基于甘肃省地面监测气象站实测资料，采用标准化降水蒸发指数（SPEI）探讨1984−2019年甘肃省气象干旱年、季尺度时空演变特征，利用散点图及相关系数揭示干旱变化与气候要素的相关关系，选取Gumbel−copula函数构建甘肃省年尺度SPEI和降水量的联合分布模型，探讨并识别干旱时空演变特点及驱动气候要素，明确降水事件对该地区干湿变化的影响。结果表明：（1）1984−2019年甘肃省降水量（P）增加变化不显著，平均气温（T）呈显著上升趋势，潜在蒸散发（ET₀）呈显著增加变化。（2）甘肃省年尺度干旱指数呈不显著下降趋势，多年呈趋干变化，总体干旱趋势趋于平稳。河西地区多年出现干旱的程度较甘肃其他地区严重，张掖一带多年干旱程度最严重。（3）四季干旱程度排序为春季＞夏季＞秋季＞冬季。河西地区夏季、秋季干旱程度比春季、冬季严重，陇东地区、陇南地区表现为春季、冬季干旱程度较严重。（4）研究期内全省降水量增加，发生较轻干旱的可能性增大，年尺度SPEI与降水量同时出现最大值的可能性为91.60%，具有高度相关关系，且发生轻旱、中旱、重旱和特旱最大值的可能性分别为80.38%、61.15%、38.62%和18.81%。

利用山东省123个国家基本气象台站建站至2023年逐月气温数据，采用惩罚最大F检验（PMF）、惩罚最大T检验（PMT）和标准正态同质性检验（SNHT）的方法，结合台站元数据信息，开展气温序列的均一性检验与订正，以提升山东省气温资料的可靠性。结果表明：（1）山东省气温序列普遍存在非均一性，其中月尺度平均、最高和最低气温序列分别检测到63个、71个和114个显著断点，台站迁移是导致序列不连续性的主要因素；（2）经一元线性回归订正处理后，全省年平均最高气温和年平均最低气温的上升趋势分别由0.230℃·10a⁻¹和0.330℃·10a⁻¹增至0.260℃·10a⁻¹和0.400℃·10a⁻¹；（3）均一化处理有效提升了部分台站数据的连续性和均一性，但并未改变全省气温显著上升趋势的整体格局，仅在区域分布上存在局部差异，其中鲁东南部因台站迁移导致的增温趋势被低估的现象尤为明显。本研究构建的均一化气温数据集，可为科学评估山东省农业气候资源变化、气候变化影响及农业气象灾害风险提供可靠的数据支撑。

日尺度的NDVI时间序列数据能更精细地反映植被在时间上的动态变化，贵州省受常年多云、多雾加之卫星重访周期等因素影响，使其日尺度NDVI时间序列数据严重受损。利用MOD09GQ与MYD09GQ的日尺度地表反射率产品，分别计算2023年贵州省日尺度NDVI时序数据并进行最大值合成，选取线性插值、SG滤波和Whittaker滤波时间序列重建法的三大类6种模型，其中SG滤波设置3组不同滑动时间窗口大小与多项式拟合系数组合，Whittaker滤波设置2组不同粗糙度系数，比较检验6种模型的单景和月尺度NDVI模拟效果，评价其在贵州省的重建空缺值能力、保真性、相关关系、拟合性能及重建精度。结果表明：6种模型对2023年贵州省日尺度NDVI时序数据的表现存在差异。Linear在重建空缺值能力方面表现最为出色，Linear和SG_2_3保真性均展现了最佳性能，R²均达到1.000。SG_3_5在月尺度与现有贵州省2023年250m×250m逐月NDVI数据集相关关系最强，相关系数为0.557。就拟合性能与重建精度而言，SG_2_15方法最优，其模拟的NDVI年平均RMSE与MAE分别为0.0138与0.0871。可根据具体的应用需求和场景特点，灵活选择最适宜的技术路径。

