全球多地依赖水库提供饮用水、水力发电与灌溉等淡水资源，但水库水位会随季节与长期气候条件波动，在高温夏季或长期干旱中下降，也可能在强降雨后上升。尽管水库对公共供水与资源调度具有重要意义，相关结构与动态变化的系统性认知仍存在不足。近期发表于《Scientific Data》的两项研究利用Landsat卫星数据，分别从地表水变化与水下地形两个维度补充了全球水库与湖泊的观测资料。

南安普顿大学研究团队基于Landsat数据，识别了1984年至2022年间地表水体扩展或退缩的位置，并建立全球数据集，标注永久性地表水变化发生的年份，例如水库形成或溪流干涸的时间。研究显示，该方法可追踪宽度约30米的溪流以及面积小至900平方米的湖泊变化。研究团队表示，数据集可用于定位全球各地水体扩张或收缩的区域，并给出变化发生的时间点。

在另一项独立研究中，德州农工大学研究人员结合Landsat与ICESat-2数据，制作覆盖全球约50万个湖泊与水库的水深图，并将数据集命名为“3D-LAKES”。研究团队利用Landsat影像计算水体表面积、划定水陆交界线并追踪水体范围变化，再结合ICESat-2激光测高数据推断水下地形，并据此优化面积—高程关系，以支持对水位变化与储水量关系的估算。研究主要作者黄启翔称，该数据集属于静态数据集，原因是水下形态通常不会逐年发生显著变化，但可用于多类应用，包括监测储水量与优化水文模型。

两项研究也展示了数据集在具体水库上的应用案例。以位于美国得克萨斯州与墨西哥边界的阿米斯塔德水库为例，相关动画以1985年的自然色Landsat影像为基础，叠加Copernicus数字高程模型（DEM）与3D-LAKES水深数据，并将垂直高程夸大四倍以突出地形特征。该水库由美国与墨西哥通过国际边界与水务委员会（IBWC）共同管理，用于防洪、娱乐与水力发电。

地表水变化数据集显示，阿米斯塔德水库近几十年来水位持续退缩，其中2012年至2016年间退缩更为明显；3D-LAKES则提供了该水库的水下形态信息。研究指出，这些卫星数据可与全年收集的现场水位与水情数据形成互补。

南安普顿大学团队负责人Gustavo Willy Nagel表示，观察地表水的长期变化有助于理解变化驱动因素；例如，明确湖泊开始退缩的时间，可帮助水资源管理者进一步调查干旱、灌溉或其他因素是否导致水体减少。研究团队还提供交互式数据集，用于展示本地与全球范围内的显著变化案例。

研究人员指出，评估地表水长期变化的难点在于水体高度动态，季节性波动与气候因素会使河流、湖泊与海岸线持续变化。为识别永久性变化并排除季节性波动，南安普顿大学团队运行了两种算法：其一基于改良归一化差异水体指数（mNDWI），以短波红外（SWIR）替代近红外（NIR）波段，用于检测水体扩展或退缩；其二使用团队提出的绿红归一化差异水体指数（grNDWI），用于更精确识别变化发生的年份。研究将1984年至2022年期间发生且未恢复至原状的变化定义为“永久”变化。

在水下地形测量方面，研究人员表示，传统测量方式成本高且难以在全球范围实施。德州农工大学团队认为，3D-LAKES为全球湖泊与水库提供了关键水深信息。项目负责人高辉林表示，新数据集有助于更全面理解湖泊与水库对区域气候、水安全与生态系统服务的影响。

两项研究发布的数据集被认为可为科学家、政策制定者与水资源管理者提供新的工具，用于评估水库与湖泊水量、估算储水能力，并支持洪水风险评估、栖息地制图及干旱季节可用水量测算等工作。