土壤水分是作物生长的重要影响因素，也是水文、生态和气候等环境因素中不可忽视的环节，对自然环境过程具有深远的影响。遥感技术发展与应用为区域地表土壤水分监测提供了有效手段。本研究以Sentinel数据为主要数据源，提取特征参数构建输入参数数据集，利用遗传算法优化的BP神经网络重构土壤水分反演模型。结果表明：借助Sentinel微波遥感影像与光学遥感影像提取20个特征参数，可基于BP神经网络反演研究区内土壤水分含量，但特征参数冗余导致模型运算效率较低，耗时较长。利用特征选择算法对特征子集降维后，借助XGBoost重要性得分进行特征筛选，最终确定8个最优特征变量，保留了特征数据集主要信息，有效减少数据冗余，反演结果R²为0.62，RMSE为0.59%，网络运行时间与内存占用情况较全要素的GA-BP神经网络明显改善，运行时间平均下降75s，内存占用平均减少863.86MB。反演研究区年内7月、9月土壤水分含量最高，土壤重量含水量最大值为38.29%，平均14.52%，1月土壤水分含量最低，土壤重量含水量最大值为15.71%，平均12.52%，与当年降水趋势相近。本文所提方案在满足较高反演精度同时，能实现较快速的区域土壤水分反演，为微波与光学等多源遥感数据结合反演农田地表土壤水分提供了新思路。

为选出模拟长江中下游高标准稻田各生育期实际蒸散（ET_a）的最优机器学习模型，并探究能量闭合对机器学习模型模拟ET_a的影响，基于南通市2020年高标准水稻田小气候、土壤和通量观测数据，分析各生育期稻田ET_a及相关因子的时间变化特征，利用BP神经网络和随机森林两种算法估算各生育期ET_a，评估基于波文比的强迫能量闭合对机器学习模型模拟ET_a精度的影响。结果表明：（1）在不同生育期，气象和土壤因子对稻田ET_a的重要性不同，入射短波辐射（K_↓）始终是稻田ET_a的主控因子。（2）加入K_↓可显著提高机器学习模型对ET_a的模拟精度，相关系数提高了14.9%，RMSE降低51.1%。5种变量组合中，包含饱和水汽压差（VPD）、风速（U）、气温（T_a）、相对湿度（RH）和入射短波辐射（K_↓）的BP1模型是模拟分蘖期前稻田ET_a的最佳模型，包含T_a、RH和K_↓的BP3模型更适于模拟分蘖期后的稻田ET_a。（3）强迫能量闭合能改善BP神经网络模型对ET_a的模拟效果，在分蘖期前更为明显，5种变量组合中，BP2模型（U、T_a、RH和K_↓）在能量闭合后的模拟效果提升最明显，相关系数提高了3.5%，RMSE降低25.7%。

农田土壤风蚀扬尘使大量颗粒物释放到空气中，导致严重的空气污染。本研究综合利用野外调查与半固定监测的方法，通过测定紧密结构（5667株·hm⁻²）、疏透结构（3000株·hm⁻²）和通风结构（950株·hm⁻²）三种防护林前后不同部位的风速和颗粒物浓度，计算防风效应和颗粒物削减率，分析不同结构防护林带的防风效果，探究防护林对颗粒物的削减率及其影响因素，以期优化防护林带的结构参数，加强防护林带对PM₁、PM_2.5、PM₁₀等颗粒物的阻滞功能。结果表明：（1）防护林带1m高处防风效应表现为疏透结构（37.95%）>紧密结构（32.61%）>通风结构（25.67%），2m处防风效应为疏透结构（49.66%）>通风结构（19.64%）>紧密结构（19.38%）。（2）紧密结构林带对PM_2.5削减率最大，为−22.5%，疏透结构林带和通风结构林带对PM₁削减率最大，分别为−41.36%和−18.06%。（3）气象因子对PM₁₀浓度影响最大，林带后PM_2.5浓度与风速呈极显著正相关关系（P<0.01）。

