我国淡水增养殖系统温室气体排放的时空特征研究进展

张 政，刘 梅，周 聃，罗 凯，练青平，邹松保，陈光美，许巧情，原居林

（1.长江大学动物科学技术学院，湖北 荆州 434020；2.浙江省淡水水产研究所/农业农村部淡水渔业健康养殖重点实验室/浙江省淡水水产遗传育种重点实验室，浙江 湖州 313001；3.浙江丰和渔业有限责任公司，浙江 丽水 323000）

中国近几年淡水水产养殖总量不断上升，在大量水产品产出的同时，许多学者注意到淡水水产养殖带来的环境问题[1,2]，例如养殖尾水直排、底泥污染严重等。由于“碳达峰、碳中和”目标的迫切需求，在养殖过程中产生的温室气体（N2O、CO2和CH4）也逐渐引起人们重视[3-5]。国外对于水生生态系统的温室气体排放研究较早，已经有很多关于自然水系生态系统（水库、湖泊、溪流、河口、湿地等）N2O、CO2和CH4排放的研究[6-10]。有研究估计全球的内陆淡水水域每年释放C 约2.10 Pg[11]，占2021 年全球化石燃料燃烧与土地利用变化C 排放总量的18.80%[12]。近年来，我国淡水水产增养殖系统的温室气体排放研究也陆续开展。目前，淡水增养殖系统按照人工干预程度可以分为4种[4]，分别为大水面增殖养殖、稻渔综合种养、半集约化养殖和集约化养殖。Yuan[4]和Zhang[13]等研究估算了我国每年淡水增养殖系统排放CH43 524.00 Gg 和N2O 22.79 Gg，内陆养殖每年排放的CO2达到了54.82 Tg。除温室气体排放通量的观测和影响因素分析，近年来不少研究还发现养殖水域温室气体排放存在时空特异性[14-15]。尽管在不同的区域、不同养殖品种的研究不断增多，但是在进行区域性碳排放统计时，温室气体排放的时空特异性导致评估存在较大不准确性，在编制淡水增养殖温室气体排放清单时主要参考污水处理厂排放系数[16]。因此亟需对不同增养殖方式温室气体排放特征进行分门别类分析，以更加准确地评估我国淡水增养殖系统温室气体排放通量，并有针对性地提出相应减排措施。

本研究通过对国内外相关文献进行荟萃分析，主要进行以下4个方面总结分析：1）4种养殖系统温室气体排放的时空特征；2）4 种养殖模式温室气体排放系数汇总计算；3）我国淡水养殖系统温室气体排放量的时空分析；4）提出4 种养殖系统低碳发展措施及建议，以期为我国内陆不同模式淡水增养殖系统的温室气体排放清单提供参考，同时为促进淡水增养殖渔业低碳发展提供可行措施。

1 淡水增养殖系统温室气体时空的排放特征

淡水增养殖系统温室气体的时间变化特征以月度和季节变化为主，昼夜温差大也会造成明显的日变化规律；空间变化特征体现在同一水域中不同生产特征区域的较高变异性；不同气候带也会有这种变异性，在我国主要体现在秦岭淮河划分的南北方差异。

1.1 大水面增殖渔业

大水面增殖不同于其他3类养殖系统，鱼类生长过程中缺少人工干预，一般选择拥有生产力的水库、外荡和湖泊等，能依靠自身水体营养为鱼类提供饵料。在我国，大水面鱼类增殖放流除了促进渔业发展，也被用来防治水库湖泊等自然水域水体富营养化[17]。

1.1.1 空间变异性 目前，我国关于温室气体排放研究以亚热带区域大水面增殖系统为主。亚热带水库温室气体比许多温带水库和湖泊的释放通量大，但又明显低于热带水库温室气体排放量[18-22]。荟萃结果显示，我国水库大水面增殖系统是CH4和N2O 的净源，大部分湖泊大水面增殖系统CH4排放通量高于水库，二者的N2O 排放通量相当，最高的N2O 排放通量出现在文武砂水库（107.00 ± 15.60）μg·m-2·h-1[23]；最高的CH4通量出现在四川省阿坝州高海拔地区的花湖362.40 mg·m-2·d-1[24]；而CO2的平均排放通量大部分是处于同一数量级的，最高值出现在贵州的百花水库1 056.00 mg·m-2·d-1[25]。