为研究保温被揭放时间对温室内小气候及设施作物生长发育的影响，本研究以鲜食葡萄‘无核脆宝’为试验对象，以传统经验管理揭放保温被时间作为对照处理（CK），基于设施所在地的日出、日落时间和日出时温室外最低气温以及24h内最低气温，设计保温被揭放时间方案，应用于自动控制装置中（T处理），对比CK与T处理下两个温室的小气候（光照、温度）和果实品质的差异，以期为设施果树自动化管理温室环境控制提供参考。结果表明：T处理显著延长了葡萄生长期内揭放被持续时间并接收更多光照，接受光照的时长较CK处理平均增长7.6%，光合有效辐射和光照强度无显著差异；相同天气条件下，T处理下温室内平均气温和地下20cm土壤温度均高于CK处理，典型晴天条件下T与CK处理温室内平均气温和地下20cm土壤温度分别为21.1℃、20.0℃和18.5℃、17.2℃，阴天条件两个处理的温室内平均气温和地下20cm土壤温度分别为17.6℃、16.7℃和17.4℃、16.4℃；葡萄成熟期T处理的果实品质显著优于CK处理，采收时可溶性固形物和可溶性糖含量分别提升1.3个百分点和3.9个百分点，维生素C和可溶性蛋白含量分别提升27.9%和29.2%。T处理下葡萄单产较CK处理提升23.4%，T处理葡萄每公顷经济效益达到1008839.4元，较CK处理提升了23.4%。本研究为设施果树自动化管理中温室环境控制提供了参考，为设施葡萄栽培提供了温室环境精细调控方案，该方案可优化温室小气候环境，显著提高棚内作物品质、产量及经济效益。

西南地区烤烟占全国烤烟产量50%以上，气候变化对该区域烤烟的影响将导致中国甚至全球烤烟种植生产面临风险。基于2016−2023年西南地区11个农业气象站烤烟生育期和产量观测数据，使用WOFOST模型对西南地区烤烟进行敏感性分析以及生育期和产量的模拟验证，基于调参验证后的WOFOST模型和第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）中5个全球大气环流模式（GCMs）和3种SSPs情景（SSP245、SSP370和SSP585），预估西南地区2030−2100年烤烟产量和生育期的时空变化趋势，分析烤烟生育期内极端气象灾害变化趋势，以期为烤烟种植生产应对气候变化提供科学依据。结果表明：（1）WOFOST模型能较好模拟西南地区烤烟生育期和产量，NRMSE在11%～14%。（2）2030−2100年西南地区烤烟将面临产量下降、生育期缩短趋势，排放情景越高，烤烟平均产量下降、生育期缩短的趋势越明显，2090−2100年西南地区烤烟产量和生育期天数下降分别在3.67%～7.24%和4.66%～7.78%。未来西南地区烤烟产量和生育期的波动即不确定性随时间推移而增加。从区域上看，2100年西南地区烤烟产量降低区域主要集中在云南省。（3）SSPs排放情景的升高使未来西南地区极端气象灾害与烤烟产量和生长天数的相关关系呈升高趋势，与温度相关的极端气象灾害因子较降水相关的极端气象灾害因子的相关性更高，极端气象灾害在云南发生的趋势高于贵州和四川。结合未来烤烟产量减少的主要区域和极端气象灾害空间分布情况，云南省烤烟种植在未来可能面临更大气候变化风险。

