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　　随着全球变暖加剧，绿色低碳转型已成为国际共识。农业作为碳排放和碳汇的主要部门，其生产稳定性直接决定中国双碳目标的成功。中国东北（NEC）是关键的玉米生产基地，近年来复合高温干旱事件（CHTDEs）日益频繁，威胁玉米生产稳定。因此，研究人员调查了当前和未来玉米农

　　随着全球变暖加剧，绿色低碳转型已成为国际共识。农业作为碳排放和碳汇的主要部门，其生产稳定性直接决定中国双碳目标的成功。中国东北（NEC）是关键的玉米生产基地，近年来复合高温干旱事件（CHTDEs）日益频繁，威胁玉米生产稳定。因此，研究人员调查了当前和未来玉米农田的暴露风险，分析了其与农业数字化土壤有机碳（SOC）的关系，并识别了暴露的主要驱动因素。结果表明，CHTDEs暴露呈显著增加趋势，每十年增加0.89 × 10

　　释放并导致土壤养分退化。随着未来暴露风险扩大，到碳达峰阶段，玉米农田效应对暴露的贡献与气候效应相当。到碳中和阶段，气候效应占主导地位，在四种情景下贡献率（73.6%、62.0%、52.0%和69.1%）远超玉米农田效应（19.0%、22.7%、27.5%和17.0%）。这些发现为确保粮食安全和实现双碳目标提供了科学依据。

　　**论文解读：中国东北玉米农田复合高温干旱事件暴露风险及其对土壤有机碳与双碳目标的影响**

　　在全球变暖加剧的背景下，极端天气事件频发，绿色低碳转型成为国际共识。中国提出双碳目标（碳达峰与碳中和），农业作为碳排放与碳汇的农业数字化关键部门，其生产稳定性直接决定该目标的实现。土壤有机碳（SOC）是衡量碳排放与碳汇的核心指标，其变化可影响大气CO2浓度，且SOC分解在变暖条件下会形成正反馈，加剧温室效应。中国东北（NEC）作为最大的玉米生产基地，近年来复合高温干旱事件（CHTDEs）日益频繁，威胁玉米产量稳定。然而，现有研究多将农田视为同质实体，未针对特定作物类型评估暴露风险，且缺乏暴露风险与SOC关联的系统分析。因此，研究人员开展本研究，旨在明确NEC玉米农田在CHTDEs下的暴露风险变化、其与SOC的关系，以及碳达峰与碳中和阶段暴露变化的主导驱动因素，为保障粮食安全与实现双碳目标提供科学依据。

　　研究人员基于1961–2021年历史观测数据（CN05.1气象数据集、30米分辨率玉米种植网格数据）和未来情景（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5）下的CMIP6多模式（5个GCM）降尺度资料（NEX-GDDP-CMIP6）及GCAM土地利用数据，评估了NEC玉米农田在CHTDEs下的暴露风险，并分析了SOC含量与暴露的关系。主要结论包括：历史时期CHTDEs频率显著增加（每十年1.76 d，p3d·km2，p

　　<0.05），高风险区与核心玉米产区高度重叠；暴露高或增加区域的soc含量显著较低，尤其在表层（0–5 cm）差异最大（与低暴露区域差18.8 g/kg，与暴露减少趋势区域差9.3 g/kg）；未来情景下，所有ssp情景的暴露风险均增加，但ssp3情景增幅最大；到碳达峰阶段，玉米农田效应与气候效应对暴露的贡献相当，而到碳中和阶段，气候效应占主导（贡献率52.0%–73.6%），远超玉米农田效应（17.0%–27.5%）。这些发现强调了气候变化在农业风险中的决定性作用，为协同推进粮食安全与双碳目标提供了科学基础。论文发表在《advances in climate change research》。

　　研究人员采用以下关键技术方法：（1）基于Gringotten绘图位置公式计算标准化降水指数（SPI）和标准化温度指数（STI），定义CHTDEs为同时发生干旱（SPI ≤ ?0.5）和高温（STI>

　　0.5）的事件；（2）通过将CHTDEs发生天数与玉米农田面积相乘计算暴露风险，并使用分解方法将暴露变化分为气候效应、玉米农田效应和交互效应，分别计算贡献率；（3）利用泰勒图评估多模式集合（MME）对CHTDEs频率的模拟能力，并基于五模式平均进行未来分析；（4）采用Glasss Delta效应量指标评估不同暴露趋势组间SOC含量的差异显著性。数据来源包括：历史气象数据来自CN05.1数据集（2400个站点插值），SOC数据来自Shi et al. (2025)的高分辨率（10 m）数据集和SoilGrids 2.0（250 m）用于相互验证，未来玉米种植面积来自GCAM模型（5个GCM驱动），未来气象数据来自NEX-GDDP-CMIP6（5个GCM的r1i1p1f1样本）。研究区域为中国东北三省（辽宁、吉林、黑龙江）。

