基于国家标准《气候季节划分》（GB\T 42074−2022），利用格点数据CN05.1分析1961−2020年东北地区气候季节的变化特征，并对比新旧标准、气候基准期更替带来的变化。结果表明：新标准下，东北地区常年气候季节分为四季分明区和无夏区，无夏区主要分布在大、小兴安岭及与平原的过渡地带，常年春、夏季由南向东北方向、由中部平原向山地入季，秋、冬季与之相反，相比1981−2010年气候基准，三江平原、呼伦湖等部分地区由无夏区转为四季分明区。当年春季起始日在东北大部分地区分别呈1d·10a⁻¹的显著提前趋势，东北平原中西部夏季起始日显著提前2～3d·10a⁻¹，秋季起始日在四季分明区、冬季在无夏区和东北平原中部呈显著推迟趋势，夏、冬季持续时间分别呈显著延长、显著推迟趋势。相比原标准，新标准下春、夏季起始日以及夏、冬季持续时间的显著变化区域明显增多。东北地区逐年入夏面积占比呈3.9个百分点·10a⁻¹的显著上升趋势，与6−8月平均气温呈显著正相关。四季起始日等级基本服从正态分布，夏季起始日略偏早。

草地是全球面积最大的陆地生态系统，其碳库约90%以有机碳形式存储在土壤中，且对气候变化敏感。当前，学界鲜有针对变暖条件下草地全剖面（0–100cm）土壤有机碳（Soil organic carbon，SOC）变化的大尺度、高精度的定量报道。对此，本研究使用数据–模型融合的方法，在1km×1km空间分辨率上定量刻画1.5℃升温情景下中国北方天然草地全剖面SOC的潜在变化特征。结果表明：1.5℃升温情景下，研究区全剖面土壤有机碳密度将较升温前平均减少3.63%～4.22%，对应的土壤碳储量损失为0.78～1.52Pg C（1Pg=10¹⁵g）。这一估算结果具有较大的不确定性，主要来自于模型输入数据集本身和模型对草地生产力模拟功能缺失。值得注意的是，基于不同土壤数据集对应的估算结果差异很大。其中，基于SoilGrids250m数据集预测的土壤碳库减少量最大（1.52Pg C，95%置信区间为1.17～1.91Pg C），其次是WISE30sec数据集（0.82Pg C，95%置信区间为0.62～1.04Pg C）和GSDE数据集（0.78Pg C，95%置信区间为0.57～1.04Pg C）。本研究揭示了全球变暖对草地土壤碳储存的潜在负面影响，未来应加强草地生态恢复和保护措施的实施与推广，从而实现草地生态资源的可持续利用与发展。

粮食生产水足迹是评估区域农业水资源的有效方法，榆林市作为西北地区典型的生态功能脆弱地区，工农业与居民用水之间抢占严重，生产、生活与生态水资源压力持续加剧，从粮食生产水足迹的角度分析榆林市种植结构调整的效果对于实现区域水资源和农业生产的高效耦合具有重要意义。本研究采用粮食安全指数与作物水足迹理论，从生产水足迹角度量化榆林市2000−2020年作物结构与用水；并结合熵权法构建农业效益评价体系对区域增产及节水效益进行分析。结果表明：（1）2000−2020年，榆林市粮食作物种植结构调整幅度较大，玉米和薯类播种面积增加，成为最主要的种植作物，主要粮食作物总产量由55.89×10⁴t增长到212.01×10⁴t，增加明显；榆林市粮食自给率显著增加，由4.29%增长到13.74%。（2）粮食作物种植结构调整后，蓝水足迹增幅较小；研究期间主要粮食作物单位质量水足迹均有所下降，其中玉米单位质量蓝水足迹最低，为0.21m³·kg⁻¹，榆林市各县域蓝绿水比重多呈蓝水<绿水或近似持平的状态。（3）研究期间榆林市农业增产效益、节水效益及综合效益提升明显；综合来看，榆林市农业综合效益整体提升，北六县各县效益普遍高于南六县。研究发现种植结构的调整有力保障了区域粮食安全，蓝水足迹增幅较小，有效保障了区域地下水及地表水资源安全，种植结构调整达到了优化区域水资源利用、提升农业增产和节水效益的效果；未来，榆林市为实现耕地水资源耦合及可持续利用，需围绕“用地结构、用水结构、种植结构”促进耕地提质改造；并针对北六县推广滴灌、喷灌及耐旱作物种植，南六县发展“四位一体”集雨补灌，结合生物覆盖等措施，增强土壤蓄水保墒能力。

