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碳是地球一切生命的基础,是生命活动中能量流动和物质流动的最主要因素,对全球的碳循环和生态系统的物理化学循环有着至关重要的作用。内陆水体虽仅占到全球水域的1%左右,但每年的碳埋藏量却占到海洋碳埋藏量的25-58%。内陆水体有机碳库主要由溶解性有机碳（Dissolved organic carbon,DOC）和颗粒有机碳组成,其中溶解性有机碳是内陆湖泊水体中最大的有机碳库,其与水体中浮游植物的光合作用、生物代谢活动等密切相关,同时对紫外辐射具有强吸收作用,能有效阻止紫外线进入水下生态系统,从而保护了水下生物。但目前仍有不少学者认为湖泊仅仅在全球碳循环过程中起到“管道”的作用,而这种认识是造成目前全球碳收支不平衡的主要原因。因此通过遥感技术探究我国典型区域长三角地区溶解性有机碳时空演变特征,为今后开展内陆湖泊有机污染监测和保护饮用水源地提供科学支撑,从而为进一步完善内陆水体碳循环提供数据支持。本文通过分析内陆湖泊有色可溶性有机物（Colored dissolved organic matter,CDOM）的荧光指纹图谱信息,解译溶解性有机碳来源和组分信息,发掘CDOM的荧光特征和光学特征响应规律,并构建判别不同CDOM来源信息的光学指标;基于水体光学分类的策略,构建不同CDOM来源下的DOC遥感估算模型;以长三角地区内陆湖泊为研究对象,探究长三角地区DOC浓度时空演变规律及其分布特征,揭示人类活动和气象变化对DOC浓度变化的驱动机制,这对于推动内陆湖泊溶解性有机碳大尺度实时监测具有重要的意义,可为区域湖泊碳循环乃至全球碳循环提供新的技术手段和方法。本文的主要研究内容和结论如下:（1）探究了内陆湖泊CDOM的荧光和吸收特征。内陆湖泊CDOM吸收特征和荧光特征具有明显的地域特征。洪泽湖和高邮湖的比吸收系数a*350平均值明显高于太湖、石臼湖等,表明太湖CDOM腐殖化程度降低,单位浓度下有机物的光吸收能力较低;此外利用荧光区域积分方法（Fluorescence regional integration method,FRI）定量分析不同湖泊CDOM来源信息和组成结构,发现内陆湖泊中有机物类腐殖酸组分均处于核心地位,在CDOM组成结构中占据了27-53%,均值为39%;太湖水体中内源组分即类络氨酸组分、类色氨酸组分和微生物降解产生的荧光组分贡献比之和高达47%,远高于其他湖泊,表明富营养化湖泊藻华降解会改变水体中有机物组成结构信息,其是湖泊CDOM库一个重要的来源;自生源指数（Biological source index,BIX）和荧光指数（Fluorescence index,FI）结果表明湖泊中CDOM表现为陆源与内源共存的来源特征信息;主成分分析（Principal component analysis,PCA）结果表明腐殖化指数（The humification parameter,HP）能有效指示CDOM来源信息和组成结构变化。（2）分析内陆湖泊CDOM荧光和吸收的光学响应规律及其判断不同CDOM来源的光学指标。CDOM外源荧光组分富里酸物质与CDOM吸收系数acdom254之间呈现高度正相关,表明湖泊CDOM吸收特征主要由外源组分主导,内源组分为辅;腐殖化指数HP与相对分子质量参数（The relative molecular mass parameter,M）和比吸收系数（The specific absorption coefficient,a*350）均呈现显著正相关（Correlation coefficient,R分别为0.72和0.61）,但比吸收系数a*350是CDOM吸收系数与DOC浓度的比值,其不适合作为光学判别指标,因此M值作为判别水体中CDOM来源信息的光学指标,并将内陆湖泊水体分类两大类:当M值大于8时为TypeⅠ类型水体,CDOM以内源输入为主;当M值小于8时为TypeⅡ类型水体,CDOM以外源输入为主。（3）不同来源下的CDOM吸收特征变化规律及其DOC的响应联系。TypeⅠ类型水体CDOM吸收光谱明显低于TypeⅡ类型水体,TypeⅠ水体的CDOM光谱斜率S275-295高于TypeⅡ水体,表明TypeⅡ水体中富含大分子物质,芳香性浓度高;两种不同类型水体的CDOM吸收系数与DOC之间的相关性均随着波长的增加而逐渐下降,在450nm之后两者之间几乎无相关性;TypeⅡ类型水体的CDOM吸收系数与DOC之间的相关性明显高于TypeⅠ类型水体,且在CDOM光谱斜率S275-295、相对分子质量M值均与DOC之间并没发现明显的相关性。（4）构建了基于荧光分类的DOC遥感估算模型。基于腐殖化指数HP和M值分类的结果,发现陆源输入导致TypeⅡ类型水体中富含悬浮颗粒物,从而导致TypeⅡ类型水体的遥感反射率与TypeⅠ类型水体在光谱形状和数值量级上均存在显著的差异性,从而建立了基于遥感反射率的判别不同CDOM来源的水体分类策略;构建了基于荧光分类和CDOM吸收系数的DOC遥感估算经验模型,并通过独立的实测数据集评估,获得了比随机森林模型和半分析模型更好的效果,其验证的UMRD（Unbiased median relative difference）为17.35%,URMSPD（Unbiased root-mean-squared percentage difference）为20.27%,Mean ratio为1.02;此外多个湖泊的星地原位匹配数据集验证结果也表明基于荧光分类的DOC遥感估算经验模型具有令人满意的精度,MRD（median relative difference）为19.92%,RMSPD（root-mean-squared percentage difference）为24.94%。基于荧光分类的DOC遥感估算经验模型的成功构建为今后开展基于遥感影像的长时间序列内陆湖泊DOC反演和动态监测提供了新的技术和方法。（5）揭示长三角区域DOC时空分布格局及其变化的驱动因素分析。结合2016-2020年OLCI遥感影像数据集,并对其数据集进行MUMM（Management Unit of the North Seas Mathematical Models）大气校正,与星地原位数据集相比,其精度MRD为29.81%,RMSPD为32.79%,为估算长三角区域DOC时空特征提供了数据质量保障。从长三角湖泊DOC遥感估算结果来看,长三角湖泊DOC浓度空间分布差异显著。长三角地区21个湖泊的DOC浓度均值为3.43 mg/L,淮河流域湖泊DOC浓度高于长江中下游湖泊,大部分湖泊的DOC浓度高值分布在入湖河流处,表明外源输入是湖泊DOC增加的主要原因;通过集合经验模态分解方法（The ensemble empirical mode decomposition method,EEMD）探究长三角DOC月变化规律,发现长三角地区DOC呈现先降低后增加的趋势,夏季DOC浓度值较低,秋冬季DOC浓度较高,且长三角区域DOC值主要是以年为周期性变化,钱塘江流域DOC是以半年周期性变化为主要趋势;分析长三角地区自然因素即气象因子对湖泊DOC的影响,结果表明以年周期变化的DOC浓度主要是受到高温多雨即温度和降雨的影响,其次为风速。