2024, Vol. 44文章信息
- 张爽, 高启晨, 张戎, 宋晨珲, 栗忠飞
- ZHANG Shuang, GAO Qichen, ZHANG Rong, SONG Chenhui, LI Zhongfei
- 气候变化背景下湖泊有机碳组分对温度和降水格局改变的响应
- Response of organic carbon components in lakes to change patterns of temperature and precipitation under the background of climate change
- 生态学报. 2024, 44(10): 4117-4128
- Acta Ecologica Sinica. 2024, 44(10): 4117-4128
- http://dx.doi.org/10.20103/j.stxb.202309111948
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文章历史
- 收稿日期: 2023-09-11
- 网络出版日期: 2024-02-28
2. 中国石油集团安全环保技术研究院有限公司, 北京 102200
2. China Petroleum Safety and Environmental Protection Technology Research Institute Co., LTD, Beijing 102200, China
当前, 全球气候变化已经在各个时空尺度上广泛发生[1—2], 随之而来的是在不同时空尺度上的温度和降水格局的改变[3—4]。据IPCC(2023)报道, 2011—2020年间全球平均温度比1850—1900年提高了1.09 ℃, 到2030年, 全球温度升高将超过1.5 ℃, 且升温也将难以控制在2 ℃以内。相比于温度的变化, 降水格局的时空变异更为复杂, 不同地区[5—6]、不同纬度[7—8]、以及不同尺度上降水格局的年内、年际变化[9—10]均呈现出了显著的变异特征。
气候变化背景下, 随着纬度和海拔梯度的改变, 温度及降水格局的变化将会显得更加复杂[8—11]。对年平均气温的分析表明, 在20世纪中叶以来全球变暖背景下, 全球高海拔地区的变暖幅度变大[12]。在纬度梯度上, 变暖的趋势从低纬度向高纬度增强[13]。北极沿海地区出现强烈增温, 北半球中纬度地区出现中度增温, 而热带和南半球的增温相对较小[14—15]。降水变化方面, 研究显示, 高海拔地区降水显著增加, 强降水事件发生率增加2%—4%[16], 中高纬度区域, 降水量也呈显著增长趋势[17—18]。
全球湿地面积约占陆地面积的6%—8%[19—20], 其有机碳总储量占到陆地生态系统碳储量的12%—24%[21—22]。湿地生态系统中, 不同湿地类型的碳汇功能及其对气候变化的响应特征具有显著差异[23—24]。湖泊具有水体封闭、静态, 生产、沉积过程活跃, 分解缓慢等特征, 在碳汇功能上占据重要地位[24—25], 其总面积低于全球湿地总面积的1/5(南极洲冰川和格陵兰除外), 却储存了约23—120 Pg的碳[26—27]。
湖泊中, 表层湖水的溶解有机碳(DOC, Dissolved Organic Carbon)和颗粒有机碳(POC, Particulate Organic Carbon), 以及沉积物有机碳(SOC, Sediment Organic Carbon)是其有机碳库的关键组成部分[28—29]。其中, DOC中未能够通过孔径在0.22—0.7μm之间的过滤器的有机碳部分被定义为POC。DOC是最大的生物活性有机库之一, 大概占到了水域有机碳总量的90%[30]。POC虽然仅占水体总有机碳的一小部分, 却起着人们所熟知的“生物泵”的作用, 是区域碳“汇”研究的基础[31]。研究显示, DOC和POC对气候变化的反应最为敏感[32]。此外, SOC也是受到广泛关注和研究的湖泊有机碳部分[33—34], SOC的变化研究可以被用作记录环境变化[35], 以及对气候变化的响应机制的重要途径[36]。