在荟萃我国温室气体排放的研究中，各个水域空间变化特征都有相关报道。面积较大的太湖，CH4在岸上-0.40～2.60 mg·m-2·h-1、沿 岸0.40～25.40 mg·m-2·h-1、浅水-1.70～131.00 mg·m-2·h-1和深水区-2.50～5.70 mg·m-2·h-1的通量存在显著空间差异[26]。Yang等[23]对福建的文武砂水库进行N2O排放通量观测，发现水库南方区域是以天然湿地和森林为主，鲜有外来有机源输入，N2O 排放通量较低；而北方区域靠近城市，长期受到水产养殖、工业和城市废物排放污染，导致N2O 的排放通量较高（153.10 ± 8.60）μg·m-2·h-1，是主南方地区的100～300倍。此外，肖启涛等[27]对太湖温室气体通量进行为期1a的观测发现，太湖受污染物输入富营养化严重的西北沿岸区CO2、CH4和N2O的排放通量显著高于其他轻度富营养化区域。这说明同一水域温室气体排放空间变化特征与各区域的营养化程度有关，营养化程度高的水体温室气体排放通量越高。

1.1.2 时间变异性 Xing 等[28]对太湖CO2和CH4的通量探究过程中发现，CO2在夏季和春季为净汇，秋季和冬季为净源，在冬天能达到（58.80 ±45.50）mg·m-2·h-1；CH4的排放通量在夏季明显高于春季、秋季和冬季，夏季可显著升高至（2.97 ±1.82）mg·m-2·h-1，而Wang 等[26]对太湖CH4通量排放研究发现，在7、8月份，太湖CH4的排放最为明显。这一结论与Huang 等[20]在香溪河的发现一致，即温室气体通量表现出强烈季节波动性，CH4持续释放到大气中，且夏季最高。水面在春季从大气中吸收CO2，但在冬季排放最多，N2O 通量也被证实在秋冬高于春夏。贵州乌江渡水库的N2O 总通量在寒冷的秋冬两季48.40 μmol·m-2·h-1显著高于春夏两季0.36 μmol·m-2·h-1[29]，这与文武砂水库观察到的夏季N2O 排放通量较高的情况相悖[23]。大水面的温室气体排放也存在明显日变化特征。在西南地区的二滩水库，CH4排放都存在一致日变化趋势，即在下午稍早些时候CH4上升并达到最大，然后逐渐下降，其最大通量出现在夏季的14:00 和秋冬季的16:00[21]。Xing 等[30]在东湖研究中也发现类似趋势，而这种变化趋势与表层水温度在一天中的变化规律有关。

1.2 稻渔综合种养系统

稻渔综合种养是一种将水稻种植和水产养殖相结合的复合农业生产方式。目前，关于稻渔综合种养的温室气体排放通量研究主要集中在亚洲，包括印度、中国、孟加拉国等。与传统水稻单作相比，稻渔综合种养系统对温室气体排放的影响存在争议，一些研究认为稻渔综合种养的模式降低了稻田N2O 的排放通量，但是促进了CH4排放[31,32]。例如来自印度东南部实验中，对照组单种水稻CH4累积排放量最低109.30 kg·hm-2，而4 种不同品种鱼类的混养组中，稻田-鲤鱼组CH4累积排放量最高148.50 kg·hm-2；相反，水稻组N2O 排放显著，累积排放量最高0.89 kg·hm-2，水稻-麦瑞加拉鲮实验组最低0.78 kg·hm-2[31]。但是在我国湖北地区对稻-鲤鱼实验组温室气体排放研究发现，整个水稻生育期间，稻-鲤鱼实验组相比水稻单种的对照组CH4排放总量减少6.4%，N2O多了3.3%[32]。同一地区的稻-克氏原螯虾（Procambarus clarkii）实验也得出相同结论，认为由于小龙虾的活动习性，能改变土壤中的含氧量，进而使稻渔综合种养系统能减少18.1%～19.6%的CH4排放，增加16.8%～21%的N2O 排放[33]。位于辽宁稻-蟹和湖北的稻-鲫鱼共生系统CH4、N2O 排放通量均低于水稻单种[34-35]。

