近海沉积物是地球碳循环的重要枢纽；当潮汐、波浪和生物活动交替作用时，底层沉积物不断被翻动，其中的有机物随之经历悬浮、迁移、再沉积的循环过程。这种频繁的物理扰动导致沉积物氧化还原环境快速变化，新鲜有机质在此过程中被反复分解矿化，最终难以长期封存。 长期以来，科学家主要关注局部陆架和边缘海的碳埋藏过程，缺乏全球尺度的系统认识。中国海洋大学博士生宋莎联合十余家科研机构的跨学科团队，通过整合全球近海210Pbex剖面数据库，利用放射性铅同位素标记沉积速率，为泥层建立了精确的"时间戳"。研究人员随后运用神经网络模型，将零散的数据点编织成覆盖水深200米以内的全球扰动层厚度分布图，首次实现了这个关键参数的全球制图。 研究结果揭示了一条明确的规律。当沉积物扰动层厚度超过60厘米时，有机碳埋藏速率下降至每平方米每年50克以下，单位比表面积的含碳量也降至0.4毫克以下；相反，当扰动层厚度小于10厘米时，有机碳埋藏速率可达每平方米每年400克以上，含碳量超过1毫克。这表明扰动层厚度与碳埋藏效率之间存在反向关系——沉积物越是被频繁翻动，有机质越难以被有效封存。 大河口区成为这一现象最典型的体现。亚马逊河、长江、密西西比河等大河入海口因物质通量巨大、水动力能量强劲，扰动层厚度普遍超过60厘米，成为沉积物"翻浆"最严重的区域。这些地区虽然有机物输入量大，但由于扰动强烈，大部分有机质在被埋藏前就已被矿化消耗。 人工智能技术在此研究中发挥了关键作用。传统同位素示踪方法依赖于离散的点位采样，样本分布稀疏，难以反映全球规律。神经网络模型则将所有剖面数据"喂"入算法，自动捕捉空间分布趋势和驱动因素，最终训练出的扰动层厚度预测器在验证集上的误差仅为正负5厘米，为碳循环研究提供了可复用的科学工具。 这项研究的意义超越了基础科学范畴。全球近海面积虽仅占表层海洋的15%，却集中了约30%的人为碳排放。精确量化扰动层厚度对碳埋藏的负反馈机制，为气候变化应对提供了新的视角。研究表明，在河口和滨岸带建设人工湿地和植被缓冲带，可以有效降低沉积物再悬浮的能量；精确监测扰动层厚度，有望成为评估海洋碳汇效率的新指标；现有碳埋藏模型若忽视扰动层动态过程，其预测值可能被高估30%以上。 这项成果以《全球近海混合层与碳储存的影响评估》为题，发表于国际顶级期刊《自然通讯》，得到国家自然科学基金重点项目和联合基金的资助支持。
这项研究深化了人类对海洋碳循环机制的认识，也为应对气候变化提供了新的科学工具。在全球推进碳中和目标的背景下，准确评估和提升海洋碳汇能力显得尤为重要。稳定的沉积环境是碳封存的前提，此发现提醒我们，在开发利用海洋资源的同时，必须重视生态系统的自然规律，才能实现人与海洋的和谐共生。