东北黑土区作为我国“黄金玉米带”的核心区域，肩负着全国四分之一商品粮供给的重任，是保障国家粮食安全战略的关键支撑。然而，在全球变暖和拉尼娜事件的共同作用下，东北地区极端降水事件频发，农田遭受严重涝渍灾害，作物大幅减产，直接威胁国家粮食安全。遥感技术为区域尺度作物产量估算提供了可复制的方法框架，但现有研究主要关注预测因子优化与模型精度提升，缺乏对作物产量空间异质性的驱动因素分析及关键阈值的量化。在全球极端气候事件频发的背景下，开展黑土区气候-产量的响应机制解析，是降低未来产量预估不确定性和提升气候适应策略科学性的关键路径，对构建具备韧性的国家粮食安全保障体系具有深远意义。
东北地理所地理景观遥感学科组研究人员以“黑土粮仓”科技会战梨树示范基地为例，集成哨兵二号(Sentinel-2)多时相光谱数据与土壤-地形-气候多源环境因子，通过特定生长阶段的变量提取策略，构建了XGBoost-SHAP可解释机器学习框架，精准量化了极端降水年份薄层黑土区小流域尺度玉米产量的空间异质性，系统揭示了土壤和地形因子对产量的缓冲效应，并明确了导致产量空间差异的关键阈值。
研究结果显示，灌浆期模型的产量估算精度最高(R²=0.88，nRMSE=10.78%)，相较于全生育期模型，其误差降低了37%，能够在收获前6-8周实现对玉米产量的精准预测。XGBoost-SHAP模型进一步揭示了土壤砂粒含量和地形特征在极端降水年份对产量空间异质性的关键驱动作用。在极端降水条件下，土壤砂粒含量与产量之间存在明显的非线性阈值关系。当砂粒含量过低时(~12.85%)土壤透水性差，易加剧涝害，导致产量显著降低；尤其在砂粒含量偏低且地形低洼区域，二者的协同作用会进一步放大减产效应。然而，当砂粒含量处于22-30%时，其对产量的影响由抑制转为促进，并在干旱条件下仍能维持较高的生产力水平。本研究量化识别出的“土壤-地形”缓冲效应临界阈值，为优化农田耕作制度与土壤管理策略、提升农业系统气候韧性提供了重要的科学依据。
图1薄层黑土区典型区地形及降水的年际变化和日变化
图2极端降水年薄层黑土区典型区域的产量空间分布
研究成果发表在农林科学1区TOP期刊《Field Crops Research》上，由东北地理所夏晨真博士生（第一作者）、任春颖研究员（通讯作者）等人共同完成。研究得到了国家重点研发计划项目(2021YFD1500105)、中国科学院战略性先导科技专项(XDA28080500)等项目共同资助。
论文信息如下：Xia,C.,Ren,C.,Wang,Y.,Wang,Z.,Jia,M.,Xi,Y.,Liu,P.,Ren,H.,Hou,Q.,Ruan,X.,2026. Decoding soil-topography buffering of maize yield spatial heterogeneity in extreme precipitation year using sentinel-2 data and SHAP interpretability. Field Crops Research. 337,110263. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2025.110263.
