综述：水产养殖脱碳：技术、政策与自然协同构建净零蓝色粮仓系统

《Aquaculture and Fisheries》：Decarbonizing aquaculture: Integrating technology, policy, and nature for Net-Zero blue food systems

　　

水产养殖在全球粮食与营养安全中发挥着关键作用，为近30亿人口提供高质量蛋白质并支撑生计。然而，行业快速集约化发展引发了对环境影响的广泛关注，尤其是饲料生产、能源消耗及水生系统生物地球化学过程相关的温室气体（GHG）排放。本综述系统整合了当前水产养殖碳足迹的研究进展，通过构建融合碳核算、技术创新与气候韧性粮食生产政策的净零水产养殖（NZA）框架，推动该领域研究深化。基于生命周期评价（LCA）、数字化监测技术及基于自然的解决方案相关研究，综述明确了关键排放热点，包括饲料加工、养殖场能源消耗及沉积物甲烷（CH4）与氧化亚氮（N2O）排放，并批判性评估了饲料优化、可再生能源整合、废弃物高值化及基于生态系统的管理等减缓策略，同时揭示了系统特异性权衡与实施挑战。研究人员进一步探讨了适配水产养殖的新兴监测、报告与核查（MRV）方法学，强调建立标准化GHG核算体系与提升数字可追溯性的必要性。此外，综述分析了碳定价、可持续认证及环境、社会与治理（ESG）投资框架等政策与经济工具在推动脱碳路径中的作用。通过整合技术、生态与治理维度，本研究提出了迈向2050年碳中和的分阶段路线图，将水产养殖定位为可持续蓝色粮仓系统的核心组成部分，同时明确了可规模化、公平净零转型的关键研究缺口与优先方向。

