地膜覆盖栽培技术在给农业生产带来增产、增收的同时，由于对聚烯烃塑料地膜的长期使用，回收率不高等问题的存在，使其积存土壤中，造成严重的污染问题。在地膜残留严重的区域，土壤结构受到严重破坏，耕地质量下降，农业操作受阻，作物的出苗、营养吸收及根系生长发育受到限制。生物降解地膜在自然环境条件下可被细菌、真菌和放线菌等微生物降解，最终分解成CO₂和H₂O，不仅对土壤无污染而且对农作物的生长发育有促进作用，成为解决白色污染问题的有效途径之一。对生物降解地膜的不断深入研究，表明其对土壤环境及农作物产量等均有不同程度的影响，这些影响在不同区域和作物上存在较大的差异性，无法简单通过一项或者几项试验直接得出生物可降解地膜较塑料地膜PE优秀的结论。本文通过综述近年来有关生物可降解地膜对土壤环境和农作物生长发育及产量影响研究的结果，比较使用生物可降解地膜（BM）和塑料地膜（PE）处理后的各种实验效果，分析其优劣性并对生物可降解地膜性能的改进提出建议，以期不断完善生物可降解地膜的性能，实现农业科技的可持续发展。总结分析表明，（1）生物可降解地膜可以提高土壤温度和湿度，满足作物生长前期所需，加快出苗，缩短生长周期，同时对土壤有机质、有效氮和土壤酶活性等产生有益的影响，提高土壤养分含量。在微生物方面，生物可降解地膜可以促进土壤微生物含量和土壤呼吸速率的增长。同时，生物降解地膜具有较PE地膜优秀的减草能力，其中以黑色生物可降解地膜效果最佳，能够有效减少田间杂草数量，保证作物所需营养的供给。（2）在农作物方面，生物可降解地膜能在玉米生育前期和中期促进玉米生长，缩短生育时期，并提高产量。覆盖生物可降解地膜处理的棉花籽棉产量与PE地膜处理无显著差异，覆膜处理较裸地在产量上有显著提升。生物可降解地膜处理的马铃薯在生长前期因为土壤温度增加导致发芽更快，显著缩短生育周期，提早上市，并且较PE地膜和裸地能显著提高产量，其中黑色生物可降解地膜效果最明显。对于谷子作物，覆盖生物可降解地膜处理下的产量与PE地膜处理无显著差异，覆膜处理在产量上较裸地处理均有显著提升。而对于生长周期较短的番茄、茄子和甜菜等蔬菜作物，生物可降解地膜能够长时间发挥保温增墒的作用，促进作物快速生长，最终产量与覆盖PE地膜处理无明显差异甚至有小幅提升，且较裸地处理有显著提升。（3）提出生物可降解地膜现存的不同成分对土壤及农作物的影响问题、降解可控问题和成本问题，如降解速度难以控制、生物可降解地膜不完全降解导致的环境问题、技术成熟度不高以及价格较高的问题，同时对今后的研究发展方向提出建议，对生物可降解原料进行改性创新，降低成本，并对生物可降解地膜的降解机理进行调控，加强生物降解地膜的原材料、配方和生产工艺的研究，研发高性能、多功能化的生物可降解地膜，同时满足区域适用性和作物适用性的新型生物可降解地膜，为生物降解地膜向更多区域和更多作物种类的推广应用奠定理论基础。

