在常规大气CO2浓度（aCO2，400±15μmol·mol−1）和高CO2浓度（eCO2，550±20μmol·mol−1）下分别设置无氮（ZN）和施氮（CN，180kg N·hm−2）2个氮水平的交互处理，以夏玉米品种郑单958为供试材料开展田间试验，测定花后功能叶碳同化物（可溶性糖和淀粉、总碳）动态和氮吸收及同化物组分（硝态氮、游离氨基酸、可溶性蛋白、非溶性氮化合物细胞壁氮素和类囊体氮素、总氮）动态以及碳氮比动态的变化及玉米产量，以探究CO2浓度升高和氮肥交互作用下，以玉米为代表的C4作物花后功能叶不同组分碳氮同化物质量分数及动态和产量的变化，以期为全球气候变化下玉米生理过程的变化提供理论支撑，同时为玉米作物模型调参提供实证数据。结果表明：（1）本试验条件下，大气CO2浓度升高对夏玉米生物量及产量的作用不显著。（2）eCO2下夏玉米花后功能叶主要碳同化产物（可溶性糖和淀粉）和总碳的质量分数显著（P＜0.05）增加，功能叶中氮同化物中简单组分（硝态氮、游离氨基酸及可溶性蛋白）质量分数和碳氮比、地上部生物量、产量也有一定增加，但未达显著水平；而氮同化物中的结构氮组分（如细胞壁氮和类囊体氮）质量分数显著降低，总氮也有一定降低趋势，显示出后期结构氮组分合成有一定不足。（3）氮肥施用显著增加了花后功能叶碳同化物（如可溶性糖和大部分时期淀粉）及各种氮同化物的质量分数和生物量及产量，对总碳的增加作用不显著。（4）eCO2下合理施用氮肥，会使地上部生物量、产量、功能叶中简单碳同化物可溶性糖、简单氮同化物指标（硝态氮、游离氨基酸和可溶性蛋白）和总碳质量分数达到较优。因此，在未来大气CO2浓度升高为特征之一的气候变化背景下，氮素合成的生理调控管理对促进碳氮代谢及玉米高产优质有积极作用。

陕西苹果种植面积大、产量高，但产量易受晚霜冻影响。冻害的发生与苹果花期和晚霜冻时间密切相关，因此准确预测苹果花期，研究苹果花期的变化规律对苹果生产防灾减灾具有重要意义。本研究利用物候模型（春暖模型、连续模型、重叠模型和平行模型）研究气候变化背景下陕西苹果花期（包括始花期和末花期）的变化规律。首先，评价4种物候模型在陕西苹果产区模拟苹果花期的效果，筛选出研究区最佳花期预测模型。然后，基于所选最佳花期模型模拟历史（1980−2019年）时期各代表站（洛川、白水、凤翔和长武）的苹果花期。最后，基于33个全球气候模式（Global Climate Models，GCMs）生成的未来气象数据集，利用所选最佳模型分别模拟RCP4.5和RCP8.5两种情景下2021−2100年各代表站的苹果花期并研究花期时空变化规律。结果表明，连续模型是模拟渭北东部和西部苹果花期的最佳模型，而延安和关中西部苹果花期的最佳模型为平行模型。1980−2019年各代表站始花期提前速率为3.4～4.7d·10a−1，末花期提前速率为3.3～4.6d·10a−1，空间分布上，研究区苹果花期从东南到西北逐渐推迟，年平均花期持续时间为10～11d。在RCP4.5情景下，各代表站2021−2100年始花期提前速率为0.7～0.9d·10a−1，末花期提前速率为0.6～0.8d·10a−1；与1980−2019年相比，各代表站2021−2060年平均始花期提前0～4.4d，末花期提前0～5.0d，各代表站2061−2100年平均始花期提前3.4～7.6d，末花期提前2.6～8.2d。在RCP8.5情景下，2021−2100年各代表站始花期提前速率为1.3～1.8d·10a−1，末花期提前速率为1.3～1.6d·10a−1；与1980−2019年相比，各代表站2021−2060年平均始花期提前1.3～5.9d，末花期提前1.0～6.1d，各代表站2061−2100年平均始花期提前6.7～12.4d，末花期提前6.2～12.3d。未来气候条件下，苹果花期空间分布与历史时期基本一致，但花期持续时间略有缩短。本研究首次综合花期预测模型和未来气候数据研究陕西苹果产区苹果花期变化，可为陕西苹果产区应对气候变化产生的花期冻害提供一定的理论依据。