土壤温度预测的研究目前主要集中在土壤表层，然而关于深层土壤温度的预测较少，尤其是在相关气象数据不易获取的高寒地区。本研究采用传统的随机森林算法、粒子群优化和蚁群优化的随机森林算法，以及三种神经网络方法（径向基函数RBF、BP神经网络、极限学习机ELM），预测7个深度（0cm、10cm、20cm、30cm、40cm、50cm和60cm）的土壤温度，并比较不同机器学习算法在预测不同土壤深度温度时的性能。利用西藏那曲市2017−2019年土壤温度和气象要素数据集，将气温、湿度、太阳辐射、降水量和大气压作为模型的输入变量，并使用泰勒图进行模型的评估。结果表明：西藏那曲地区浅层土壤温度变化剧烈，直接受大气温度和太阳辐射的影响，而具有一定的热绝缘性的深层土壤温度变化较为平稳，且表现为明显的季节性波动特征；对比不同模型发现，在多个深度的土壤温度预测中，RBF（径向基函数）神经网络模型的预测精度、稳定性和泛化能力均表现出了更高的准确性，R²范围为0.9016～0.9904，MSE（均方误差）在0.2501～2.7725℃，在50cm深度处精度最高，R²达到了0.9904；其次为RF模型，R²在0.8861～0.9381。RBF神经网络模型能够更准确地捕捉土壤温度与各种影响因素之间的复杂关系，包括气象条件、土壤深度等。本研究提供了一种更为可靠和精确的工具来预测不同深度的土壤温度，为农业管理、环境保护和气候变化研究等领域提供了一定的科学依据。

基于土地利用数据、气象数据和土壤类型空间等多源数据，利用FLUS模型预估2035年自然发展、生态保护以及耕地保护情景下石羊河流域土地利用空间格局变化，并耦合InVEST模型模拟3种情景下的水源涵养量。对比2020年石羊河流域水源涵养量，深入探究3种情景下该流域水源涵养量时空分布规律及影响因素，以期解决水资源管理不规范等问题。结果表明：（1）2035年自然发展、生态保护以及耕地保护情景下石羊河流域水源涵养量预估分别为5.28×10⁸m³、5.25×10⁸m³和5.33×10⁸m³。（2）从不同县级行政区分析，2035年自然发展、生态保护以及耕地保护情景下肃南裕固族自治县的水源涵养量较2020年增长量最大，分别增长24.53%、27.03%和24.55%。古浪县水源涵养量较2020年分别下降30.74%、15.38%和29.72%。从不同土地利用类型分析，2035年自然发展、生态保护以及耕地保护情景下石羊河流域的水源涵养总量表现为草地＞未利用地＞森林＞农田＞灌木＞建设用地。（3）年平均气温是影响2020年石羊河流域水源涵养量空间分异主导因素，年平均气温与NDVI交互作用解释力最强，达0.76。社会因子（年末总人口、GDP）与自然因子（平均气温、数字高程、降水量和坡度）交互作用呈双因子增强效果。

