以中国农村4类10种典型厕所模式为对象，构建覆盖“厕屋建造−粪污收集−粪污储存−粪污处理（运营）−资源化利用”全过程的碳排放核算模型，采用排放因子法量化各环节碳排放，识别关键排放源并提出减排策略，以服务“双碳”目标下的农村领域减排需求。结果表明：（1）10种典型厕所模式的碳排放存在差异，2种卫生旱厕中粪尿分集式厕所的人均碳排放较低（57.62kgCO₂e·cap⁻¹·a⁻¹），资源化利用减排量为19.10kgCO₂e·cap⁻¹·a⁻¹；6种水冲卫生厕所中，三联通沼气池厕所人均碳排放最低（41.82kgCO₂e·cap⁻¹·a⁻¹），资源化利用阶段减排量最高（176.74kgCO₂e·cap⁻¹·a⁻¹），三格化粪池厕所人均碳排放最高（113.25kgCO₂e·cap⁻¹·a⁻¹）；水冲非卫生厕所和传统旱厕人均碳排放分别为185.67kgCO₂e·cap⁻¹·a⁻¹和48.09kgCO₂e·cap⁻¹·a⁻¹，且两种厕所模式均不产生粪污资源化利用碳减排。（2）关键碳排放阶段主要集中在厕屋建造与粪污处理（运营）环节，分别占全过程总碳排放8.43%～56.11%和48.59%～89.88%（三联通沼气池厕所除外），主要碳源包括建材隐含碳、厌氧过程CH₄逸散与N₂O生成。（3）实施卫生化改造、低碳材料替代与资源化路径优化等措施，可作为厕所粪污碳减排策略。本研究通过生命周期碳核算识别农村改厕减排重点环节，提出可行的减排路径，为农村厕所资源化改造与碳达峰、碳中和目标的实现提供理论依据与技术支撑。

稳定森林具有较高的植被完整性和相对稳定的小气候，揭示其绿度变化对地表反照率的影响有助于为森林能量交换过程及其对气候变化的响应提供量化参考。本研究以贵州省稳定森林为研究对象，基于2001-2022年MODIS地表反照率、增强型植被指数（Enhanced vegetation index，EVI）和植被覆盖度（Fractional vegetation cover，FVC）数据，采用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall趋势检验、相关性分析及相对重要性分析，探讨月尺度、年际尺度和生长季尺度下贵州省稳定森林地表反照率、EVI和FVC的时空变化特征，探究不同森林类型绿度变化对地表反照率的影响。结果表明：（1）2001-2022年贵州省常绿阔叶林、常绿针叶林和落叶阔叶林的月尺度地表反照率表现出不显著的变化规律，7月为地表反照率最高月，月平均地表反照率大小依次为落叶阔叶林>常绿阔叶林>常绿针叶林；（2）2001-2022年贵州省稳定森林年际绿化趋势显著（P<0.05），年际与生长季地表反照率的空间变化趋势呈西北部增加、东南部下降的区域格局，其中常绿阔叶林是驱动地表反照率增加和森林绿化的主要类型（占比>55%）；（3）2001-2022年贵州省稳定森林地表反照率与EVI和FVC整体呈显著正相关（P<0.05），表明森林绿化并未降低地表反照率，反而增强了其对短波辐射的反射能力，其中常绿阔叶林的正向驱动作用最明显。

秸秆资源化利用是提升土壤固碳能力和调控土壤养分循环的关键途径。本研究依托上海市农业科学院2012年建立的低碳农业长期实验基地，基于2024年秸秆离田（CK）、秸秆直接还田（SR）和秸秆炭化还田（BC）3种秸秆管理模式下的土壤有机碳组分差异，解析不同秸秆管理模式对土壤矿物结合态有机碳（MAOC）和颗粒态有机碳（POC）含量的影响，为农田固碳增效和秸秆资源化利用提供参考。结果表明：（1）与CK处理相比，SR和BC处理使土壤有机碳（SOC）含量分别显著提升25.3%（P<0.05）和41.4%（P<0.05），表明两种秸秆还田模式均可显著固碳；（2）在碳组分方面，与CK处理相比，SR和BC处理均可有效增加POC含量，增幅分别为49.1%（P<0.05）和111.5%（P<0.05）。此外，与CK处理相比，两种秸秆还田模式均能显著促进MAOC的形成，增幅分别为19.7%（P<0.05）和25.3%（P<0.05）。但SR与BC处理差异不显著，这可能与微生物活性及其内稳态特征之间权衡有关。综上，秸秆炭化还田可提高土壤POC含量，实现快速固碳，促进MAOC形成，增强碳汇能力，可为兼具时效性和持续性的秸秆资源化利用优化管理方案提供参考。

