对孟加拉国对虾养殖池塘温室气体排放的初步实地评估：农场管理和水质的影响

《Aquaculture International》：A preliminary field-based assessment of greenhouse gas emissions from prawn aquaculture ponds in Bangladesh: effects of farm management and water quality

　　摘要

沿海水产养殖产生的温室气体（GHG）排放是一个日益重要的环境问题，对生态系统可持续性和气候缓解具有影响。在这项初步的基于实地的研究中，我们使用浮动室方法在单个时间点量化了孟加拉国沿海35个随机选取的对虾养殖场的二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和一氧化二氮（N2O）通量，并同时进行了水质监测和农场管理调查，以确定影响养殖场内温室气体排放的关键因素。结果表明，集约化养殖系统的二氧化碳排放率（1261.3 ± 727.0克/公顷/天）高于半集约化养殖系统，而甲烷（10.3 ± 5.60克/公顷/天）和一氧化二氮（0.71 ± 0.53克/公顷/天）的通量在半集约化养殖系统中更高。总温室气体排放量（按100年生命周期计算的二氧化碳当量CO2e）在半集约化养殖系统中最低（898.3 ± 245.7克/公顷/天）。相关性分析显示，总CO2e排放量与盐度、喂养频率和鲤鱼养殖密度之间存在显著负相关，而现有养殖生物量与排放量呈正相关。随机森林模型进一步表明，池塘生物量、盐度和喂养率是二氧化碳排放的重要预测因素，而甲烷和一氧化二氮的排放主要受水质年龄和水源的影响。尽管这项初步研究受到采样农场数量和采样时间分辨率的限制，但它谨慎地提出了频繁换水、优化养殖密度、整合鲤鱼养殖以及提高农民知识水平作为减少排放的可能措施，但仍需要进一步的纵向研究。

引言

长期以来，水产养殖通过增加宏观和微量营养素的供应以及减少全球南方地区的贫困，为全球粮食安全做出了重要贡献（Garlock等人，2024年；Golden等人，2021年；Shepon等人，2021年；Stentiford等人，2020年）。然而，尽管有这些积极的作用，由于水产养殖与温室气体（GHG）排放增加有关，该行业受到了越来越多的关注（Chen等人，2023年；Gephart等人，2021年；H. Li等人，2025a, b；Yuan等人，2019年；Z. Zhang等人，2024a, b）。据估计，2017年全球水产养殖排放了2.63亿吨二氧化碳当量（CO2e），约占人为温室气体排放总量的0.49%（MacLeod等人，2020年），其中中国的水产养殖单独排放了6,451万吨二氧化碳当量（Chen等人，2025年）。具体研究表明，水产养殖池塘是甲烷排放的热点，每年释放约14.0太克甲烷（Rosentreter等人，2021年）。随着全球水产养殖产量预计到2030年将达到109亿吨以满足不断增长的动物蛋白需求（FAO，2020年），该行业的气候影响在未来几年可能会更加严重。在所有子行业中，对虾和明虾的排放强度最高，尽管它们仅占全球水产养殖产量的10%，但却贡献了超过21%的排放量（Gephart等人，2021年）。根据Poore和Nemecek的框架，养殖甲壳类动物（包括对虾和明虾）的排放强度仅次于牛肉和羊肉蛋白，远远超过养殖鱼类、贝类以及大多数其他动物和植物蛋白的排放强度（Poore & Nemecek，2018年）。

对虾养殖是亚洲沿海地区的主要经济活动（Alam等人，2024年；Hossain等人，2024年），不仅具有盈利潜力，还有助于适应气候变化、预防疾病和通过混养系统实现多样化。孟加拉国是全球最大的对虾生产国之一，产量占全球总量的近16%，其中大部分出口到北方国家（Hossain等人，2024年；Uddin等人，2024年）。然而，人们对对虾养殖相对较高的碳足迹和温室气体排放表示担忧。一项间接估计显示，对虾和明虾生产每100克蛋白质共产生18.0公斤二氧化碳当量，远高于整个水产养殖行业的平均水平（估计为4.0公斤二氧化碳当量/100克蛋白质）（Poore & Nemecek，2018年）。总体而言，养殖甲壳类动物每生产1公斤产品估计会产生10.5公斤二氧化碳当量（Z. Zhang等人，2024a, b）。相比之下，养殖鳍鱼类的排放通常低于甲壳类动物，范围为2.5至12公斤二氧化碳当量/100克蛋白质（Poore & Nemecek，2018年）。然而，这些数据主要基于建模方法，这些方法对养殖场内的直接排放关注不足，因此在揭示潜在驱动因素和制定有效的温室气体缓解策略方面存在局限性。考虑到对虾在国际市场上的出口潜力，报告和减少排放对于出口贸易至关重要。进口国家和贸易集团（如欧盟）正在引入碳边境调整机制，要求出口商申报嵌入的排放量（欧盟委员会，2023年）。同时，消费者需求转向低碳产品，通常需要可持续性认证（The Changing Climate of Sustainability Has Reached a Critical Moment，2022年），而全球价值链在生产、运输和包装过程中的排放也受到日益严格的审查（Peters等人，2011年）。研究还表明，与出口相关的嵌入排放正在增加，使得排放披露成为气候政策和贸易竞争力的核心（Cabernard等人，2025年；Davis & Caldeira，2010年）。这些趋势清楚地表明，对于以出口为导向的行业来说，温室气体的测量、报告和缓解不再是可选项，而是保持竞争力的前提。