1. 1.
   引言
   水产养殖已成为全球粮食与营养安全的基石，尤其在发展中地区，其对生计支撑、膳食质量提升及经济发展具有重要意义。这种快速增长被纳入“蓝色转型”框架，旨在将水产食品生产与《2030年可持续发展议程》对接，实现生产力与环境可持续性的协同。过去六十年间，全球水产食品消费量近乎翻倍，鱼类与贝类已成为近30亿人口的主要动物蛋白来源，同时提供Omega-3脂肪酸、铁、锌、维生素A等关键微量营养素，对改善公共卫生结局具有重要作用。除营养贡献外，水产养殖支撑了约6亿人口的生计，是全球食品生产系统中增长最快的部门。随着陆地农业面临的土地与淡水约束日益加剧，水产养殖作为韧性可持续食物系统支柱的地位愈发凸显。然而，水产养殖的快速扩张与集约化发展也带来了复杂的可持续性挑战，尤其是温室气体（GHG）排放问题。现有研究指出水产养殖系统存在“未被识别的气候负担”，当前排放清单常忽视集约化生产相关的关键排放热点。尽管水产养殖因无肠道发酵甲烷（CH₄）排放常被视为低碳的陆生畜牧业替代方案，但部分生产系统（尤其是淡水土池）会排放大量CH₄与氧化亚氮（N₂O），二者的百年全球增温潜势远高于二氧化碳（CO₂）。这些排放主要由沉积物有机质厌氧分解驱动，过量投喂与营养盐负荷会进一步加剧排放，表明管理不善的集约化会显著提升气候影响。这种生产扩张与环境可持续性的张力反映了水产养殖系统的结构性三重困境：需同时满足提升产量以匹配全球蛋白需求增长、降低营养盐富集与栖息地退化等生态影响、减少GHG排放以符合全球气候承诺三个目标。该三重困境类似于能源三重困境，属于三维优化挑战，单一维度的进展可能以其他维度退步为代价，而现有研究多孤立探讨各维度，缺乏生态、经济与气候视角的整合，制约了平衡可规模化解决方案的开发。比较生命周期评价（LCA）研究一致表明，水产养殖的排放强度显著低于反刍动物养殖系统。例如，牛肉生产的GHG排放强度约为25-58 kg CO₂当量/kg产品，而斑点叉尾鮰与尼罗罗非鱼等主养品种的碳足迹通常为1.6-2.0 kg CO₂e/kg鱼产品；按单位蛋白产量归一化后，养殖鱼类的排放强度为8.8-13.2 kg CO₂e/kg蛋白，印证了低营养级水产养殖系统的低碳特性。但仅通过排放强度无法充分理解水产养殖的气候影响，近年研究提出的“强度-规模悖论”指出，尽管单位排放较低，但全球产量的快速增长可能导致显著的 aggregate 气候影响，这挑战了“水产养殖天然气候高效”的主流叙事，凸显了系统层面减缓策略的必要性。2017年，水产养殖约占全球人为GHG排放总量的0.49%，尽管贡献度尚低，但若缺乏有效减缓措施，行业持续增长将大幅提升其碳足迹。此外，全球南方地区存在显著的科学-政策鸿沟，这些地区水产养殖增长最快，但适配的减缓策略与治理机制仍不完善。为应对上述挑战，净零水产养殖（NZA）概念应运而生，旨在将水产养殖发展与《巴黎协定》及联合国可持续发展目标13（SDG 13：气候行动）对接。净零指特定时期内所有GHG排放与等效碳移除或封存达到平衡，实现NZA可同时助力SDG 2（零饥饿）与SDG 14（水下生物）等多项目标，通过构建低排放、气候韧性的水产食品系统实现协同效益。与现有概念讨论不同，本研究通过明确整合生命周期碳核算、数字化监测、报告与核查（MRV）系统、循环生产模式及治理工具，将NZA从概念转化为可操作的框架。实现NZA需要涵盖苗种繁育、饲料生产、养成系统、能源消耗及收获后活动的全生命周期视角。关键减缓路径包括向低营养级品种多元化、提升饲料效率与营养利用率、采用整合农业与废弃物高值化的循环“零废弃”生产系统。基于自然的解决方案，如藻类群落废水修复，可在降低环境影响的同时提升生产力；滨海生态系统修复及海藻、贝类养殖有助于碳捕获与封存，但其长期封存潜力具有情境依赖性且存在方法学不确定性。循环水养殖系统（RAS）可提升资源效率，但其气候效益高度依赖能源结构与系统设计。尽管学界日益认可水产养殖在气候变化减缓中的作用，仍存在三方面关键研究缺口：一是缺乏适配水产养殖系统的整合标准化生命周期碳核算框架；二是技术创新与大规模应用所需的经济、治理机制衔接不足；三是缺乏整合生态、技术与政策维度以落地净零路径的统一框架，尤其在全球南方地区。本综述通过整合碳核算方法学、技术减缓路径、基于自然的解决方案及政策工具，构建连贯的NZA框架，研究基于可持续转型理论与循环生物经济框架，强调生态过程、技术创新与治理机制的整合以实现低碳资源高效食物系统。通过关联生命周期排放、数字化MRV系统、循环生产模式与治理策略，本综述推进了对水产养殖转型的系统层面理解，最终通过整合现有GHG排放、碳核算方法学与减缓策略研究，提出融合科学证据、技术创新与政策设计的NZA框架，明确可操作路径、关键知识缺口及未来研究政策优先级，助力净零转型落地与可持续低排放气候韧性蓝色粮仓系统构建。
2. 2.
   方法论
   本研究采用结构化叙述性文献综述法，整合环境科学、水产养殖系统与气候政策领域的多学科证据，开展综合性分析。研究未严格遵循系统综述流程，而是侧重批判性评估、主题整合与比较分析，以识别关键排放热点、减缓路径与治理挑战。研究人员通过Google Scholar、ScienceDirect、PubMed等主流学术数据库开展靶向文献检索，覆盖同行评议论文、技术报告与相关科学出版物，检索时限为2010-2025年，重点纳入2023-2025年的近期文献以反映最新技术创新与政策进展。检索词经迭代优化，组合包括“aquaculture”“carbon footprint”“greenhouse gas emissions”“decarbonization”“Net-Zero”“climate mitigation”“blue carbon”等，确保主题覆盖广度。文献纳入标准为：报告水产养殖系统GHG排放或碳动态、评估综合多营养级水产养殖（IMTA）、可再生能源整合、饲料创新等减缓策略、涉及低碳水产养殖的政策经济或治理维度；排除仅聚焦陆生系统或缺乏明确环境相关性的研究。综述以生命周期评价（LCA）为核心分析框架，依据ISO 14040/44与ISO 14067原则，在“摇篮到大门”边界内解析价值链各环节的排放来源、减缓路径与系统层面权衡。同时，研究人员将数字化监测系统、人工智能辅助建模、数字孪生等新兴方法作为补充工具，评估其在提升碳核算精度、支持实时循证决策中的作用。
3. 3.
   水产养殖碳足迹
   水产养殖的快速扩张使GHG排放与净零目标适配所需的减缓路径成为关注焦点。精准量化水产养殖碳足迹对识别供应链排放热点、评估技术与管理策略权衡、提升LCA在政策与认证中的可比性至关重要。从概念上看，水产养殖碳动态应被视为整合系统，排放源于人为投入与自然生物地球化学过程，上游供应链、养殖场运营与生态互作共同决定水产养殖是净碳源还是具备碳储存潜力。这种整合视角对避免排放低估与减缓策略误读不可或缺。2022年，全球水产养殖动物产量达9440万吨（活重），估算排放约0.64吉吨（Gt）CO₂e，该估算存在不确定性，因CH₄、N₂O等非CO₂气体在许多生产系统中报告不全。从品种结构看，鱼类占总产量的65.2%，以亚洲的鲤科鱼类与罗非鱼为主；甲壳类（尤其是对虾）产量占比13.5%，但其排放强度显著高于产量占比；贝类（如牡蛎、贻贝）因无需配合饲料且能耗低，排放强度最低。这表明水产养殖的气候足迹不仅由生产规模决定，还受品种生物学特性与系统设计影响。