湖泊有机碳组分对温度、降水格局的变化具有高度的敏感性[37—38]。在全球变暖的背景下, 温度和降水格局变化对生物固碳和有机碳分解的效率的影响不同[39], 对湖泊底泥和湖水有机碳的影响也存在差异。例如, 在对中国裂谷湖和太湖等的研究中显示, 底泥中和湖水有机碳组分与温度呈显著正相关关系[40—42], 但也有研究显示高温使得有机物在水中的溶解度增加, 初级产量降低, 导致底泥和湖水中有机碳组分浓度降低[43—44], 还有研究表明湖泊有机碳组分与温度的相关性不显著[45]。另外, 降水格局的变化也会对湖泊底泥和湖水中有机碳组分产生影响。例如, 前人对不同区域湖泊底泥和湖水有机碳的研究结果显示, 降水量增加会增加底泥和湖水中有机碳组分[28, 46—47], 但降水量增加也会稀释水体中有机物溶度, 降低有机碳组分浓度[30, 48]；也研究表明降水格局的变化对底泥和湖水中有机碳组分无显著影响[45, 49]。尽管全球变暖和年平均降水增加, 但其变化的方向和强度存在区域差异[16, 45], 从而对湖泊有机碳的含量产生不同的影响。全球范围内, 湖泊有机碳对全球变暖和降水格局的最终响应规律具有不确定性, 本文对全球湖泊有机碳对气候变化的响应进行了综合的评估, 以此来探索气候变化背景下湖泊有机碳的响应规律。
纬度和海拔梯度的变化, 对水、热条件形成再分配[50], 基于此, 许多学者开展湖泊有机碳组分的响应机制、变化规律等相关研究[51—52], 然而当前相关研究的结果却并不一致, 随海拔的升高, 湖泊底泥和湖水中有机碳组分含量增加[41, 53]、减少[11], 或无显著规律变化[47, 52]的研究均有报道。此外, 在纬度梯度上的相关研究结果也各不相同, 有研究认为随着纬度的升高湖泊底泥和湖水有机碳增加[54], 同样有显示减少[47]、无规律变化[51—52]等。尽管近年来对不同纬度和海拔的湖泊有机碳组分的研究越来越多[41, 52], 目前尚不明确纬度和海拔梯度上的全球湖泊有机碳组分的变化规律。此外, 考虑到气候变暖随着海拔和纬度的升高而加剧[12—13], 且湖泊有机碳对气候变化具有高度敏感性, 湖泊有机碳组分对气候变化的响应具有很大的不确定性, 没有取得一致的结论。
为了进一步明确气候变化背景下温度、降水格局的改变, 对湖泊有机碳变化的影响程度及其响应规律, 本文选取全球尺度上的557对数据资源, 运用Meta分析方法, 定量化厘定如下问题：1)在全球范围内, 湖泊有机碳组分的关键驱动因素？2)定量化解释地理因素(纬度和海拔)和气候因素(温度和降水)对其变化的影响程度？3)全球湖泊有机碳对主要季节性气候参数的响应规律? 研究将为湖泊有机碳组分对气候及地理因素变化的响应规律提供更为可靠的信息。
1 材料与方法 1.1 文献选取和数据库建立文献主要来源于多种中英文期刊数据库[包括Web of science、National Knowledge Infrastructure(CNKI)]和书籍, 在数据库中搜索来自2022年前发表的文献, 文献的研究领域集中在不同时间、各种因素下湖泊有机碳组分的变化规律。英文数据库中以“lake wetland、lake water、Total organic carbon(TOC)、Sediment organic carbon(SOC)、Dissolved organic carbon(DOC)、Particulate organic carbon(POC)、precipitation、rainfall、temperature、latitude、altitude”为搜索关键词；中文数据库中以“湖泊、湖水、总有机碳、沉积物有机碳、溶解有机碳、颗粒有机碳、降水、温度、纬度、海拔”为搜索关键词。
文献选取标准为：1)研究对象属于全球各尺度上的湖泊范畴；2)研究必须面向湖泊有机碳；3)报道的数据中必须包括沉积物有机碳、总有机碳、溶解有机碳、颗粒有机碳其中的1项或多项；4)有机碳采样数据必为湖泊表层水体和湖泊底泥, 且湖泊底泥采样深度≥50 cm；5)文章中有机碳的影响因子包含年均温、年均降雨量、海拔、经纬度。首次筛选基于文章标题, 二次筛选基于摘要, 然后对通过筛选标准的文献、报告和论文进行全文审查。
