1.研究发现，全球超过八成的农田土壤在极端气候下越来越“裸奔”，面临更高的暴露风险。
2.然而，57%的农田年均裸露天数在减少，并不意味着土壤风险降低，因为真正受气候极端影响的是富含有机碳的好土壤。
3.通过分析不同农田土壤裸露条件下的土壤有机碳(SOC)统计特征，发现受气候极端影响最大的是SOC超过平均水平的区域。
4.为此，研究人员提出了土壤暴露-极端气候耦合风险模型，以更好地捕捉风险的本质。
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为什么开始研究“裸地”
土壤健康一直是农业可持续性的底层逻辑。作为做遥感和陆面过程的人，我其实早就知道：光靠看绿不代表地好。很多评估农业退化的研究关注NDVI在变绿，却忽视了“绿”之下是否是裸露的地表，以及这种裸露是不是正暴露在热浪、暴雨、强风和烈日之下。于是建立了一个基于MODIS与Sentinel-2卫星的日尺度裸地监测框架，在全球500米分辨率下连续跟踪了2001到2022年间的农田土壤暴露情况。这套系统利用NDVI、NDTI、NDSI与AWEI等遥感指数组合，动态剔除雪水和作物残留干扰，还原最真实的裸地状态（详见Fig.1）。结果发现：86%的全球农田，土壤暴露在至少一种极端气候事件下的频率显著增加，17%的农田面临“四重极端共暴”。
Fig.1 展示了2001–2022年全球农田土壤年均裸露时长：a 为500米分辨率下的全球农田裸露时长分布图，包含任一年被识别为农田的像元；插图显示不同裸露时长对应的农田面积比例；b 为农田土壤裸露示意图；c 为按国家统计的农田裸露时长，详见补充数据1；d 为农田裸露时长随全球干旱指数变化的关系。
“土壤裸露变少” ≠ “土壤风险降低”
进一步分析发现，虽然全球有57%的农田年均裸露天数在减少（如印度减少25天），但这并不意味着土壤风险降低了。原因很简单：真正受气候极端影响的，是那些富含有机碳的好土壤。在SOC（Soil Organic Carbon）超过平均水平的区域中，暴露于极端天气的频率升高最为显著（详见Fig.4）。这些“好土”一旦丧失结构和有机质，后果远不止产量下降，还包括碳汇能力下降、微生物多样性丢失等系统性退化。而那些裸露天数减少的区域，有些（比如美国）得益于覆盖作物的推广，但像印度这样依靠农业高强度集约化的“压缩裸露”，可能反而掩盖了土壤持续性恶化的事实。
Fig.4 展示了不同农田土壤裸露条件下的土壤有机碳（SOC）统计特征：a 为按年均土壤裸露时长分组的SOC分布；b 为按2001–2022年间土壤裸露时长趋势（增加或减少）分组的SOC分布；c 为按2001–2022年间土壤暴露于气候极端事件趋势（增加或减少）分组的SOC分布；箱线图中，从下到上依次表示最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值，箱体宽度表示像元数量；**表示组间SOC差异通过Welch's t检验显著（p < 0.05），Δ表示差异效应量通过Glass's Delta评估。
裸露风险的监测方法
也许应该重写
这项研究最大的突破之一，是不仅量了“裸地多久”，还量了“裸地暴露时发生了什么”。具体而言，我们将全球农田暴露在极端高温、高辐射、暴雨和强风条件下的日数分别统计出来，并与裸地时序进行了耦合，得到了一个土壤暴露-极端气候耦合风险模型（见Fig.3）。有趣的是，在雪盖持续时间变长的区域（如加拿大和东北亚），暴露天数的减少主要是气候“自然帮忙”；但在没有雪盖干扰的区域，如非洲萨赫勒、乌干达、尼日利亚等地，裸露风险则是实打实在上升。所以，在评估土地退化时，不能只看NDVI的“绿”，而要用“日尺度的土壤暴露+极端气候”的组合指标，真正捕捉风险的本质。
Fig.3 展示了2001–2022年间农田土壤暴露于极端气候事件的趋势：a 为在土壤裸露期间，极端事件呈上升趋势的气候因子数量分布图；b–e 分别为农田土壤暴露于高温、高太阳辐射、强降雨和强风的趋势分布图；各图插图显示农田区域中暴露增加与减少的面积比例。
论文引用：
Feng, L. et al. (2025). Globally increased cropland soil exposure to climate extremes in recent decades. Nature Communications, 16, 4354. https://doi.org/10.1038/s41467-025-59544-1
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