利用1960?2019年广西91个气象站逐日气温和日照时数资料，将研究时段分成前30a（P1：1960-1989年）和后30a（P2：1990-2019年）两个阶段，分析影响水稻种植布局的4个关键气候因子即双季稻安全生育期、安全期内≥10℃活动积温、全年日平均气温≥10℃期间的日照总时数和年平均气温的变化规律，采用等权重原则对两个阶段的关键气候因子进行评估打分，根据总得分将广西双季稻种植划分为单季再生稻（S+R）、早中熟双季稻（E+M）、中迟熟双季稻（M+L）和迟熟双季稻（L+L）4个气候适宜区组合模式，并分析两个阶段内双季稻不同组合模式的空间分布特征及变化规律。结果表明：桂北和桂西水稻安全生育期显著延长，研究区大部分地区安全期内≥10℃活动积温和年平均气温显著上升，而全年日平均气温≥10℃日照总时数显著下降。热量资源在空间上呈现向北向高海拔地区递增趋势，而日照时数由北向南减少，后30a（1990-2019年）单季再生稻和中迟熟双季稻气候适宜区面积较前30a（1960-1989年）分别提高2.1个和4.2个百分点，而早中熟双季稻和迟熟双季稻气候适宜区面积较前30a（1960-1989年）分别下降了3.6个和2.7个百分点，变化显著的区域主要分布在桂林阳朔、荔浦地区，贺州市区周边以及南宁马山、隆安地区。

 以番茄品种“金冠5号”为试材，设置2个日动态温度（T）水平即日最高气温/日最低气温分别为32℃/22℃和38℃/28℃、3个空气相对湿度（RH）水平（50% ± 5%、70% ± 5%和90% ± 5%）和4个持续时间（3d、6d、9d和12d），并以25℃/15℃、50%±5%为对照（CK），分别测定各处理结束后0d、7d、14d、21d和28d时植株叶片的净光合速率（Pn）、植株总干重（Wtotal）、根系干重（Wroot）和活力（Rv）以及根系土壤中低分子量有机酸（LMWOAs）的类型和浓度，以探究高温环境下空气湿度对花期番茄生长及灾后恢复的调节机制。结果表明：（1）高温下植株的Pn和Rv下降，但根冠比和LMWOAs显著提高，且32℃处理下各指标值显著高于38℃，提高RH至70%可显著提高植株的Pn、Wroot和根冠比。（2）花期番茄主要分泌草酸和琥珀酸，高温下草酸、苹果酸、乳酸、乙酸和丙酸分泌量增加，酒石酸和甲酸分泌量减少。（3）环境温度和湿度均与LMWOAs呈显著负相关关系，Pn、Wroot、Wtotal和Rv与LMWOAs呈显著正相关。（4）高温下提高空气湿度至70%可增加Pn和Wroot，并促进根系分泌LMWOAs，有利于灾后番茄的恢复生长，但空气湿度达到90%则降低了叶片Pn和Wroot，加剧了高温对植株的损伤，不利于灾后恢复。因此，70%左右空气湿度可以在一定程度上缓解高温对番茄苗造成伤害。

 2018年8月21日-10月9日，对宁夏贺兰山东麓砾石葡萄园酿酒葡萄（品种为‘赤霞珠’）进行分期采收。通过对各采收期葡萄果实中的还原糖、滴定酸、可溶性固形物、总酚、单宁和花青素含量以及pH、糖酸比和固酸比的测定，利用K?平均值聚类分析法和主成分分析法对葡萄果实品质指标进行综合评价，研究‘赤霞珠’葡萄在不同采收时间果实品质指标含量的变化，从而确定该地区‘赤霞珠’葡萄的最佳采收期，以优化砾石葡萄园葡萄酒品质、形成酒庄特色。结果表明：从9月10日起采收的葡萄果实基本满足高品质酿酒对各单项指标的要求，但随着采收时间的推后，各项指标均有一定程度的波动，可见，采收时间对葡萄果实品质指标有显著影响。通过K?平均值聚类分析，将采收时间分为两类，第I类采收期为8月21日-9月7日，第II类采收期为9月10日-10月9日。综合各指标，在第II类采收期采收更有利于酿造优质葡萄酒。进一步利用主成分分析法对第II类采收期采摘的果实品质进行综合评价，结果表明，9月28日-10月9日采收的葡萄综合分值均大于零，其中以9月28日得分最大，达到了1.84。故研究认为，在2018年的气象条件下，宁夏贺兰山东麓砾石葡萄园‘赤霞珠’葡萄年度果实品质的可采收时间段为9月10日-10月9日，9月28日为当年最佳采收期。