最终选择135篇相关文献, 收集557项数据资源(图 1), 数据结果从文献的图表、表格和文本中提取, 根据需要进行单位转换。图表中包含的结果使用GetData graph digitizer生成, 数据指标包括纬度、经度、海拔、年平均降水量(MAP)、年平均温度(MAT)、SOC、TOC、POC、DOC。如果出版物中没有提供气象数据, 则从WorldClim第二版(https://www.WorldClim.org//)中获得, 其中包括1970年至2000年的年平均温度、年平均降水量和海拔。数据集分布范围为3°49′N—76°24′N、153°51′W—140°21′E, 海拔0—4500 m, 其降水量和温度范围分别为73—2989 mm和-23.53—26℃(表 1), 观测结果覆盖了全球大部分地区。考虑到有机碳组分也受到季节性气候参数的影响, 因此本研究也引入了一些其他的季节性气候参数(表 2)。
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| 图 1 研究数据点位的全球分布图 Fig. 1 Global distribution of study sites |
| 指标Index | 取值范围Values realm | ||||
| 含量Content | 纬度Latitude/(°) | 海拔Altitude/m | 年降水MAP/mm | 年均温MAT/℃ | |
| SOC | 0.25—15.6 | 3.83—58.88 | 0—4500 | 73—2665 | -11.64—26 |
| TOC | 1.9—25.11 | 26.63—68.69 | 7—4008 | 130—1310 | -3.8—19.94 |
| POC | 0.026—24 | 3.83—59.90 | 0—3194 | 119—2989 | -5.94—26 |
| DOC | 1—115.4 | 20.68—76.39 | 5—3194 | 195—1527 | -23.53—28.8 |
| SOC：沉积物有机碳Sediment Organic Carbon；TOC：总有机碳Total Organic Carbon；POC：颗粒有机碳Particulate Organic Carbon；DOC：溶解有机碳Dissolved Organic Carbon；MAP：年降水量Annual mean temperature；MAT：年均温Annual mean precipitation | |||||
| 缩写Abbreviation | 气候参数Climatic parameters |
| MAT | 年平均气温Annual mean temperature |
| MAP | 年平均降水量Annual mean precipitation |
| Tmax | 最热月份的最高温度Max temperature of the warmest month |
| Tmin | 最冷月份的最低温度Min temperature of the coldest month |
| Bio8 | 最潮湿季度的平均温度Mean temperature of the wettest quarter |
| Bio9 | 最干燥季度的平均温度Mean temperature of the driest quarter |
| Bio10 | 最热季度的平均温度Mean temperature of the warmest quarter |
| Bio11 | 最冷季度的平均温度Mean temperature of the coldest quarter |
| Bio13 | 最潮湿月份的降水量Precipitation of the wettest quarter |
| Bio14 | 最干燥月份的降水量Precipitation of the driest month |
| Bio16 | 最潮湿季度的降水量Precipitation of the wettest quarter |
| Bio17 | 最干旱地区的降水量Precipitation of the driest quarter |
| Bio18 | 最热季度的降水量Precipitation of the warmest quarter |
| Bio19 | 最冷季度的降水量Precipitation of the coldest quarter |
