农业气象
为科学评估宣城烟叶成熟期连阴雨灾害损失，本研究以宣城市7个县（市、区）2005—2024年逐日气象数据、烟叶产量及烟叶物候发育期资料为基础，采用统计分析、相关性分析和K-Means聚类算法，系统开展连阴雨灾害致灾因子筛选、临界值确定、强度指数构建及灾害等级划分研究。结果表明：连阴雨期间降水量(RR)和持续降水天数(DR)是宣城烟叶成熟期连阴雨灾害的核心致灾因子，二者与产量灾损率(ΔY)均呈显著正相关(P<0.05)，其中腰叶成熟期RR与ΔY达极显著相关(P<0.01)；基于权重系数法构建了脚叶成熟期、腰叶成熟期、顶叶成熟期3个发育期的连阴雨强度指数模型，结合K-Means聚类将灾害划分为轻、中、重、特重4个等级，明确了各等级对应的强度指数阈值、灾损率区间及发生概率。实测数据验证结果显示，该评估体系等级差≤1的整体准确率达88%，轻、中度灾害评估准确率86%，重、特重度灾害准确率89%；空间适用性上，北部的平均准确率为90%，南部86%。本研究构建的烟叶成熟期连阴雨灾害损失评估体系，填补了宣城烟区相关研究空白，实现了灾害的分发育期、分等级精准评估，可为宣城烟区连阴雨灾害监测预警、风险防控及烟叶种植布局优化提供科学的技术支撑与决策依据。
针对冷凉地区马铃薯品质受气候条件影响显著，且现有气候品质认证技术鲜见报道的研究缺口，为科学量化气候条件与企业管理对马铃薯品质的综合影响，深度挖掘农业气候资源优势，本研究以察右后旗马铃薯主产区为研究对象，基于2016—2023年国家基本气象站和乌兰哈达苏木自动气象站气象观测资料及2023年马铃薯品质检测与生产管理数据，明确马铃薯关键生长期（播种—出苗期、出苗—分枝期等）适宜气象指标。采用对比法和指标判别法，构建包含气候适宜性区划（权重0.3）、当年气候条件（权重0.5）、企业种植管理水平（权重0.2）的综合评价模型。结果表明，认证区域属于马铃薯种植气候适宜区（X1=100分）；2023年生长期光温资源充足（≥10℃积温2672℃，日照时数1527.2 h），降水量与历年持平(211.6 mm)，阶段性干旱通过灌溉措施有效缓解，气候资源评分92分，气象灾害扣减6分（X2=86分）；企业生产管理水平优良（X3=95分）；综合评分92分，2023年马铃薯气候品质等级为特优，其外观品质（块茎整齐度1级、大小3级）与内在品质（相对淀粉含量1.2%）均达标。本研究可为马铃薯气候品质认证提供技术支撑。
为总结分析农业气候精细化区划最新技术方法，及其在农业布局优化、气候资源高效开发和农业气候变化应对中的实践应用，本研究系统梳理了农业气候区划技术的发展历程及现状，聚焦GIS技术、遥感技术、动态区划模型和多源数据（气象观测数据、遥感影像数据、地理信息数据、作物物候数据等）集成的应用进展，分析了当前技术在气候适宜性评价、作物布局优化以及气候变化应对中的具体表现和典型案例。分析表明，现代农业气候区划正向高分辨率、智能化和动态适应性方向发展，已成为农业气象研究的重要领域，但在数据获取精度、模型多维度融合以及社会经济适用性等方面仍存在挑战，随着气候变化对农业生产影响的加剧，传统的静态农业气候区划方法逐渐暴露出对动态适应性、精细化和多因子分析的不足。未来，应进一步加强多源数据集成、动态模型构建和多因子综合分析与模型集成应用，为农业气候区划的精准化与智能化提供技术支撑。