以辽宁省1957−2017年逐日气象数据和研究区作物系数为基础，基于SIMETAW模型计算和分析辽宁主要粮食作物（春玉米、大豆和水稻）需水规律和降水对作物需水的满足程度，以揭示气候变化对该区域粮食作物需水的影响，探究自然降水对主要粮食作物需水的满足程度及其时空变化特征。结果表明：辽宁春玉米、大豆和水稻全生长季需水量多年平均值分别为511.8mm、509.4mm和605.1mm，均呈不显著下降趋势。春玉米和大豆全生长季需水与降水耦合度多年平均值分别为0.821和0.814，即降水分别满足了82.1%和81.4%的需水量，亏缺的17.9%和18.6%仍需播前灌溉或补灌，尤其在西部地区耦合度大于0.8的保证率仅为28.2%和21.1%。水稻全生长季耦合度为0.464，耦合度大于0.4的保证率全省仅为69.1%，西部地区保证率低至36.8%。辽宁4个分区中，3种作物均在东部地区耦合度最大，中部、南部和西部次之。3种作物各生长阶段耦合度呈现生长中期最高，快速生长期次之，初期和成熟期普遍最低。春玉米和大豆生长初期需水与降水耦合度近年来显著上升，3种作物成熟期耦合度则呈显著下降趋势。辽宁省主要粮食作物均需注意春旱和秋旱的发生，及时补充灌溉。在目前降水条件下，辽宁省最适宜种植春玉米，尤其水资源匮乏的西部地区，根据实际情况可适当扩大春玉米种植规模。大豆最适宜在辽宁东部和中部地区种植，水稻在东部和南部地区种植最为适宜。

以1961−2018年长时间序列的格点化气象数据替代以往研究中站点数据，通过趋势分析和聚类分析等方法，研究中国区域内适合格点数据的霜冻辨识阈值、霜冻发生时间及霜冻强度的时空变化规律，以在气候变化背景下合理利用气候资源，降低霜冻灾害给农业生产造成的损失。结果表明：（1）日最低气温0℃相比日最低气温2℃作为阈值辨识初/终霜冻和无霜期的空间分布更加合理。（2）1961−2018年中国大部分地区初霜冻日期推后（1～3d·10a−1），终霜冻日期提前，无霜期增加（1～3d·10a−1）。（3）不同强度的霜冻年累计发生次数在中国北方有微弱增加态势，在南方呈现明显的减少趋势。其中，晚霜冻不同霜冻强度年发生频次高于早霜冻。（4）以霜冻日期和霜冻发生频数为标准进行中国霜冻灾害区划，全国可分为亚热带、暖温带、中温带、寒温带和青藏高原5个分区。其中，以青藏高原不同霜冻日期变化最为剧烈。整体上，中国区域的气候变暖对于霜冻灾害的发生在时间、空间和强度上有明显的减弱效果。

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义，当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素，在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子，以主要产粮基地京津冀地区为例，基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature，LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）以及降水等多源数据，利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试；利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据，从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index，CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近，变化趋势基本一致，并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4，均通过了0.01水平的显著性检验。空间上，相较于SPEI，CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高，表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。

对风云卫星（FY-3B、FY-3C）系列土壤水分产品和中国气象局陆面数据同化系统CLDAS-V2.0（Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0）土壤水分产品展开精度验证与评价，旨在明确中国土壤水分产品的时空序列精度特征，以期为后续土壤水分产品精度校正与反演模型改进提供参考。验证实验在青藏高原那曲地区开展，基于那曲地区大（1°×1°）、中（0.3°×0.3°）、小（0.1°×0.1°）三个尺度观测网中观测站点0-5cm、0-10cm和10-40cm土壤水分逐日观测资料进行评价，并加入全球陆面数据同化系统GLDAS-1（Global Land Data Assimilation System Vision 1.0）Noah土壤水分产品作为对比。结果表明：（1）时序性上，CLDAS-V2.0土壤水分产品表现出良好的时空连贯性，FY系列土壤水分产品空值普遍存在，在冰冻期尤为显著。FY及CLDAS-V2.0土壤水分产品多数时间存在高估现象，在降水事件发生后和植被生长期高估尤为明显。（2）各土壤水分产品在不同尺度观测网中的统计结果一致。但相较于大中尺度稀疏测站，各产品在小尺度密集观测网的评价结果更加稳定和优异。（3）0-5cm深度，CLDAS-V2.0土壤水分产品质量整体优于FY系列土壤水分产品，FY系列土壤水分日间观测产品精度高于夜间观测产品。10-40cm深度，CLDAS-V2.0土壤水分产品精度高于GLDAS-1 Noah土壤水分产品。结果表明中国自主研制的土壤水分产品数据集质量较为稳定、可靠。