与依赖化石燃料的行业不同，对虾养殖场内的温室气体排放主要由微生物和生物地球化学过程驱动。因此，实现净零排放对该行业来说并不容易。证据表明，养殖场内的排放并非随机现象，而是在很大程度上受到微生物过程、管理实践、水质和气候的影响（Deng等人，2024年；Y. Li等人，2025a, b；Liu等人，2022年；L. Zhang等人，2024a, b）。对虾养殖产生的二氧化碳排放来源多样，包括土地转换（例如红树林砍伐）、有机物质的异养微生物降解以及养殖和运输过程中的能源消耗（MacLeod等人，2020年）。甲烷主要通过产甲烷古菌对有机物的厌氧分解产生（Liu等人，2024年；Tan等人，2023年），尽管最近在有氧水环境中也观察到了甲烷的产生（Perez-Coronel & Michael Beman，2022年）。一氧化二氮则来源于微生物的反硝化和硝化过程，这种情况往往因有机废物和化肥输入而加剧（Hu等人，2012年；Li等人，2023年）。微生物过程高度依赖于水质参数，如溶解氧、pH值、盐度和总氨氮（Deng等人，2024年）。然而，养殖实践（包括喂养方式、曝气、换水等）也对调节这些变量至关重要，从而影响排放过程。特别是喂养方式被认为是导致较高排放和较大碳足迹的主要因素（Bohnes等人，2019年；Gephart等人，2021年；Pazmi?o等人，2025年）。通过优化饲料转化率（FCR）提高饲料效率对于减少排放和改善对虾养殖的气候效益至关重要。这些结果还受到物种选择、喂养制度、养殖系统和农场环境的影响（Henriksson等人，2019年；Yacout等人，2016年；L. Zhang等人，2024a, b）。另一方面，不同物种之间的排放量存在显著差异，表明水产养殖对气候变化的影响因物种而异，以滤食性鱼类（如大头鱼和银鲤）为主的养殖系统比使用高蛋白商业饲料（如罗非鱼、巴沙鱼、明虾和对虾）养殖的系统表现更好（Gephart等人，2021年；MacLeod等人，2020年）。考虑到孟加拉国实行的不同对虾养殖系统（粗放型、改良粗放型和半集约型），了解这些养殖系统之间的排放差异以及农场活动如何影响水质和排放非常重要。

随着该行业为满足全球市场需求而继续扩展，它面临着通过解决环境和社会问题来符合气候缓解目标的日益增加的压力（Pazmi?o等人，2025年）。鉴于这一必要性，解决和管理温室气体排放、水质和养殖实践之间的潜在协同作用对于减少气候足迹和确保对虾生产的可持续集约化至关重要。尽管兴趣日益增长，现有知识仍缺乏关于养殖场内排放的信息，并且未能探讨农场管理和环境条件与排放之间的联系。为了获得有关孟加拉国对虾养殖中控制温室气体排放机制的研究基础知识，我们测量了采用最常见养殖模式的养殖池塘的温室气体排放情况。本研究的目的是对孟加拉国有代表性的对虾养殖池塘进行初步评估，量化温室气体排放量，同时测量水质参数并收集社会数据，以确定养殖实践与温室气体排放之间的潜在联系。此外，通过关键信息员调查，研究了农民对气候变化的看法和知识，以及他们采用气候友好型养殖实践的潜力。

