（通讯员 刘学营）2026年9月16日，我所水污染控制实验室论文《三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型》入选中国知网《学术精要》（2026年9—10月）高下载论文，并同时入选高被引论文。
该研究聚焦三峡库区消落带植被净初级生产力（NPP）的精准估算问题。针对消落带不同高程植被受光照条件及水位变化影响、传统CASA模型对植物光能利用率估算不够准确等问题，研究以三峡库区香溪河陡坡消落带为对象，将径向基函数神经网络与CASA模型相结合，构建了RBF-CASA模型。通过引入高程、植被指数等信息，优化环境影响因子的表征，提高了消落带植被NPP的估算精度，为库区植被固碳能力评估与生态修复决策提供了方法参考。
此次论文同时入选高下载论文和高被引论文，也展示了我所水污染控制实验室在三峡库区消落带生态环境研究中的工作成效，为进一步开展库区生态保护与修复研究奠定了基础。
