Hehson财经ESG评级中心提供包括资讯、报告、培训、咨询等在内的14项ESG服务，助力上市公司传播ESG理念，提升ESG可持续发展表现。点击查看【ESG评级中心服务手册】

（来源：生态修复网）

01摘要

浅水湖泊主要分布在人类活动密集区，其水体普遍存在不同程度的营养盐污染，且对气候变动高度敏感。这些不断变化的环境条件推动湖泊中甲烷（CH4）的产生与排放发生复杂且多变的生物地球化学过程，导致全球甲烷排放估算存在较大不确定性。本研究系统分析了全球浅水湖泊（水深≤6米）的甲烷排放规律及驱动因素，并量化了其减排潜力。研究结果显示，所调研浅水湖泊的甲烷平均排放通量为3.41±2.08mg m−2h−1，全球浅水湖泊甲烷年总排放量估算值约为29.66Tg。其中，气泡释放是甲烷排放的主要途径，占比达56%，且其温度依赖性显著高于扩散排放。面积小于1平方千米、水深小于2米、纬度低于30°以及富营养化指数大于61.29的浅水湖泊，甲烷排放通量显著更高（p<0.01）。湖泊中的总氮、总磷浓度以及区域气温是调控甲烷排放通量的关键因素。模拟结果表明，若在全球范围内协同将湖泊总氮、总磷含量降低10%~50%，甲烷排放通量可减少11%~38%，总排放量可减少12%~44%。在降低甲烷排放通量方面，总氮管控的效果优于总磷，在低纬度、小面积、浅水深的超富营养化和富营养化湖泊中，这一差异尤为明显。本研究进一步深化了对全球浅水湖泊甲烷排放规律的认识，并为全球环境变化背景下制定可持续的湖泊甲烷减排管理策略提供了依据。

02研究目标

（1）探究全球浅水湖泊甲烷通量的分布规律；

（2）厘清自然驱动因素（气候、水文、形态特征）与人为驱动因素（尤其是营养盐富集）对甲烷排放的相对贡献及交互作用；

（3）量化全球浅水湖泊的甲烷排放量，并评估通过营养盐管理策略实现的甲烷减排潜力。

03研究方法

1. 全球浅水湖泊甲烷通量数据集构建

本研究将平均水深小于6米的湖泊定义为浅水湖泊，该水深阈值也被诸多以往研究广泛采用。根据湖泊水文数据库（HydroLAKES）的统计数据，全球共有1267347个湖泊符合这一判定标准，约占陆地湖泊总数的89%。

研究通过系统性文献综述，整理了选定浅水湖泊水-气界面的甲烷通量数据。利用布尔检索式（（"甲烷"或"CH₄"）且（"通量"或"排放"或"释放"或"逸出"）且（"湖泊"））在Web of Science数据库的主题字段中检索相关同行评审文献。数据提取聚焦于平均水深小于6米的湖泊，且其通量测定方法为静态箱法或边界层模型法。本研究最终从68篇源文献中，收集到全球141个浅水湖泊的935组独立通量观测数据，其中包含427组总通量测定数据、152组气泡释放通量测定数据以及632组扩散通量测定数据。

研究从源文献中提取了通量测定点位的配套参数，包括地理位置（经纬度）、湖泊形态参数（面积、水深）、水质指标（溶解氧、总氮、总磷、叶绿素a）和气象条件（气温、降水量、气压、风速），并结合相关文献、美国国家气候数据中心及湖泊水文数据库的资料对上述参数进行补充完善。此外，利用水文流域数据库提取各湖泊的流域边界，通过全球国家测绘组织土地覆盖数据集量化流域内农田和城市用地的占比。