为揭示不同海拔下带状间作群体干物质积累（DMA）对青贮玉米-大豆行比和玉米种植密度的动态响应特征，实现对青贮玉米-大豆带状间作群体干物质积累的有效预估，于2023−2024年在四川省凉山州美姑县开展大田试验，试验采用三因素裂区设计，设置3个海拔梯度（1600m、2000m和2400m）、2个青贮玉米-大豆行比（2:3和2:4）和3个青贮玉米种植密度（52500株·hm⁻²、67500株·hm⁻²和82500株·hm⁻²），测定18个处理下青贮玉米6个生育时期的青贮玉米、大豆单株干物质。利用归一化法，通过模型筛选拟合不同海拔下行比密度水平青贮玉米−大豆群体干物质基于有效积温的Richards模型，利用干物质积累速率曲线定量分析不同海拔行比密度互作下青贮玉米−大豆群体DMA动态特征与积温的关系。结果表明：有效积温是影响不同海拔青贮玉米−大豆带状间作群体吐丝前后干物质积累的关键气象因子。以相对有效积温为自变量的干物质积累动态模拟模型即Richards模型，方程拟合度为R²=0.9967，可较好地拟合青贮玉米−大豆带状间作群体干物质积累动态。DMA表现为随海拔升高而增加，行比表现为2:3处理大于2:4处理；群体相对干物质积累速率（RV）分为缓慢增加阶段（0.0～0.2）、快速增加阶段（0.2～0.7）和下降阶段（0.7～1.0）。随海拔升高，RV缓慢增加阶段，群体所需有效积温先降后升，RV快速增加阶段，群体所需有效积温逐渐增加，RV下降阶段，群体所需有效积温先降后升；最大群体相对干物质积累速率表现为高海拔>低海拔>中海拔处理，3个海拔下最大群体相对干物质积累速率行比2:3处理分别比2:4处理高3.52%、6.36%和6.41%，中密度分别比低密度处理高1.96%、5.47%和6.52%，适宜行比和玉米种植密度互作对提高RV有促进作用；低海拔地区全生育期内的青贮玉米−大豆群体相对干物质平均积累速率（ARV）在不同行比间表现无显著差异，中、高海拔地区ARV在不同行比间表现为2:3显著高于2:4；低海拔地区ARV随种植密度增加逐渐增加，中、高海拔地区ARV随种植密度增加先升后降。

针对新疆干旱区膜下滴灌棉田水资源高效利用难题，整合2000−2023 年40 篇中英文文献的123 组籽棉产量和66 组灌溉水利用率（Irrigation water use efficiency，IWUE）数据，通过Meta 分析法量化亏缺灌溉效应，结合熵权−TOPSIS 法构建包含产量、IWUE、经济效益的多目标优化模型，揭示南、北疆棉区灌溉定额对产量、IWUE 以及经济效益的影响差异，并筛选最优灌溉定额。结果表明：2000−2023 年南疆棉区充分灌溉（3897m^³·hm⁻²）与亏缺灌溉（2928m^³·hm⁻²）的棉花平均产量分别为5272kg·hm⁻² 和4723kg·hm⁻²，IWUE分别为1.30kg·m⁻³ 和1.49kg·m⁻³；北疆棉区充分灌溉（4018m³·hm⁻²）与亏缺灌溉（2950m³·hm⁻²）的棉花平均产量分别为5487kg·hm⁻² 和4241kg·hm⁻²，IWUE 分别为1 .39kg·m⁻³ 和1.56kg·m⁻³。亏缺灌溉使南疆、北疆的棉花产量分别下降11.04%（P<0 .01）和25.38%（P<0 .01），但IWUE 显著提升16.23%（P<0 .05）和12.33%（P<0 .05）。基于熵权−TOPSIS 法，南疆棉区推荐灌溉定额3150m^³·hm⁻²，北疆棉区推荐灌溉定额3071m^³·hm⁻²，二者均为兼顾节水、稳产、经济效益和生态安全的综合效益最优解。

基于中国白花前胡（Peucedanum praeruptorum Dunn）89个地理分布数据和包括生物气候、地形和土壤36个环境变量，利用MaxEnt优化模型预测历史时期（1970−2000年）和未来时期（2041−2060年、2061−2080年）不同气候情景下白花前胡适生区以及影响白花前胡分布的主导气候因子，为白花前胡的管理、保护和合理选址提供一定的理论依据。结果表明：（1）MaxEnt模型模拟准确性较高，受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）为0.909；（2）影响白花前胡分布的主导气候因子分别是最冷季平均气温bio11（47.9%）、年降水量bio12（30.8%）和温度季节性bio4（9.4%），3个变量累计贡献率达88.1%；（3）历史时期白花前胡低适生区主要分布在山东、河南、河北和山西地区，中、高适生区主要分布在中南部地区。未来时期气候情景下，其潜在适生区变化幅度较小，对白花前胡地理分布产生的影响较小，分布质心呈向东北偏移的趋势；（4）高排放情景下生态位重叠呈下降趋势，每个时期生态位宽度较稳定，表明白花前胡生态适应性较广，更倾向成为广适性物种。

