研究了农田对地表温度的生物物理影响。
通过分析卫星数据和应用物理框架，发现农田在全球范围内对地表温度的影响有暖化和冷却之分，且与多种因素相关，为可持续农业和气候变化缓解提供了见解。
1 研究背景与方法
1.1 背景
全球农田面积广阔，其扩张虽支撑粮食生产，但改变自然生态系统，影响地表能量收支和温度，且其局地温度效应可能超温室气体排放影响，故研究农田对地表温度的生物物理效应意义重大。
1.2 方法
数据来源：
收集 2001 - 2003 年 Terra MODIS 的地表温度、土地覆盖、反照率等多种数据，以及 ERA5 - Land 气象数据，并获取 Landsat 灌溉数据等，为研究提供基础。
空间换时间方法：
以 0.05°×0.05° 分辨率，用自适应搜索技术确定农田周围自然生物群落，计算农田与周围自然生物群落的日均地表温度差（
Δ
T
s
），同时控制海拔差在 100 米内，以减少地形因素干扰。
TRM 框架：
采用该框架分离 ΔTs 为生物物理因素（
ΔT
s,bio
）和大气条件（Δ
T
s,atm
）的贡献，其基于地表能量平衡方程，考虑多种变量，经泰勒级数展开和加权平均等处理，能较好重现卫星观测的
Δ
T
s
空间格局。
2 农田对地表温度的影响结果
显著的生物物理影响：
全球 60% 农田比周围自然生物群落暖，40% 有冷却效应，平均升温 0.13 ± 0.002K，相当于一定辐射强迫增加。
不同国家农田温度效应不同，如泰国等国农田升温超 0.5K，主要因周围树木主导且农田叶面积指数低；
巴基斯坦等干旱半干旱国家农田因灌溉呈冷却效应。
总体上，叶面积指数差（ΔLAI）与农田温度效应密切相关，呈负相关。
对流效率起主导作用：
TRM 框架分析表明，农田主要通过改变空气动力学阻力（ra）影响地表温度。
在升温区域，农田 ra 高于周围生物群落，减少感热和潜热通量；
降温区域则相反。
在 65% 以上农田区域，ra 是影响
ΔT
s,bio
格局的关键因素，地面热通量（G）次之，占 17%，反照率和表面阻力影响相对较小。
生物群落 - 气候相互作用：背景气候影响农田对地表温度的作用。年降水量增加与 ΔT
s,bio
正相关，且
ΔT
s,bio
与 ΔLAI 负相关在不同气候和生物群落梯度下均存在。在干燥气候下，农田温度效应随年均气温升高而降低；湿润气候下则对气温变化不敏感。不同周围生物群落类型的农田温度效应各异，树木环绕的农田升温效应最强，在暖干区尤甚；草丛环绕农田升温效应较小且不确定；灌木 / 荒地环绕农田呈冷却效应。
3 研究的可靠性与意义
可靠性：
自适应搜索窗口技术可靠，大气条件对结果影响小，TRM 方法能有效提取农田生物物理效应，且灌溉因素虽有影响但已被框架间接捕捉。
意义：
研究全面揭示农田对地表温度的生物物理效应及影响因素，表明主要通过空气动力学阻力改变温度，暖干区农田升温最强。
为减缓农田升温，建议减少农田与周围的叶面积指数差、维持小而分散的农田及限制在高粗糙度自然生物群落附近的农田扩张，为可持续土地利用管理提供指导。