研究构建了机器学习模型以预测甲烷总通量（扩散+气泡释放），模型的预测变量涵盖湖泊面积、水深、溶解氧、总氮、总磷、叶绿素a、气温、降水量、气压和风速。研究探索了六种机器学习算法，包括随机森林、极端随机树、梯度提升决策树、极限梯度提升、支持向量机和K近邻算法。模型构建的详细流程（包括数据预处理、模型训练与验证、模型性能评估）见附录A补充文本1。在所有算法中，随机森林模型综合表现最优，拟合优度高（决定系数R2=0.76）、预测误差低（均方根误差为4.92mg m−2h−1，平均绝对误差为1.97mg m−2h−1）且稳定性良好，因此被选定用于全球尺度甲烷通量的模拟构建。

研究整合全球湖泊水质、叶绿素a、溶解氧浓度、湖泊形态及气象条件等数据集，为8742个浅水湖泊构建了标准化预测变量数据集，该数据集包含每个湖泊完整的环境变量信息。借助优化后的随机森林模型，研究对上述湖泊的甲烷通量进行了预测，进而建立了全球8742个浅水湖泊的甲烷通量数据集。

2.统计分析

本研究采用多维分类框架对甲烷通量特征进行归类分析。将湖泊地理位置划分为低纬度（<30°）、中纬度（30°~60°）和高纬度（>60°）区域；将湖泊水深划分为0~2米、2~4米和4~6米三个区间；参照相关研究，将湖泊面积划分为小型（<1 km²）、中型（1~100 km²）和大型（>100 km²）三类；基于总氮、总磷和叶绿素a浓度计算富营养化指数（计算细节见附录A补充文本2），并依据该指数将湖泊营养状态划分为贫营养型（富营养化指数≤20）、中营养型（20<富营养化指数≤39.42）、富营养型（39.42<富营养化指数≤61.29）和超富营养型（富营养化指数>61.29）。

本研究通过阿伦尼乌斯方程推导的表观活化能，量化甲烷通量的温度依赖性。采用多元线性回归模型，分析湖泊形态（水深、面积）、土地利用状况（农田、城市用地占比）、气象因子（降水量、气温、气压、风速）和水质参数（溶解氧、总氮、总磷、叶绿素a）等关键环境驱动因子对甲烷排放通量的影响。分析前，对甲烷通量数据进行自然对数转换，同时采用最大-最小标准化法对各环境因子进行标准化处理。在此基础上，运用偏最小二乘路径模型量化各环境驱动因子之间的相互作用关系。所有统计分析与可视化工作均在R 4.5.1软件中完成。

3.全球浅水湖泊甲烷排放量的尺度推绎

本研究基于湖泊水文数据库（HydroLAKES）开展全球浅水湖泊甲烷排放量的尺度推绎，该数据库提供了详细的湖泊形态学记录，被广泛推荐用于全球水生生态系统温室气体排放清单的编制。依据该数据库，全球共识别出1267347个浅水湖泊（平均水深＜6 m），总表面积达971539 km²，占全球湖泊总面积的33.20%。

研究采用蒙特卡洛模拟法将浅水湖泊甲烷排放通量尺度推绎至全球尺度，并量化相关估算不确定性，该方法在全球温室气体排放估算中被证实具有较低的误差。由于湖泊水文数据库缺乏水质相关数据，研究采用基于水深的分层方法优化尺度推绎流程，将全球湖泊面积与预测的甲烷通量数据集均划分为0~2 m、2~4 m、4~6 m三个水深等级，对每个等级分别开展蒙特卡洛模拟，以降低潜在的估算偏差。具体而言，先对甲烷通量数据进行自然对数转换，使其近似符合正态分布后再进行模拟；蒙特卡洛模拟共执行1000次迭代，在每个水深等级的每次迭代中，从转换后的通量分布中随机重采样通量值，与随机选取的该等级全球浅水湖泊面积相乘，计算该次模拟的全球甲烷总排放量。最终，从所有迭代结果中提取全球浅水湖泊甲烷排放量的平均值及95%置信区间。

