在人工气候温室，以旱稻为供试作物，以改性纤维素和生物炭为土壤改良剂，采用盆栽实验，分析改性纤维素、生物炭以及二者配施对土壤理化性质、养分、水分以及旱稻萌发的影响。实验设置对照组CK（不添加改性纤维素和生物炭）、施加质量分数为0.05%的3种改性纤维素（CMC-NH₄、CMC-Na和CMC-K，分别标记为A1、B1和C1）、施加质量分数为0.10%的3种改性纤维素（分别标记为A2、B2和C2）、施加质量分数为0.50%的生物炭（D1）、质量分数为0.05%的3种改性纤维素与质量分数为0.50%的生物炭配施（分别标记为A1D1、B1D1和C1D1）、质量分数为0.10%的3种改性纤维素与质量分数为0.50%的生物炭配施（分别标记为A2D1、B2D1和C2D1），共14个处理，测定不同处理对土壤理化性质、养分、水分流失量、旱稻萌发的影响。结果表明：与CK相比，A1和A2处理均可以降低土壤pH值，分别达0.20和0.17个单位，而B1、B2、C2和D1处理均可以增加土壤pH值，分别达0.32、0.43、0.20和0.42个单位；与单施改性纤维素相比，CMC-NH₄和CMC-K与生物炭配施有增加土壤pH的趋势，而CMC-Na与生物炭配施对土壤pH无显著影响。与CK相比，A1、A2、B1和B2处理均可以显著增加土壤紧实度，分别达13.69%、22.90%、99.66%和113.58%；单施3种改性纤维素均在不同程度增加了土壤成块性和土壤表层结皮；A1D1、A2D1、B1D1和B2D1处理均可以在一定程度上降低土壤紧实度，分别达8.88%、11.78%、14.95%和14.24%，同时与单施改性纤维素相比，A1D1、A2D1、B1D1、B2D1、C1D1和C2D1处理也可以降低土壤表层结皮厚度，分别降低了52.55%、60.59%、29.94%、38.65%、43.54%和45.20%。与CK相比，A2和A2D1处理均可以显著增加土壤铵态氮含量，分别达275.84%和48.99%；而C1、C2、C1D1和C2D1处理均显著降低了土壤铵态氮含量，分别达51.01%、53.02%、41.61%和45.64%。单施3种改性纤维素和生物炭均在不同程度上增加了土壤硝态氮、速效磷、速效钾的含量，分别达9.01%～47.66%、17.94%～62.46%和11.44%～88.76%；而3种改性纤维素与生物炭配施也均增加了土壤硝态氮、速效磷和速效钾含量，分别达22.80%～34.87%、21.84%～64.20%和10.04%～95.72%，整体来看，3种改性纤维素与生物炭配施更有利于土壤养分的增加。与CK相比，仅A2D1、B1D1和B2D1处理显著降低了累计土壤水分流失量，分别达8.86%、6.33%和6.33%，其余处理无显著差异。与CK相比，A1、B1、C1和BC处理均可以显著增加旱稻生物量，分别达203.88%、133.49%、111.16%和18.93%；单施3种高剂量改性纤维素处理中，仅C2处理显著增加了旱稻地上部生物量，达71.84%；A1D1、A2D1、B1D1、B2D1、C1D1和C2D1处理均可以显著增加旱稻地上部生物量，分别达225.24%、147.57%、143.20%、138.83%、125.73%和119.90%。综合来看，质量分数为0.05%的3种改性纤维素与质量分数为0.50%的生物炭配施可以更有效改善土壤结构、增加土壤养分和旱稻地上部生物量，可以作为旱地土壤改良手段。

以江西主栽常规籼稻品种为试验材料，于2022年在南昌县进行分期播种试验，4个播期分别为3月11日（B1）、3月24日（B2，常规播期）、4月5日（B3）和4月15日（B4），分析大田高温对早稻抽穗、灌浆及产量的影响，以历史气象数据（1961−2022年）对不同播期下的高温发生情况进行对比分析。结果表明：随着播期推迟，早稻产量、结实率和千粒重均呈下降趋势，高温日数与产量、结实率、千粒重呈显著负相关关系（P＜0.05），3月11日播期下，早稻产量显著高于3月24日及以后各播期处理。高温虽提高了早稻抽穗后10～15d灌浆速率，但不利于抽穗15d后较高灌浆速率的维持。4个播期下早稻生育期内，1961−2022年早稻灌浆期高温日数B4播期明显高于B1；2000年后各播期处理生育期内早稻抽穗灌浆期高温日数呈明显增加趋势；江西早稻高温易发区与早稻主要种植区高度重合。江西早稻种植区可适当提早播种，以减轻高温带来的不利影响。

