构建全球湖泊遥感大数据时空融合框架，填补现有湖泊面积数据集的大量缺测，实现对全球约140万个面积大于0.1km2湖泊的月尺度动态监测，发现全球超过一半湖泊的面积变化受季节性波动主导

Li, L., Long*, D., Wang, Y. et al. Global dominance of seasonality in shaping lake-surface-extent dynamics. Nature, 2025

研究发现，降雪占比减少虽普遍导致径流提前，但这种关系并非线性。在多年平均降雪占比 (𝒇ₛ )=0.4 为阈值的分界下，多雪流域 𝒇ₛ 减少使径流提前，而少雪流域 𝒇ₛ 减少则导致径流推迟

深度分析遥感与再分析大数据表明：全球超强台风的发生季节显著提前，南、北半球分别以每十年 3.2 天和 3.7 天的速率提前，并且“超强台风–夏季风暴雨”复合灾害的发生风险显著提升

Shan, K., Lin, Y, chu, p....u*, X. Seasonal advance of intense tropical cyclones in a warming climate. Nature, 2023

方法创新：

开创了水文气象研究的新范式

多源遥感数据融合

长时序大样本分析

归因分析系统框架

理论突破：

揭示了季节性在湖泊变化中的主导地位

更新了传统融雪径流对气候响应的认知

识别了全球超强台风季节性提前新模式

实践启示：

推动水资源调度从静态规律向动态适应转变

重构极端事件预警的时间窗口

支撑基础设施规划的季节性风险评估