研究区域和农场选择的背景

孟加拉国是全球第二大对虾生产国和出口国，2023年的全国产量为351,198万吨（FAO Fishstat数据库）。西南沿海地区，特别是库尔纳区，在这一行业中发挥着核心作用，占总产量的约21.7%。历史上，水稻-对虾综合养殖系统在该地区最为普遍，即利用雨水或灌溉水在稻田中养殖对虾。这种综合养殖方式不仅提供了生态系统服务，还为沿海边缘社区带来了可持续的营养和经济利益（Ahmed等人，2014年）。过去三十年中，该地区发生了重大转变，数千公顷的稻田被改造成浅水对虾池塘（当地称为gher），专门用于对虾生产（Ahmed等人，2014年）。这一转变得益于对虾更高的市场价值和出口潜力，导致2000年至2020年间产量增加了2.77倍。与明虾相比，对虾对盐度、温度和pH值的耐受性更强，且通常不易受到疾病爆发的影响，因此在变化的气候条件下更具优势。该行业主要由小规模和家庭经营的农场主导。这些农场主要是粗放型或改良粗放型系统，尽管数量有限但正在逐渐转向集群化和半集约化养殖方式。粗放型农场的特点是投入基础低、池塘水深浅、管理较少且生产力较低（<100公斤/公顷）。改良粗放型农场虽然在类似的景观和基础设施下运营，但采用更好的投入和管理策略以提高生产力。相比之下，半集约化农场投入和产出较高（>800公斤/公顷），并且严重依赖配方饲料、改进的水质管理和养殖动物的生物安全措施。集群农场由农民合作社经营，其结构通常与半集约化系统相似，但管理实践更接近改良粗放型养殖。在粗放型和改良粗放型养殖方式中，农民经常将鲤鱼、罗非鱼和虾共同养殖。虽然这些共养的物种对家庭消费做出了显著贡献，但养殖家庭很少食用虾，而是主要将其作为商业产品进行养殖（Ahmed等人，2008年）。该地区的虾养殖通常每年只有一个生产周期，从4月持续到12月。为了收集养殖特征信息、监测水质变量并展示相对的温室气体（GHG）排放情况，从库尔纳专区（Khulna）随机选取了35个虾养殖场（其中29个位于库尔纳县，6个位于巴格哈尔特县）（图1），以获得具有代表性的虾养殖场样本。这些养殖场在四种养殖方式（10个广泛型养殖场、14个改进型广泛型养殖场、4个集群养殖场和7个半集约型养殖场）之间的分布与孟加拉国其他地区的虾养殖场情况相似（Ali等人，2025年）。然而，在这些养殖方式类别中，养殖场的规模和养殖实践存在显著差异。

图1 孟加拉国研究养殖场的位置

**数据收集方法**
本研究采用了一种结合定性和定量方法的Q平方法（Q-squared method），通过面对面访谈获取养殖场的初级数据。这种方法非常适合水产养殖研究，因为它避免了单独使用任一种方法的局限性（Béné等人，2016年；Davis & Baulch，2011年）。访谈对象是能够提供最详细养殖实践、放养密度、现有养殖量和水资源管理信息的农民或养殖场管理者。设计了一份包含41个问题的半结构化问卷来指导访谈，问卷分为五个主题模块：第一个模块收集农民的个人信息、社会经济背景以及虾养殖经验；第二个和第三个模块关注详细的养殖特征和农场管理，包括基础设施、水源、养殖方式、物种组合、种子和放养密度、现有养殖量、饲料和喂养管理以及水资源管理；第四个模块专门用于收集关于废物管理、水体和底泥排放频率以及浮游生物和大型水生植物存在的定性信息，这些因素被认为会影响水产养殖的温室气体减排潜力；最后一个模块探讨农民对气候变化的知识、态度和看法，旨在了解可能影响采纳气候智能型养殖实践的行为因素。在数据收集之前，先对一小部分选定的农民进行了预测试，根据反馈进行了必要调整，并将最终版本的问卷翻译成当地语言。所有访谈均由第一作者亲自进行，以确保一致性和准确性。

**池塘温室气体排放的测量**
在2023年10月，使用浮动腔室法（P. Yang等人，2015a, b；Yuan等人，2019年）从每个养殖场收集了池塘中的温室气体样本。该腔室系统由一个玻璃纤维箱（长45厘米×宽45厘米×高50厘米）组成，安装在浮动的PVC管圈上，以确保在空气-水界面的浮力和稳定性，从而减少对水体的直接干扰（图2）。为了适应水位波动，装置能够保持漂浮状态。每个腔室都配有电池驱动的风扇，以确保采样时的内部气体混合。每个池塘部署了三个腔室，在腔室部署后的0分钟、30分钟和60分钟三个时间点使用带三通阀的无菌注射器（60毫升容量）采集空气-水界面的气体样本。采样在当地时间10:00至13:00之间进行（GMT+6），收集到的气体被注入真空处理的12毫升Labco Exetainer?玻璃小瓶中（Labco Wycom，英国）。总共从35个虾养殖场收集了315个气体样本，并运输到实验室进行进一步分析。腔室内的温度通过插入其中的温度计记录。