1.2.1 空间变异性 目前统计的我国稻渔综合种养系统均为CH4净源，总体而言，养殖鱼类的种养系统CH4的平均排放通量高于养殖虾蟹类，且最高排放通量是位于湖北武汉的稻-鲫鱼实验塘（16.90 ±1.63）mg·m-2·h-1[34]。大部分的稻渔综合种养系统同样表现为N2O 的源，仅在浙江省内的一处稻-虾综合塘在观测期间表现出对N2O 的吸收[36]。N2O 排放通量的峰值出现在湖北武汉的2 个稻-鲫鱼种养系统，分 别为（50.00 ± 20.00）μg·m-2·h-1、（80.46 ±11.87）μg·m-2·h-1[34,37]。造成N2O 排放的区域性差异的原因，除了养殖品种的差异，更重要的是田间施肥使得土壤中无机氮，尤其是NH4+含量迅速升高，为田间硝化作用产生N2O 提供了原料。相比较于前两者温室气体，CO2的排放研究较少。目前仅有的研究发现，在整个观测期内稻渔综合种养系统都表现为CO2的汇[32]。稻渔综合种养系统的同一田间空间差异鲜有文章报道，仅见Li 等[38]在稻-虾和稻-黄颡鱼针对N2O 排放的研究发现，两种模式下水稻种植平台和环沟的N2O 排放量均没有明显差异。我国稻渔综合种养温室气体排放研究主要集中在秦岭淮河以南的地区，缺乏北方稻渔综合种养温室气体排放的研究。由于所能参考的研究结果较少，区域性的养殖品种、种植水稻品种不同，以及不同的田间管理方式，导致不能总结出其排放通量空间变异的经验性规律。

1.2.2 时间变异性 稻渔综合种养系统温室气体排放的时间变化特征受水稻生长发育影响。展茗等[33]发现稻渔综合种养系统CH4的排放量在灌浆成熟期达到最高值，而在齐穗期水稻收获期间，干田增强了反硝化作用，使得N2O 的排放量增加，而对CO2净固定高峰期出现在孕穗期，在灌浆成熟期对CO2净固定下降。这一结论与袁伟玲等[35]在稻-鲫鱼共生系统发现的一致。另一项稻-蟹系统的研究发现持续淹水的稻蟹共生系统的N2O 排放通量降低、CH4排放通量升高，这表明稻田中淹水管理方式显著影响排放通量[36]。此外，刘小燕等[39]在对湖南的稻渔综合种养温室气体排放研究发现CH4的排放有较明显的日变化规律。总的趋势是随温度升高排放量增大，在水稻分蘖盛期观测到的日间CH4排放变化幅度最大，水稻成熟期间观测到的最小。

1.3 半集约养殖系统

半集约养殖池塘是水产品产出的主要来源，占淡水养殖总产量的73%，同时也是温室气体排放的重要来源之一[4]。一些研究表明，半集约化养殖过程中的饲料残渣和粪便等有机废物在厌氧条件下分解会产生温室气体[40-42]。因此对半集约养殖系统温室气体排放的时空特征研究能使区域性温室气体排放统计更加准确。