以宁夏青铜峡灌区春小麦为研究对象，基于2a田间观测试验和率定后的SWAP模型，构建旱作区春小麦模型参数集，以偏差校正后的7个大气环流模式（General Circulation Models，GCMs）数据驱动模型，评估未来不同气候情景下（SSP2-45和SSP5-85）春小麦产量和灌溉需水量变化，定量分析播期调整对青铜峡灌区春小麦生长和耗水过程的影响。结果表明：参数校正后的SWAP模型能有效模拟青铜峡灌区春小麦生长过程；SSP2-45情景下未来两个时期（2021−2050年和2051−2080年）青铜峡灌区多模式平均最高温度相对于历史基准期（1991−2020年）分别增加1.6℃和2.6℃，两个时期SSP5-85情景下最高温度将分别增加1.8℃和3.6℃。在不改变播期和品种条件下，未来春小麦全生育期长度将随温度升高而缩短，最大缩短天数达14.2d，出现在SSP5-85情景下2051−2080年。SSP2-45情景下未来两个时期春小麦多模式平均产量将分别下降9.6%和12.9%，SSP5-85情景下则分别下降12.1%和17.2%；不同情景不同时期春小麦灌溉需水量变化幅度相对较小，均不超过3.5%；提前播种可有效减少青铜峡灌区春小麦产量损失，但不能完全抵消气候变化的负面影响，其中，SSP2-45情景下未来两个时期分别提前23d和33d播种，产量损失可控制在1.5%和5.3%，在SSP5-85情景下分别提前30d和42d播种，产量损失可分别控制在2.9%和5.4%。优化播种日期后，青铜峡灌区春小麦收获日期平均提前5d左右。未来不同情景不同时期下春小麦灌溉需水量增加明显，增加比例在4.0%～8.0%。

利用随机森林和向前逐步选择算法筛选关键气象因素，基于广义加性模型等构建6类甘蔗糖分含量模拟模型，以关键气象因子为自变量模拟甘蔗成熟期的糖分含量，通过模拟值与实测值对比分析，对模拟效果进行评价，并量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响。结果表明：不同地区、不同时间尺度气象因素对甘蔗糖分含量均有影响，关键气象因素包括气温日较差、最低地温、日照时数、最高气温、平均气压、降水量及平均相对湿度，气温日较差对甘蔗糖分含量的影响呈近似稳定的线性趋势，其余关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响呈复杂波动趋势。基于关键气象因素建立模拟甘蔗糖分含量的6种模型，广义加性模型模拟效果最优，拟合R²达0.97，模型验证的绝对误差为0.12个百分点，相对误差为0.86%，均方根误差为0.15。说明模拟值与实测值具有较好的一致性与相关性，模型可实现对广西甘蔗糖分含量的预测，同时，量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响，也为调控生态系统提供依据。

黑龙江省大豆生长季冷害发生频次高、影响重，构建黑龙江省大豆延迟型冷害指标，对大豆防灾减灾、保障大豆安全生产具有重要意义。利用1961−2020年黑龙江省73县（市、区）大豆产量资料及气象站逐日温度资料，以5−9月各月月平均温度之和的距平值为致灾因子，利用致灾因子和减产率的线性关系确定冷害阈值，构建黑龙江省大豆延迟型冷害指标并验证。结果表明：研究区大豆在5个种植区轻度冷害阈值分别为−1.8℃、−1.9℃、−1.9℃、−2.0℃、−2.0℃，中度冷害阈值分别为−2.0℃、−2.2℃、−2.3℃、−2.4℃、−2.6℃，重度冷害阈值分别为−2.2℃、−2.5℃、−2.7℃、−2.9℃、−3.1℃。经检验，大豆延迟型冷害指标对冷害发生趋势判识平均准确率83%，对冷害发生等级判识平均准确率62%，典型冷害年判识冷害平均准确率93%。综上所述，大豆延迟型冷害指标界定及评价黑龙江省大豆生长季延迟型冷害准确率较高，指标获取容易且实用性强。

花期低温阴雨是四川盆区油菜生产的主要气象灾害之一。本研究利用四川盆区1961-2020年101个气象站的逐日气象资料，1983-2000年油菜产量资料和干旱、低温冷害、连阴雨、大风、冰雹灾情资料，筛选花期低温阴雨灾害年份，采用数理统计方法获取花期低温阴雨产量灾损率和致灾因子，通过相关性分析确定油菜花期低温阴雨致灾指标，并利用2001-2020年灾情资料进行检验；基于筛选出的低温、连阴雨关键致灾因子，采用回归分析法建立油菜花期低温阴雨灾害损失评估模型，并进行回代和预测检验，分析灾害风险区划和变化趋势。结果表明：（1）日平均气温≤7℃、过程持续天数≥1d是四川盆区油菜花期低温致灾指标，日平均气温≤7℃的负积温和≥3d过程持续降水量共同组成低温阴雨灾害的关键致灾因子；选用2001-2020年油菜花期低温冷害发生情况对指标进行检验，与实际情况相符。（2）选用1983-2000年的气象、产量、灾情数据建立四川盆区油菜花期低温阴雨灾损评估模型，模型对轻度、中度灾害损失评估等级与实际等级相同或相差1级的评估准确率在96%以上；重度、特重评估等级与实际等级相同的准确率为0，与实际等级相差1级的准确率为75%和0。选用2001-2020年油菜花期低温阴雨灾害发生情况对模型检验，与实际情况基本相符。（3）1961-2020年四川盆区油菜花期低温阴雨灾害风险偏高区域主要分布于盆区西南部、南部及东北部，以中-高风险为主；灾害风险偏低的区域集中于盆区西北部及中部，以低-次低风险为主。（4）气候变暖背景下，四川盆区油菜花期低温阴雨灾害高风险区域呈减少趋势，低风险区域呈增加趋势。综上分析，四川盆区油菜花期低温冷害指标结果可靠，低温阴雨灾损评估模型能够较好地评估灾害损失，可应用于农业气象业务服务；灾害风险区划结果可为四川油菜生产布局提供参考依据。