水体温度是影响水产养殖活动的重要因子，为精准描述水体的温度变化规律，建立了适用于浅水鱼塘的水温数值模拟模型。模型基于一维热扩散方程，综合考虑水面热交换、水体内短波辐射加热和热对流等因素，以水体表层热量平衡和底层绝热假设为边界条件，利用气温、相对湿度、风速、云量和太阳辐射等气象要素为输入参数，采用显式积分方案对模型进行求解。利用上海市青浦区巨斧水产养殖合作社养殖鱼塘水温观测数据对模型参数进行率定，基于2023年6月21−29日鱼塘水温实测资料验证模型。结果表明：模型对浅水鱼塘水温变化规律模拟能力较好，能表征不同深度水温的变化趋势和变化幅度，模拟水温与实际观测值显著相关，各深度相关系数均超过0.8，均方根误差在0.8～1.1℃。数值模拟模型可根据用户需要输出任意时段和深度的水温模拟产品，能为水产养殖活动提供精细化指导，具有良好的推广应用前景。

设施蔬菜土壤中重金属过量累积，影响生态环境与农产品质量安全。为明确遏制设施农业土壤中重金属过量积累的输入阈值，本文通过野外调查采样与文献数据收集，分析2023年京津冀地区设施蔬菜土壤和粪肥中6类重金属铬（Cr）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）、镉（Cd）和铅（Pb）的含量状况；基于2005−2025年京津冀畜禽粪肥相关文献，明确常见设施叶类和瓜果类蔬菜种植中粪肥重金属Cd的输入阈值，以期为减少设施蔬菜种植中土壤重金属积累提供参考。结果表明：（1）京津冀地区设施蔬菜土壤中重金属Cr、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb平均含量分别为74.4、26.6、26.8、97.7、0.3和21.3mg·kg⁻¹，均未超过国家标准（GB 15618−1995）规定的背景值。土壤重金属累积指数≥1时，镉含量超过背景值样本量占所有取样点的61.4%；土壤重金属累积指数≥2时，镉含量超过背景值的点位占比为10.0%，远高于其他5种重金属的金属累积指数，表明该种植区土壤重金属Cd累积最严重。（2）设施蔬菜种植中施用粪肥的重金属Cr、Ni、Cu、Zn和Pb含量均超过农业行业标准（NY 525−2021）规定的标准值，镉含量未超过相应标准值。（3）基于2005−2025年京津冀地区设施蔬菜中施用粪肥中关于重金属Cd的相关文献显示，随着设施种植年限增加，粪肥中Cd含量显著降低，由8.2mg·kg⁻¹降到0.5mg·kg⁻¹，表明粪肥中Cd含量得到良好的控制。以京津冀地区叶类蔬菜白菜和芝麻菜为代表，当粪肥施用量为15000kg·hm⁻²时，粪肥中重金属控制阈值分别是0.240mg·kg⁻¹和0.378mg·kg⁻¹；瓜果类蔬菜以黄瓜为代表，基于环境容量控制，明确了不同粪肥施用量及施用年限下重金属Cd输入阈值，土壤污染等级在清洁水平，粪肥施用量为15000kg·hm⁻²时，Cd在施用年限为20a、30a和50a输入阈值为0.60、0.40和0.24mg·kg⁻¹，即低于该阈值情况下粪肥连续施用20a、30a和50a可保证不超过其管控目标值。研究结果可为京津冀地区设施蔬菜土壤重金属源头管控提供重要参考。

明确寒地水稻孕穗期冷涡型冷害的时空特征及造成的产量损失，分析冷涡型天气对水稻产量形成的影响，以期为寒地水稻优质安全生产提供参考。利用黑龙江省稻作区65个气象站1964−2021年逐日气象数据和水稻单产数据，依国家标准判识东北冷涡持续性活动导致的水稻孕穗期障碍型低温冷害（冷涡型冷害），采用数理统计方法分析冷涡型冷害发生规律和时空演变特征，构建冷涡型冷害水稻产量损失评估模型。结果表明：黑龙江省稻作区累计发生冷涡型冷害223站次，1980s和2000s为高发期；黑龙江冷涡型冷害呈北多南少、东多西少的地域差异。1964−2021年研究区发生轻度冷涡型冷害站点的水稻减产率在3.4%～9.2%，发生中度冷涡型冷害站点的水稻减产率在7.9%～16.0%，发生重度冷涡型冷害站点的水稻减产率在21.1%～27.6%，冷涡型冷害程度愈重，水稻减产率愈大。冷涡型冷害的负积温（水稻孕穗期日平均气温低于生长临界温度的温差累计）与水稻相对气象产量呈极显著相关关系（P＜0.01），−7.3～−0.6℃·d的负积温范围内研究区内冷涡型冷害负积温每下降1℃·d，西部、中部、东部的水稻相对气象产量分别下降2.0、4.4和3.5个百分点。总体上，冷涡型冷害负积温累计越多，水稻相对气象产量越低。