1.3.1 空间变异性 我国半集约化淡水养殖温室气体排放的研究主要分布在南方地区，各个区域养殖塘温室气体排放通量的空间变异性受养殖品种和池塘管理方式影响。江苏作为池塘养殖产量最大省份，温室气体排放研究开始较早。我国半集约养殖系统均为CH4排放的源。在观测期间最大平均排放通量出现在江苏苏州的中华绒螯蟹（Eriocheir sinensis）养殖塘14.30 mg·m-2·h-1[43]，最小排放通量出现在位于江汉平原的鳊鱼混养塘0.000 4 mg·m-2·h-1，两者养殖品种和养殖密度的差异造成CH4排放量相差近3 倍。江汉平原鳊鱼塘的CO2排放通量也处于较低水平0.02～2.40 mg·m-2·h-1[44]，低于江苏高淳的蟹塘-35.55～205.62 mg·m-2·h-1[45]。除养殖品种不同[46]，后者因在养殖期间采取养殖水不外排的管理方式，造成螃蟹排泄物与饵料积的累积，为最终池塘沉积物矿化形成CO2提供原料。N2O的排放通量受气候和养殖品种不同的共同影响存在明显的南北区域差异。除了位于汉江平原的鳊鱼塘0.05 mg·m-2·h-1外，南方地区的半集约养殖塘的N2O 平均排放通量都相近1.47～54.78 mg·m-2·h-1，同时都低于山东济南的鲤鱼养殖塘[47]。总体而言，我国半集约养殖系统的温室气体排放通量受养殖品种、气候条件及池塘管理条件的影响而存在区域空间变异性。

除区域性的空间变异性，同一地区同类型的养殖塘，由于水草存在使得池塘中水生植物、浮游植物光合作用大于呼吸作用，在气温较高的时候表现得更为明显，有水草覆盖的养殖塘相比无水草的在CO2排放上呈现“汇多源少”[45]。从荟萃的研究中看，除江苏高淳的蟹塘外，同一区域有水草覆盖的养殖塘CH4排放通量都高于无水草覆盖的养殖塘。半集约化池塘的高分辨率空间变异性也被证实：即由于人工调控，同一池塘的饵料投放、曝气和鱼类的代谢活动存在区域性差异，在同一淡水鱼塘通过观察发现CH4的排放具有较高空间变异性。胡涛等[48]发现池塘的上风口区域、下风口区域和饵料投喂区CH4排放通量各不相同，分别为（0.57 ±0.29）mg·m-2·h-1、（1.63 ± 0.44）mg·m-2·h-1和（0.38 ±0.17）mg·m-2·h-1，其在夏季存在明显差异。同样的空间变化特征在安徽滁州的鱼-蚌混养塘也有发现，即夏季养殖活跃期CH4通量的空间变化特征呈现出人工投食区7.37 µmol·m-2·s-1＞池塘深水区2.15 µmol·m-2·s-1＞人工增氧区0.89 µmol·m-2·s-1＞岸边浅水区0.21µmol·m-2·s-1的特征[49]，而同一池塘，石婕等发现，CO2、CH4和N2O的水中溶存浓度在投饵区域均高于其他几个无人工管理措施的观测点数倍[50]。

1.3.2 时间变异性 淡水养殖鱼塘的温室气体排放通量存在明显的季节性变化特征[42,48-49,51]。CH4的季节排放通量存在夏秋高、冬春低的特征，夏季与其他3个季节之间排放差异显著[48-49,51-52]。在温度较高的月份(9-11 月)，出现CO2、CH4及N2O 排放通量高峰，相反在温度相对低的月份(12 月至次年1 月)出现排放通量低峰。无论是有无水草覆盖的养殖塘中，CO2的排放通量均随气温升高而呈现由汇到源的转变，CH4排放量出现大幅升高现象及“单峰”，日排放升高几十倍甚至数百倍，N2O 也有较大幅度增加[45,46]。此外，贾磊等[49]证实养殖塘CH4通量存在的日变化规律与太阳辐射造成的环境温度变化相关，特别是在1 d 之中温度最高的午后时段，白天1.03 µmol·m-2·s-1与夜间1.38 µmol·m-2·s-1的平均通量差异并不明显。