针对淄博烟草产量受气象因子影响机制不明确、栽培管理缺乏精准气象依据的问题，为提升烟草产量与品质，明确关键气象因子对烟草产量的影响及规律，本研究基于2019—2022年淄博烟草产量数据及3个国家基本气象站（博山、淄川、沂源站）的平均气温、降水量、日照时数、最大风速、极大风速气象数据，采用Z-score标准化与灰色关联度分析法，分别解析这些主要气象因子对烟草各生长期（伸根期、旺长期、成熟期）及烟草逐月（5—9月）生长阶段的影响情况。结果显示：（1）整体来看，降水量、平均温度、日照时数是影响烟草产量的核心因子（关联度均≥0.79），极大风速、最大风速影响相对较小（关联度≤0.75）。（2）针对烟草各生长期而言，伸根期、旺长期降水量与烟草产量的灰色关联度最高（分别为0.8297、0.9103），成熟期平均温度（0.8628）与日照时数（0.8549）对烟草生长影响最大；风速影响随生育期推进逐渐增强，成熟期关联度最高。（3）逐月分析显示，8月平均温度（0.9068）、7月降水量（0.9057）、9月日照时数（0.9006）关联度超0.9，6月降水量、9月极大风速和6月日照时数等因子关联度≥0.85，为关键时段影响因子。研究表明，烟草产量受多气象因子协同影响，且其主要气象因子的影响强度随生育阶段动态变化。降水量、平均温度和日照时数是贯穿烟草整个生育期的关键影响因子，而风速对烟草生长的影响则随烟叶数量增多、叶面积增大而增强，并在成熟期达到最大。最后，基于对结果的分析，给出了一系列种植烟草的可行措施，这不仅为农业气象服务和烟叶种植管理提供了重要的科学理论依据，也为进一步提升烟草产量奠定基础。
为探究喀斯特地区外来植物与本地植物菌根对暴雨频率变化的响应特征，明确二者菌根差异响应及生态意义，以喀斯特弃耕地6种本地植物和4种外来植物为研究对象，设置自然降雨(CK)、低频暴雨(T20)、中频暴雨(T40)、高频暴雨(T60)4种降雨处理，测定植物菌根侵染率（总侵染率、丛枝侵染率、泡囊侵染率、菌丝侵染率）、土壤菌丝密度和孢子密度。结果表明：（1）中高频暴雨处理(T40、T60)显著提高本地植物丛枝侵染率(P<0.05)，提高土壤孢子密度，降低外来植物丛枝侵染率，但外来植物孢子密度在高频率暴雨处理下有所增加；（2）中频暴雨处理（T40）使本地植物菌丝密度显著降低(P<0.05)，而外来植物菌丝密度无显著变化；（3）极端暴雨减少了菌根特征存在显著差异的物种数量，不同物种响应各异，其中本地植物蛇莓、香附子的丛枝和泡囊侵染率对暴雨频率变化响应最显著；（4）整体而言，本地植物菌根对降雨变化的敏感性高于外来植物，根内菌根结构（丛枝、泡囊）对暴雨频率变化的响应较根外结构（土壤菌丝、孢子）更敏感。本研究为预测全球气候变化背景下喀斯特地区外来植物入侵趋势及生态系统恢复提供了科学依据。
为量化评价内蒙古兴安盟水稻成熟期霜冻灾害发生风险，本文基于1981—2022年兴安盟6个旗县国家级气象站的水稻成熟期日最低气温数据，以及1991—2022年的水稻种植面积、产量数据等，采用层次分析法和加权综合评分法建立了水稻成熟期霜冻灾害风险评价模型，并对兴安盟水稻成熟期霜冻灾害风险进行了区划分析。结果显示：兴安盟水稻成熟期霜冻灾害高风险区主要分布在扎赉特旗中部和北部；中风险区主要分布在扎赉特旗东部；低风险区主要分布在乌兰浩特市、科右前旗、突泉县以及科右中旗。建议高风险区提升防霜能力，并选用生长期适宜的水稻品种，以减少霜冻灾害带来的损失；低风险区可选择生育期长、产量较高的水稻品种，以充分利用当地的热量资源。
为了解决传统农业保险在桃产业风险保障中的定损难、理赔慢、道德风险高等问题，通过构建科学的天气指数保险机制，精准高效转移桃种植风险，稳定桃产业收益。本文基于六安市1991—2020年脆桃春季花期气温数据，以日最低气温达到0℃作为低温冻害的关键致灾因子临界值，定义六安脆桃花期低温天气指数(I)为保险期内花期低温事件的最大持续天数。以此为基础，使用K-均值聚类分析方法，建立脆桃花期低温冻害等级指标，设计脆桃花期低温冻害天气保险指数，并且试点推广应用。结果表明：六安脆桃低温冻害分为轻度(0<I≤1)、中度(1<I≤3)、重度(3<I≤5）、特重(I>5）共4个等级。当低温冻害天气指数≥2 d时，启动赔付，赔付比例为6%~50%。1991—2020年六安市脆桃低温冻害的平均赔付比例（即费率）为5.1%，平均赔付金额为770元/hm2。试点推广应用显示该天气指数保险产品基本合理，研究结果可为农业保险公司设计脆桃春季低温天气指数保险产品提供科学技术支撑。