图2 本研究用于从孟加拉国虾养殖场采集气体的浮动腔室（照片由A. Bashar拍摄，2023年10月）

使用配备火焰离子化检测器（用于CH4）、热导率检测器（用于CO2）和电子捕获检测器（用于N2O）的气相色谱仪（TRACE 1310，Thermo Scientific，美国沃尔瑟姆）测量温室气体（CO2、CH4和N2O）的浓度（Yang等人，2018年）。使用氦气作为载气，流速为30毫升/分钟。检测器温度分别维持在450°C和355°C。每天使用认证标准样品对检测器进行校准：CO2（1000 ppm）、CH4（500 ppm）和N2O（50 ppm）。测量过程中每20个样本运行一次标准样品以验证仪器性能。排放量计算基于以下公式（Yang等人，2018年）：
$$Flux\left(F\right)=d/dT\left(C\times {10}^{\left(-6\right)}\times \left(P\times V\right)/\left(R\times T\right)\right)\times 1/A\times M\times {10}^{3}$$
其中，F表示CO2、CH4或N2O的排放通量（单位：mg/m2/小时）；C表示测量得到的气体浓度（单位：百万分之一ppm）；P表示大气压力；V表示腔室的体积（单位：升）。气体常数（R）为0.082056 L·atm·K?1·mol?1；T表示采样时的绝对温度（单位：开尔文）。A表示腔室的表面积（单位：平方米），M表示相应气体的摩尔质量（单位：毫克/摩尔）。气体浓度随时间的变化率（dC/dt）通过线性回归模型估算。只有当决定系数（R2）大于0.98时，才接受测量结果；否则，测量数据将被舍弃。CH?和N?O的全球变暖潜力（GWP）是根据其100年CO?当量放射性强迫潜力计算的：CH?为24，N?O为298。

**水质变量的测量**
在养殖场研究中，使用多参数水质检测仪（Horiba，日本）在15-20厘米深度测量了包括温度、pH值、盐度、溶解氧（DO）和总溶解固体（TDS）在内的水质参数。为了测定总氨氮（TAN），在20厘米深度采集了三份水样，装入50毫升玻璃瓶中，并用冰盒运送到实验室。调整pH值后，将50毫升水与2.0毫升Nessler试剂混合，静置20分钟使其显黄色-棕色。使用紫外-可见分光光度计（Hach，德国）在425纳米波长处测量吸光度。根据Nessler指南（Zhou & Boyd，2016年），使用氨标准样品（0.0–0.10 mg NH?-N；50毫升）制备的标准校准曲线计算TAN浓度（单位：mg/L）。

**数据分析**
所有数据分析均在R（版本4.2.2）（R Core Team，2022年）中进行。在数据分析之前，首先检查了调查数据中的明显错误，并通过重新分析原始记录解决了任何差异。在进行有氧和非有氧池塘之间溶解氧和甲烷排放的比较之前，使用分位数-分位数（QQ）图和Shapiro-Wilk正态性检验来测试数据的正态性。对于非正态数据，使用Kruskal-Wallis检验比较排名，Dunn检验用于组配后的分析，并采用Bonferroni校正进行多重比较。样本中位数使用Mood检验进行比较。使用广义线性模型（GLM）在调整其他变量的情况下检测关联关系。为了识别重要的排放预测因素，使用randomForest包（随机森林模型）进行了500棵树的建模，并基于平均准确度下降程度报告变量重要性。

**研究中的养殖场概述**
总共调查了35位农民，其中28位是养殖场的所有者，7位是养殖场管理者。调查中的4位农民是女性，且均为养殖场所有者。农民的年龄中位数为39岁（±13.34岁），年龄范围从20岁到67岁，养殖经验从5年到32年不等，中位数约为14年（±5.93年）。男性和女性的年龄中位数相同（39岁），平均养殖经验仅有微小差异（16.3年对比15.0年）。养殖场的规模差异很大，从20公顷到550公顷不等，平均养殖场规模为89.57公顷。只有1个养殖场实施单一物种养殖（虾），且采用半集约化方式。其余34个实施混养的养殖场中，10个为广泛型养殖场，14个为改进型广泛型养殖场，4个为集群养殖场，6个为半集约型养殖场。在8个养殖场中仅养殖虾，在12个养殖场中仅养殖鲤鱼，在13个养殖场中同时养殖虾和鲤鱼，在1个养殖场中养殖罗非鱼。各养殖场的放养密度及相关生物量信息见表1。

表1 调查中养殖场的物种和放养密度详情

在35个养殖场中，8个仅使用颗粒饲料，9个使用补充饲料（如植物性饲料和自制食物），18个同时使用两种饲料。整个养殖周期中估计的饲料用量相似，分别为颗粒饲料26.13公斤/循环、补充饲料22.51公斤/循环和组合饲料21.46公斤/循环。然而，考虑到预期生物量，仅使用颗粒饲料的平均饲料转化率（FCR）为1.89，而使用补充饲料的FCR为2.45，组合饲料的FCR为2.11。共有12个养殖场表示饲料中还包括家庭废弃物。调查中，农民估算了池塘的生产力。半集约型养殖场的生产力最高，估计产量为每公顷16公斤。广泛型养殖场的生产力估计值不到这个数值的三分之一，平均为每公顷4.88公斤。改进型广泛型养殖场和集群养殖场的平均估计产量分别为12.1公斤和15.3公斤/公顷。