为量化湖泊营养盐水平降低对全球甲烷减排的潜力，研究设计了一系列模拟情景，设置总氮、总磷浓度分别递减10%~50%的梯度，涵盖单独管控总氮、单独管控总磷及二者协同管控三种情形。针对每个情景，利用优化后的随机森林模型重新计算甲烷排放通量，并通过上述蒙特卡洛模拟框架重新评估全球甲烷排放量。

04结果

1.浅水湖泊甲烷排放通量特征

对全球通量数据集的分析结果显示，浅水湖泊的甲烷排放通量范围为0.05~49.14 mg·m⁻²·h⁻¹，平均值（±标准差）为3.41±2.08 mg·m⁻²·h⁻¹，且该通量随湖泊水深、富营养化状态和纬度的不同呈现显著差异。

水深0~2米的湖泊甲烷平均排放通量显著较高，达4.25 mg·m⁻²·h⁻¹，分别比水深2~4米（3.37 mg·m⁻²·h⁻¹）和4~6米（3.18 mg·m⁻²·h⁻¹）的湖泊高出26%和34%。小型湖泊的甲烷排放通量为3.43 mg·m⁻²·h⁻¹，略高于大型湖泊（3.31 mg·m⁻²·h⁻¹）和中型湖泊（3.38 mg·m⁻²·h⁻¹）。研究发现，湖泊富营养化指数与甲烷排放通量呈显著正相关，超富营养化湖泊（富营养化指数≥61.29）的甲烷排放通量最高，达6.29 mg·m⁻²·h⁻¹，约为富营养化（3.55 mg·m⁻²·h⁻¹）、中营养化（2.00 mg·m⁻²·h⁻¹）和贫营养化湖泊（1.65 mg·m⁻²·h⁻¹）的1.77倍、3.15倍和3.81倍。纬度分布特征表明，低纬度区域湖泊的甲烷排放通量为3.66 mg·m⁻²·h⁻¹，显著高于中纬度（3.40 mg·m⁻²·h⁻¹）和高纬度区域（3.38 mg·m⁻²·h⁻¹）。

此外，对实测数据集的分析显示，气泡释放是浅水湖泊甲烷排放的主要途径，贡献占比达55.96%，显著高于扩散排放的占比。研究通过阿伦尼乌斯函数拟合，分析了两种排放途径的温度依赖性，结果表明气泡释放的表观活化能为扩散排放的2.66倍，说明气泡释放的温度敏感性显著高于扩散排放。

2.浅水湖泊甲烷通量变化的驱动因素

多元线性回归分析结果表明，湖泊形态、区域气候条件和水质共同决定了甲烷的排放特征。湖泊面积（β=-0.007，p<0.001）和水深（β=-0.019，p<0.001）均对甲烷通量表现出显著的负向影响；气温（β=0.066，p<0.001）和气压（β=-0.012，p<0.001）是两个主导性气象驱动因子，其中气温与甲烷通量呈显著正相关，气压则呈显著负相关。此外，流域内农田（β=0.016，p<0.001）和城市用地（β=0.009，p<0.001）的占比均与甲烷通量呈正相关。

相比之下，水质是影响浅水湖泊甲烷通量的最重要驱动因素。其中，总氮（β=0.073，p<0.001）、总磷（β=0.037，p<0.001）和叶绿素a（β=0.025，p<0.001）均对甲烷通量表现出显著的正向影响，且总氮的影响效应明显高于总磷、叶绿素a，甚至超过气温。溶解氧（β=-0.011，p<0.01）则对甲烷排放呈显著的负向影响。总体而言，总氮、总磷和气温是影响甲烷通量变化的三个最主要因子。

相关性分析发现，总磷与总氮之间存在显著的正相关关系，表明二者可能具有同源性；同时，湖泊流域内的农田和城市用地占比也与总氮、总磷呈正相关，这可能意味着湖泊水质主要受流域人为污染输入的影响。此外，总磷、总氮含量的升高与叶绿素a呈正相关，而与溶解氧呈负相关，说明营养盐富集会促进藻类水华的发生，同时造成溶解氧的消耗。农田和城市用地占比还与气温呈正相关，这或许暗示人类活动在一定程度上会对气温产生影响。

