同步遥感影像反演/计算得的叶绿素a浓度、光合有效辐射数据、地表温度以及漫衰减系数等为输入变量，结合随机森林等深度学习算法，成功构建了CH4扩散排放的遥感估算模型 (R2=0.65, MRE=21%)，并重构了过去20年（2002-2020）太湖CH4扩散排放的长时序数据集。 

 图2 太湖不同区域CH4排放长时序数据重构 　　

该研究表明，通过卫星遥感可实现湖泊水面大区域、连续的CH4扩散排放监测，克服了传统点位观测—尺度上推的局限性，通过一个湖泊（太湖）的探索性研究，为广泛分布的湖泊等水体CH4排放估算提供了新思路。该成果以Quantification of diffusive methane emissions from a large eutrophic lake with satellite imagery为题发表在环境领域顶级刊物Environmental Science & Technology，段洪涛研究员为第一作者和通讯作者，肖启涛博士为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金、江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金项目以及中国科学院青年创新促进会等联合资助。 

 图3 CH4扩散排放的时空特征