基于湖北省夷陵、英山、咸安3个茶叶主产区2010−2022年茶叶开采期和气象要素数据，采用显著性分析和相关分析方法探讨气象条件对开采期的影响，建立基于气象要素的首轮茶、二轮茶和三轮茶开采期的多元线性回归预报模型。结果表明：（1）湖北省茶叶首轮茶、二轮茶和三轮茶进入开采期的时间分别为3月30日、5月17日和6月27日，且随年际变化呈延迟趋势。（2）3个茶叶主产区首轮茶生长期内平均气温均表现为咸安＞英山＞夷陵，3月中旬平均气温稳定通过10℃，茶树营养芽经过越冬休眠，积累了较多养分，春梢萌发，达到首轮茶采摘条件。二轮茶、三轮茶生长期内平均气温分别在20℃、25℃左右，月降水量>100mm，空气相对湿度70%～85%，满足茶树生长发育的气候条件。夷陵首轮茶开采期易受春霜冻的影响，而英山和咸安二、三轮茶开采期则受梅雨期强降水影响较大。（3）运用多元线性回归模型预报茶叶开采期并进行验证，结果表明模型对首轮茶开采期预报误差在4d左右，优于二、三轮茶；同时模型预报时效随着开采期的临近准确率升高。2022年受罕见高温干旱影响，模型对二、三轮茶开采期预报效果表现较差。

以556份来自黑龙江省、吉林省、辽宁省和日本引进的寒地早粳稻为试材，在江西省进行2个播种期的水稻田间试验，采用极端自然高温鉴定颖花数和高温结实率，评价寒地早粳稻耐热性和热适应性，系统评价寒地早粳稻引种至南方高温环境下的综合表现，以期筛选高温钝感粳稻种质，为高温区粳稻育种提供优异种质资源。结果表明：高温环境下，寒地早粳稻的颖花数、实粒数、结实率、耐热等级、热适性等级和综合耐热等级变异丰富；不同地理来源的寒地早粳稻均存在耐热性较强的种质，其中辽宁和黑龙江粳稻颖花数、实粒数和结实率明显高于其他来源，辽宁粳稻热适应性和综合耐热性最强。试验共筛选30份耐热优异粳稻，其中黑龙江13份、吉林2份、辽宁11份和日本4份，分别占各自来源地参试材料的5.26%、2.94%、8.53%和3.60%，其中‘通育267’‘松粳4号’‘长粒株系’‘盐粳34’和‘盐丰47’耐热性和热适应性最强，可作为高温稻区粳稻耐热育种骨干亲本。

利用赣州市2000−2022年脐橙产量数据和气象数据，分离脐橙气象产量，确定影响脐橙产量形成的关键气象因子，利用多元线性回归法构建基于关键气象因子的脐橙相对气象产量模拟模型，并对模型进行验证。结果表明：（1）给定0.8权重的指数平滑法对2000−2022年赣州市脐橙气象产量分离较合理；（2）脐橙越冬期降水量、现蕾开花期平均气温、幼果生长期平均气温、果实膨大期降水量和着色成熟期日照时数是影响脐橙产量的关键气象因子；（3）构建了2000−2017年越冬始期12月1日−翌年9月30日以及12月1日−翌年11月30日的脐橙相对气象产量模拟模型，模型均通过0.01水平显著性检验，相关误差（RE）分别为5.52%和5.31%，均方根误差（RMSE）分别为604.85kg·hm⁻²和614.86kg·hm⁻²，2018−2022年模型验证的准确率分别为97.88%和97.84%。综合来看不同数据源所构建的模型均适用于赣南脐橙产量模拟与评估。

