全球海洋甲烷渗漏的时空格局与洋流调控机制：多尺度耦合效应研究

本研究针对海洋沉积物甲烷渗漏时空规律不明、洋流调控机制不清的科学问题，通过整合全球甲烷渗漏坐标与通量数据，运用ST-DBSCAN和OPTICS聚类算法，揭示环太平洋与大陆架区域渗漏热点占42%集中于冷暖流交汇区，阐明洋流通过温度-压力-地球化学耦合效应调控甲烷释放的多元机制，为评估海洋甲烷对全球碳循环贡献提供量化依据。

　　

海洋作为地球最大的甲烷储库，其沉积物中蕴藏的甲烷资源与温室效应潜力长期备受关注。甲烷的100年全球增温潜势(GWP)是CO₂
的27.9倍，而海洋贡献了全球30%的甲烷生成和1.5-4%的大气甲烷排放。然而，甲烷从海底释放的过程受到复杂调控：在垂向迁移中，首先经历硫酸盐-甲烷过渡带(SMTZ)内厌氧甲烷氧化古菌(ANME)与硫酸盐还原菌的共生代谢，随后在水柱中发生好氧氧化，最终仅有少量甲烷能突破"生物过滤器"进入大气。尽管区域研究如墨西哥湾、北极等揭示了温度、潮汐等因素的影响，但洋流系统对甲烷渗漏的全局调控机制仍属空白。

针对这一科学难题，广州海洋地质调查局联合中国地质大学（北京）的研究团队在《Marine Geology》发表论文，首次通过空间统计与机器学习方法解析全球甲烷渗漏的时空格局。研究整合了ODP/IODP和美国地质调查局(USGS-2020)的全球渗漏点数据，运用最近邻指数(NNI)、核密度估计等空间分析技术，结合ST-DBSCAN（时空密度聚类）和OPTICS（有序聚类）算法，在500 km中尺度上识别出洋流汇聚区与甲烷热点的关联规律。

主要技术方法：研究团队收集了涵盖北极、大西洋等区域的全球甲烷渗漏点数据集，通过最近邻分析量化空间聚集性，采用Moran指数评估渗漏活动与海表温度(SST)的空间自相关性，并创新性地将ST-DBSCAN用于识别温度梯度与洋流汇聚区的协同效应，OPTICS算法则用于层级空间关联分析。

Correlations between methane leakage and ocean currents：
空间分析显示甲烷渗漏呈现显著聚集模式(NNI=0.2833)，42%的热点分布于冷暖流交汇区（如墨西哥湾流与拉布拉多寒流交汇带）。Moran指数证实渗漏强度与洋流动力参数存在空间依赖性，中尺度涡旋和锋面系统通过改变温度梯度与压力场调控渗漏通量。

Spatial characteristics and causes of methane leakage：
核密度分析揭示北大西洋、地中海东部和西北太平洋为三大渗漏高密度区。大陆架区域因沉积物有机质丰富和流体运移通道发育，渗漏通量可达0.16吨/年。洋流通过三重机制调控渗漏：1）温度梯度影响水合物稳定性；2）流速波动改变局部压力场；3）水团交换调控微生物地球化学过程。

Conclusions：
该研究首次系统论证洋流对甲烷渗漏的多途径调控：在环太平洋和大陆架区域，暖流区渗漏活性增强源于温度-压力耦合效应；冷暖流交汇区因水团混合引发物化条件剧变，促使42%的渗漏热点集中分布。研究建立的500 km中尺度识别模型，为预测气候变化下海洋甲烷释放潜力提供了方法论框架，其揭示的"温度梯度-流体动力-微生物过滤"级联调控机制，对完善全球碳循环模型具有重要科学价值。

这项由Xin Ni领衔的研究不仅填补了洋流系统与甲烷渗漏关联的认知空白，更通过创新性地应用空间聚类算法，为海底资源勘探和气候建模提供了新技术路径。研究强调未来需重点关注环太平洋洋流变异区的甲烷通量监测，这些区域可能成为气候变化背景下海洋甲烷释放的关键"开关"。