本研究旨在客观评价杨梅品质等级，为合理布局杨梅种植基地、改善杨梅品质提供气象技术支撑。基于2021—2023年怀化地区多个海拔的荸荠、东魁杨梅基地的可溶性固形物及总酸实测数据，首先将两种杨梅的可溶性固形物及总酸品质精细划分为4个等级，并建立综合实际品质评价方法和标准。结合气象资料，运用通径相关分析、逐步回归分析、聚类分析等统计方法，揭示了影响杨梅品质的关键气象因子：荸荠杨梅的可溶性固形物主要受成熟前5 d内日照时数<1 h阴天日数、成熟前9 d内日降雨量>5 mm降雨日数的影响；影响总酸的关键气候因子为成熟前44 d内和成熟前19 d内的平均最高温；影响东魁杨梅的可溶性固形物的关键气候因子为成熟前8 d内的日照时数，影响总酸的关键气候因子为成熟前30 d内平均气温和成熟前33 d内的平均最高气温。研究表明，杨梅成熟前9 d内（颜色由红转紫）的雨日越少、光照越多，可溶性固形物含量越高；杨梅坐果后的平均气温和最高气温越高，总酸含量越低。同时分别建立两种杨梅的品质气象模拟模型及气候品质评价模型，经回归验算及实际检验，气候品质等级和实际品质等级基本一致，表明该评价方法准确度较高，可用于杨梅品质等级的评价实践。
为探究不同粪污对烟秆好氧发酵堆肥的调控效应，本研究将烟秆分别与猪粪(T1)、羊粪(T2)、牛粪(T3)、鸡粪(T4)混合进行堆肥试验（初始碳氮比25:1）。试验动态监测堆体温度、pH、电导率(EC)、总有机碳(TOC)、总氮(TN)、碳氮比(C/N)、总磷(TP)、总钾(TK)及种子发芽指数(GI)等关键参数，以评估不同粪污类型对烟秆堆肥腐熟进程的影响。结果表明，各处理组的高温期持续时间均符合堆肥无害化标准；经过63 d发酵，各处理pH稳定在8.00~8.50之间；T1和T2处理的EC显著低于T3和T4，但TOC含量高于T3和T4。养分分析显示，堆肥结束时T2处理的TN显著高于其他处理组；各处理C/N持续下降，最终均降至15以下；T4处理的TP含量最高，T2最低；TK含量排序依次为T4>T3>T1>T2。腐熟度评估中，T1和T2处理的GI值显著高于T4，表明其成熟度更高、植物毒性更低。综合表明，添加猪粪(T1)和羊粪(T2)能有效提升烟秆堆肥的有机质转化效率，优化养分平衡，并加速腐熟进程，是烟秆资源化利用的优选辅料，为优化烟秆堆肥工艺提供了理论依据与技术参数。
针对豫中浓香型烤烟生产管理依赖经验、缺乏定量模拟工具的问题，为明确WOFOST模型在许昌烤烟产区的适用性，基于2021—2022年河南烤烟核心产区许昌建安区、襄城县田间观测与气象数据，采用OAT(one-at-a-time)法进行参数敏感性分析，结合“试错法”完成模型本地化校准与独立验证，以决定系数（R2）、拟合度指数（d）、归一化均方根误差（NRMSE）评估模型在叶干重、地上部生物量及叶面积指数的模拟精度。结果表明：（1）在叶干重WLV模拟校准中，WOFOST模型的模拟值与实测值呈显著线性关系，表明模型对叶干重的模拟精度较高；地上部生物量AGP的校准精度也较好；但叶面积指数LAI校准效果不如叶干重和地上部生物量，NRMSE为20%~30%；（2）利用2021年许昌、2022年许昌及襄城的数据对模型进行验证，对于最重要的生物量叶干重模拟效果较好。综合来看，WOFOST模型在验证中表现出较高的精度，90%(8/9)验证数据的R2和一致性指数d整体均高于0.8，近80%(7/9)高于0.9，NRMSE在10%~20%之间，模拟值与实测值的相关性和一致性较好。（3）经过校准与验证，WOFOST模型能够较好地模拟河南许昌烟叶的生长过程，为烟叶生产的定量化和数字化管理提供了基础。后续可耦合遥感数据开展长势监测与产量预报研究。