3.1 温室气体排放来源

水产养殖碳足迹包含直接场内排放与上中下游过程的间接排放。直接排放受养殖运营中电力与燃料消耗驱动，增氧、泵水、水体循环等作业在化石能源依赖的电网中会排放大量CO₂，投入品运输、收获与维护物流等作业也会提升排放，在地理分散的供应链中尤为显著，这类排放源在集约化系统中具有持续性与不可替代性。间接排放主要来自饲料生产，涵盖作物种植、鱼粉鱼油供应链、原料加工与运输，在投喂型水产养殖系统的摇篮到大门排放中占比最高。但饲料与能源的相对贡献因系统而异，例如循环水养殖系统（RAS）养殖凡纳滨对虾时，电力需求可占总排放的50%，饲料贡献占比相对较低，表明减缓优先级需适配生产情境。非CO₂气体对气候影响贡献突出，因其百年全球增温潜势远高于CO₂。CH₄主要来自池塘沉积物有机质厌氧分解，过量投喂与施肥会加剧排放；N₂O由微生物硝化与反硝化过程产生，受溶解氧与氮负荷影响。最新证据表明，淡水池塘CH₄排放以气泡释放为主，基于扩散法的估算会显著低估总排放量。管理措施可能引入权衡：人工增氧可抑制厌氧产甲烷过程从而降低CH₄排放，但会改变氮循环进而提升N₂O排放。这凸显了有效减缓需整合管理碳氮路径，而非孤立控制单一气体，也印证了水产养殖排放源于紧密耦合的能量、营养与微生物过程，需采用整合的系统型减缓策略而非单因子干预。

