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

图1目标检测模型在澜湄流域识别到的河流障碍物示例

图2澜湄流域的河流障碍物分布的空间格局

供稿：国际河流与生态安全研究院

编辑：李哲 责任编辑：王崴