基于1961−2020年湖南省高空间分辨率历史气象分析资料和BCC_CSM模式2021−2050年气候预估数据，采用普通油茶气象灾害综合指数分析湖南普通油茶气象灾害风险区划时空变化特征、几何中心及位移变化。结果表明：（1）1991−2020年与1961−1990年相比，湖南普通油茶气象灾害风险等级降低，高、中、低风险等级区面积占比分别减少10.4、15.6和17.5个百分点，微风险等级区面积占比增加43.5个百分点；各风险等级区均向高海拔区迁移。（2）2021−2050年与1991−2020年相比，中风险等级区和低风险等级区面积占比分别增加46.6个和20.6个百分点，微风险等级区和高风险等级区面积占比分别减少63.4个和3.8个百分点；微风险等级区和高风险等级区向高海拔区迁移，中风险等级区和低风险等级区向低海拔区迁移。（3）在多种气象灾害综合影响下，微风险等级区前30a（1991−2020年）覆盖湖南省大部地区，未来30a（2021−2050年）将缩减至仅湘东南南部地区；低风险等级区先收缩后发展至全省大部；中风险等级区向北位移；高风险等级区向西北位移。

基于山东西南部28个气象观测站1991−2022年3−10月逐日气温和降水量数据，根据区域性高温过程等级划分标准和区域性干旱过程监测评估方法，识别区域性高温、干旱及高温干旱复合事件，并开展相应的发生特征和致灾危险性分析。结果表明：（1）山东西南部区域性高温事件发生频次显著增多，开始日期显著提前，高温强度呈微弱增强变化；区域性干旱事件具有连发特征，发生频次增加，干旱强度趋于减弱；高温干旱复合事件集中发生于6−7月，发生频次增加，开始日期有所提前。（2）高温致灾危险性分布区域与高温强度分布区域基本一致，自西向东递减，高危险性区域主要分布在西部；干旱致灾危险性分布区域与干旱强度分布区域基本一致，自南向北递减，高危险性区域主要分布在南部；高温干旱复合致灾危险性分布区域与高温危险性区域分布规律较为相似，危险性自西向东递减。（3）随着气候变暖，山东西南部未来发生高温、干旱和高温干旱复合事件的风险加大。

水稻生育中后期至收获阶段的连阴雨是影响其生长和晾晒的限制环境，研究连阴雨保险纯费率，对于降低农业气象灾害风险具有重要意义。本研究利用黔东南州16个县（市）1980−2020年水稻单产数据及气象资料，构建水稻连阴雨减产模型，基于拟合优度检验法，从6种分布模型中筛选各县（市）最优模型估算连阴雨灾害概率，结合连阴雨概率及减产率厘定保险纯费率。结果表明：黔东南州水稻连阴雨综合指数与减产率呈显著的线性关系，线性表达式为Y_r=6.66CRI+4.12，连阴雨综合指数越大，水稻减产率越高。连阴雨发生概率随灾害程度加重而降低，各县（市）有30%～50%的概率发生轻度连阴雨，中度和重度连阴雨概率则分别为10%～30%、0～3%；海拔较高的麻江、黄平发生中度、重度连阴雨的概率较其余地区偏高。16个县（市）水稻连阴雨保险纯费率分别在7.38%～10.47%，西北部麻江、黄平两个县保险纯费率较高，达9.5%以上。

利用新疆不同棉区46个国家基本气象站1961-2022年日平均气温，结合棉花苗期低温冷害监测指标，通过气候倾向率、MK突变检验、累积距平等方法，分析棉花苗期轻度、中度、重度低温冷害的时间和空间变化规律，为新疆不同棉区制定合理的防灾减灾措施提供科学依据。结果表明：1961-2022年全疆棉区苗期气温呈极显著上升趋势，气候倾向率为0.30℃·10a⁻¹。北疆、南疆和东疆棉区分别在1999年、2004年和2003年轻度苗期冷害发生频次较少。北疆棉区于2006年、南疆和东疆棉区于2008年中度苗期冷害发生频次较少。1975年、2003年北疆和南疆棉区分别进入重度苗期冷害较少发生的阶段。近60a新疆棉花苗期低温冷害多发生于20世纪80和90年代，轻度和中度冷害发生年份分别占研究时段的79.0%和37.1%，重度冷害发生年份仅占8.1%。棉花苗期低温冷害多发生于北疆棉区，其次是南疆棉区，东疆低温冷害发生最少。