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甲烷是一种重要的温室气体,其对全球变暖的贡献率高达25%,在百年尺度上的增温潜势是二氧化碳的28倍。湿地甲烷排放约占全球甲烷排放的25～40%,约占自然界甲烷排放的70%,因此湿地甲烷排放研究是全球甲烷排放估算以及全球气候变化研究的重要基础。然而,由于湿地甲烷排放时空过程的复杂性以及观测数据的局限性,人类对湿地甲烷排放过程的认知尚不足,准确地模拟及预测湿地甲烷排放仍是研究热点和难点。湿地甲烷排放包含甲烷生成、氧化、传输等多个生化物理过程,具有非线性、异步性、多因子控制等特点。现有研究中,不同类别湿地甲烷排放主控因子仍存在较大不确定性。湿地甲烷排放时空过程的复杂性,以及主控因子的不确定性,导致不同模型对湿地甲烷排放过程的表征差异显著,进而导致不同模型模拟结果差异较大,亟需精度较高覆盖范围较广的湿地甲烷排放格网化数据进行模型校准。现有湿地甲烷排放主控因子分析方法难以有效排除系统内干扰因子的影响,难以从因果关系的角度捕捉控制因子与甲烷排放之间的非线性异步依赖。相应地,现有湿地甲烷模型难以表征不同湿地类型下控制因子与甲烷排放之间的因果关系强弱及异步时间依赖。在格网化湿地甲烷排放时空数据生成过程中,湿地类型及湿地时空分布差异对甲烷排放估算的影响探究不足。鉴于上述研究不足,本文依据湿地甲烷排放时空过程的特点,提出基于因果推论的湿地甲烷排放主控因子诊断方法,分析不同时空环境下湿地甲烷排放的主控因子。基于湿地甲烷排放与不同环境及生物因子间的因果关系,提出并构建了顾及因果关系的甲烷排放机器学习预测模型。在此基础上,顾及湿地类型及其时空分布差异,融合多源数据,提出周尺度格网化湿地甲烷排放升尺度方法,生成了北纬45度以上区域的周尺度湿地甲烷排放格网化数据集。主要研究内容和成果如下:（1）基于因果推论的湿地甲烷排放主控因子诊断与分析湿地甲烷排放过程复杂,现有主控因子分析方法难以排除干扰因子影响,因此湿地甲烷排放主控因子仍存在较大不确定性。针对上述问题,本文从因果推论的角度,提出传递熵和PCMCI因果推论相结合的湿地甲烷排放主控因子诊断与分析方法。该方法能够捕捉湿地甲烷排放与控制因子之间的非线性异步依赖关系。实验结果显示,在不同湿地类别、地理环境、时间延迟及时间尺度下,湿地甲烷排放与其主控因子间的因果关系强弱存在差异。在天尺度,土壤温度和植物活动主控了Bog、Fen、Marsh类型湿地的甲烷排放过程,而在Wet tundra湿地类型中,土壤温度依然主控甲烷排放过程,但植物活动对其影响较小。相比于实际观测对应的因果结构,机理模型（E3SM湿地甲烷模块）均以土壤温度为主控因子,难以准确表征其他控制因子与甲烷排放在不同湿地类型、不同时间延迟下的因果关系强弱差异。本文结论有助于加深人们对湿地甲烷排放时空过程的理解,也有助于揭示机理模型与实际观测之间的因果结构差异。（2）顾及因果关系的湿地甲烷排放预测与分析在不同湿地类型下,湿地甲烷排放与主控因子之间的因果关系强弱存在差异,且具有时间异步性,现有模型难以准确表征上述依赖特征,模型结构不确定性较大,预测精度有待提升。为此,本文提出了顾及因果关系强弱及异步时间依赖的湿地甲烷排放预测模型。该模型通过注意力机制捕捉不同时间延迟下的重要依赖,通过实际因果关系强弱与模型表征的依赖关系强弱之间的相似性指标约束模型结构。实验结果表明,与相关研究中的代表性机器学习模型对比,本文方法能够有效地捕捉异步时间依赖,并表征不同控制因子与甲烷排放之间的因果关系强弱,有助于提升湿地甲烷排放预测精度。机器学习模型表征的依赖关系强弱差异会导致模型对增温的响应存在差异,因果关系约束有助于减少模型结构的不确定性。（3）顾及湿地时空分布差异的周尺度甲烷排放升尺度数据生产与分析现有基于机器学习的湿地甲烷排放升尺度格网化数据时间分辨率较低,其模型存在结构局限性且对湿地时空分布差异的影响探究不足。本文融合多源数据,提出适用于周尺度的湿地甲烷排放升尺度方法。该方法构建顾及因果关系的湿地甲烷排放升尺度模型,捕捉周尺度上的异步时间依赖。在此基础上,引入多种湿地分布及淹没比例数据,量化湿地时空分布差异造成的甲烷排放估算不确定性。实验结果表明,本文提出的升尺度方法能够较准确地估算甲烷排放量级及其时间变化趋势;湿地空间分布以及湿地淹没比例的差异会造成湿地甲烷排放估算的显著差异。基于该方法,本文生成了2006～2018年北纬45以上区域的周尺度湿地甲烷排放格网化数据集。和多组数据产品对比结果显示,本文估算结果在研究区域以及局部热点区域的年排量均在合理范围内,但本文生成的格网化数据集时间分辨率相对更高,且顾及了湿地时空分布差异造成的甲烷排放估算不确定性。本研究有助于加深人们对湿地甲烷排放时空过程的理解,有助于提升湿地甲烷排放的预测能力,本文提出的周尺度湿地甲烷排放升尺度方法有助于生成时间分辨率更高且顾及湿地时空分布差异的格网化数据产品,从而支持模型校准和大尺度湿地甲烷排放时空过程分析。