推荐理由：
1.创新点突出，非常有意义的研究；
2.对水文生态研究具有重要价值；
3.附带数据和代码，为该领域研究提供了可持续的研究基础。
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论文标题
Li H, Somogyi B, Tóth V. Exploring spatiotemporal features of surface water temperature for Lake Balaton in the 21st century based on Google Earth Engine[J]. Journal of Hydrology, 2024, 640: 131672.
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论文摘要
水温是需要密切监测的关键参数，因为它对水体的物理、化学和生物过程具有重要影响。作为中欧最大的湖泊，巴拉顿湖具有重要的娱乐和生态价值，但其水温受全球变暖和人为活动的影响尚缺乏全面研究。该研究利用Google Earth Engine (GEE) 平台整合多源数据，结合地面实测数据，对中欧最大湖泊巴拉顿湖的水温在过去20年的时空变化特征进行了详细分析。研究发现，水温以每十年0.7°C的速度升高，年最低温和冬季温升高尤为显著，且浅水区变化更为显著；在增温季节，较浅区域升温幅度较大，而在降温季节，较深区域温度升高明显。沿岸水温受风速和水深等自然因素以及人工表面增温效应的影响显著。这些结果揭示了巴拉顿湖水温的细致时空变化及空间异质性，为应对气候变化与人类活动提供了科学依据，有助于湖泊生态系统的监测与管理。
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关键图表
图1. 巴拉顿湖的地理信息。通过红线划分为I-IV四个湖盆，中心线以白色标记。主要入湖河流扎拉河（River Zala）和唯一出湖水道西奥运河（Sió Canal）以粗蓝色标注于其他水系之中。小图显示了平均风向（西北，3.2 m/s）及湖泊最深点（靠近蒂豪尼半岛）。右侧列出了每个湖盆的水深和年入流量。
图2. 近岸水温影响分析的工作流程。
图3. 在线用户界面用于交互式数据共享与审阅。湖泊中的红点和黄色多边形为用户定义的目标区域，用于获取其平均水温的时间序列数据，背景为土地覆盖信息。访问链接为：https://lihuan.users.earthengine.app/view/balaton
图4. 地面观测与卫星观测数据数量及一致性对比。a) 两种数据源的年度样本数量对比；b) MOD-1d与地面实测数据的比较；c) MOD-8d与地面实测数据的比较。
图5. 基于MODIS-8d的巴拉顿湖年际温度变化趋势。a) 全湖年度统计平均、最高和最低水温，与2米高度的年均气温对比；b) 季节平均水温变化，括号内为R平方值和p值。
图6. 巴拉顿湖各湖盆2000-2022年MODIS推导的水温变化趋势。a) I-IV湖盆中最低、最高和平均水温的趋势系数；b) 每个湖盆的季节性温度变化趋势。
图7. 基于地面观测的四季六个站点水温对比
图8. 各站点水温月变化率（%）对比。a) 基于地面观测数据；b) 基于卫星推导数据。由于MODIS的空间分辨率，卫星数据中未包含扎拉站。灰色区域表示无数据。
图9. 每月日均水温累积异常
图2. 水深与季节平均水温的关系。a) 整个湖区的散点图及相关系数（R）、p值和斜率（S）；b) 沿湖中心线从西向东的线性变化图，湖盆以黑色虚线分隔。水温在约50千米处的显著变化归因于蒂豪尼半岛的影响。
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数据代码及项目来源
数据可用性：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.131672
代码可用性：https://code.earthengine.google.com/? accept_repo=users/lihuan/Share_LakeBalaton
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更多阅读
1. GEE前沿教程|在 Google Earth Engine 中进行大规模分块处理