2020−2021年小麦生长季，在干热风灾害发生频繁的黄淮海典型麦区进行大田试验，探索不同化学制剂对冬小麦抗干热风的调控作用，以便筛选出高效实用的制剂种类和施用时期。试验共设6个处理，以拔节期或开花期单次喷施磷胺和磷酯为制剂组处理（BA、BZ、HA和HZ处理），以拔节期和开花期均喷施自来水处理作为空白对照（CK），以两个时期均喷施磷酸二氢钾溶液处理作为制剂组对照（CKP）。考察干热风胁迫后小麦灌浆期间叶面积指数（LAI）、叶片荧光参数、籽粒淀粉合成关键酶活性和积累量、籽粒灌浆动态和产量构成因素的变化。试验期间小麦在花后24d和26d遭受了轻度干热风过程，与CKP和CK处理相比，BA处理促进穗粒数增加，理论产量显著提升8.11%和9.82%，且花后30d的LAI也显著增加47.67%；HZ处理更有助于提高千粒重，理论产量增幅为10.03%和11.78%，较其他处理增加旗叶最大光化学效率（Fv/Fm）和光化学淬灭（qP）；HA处理能稳定降低非光化学淬灭（NPQ）。遭遇第一次干热风过程后，即花后26d观测结果显示，与CKP处理相比，BZ处理的ADP−葡萄糖焦磷酸化酶（AGPase）活性显著升高19.26%，而HZ处理的束缚态淀粉合成酶（GBSS）和可溶性淀粉合成酶（SSS）活性则分别显著增加2.11%和15.92%。遭遇第二次干热风过程后，即花后30d观测结果显示，HZ处理的直链淀粉和总淀粉含量较CKP处理分别显著提升9.75%和3.74%，在各处理中增幅最高。Richards拟合结果显示，与CKP处理相比，喷施磷糖类制剂处理通过延迟最大灌浆速率出现的时间，以及提高灌浆速率缓解干热风对籽粒危害，其中HA处理的弱势和强势籽粒的最大灌浆速率提升22.71%和18.30%，平均灌浆速率提升了19.27%和12.72%。因此，磷糖类制剂的种类和喷施时期是影响遭受干热风胁迫之后小麦叶片和籽粒生理差异的主要因素，建议磷胺和磷酯制剂喷施的最佳时期分别为拔节期和开花期；综合认为开花期喷施磷酯制剂处理对小麦抗干热风影响的调控效果最优。

利用1961-2020年粮食作物种植面积、产量和农业灾情统计数据，对比分析了全国和冀鲁豫晋陕粮食产量与灾情的变化特征；采用已构建的河北、山东、河南灾情-产量评估模型，输入2008-2020年灾情数据，估算粮食产量及其因灾损失，检验已建灾情-产量评估模型的敏感性和稳定性；同时，基于该统计建模方法构建了山西和陕西两省粮食作物灾情-产量评估模型，评价构建模型方法的通用性。结果表明：（1）1961−2020年，北方五省粮食作物种植面积和总产量分别占全国的28%和25%，夏收粮食和秋收粮食种植面积分别以3.39hm²·a⁻¹和106.3hm²·a⁻¹的速率极显著下降（P<0.01），总产量分别以137.3×10⁴t·a⁻1和119.9×10⁴t·a⁻¹的速率极显著增加（P<0.01）。2008−2020年北方五省粮食种植面积和产量分别以209.42hm²·a⁻¹和258.06×104t·a⁻¹的速率极显著增加（P<0.01）。（2）1961−2020年，北方五省受灾、成灾和绝收面积分别占全国平均灾情的28%、28%和23%，北方五省与全国灾情均呈显著先增强后减轻变化趋势；全国农作物受灾、成灾和绝收面积分别在2008年、2000年和2000年达到历史高值后逐年下降；北方五省相应灾情分别在1990年、1989年和2004年出现下降拐点。全国粮食作物灾情主要来自干旱和洪涝，旱涝受灾、成灾和绝收面积占全国灾害统计面积的76%；北方五省灾情主要来自干旱，干旱受灾、成灾和绝收面积分别占北方五省灾情统计的66%、61%和58%。2008−2020年山东干旱受灾面积最大；河北、山西干旱成灾面积相对较高；河北洪涝和风雹绝收面积最高。（3）基于构建模型的数据序列延长至2020年，冀鲁豫粮食产量模拟值与实际值呈极显著相关关系（R²>0.95，P＜0.01），构建的北方五省灾情−粮食作物产量评估模型模拟准确率较高；60a间，冀鲁豫晋陕五省的粮食因灾损失率分别为8.99%、18.02%、9.79%、12.84%和20.04%，近12a受灾情面积减少和农业科技进步的影响，因灾损失率分别为4.4%、17.4%、9.65%、8.14%和17.9%，均有所下降。经模型的验证和构建，该建模统计方法对于评估气象灾害对粮食产量造成的损失表现较好，具有预测粮食产量的性能，具备业务化应用的可行性。鉴于北方五省粮食产量占全国粮食产量比例较高，新时期防范区域农业气象灾害风险对保障国家粮食安全至关重要。

春玉米是东北地区主要粮食作物，研究分析不同气候和土壤模式下春玉米产量的空间差异对于指导农业生产和保障粮食安全具有重要意义。本研究选取土壤、地形和气候因素三个方面共13个关键影响因素，采用多元线性回归分析法构建春玉米单产和13个影响因素的多元线性回归模型，并利用ArcGIS软件将春玉米单产进行栅格化，对东北地区春玉米单产空间分布情况进行分析。结果表明：（1）经多元线性回归模型计算的空间化数据（空间分辨率为1km）与春玉米单产统计数据基本一致，东北地区春玉米单产在2482.49～10147.10kghm⁻²。（2）春玉米单产空间分布图客观反映了春玉米单产的空间分布趋势，大体呈现由中部地区向四周不断减少的格局。本研究准确取得栅格尺度的东北地区春玉米单产空间化的模拟结果，平均相对误差1.45%，可为东北地区农业生产布局优化和决策制定等提供方法参考。