全球经济持续发展与环境变化的双重背景下，粮食生产与消费过程对环境的影响愈发显著，特别是粮食生命周期中温室气体排放问题，已成为气候变化和生态平衡的一项重要挑战。综合分析国际和国内粮食生命周期碳排放研究进展可揭示该领域研究趋势和前沿热点。本研究通过检索Web of Science（WoS）和中国知网（CNKI）数据库的中英文文献，运用科学知识图谱以及CiteSpace文献可视化工具进行深入分析和可视化呈现。结果表明：2003年国际上开始出现粮食生命周期碳排放相关研究，国内于2009年开始关注此问题，两者均呈稳步增长态势；国际和国内研究侧重点不同，国际研究包括粮食生产与消费、整个粮食系统及供应链的综合研究，注重粮食系统及供应链的碳排放管理；国内研究侧重于粮食生产端、区域差异研究。未来国内粮食生命周期碳排放相关研究应更注重粮食生产与消费平衡，外卖服务等新兴行业需引发关注。粮食生命周期碳排放的区域差异对区域粮食可持续生产和消费的发展至关重要。混合生命周期评估将成为主流研究方法，全面评估粮食生命周期碳排放的多个方面。政策效果也将成为重要的研究焦点，以推动粮食生命周期碳减排。

以川渝地区双季早稻和晚稻为研究对象，基于历史气象数据（1981−2020年）和水稻产量数据（1997−2020年）构建面板模型，解析未来气候情景下（2021−2060年，SSP1-2.6和SSP5-8.5）平均态和极端态变化对川渝水稻产量的影响。结果表明：（1）2021−2060年川渝大部分地区水稻产量较历史产量增加10.0%～30.0%，四川南部和东南部地区减产0～10.0%。（2）未来气候变化下，平均态（降水量和辐射量）及极端态（高温和干旱）变化使川渝大部分地区水稻产量减产0～2.0%，降水极端态变化使重庆市和达州市水稻减产0～2.0%。温度平均态变化对早、晚稻产量的影响差异较大，降水量和辐射量平均态变化对早、晚稻产量影响基本一致。2021−2060年川渝地区大部分地区的温度、降水量和辐射量呈上升趋势，少部分地区（重庆市、攀枝花市）降水量呈下降趋势。降水量和辐射量平均态、干旱和高温极端态变化导致川渝大部分地区水稻减产，其中辐射量平均态变化和干旱极端态变化分别在未来SSP1−2.6和SSP5−8.5情景下对水稻减产贡献最大。未来气候变化背景下，应采取措施应对极端干旱和极端高温事件，以保障川渝水稻高产稳产。

利用1981-2020年江苏72个气象站逐日气象资料，基于茶叶春季生长适宜气象条件，应用模糊数学方法，构建日尺度茶叶气候适宜度指数，开展江苏春茶生长气候适宜度等级区域划分和评价，分析气候变化背景下不同年代江苏春茶生长气候适宜度的时空变化特征。结果表明：春茶生长气候适宜度时空变化特征各有异同。对于江苏三大茶区来说，春茶生长日尺度气候适宜度均呈单峰型分布形态，高值时段集中于4月上旬−5月上旬，进入高峰期的时间随年代变化呈10d左右的提前趋势。三大茶树主栽区域年尺度气候适宜度指数在2000−2010年达到高峰，且呈上升趋势。各年代间环太湖低山茶区属高适宜区域，连云港茶区属低适宜区域，宁镇扬丘陵茶区主要为中适宜区。江苏春茶生长气候适宜度指数呈北低南高的分布特征，年代际变化特征明显，以0.005·10a⁻¹的速率呈上升趋势，2001−2010年春茶生长气候资源良好。