统计分析之前, 使用Kolmogorov-Smirnov检验对数据的正态性进行了检验。除纬度和温度, 其他所有数据均进行自然对数(ln)的转换, 以减少异方差。本文利用IBM SPSS Amos绘制了湖泊有机碳组分(SOC、TOC、POC和DOC)受主要地理(如海拔、纬度)和气候因素(如MAP、MAT、Tmin、Tmax)影响的结构方程模型图；建立多元线性回归方程, 量化了湖泊有机碳组分随气候因素和地理因素的变化规律；采用Pearson相关系数评估季节性气候参数(如最热月份的最高温度、最冷月份的最低温度等)与湖泊有机碳组分之间的相关性。使用了显著性水平的P<0.05。所有统计分析均使用IBM SPSS Statistics 25.0和Origin 2022完成。
2 结果与分析 2.1 湖泊有机碳组分分布范围图 2显示了全球湖泊有机碳组分的数值分布范围。其SOC、TOC、POC、DOC的平均含量分别为(3.01±0.7)gC/Kg、(7.7±0.51)mg C/L、(2.04±0.15)mg C/L、(15.8±1.67)mg C/L。其中, DOC和TOC显著高于POC和SOC(P<0.05), DOC也显著高于TOC(P<0.05)之间存在显著差异, 而POC与和SOC无显著差异(P>0.05)。
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| 图 2 全球湖泊有机碳组分含量分布图 Fig. 2 Global of organic carbon content in lakes 箱线图上的小写字母表示P<0.05的显著性差异, N为观察值的个数; SOC：沉积物有机碳；TOC：总有机碳；POC：颗粒有机碳；DOC：溶解有机碳 |
表 3显示了气候及地理因素对湖泊有机碳组分含量影响的结构方程模型(SEM)拟合效果, 其中, X2/df均小于3, CFI和NFI均达到0.9以上。表明模型适配良好, 能够准确表征自变量和因变量的关系。
| 指标Index | 拟合参数Fitting Parameter | ||||
| X2 | df | X2/df | CFI | NFI | |
| SOC | 7.871 | 4 | 1.968 | 0.988 | 0.978 |
| TOC | 5.417 | 2 | 2.735 | 0.990 | 0.985 |
| POC | 2.807 | 2 | 1.403 | 0.997 | 0.992 |
| DOC | 9.316 | 4 | 2.329 | 0.994 | 0.989 |
| CFI：比较拟合指数Comparative fit index；NFI：规范拟合指数Normed fit index | |||||
图 3显示了基于SEM分析的气候和地理因素对湖泊有机碳组分的影响程度。所选择的6个气候地理因素对SOC的综合贡献度为16.1%, 其中, 仅有MAT对SOC产生显著影响, 影响系数为0.885, 呈正相关作用。各因素对TOC的综合贡献度为14%, 其中, 仅有海拔对TOC产生显著影响, 影响系数为-0.369, 呈负相关作用。各因素对POC的影响贡献度达到了90%；气候因素中, MAT、MAP、Tmin对POC具有显著的正向影响(P<0.05), 其贡献度分别为0.216、0.256、0.287；地理因素中, 纬度对其有显著的负向影响(P<0.05), 贡献度达到-0.422, 而海拔无显著影响。各因素对DOC的影响贡献度达到了61.6%；气候因素中, MAT、MAP、Tmin、Tmax对DOC具有显著的负向影响(P<0.05), 其贡献度分别为-0.756、-0.545、-0.382、-0.172；地理因素中, 纬度对其有显著的正向影响(P<0.05), 贡献度达到0.646, 而海拔无显著影响。
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| 图 3 全球湖泊有机碳组分含量影响因素的结构方程模型 Fig. 3 Structural equation models of different influencing factors of organic carbon content in Global lakes 黑色实线箭头表示显著正相关, 而黑色虚线箭头表示显著负相关, 线条粗细代表相关性强弱, 其中显著性水平设置为P=0.05; 箭头旁边的数字是归一化因子; MAP：年降水量；MAT：年均温；Tmin：最冷月的最低温；Tmax：最热月的最高温 |