利用1961−2025年湖南省96个气象站逐日最高气温气象资料，以早稻和中稻抽穗期为研究时段，分析湖南早稻和中稻高温热害时空特征，并对其风险进行评估。结果表明：1961−2025年湖南早稻抽穗期危害热积温增加趋势不显著，气候倾向率为55.1℃·d·10a⁻¹；高温热害的发生次数和发生日数均呈显著增加趋势，气候倾向率分别为6.7次·10a⁻¹和39.3d·10a⁻¹。1961−2025年湖南中稻抽穗期危害热积温、高温热害的发生次数和发生日数均呈显著增加趋势，气候倾向率分别为222.8℃·d·10a⁻¹、10.7次·10a⁻¹和88.5d·10a⁻¹。湖南早稻、中稻抽穗期高温热害气候风险呈东高西低分布特征，高风险区主要位于衡阳和株洲等地，低风险区位于湘西南。研究结果明确了湖南早稻和中稻抽穗期高温热害的演变规律、时空分布特征以及气候风险，对区域水稻气象灾害风险管理、种植结构调整具有指导意义。

利用1981−2024年新疆75个国家基本气象站逐日气象数据，通过灾害指标确定棉花高温热害、春季霜冻害灾害过程并分析其变化特点；以自然灾害风险理论和风险预警实践需求为基本遵循，构建灾害风险指数以及历史逐日风险较高及以上等级面积百分比序列，评估灾害强度、持续时间及影响面积，厘定风险预警等级指标和启动指标阈值并利用Copula函数累计概率对比验证。结果表明：（1）1981−2024年新疆棉花高温热害的站次比、累计持续时间、危害热积温呈显著上升趋势，变化速率分别为3.7个百分点·10a⁻¹、0.8d·10a⁻¹、2.5℃·d·10a⁻¹；棉花春季霜冻害的站次比、累计持续时间、危害冷积温呈显著下降趋势，变化速率分别为−7.1个百分点·10a⁻¹、−0.7d·10a⁻¹、−2.2℃·d·10a⁻¹；7月−8月上旬、4月中旬−5月中旬分别是新疆棉花高温热害、春季霜冻害高发时段。（2）新疆棉花高温热害、春季霜冻害的历史极端年份分别是2015年、2003年，风险指数较历史第二位分别偏高3.2和2.7；2015年7月20−23日以及2003年4月16−19日，约50%的新疆棉区遭受持续4d高温热害或春季霜冻害。（3）新疆棉花风险预警等级指标阈值存在空间异质性，高温热害呈“东强西弱”、春季霜冻害呈“东北强−西南弱”分布特征，厘定的阈值与Copula函数确定的阈值一致性高；新疆棉花高温热害、春季霜冻害的风险预警启动阈值分别为风险较高及以上等级影响面积占棉花种植面积的3.0%、5.1%。综上，新疆棉花高温热害、春季霜冻害风险预警等级指标可靠，风险指数能有效量化灾害强度，厘定风险预警指标，为开展农业气象灾害风险预警服务提供技术参考。

基于2010−2020年吴中区国家基本气象站逐日气温数据及东山镇（洞庭碧螺春茶产区）碧螺春茶产量数据，筛选碧螺春茶4个关键生育期内与其相对气象产量相关度高的气温致灾因子，构建高低温综合气象指数（HLT），厘定碧螺春茶高低温综合气象指数保险费率，据此设计保险理赔方案并验证其合理性，为优化茶叶气象指数保险产品提供理论支撑。结果表明：（1）基于5个气温致灾因子构建的高低温综合气象指数与碧螺春茶相对气象产量呈极显著负相关关系（P＜0.01），相关系数高达0.946，表明该指数与碧螺春茶减产率有较好的对应关系。（2）碧螺春茶相对气象产量符合Gen.extreme value分布，根据分布概率密度函数和保费厘定公式，保险纯费率为4.63%，毛费率为6.71%。（3）理赔方案设定6个理赔等级，赔偿比例依次为1%、5%、15%、20%、38%和45%。经检验，按该理赔方案模拟2021−2024年赔偿比例和减产率曲线吻合较好，且14a（2011−2024年）平均赔付率为74.5%，考虑保险公司20%左右的经营成本，14a平均盈利约5.5%，符合产品设计“保本微利”的原则；农户平均自负赔付率为372.5%，该理赔方案能有效保障茶农收益。