该报纸（记者Chen bin）最近是Tsinghua大学水力发电系教授Long Di团队，成功地揭示了全球数百万湖水面积的多尺度动态和季节性的主导机构“静态观察”到“高精度动态分析”。相关研究结果已在本质上在线发布。现有的授权数据集为全球湖泊的变化提供了重要的参考，但是空间和时间连续性以及箭头时间动态监控存在缺陷。为了打破此瓶颈钥匙，Longdi团队对遥感大数据融合框架进行了深入研究，其中包括MODIS卫星分辨率时间传感器和GSW空间分辨率优势的好处。和the help of "explore 1000" and cloud platform computing the cluster of high-performance computing by Tsinghua University, it completed the remote sensing big data processing and deep study of the model when it consumes more than 80,000 computers, and built a global water lake time time with the highest spatial and temporal resolution, the most widely spatial and temporal resolution, the most widespread and the most widely spatial and temporal resolution, the most广泛，最广泛，最广泛的时间分辨率，是最广泛，最广泛的空间和时间分辨率，是最广泛，最广泛，最广泛的空间和时间分辨率，是最广泛的，最广泛的空间和最广泛的空间和最广泛的，最广泛的，最广泛的，最广泛的，最广泛的空间和临时解决方案，以及最广泛的，以及最广泛的分辨率，也是最广泛的解决方案，以及最广泛的解决方案，以及最广泛的解决方案，以及最广泛的解决方案，以及最广泛的解决方案，也是最广泛的解决方案，以及最广泛的解决方案，以及最广泛的分辨率，以及最广泛的分辨率，以及最广泛的空间和暂时的解决方案，以及最广泛的解决方案，以及最广泛的解决方案，以及最广泛的分辨率，以及最广泛的空间和临时解决方案，以及最广泛的解决方案，也是最广泛的解决方案，以及广泛，最广泛的空间和时间分辨率，最广泛，最宽阔y空间和时间分辨率，是当前最广泛的连续性，并在每月大小和空间分辨率30米的情况下进行了大约1个面积的连续监测。简而言之，如果将卫星遥感与“太空相机”照片进行比较，那么过去拍摄的图片的分辨率不足或连续性不足。现在，作为基于数据的基于数据的数据的“导演”，该团队在Earth Lake的高意义，光滑和不间断的“串行”中生产了各种卫星数据，该数据首次实现了全球数百万湖的准确动态监测。基于此数据集，研究团队有了新的发现。研究表明，价值全球总面积的66％的湖泊和湖水动态面积，价值60％的全球人数的湖泊由时间 - 日期变化主导。更重要的是，箭头di之间存在非常团结的关系果实模式和全球人口的分布 - 世界人口的90％以上生活在河流盆地上，由占主导地位的主要湖泊领导。发现揭示了人类活动与全球规模的水文季节性变化之间的密切联系，这表明湖泊的水文过程越来越受到定期强烈的人类事件和法规的驾驶驾驶期的驱动。警察变化 - 对农业，工业水和家庭水的需求可能直接影响湖泊的“变化”节奏。该研究还发现，在过去几十年中，周期性的严重事件可以显着加强或抵消湖泊的长期趋势。它提供了理解严重气候事件对湖泊生态系统和安全资源的影响的科学依据，还为未来的温室燃料估计，生态保护阶层栖息地和RE提供了理论上的支持湖泊中极端水文事件的Sponse技术。相关论文信息：https：//dii.org/10.1038/s41586-025-09046-3