高熵策略重构钠离子电池O3型正极材料：从结构调控到性能飞跃

针对浅水湖泊温室气体排放机制不清的问题，研究人员通过静态漂浮箱法系统监测长江三角洲浅水湖的CO2和CH4通量，结合PCA分析和多元线性回归模型，预测了中国2030-2060年不同碳排放情景下的水体GHG排放趋势，为碳中和时期水域碳管理提供关键科学依据。

　　

在全球气候变暖背景下，内陆水体作为重要的温室气体（GHG）排放源，其碳循环机制日益受到关注。长江三角洲等快速城市化区域，由于农业径流、工业排放等人类活动影响，浅水湖泊的碳氮平衡被严重破坏，导致CO₂和CH₄持续超饱和排放。然而，目前对气候变暖如何影响浅水湖泊GHG通量仍缺乏系统研究，尤其缺乏长期观测数据与预测模型。

深圳技术大学质量与标准学院的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表论文，通过为期一年的野外观测，采用静态漂浮箱法测定浙江绍兴浅水湖的CO₂和CH₄通量，结合主成分分析（PCA）和多元线性回归模型，揭示了气象与水质参数对GHG排放的驱动机制，并基于CMIP6的SSP情景预测了中国未来水体GHG通量空间格局。

关键技术方法
研究团队在绍兴市典型浅水湖设立观测点，每月采集水样并同步记录气象数据，使用气相色谱仪测定GHG浓度，通过静态漂浮箱法计算通量。采用Spearman相关性分析和PCA识别关键驱动因子，建立多元线性回归模型，结合CMIP6的SSP126、SSP245和SSP585情景预测未来排放趋势。

研究结果

1. GHG通量时空特征
   数据显示，该浅水湖年均CO₂和CH₄通量分别为10.83±11.25 mmol/(m²·day)和1.64±0.96 mmol/(m²·day)，夏季排放量显著高于其他季节，水温（WT）和氧化还原电位（ORP）是影响通量的核心水质参数。

2. 驱动机制解析
   PCA表明气温与气压通过调节水体溶解氧和微生物活性间接影响GHG排放，其中CH₄通量与水温呈显著正相关（r=0.82），而CO₂通量受光合作用与呼吸作用平衡调控。

3. 未来情景预测
   模型预测显示，在SSP585高排放情景下，2060年青藏高原水体将因生态系统脆弱性成为高强度GHG源，而华南地区稻田厌氧发酵加剧可能导致CH₄通量增长30%以上。

结论与意义
该研究首次量化了亚热带浅水湖GHG通量的气候响应机制，证实水温上升和富营养化将协同加剧水体碳排放。预测结果警示，即使实现碳中和目标，中国南部和青藏高原的水体仍可能成为不可忽视的GHG"热点"。研究成果为制定差异化水域碳管理政策提供了科学依据，建议通过调控溶解氧和营养盐输入抑制浅水湖CH₄产生。论文通讯作者Zhentao Wu强调，未来需加强脆弱生态区的水质-气候协同监测网络建设。