盐度不仅是湖泊水体的基本理化属性，更是连接水文过程、生态系统与气候变化的敏感指标。在全球气候变化与人类活动双重影响下，咸水湖的水体盐度已经发生了巨大变化。咸水湖虽仅占全球湖泊面积的23%，却储存了约44%的湖泊水量，是全球水循环的重要环节和关键生态节点。然而，受限于自然环境条件和传统监测成本等因素，长期以来对湖泊水体盐度的大尺度空间格局、湖泊水体盐度的垂向分布与体浓度，以及全球变化影响下咸水湖盐度变化及其生态环境影响仍缺乏系统认知。准确刻画咸水湖盐度的时空演变规律，对于量化全球水盐循环过程及评估区域生态环境效应具有重要科学价值。本研究突破了传统点位观测的局限，构建了从二维水面到三维立体的湖泊盐度遥感与机器学习联合估算新方法，为大尺度深水湖泊含盐总量的精准量化提供了关键技术支撑。

    近日，中国科学院南京地理与湖泊研究所宋春桥研究员团队围绕上述主题取得了系列研究成果，结合实地观测与遥感反演、文献萃取、机器学习建模等手段，全面揭示了青藏高原终端咸水湖水体盐度的空间格局，提出了咸水湖盐度异质性变化从二维水面到三维立体监测新框架，并在此基础上系统综述了全球咸水湖水体盐度的监测方法、演变规律、驱动机制与多维度影响。

    一、青藏高原咸水湖水体盐度空间格局：从南向北显著递增

    研究团队收集了180个咸水湖泊（>1 km²）的实测水体盐度数据，结合气候、水文、土壤与地形等多维环境变量，构建并验证对比了多种机器学习模型。结果表明，引入多项式特征的XGBoost模型表现最优（R²=0.90，RMSE=12.51 g/L），并成功预测了青藏高原内流区214个无观测咸水湖泊的水体盐度（图1）。揭示出全高原尺度咸水湖泊水体盐度的空间变化梯度：南部湖泊盐度普遍低于35 g/L，而向北至羌塘高原中部与北部，盐度上升至50–150 g/L；柴达木盆地与可可西里地区盐度最高，部分湖泊超过300 g/L，比如察木错（390.00 g/L）与北霍鲁逊湖（366.47 g/L）。咸水湖分级结果显示，在394个咸水湖泊中，微咸水湖与咸水湖（1–35 g/L）数量最多（213个），占总面积的69.08%；高盐度≥50 g/L的湖泊次之（143个）。该研究为理解青藏高原地区咸水湖泊水体盐度的空间异质性提供了科学基础。

图1. 青藏高原咸水湖水体盐度模型构建及空间分布特征

    二、湖泊盐度监测的二维与三维拓展：高原深水湖泊含盐体浓度量化估算

    传统湖泊盐度监测多局限于湖泊局部水域的单个或少数点位，忽视了湖泊水平与垂向空间的显著异质性。为突破这一局限，研究团队以青藏高原典型深水终端湖蓬错（最大水深约51 m）为案例，提出并发展了“湖表盐度遥感AI模型估算-垂向盐度剖面建模-格网化水柱积分”的三维估算框架（图2）。首先，综合利用Landsat 9遥感反射率、水域入湖河流距离、陆岸距离等不同维度变量，构建XGBoost模型估算水面格网盐度（R²=0.85，RMSE=0.13 g/L，MAPE=0.91%）。结果显示，蓬错湖表盐度呈“北高南低、西高东低”的分布格局，湖面平均水体盐度为10.91 g/L。其次，基于4条实测垂向盐度剖面，概括湖泊盐度随深度呈现的非线性变化规律：当表层盐度低于11.20 g/L时，盐度随深度增加而升高；当表层盐度高于11.20 g/L时，则随深度降低，最终均趋近于约11.20 g/L的稳定值。最后，通过将湖泊划分为706个水柱并逐层积分（每层0.1 m），估算出蓬错的溶解盐总量约为4.51×10⁷吨。该方法为青藏高原咸水湖泊水体含盐总量的估算提供了可推广的技术方法。

