小型抽水蓄能系统双层优化促进水电耦合网络中可再生能源的高效整合

本研究针对浅水湖泊作为重要温室气体(GHG)排放源但长期监测数据缺乏的问题，通过静态漂浮箱法系统研究了长三角地区浅水湖CO2和CH4通量时空特征。研究发现该湖泊年均CO2通量达10.83±11.25 mmol/(m2·day)，CH4通量1.64±0.96 mmol/(m2·day)，证实其为显著碳源。研究创新性构建多线性回归模型预测了中国2030-2060年不同排放情景(SSP126/245/585)下水体GHG通量，为碳中和时期水体碳排放管理提供重要依据。

　　

在全球气候变暖背景下，内陆水体作为"碳循环热点"的角色日益凸显。最新IPCC报告显示，全球内陆水体每年排放的CO₂和CH₄分别高达2.1拍克碳和0.13拍克碳，其中浅水湖泊因其特殊的水文生态特征成为排放"大户"——水深不足3米的特性既缩短了气体传输路径，又抑制了CH₄氧化过程，使得这类水体成为温室气体(Greenhouse Gas, GHG)的"高速通道"。然而令人担忧的是，在快速城市化的发展中国家，农业径流、工业废水等人为干扰正加剧水体富营养化，导致更多CO₂和CH₄超饱和现象，但关于气候变化如何影响这类水体GHG通量的系统性研究却严重匮乏。

深圳技术大学质量与标准学院的研究团队选择长三角典型浅水湖泊开展为期一年的追踪研究。通过静态漂浮箱法(Static Floating Chamber Method)连续监测发现，该湖泊CO₂和CH₄通量呈现显著季节波动，夏季峰值分别达到52.26 mmol/(m²·day)和5.98 mmol/(m²·day)，年均通量证实其为净碳源。研究创新性地结合主成分分析(PCA)和多元线性回归模型，预测了中国水体在SSP126/245/585三种情景下2030-2060年的GHG排放格局，相关成果发表于《Journal of Energy Storage》。

关键技术方法包括：1)采用静态漂浮箱法进行高频GHG通量监测；2)运用主成分分析筛选关键环境驱动因子；3)构建多参数线性回归模型量化GHG与环境因子的关系；4)基于CMIP6气候模型预测未来排放情景。所有数据采集自浙江绍兴典型浅水湖泊，涵盖完整水文年周期。

研究结果
时空动态特征
监测显示CO₂通量波动幅度(-8.12~52.26 mmol/(m²·day))远大于CH₄(0.54~5.98 mmol/(m²·day))，夏季通量占全年总量的43%，印证了温度对微生物活性的关键影响。

关键驱动因子
PCA分析揭示气温和气压是最主要气象驱动因子，水温(WT)和氧化还原电位(ORP)则是最敏感的水质参数。特别发现溶解氧每增加1 mg/L，CH₄通量降低17%，这为富营养化水体治理提供了量化依据。

未来情景预测
模型预测显示：青藏高原水体将在2060年SSP585情景下成为高强度排放源(CO₂通量增幅达185%)；南方水体CH₄排放对升温响应更敏感，主要与稻田厌氧发酵加剧有关。

结论与意义
该研究首次建立了浅水湖泊GHG排放的气候响应模型，揭示了中国不同区域水体的差异化响应机制。预测结果警示：即使实现碳中和目标，水体碳排放仍可能持续增长——特别是生态脆弱的青藏高原和农业密集的南方地区。研究提出的"溶解氧调控优先"策略，为制定差异化的水体管理政策提供了科学依据，对完善中国碳收支核算体系具有重要实践价值。