湖泊被认为是大气中氧化亚氮 (N₂O) 的重要来源，预测全球湖泊N₂O排放量对于评估N₂O排放清单至关重要。N₂O间接排放因子 (EF) 模型基于IPCC方法，采用固定EF值估算内陆水体N₂O排放量。然而，由于N₂O生成途径的不确定性和EF值的大尺度时空变化，该模型一直存在争议。为此，我们将长江中下游地区的调查与全球荟萃分析相结合，以确定N₂O产生的途径及其对EF值的控制。在我们的研究中，溶解的N₂O浓度与硝酸盐 (NO₃⁻-N) 浓度之间存在显著的相关性，同位素图谱表明，通过反硝化产生的N₂O的比例为70.5±31.0%。反硝化基因 (nirS和nirK) 的相对丰度比硝化基因 (amoA) 的相对丰度高约一个数量级。这些结果共同验证了反硝化作用主导了浅层富营养化湖泊N₂O的生成。我们的荟萃分析结果显示，全球湖泊EF值偏度高，变化大，表明采用动态EF值比使用固定的默认值更合适。溶解有机碳与硝酸盐的比值 (DOC/NO₃⁻-N) 和NO₃⁻-N浓度被确定为EF值的主要预测因子。利用这些预测因子，我们提出了一个多元线性回归模型来预测EF值，该模型具有良好的拟合度。本研究拓宽了对N₂O生成途径机理的认识，利用易获取的水质指标为估算全球湖泊N₂O排放提供了一条高效的途径。