研究旨在探寻更精确有效的玫瑰盛花始期预报方法。基于1994—2024年山东省平阴县平阴玫瑰物候资料和气象资料，分析盛花始期的时间变化特征，并通过皮尔逊相关系数筛选出影响花期早晚的关键气象因子，用于BP神经网络法建立花期预报模型，并与逐步多元线性回归法作比较，利用均方根误差(RMSE)、相对误差(RE)和决定系数(R2)对模型预报精度进行评价。结果表明，1994—2024年平阴玫瑰盛花始期呈波动提前趋势，平均每10 a提前0.4 d。1994—2020年有16个气象因子与盛花始期日序数呈极显著相关(P<0.01)，其中4月中旬的温度因子是影响盛花始期的主要气象因子。BP神经网络模型训练集的RMSE为0.75 d，RE为0.62%，R2为0.92，平均绝对误差为0.44 d；逐步多元线性回归模型的RMSE为1.31 d，RE为1.08%，R2为0.77，平均绝对误差为1.04 d。两种模型均能在4月下旬对玫瑰盛花始期进行预报。通过2021—2024年的资料对模型预报效果进行检验，其中，BP神经网络模型预报值与实际值相一致的年份占75.0%；逐步多元线性回归模型预报值与实际值一致的年份占25.0%。综上所述，BP神经网络模型较逐步多元线性回归模型的预报精度更高，在平阴玫瑰盛花始期预报中具有更高准确性和实际应用价值。
设施栽培杨梅的生育期模拟是研究杨梅生长与环境因子相互作用的关键环节。为探究设施栽培小气候对杨梅生育期的调控效应、预估生育期演变并构建精准模拟模型，利用2022—2024年浙江兰溪设施杨梅生长发育期观测数据与棚内光照、温度等气象资料，采用有效积温法(Growing Degree Day, GDD)、生理发育时间法(Physiological Development Time, PDT)和钟模型3种方法对越冬期、开花期、坐果期、转红期、成熟期进行模拟与验证。结果表明：钟模型在模拟杨梅各生育期时表现出较高的预测精度和适应性，特别是在转红期和成熟期，其预测误差显著小于GDD法和PDT法。钟模型模拟棚内杨梅各生育期的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)分别为2.83、3.32、4.24、2.38、2.16 d，归一化均方根误差(normalized Root Mean Square Error, nRMSE)分别为0.47、1.11、0.47、0.48、0.54，显著优于GDD与PDT。钟模型能够更精确反映设施杨梅生育期演变规律，可为设施杨梅精准管理、产期调控与高效栽培提供科学依据。后续可优化越冬期参数并拓展至多品种、多区域应用。
本研究旨在确定与气象预报服务相协调的黔东南糯小米适宜播种气温指标。选取黄平、施秉、镇远等国家气象观测站2015—2024年逐日气温和5 cm地温数据，采用5日滑动平均和曲线法计算12℃、13℃、14℃、15℃等界限温度的初日和5 cm地温稳定通过15℃初日，通过绝对差值法和相关系数法分析气温与浅层地温的关系，利用变异系数法评估各界限温度初日与5 cm地温稳定通过15℃初日差值的稳定性。结果表明，黔东南糯小米种植核心区日平均5 cm地温与日平均气温呈显著正相关，且受当天日平均气温影响最大；适宜播种期年际间有所不同，早春年份3月底至4月初即可播种，倒春寒年份则需至4月下旬；5 cm地温指标与气温稳定通过13℃初日差值的平均值、标准差均最小，变异系数在-2.528~1.713之间。综合考虑地温指标与气温指标的时间接近性和稳定性，推荐采用平均气温稳定通过13℃作为黔东南糯小米适宜播种气温指标，能提高糯小米种植的科学合理性，且能有效避免苗期低温风险。