第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）为全球气候研究提供了系统的数据支撑，降尺度技术可解决其空间分辨率无法满足复杂地形区域的气候预估问题。本研究以长江上游流域为研究区域，基于泰勒图系统评估CMIP6下8种气候模式对基准期（2015−2020年）长江上游降水量和平均气温的模拟能力，利用深度神经网络（DNN）构建多特征融合的降尺度模型对优选的气候模式进行空间降尺度，分析未来期（2050年）SSP1−2.6、SSP2−4.5、SSP3−7.0和SSP5−8.5四种情景下长江上游降水量与平均气温的变化特征。结果表明：Ec−Earth3−Veg气候模式对2015−2020年长江上游降水量模拟能力最佳，ACCESS−ESM1−5 气候模式对2015−2020年长江上游平均气温模拟能力最佳。基于DNN构建的多特征融合空间降尺度模型，可将2015−2020年及2050年长江上游降水量水平分辨率从0.7031°×0.7018°升至0.008°×0.008°，平均气温水平分辨率从1.875°×1.250°升至0.018°×0.018°。降水量和平均气温降尺度结果与实测数据的相关系数均值分别为0.47和0.88。SSP1−2.6和SSP5−8.5排放情景2050年降水量与基准期相比显著增加，SSP2−4.5和SSP3−7.0情景下显著减少，SSP3−7.0情景减少幅度最大，为15.51%。平均气温在所有情景下均较基准期呈升高趋势，高排放情景增幅更剧烈。本研究可为长江上游流域水资源科学调配、农业生产精准管理提供数据支撑，并为区域极端气候灾害风险评估与应对策略制定提供科学参考。

全球气候变化导致极端天气事件频发与增强的背景下，中国水稻生产面临的农业气象灾害风险日益严峻，对国家粮食安全构成潜在威胁。为系统揭示极端天气对水稻生产的影响，本研究立足东北、长江流域及东南沿海三大水稻主产区的气候环境与种植特征，综合分析单一农业气象灾害和复合农业灾害对水稻产量的影响。结果表明：影响水稻生产的主要单一气象灾害为极端高温和低温，干旱和洪涝次之。这些农业气象灾害因发生在不同生育阶段，显著影响水稻生长发育进程、干物质积累与分配规律；高温干旱、低温寡照等复合农业灾害在严重性、复杂性和不可预测性较单一灾害更为突出，对水稻产量造成更加严重的危害。生产实践与科研中，相关研究仍面临灾害链长期监测体系不完善、气象指标适用性有限、多因子交互作用解析不充分及作物模型模拟精度待提升等问题。未来需进一步深化多源数据整合、构建复合灾害风险评估模型等，开展灾害致灾机理、精细化指标修订、多因子交互作用解析、作物模型精度提升以及适应性调控技术等方向的研究，为保障中国水稻产业的气候韧性与可持续发展提供理论依据和决策支撑。

基于华北地区69个气象站点1980−2018年气象和玉米产量数据，明确气象要素和产量的时空特征，建立多元回归模型揭示温度、降水量的平均态和极端态及太阳辐射对华北玉米产量的贡献大小，并预测未来SSP1−2.6和SSP5−8.5两种情景下气候变化对华北玉米产量的可能影响。结果表明：（1）1980−2018年华北玉米生长期内生长度日（GDD）、高温度日（HDD）均呈极显著上升趋势，上升速率分别为32.4℃·d·10a⁻¹、4.0℃·d·10a⁻¹；低温度日（FDD）、太阳辐射均呈极显著下降趋势，下降速率分别为3.2℃·d·10a⁻¹、59MJ·m⁻²·10a⁻¹；降水量、最大日降水量呈东南多西北少分布，中部最大连续干燥日数最长；华北玉米产量以57.5kg·hm⁻²·a⁻¹的速率极显著增加。（2）气象要素对华北玉米产量贡献率绝对值大小排序为HDD（−28%）>降水量（23%）>日最大降水量（−16%）>太阳辐射（−14%）>GDD（12%）>最大连续干燥日数（−6%）>FDD（1%），降水量、温度的平均态和极端态总贡献率分别为45%、41%。（3）SSP1−2.6气候情景下，2031−2060年华北玉米气象产量在零值以下的区域占78%，2071−2100年占72%；SSP5−8.5气候情景下，2031−2060年华北玉米气象产量在零值以下的区域占80%，到2071−2100年高达94%。高温度日对华北玉米产量影响最大，造成减产，其次是降水量有助于增产，降水量的影响高于温度。未来气候变化可能造成华北玉米大面积减产。

