利用2001−2020年西藏泽当农业气象站苹果物候期和逐日平均气温（T_m）、最高气温（T_max）、最低气温（T_min）、气温日较差（DTR）、相对湿度（RH）、降水量（Pr）、日照时数（S）和≥0℃积温（∑T₀）等资料，采用线性回归、Pearson相关系数和逐步回归等方法，分析近20a西藏中南部苹果物候期及生长期长度的变化趋势，以及影响的主导气候因子，以期揭示西藏高原苹果物候期变化特征及其对气候变暖的响应。结果表明：2001−2020年西藏中南部苹果除可采成熟期以1.28d·a⁻¹的速率呈提前趋势外，其它物候期平均每年推迟2.83～7.64d；果实生长发育期长度、花期长度平均每年分别缩短8.92d和5.98d，而果树全生育期长度略有延长，速率为0.65d·a⁻¹。各物候期T_max趋于升高，T_min呈降低趋势，DTR显著增大；多数物候期RH、S呈显著减少趋势；Pr在可采成熟期前以增加为主，之后趋于减少。春季物候期主要受温度影响，而秋季物候期主要受降水影响。影响物候期长度的主导气候因子，可采成熟期−叶变色末期和果树全生育期长度为T_m，叶变色末期−落叶末期为S，其它物候期长度均为∑T₀。研究区3月上旬Tm每升高1℃，苹果开花始期提前2.32d；10月下旬Pr每增加10mm，苹果落叶末期提前8.55d。

以多年月平均NDVI值高于0.1为阈值，对蒙古高原进行“植被区”与“非植被区”的子区域划分。在分析“植被区”植被对降水响应时滞性和“非植被区”陆地表面温度不同数据值与降水量相关性的基础上，子区域分别构建了TRMM 3B43降水数据与海拔、坡度、坡向数据、归一化植被指数（NDVI）/陆地表面温度（LST）数据的地理加权回归（GWR）模型，得到区内2006−2015年每年5−10月1km空间分辨率的月降水量降尺度模拟数据，并利用区内141个气象站点数据对降尺度模拟数据进行精度验证。结果表明：（1）蒙古高原“植被区”植被对降水响应存在时滞性，约为一个月；“非植被区”多数月份白天与夜晚陆地表面温度差（LST_D_N）与降水量的相关性最显著。（2）降尺度模拟数据与气象站点数据具有较好的一致性，月尺度相关系数为0.83，各站点相关系数介于0.42～0.98。（3）在生长季、月平均尺度上，降尺度模拟数据具有较高精度，其中9月和10月数据精度优于TRMM 3B43数据。降尺度模拟数据整体精度较高，加之对原始数据在50°N以上未覆盖地区的填补以及空间分辨率的提高，可为区内水循环变化、农牧业生产、干旱监测等研究提供重要的数据支撑。

基于遥感和GIS技术，以MODIS NDVI为数据源，应用DEM和土地利用分类图，采用转移矩阵、一元线性回归模型等方法，对石羊河流域2000−2020年植被生态质量指数（Q）的时空变化特征进行研究，并对Q值基于不同海拔高度、坡度、坡向和植被类型的分布特征进行分析。结果表明：（1）2000−2020年石羊河流域的平均Q值为9.8，南北差异较大，Q值与海拔高度和坡度呈正相关；（2）分析Q转移矩阵，流域植被生态质量处于改善之中，2000−2010年植被生态质量改善和退化面积占总面积的比例分别为30.0%和2.2%，2010−2020年分别为13.7%和10.9%；（3）2000年以来流域Q值平均每10a增加1.2，呈增加趋势（Slope>0.0）的区域面积占整个研究区面积的90.3%；（4）Q值呈增加趋势的面积随着海拔高度的增大呈波动变化，随着坡度的增大先增加后减小；（5）森林、草地和灌木丛植被类型Q值呈增加趋势所占比例均在60.0%以上；（6）研究区Q值与气温、降水的相关系数分别为0.352和0.281，气温是植被生长的主要影响因素。

2020−2021年在中国科学院禹城综合试验站进行青贮−籽粒玉米双季弹性种植模式夏玉米弹性播期试验，并对其周年籽粒当量产量、水热利用效率进行分析，以期论证水热资源和粮食需求结构变化的背景下，夏玉米弹性播期为特色的青贮−籽粒双季玉米种植模式在华北平原的可行性和应用前景。结果表明：（1）双季玉米周年热量利用效率较高的夏玉米弹性播期在6月1−29日，周年热量利用效率平均为3.1kg•hm⁻²·(℃·d)⁻¹；（2）双季玉米周年水分利用效率较高的夏玉米弹性播期为6月1−15日，周年水分利用效率平均为2.1kg•m⁻³；（3）基于水热高效利用的夏玉米弹性播期为6月1−15日，其周年籽粒当量产量平均为12886.4kg•hm⁻²，比本站冬小麦−夏玉米多年平均周年产量略低14.0%，但周年作物耗水量降低34.4%，周年水分利用效率提高30.9%。青贮−籽粒双季玉米弹性种植模式可以在产量相当的情况下有效减少周年作物耗水量，提高周年水分利用效率。