**研究中的虾池塘水质**
不同养殖系统中测得的水质参数平均值见图3。水温范围为27.5°C至35.2°C，中位数为32.2°C，各养殖系统之间没有显著差异。广泛型养殖场的盐度范围较广，从0.13 ppm到19.19 ppm不等，而集群养殖场的平均盐度（1.39 ppm）显著低于其他养殖系统。半集约型养殖场的溶解氧和总氨氮含量显著较高（DO-8.71 ppm和TAN-0.96 ppm；p<0.01，Kruskal-Wallis检验），总溶解固体含量（1080 ppm至2320 ppm）也较高（半集约型养殖场为1565 ppm），但这些差异不具有统计学意义。

图3 不同养殖系统中测得的水质参数平均值（°C、ppm、pH值、盐度、TAN、TDS）及其标准差（±）。条形图表示平均值，误差条表示标准差（仅显示上边界），红色点表示异常值

为了根据相似的水质特征对池塘进行分组，采用了基于完全链接离散性（见补充信息，图SA1）的层次聚类分析。在得到的树状图中识别出五个具有相似水质特征的组（表2）。第1组池塘的特点是水温较低、溶解氧和pH值较低、总氨氮浓度较高、总溶解固体含量较低。第2组的水温较高、盐度较高、TAN较低。第3组的温度和pH值较低，但TDO2、盐度和TAN较高。第4组的温度和pH值较高，盐度较低。第5组的温度和pH值较高，但其他参数均在中等-最高范围内。表2 根据虾养殖场的水质参数识别的水组。参数范围包括最小值和最大值之间（±±）、上下四分位数之间（±）、中位数和最大值之间（+±）、中位数和上四分位数之间（+±）或中位数和最低值之间（–）。

为了了解养殖实践是否与特定的一组池塘水质特征相关（更可能属于某个特定的组），进行了Fisher精确检验。由于样本量较小，将第2组和第3组合并进行统计分析。研究结果表明，池塘曝气器的使用显著影响了农场的水质分布（p < 0.05），曝气器有利于改善第4类水质区域。在我们的研究中，有两个农场的池塘二氧化碳排放量平均值为负，另外两个农场的甲烷排放量平均值也为负；这些农场被排除在进一步的温室气体排放分析之外。在具有可测量排放量的农场中，采样期间观察到的平均二氧化碳排放量为1008.2 ± 556.5克/公顷/天。在测量时，采用粗放养殖方式的农场的平均二氧化碳排放量最高（1261.3 ± 727.0克/公顷/天），其次是第1类养殖方式（1121.1 ± 563.4克/公顷/天）、改良粗放养殖方式（1079.2 ± 542.9克/公顷/天）和半集约化养殖方式（477.9 ± 222.2克/公顷/天）（见图4；所有温室气体排放的比较见补充信息图SA2）。甲烷排放量在半集约化养殖农场最高，平均为10.3 ± 5.6克/公顷/天，而在粗放养殖农场最低，为7.2 ± 5.1克/公顷/天。所有测量农场的平均甲烷排放量为8.95 ± 4.22克/公顷/天。相比之下，氮氧化物（N2O）的排放量在各个农场之间差异不大，测量时分别为0.21 ± 5.07克/公顷/天、0.66 ± 0.40克/公顷/天、0.69 ± 0.51克/公顷/天和0.71 ± 0.53克/公顷/天。所有测量农场的平均氮氧化物排放量为0.76 ± 0.42克/公顷/天。根据这些一次性测量数据计算出的二氧化碳当量（CO2e）排放量在粗放养殖农场最高（1595.5 ± 892.6克/公顷/天），而在半集约化农场最低（898.3 ± 245.7克/公顷/天），所有农场的平均二氧化碳当量排放量为1348.7克/公顷/天。在测量时，不同养殖系统之间的排放量差异在统计上并不显著（二氧化碳p = 0.052，甲烷p = 0.66，氮氧化物p = 0.62，二氧化碳当量p = 0.059）。

养殖方式对温室气体排放的影响
为了评估水质参数和养殖方式对池塘直接温室气体排放的影响，进行了相关性分析。在水质参数中，温度和pH值与总排放量呈正相关，而溶解氧、盐度、总氨氮和溶解固体则呈负相关（见表ST1，补充文件2）。然而，盐度对养虾业中的二氧化碳和二氧化碳当量排放的影响显著（见表3）。由于二氧化碳排放对养虾业总排放量贡献较大，这两种排放量显示出相似的趋势。虽然持续养殖规模和 feeding frequency 与二氧化碳和总排放量呈显著正相关，但与虾共同养殖的鲤鱼的养殖密度对所有类型的排放量都有负面影响，尤其是氮氧化物和二氧化碳当量的排放（统计显著）。虽然甲烷排放与池塘深度呈正相关，与持续养殖规模和曝气器使用呈负相关，但这些关联在统计上并不显著（见补充文件2中的表ST2）。

