其中，研究团队重建了广覆盖、长时序的湖面温度数据产品。针对青藏高原的湖泊水热平衡的基本特征及数据基础，团队对湖泊一维能量平衡模型加以改进，并借助“谷歌地球引擎”(GEE)平台，基于相关数据获取全湖平均温度的时间序列对模型进行率定和验证，首次重建了青藏高原160个湖泊的1978-2017年逐日湖面温度数据集。该数据产品覆盖范围广、时间跨度较长、时间分辨率高，可为认识青藏高原湖泊能量平衡对气候变化的响应提供重要的技术和数据支撑。进一步检验表明，该数据产品与地面实测湖面温度有很好的一致性。

　　此外，团队发展的技术框架也具有较强的通用性和可移植性，未来可为联合国可持续发展目标“保护和恢复与水有关的生态系统，包括山地、森林、湿地、河流、地下含水层和湖泊”(SDG-6.6)提供监测数据，并揭示水温变化对湖泊水质和水生生物群的影响，为湖泊水质和水生生物群的监管提供重要的基础数据和决策依据。(完)