依据1961−2023年贵州省79个国家气象站数据，利用Miami、Thornthwaite Memorial模型，分析贵州省气候生产潜力时空变化特征，以期为有效利用区域气候资源、科学规划农业生产提供参考。结果表明：（1）1961−2023年贵州省气温、降水量和标准气候生产潜力均存在显著突变，空间分布差异大。其中，气温以0.15℃·10a⁻¹的速度增加（P＜0.01），91.1%的站点增加趋势显著（P＜0.05），2005年突变后平均气温较突变前增加了0.6℃；降水量变化趋势不显著，8.9%的站点减少趋势显著（P＜0.05），2022年突变后年降水量减少了207.1mm；标准气候生产潜力变化趋势不显著，12.7%的站点增加趋势显著（P＜0.05），1.3%的站点减少趋势显著（P＜0.05），2012发生突变后平均标准气候生产潜力增加了280.8kg·hm⁻²；（2）1961−2023年贵州省全域气候生产潜力的水热配比均＜1，1.3%的站点增加趋势显著（P＜0.05），34.2%的站点减少趋势显著（P＜0.05），未来水热配比更倾向于不平衡；（3）1961−2023年贵州省气温和降水量对标准气候生产潜力的影响分别为422.0kg·hm⁻²·℃⁻¹和4.0kg·hm⁻²·mm⁻¹，降水量为主要影响因子，未来贵州显著变暖情况下，需要更加关注降水量变化带来的影响。

为提高venlo型温室能源效率并降低生产成本，提出包含优化层和控制层的分层模型预测控制（Hierarchical model predictive control，HMPC）方法。优化层分别以能耗最小和分时电价下总运行成本最小为目标，构建两种用于提高温室能源利用率和降低温室成本的优化策略。通过敏感性分析，研究电价、CO₂价格以及环境条件约束范围对成本优化的影响。控制层利用模型预测控制（Model predictive control，MPC）解决模型对象失配和抑制系统扰动，利用相对平均偏差和最大相对偏差，对比分析最小成本优化结果在2%、6%、12%的干扰下MPC和开环控制的跟踪性能，以期得到更加稳定、可靠的温室控制系统。结果表明：最小能耗情景总能耗是最小成本情景的79.92%；最小成本情景总成本是最小能耗情景的83.61%；温度和平均相对湿度的约束对减少温室运行成本影响显著；不同系统扰动下，MPC均具有良好的跟踪性能。温室分层模型预测控制可以有效提高温室控制精确度，以提高温室能源效率并降低生产成本。

灌溉是农田管理的重要组成部分，及时、准确地获取灌溉信息对现代化农业生产具有重要意义。随着遥感技术的不断发展，光学遥感提取农田灌溉信息的方法克服了传统田间实测法的低质低效问题，得到了广泛应用。本文基于光学遥感数据的植被指数法、土壤水分法和蒸散发法反演农业灌溉信息的原理，梳理目前发展现状并总结各方法优缺点以及发展趋势。结果表明：随着研究范围由灌区县域的小区域向省域、国家区域的大区域拓展，需获取灌溉信息的种类更丰富和复杂，研究者对现有研究方法不断优化。综合多种模型方法、结合机器学习算法，可有效提升农业灌溉信息的提取精度，也是基于光学遥感数据提取农业灌溉信息的主流发展趋势。然而该方法目前仍存在时间滞后、穿透性较差等问题，未来可基于多源数据、多种方法并引入机器学习算法的基础上，研究适用于不同时空尺度下的灌溉信息模型，深入挖掘其内在机理，不断提高光学遥感数据对农业灌溉信息的提取精度。