我们假设增加饲料投放量会通过两种途径增加温室气体排放：首先是饲料的有氧分解；其次是池塘中甲烷菌的厌氧分解产生的甲烷。图S3显示了调查池塘中的总二氧化碳当量与提供的饲料总量（直到调查时）每克实际养殖量之间的相关性，两者之间存在弱正相关（皮尔逊相关系数为0.34，p < 0.05）。

为了探索与温室气体排放相关的关键因素，我们进行了随机森林（RF）分析，以评估各变量在解释观察到的排放模式中的相对重要性。模型性能通过十折交叉验证（CV）进行评估，随机森林模型的R2值分别为0.61（二氧化碳）、0.48（甲烷）、0.64（氮氧化物）和0.63（二氧化碳当量），平均绝对误差（MAE）分别为329.45（二氧化碳）、3.07（甲烷）、0.31（氮氧化物）和336.37（二氧化碳当量），表明其能够很好地捕捉数据中的模式。分析表明，持续养殖规模是导致较高二氧化碳和二氧化碳当量值的最重要变量，而养殖天数和水源分别与甲烷和氮氧化物排放密切相关（见图5）。其他变量，如盐度、feeding rate和溶解氧，也影响了二氧化碳的变化，这反映了它们与水质、生产力和呼吸作用的综合关联。甲烷排放与养殖天数、益生菌使用和饲料类型有关。氮氧化物排放与水源和其他影响养分分解过程的环境因素有更强关联。feeding frequency 对二氧化碳当量似乎相对重要，而曝气器使用、虾的养殖密度和水交换也是影响总二氧化碳当量排放的模式中的因素。

关于气候变化和温室气体排放，农民的认知
我们询问了农民是否了解“气候变化”“全球变暖”和“温室气体排放”这些术语。35名农民中有21人（60%）至少了解其中一个术语，显示养虾业界的认知水平相当高。在了解气候变化的21名农民中，超过一半（52%）不认为水产养殖会加剧气候变化，而在所有农民中这一比例仅为29%。43%的农民认为气候变化会影响水产养殖，而只有2人认为不会。在35名农民中，只有3人表示他们在养殖过程中采取了减少影响的措施。在评估农民对气候变化的关注程度时（即它是否会影响他们、他们是否对此有所贡献以及他们是否采取了减少影响的措施），沿海地区的农民得分高于内陆地区的农民。然而，参与调查的农民样本量较小（20人）（见图6）。

有趣的是，当被问到“温室气体排放是否对人类、动物和环境构成日益严重的威胁？”时，51%的农民持肯定态度。然而，在认为气候变化是其他国家问题的农民中，只有40%的人认为在孟加拉国这不是一个问题。

讨论
养虾业是食品和农村就业的重要来源，尤其是在南亚的沿海地区，包括孟加拉国。然而，这种农业形式也可能对当地环境产生不利影响，包括红树林的破坏、水资源的消耗、对野生种子的依赖以及废弃物排放到当地水道中。此外，养虾场池塘中温室气体排放的增加可能会加剧环境问题，凸显出需要采取更环保的养殖方式。在保持或提高农场生产力的同时减少排放是确保该行业长期经济和生态可持续性的关键步骤。为了更好地了解孟加拉国养虾场的温室气体排放及其驱动因素，我们对随机选取的农场进行了小规模调查，在整个养殖周期内对每个农场进行了一次采样，并测量了相关的水质参数。我们的结果表明，单个养虾场的二氧化碳当量排放量平均为1348.7克/公顷/天。二氧化碳、甲烷和氮氧化物的排放量明显低于其他水产养殖系统的报告值（包括虾养殖（Patel等，2025；Tong等，2021；Y. Zhang等，2022a, b）、蟹养殖（Yuan等，2019）和鱼类养殖（Y. Zhang等，2022a, b；Zheng等，2025））。与半集约化系统相比，粗放养殖、改良粗放养殖和第1类养殖方式的二氧化碳通量更高，随机森林分析确定持续养殖规模和feeding rate是最影响二氧化碳浓度的变量；然而，这种关系不应被解释为直接的或唯一的因果机制。在通常以较低养殖密度和最少人工饲料投入的粗放系统中，二氧化碳浓度升高可能是由其他生物地球化学过程引起的（Bashar等，2022）。基于泥土底部的粗放池塘由于沉积物管理有限（Vasquez-Cardenas等，2022），可能导致有机物积累增加和微生物呼吸作用增强，从而增加二氧化碳的释放（Adhikari等，2014；Flickinger等，2019；Hou等，2023；MacLeod等，2020）。此外，在粗放系统中使用 Rice bran、芥末油饼和玉米等补充饲料可能会释放易分解的有机碳，即使在相对较低的投喂率下也会增加二氧化碳浓度。这些植物性饲料输入还与较高的淋溶率和损失率有关，这可能进一步刺激异养活动。粗放养殖场通常将滤食性鲤鱼与虾共同养殖（Bashar等，2025），从而通过捕食减少浮游植物的生物量。浮游植物生物量的减少可能会限制通过光合作用吸收二氧化碳，即使在动物生物量较低的情况下也会导致二氧化碳浓度升高（Chen等，2016）。这种营养结构、初级生产和呼吸作用之间的相互作用可能部分解释了为什么在采样期间粗放池塘中的二氧化碳浓度较高。