气候是影响农作物生产的主要自然因素，气候变化将对大豆生产带来显著影响。针对气候变化对大豆影响研究不足，适应策略更为稀缺的现状，本研究以呼伦贝尔地区为研究对象，利用1992—2022年大豆生育期数据，以及2023—2052年CMIP6模式BCC-CSM2-MR模型的SSP1-26（低排放）、SSP2-45（中等排放）、SSP5-85（高排放）3种气候情景的模拟数据，构建了大豆种植气候适宜度模型，并利用反距离权重、自然断点法、线性趋势分析等方法，评估未来气候变化对大豆种植气候适宜性的影响。结果表明：在SSP1-26、SSP2-45、SSP5-85这3种气候情景下，温度适宜度高度适宜区面积均呈下降趋势；降水适宜度变化表现出情景依赖性，高排放情景下降水适宜性较高，中、低排放情景对降水适宜性影响较小；日照适宜度高度适宜区面积普遍增加，表明日照对研究区大豆种植的积极作用将进一步增强。整体来看，大部分区域的综合适宜度位于0.60~0.65之间，高度适宜区主要集中在呼伦贝尔东南部地区。
为探讨不同播期对冬小麦生育籽粒灌浆动态及最终产量的影响，以揭示播期、环境因子与小麦生长发育间的关系，为今后冬小麦种植应对气候变化提供科学依据。本研究采用田间试验，系统分析了不同播期（早播9月30日(E10)、10月10日(CK)、10月20日(L10)和10月30日(L20)）对小麦生育期、有效积温分配、籽粒灌浆特的影响，并利用Richards方程进行灌浆数据拟合，结合气象因子进行通径分析，评估其对小麦产量构成因素的影响。结果发现：（1）随播期推迟，小麦关键生育期也渐进推迟，冬前尤为明显，平均每推迟10 d，生育期总体缩短约7~8 d；（2）不同生育阶段积温分配有显著不同，全生育期有效积温从E10的2654.4℃降至L20的2266.2℃，但推迟至10月20日播种(L10)仍能保持适宜的冬前积温；（3）籽粒干物质积累呈现“S型”增长趋势，在10月10日和20日播种的小麦干物质累积能力整体更优。籽粒灌浆特性受播期和气象因子共同影响，晚播处理表现出较高的灌浆速率，早播处理在灌浆活跃期表现较好；（4）10月20日(L10)播种产量最高，达到719.21 g/m2。综上表明，播期对冬小麦生育期、籽粒灌浆和最终产量具有显著影响。在气候变化背景下，冬小麦播种推迟至10月20日前后，可达到提升产量的目的。
本研究基于2023—2024年观测资料与BCC-CPSv3模式数据，采用“分区—分季—分时效”的多尺度评估框架，结合偏差、均方根误差(RMSE)、时间相关系数(TCC)、和空间异常相关系数(ACC)等指标，以及对数变换技术，系统评估了该模式在内蒙古地区气温和降水预测方面的技巧与误差特征。结果表明：气温预测存在明显的季节性偏差：夏季东部农田区存在显著暖偏差(+3.1℃)，春季西部沙漠区则表现为冷偏差(-2.2℃)。冬季气温预测技巧(TCC=0.43)显著高于夏季(TCC=0.28)，空间分布呈现“东高西低”的特征，这与下垫面差异有关。降水预测主要受极端降水事件（日降水>20 mm）的影响，春季西部存在正偏差(+0.64 mm)，夏季东部为负偏差(-0.24 mm)。对数变换能够有效降低极端值造成的误差（可剥离58%的误差）。降水预测技巧以冬季最高，并随预报时效逐渐衰减（每旬-0.04），其他季节则呈现断崖式下降，空间分布为“西高东低”。气温与降水预测技巧的反向空间差异反映了不同的控制机制：气温预测主要依赖大尺度环流的稳定性（如冬季蒙古高压主导），而降水预测则受到对流性降水突发性的制约（夏季中小尺度系统影响）。研究结果明确了模式优化方向：气温预测需修正东部农田地区的潜热参数，降水预测则需调整夏季对流触发阈值以及春季西风水汽的模拟。本研究为内蒙古地区春旱、夏涝的防灾减灾工作及以及区域气候模式的改进提供了重要的科学依据。
