湿地是地球重要的生态系统之一，储存在泥炭地中的碳总量为120～260 Pg（C），占陆地碳总储量的15%，在全球碳循环中起着重要作用。长江中下游区域是我国湿地资源丰富的地区之一，同样也是重要的经济发展区，人类活动频繁。探讨不被人为干扰的湿地面积变化可以有效开展湿地保护工作。湿地面积监测主要依靠站点监测、遥感监测和模型模拟三种方法。当前模型模拟结果在长江中下游流域出现较大差异。本研究以长江中下游为研究区，采用WorldClim 2.1、CMIP6多模型平均气候数据，选择随机森林、提升树、最近邻算法等多种机器学习方法对当前与未来潜在湿地分布进行模拟，分析潜在湿地分布与现存湿地空间分布差异，不同气候要素对湿地分布的敏感性。结果表明潜在湿地模拟面积在4万 km² 左右，人类活动导致近一半湿地减少。研究强调了气候变化对潜在湿地分布的重要影响，以及湿地面积变化对气候的潜在反馈作用。
 

机器学习,长江流域,湿地