以鲜切菊花“神马”为供试品种，以鲜切菊花参考作物蒸散量（ET₀）为标准，设置T1（90% ET₀）、T2（75% ET₀）、T3（50% ET₀）和CK（100% ET₀）4个灌溉处理，在南京信息工程大学日光温室进行田间试验，测定切花瓶插鲜切菊花的花径、鲜重、水分平衡值和寿命，研究亏缺灌溉处理对鲜切菊花外观品质的影响。结果表明：（1）适度亏缺灌溉（T2）的鲜切菊花瓶插寿命最长，严重亏缺灌溉（T3）的鲜切菊花瓶插寿命最短。（2）适度亏缺处理（T2）的鲜切菊花径增大幅度最大，严重亏缺灌溉（T3）花径缩小幅度最大，花朵凋谢速度最快。（3）轻度亏缺灌溉（T1）可以使鲜切菊花保持较大鲜重。（4）适度亏缺灌溉（T2）会使鲜切菊花在瓶插后及凋谢时保持较高水分平衡值。T2处理可显著延长切花菊的瓶插寿命、增加花朵花径并提高水分平衡值，切花菊保水能力和外观品质好，观赏性强。T2处理为南京地区鲜切菊花的最佳灌溉量。

基于2019−2022年131份黄金百香果品质指标和果实采收前10个时段的气象数据，采用相关分析和多元逐步回归法建立回归模型，筛选具有生物学意义的关键气象因子；结合黄金百香果单项品质指标对果实品质的综合贡献，采用加权指数求和法构建黄金百香果气候品质指数模型，为综合评定黄金百香果品质等级提供参考。结果表明：（1）黄金百香果关键气候品质指标共5个，包括采收前10d的日平均日照时数和日平均降水量、采收前20d、30d的平均最高气温、采收前60d的日平均降水量。（2）根据百香果质量标准，结合实测品质变化和相关专家经验，确定黄金百香果单项品质指标的等级及阈值：黄金百香果“特高”级的可食率≥50%、可溶性固形物≥17.5%、总酸≤3.0%，“高”级可食率45%～50%、可溶性固形物17.0%～17.5%、总酸3.0%～3.5%，“中”级可食率40%～45%、可溶性固形物16.5%～17.0%、总酸3.5%～4.0%，“低”级可食率＜40%、可溶性固形物＜16.5%、总酸＞4.0%。（3）黄金百香果气候品质“特优”“优”“良”“一般”4个等级对应的气候品质指数I_Qc分别为≥2.5、1.5～2.5、0.5～1.5、＜0.5。利用54份独立样本检验黄金百香果气候品质等级评价模型，吻合率达87%，对黄金百香果气候品质的等级评价效果较好。

从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性和防灾减灾能力4个方面选取16个指标，构建河北省梨树花期冻害风险评估模型，并检验模型稳健性；采用1997-2017年河北省11个地市梨树平均单产验证风险评估结果的合理性。结果表明：（1）河北北部梨树花期冻害风险较高，与该地区较高的危险性和脆弱性有关，中南部花期冻害风险较低，主要得益于较低的危险性、脆弱性和较高的防灾减灾能力。（2）优化风险评估模型指标、方法后，各站梨树花期冻害风险排名变幅较小，平均排名变化6.2位，体现了模型较好的稳健性。（3）利用梨树多年平均单产验证了冻害风险评估结果的合理性，11个地市的风险与单产排序差异平均为2.0位，验证了基于本文提出的聚合方法得到的风险评估结果是合理的。根据以站点为单元的河北梨树花期冻害风险评估模型，可了解当地冻害风险，因地制宜制定冻害应对策略，为研究区梨树稳产丰产提供理论支持和政策建议。