1.4 集约化养殖系统

集约化养殖（工厂化养殖）被认为是未来温室气体的重要排放源[53]，是人工干预程度最高的养殖系统。在保证高密度、高产量的同时，为管理好鱼类生长环境，集约化养殖可以利用自动化手段来实现曝气、投喂、恒温，进而降低鱼类发病率[54]，而温度和人工饵料的投入是集约化养殖温室气体排放通量变化的关键因素[55]。从我国现有的关于集约化养殖的温室气体排放研究来看，N2O 是主要被研究者关心的温室气体。毕竟集约化养殖系统产量在我国淡水增养殖总量占比低于10%，却贡献了超过25%的N2O 排放量[4,55-57]。而集约化系统中产生的CO2与CH4目前鲜有研究报道。

温度是影响淡水增养殖系统温室排放的关键因素。除集约化养殖外，其余3 种养殖系统的水域几乎都存在季节性变化特征、月变化特征和日变化特征。但温室气体排放大小和时空特征也受风速、pH、溶氧（DO）、溶解性有机碳（DOC）以及人类活动等影响[46,58]。通过以上荟萃的结果发现，在水库湖泊等增殖水域CO2的排放通量与半集约化养殖塘相当，但前者CH4的排放通量普遍高于后者，在4 种系统中也处于较高水平。这是因为中国的湖泊相比美国欧洲有更高的养分富集、更高的有机质输入和更浅的湖泊水深[59]，这些特征被认为是影响水库湖泊温室气体，尤其是CH4产生的重要因素[18,60-63]。稻渔综合种养系统的CH4排放通量高是因为世界上大部分水稻种植在持续被淹的稻田中，土壤厌氧条件导致大量CH4的产生和排放，大部分的CH4排放都在淹水期被观测到，在水稻排水后不再观测到明显的排放源或仅观测到少量排放源[39,42,64]。这也解释了半集约化养殖和集约化养殖系统因为人工曝气的加入使得CH4发生氧化，排放通量降低甚至常常被忽略的现象，但是高密度的养殖规模和饵料的投入也让两者的N2O 排放通量升高，集约化养殖系统的N2O排放通量明显高于其他系统。

2 温室气体排放系数和区域排放量

2.1 淡水养殖系统温室气体排放系数比较分析

淡水增养殖系统温室气体排放对全球变暖有着重要影响。全球增温潜势（GWP）是衡量温室气体对全球变暖产生影响大小的一种重要手段，用来表示相同质量的不同温室气体与CO2相比对温室效应增强的相对辐射效应（GWP以二氧化碳当量作为度量单位CO2-eq）。全球增温势在100 a 的时间尺度上，单位质量的CH4和N2O 的全球增温潜势分别为CO2的32倍和263倍[65]。GWP计算式为：

式中CCO2、CCH4和CN2O为3 种温室气体单位面积或单位产量的排放系数或排放通量，温室气体排放通量数据收集来自于谷歌学术(http://scholar.google.com)、中国知网(CNKI,http://www.cnki.net)，在2003-2022 年范围内以“GHGs、CO2、CH4和N2O 通量”“水库/富营养化湖泊或稻田的淡水水产增养殖系统”“鱼/虾/蟹或混养池塘”为关键词或主题进行搜索，并基于以往研究确定的中国内陆淡水水产增养殖系统N2O、CO2和CH4的排放量与养殖总量总面积[4,13,66-67]，除以当年淡水增养殖系统的产量或面积，计算三种不同温室气体的单位产量排放系数或者单位面积排放系数（表1）。计算得出我国淡水增养殖水域单位产量CO2当量的增温潜势GWP（质量）和单位养殖面积的增温潜势GWP（面积），以便对我国淡水增养殖系统温室气体排放区域性排放差异进行估算（计算结果不包括港澳台）。

表1 我国淡水水产增养殖系统单位产量和单位面积排放系数Table 1 Emission coefficient per unit yield and per unit area of freshwater aquaculture systems in China

