我校生态水文与遥感课题组围绕区域水循环过程遥感监测、模拟评估与旱情识别这一核心问题，取得系列研究进展。相关成果先后发表在地理遥感领域知名期刊《GIScience & Remote Sensing》、国际水文学著名期刊《Hydrological Processes》以及《Journal of Hydrology: Regional Studies》。
蒸散发、河流水位流量和干旱过程是连接气候变化、生态系统功能与水资源安全的关键环节。我国北方及黄河流域生态系统脆弱、水资源约束强，气候变暖、植被恢复和人类活动共同影响了区域水分循环格局。而传统水文站点观测在空间覆盖和连续性方面存在不足，单一遥感产品或经验模型也难以同时兼顾精度、机理解释和区域适用性。围绕这一问题，张圣微教授课题组形成了“陆面蒸散发精细估算-河流水位流量遥感反演-流域干旱风险识别”的研究思路，为干旱半干旱区水资源管理和生态保护提供了新的技术支撑。
图1 机制引导机器学习蒸散发估算框架
图2 中国年平均ET(2001-2024)的空间分布以及基于Mann-Kendal检验和Theil-Sen斜率推导的ET趋势
在《GIScience & Remote Sensing》发表的论文题为“MGML-ET: integrating TSEB-derived features with machine learning for large-scale evapotranspiration mapping”。研究构建了机制引导机器学习蒸散发估算框架MGML-ET，实现了中国区域蒸散发估算。结果发现2001—2024年我国21.04%的陆地区域蒸散发显著增加，6.58%的区域呈下降趋势；在重大生态修复区，植被恢复与蒸散发变化表现出明显的区域差异，揭示了“增绿”与“耗水”之间并非简单同步关系。论文第一作者为在读博士研究生王帅，通讯作者为张圣微教授。
图3 多源卫星融合反演黄河水位与流量技术路线
图4 卫星数据与实测数据之间R2和RMSE的箱线图
在《Hydrological Processes》发表的论文题为“Multi-Source Satellite Data Fusion Enhances the Accuracy of Water Level Retrieval and Discharge Estimation in the Yellow River”。研究面向黄河典型河段水位与流量长期监测难题，融合ICESat-1/2激光测高、CryoSat-2雷达测高等多源影像，构建了无需实测断面几何参数的低参数化水位-流量估算框架。发现卫星反演水位与实测水位具有较好一致性；流量估算中，综合考虑水位和河宽动态变化的曼宁方程表现更优，在河道形态变化明显的下游冲积河段表现出更好的适用性。论文第一作者为毕业硕士研究生吕圣薇，通讯作者为张圣微教授。
图5 黄河流域高程梯度下 SPI 与 SPEI 干旱指数评估框架
图6 黄河流域不同海拔带尺度下SPEI与SPI的比较
在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表的论文题为“Consistency study of standardized precipitation index and standardizedprecipitationevapotranspiration index over the elevation gradient in the Yellow River Basin”。研究以黄河流域为对象，发现海拔高度显著影响黄河流域SPEI和SPI的一致性和稳定性。SPI对低海拔地区的短期干旱（1-3个月）更为敏感，能够有效捕捉轻度干旱事件。相比之下，SPEI的一致性在高海拔地区和更长的时间尺度（6-12个月）上有所提高。研究进一步指出，在高海拔的上游地区，尽管SPI-SPEI偏差呈现非线性变化，但SPEI在高山干旱监测方面表现出更高的长期稳定性。论文第一作者为在读博士研究生雒萌，通讯作者为张圣微教授。
系列研究成果表明，气候变化背景下的区域水循环响应并非发生在某个单一环节，而是贯穿陆面蒸散发、河流水位流量、流域干旱演变和高程梯度水热耦合的连续过程。课题组通过多源遥感融合、物理模型与机器学习耦合、长期气象水文序列分析等方法，构建了从“陆面耗水-河道水量-流域干旱”的综合研究框架，为提升我国北方干旱半干旱区水资源监测能力、评估生态修复水文效应、优化黄河流域生态保护和高质量发展提供了科学依据。相关研究得到国家自然科学基金（U2544201，52279017）、内蒙古自治区自然科学基金（2024ZD08，2025MS03032）、内蒙古自治区科技计划项目（2025YFDZ0008，2025YFDZ0037）、内蒙古自治区高校创新研究团队项目（NMGIRT2313）、内蒙古自治区直属高校基本科研业务费专项资金（BR231503）等项目支持。