本研究运用偏最小二乘路径模型，阐明了驱动甲烷通量变化的各环境因子间的相互作用关系。路径系数显示，农业和城市用地的扩张会显著影响气温和湖泊营养盐（总氮、总磷）水平，进而对甲烷通量产生显著的正向影响；标准化总效应分析则进一步证实，营养盐和气温是驱动甲烷通量变化的主导因素。

3.全球浅水湖泊甲烷排放量估算

基于湖泊水文数据库中1267347个浅水湖泊的表面积数据，结合本研究构建的全球通量数据集，估算得出全球浅水湖泊（水深＜6 m）的甲烷年排放量约为29.66Tg，95%置信区间为28.64~30.73Tg。

湖泊富营养化管控已受到广泛关注，其中总氮和总磷的管控被视为核心举措。本研究通过随机森林模型估算发现，若将湖泊总氮含量降低10%~50%，浅水湖泊的平均甲烷排放通量可减少7.77%~28.31%，总排放量可减少8.31%~32.65%，减排效果相较于同等幅度的总磷管控，分别高出5.80%~15.82%和12.47%~31.23%。此外，总氮与总磷协同减排（降幅10%~50%）可进一步提升减排效果，使甲烷排放通量减少11.24%~37.52%，总排放量减少12.40%~44.21%，减排效果显著优于单一营养盐管控情景。

同时研究发现，湖泊的富营养化指数越高，氮磷管控对甲烷排放通量的减排效果越显著。例如，当总氮和总磷浓度同步降低10%~50%时，超富营养化湖泊的甲烷排放通量降幅可达14.86%~58.77%，较富营养化湖泊的降幅高出约18.50%~36.74%。此外，总氮管控对富营养化和超富营养化湖泊的甲烷通量减排效果更优，在低纬度、小面积、浅水深的此类湖泊中，这一效果尤为突出。

05结论

本研究系统评估了全球浅水湖泊甲烷排放的分布特征、驱动因素，以及通过营养盐管控实现甲烷减排的潜力。研究结果表明，全球浅水湖泊的甲烷平均排放通量为3.41 mg·m⁻²·h⁻¹，年总排放量估算值约为29.66太克甲烷。其中，富营养化程度更高、位于低纬度、水深更浅且面积更小的湖泊是甲烷排放的关键热点区域。气泡释放是浅水湖泊甲烷排放的主导途径，且该途径的温度敏感性显著更高。由农业和城市活动引发的湖泊营养盐污染（总氮、总磷），与区域气温共同构成了调控浅水湖泊甲烷排放通量的核心因素。情景模拟结果显示，若在全球范围内将湖泊总氮、总磷浓度协同降低10%~50%，可实现全球浅水湖泊甲烷排放量12%~44%的降幅；在富营养化和超富营养化浅水湖泊中，总氮管控的减排效果显著优于总磷管控。因此，在全球气候变暖的背景下，制定以削减湖泊营养盐负荷为目标的长期管理策略，重点管控氮污染，对于有效缓解并部分抵消浅水湖泊的甲烷排放具有关键意义。

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.147483

文章来源：生态环境视界

　　Hehson财经ESG评级中心简介

　　Hehson财经ESG评级中心是业内首个中文ESG专业资讯和评级聚合平台，致力于宣传和推广可持续发展，责任投资，与ESG（环境、社会和公司治理）价值理念，传播ESG的企业实践行动和榜样力量，推动中国ESG事业的发展，促进中国ESG评估标准的建立和企业评级的提升。

　　依托ESG评级中心，Hehson财经发布多只ESG创新指数，为关注企业ESG表现的投资者提供更多选择。同时，Hehson财经成立中国ESG领导者组织论坛，携手中国ESG领导企业和合作伙伴，通过环境、社会和公司治理理念，推动建立适合中国时代特征的ESG评价标准体系，促进中国资产管理行业ESG投资发展。