基于1981−2020年青藏高原122个气象站逐日气象资料以及4个农业气象观测站青稞生产资料，利用海拔分量分离模型，分离各气象站气温气候倾向率的海拔分量；利用调参校准后的APSIM−barley模型，模拟区域内青稞生育期和光温潜在产量，以光温潜在产量的高稳系数为指标，对青藏高原青稞种植潜力区进行区划，明确气温气候倾向率海拔分量与青稞模拟生育期日数、光温潜在产量以及光温潜在产量高稳系数的相关关系，探究青藏高原海拔依赖性变暖对青稞生长的影响，为缓解青藏高原地区粮食需求与有限耕地资源的矛盾，保障粮食安全提供理论依据。结果表明：（1）调参校准后的APSIM−barley模型可较好地模拟青藏高原青稞生长，所得播种−开花、开花−成熟模拟天数以及模拟产量与对应实测值的决定系数R²分别为0.764、0.641和0.554，均方根误差RMSE分别为2.17d、1.85d和473.88kg·hm⁻²，模型可用于后续分析。（2）青藏高原青稞种植较高潜力以上的区域主要分布在青海省东北部、中东部和南部，川西藏区北部、西北部和中部，以及西藏自治区南部和西南部地区。（3）总体上，平均气温气候倾向率的海拔分量与模拟的青稞生育期日数、潜在产量以及潜在产量高稳系数的正相关关系最高，与播种至开花、开花至成熟阶段模拟日数的相关系数r分别为0.25和0.36，与潜在产量、潜在产量高稳系数的相关系数r分别为0.37和0.36。即研究时段内海拔依赖性变暖有利于青稞生长，且受平均气温气候倾向率的影响最大。本研究通过分离气温气候倾向率的海拔分量，更加准确地评估了海拔依赖性变暖对高原青稞生长的影响，未来可为青藏高原调整优化青稞种植布局、指导青稞生产提供科学参考。

基于1981−2024年赤水河流域内10个国家气象站逐日资料，采用Tetens模型计算饱和水汽压差（Vapor pressure deficit，VPD），利用2006−2024年仁怀市逐年酒用高粱播种面积、产量和平均生育期数据，结合趋势分析、Mann–Kendall突变检验、小波分析等方法，探究赤水河流域VPD时空变化特征及对仁怀市酒用高粱生产的影响。结果表明：（1）1981−2024年赤水河流域年际、春季和夏季尺度VPD均呈极显著上升趋势（P<0.01），增速分别为0.005kPa·10a⁻¹、0.007kPa·10a⁻¹和0.007kPa·10a⁻¹；冬季VPD显著增加（0.004kPa·10a⁻¹，P<0.05），秋季变化趋势不显著；夏季变幅最大（0.105～0.207kPa），冬季变幅最小（0.074～0.124kPa）；2001−2004年赤水河流域年际和各季节尺度VPD均发生集中突变后增加，且极端性随年代变化增强。（2）1981−2024年赤水河流域年际和各季节VPD均呈西北低−东南高的空间分布格局，未来3～7a赤水河流域年际和各季节VPD的变化特征可能持续加强。（3）2006−2024年仁怀市酒用高粱生育期（4−8月）平均VPD每增加0.01kPa，单位面积产量下降108.8kg·hm⁻²；VPD增加既对酒用高粱产量产生直接负影响，又通过放大平均气温、空气相对湿度的协同胁迫间接加剧减产。建议通过提高土壤保水、增加灌溉设施等措施，缓和VPD升高对仁怀酒用高粱生产的风险。