　　通过分析1961–2021年气温、降水和CHTDEs的时空分布，发现CHTDEs频率呈显著增加趋势（每十年1.76 d，p2，p3d·km2，p

　　<0.05），74.1%的玉米农田暴露增加，高暴露区与主要玉米产区一致。chtdes通过加速微生物酶活性和有机质矿化，驱动soc分解，形成正反馈。

　　将暴露水平分为十级，发现高暴露区域SOC含量较低，且随土壤深度增加而减弱。表层（0–5 cm）SOC差异最大（高暴露与低暴露差18.8 g/kg），深层（15–30 cm）差异缩小（11.0 g/kg）。暴露增加趋势区域的SOC显著低于暴露减少趋势区域（0–30 cm层差8.6 g/kg，p2增加，阻碍双碳目标。

　　基于MME评估（历史时期相关系数0.72），未来所有情景下CHTDEs频率均增加，SSP1情景先升后降，其他情景持续上升，SSP5在2050年后加速。玉米农田面积在SSP3情景下增幅最大（碳达峰阶段平均增加68.2%，碳中和阶段增加79.6%）。暴露风险在SSP3情景下增幅最大，每五年趋势分别为38.72%（p

　　<0.05）、44.49%（p

　　<0.001）、57.54%（p

　　<0.001）；空间上高暴露区集中在黑龙江西南部和吉林中部。ssp1情景下89.7%区域暴露呈下降趋势，ssp3情景下82.6%区域呈上升趋势。soc预计在未来降低，与暴露风险增加趋势对应。

　　历史时期（2001–2021）玉米农田效应贡献为主（正贡献），气候效应多呈负贡献，交互效应较小。未来情景下，碳达峰阶段：SSP1、SSP2、SSP3情景下玉米农田效应（46.2%、43.6%、44.1%）略高于气候效应（42.6%、43.9%、41.5%），两者相当；SSP5情景下气候效应（48.3%）略高于玉米农田效应（40.7%）。碳中和阶段：所有情景下气候效应主导（贡献率73.6%、62.0%、52.0%、69.1%），远高于玉米农田效应（19.0%、22.7%、27.5%、17.0%）和交互效应（7.3%–20.5%），表明气候变化是未来暴露风险增加的决定性因素。

　　讨论部分指出，本研究在作物特异性、暴露与SOC关系及碳达峰/碳中和阶段驱动因素量化方面推进了先前研究，但存在局限：SOC数据为静态，仅能揭示空间关系，未来需结合时间序列数据；未来SOC数据缺乏，仅间接推断暴露与SOC关联；气象数据分辨率为0.25°，通过面积权重平均聚合高分辨率数据可能引入误差；仅使用5个气候模型，存在不确定性。此外，农业系统还受洪涝、低温等复合胁迫影响，未来需综合评估；农业碳足迹需考虑化肥、农药及N2O排放；玉米物候变化（出苗提前、成熟推迟）可能影响暴露时段，未来可采用动态物候模型（如Noah-MP-Crop）进行阶段特异性评估；暴露定义未考虑灌溉等适应措施，未来应整合社会经济适应路径。双碳政策（退耕还林、保护性耕作、生物炭施用等）可能缓解暴露风险，需纳入模型。

　　研究结论部分翻译如下：作为碳排放和碳汇的主要贡献者，农业在实现双碳目标中发挥关键作用。作为主要玉米产区，NEC近年CHTDEs增加，威胁玉米生产系统。为系统评估风险，本研究聚焦玉米农田在CHTDEs下的暴露变化及其与SOC变化的关系。发现CHTDEs频率逐渐增加，高发区与核心玉米产区重叠，导致复合胁迫风险升高。更关键的是，暴露高或增加区域对应较低SOC含量。未来暴露增加将加速SOC分解和碳损失，削弱土壤碳汇能力，增加大气CO

　　浓度并阻碍双碳目标，同时因土壤肥力下降对玉米生长产生长期不利影响。进一步分析表明，碳达峰阶段玉米农田效应是暴露增加的主要驱动，而碳中和阶段气候效应主导，凸显气候变化在风险增加中的决定作用。研究强调，为实现农业系统可持续发展，必须在未来农业气候风险管理中考虑气候变化影响并改善土壤质量，以协同推进粮食安全与双碳目标。