由于4种不同养殖系统的温室气体排放普遍存在时空差异性，本研究估算结果会存在不确定性。由表1 可知，我国CO2的排放系数单位产量在稻渔综合种养系统中最高（3 357.24 g·kg-1），其次是大水面增殖（2 033.90 g·kg-1），这与增殖水域养殖池塘普遍存在富营养化有关；单位面积则是集约化养殖CO2排放系数（1 079.36 g·m-2）最高。集约化养殖的N2O排放系数无论是单位面积还是单位产量都是最高，同时CH4的排放通量是最低的；由于N2O增温潜势较高，使得集约化养殖系统的增温潜势在4 种淡水养殖系统中处于较高水平，是稻渔综合种养系统的近100倍。

2.2 我国淡水养殖系统温室气体排放量区域性分析

参考表1单位面积和单位产量的温室气体排放总系数，结合《中国渔业统计年鉴2023》[68]的各省淡水水产养殖的总面积和总产量，计算各省不同淡水增养殖系统的温室气体排放量（表2）。

单位面积下，我国淡水增养殖系统每年CH4、CO2和N2O 的排放量分别为2 843.27、23 064.51 和28.77 Gg，100 a 内增温潜势为1 162.45 Gg；单位产量下，淡水增养殖系统每年CH4、CO2和N2O 的排放量分别为3 037.44、25 239.44和35.11 Gg，100 a内增温潜势为1 316.72 Gg。从表2 中看，我国淡水增养殖水域的温室气体排放主要集中在长江、黄河以及珠江流域，淡水增养殖系统的3 种温室气体排放有相当明显的南北差异。由统计数据分析，南方地区中，四川、湖北、湖南、安徽等几个养殖大省的温室气体排放量占全国总量的一半以上。无论从面积还是产量上，江汉平原的湖北省拥有最高的增温潜势（面积计算168.28 Gg；产量计算175.62 Gg），主要由于湖北省有较大的养殖产量和养殖面积；另外，湖南、广东、安徽、江苏、浙江等也是温室气体排放的热点区域。北方地区的淡水增养殖系统温室气体排放主要来源于东三省，单位面积下的CH4和CO2排放总量与南方温室气体高排放区域相当，而单位产量下的温室气体排放相比南方区域略低。面积和产量的最低增温潜势则同时出现在西藏（0.01 Gg；0.004 Gg）。

3 淡水养殖系统低碳发展措施

3.1 大水面增殖低碳发展措施

我国大水面增殖系统每年排放的温室气体总量（CO2当量）占4 种养殖系统全年排放总量（CO2当量）的29%，而直到2020 年，大水面增殖系统的水产品产量仅占全年淡水水产品总量的10%。造成这一结果的因素主要有以下几点：1）我国湖泊水库相比其他地区虽然更适合进行大水面增殖，但是富营养化程度高，排放温室气体潜力也高[69-70]；2）我国大部分湖泊水库面积都较小，97.2%的水库和98.4%的湖泊表面积小于1 km2，并且大部分水库分布在东部地区，如长江中下游、珠江下游和东南部的一些小流域[71]；3）对于浅湖而言提高氮磷营养物质浓度易将导致初级生产者从沉水植物转变为浮游植物，这会改变溶解有机碳的数量和性质，进而促进产甲烷作用[69,72,73]。因此淡水水域大水面增殖的低碳发展，可以通过鲢、鳙等滤食性鱼类的增殖，在保证鱼类自身生长的情况下减少水体富营养化程度，达到减排效果。

