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广州海洋实验室杨志峰院士团队在大型海藻养殖碳汇研究中取得进展!

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广州海洋实验室杨志峰院士团队在大型海藻养殖碳汇研究中取得进展,相关成果以“Stage-Specific Drivers of Carbon-Sequestration Dynamics in Porphyra Mariculture and Responses to Global Warming”为题发表在中科院一区top期刊

Environmental Science & Technology
(影响因子:11.3)上,该论文第一单位为广州海洋实验室,第一作者是广州海洋实验室博士后林佳博士,广州海洋实验室欧阳晓光研究员为通讯作者。合作单位包括汕头大学、广东工业大学、广州大学和中山大学。

大型海藻被列为除红树林、海草床和盐沼之外的第四类海岸带蓝碳来源,其养殖具有成本低、产量高、养殖可控性强等特点,是可形成产业化的海岸带蓝碳。因此,许多国家将积极发展大型海藻养殖作为碳增汇的有效途径。然而,大型海藻养殖过程的碳汇潜力如何变化,及其面对气候变暖如何响应,都是现实中发展大型海藻养殖碳汇亟待解决的科学问题。本研究以汕头南澳岛现代海洋牧场中的紫菜养殖系统为研究对象(图1),综合调查了不同养殖阶段水体、沉积物、大气及生物体中的多种碳库,揭示不同养殖阶段中碳汇潜力的变化和机制差异;采用多统计分析方法,识别不同养殖阶段碳汇过程的关键驱动因子;最后,基于实测数据训练机器学习模型,进一步预测了紫菜养殖的碳封存潜力在多种变暖情景下的响应。


图1 中国汕头市南澳岛紫菜养殖场位置和采样点分布

结果表明,紫菜养殖能通过显著提升大气二氧化碳吸收、有机碳的埋藏和持续释放溶解有机碳促进惰性溶解有机碳的形成(图2),从而产生显著的碳封存效益。基于聚类分析发现,各养殖阶段的碳库组成具有高度异质性(图3−4)。具体而言,碳封存在生长早期主要由无机碳动态主导,头水成熟期则逐渐转为依靠溶解有机碳释放及顽固性溶解有机碳的形成,二水收获期主要依赖于有机碳的积累和输送。基于冗余分析和结构方程模型进一步发现,驱动碳库组成变化的主导因子随养殖进程发生阶段性转换:在养殖初期主要由水文动力和碳酸盐平衡体系控制,生长后期转变为以生物过程和水文动力共同主导(图5)。认识这些驱动因素对于实践中实施针对性的干预措施以增强净碳封存至关重要:(1)在生长早期维持适度的水体交换和温度,以确保充足的溶解无机碳供给并防止酸化;(2)在头水收获阶段尽量减少高强度扰动,以促进颗粒有机碳沉降并有利于溶解有机碳/顽固性溶解有机碳积累;(3)在二水收获阶段管理养殖密度,以保持顽固性溶解有机碳占比。


图2 紫菜养殖区与非养殖区海水pCO2、水-气CO2通量及沉积物有机指标


图3 三个紫菜养殖阶段水体碳汇指标的24小时连续变化


图4 不同养殖阶段碳汇指标的UMAP降维分析及碳相关变量与环境因子的冗余分析结果


图5 分阶段PLS-PM路径分析结果(a−c)与效应分解(d−f)

机器学习模型预测结果表明,紫菜养殖的无机碳系统对温度的敏感性显著高于有机碳库(图6)。在未来变暖情景下,无机碳库在1.7~2°C的温度阈值附近表现出非线性响应,这反映了温度依赖性生物吸收与温度控制的碳酸盐平衡共同作用的结果。将同一随机森林模型框架外推至中国沿海的紫菜养殖,分析表明,即使在高排放情景下,紫菜养殖产生的有机碳封存仅轻微减少,下降幅度< 5%。综上,我们的结果表明,紫菜养殖不仅能产生显著的碳封存效益,其碳汇功能面对气候变化具有较高韧性(图7)。这些发现为将大型藻类养殖纳入蓝碳行动计划和碳抵消倡议提供了重要的科学依据。


图6 基于随机森林模型与SSP情景温升数据驱动的紫菜养殖碳汇指标预测


图7. 紫菜养殖中碳库动态与主要驱动因子阶段依赖性转变的概念示意图

该研究工作得到了国家自然科学基金基础科学研究中心、重点项目和面上项目、广东省广州市南沙区重点科技项目、广州市引进领军人才计划、中国博士后科学基金和南方海洋科学与工程广东实验室(广州)PI项目等资助。

论文全文:Lin, J., Ouyang, X., Chen, W., Xing, W., Xu, W., Huang, Q., Zhan, Z., Yang, Z. (2026) Stage-Specific Drivers of Carbon-Sequestration Dynamics in Porphyra Mariculture and Responses to Global Warming. Environmental Science & Technology, DOI: 10.1021/acs.est.5c15527

  • 信息来源:广州海洋实验室

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