图2. 青藏高原咸水湖（蓬错）水体盐度三维估算框架

    三、全球咸水湖盐度时空演变规律及其多维度生态环境效应

    最后，团队系统梳理了全球咸水湖的分布格局、演变趋势与多层次影响（图3）。研究结果显示：全球咸水湖主要分布在北半球20°–50°N和南半球15°–35°S的干旱/半干旱带，形成两大盐湖带。其中，青藏高原是全球咸水湖数量最多、水体盐度异质性最强的区域。此外，基于前人研究的392个咸水湖盐度数据与水量估算结果，该研究首次初步定量评估了青藏高原咸水湖的水体总含盐量约为443.2亿吨，凸显其在全球水-盐循环中的重要地位。

    过去近四十年里，全球大型盐湖呈现出“双重变化趋势”。在干旱内陆区（如咸海、乌尔米耶湖、大盐湖等），农业灌溉等流域人类活动与气候暖干化是驱动咸水湖盐度升高的主导因素，导致湖泊快速萎缩、水体盐度急剧上升，引发系列环境链式响应；而在青藏高原，受气候暖湿化与冰川融水补给影响，多数湖泊水位上升，呈现显著的盐度“稀释”趋势。1986至2022年间，352个湖泊的平均盐度从48.76 g/L降至23.76 g/L，超过140个湖泊盐度类型由盐湖转变为咸水湖等级。

    全球咸水湖水体盐度变化通过物理、化学与生物路径对湖泊及其周边环境产生级联效应。在生态与生物地球化学层面，高盐度不仅会简化食物网结构（驱动浮游动物群落从大型枝角类向小型种类更替），还能抑制反硝化作用并促进铵盐积累；同时，内陆咸水湖在全球碳循环中扮演着重要角色，其盐度的剧烈波动将显著改变湖泊吸收或释放温室气体的能力。在环境与社会经济层面，长期的盐度上升引发沿岸土壤盐渍化、地下水咸化、饮用水安全威胁与基础设施腐蚀，对干旱区的水资源安全与可持续发展构成严峻挑战。

图3. 全球咸水湖水体盐度变化及其影响

    综合上述研究，从青藏高原到全球尺度，从点位监测到二维水面和三维水体，从自然驱动到社会影响，咸水湖盐度变化的科学认知正从“静态描述”迈向“动态预测”。未来，结合新一代卫星（如SWOT、PACE、NISAR等）与可解释机器学习模型，有望实现对咸水湖的水量平衡与随之而来的盐度变化的监测与归因预测，为全球干旱区与高寒区的水资源管理、生态保护与可持续发展提供关键科学支撑。

    研究成果近期发表在期刊Earth-Science Reviews、Geo-spatial Information Science和Journal of Hydrology: Regional Studies。论文第一作者为国科大南京学院-南京信息工程大学联合培养硕士徐鹏举，通讯作者为宋春桥研究员。该研究工作得到国家重点研发计划、江苏省自然科学基金、国家自然科学基金面上等项目资助。

    文章信息：

    Xu P, Song C*. Water salinity in global salt lakes: Monitoring technologies, spatiotemporal dynamics, and socio-environmental consequences[J]. Earth-Science Reviews, 2026: 105487.

    Xu P, Liu K, Lin Y, …, Song C*. Estimating volumetric water salinity in a Tibetan endorheic lake using machine learning and remote sensing[J]. Geo-spatial Information Science, 2025: 1-21.

    Xu P, Liu K, Shi L, Song C*. Machine learning modeling reveals the spatial variations of lake water salinity on the endorheic Tibetan Plateau[J]. Journal of Hydrology: Regional Studies, 2024, 56: 102042.

    论文链接：

    https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2026.105487

    https://doi.org/10.1080/10095020.2025.2542969

    https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2024.102042