表 4定量化显示了基于多项式回归方程的有机碳组分含量随关键气候和地理因素的变化规律。其中, 地理因素中, 回归方程可估算出海拔每升高1 m, TOC的变化率为0.77%；从低纬度地区到高纬度地区, 每增加1°, POC减少0.136 mg/L, DOC增加1.18 mg/L。
| 指标 Index |
纬度 Latitude |
海拔 Altitude |
年均温 MAT |
年降水量 MAP |
最热月的最高温 Tmax |
最冷月的最低温 Tmin |
| SOC | y=-0.05x+4 R2=0.096, P>0.05 | y=0.0002x+1.89 R2=0.0064, P>0.05 | y=0.079x+2.14 R2=0.082, P=0.032* | y=-0.0001x+2.19 R2=0.0006, P>0.05 | y=0.032x+1.99 R2=0.0123, P>0.05 | y=0.035x+2.99 R2=0.0319, P>0.05 |
| TOC | y=-0.13x+15.37 R2=0.06, P>0.05 | y=-0.0077x+10.6 R2=0.114, P=0.042* | y=0.11x+7.11 R2=0.0134, P>0.05 | y=0.0005x+78.07 R2=0.0006, P>0.05 | y=0.12x+5.97 R2=0.012, P>0.05 | y=0.24x+10.72 R2=0.059, P>0.05 |
| POC | y=-0.136x+9.34 R2=0.1032, P=0.027* | y=0.0007x+2.95 R2=0.0058, P>0.05 | y=0.36x+0.47 R2=0.129, P=0.00** | y=0.0087x-2.81 R2=0.397, P=0.00** | y=0.36x+0.47 R2=0.1294, P>0.05 | y=0.30x+5.73 R2=0.1898, P=0.002** |
| DOC | y=1.18x-48.9 R2=0.27, P=0.00** | y=-0.0008x+19.4 R2=0.017, P>0.05 | y=-1.52x+17.42 R2=0.2, P=0.00** | y=-0.03x+37.56 R2=0.29, P=0.00** | y=-1.51x+47.5 R2=0.125, P=0.00** | y=-0.63x+6.26 R2=0.0415, P=0.00** |
| *表示通过了0.05的显著性检验；**表示通过了0.01的显著性检验。 | ||||||
气候因素中, 由回归方程可估算出MAT每升高1℃, SOC将增加0.079 mg/L, POC增加0.36 mg/L, 减少1.52 mg/L的DOC；MAP每增加100 mm, POC增加0.87 mg/L, 减少3 mg/L的DOC；Tmax每升高1℃, DOC减少1.51 mg/L；Tmin每升高1℃, 增加0.3 mg/L的POC, 减少0.63 mg/L的DOC。
2.4 季节性气候参数对湖泊有机碳组分的影响图 4显示了各季节性气候参数与湖泊有机碳组分的相关性。各季节性气候参数与有机碳组分的相关性存在显著差异。除了Bio18最热季度的降水对SOC的影响成正相关(r=0.26, P<0.05)以外, 其他季节性气候参数对SOC均无显著影响(P>0.05)。
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| 图 4 全球湖泊有机碳组分与季节性气候参数的相关系数图 Fig. 4 Correlation coefficient plot of organic carbon components in Global lakes and Seasonal climatic parameters 图中上三角方格填充颜色的越深表示Spearman相关系数的绝对值越大, 红色表示正相关(P<0.05), 蓝色表示负相关(P>0.05); SOC：沉积物有机碳Sediment organic carbon；TOC：总有机碳Total organic carbon；POC：颗粒有机碳Particulate organic carbon；DOC：溶解有机碳Dissolved organic