3.2 系统特异性排放特征

不同水产养殖系统与共养品种的GHG排放差异显著，受饲料投入、放养密度、换水率与能耗影响。生命周期评价（LCA）是量化差异与识别排放热点的核心框架，这些差异不仅具有技术属性，更反映了塑造排放规模与来源的不同生产逻辑。土池系统（尤其是淡水土池）因沉积物有机质厌氧分解成为CH₄与N₂O的主要来源，盐度等环境因子显著影响温室气体动态，海洋环境因硫酸盐抑制产甲烷过程，CH₄产量通常更低，研究显示海水养殖碳足迹可比淡水养殖低40%。该类系统的排放强度对饲料管理、增氧制度与沉积物处理高度敏感，增氧虽可降低CH₄排放，但额外电力消耗可能抵消部分气候效益，体现了生物排放控制与能源相关排放间的权衡，表明土池系统的整体足迹取决于沉积物、饲料与能源管理的交互作用。网箱养殖系统的排放主要嵌入饲料生产与养殖场运营，废弃物直接扩散至周边水体，其排放特征受饲料转化率（FCE）、饲料消耗量及局地水动力条件影响显著，且开放水体中非CO₂排放的直接量化难度较高，排放估算的不确定性更大，这可能导致部分清单中网箱系统排放强度偏低，并非源于其固有的生物地球化学影响优势。循环水养殖系统（RAS）通过过滤与回用降低用水量与营养盐排放，但能耗较高，其碳足迹高度依赖电力来源与系统设计，研究显示RAS养殖对虾的排放强度为4.4-14.9 kg CO₂e/kg产品，表明RAS的环境控制与减排优势需以低碳能源与高效运营为支撑，才能转化为实际低碳效益。海水养殖（海洋水产养殖）的排放特征因品种与饲料依赖性差异显著，双壳类、海藻等低营养级品种碳足迹最低，还可通过营养盐移除与碳封存提供额外气候效益；高营养级鱼类因饲料生产相关排放占比高，碳足迹显著更高。按单位可食用蛋白核算，淡水品种排放约为1.37-1.84 t CO₂e/t，鲑科鱼类可达5.1-10 t CO₂e/t，集约化对虾系统为9.4-14 t CO₂e/t，贝类通常低于0.5 t CO₂e/t，这些定量差异印证了高产量鱼类主导总排放、对虾系统排放强度高、贝类排放最低的整体格局，表明品种选择与生产设计是决定水产养殖气候负担的核心因素。区域层面，东亚与南亚因产量高与行业扩张快，贡献了全球水产养殖相关排放的主要份额，随着非洲与大洋洲为满足需求提升养殖集约化水平，其排放量预计将增长。元分析一致显示，饲料生产与场内能源消耗是主要排放驱动因子，基础设施贡献占比相对较低，因此减缓优先级应聚焦饲料优化、提升饲料转化率（FCR）、采用可再生电力与节能设备，同时兼顾系统特异性权衡，制定适配品种生物学特性、生产强度与区域能源背景的差异化干预措施。

3.3 碳核算的当前挑战

尽管水产养殖排放量化技术不断进步，研究间的准确性与可比性仍受多重因素制约。LCA方法学的变异性是主要限制，功能单位、系统边界与分配规则的差异会导致报告排放强度出现显著偏差，研究间的差异可能并非源于实际环境绩效差异，而是方法学不一致所致。数据缺口进一步限制了评估的稳健性，饲料配方、原料来源与养殖场能耗数据常不完整或属商业机密，非CO₂排放的实地监测数据尤其匮乏，而这类数据在水产养殖主产区（发展中国家）的代表性不足，降低了透明度与可重复性，阻碍了全球可比清单的构建。CH₄与N₂O排放的低估是尤为关键的缺口，土池系统中沉积物与废水排放路径的量化不足，且这类排放受温度、溶解氧、盐度、有机负荷影响显著，站点实测数据向区域或全球尺度外推的难度较高，这类不确定性不仅降低研究间可比性，也制约了水产养殖纳入国家GHG清单与碳市场框架的进程。因此，开发水产养殖特异性监测、报告与核查（MRV）框架对提升透明度与标准化水平至关重要，可支撑更一致的排放核算、碳标签与可持续认证，助力净零目标落地。整合数字技术、标准化规程与区域特异性数据集是提升碳核算可靠性、支撑循证政策制定的核心路径，解决这些局限不仅是技术层面的需求，更是实现可信治理、对接碳市场与推进气候政策的基础。

1. 4.
   温室气体核算框架与方法学
   稳健透明的GHG核算是量化水产养殖气候影响、引导净零水产养殖（NZA）转型的基础。本部分在综述方法论与排放源分析的基础上，批判性评估了用于量化水产养殖排放的核心核算框架与方法学，重点关注方法学一致性、数据可靠性与政策相关性，同时探讨数字工具在提升核算精度中的作用及制约跨研究可比性的主要不确定性。研究对比了生命周期评价（LCA）、数字整合与智能监测、监测报告核查（MRV）标准三类框架的适用范围、优势与局限，指出方法学选择直接影响排放估算结果及其对政策与净零规划的支撑作用。