3.2 稻渔综合种养低碳发展措施

稻渔综合种养系统下的CH4、N2O 排放通量是4种养殖系统中最大的。稻渔综合种养系统的产量占淡水水产养殖总量4.3%，却贡献了19.7%的CH4和27.8%的N2O 排放量[4]。除饲料和施肥对水体溶解性有机碳（DOC）的影响，在稻田生长过程中的灌溉方式和持续性的稻田淹水会影响温室气体排放时空特征。因此稻渔综合种养系统的低碳发展措施包括：1）投喂饲料量和饲料蛋白含量要适当，有研究表明确定稻-黄颡鱼共作模式饲料蛋白含量不宜超过43.04%[74]；2）不使用污水灌溉稻田，减少有机物输入；3）相比持续性淹水管理稻田方式，采用间接性灌溉水管理方式会显著降低稻渔综合种养系统的全球温室效应潜力值[64]。

3.3 半集约化养殖低碳发展措施

人工干预是半集约化和集约化养殖温室气体排放时空特征特有的影响因素，减少半集约和集约化养殖系统温室气体排放的措施大致相同，主要包括：1）曝气，通过持续性曝气减少厌氧微生物对DOC 的分解，从而减少温室气体产生；2）换水，定期更换养殖水体以降低水体氮磷等营养物质；3）饲料投喂，选取适合不同鱼类不同蛋白含量的饲料进行投喂，最大程度上提高饲料利用率。

3.4 集约化养殖低碳发展措施

对于集约化养殖低碳发展，除了与半集约相同的曝气、换水措施外，还可从饲料、控温等方式达到减排的效果。饲料投喂，在集约化养殖系统中，所用饲料蛋白质水平在25%～55%之间的高蛋白饲料[75]。实验表明，2%日换水率的集约化养殖系统中，约有40%的氮输入作为废水排放，大约27.4%的氮转化为鱼类生物量[76]，这对养殖水域温室气体排放影响巨大。因此集约化养殖系统要做到低碳发展，措施包括：1）通过饲料的回收集约化养殖可以实现饲料的重复利用和水体可溶解有机物的调控，从而实现低碳发展；2）控温，4 种养殖系统中集约化养殖是唯一可以实现对水温进行调控的，其温室气体的排放也不存在季节性特征，因此在养殖期间可以适当通过温度调控实现低碳发展。

4 结论与展望

（1）我国淡水增养殖水体总体表现为温室气体的排放源。其中大水面增殖、稻渔综合种养、半集约化3种增养殖系统的CH4通量范围-2.50～90.00 mg·m-2·h-1，CO2通量范围-60.00～205.62 mg·m-2·h-1，N2O 通量范围-9.82～111.17 μg·m-2·h-1，而集约化养殖系统的N2O通量最高的，达到（46.00±4.50）mg·cm-2·d-1。

（2）淡水增养殖系统中存在较明显的时空变化特征。时间上，各个系统的变化规律相似，主要受温度调控，表现为日变异、月变化和季节变化特征，温度较高的中午排放最高，夏季排放通量普遍高于冬季；而稻田综合种养系统的温室气体排放规律较为特殊，表现为水稻灌浆期CH4排放通量高，干田后N2O 排放通量高的特征。空间上，南方的增养殖水域排放通量普遍高于北方地区，且同一水域中不同空间亦存在一定差异性，如大水面增殖系统的深水区、浅水区和近城市生活区以及半集约化养殖池塘的曝气区、投饵区都存在明显的空间差异。

（3）作为动物蛋白供应领域增长最快的产业，水产增养殖过程会产生明显的碳排放，尤其是受人工强烈干预的养殖系统，相较于自然水体或者污水处理厂，其N2O 排放的影响因子更为复杂。而现有的关于增养殖过程中温室气体排放的实测研究还缺乏系统性，导致对其温室气体排放通量的估算只能借鉴其他领域（污水处理厂）的研究，影响了对内陆水产增养殖系统温室气体排放的客观认识，同时也缺乏产生机理机制研究，从而一定程度上影响了农业领域实现“碳达峰、碳中和”目标。因此，未来需要针对同一区域或同一养殖品种的增养殖水域温室气体排放进行更多的实测研究，并开展温室气体产生排放的机理研究，从而更精准地量化其排放系数，客观编制符合增养殖生产特点的温室气体排放清单。