大樱桃是天水市支柱产业之一，其产量和品质与气象条件密不可分，气候品质认证是用气候指标对初级农产品品质优劣等级所做的评定，探索和推广大樱桃气候品质认证技术，是助力天水大樱桃产业高质量发展的科学依据和重要举措。基于1995—2024年天水气象观测数据和大樱桃生长发育资料，采用统计分析、相关性分析、层次分析、加权求和等方法，确定大樱桃主要生长期、筛选影响天水大樱桃生长的关键气象因素、构建天水大樱桃气候品质认证评价模型和评判标准。通过对2024年天水市秦州区羲农樱桃种植农民专业合作社大樱桃进行气候品质认证分析，检验了天水市大樱桃气候品质认证模型的科学性和准确度。研究结论具有一定的推广应用价值，为天水打造大樱桃名优品牌注入气象元素。
针对子午岭作为黄土高原重要生态屏障，其植被动态对气候响应机制尚不明确的问题，为揭示气候变化对该区域生态系统的影响规律、支撑生态保护决策，本研究基于2001—2024年MODIS MOD13Q1 NDVI数据和25个气象站点的气象资料，利用Google Earth Engine平台预处理数据，采用线性趋势法、克里金插值法及Spearman相关性分析法，系统分析植被覆盖时空变化特征及对水热因子的敏感性。结果表明：（1）时空变化规律：近24 a来，子午岭地区NDVI总体呈显著上升趋势[4%/10a (p<0.0001)]，年际波动明显。空间上，NDVI均值呈现“南高北低、主脉高、周边低”的格局，北部（华池、志丹）改善显著（速率5.0%~9.4%/10a），南部局部区域（旬邑）趋于稳定或轻微退化；年内变化主要呈单峰型，峰值出现在7—8月，南部3个站点（耀州、淳化、铜川）呈6月回落的双峰型。（2）气候敏感性分析：年尺度上，植被对降水的敏感性显著高于气温。正宁、淳化等5个站点NDVI与年降水量呈极显著正相关（r=0.458~0.608），水分是主要限制因子；仅宁县站点NDVI与气温呈显著正相关（r=0.436）。月尺度上，7月生长旺季，耀州、淳化等5个站点NDVI与当月降水呈极显著正相关（r=0.549~0.654），气温响应呈空间分异，淳化、耀州、华池、志丹4个站点与当月气温呈显著负相关（r=-0.417~-0.543），即时水热响应占主导地位，滞后效应不明显。（3）主导机制辨析：植被变化受气候与人类活动共同驱动。降水是年际波动的关键因子，尤其在干旱半干旱区；而退耕还林等生态工程可能削弱局部气候信号。空间异质性源于地形、土壤及植被类型差异，如黄土层储水能力缓冲短期气候波动。子午岭植被覆盖整体改善，但北部改善显著、南部局部退化，空间异质性突出。降水是植被生长的核心气候驱动因子，尤其在生长旺季（7月），而气温作用具有促进或抑制双重性。建议实施分区管理、优化水资源配置，加强高温胁迫应对，并持续推进生态工程。本研究为子午岭生态保护提供了科学依据，未来可结合高分辨率数据与生态模型深化机制研究。
在全球气候变化背景下，极端低温事件频发，严重制约农业可持续发展。为系统梳理低温灾害的危害与防控技术，本研究基于大量文献，阐述冷害、冻害、霜冻的概念与分类特征，归纳不同类型低温灾害对农作物的影响机理，并探讨针对性防治措施。结果表明：冷害（>0℃）、冻害（<0℃）和霜冻（≤0℃）在致灾温度、发生季节、影响区域及危害对象上存在显著差异；冷害主要导致作物生理机能障碍（如光合抑制、代谢紊乱），冻害引发细胞结冰与组织坏死，霜冻造成细胞膜破裂与水分失衡，三者均显著降低农作物产量与品质；培育抗寒品种、优化田间管理（如覆盖、灌溉、熏烟）、强化监测预警系统，可有效减轻低温灾害损失。未来需加强低温灾害演变趋势与作物抗寒机理研究，结合分子育种、智慧农业等技术，完善综合防控体系，为保障粮食安全提供支撑。
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