基于1961−2020年新疆101个气象站点逐日地面气象观测资料、历史灾情资料和玉米生产资料，采用线性趋势分析、空间插值分析等方法，探明气候变化背景下新疆玉米花期高温热害时空分布特征，基于候尺度揭示不同时段南北疆玉米花期高温热害变化规律，以期为新疆玉米生产管理与农业气象服务提供参考。结果表明：（1）1961−2020 年新疆玉米花期高温热害以中度高温热害为主，轻度次之，呈东高西低的空间分布特征，高温热害发生频率高于60%的区域主要集中在北疆昌吉回族自治州西部、南疆巴音郭楞蒙古自治州中部地区。（2）新疆玉米花期高温热害呈年代际加重趋势，2010s所有等级高温热害发生总频率较1960s增加6.6个百分点，南、北疆玉米花期高温热害站次比和发生日数均呈增加趋势，且北疆增幅高于南疆。（3）南、北疆玉米花期高温热害在7月第4候发生范围最大，站次比分别为36.0%和27.0%。与时段Ⅰ（1961−1990年）相比，时段Ⅱ（1991−2020年）新疆玉米花期高温热害逐候站次比整体上升，且高温热害站次比最高值所在的候序呈提前趋势。

利用2017−2024年3−5月贵州94个农产品批发价格市场监测点蔬菜价格和同期降雹资料，基于向量自回归模型（VAR模型）分析降雹日数、冰雹平均直径和冰雹最大直径的冰雹强度指标对蔬菜价格的影响，以期为贵州蔬菜价格预测及防雹效益评估等提供参考。结果表明：（1）2017−2024年3−5月贵州省蔬菜周平均价格与降雹日数呈显著正相关关系，相关系数达0.94（P＜0.05），且降雹日数每增加1d，蔬菜周平均价格上涨0.14元·kg⁻¹。（2）相同降雹日数下，蔬菜周平均价格随冰雹直径增大而升高；相同冰雹直径区间下，蔬菜周平均价格随降雹日数增加而上升。（3）降雹日数、冰雹平均直径和冰雹最大直径对蔬菜周平均价格的格兰杰检验结果均未通过0.1水平的显著性检验，说明降雹日数、冰雹平均直径和冰雹最大直径对蔬菜周平均价格波动的直接预测作用不显著。（4）对蔬菜周平均价格波动幅度的影响，影响因子依次为降雹日数＞冰雹平均直径＞冰雹最大直径；对蔬菜周平均价格波动持续时长的影响，影响因子依次为降雹日数＜冰雹平均直径≈冰雹最大直径。（5）对贵州蔬菜周平均价格冲击的整体影响而言，主要为降雹日数，其次是冰雹平均直径，最后是冰雹最大直径，三者合计对价格冲击的贡献度为4.021%。

基于1981−2023年西藏地区38个气象站点逐日最高气温和最低气温数据，选取11个极端气温指数，采用趋势分析、Mann−Kendall突变检验及小波周期分析等方法，研究1981−2023年西藏地区极端气温指数的时空演变特征，明确气候变暖下高原极端气温指数的核心特征、突变节点与周期响应机制，为高原气候变化适应、生态环境保护及防灾减灾政策制定提供科学参考。结果表明：（1）时间上，1981−2023年西藏全区霜冻日数（FD）、冷夜日数（TN10p）和冷持续指数（CSDI）3个冷指数均呈极显著减小趋势（P<0.01），其中FD减幅最大；暖昼日数（TX90p）、暖夜日数（TN90p）和暖持续指数（WSDI）3个暖指数以及最低气温极大值（TXn）、最高气温极小值（TNx）、极端最低气温（TNn）和极端最高气温（TXx）4个极值指数均呈显著增加趋势（P<0.05），以TN90p增幅最大；其他指数即气温日较差（DTR）则呈波动下降趋势。20世纪90年代末西藏地区冷指数（FD、TN10p和CSDI）发生突变后持续下降，暖指数（TX90p、TN90p和WSDI）则在2000年后突破显著性阈值并持续增强。（2）1981−2023年西藏全区11个极端气温指数均存在多尺度周期震荡。其中，冷指数（FD、TN10p和CSDI）在短周期上（30a以下）持续处于低值阶段，而暖指数（TX90p、TN90p和WSDI）、极值指数（TXn、TNx、TNn和TXx）和其他指数（DTR）在相应短周期上多呈持续高值的特征。（3）空间分布上，1981−2023年冷指数（FD、TN10p和CSDI）在拉萨市、山南市、那曲市西部和东部区域呈显著减少趋势，暖指数（TX90p、TN90p和WSDI）近乎西藏全域增加显著，极值指数（TXn、TNx、TNn和TXx）有超80%的区域呈增加趋势，其他指数（DTR）在西藏西部和东部区域表现为减少趋势，呈现明显空间异质性。高海拔区域对气候变化的响应尤为显著，那曲中西部冷指数急剧减少与东北部暖指数剧烈增加形成鲜明空间对比。