4.1 基于生命周期评价的方法

生命周期评价（LCA）是应用最广、国际认可度最高的水产养殖环境绩效评估框架，作为摇篮到坟墓的分析方法，其量化从饲料原料提取加工到养殖场运营及产品产出的物质能量流，可识别主要排放热点与潜在减缓机会。在多数水产养殖系统中，饲料生产与场内能源消耗是总GHG排放的主要贡献者，但其相对重要性因品种、生产系统与地理背景而异。水产养殖LCA通常遵循ISO 14040、ISO 14044等国际标准（规定方法学原则）与ISO 14067（聚焦产品层面碳足迹），这些标准为方法学提供了共同基础，但研究间仍存在显著变异性，源于系统边界、功能单位与分配方法的差异。比较分析显示，“目标与范围”阶段的假设差异常导致结论分歧，削弱了综合结论的稳健性，例如以活重、可食用产量或蛋白产量为功能单位，会得出截然不同的环境效率解读。水产养殖LCA的系统边界通常定义为“摇篮到大门”，涵盖饲料生产、苗种繁育、养成阶段、能源与水资源利用及场内直接排放，但排除加工、冷藏、分销等下游过程可能低估总排放，在出口导向型系统中尤为明显。分配方法也引入方法学变异，需采用经济分配、质量分配或系统扩展法将环境负荷分配至收获生物量、加工副产物、污泥衍生产物等共产品。LCA的核心优势在于可系统识别排放热点并比较替代生产策略，但其在净零核算中的应用仍受方法学异质性与数据限制制约。清单数据库、排放因子与建模假设的差异会导致报告排放出现显著波动，尤其对于时空变异性强的CH₄与N₂O等非CO₂气体，因此LCA更适用于系统间的相对比较，而非绝对排放估值。另一关键限制是缺乏透明、区域特异性的生命周期清单（LCI）数据，多数研究依赖二手数据或专有饲料配方，降低了可重复性，且全球LCI数据库对占全球产量主导地位的亚洲水产养殖系统代表性不足。综上，LCA为排放分析提供了坚实基础，但其对净零转型的支撑作用取决于方法学协调、非CO₂排放表征改进与数据透明度的提升。

4.2 碳核算工具与数字整合

数字技术的进步正重塑水产养殖碳核算的精度、可扩展性与实操价值。数字孪生作为真实水产养殖系统的虚拟映射，整合机理模型与实时运营数据，模拟生产动态与环境影响，可预测不同管理情景下的生长性能、饲料转化效率（FCE）、需氧量及能耗，实现排放结果的预测性评估而非仅回顾性记录。养殖场层面的物联网（IoT）传感器网络可连续监测温度、pH、溶解氧、浊度等环境参数，结合自动化控制系统与机器学习算法，可支撑精准投喂、增氧强度与水质管理，提升FCE并减少营养盐流失（沉积物与废水中CH₄与N₂O生成的主要前体）。这表明数字工具不仅优化养殖场管理，更提升了碳核算的质量与时间分辨率。新兴研究进一步验证了物联网-人工智能集成系统在可持续水产养殖自动化决策中的潜力，区块链赋能的数字平台则可作为MRV系统的组成部分，将传感器运营数据与安全审计追踪关联，提升碳报告的可信度，支撑认证体系与碳市场参与。卫星遥感在宏观尺度提供关键补充信息，哨兵1号与哨兵2号等地球观测平台可绘制养殖基础设施分布、监测水质指标、识别养殖扩张相关的土地利用变化，尽管无法直接量化CH₄与N₂O排放，但可提供温度、叶绿素、浊度等影响排放过程的关键环境代理变量，提升养殖场实测数据的解读价值。数字技术与传统LCA形成互补，可实现排放估算的动态实时优化，提升MRV适用性。但数字碳核算工具的推广仍不均衡，高实施成本、技术能力不足与数字基础设施薄弱制约了应用，尤其在发展中国家的小规模生产者中。此外，数据互操作性、传感器可靠性、算法透明度与高运维成本也限制了广泛应用，因此数字整合应被视为传统核算框架的补充路径，而非替代方案，其核心价值在于提升数据质量、时间分辨率与MRV准备度。