利用福建省70个气象观测站1971−2020年逐日气温资料及茶树灾情信息，构建基于日最高温气温与持续天数的福建省茶树高温热害等级指标，统计分析热害发生时空分布特征，开展福建省茶树高温热害危险性区域划分。结果表明：近50a福建省茶树发生轻度、中度热害较多，年际变化幅度大，发生数量总体呈上升趋势，21世纪以来热害发生频次比20世纪高；茶区由南往北热害发生频次逐渐增加；热害较高和高危险性区域主要分布在鹫峰山脉以北的武夷山脉、杉岭山脉和戴云山脉低海拔地区。在规划茶树种植时可结合具体地理气候条件和热害危险性区划结果，种植耐热、耐旱的品种或减少夏秋茶采摘等种植管理模式，改善茶园小气候，减少夏季高温热害带来的损失。

真实的灾情信息是有效防范和减轻强降雨灾害损失的重要参考。本研究以过程降雨强度（R）为指标，构建1984−2020年河北省县级多源气象灾情与致灾过程相匹配的强降雨灾害事件库。经过人工质控，获得真实灾情信息2305组，伪灾情信息263组。采用相关分析法确定与灾害发生程度（灾度）显著相关的降雨关键特征因子，基于单类支持向量机和十折交叉检验法，随机抽取10次样本，建立强降雨灾情气象因子致灾判别模型，并进行检验优化，以探索智能化、易用性的多源强降雨灾情可信度智能判别方法。结果表明：（1）与灾度显著相关的降雨关键特征因子共计11个，分别为最大降雨量、最小降雨量、过程平均降雨量、日均降雨量、平均小时雨强、1h最大雨量、3h最大雨量、6h最大雨量、12h最大雨量、24h最大雨量及前10日降雨总量，均通过了0.01水平显著性检验。（2）采用11个因子建立10个致灾判别模型（M1−M10），依据真实灾情判别准确率确定最优模型为M9，其证真率为96.4%，证伪率为67.6%，表明该模型对灾情真伪判定较为片面，应进一步优化。（3）通过自相关检验，以最大降雨量、平均小时雨强、1h最大雨量及前10日降雨总量4个因子作为输入因子，重新构建强降雨灾情气象因子致灾判别模型（M11−M20），最优模型为M20，其证真率和证伪率分别达到96.2%和82.9%。综合分析认为，由4个因子构建的气象因子致灾判别模型评估强降雨灾情可信度比11个因子建立的模型更可靠。

土壤表层含水量存在于陆−气界面，是模拟全球水文、能源和碳循环及其相互作用的一个重要变量，对于气候和地球系统研究至关重要。为了评价风云三号B星（FY-3B）、风云三号C星（FY-3C）、先进微波扫描辐射计（AMSR2）土壤含水量产品在锡林郭勒草原以及不同土地覆盖类型的精度和适用性，本文基于2014−2019年生长季的地面观测数据，应用时间序列相关性（R）、均方根误差（RMSE）、平均偏差（Bias）和无偏均方根误差（ubRMSE）分析了这三种网格产品的可靠性。结果表明：（1）在日尺度上，FY-3B和FY-3C土壤含水量产品高估了陆地表层含水量，AMSR2低估了土壤含水量；各项评价指标表明三种土壤含水量产品均能够捕捉锡林郭勒草原表层土壤含水量的时间变化趋势。（2）在月尺度上，与AMSR2相比，FY-3B和FY-3C土壤含水量产品的月度分布与实测土壤含水量分布较为一致。（3）在生长季尺度，3种卫星土壤含水量产品能够反映各草原亚型的土壤含水量状况；FY-3B和FY-3C土壤含水量产品在植被覆盖较高的地区适用性较好，AMSR2在植被覆盖较低的地区可靠性较好，3种产品在监测土壤含水量方面具有互补功能；FY-3B与原位土壤含水量的变化趋势一致性最好；FY-3B和FY-3C能较好反映研究区西部和东部土壤含水量变异情况，AMSR2能很好捕捉研究区中部土壤含水量变异状况。