以‘凯撒’（Lycopersicon esculentum Mill.）番茄为试材，于2022年3−8月利用人工气候室在开花坐果期进行高温氮素控制实验，研究不同施氮水平对开花坐果期遭遇短时高温后番茄的坐果特性、幼果内源激素含量、果实外观品质和产量的影响，分析得到每个温度处理下能够有效缓解高温热害、提高果实品质和产量的最适施氮量，以期为明确高温环境下番茄的氮素调控提供依据。试验设置5个施氮水平，即N0（0.00g株⁻¹）、N1（3.55g株⁻¹）、N2（5.32g株⁻¹）、N3（7.09g株⁻¹）和N4（8.87g株⁻¹），3个温度处理，日最高气温/日最低气温分别为T1（28℃/18℃）、T2（35℃/25℃）和T3（40℃/30℃），温度与氮素两个因素组合共15个处理，相对湿度设置为50%～80%，每日6：00−18：00光照强度为1000μmolm⁻²s⁻¹，其余时间光照强度为0μmolm⁻²s⁻¹。结果表明：（1）不施加氮肥时，开花坐果期番茄经高温处理后提前进入迅速坐果期，快速生长期时长明显缩短。施加不同水平的氮肥后，高温处理下进入迅速坐果期的时间明显延迟，快速生长期的时长随温度升高而缩短。（2）高温胁迫5d后番茄幼果中ZT和IAA含量下降，GA含量上升。施加适量氮肥可以提高高温胁迫后幼果中各内源激素的含量。（3）不施加氮肥时，开花坐果期遇短时高温后番茄果实品质下降、单株平均产量显著下降。施加适量氮肥有助于提高番茄在遭遇短时高温后的果实品质和产量，过量施加氮肥会导致果实品质和产量下降。开花坐果期番茄经T1、T2处理的最佳施氮量为3.55～5.32g株⁻¹，T3处理的最佳施氮量为3.55～7.09g株⁻¹。

以西藏青稞主要种植区为例，基于致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力构建干旱灾害综合风险评估模型，并进行干旱灾害风险评估及区划，利用非参数法厘定各县青稞的纯保险费率，在风险区划结果基础上修正纯保险费率，再结合改进GM（1,1）模型和R/S方法预测未来修正纯保险费率。结果表明：（1）基于干旱致灾因子危险性指数和承灾体易损性指数的风险等级呈中部区域低两边高的趋势，基于干旱承灾体暴露性指数、防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数的风险等级由东向西有逐渐加重的趋势。（2）各县青稞保险的纯保险费率水平介于1.07%～9.79%，相差不大；修正后的纯保险费率介于1.86%～17.02%，相差较大。（3）基于干旱致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数和承灾体易损性指数修正下的纯保险费率空间分布呈中部高两边低的特点，基于干旱防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数修正下的纯保险费率呈现中部高、局部高和两边低的特征。说明科学合理的厘定纯保险费率应考虑多种干旱指数的综合影响。（4）首次利用改进GM（1,1）模型和R/S方法预测西藏青稞主要种植区未来修正纯保险费率的预测值有微弱的上升，上升率为0.21个百分点·10a⁻1。构建的综合风险指数总体能客观反映西藏青稞干旱灾害风险水平，区划结果可为纯保险费率的修正提供基础支撑，进而为提高青稞农业保险服务的精确性提供科学依据。

机器学习作为一种统计学与计算机科学相结合的新兴技术，近年来在作物信息获取任务中得到广泛应用。传统的作物信息获取方式主要依靠化学检测法，测定过程耗时、耗力。基于机器学习算法和高光谱遥感技术能够通过无损的方式，快速感知作物外观及内部理化参数，具有明显的应用优势和发展前景。本文对国内外作物信息高光谱遥感相关研究进行系统性梳理。总结了不同机器学习算法在高光谱感知作物信息中的应用及优缺点，归纳了机器学习算法建模的不确定性，指出高光谱感知作物信息的未来发展趋势为，通过多源遥感协同观测实现作物信息获取方式互补，发展高光谱遥感与作物模型同化技术、高光谱遥感与人工智能深度融合技术，从而实现面向作物全生育期的关键信息智能化获取与决策。