相比之下，尽管维持了较高的生物量，半集约化养殖场的二氧化碳排放量较低。这种模式可能反映了更高效的喂养方式，包括优化的喂养率、更高质量的颗粒饲料和改善的饲料分布，这些因素减少了有机废物和随后的微生物分解。半集约化系统观察到的较低饲料转化率（1.86）支持了这一解释，相比之下，改良粗放养殖场为2.05，粗放养殖场为2.32，第1类养殖场为2.25。喂养频率也与二氧化碳浓度呈负相关，表明将饲料分次少量频繁地投放可能提高饲料利用率并限制短期碳释放。在巴西的虾养殖系统中也观察到了类似的现象，其中较高的养殖密度与较低的二氧化碳排放量相关，这归因于改进的喂养效率和管理（Barreto等，2024）。然而，由于本研究中的温室气体测量是在养殖周期中的某个时间点进行的，多种相互作用机制，包括沉积物呼吸、有机碳输入、浮游植物动态和管理措施，可能共同影响了观察到的二氧化碳模式。因此，关于主要驱动因素的明确结论需要基于养虾业的整个生命周期进行更多的排放测量。

水产养殖池塘中的甲烷排放通常与甲烷菌的活动有关，甲烷菌在缺氧或氧气不足的条件下从有机碳底物中产生甲烷（Tong等，2021）。因此，甲烷的产生受多种相互作用因素的影响，包括未食用的饲料和粪便产生的可降解有机物的可用性、沉积物特性以及厌氧微生物群落的结构和活动（D. Zhang等，2022a, b）。在本研究中，采样时测得的甲烷值在混养系统中低于半集约化系统，这与先前的水产养殖池塘报告一致（Fang等，2022；H. Yang等，2015a, b）。在半集约化养殖场中，由于使用高蛋白饲料和较高的养殖密集度，产生了更多的有机废物，从而导致更高的甲烷（CH4）排放量。尽管通常认为通过增加溶解氧浓度可以抑制甲烷的产生（Yuan等人2019年；Y. Zhang等人2022a, b），但我们的测量结果显示半集约化养殖场的CH4排放量仍然较高。这种矛盾可能反映了其他因素，如更深的池塘、减少的沉积物与水体之间的氧气交换、有限的曝气效率，或者沉积物内部氧化还原条件的空间异质性（Bogard等人2014年；Y. Zhang等人2022a, b）。在有氧条件下也可能存在甲烷产生的途径，这进一步增加了解释的复杂性。相比之下，尽管没有机械曝气，广泛型养殖场的池塘通常较浅，这可能使得更多的氧气能够渗透到底部沉积物中，从而限制了甲烷的形成（Y. Zhang等人2022a, b）。物种组成的差异也可能起作用；例如，在半集约化系统中，底栖鱼的养殖密度降低可能会使有机物质在沉积物中积累，而多样性更高的混养系统可能增强有机物质的处理能力（Patel等人2025年）。因此，从广泛型到改良广泛型再到集群型养殖场，CH4排放量逐渐增加，这可能是由于水深增加所致。随机森林分析表明，养殖持续时间是一个相对重要的影响CH4排放量的变量，这表明沉积物中有机物质的逐渐积累可能会影响甲烷的产生。在广泛型系统中，开放式水面交换可能会进一步稀释有机底物和微生物种群，从而可能减少甲烷的形成（Tong等人2021年），而封闭的半集约化系统则可能有利于有机物质的保留。尽管这些机制是合理的，但我们强调还有其他可能的解释，并且诸如水交换之类的缓解措施应该根据具体情境来考虑，而不是普遍有效。

水产养殖池塘中的N2O排放主要来源于粪便、未食用的饲料和肥料中的氮化合物（Hu等人2013年）。N2O的产生和排放主要通过耦合的硝化和反硝化过程发生，这些过程受到生物成分（如氨氧化细菌和古菌）和非生物因素（包括水质参数）的共同调控（Daims等人2016年；Li等人2021年；Maavara等人2019年）。在本研究中，观察到了鲤鱼养殖密度与N2O排放量之间的负相关关系，表明鲤鱼可能有助于氮化合物的去除或重新分布，可能是通过吸收或增强沉积物与水体之间的相互作用实现的。先前的研究中也报告了类似的模式（Xia等人2013年）。因此在采样期间，半集约化养殖场观察到的相对较高的N2O值可能反映了鲤鱼数量较少、氮输入量较高以及池塘特定条件的影响。在我们的模型中，水源被发现是对N2O排放影响最大的因素，半集约化养殖场常用的地下水与较高的排放量相关，这可能是由于地下水中溶解的无机氮含量（特别是NO3-）较高（Huo等人2023年所致），但未来需要进一步研究以确定这一点是否也适用于虾养殖场。