基于遥感时序数据MOD13A2和陕西省99个气象站点的逐日气象数据，使用EVI差值法提取陕西冬小麦种植区，筛选与冬小麦单产相关性最高的遥感指数，结合冬小麦生育期内倒春寒、干旱、连阴雨以及干热风4个农业气象灾害的气象指标，构建综合遥感指数模型，以覆盖冬小麦全生育期的农业气象灾害风险。基于最优产量预测模型设计冬小麦综合遥感指数保险，采用分布拟合和蒙特卡洛模拟方法，计算10770个公里网格冬小麦综合遥感指数保险的理赔门槛值和精算纯费率，绘制理赔门槛地图和精算纯费率地图。结果表明：（1）采用EVI差值法提取冬小麦种植区，不同区域使用不同差值时段和门槛值，可获得较高提取精度，县域提取面积与2020年实际播种面积的相关系数达0.997，平均绝对误差524.9 hm²；（2）2000−2020年第65、81天EVI及两者最大值与陕西冬小麦单产相关性较高，县域相关系数年平均值最高达0.692；（3）融合干旱、连阴雨和倒春寒3个农业气象灾害的气象指标，最优综合遥感指数模型模拟单产与实际单产的相关系数达0.837，最优综合遥感指数模型R²为0.602；（4）关中、陕南部分地区冬小麦种植风险较低，平均单产损失率低于2%，渭河与黄河交口处冬小麦种植风险较高，平均单产损失率高于4%，其余地区冬小麦种植风险介于两者之间。冬小麦单产和种植风险在县域以下区域存在较大空间差异，提高测算理赔门槛和精算纯费率的空间精度，能够使冬小麦高产地区和低产地区获得同样的赔付机会，避免赔付超过实际损失导致的道德风险，同时能够使费率与实际种植风险相匹配，增加费率公平性，提高低风险地区参保意愿，减少逆选择。

海量异构数据的高效利用是提升农业灾害管理智能化水平的关键因素，探索多源异构的农业气象灾害知识图谱构建技术对农业气象灾害动态监测与智能化管理决策具有重要意义。本文通过文献调研深入分析农业气象灾害领域知识图谱构建所需的数据来源、类型及特点，按照自顶向下与自底向上相结合的知识图谱构建框架，从模式层构建、实体抽取、关系抽取和知识融合4个视角分析构建知识图谱的关键技术及应用现况；探究农业气象灾害知识图谱在农业气象灾害监测预警、风险评估、智能服务、决策支持领域的应用，总结农业气象灾害知识图谱构建面临的挑战，讨论农业气象灾害知识图谱的未来发展方向。不同模态的信息整合可使知识图谱更全面、准确地表达农业气象灾害领域的知识和信息，有助于更好地评估农业气象灾害带来的损失，提高决策的准确性和效率。未来结合大语言模型，借鉴先进的知识抽取方法实现复杂实体及关系抽取，整合多模态数据构建多模态知识图谱，进一步优化农业气象灾害知识图谱技术方法。

在全球气候变化背景下，中国大陆地区常常面临暴雨洪涝灾害的威胁，且不同地区影响不同，对农业生产和供应链管理带来了严重挑战。本文分析了中国农产品供应链的时空分异性，包括复杂的产地分布、季节性生产、多样化的农产品类型以及供应链各环节的紧密联系；分析了暴雨洪涝灾害对从种植到最终销售7个环节供应链的影响，从生产环节的农田水涝、土壤侵蚀，到物流运输环节的道路受损、农产品质量下降，再到销售环节的价格波动和市场不确定性等；针对农产品供应链的各环节，提出包括灾前预警、灾后短期救灾行动和灾后长期恢复重建措施。旨在提高农产品供应链的韧性，为减轻农业损失，确保农产品供应的可持续性提供参考，为未来灾害风险管理提供经验。

基于2024年夏收粮油作物主产区约1800个气象站逐日气象观测资料和295个农业气象站的农业气象观测资料，分析冬小麦和油菜生长季气候适宜度和灾害指数，评价气象条件对夏收粮油作物的利弊影响。结果表明：2023/2024年度冬小麦、油菜生育期内，产区大部光热充足，降水偏多，大部时段农田墒情适宜，晚霜冻、湿渍害和干旱等农业气象灾害影响偏轻。作物成熟收获阶段天气晴好，利于机械化麦收作业，进度较常年（1991-2020年）和2023年偏快，收获质量高。长江中下游地区2023/2024年度冬季多轮雨雪冻害、2024年春季阶段性阴雨及强对流天气等，不利于湘鄂等地油菜单产提高。总体上，冬小麦生长季内气象条件总体好于2022/2023年度，油菜生长季内气象条件接近2023年。