苹果花期霜冻灾害频发重发，严重威胁产量和品质。本研究通过分类归纳与系统分析，阐述中国苹果花期霜冻定义和指标，综述苹果花期霜冻灾害损失与风险评估的研究进展，剖析现存问题并提出未来研究重点。结果表明：基于日最低温度的单一要素苹果花期霜冻指标研究和应用最为广泛。苹果花期霜冻灾害损失评估以统计模型为主导，通过多种方法融合能精准识别关键致灾因子、构建相应的苹果损失模型；STICS模型能有效评估苹果花期霜冻对产量的影响。广义苹果花期霜冻风险评估涉及多因子且通常存在主观性和不确定性，研究和应用具有一定的局限性，狭义苹果花期霜冻风险评估和花期霜冻时间暴露性风险评估成果较为突出，未来气候情景下渤海湾和西南冷凉高地产区苹果花期霜冻风险可能降低，黄土高原产区的霜冻风险可能增加，新疆产区风险虽可能减少，但霜冻强度增加。苹果花期提前是温带种植区霜冻强度加重的核心原因。构建综合性、本地化苹果花期霜冻指标以及建立多模型耦合评估方法是未来中国苹果花期霜冻损失与风险评估的核心和关键途径。

利用1981−2019年陕西9个气象观测站数据与英国东英格利亚大学气候研究中心发布的CRU TS v4.09逐月格点气候数据集，引入XGBoost机器学习算法，以1981−2010年为训练期，2011−2019年为测试期，构建陕西水热气象数据订正模型，用于订正1912−1949年陕西CRU TS v4.09逐月格点水热气象数据，结合标准化降水蒸散指数（SPEI）重建1912−1949年陕西气象干旱指数，进而分析陕西气象干旱时空演变特征，以期为区域历史干旱重建提供参考。结果表明：（1）基于XGBoost机器学习算法构建的水热气象数据订正模型，其订正效果良好，测试期内降水量区域平均R²为0.77，RMSE为29.27mm，平均气温区域平均R²为0.92，RMSE为2.08℃；（2）基于水热气象数据订正模型，订正了1912−1949年陕西CRU TS v4.09逐月格点水热气象数据，据此1912−1949年陕西降水量呈北增南降的弱波动特征，变化趋势不显著；陕西平均气温呈显著上升趋势（P＜0.05），水热要素的演变非协同变化；（3）1912−1921年陕西干旱覆盖率与干旱强度偏低，1922−1949年攀升并呈多峰振荡特征，1941年干旱覆盖率与干旱强度达到全域峰值；（4）1912−1949年陕西干旱发生频率由南向北递增，干旱强度由南向北递减，高等级干旱高频区集中于关中和陕南部分区域；（5）1912−1949年陕西干旱化整体加剧，陕南干旱化趋势具有显著性。综上，XGBoost机器学习算法可较好地支撑历史格点气象数据订正工作，可为长序列历史气象干旱重建及演变分析提供参考。

基于2026年夏收粮油作物（冬小麦、油菜）产区约1800个气象站逐日气象观测资料和近300个农业气象站观测资料，采用统计分析、卫星遥感和作物模型模拟等方法计算冬小麦和油菜生育期内气候适宜度指数、农业气象灾害指数及遥感植被指数，评估2026年气象条件对夏收粮油作物生长发育及产量形成的影响。结果表明：受2025年秋季连阴雨天气影响，2026年北方冬麦区播期明显推迟、冬前苗情普遍偏差，但2025年冬季和2026年春季水热条件良好，农业气象灾害影响偏轻，有利于冬小麦苗情转化升级和高产群体构建，冬小麦长势持续向好，产量基本达到预期。南方油菜产区2025年秋播以来，大部地区光温水匹配良好，但2025年冬季阶段性低温寒潮导致长江中下游部分油菜受冻，2026年3月下旬以来的湿渍害不利于油菜产量提高。总体上，2025/2026年度冬小麦生育期内气象条件表现为前差后好，油菜生育期内气象条件表现为前好后差。