NG|气候变化下的新兴农业旱灾热点

·标题：Emerging hotspots of agricultural drought under climate change

· 年份：2026

· 第一单位：雷丁大学（英国）

生态学习札记｜摘要

生态学习札记｜实验设计

实验设计思路是采取机制性方法，将气候趋势与支撑季节性地表水均衡的生物物理因素相结合，通过分析生长季开始时的土壤湿度和生长季内的变异性来建立气候变化与地表水均衡之间的联系，并引入了一种新的基于植物从根区提取水分的蒸散发控制状态。研究数据主要来源于第六次耦合模型比较项目（CMIP6）的17个模型集合，涵盖了多种陆面模型、分辨率和土壤厚度，同时使用ERA5再分析数据作为观测基准。选取的变量包括降水（pr）、土壤层土壤湿度（mrsol）、地表蒸散发（evspsbl）、近地表气温（tas）、地表相对湿度（hurs）和地表短波辐射通量（rsds）。CMIP6数据分析了历史模拟（始于1940年），并与SSP5-8.5、SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP2-4输出的2015-2100年数据拼接。所有数据均以月分辨率下载，然后插值到五日分辨率，并重采样到144 × 96的通用水平网格。

研究首先识别生长季节，将数据按纬度划分为南纬40°-北纬40°（热带）和北纬40°-北纬90°（北半球中高纬度）；在北半球中高纬度地区，生长季统一设定为5月1日至9月30日，热带地区则通过降水阈值利用成熟的客观方法确定局部湿季（即生长季）的开始和结束日期，该方法基于累积降水异常计算。其次，为了识别蒸发机制，研究使用了土壤湿度（季节性累积土壤湿度，插值至1米深）、实际蒸散发（AET）和短波辐射通量（SW）变量，并定义了能量控制、地表水和深层水控制以及植物提取控制三种蒸发机制，通过AET与土壤湿度、SW之间的年际相关性来分类。最后，采用多种干旱指标进行分析，包括干旱发生频率（用Z分数小于特定阈值定义）、干旱强度变化（最小土壤湿度的百分比变化）和干旱持续时间变化（干旱期天数的百分比变化），并进行了像素级、逐模型进行假设检验，通过多数模型（≥67%）的一致性来判断信号的鲁棒性，针对不同数据类型（干旱指标、事件计数、连续季节/年度总量）采用了旋转（循环位移）置换检验、双比例评分检验和Welch不等方差t检验等统计方法。

生态学习札记｜关键图表

在生长季和非生长季，不同蒸发机制（水汽控制、能量控制、提取控制和未定义）的地理分布。在1981-2000年的历史时期，ERA5再分析数据与CMIP6多模型集合在生长季和非生长季的蒸发机制分布上表现出大体一致性。未来情景（2071-2090年，SSP5-8.5）预测显示，与历史时期相比，能量控制和提取控制区域在全球范围内，尤其是在北半球中高纬度和热带部分地区，有显著的扩张趋势，而水汽控制区域则相应减少。这表明随着气候变化，蒸散发的控制机制正在发生转变。

揭示了不同蒸发机制下，季节性累积土壤水分变化与变暖程度之间的关系。在北半球中高纬度地区的生长季，能量控制型区域的变暖与土壤水分显著减少呈正相关，即温度升高会导致更多的土壤水分枯竭。对于提取控制型区域，在热带生长季，变暖同样导致土壤水分的减少，但在北半球中高纬度地区的生长季和热带的非生长季，由于相对湿度预计会大幅下降，更高的变暖程度反而与较少的土壤水分减少相关。水汽控制型区域的土壤水分变化与温度变化之间的关系则较为复杂，不如其他两种机制明确。

呈现了历史时期和未来情景下根区土壤水分的变化。相对于1981-2000年的基线，CMIP6模型在2071-2090年的预测显示，全球大部分地区，特别是欧洲、北美西部、南美北部和非洲南部，生长季平均土壤水分、累积土壤水分和生长季开始时的前期土壤水分均呈现显著减少。在2001-2020年的历史时期，CMIP6模拟和ERA5再分析也显示出类似但不那么剧烈的土壤水分减少趋势，尤其是在北半球中高纬度地区，前期土壤水分的变化是驱动生长季土壤水分长期变化的主要因素。

探讨了北半球中高纬度地区土壤水分的持续性及其主导季节。该图显示了与生长季（5月至9月）土壤水分累积相关性最高的日历季节。在欧洲和北美大部分地区，3月至5月（MAM）是生长季土壤水分累积最强的预测因子，这表明春季土壤水分状况对随后的夏季生长季有着决定性的影响。CMIP6模型和ERA5再分析结果在识别这些主导季节方面表现出良好的一致性，且主导季节能够解释生长季土壤水分变化的相当大一部分方差，这强调了前期条件在预测农业干旱中的重要性。

识别了农业干旱的新兴热点地区。该图显示了生长季土壤水分干旱事件和降水干旱事件发生频率的历史（ERA5、CMIP6历史模拟）和未来（CMIP6 SSP5-8.5）变化。欧洲大部分地区、北美西部、南美北部和非洲南部被确定为农业干旱的“新兴热点”，这些区域在历史观测和未来预测中均显示出土壤水分干旱频率的增加。例如，非洲之角在历史上观测到干旱增加，但未来预测显示降水增加可能导致干旱减少。相反，在亚马逊地区和南美洲北部，历史模拟、未来预测和观测结果都一致表明干旱事件发生频率和强度的显著恶化。

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原文链接：https://doi.org/10.1038/s41561-025-01898-8

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