为了解开采过程中卤水水化学动态特征及其演化规律，选择柴达木盆地马海盐湖开采前、开采初期和开采中后期地下卤水样品，通过统计分析、相关性分析、离子比例分析及卤水水化学类型分析等方法研究开采过程中马海盐湖地下卤水水化学动态特征，分析卤水演化规律。结果表明，开采过程中K⁺，Ca²⁺，Mg²⁺，SO₄^2-含量变化稍大，是随着环境因素而变化的敏感因子；卤水中Na⁺与储卤介质中吸附的Mg²⁺存在离子交换作用，且存在白云石的溶解和方解石的沉淀；开采过程中卤水水化学类型并未发生改变，卤水水化学类型主要为硫酸镁亚型。

为掌握中国西南地区近一年内的水资源变化情况，采用GRACE-FO重力卫星数据及GLDAS水文模型数据研究了该区域内陆地水、地表水及地下水储量的时空变化，并结合降水数据进行了分析。结果表明：①陆地水和地表水均呈现出明显的季节性变化，其中在夏季及秋季呈现上升的趋势，而在春季和冬季呈现出下降的趋势；②西南地区的陆地水和地下水在2018年6月至2019年9月期间整体呈现出下降的趋势，二者的年变化趋势分别为（-1.87±0.82）cm/a和（-2.15±0.96）cm/a；③降水是陆地水和地表水季节性变化的主要原因，且是2019年云南干旱的主要原因。

为探究不同时间序列密度影像对地物分类影响，笔者以敦化市为研究区，基于Google Earth Engine云平台，以Sentinel-1为数据源，建立10 d、15 d、20 d、30 d等不同时间间隔的时间序列数据集，对建立的时间序列数据集采用随机森林、分类回归树和最小距离3种分类方法进行分类实验，探究3种分类方法的识别能力。结果表明，与分类回归树和最小距离相比随机森林更能准确识别作物，时间序列密度的增加能提高分类精度。选取随机森林分类器对10 d时间间隔的时间序列数据集总体分类精度达到了98.04%。