4.3 不确定性与数据缺口

尽管方法学日益成熟，水产养殖GHG核算仍存在显著不确定性。区域间饲料成分与能源供应的变异性是主要来源，水产养殖饲料的碳足迹取决于原料产地、加工需求与运输距离，这些参数在不同生产系统与地理背景下差异显著。此外，水产养殖嵌入复杂的全球供应链，与农业、渔业部门紧密关联，若系统边界排除上游活动，饲料生产相关的间接排放可能被大幅低估，多区域投入产出分析强调纳入跨部门关联对提升排放估算现实性的重要性。另一关键限制是缺乏协调开放的生命周期清单（LCI）数据集，对异质、不完整且常属专有的数据的依赖降低了可重复性，削弱了研究间可比性，提升了排放估算的不确定性。采用可发现、可访问、可互操作、可复用（FAIR）数据原则可提升透明度，促进环境数据库与分析平台的整合，增强研究与政策应用的证据基础。非CO₂排放（尤其是CH₄与N₂O）仍是当前核算框架中最显著的知识缺口，这类气体受温度、溶解氧、有机负荷、沉积物特征影响强烈，但直接监测数据有限，排放因子不确定性高。实证研究表明淡水养殖池塘是这类气体的重要排放源，但报告值因系统设计、管理强度与局地生物地球化学条件差异极大，难以推广，凸显了统一排放因子在不同系统中应用的局限性。这些不确定性阻碍了水产养殖排放纳入国家气候清单，制约了可信减缓策略的开发。因此，学界日益认同需构建水产养殖特异性MRV框架，纳入标准化规程、数字数据整合与第三方核查。总体而言，降低水产养殖碳核算的不确定性需协调推进方法学统一、实证数据集拓展、清单透明度提升与MRV系统开发，最终支撑公共政策与市场型气候机制落地。

1. 5.
   脱碳路径与技术
   水产养殖脱碳已成为可持续食物系统转型的核心组成部分，需在扩大生产满足全球蛋白需求的同时最小化GHG排放贡献。生命周期评价（LCA）一致显示，饲料生产、能源消耗与营养盐排放是水产养殖碳足迹的主要驱动因子，但其相对贡献因品种、养殖强度与生产技术而异。因此，有效脱碳不能依赖孤立干预，需整合提升饲料利用效率、降低化石能源依赖、强化废弃物回收与跨生产系统循环资源利用的协同策略。研究从饲料优化、能源效率、废弃物与营养盐管理、系统层面创新四个关联领域构建了净零水产养殖（NZA）的整合低碳路径框架。饲料相关策略通过电气化、节能设备与可再生能源整合降低嵌入排放；废弃物管理路径强化营养盐回收、沼气生产与残余生物质循环高值化；系统层面创新包括循环水养殖系统（RAS）、生物絮团技术（BFT）与综合多营养级水产养殖（IMTA），可提升资源利用效率，强化生产系统的循环性。这些路径共同构成了气候韧性低碳水产养殖的整合框架。具体而言，饲料与营养领域的脱碳路径包括：投喂管理从人工投喂、固定投喂表转向精准投喂与人工智能监测，减少饲料浪费并提升饲料转化率（FCR）；饲料原料从依赖鱼粉鱼油转向昆虫粉、微生物蛋白、微藻等低碳原料，降低原料碳足迹；饲料配方从标准促生长型转向添加功能性添加剂、适配品种特异性的配方，减少氮磷排泄；饲料加工从常规制粒转向挤压膨化、发酵工艺，提升消化率并降低饲料损耗。能源系统领域的路径包括：能源来源从电网化石电力转向太阳能光伏、混合可再生能源系统，降低场内CO₂排放；能源管理从固定增氧 schedule 转向人工智能优化控制系统，降低电力消耗；太阳能部署从陆地光伏转向浮式光伏与渔光互补系统，提升食物-能源协同生产能力；废弃物能源化从被动污泥堆积转向厌氧消化，提升沼气回收率并减少废弃物。这些技术路径需结合系统特性进行组合优化，同时兼顾实施成本、技术可行性与区域适配性，才能有效支撑净零转型目标落地。