 借助云南省2009?2018年25个气象站点逐月降水量分析TRMM 3B43降水数据特征，利用相关系数（R）、偏离率（BIAS）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差对TRMM 3B43月降水数据和各站点进行适用性分析，并探讨该数据与海拔、坡度、坡向之间的关系，最后将TRMM 3B43月降水数据降尺度至季、年尺度，并对其进行适用性评价，为复杂地形地区开展区域降水研究、水文预报等提供可靠降水产品数据。结果表明：（1）TRMM 3B43降水数据与实测降水数据变化趋势基本一致，降水量均表现为西多东少、南多北少，且大致随海拔高度呈阶梯式分布；（2）TRMM 3B43月降水量与实测降水量具有极显著相关性，R高达0.9392，BIAS接近0，且TRMM 3B43降水数据在25个站点R值均超过0.735，大多数站点的偏离度和误差较小，其整体精度较高；（3）TRMM 3B43数据精度受坡度的影响比海拔、坡向大，但多数站点在不同海拔高度、坡度和坡向的精度均较高，适用性较强，尤其是海拔位于1000-2000m、坡度小于4°、坡向位于160°-240°的站点数据适用性更强；（4）降时间尺度后的TRMM 3B43数据相关系数稍有降低，误差变大，尤其是在冬季和年尺度适用性稍差。TRMM 3B43月降水数据在云南地区具有较高的精度，可为地面降水数据提供有效补充。

 基于Landsat-8和MODIS数据，首先采用面向对象方法对海南岛香蕉种植区的空间分布进行初次提取，然后采用基于时序植被指数的马氏距离方法进行二次提取，最后对两次提取结果进行空间叠加，采用随机选点实地验证的方法对分类精度进行评价。针对区域估产样本数量少的问题，统计2014?2015年的MODIS数据和2015年的香蕉区域产量数据，以全生育期香蕉长势为输入变量建立信息扩散区域估产模型，利用交叉验证方法评价估产精度，同时评价估产模型对于产量增减变化趋势模拟的准确性。通过组合多个生育阶段构建三种信息扩散估产方案，对比各方案的估产精度。结果表明：（1）采用面向对象和马氏距离的综合分类方法精度较高，总分类精度和Kappa系数分别为82.5%和0.7338，一致性检验的结果较好。（2）基于全生育期香蕉长势的信息扩散模型估产精度较高，平均相对误差为26.0%，决定系数为0.9216，解释能力和稳定性较好；对年际间产量趋势变化的预估准确率达到83.3%。（3）基于全生育期构建的单变量信息扩散估产方案精度最高，相比其它两种多变量建模方案平均相对误差分别降低2.9个百分点和10.4个百分点。可见，信息扩散方法对于小样本数据的处理能力较强，以全生育期为输入变量构建的估产模型精度较高，适应性较好，可为热带经济作物区域估产提供重要参考。

 选取长江中下游的芜湖地区超级水稻生产基地为试验区域，以2019年7月20日?8月9日连续高温日为试验时段，设计基于消费级无人机与便携式多光谱传感器的水稻长势遥感监测系统，并创建数据后处理分析与应用方法，对处于生育敏感期稻株的光谱特征进行研究，建立水稻高温胁迫的反演识别模型。结果表明：稻株植被指数与叶面积指数呈显著的指数关系，相关系数达到0.918，由此建立稻株叶面积指数反演模型，并进一步确定稻株出现高温胁迫的叶面积指数判别条件。利用叶面积指数反演模型和判别条件对实验区域内的水稻进行高温胁迫下的光谱特征提取与分析，结果显示，实验区域内15.3%的水稻受到了持续高温胁迫的影响，与农业部门田间调查事实相符，即实验区域内水稻灌浆率为82.2%。相对于传统人工田间调查和卫星遥感调查的作物长势监测方法，便携式无人机多光谱遥感监测技术具有空间分辨率高、可实时大范围监测、简单易行以及应用成本低等特点，利于普及与推广，在农作物自然灾害监测方面具有应用前景。

 2019/2020年度冬小麦、油菜生育期内，产区光热充足，发育期较常年同期明显提前；关键发育阶段内降水及时，墒情较好，冬小麦和油菜长势良好；干旱、阴雨寡照、干热风和病虫害等农业气象灾害实际发生范围小、影响轻。但冬季气温显著偏高，春季旺长明显；拔节孕穗期3次大范围强降温，部分小麦遭受轻度冻害；5月上旬出现极端高温天气，对局部冬小麦结实有不利影响。2020年夏收期间多晴好天气，夏收进展顺利。