carbon；Bio8：最潮湿季度的平均温度Mean temperature of the wettest quarter；Bio9：最干燥季度的平均温度Mean temperature of the driest quarter；Bio10：最热季度的平均温度Mean temperature of the warmest quarter；Bio11：最冷季度的平均温度Mean temperature of the coldest quarter；Bio13：最潮湿月份的降水量Precipitation of the wettest quarter；Bio14：最干燥月份的降水量Precipitation of the driest month；Bio16：最潮湿季度的降水量Precipitation of the wettest quarter；Bio17：最干旱地区的降水量Precipitation of the driest quarter；Bio18：最热季度的降水量Precipitation of the warmest quarter；Bio19：最冷季度的降水量Precipitation of the coldest quarter |
对湖水中有机碳组分的相关系数图显示, 所有季节性气候参数对TOC均无显著性影响(P>0.05)。POC与Bio9最干燥季度的平均温度、Bio11最冷季度的平均温度、Bio13最潮湿月份的降水量、Bio16最潮湿季度的降水量、Bio17最干旱地区的降水量、Bio19最冷季度的降水量均呈显著正相关关系(P<0.05), 其中Bio19(r=0.67)为主要驱动因素, Bio13(r=0.48)、Bio16(r=0.47)和Bio11(r = 0.46)对POC的影响显著高于Bio9(r=0.38)和Bio17(r = 0.33)。
所有季节性气候参数均与DOC呈显著负相关关系(P<0.05), 其中影响范围大小排序为：Bio19最冷季度的降水(r=-0.44)、Bio14最干燥月份的降水(r=-0.43)、Bio17最干旱地区的降水(r=-0.43)、Bio18最热季度的降水量(r=-0.41)、Bio16最潮湿季度的降水量(r=-0.39)、Bio13最潮湿月份的降水量(r=-0.36)、Bio10最热季度的平均温度(r=-0.33)、Bio9最干燥季度的平均温度(r=-0.33)、Bio8最潮湿季度的平均温度(r=-0.32)、Bio11最冷季度的平均温度(r=-0.26)。
3 讨论研究显示, 多种因素与湖泊SOC、TOC、POC、DOC浓度有关, 诸如气候、地理因素、形态特征等[55—56], 在这些因素的交互作用下, 湖泊有机碳的变化是复杂的, 局地范围内小尺度上的研究很难揭示其变化规律及响应特征, 唯有从区域乃至全球大尺度上综合分析探讨, 才能逐步探究其真正的科学规律。
3.1 地理因素对全球湖泊有机碳组分的影响地理因素中, 纬度和海拔是其中的关键因素, 其自身的变化会传导到温度、降水等要素上, 从而影响湖泊有机碳的输入[57], 此外, 还会对湖泊底泥的沉积与运动过程产生影响, 进而影响底泥有机碳含量[58]。然而, 本研究的结果显示, SOC与纬度和海拔因素相关性不强(图 3), 其他学者也有相同研究结果, 如英国湖泊沉积物有机碳与海拔无相关性[59], Sobek等人[30]发现北极湖泊SOC沉积效率与其他气侯带湖泊相似。由此可见, 纬度和海拔对SOC的影响, 可能更多的是间接的而非是直接的, 亦或需要长期的监测研究分析。
一般而言, 纬度和海拔的增加, 会导致温度的下降, 进而会抑制TOC的分解, 由此促进TOC的含量。本研究中, TOC浓度与海拔呈显著负相关, 与纬度的相关性不显著(图 3)。其中可能的关键原因是, 人类活动对TOC产生显著影响, 高海拔的湖泊受人类活动的影响小, 外界营养输入少, 碱度变化稳定, 其TOC浓度显著偏低[60]。
海拔和纬度与气候因子的密切关系, 已经使其成为探讨DOC和POC的重要因子。本研究中, 海拔对DOC和POC的影响较弱, 而纬度对POC有显著的负向作用, 对DOC有显著的正向作用(图 3)。Pastor等人[61]的研究也有类似发现。高纬度(低温)湖泊, DOC浓度的变化高度依赖于外部环境的输入[62], 而POC可能更加依赖于湖泊内部的碳循环[63], 全球变暖背景下高纬度地区温度升高幅度更大的特征, 可能通过冰川溶解为湖泊输送了更多的营养物质[13], 进而促进了高纬度地区湖泊的DOC含量。