在所研究的所有养殖系统中，生物量是影响总二氧化碳当量（CO2e）排放量的最强变量，较高的生物量与测量时观察到的较高CO2、N2O和总CO2e通量相关。虽然较低的养殖密度可能有助于减少排放，但这种调整可能会与农场层面的生产力和经济目标发生冲突。因此，这些发现强调未来需要研究以确定既能提高生产效率又能改善环境性能的最佳养殖密度。尽管提高溶解氧水平可以减少虾养殖场的CO2和CH4排放量，水质数据也显示曝气器使用在半集约化养殖场中有显著优势，但我们仍需谨慎对待曝气器能耗所带来的排放问题。由于研究表明引入鲤鱼会增加CO2排放，我们建议结合植物、双壳类动物、虾和鲤鱼的多元养殖系统以减少温室气体排放。这样的系统可以通过植物的光合作用抵消CO2（Lin等人2013年；Y. Zhang等人2022a, b），增加溶解氧以促进甲烷氧化（Alam等人2024年），并可能消除对机械曝气的需求，从而降低直接和间接排放。

关于农民对温室气体问题的认知和看法的先前调查表明，他们有能力理解和管理水产养殖系统中的气候变化风险（Ayal & Leal Filho 2017年；Jha & Gupta 2021年）。这种参与缓解措施的积极性对于采取有利于气候和具有气候适应性的养殖实践至关重要（Ayanlade等人2017年）。我们的研究发现了农民在气候变化、其对水产养殖生产力和健康的影响以及潜在的减少策略方面的认识存在明显差距。结果表明，靠近海岸的农民对气候变化有更深入的了解，可能是因为沿海地区比内陆地区更容易受到气候变化的影响，因此他们更有动力去学习如何缓解气候变化。尽管许多农民意识到气候变化并对其对水产养殖的威胁有所认识，但他们对于养殖活动如何促成气候变化（特别是温室气体排放）的理解仍然有限。这可能与农民获取气候信息的渠道有限、水产养殖发展中缺乏气候议程以及研究不足有关。这些知识空白可能会从环境角度对虾产业产生负面影响，并促使农民改变传统的养殖方式。因此，这项研究强调了需要提供有针对性的推广服务、增加社交媒体参与（例如纪录片）以及在微观层面进行有效的科学传播，以教育农民了解温室气体排放及其可采取的实际减少措施。建议采取实地培训、研讨会、农民田间学校和气候倡导者项目等实际干预措施，以增强农民对气候问题的理解，并鼓励他们采用具有气候适应性的养殖方式。

由于进行池塘内排放测量所需的资源限制，我们的研究样本量相对较小（35个养殖场），并且仅在单一时间点测量了温室气体排放。这可能会影响通量估计的准确性以及识别养殖实践关键预测因子的置信度。作为改进措施，我们建议在整个养殖期间进行采样，包括白天和夜晚的测量。此外，用于统计分析的数据集较为有限，我们鼓励在更广泛的区域或国家层面进行扩展研究，以增加样本量、提高统计稳健性并纳入交互作用效应。根据估计的库尔纳区有25,000个虾养殖场的情况，大约需要调查400个养殖场才能获得95%置信度的代表性样本（Adam 2020年）。尽管存在这些限制，这项研究仍然为建立基线提供了重要的第一步，并提出了值得进一步探索的实际缓解措施。

这项研究基于每次每个养殖场的单次采样，提供了孟加拉国虾养殖场温室气体排放的快照评估。研究中观察到的数值表明，平均每个养殖场的CO2e排放量为1,348.7克/公顷/天，低于其他几种养殖系统和物种的报告值。在所研究的养殖系统中，广泛型养殖场的CO2e值较高，而半集约化养殖场的CO2e值相对较低。具有鲤鱼共养的广泛型和改良广泛型系统表现出较低的CH4排放量，而在采样期间半集约化池塘的CO2排放量最低。本研究发现的温室气体排放、水质参数和养殖实践之间的关联应被视为初步指导，并表明需要进行更大规模的纵向研究，结合池塘生物地球化学因素。在此背景下，观察到的结果表明，最优的喂养实践（增加喂养频率和紧凑型饲料）、水资源管理（频繁更换水并曝气）、物种组合、最佳养殖密度、综合养殖系统以及提高农民意识等措施可能有助于减少虾养殖场中的温室气体排放。