3.2 气候因素对湖泊有机碳组分的影响气候既影响陆地土壤有机碳的形成, 也影响湖泊的水文过程, 因此在湖泊有机碳组分的调节中起着重要作用[64]。湖泊有机碳组分对温度、降水格局的变化也具有高度的敏感性[37—38]。
本研究显示, SOC与年均温存在显著的正相关性(图 3), 这与Kangabam[33]和Hugelius[65]等人的研究结果一致, 尽管这些湖泊的植被覆盖程度和地形等均不同, 表明温度可能是湖泊SOC的决定因素。较高的温度有助于在湖泊中产生更多的生物量[66], 温度也会通过影响有机质的矿化和分解影响有机碳积累[67]。此外, SOC对降水格局的变化未表现出显著的响应特征(图 3), 这与Yoo[34]等研究结果一致, 其在探讨内陆湖泊SOC的决定因素的研究中, 显示年均降水量与SOC无相关性。另外在季节性气候参数中只有最热季度的降水对SOC有一定的影响, 这在一定程度上还是突出了温度的叠加影响。
本研究显示, 全球尺度上TOC浓度与年均温和年降水量的相关性均不显著(图 3), Moreira[68]等人也有类似的研究结果。TOC可能受到了温度变化的双向调节, 可能存在复杂的影响过程[69—70]。高温一方面会提升湖泊植被的生产力, 但同时也会导致有机碳的高分解率[58]。TOC与年均降水无显著相关关系[45], 其原因可能是TOC本身的年际变化不显著, TOC一旦进入湖泊, 可能留在水中, 也可能通过生物、物理和化学过程以沉积物的形式从湖水转移到湖底, 因此湖水在湖盆里的停留时间可能对其有更为显著的影响[45, 71]。
DOC是湖泊有机碳的重要组成部分, 大概占到了水域有机碳总量的90%[64]。温度对DOC浓度会产生正向促进作用[72—73], 湖泊的微生物活动是DOC的主要贡献来源[74], 较高的水温会增强微生物活性。然而有研究显示, 全球大多数湖泊DOC与初级生产力呈负相关关系[75], 本研究结果与此一致(图 3)。表明微生物的分解作用超出了其本身增量带来的有机碳量。
本研究中, 年均降水量与DOC呈显著的负相关(图 3)。Sobek[30]等对7500个广泛分布的湖泊进行分析, 也显示了同样的结果。从全球尺度来说, 降水量增加对DOC的稀释效应起到了关键作用。此外, 季节性的降水和温度增加, 抑制了湖泊DOC的积累。例如, 本研究中所有季节性的气候参数均与DOC呈显著的负相关关系(图 4), 而其他研究显示, 雨季湖泊DOC浓度比旱季高[76], 相关问题仍需进一步深入研究。
湖水中POC与DOC相互影响, POC可以被降解而形成DOC；DOC可以通过絮凝作用形成POC[77]。本研究显示, 年均温和年均降水量与POC呈显著的正相关(图 3)。POC的主要来源途径包括内源的和外源的, 且不同地理位置的湖泊, 其POC的主要来源途径也不同[31, 78], 也就导致了其影响因素不同。在内源为主要来源时, 温度升高会促进生产力增强, POC含量的显著升高[28]。在外源为主要来源时, 水体内部的生学过程无显著影响, 在降水量增多之时, POC含量会显著升高[42, 78]。基于本研究的结果, 当前全球年降水量的增加和气候变暖将有可能促进全球湖泊POC含量的增加。
4 结论1) 全球尺度上湖泊有机碳组分的影响因素, 气候显著高于地理因素；低纬度高海拔地区的湖泊, 其有机碳含量与高纬度相似。
2) 全球湖泊POC和DOC对气候变化的敏感度高于SOC和TOC；此外, 海拔对TOC起显著负向作用；纬度对湖泊POC产生显著负向作用, 对DOC产生显著正向作用；MAT对SOC起显著负向作用, 对POC起显著正向作用, 对DOC起显著负向作用；MAP对POC起显著正向作用, 对DOC起显著负向作用；气候和地理因素对SOC、TOC、POC、DOC综合影响的贡献度分别达到16.1%、14%、90%、61.6%。
3) 就季节性气候参数的影响来看, 最热季度的降水对SOC的影响最大；最冷季度的降水为影响POC关键因素；DOC受到最干燥月份的降水、最热季度的降水、最冷季度的降水等季节性降水的影响最为显著。
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