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| 內容簡介： |
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《气候变化背景下多灾种多尺度农业气象灾害风险评价与预估研究》系“十四五”国家重点研发计划项目及国家自然科学基金区域创新发展联合基金（重点项目）成果集成，面向气候变化背景下干旱、洪涝、高低温等复合型气象灾害频发加剧的现状，以保障国家粮食安全为目标，系统构建了“多灾种耦合-多尺度传递-动态化适应”的风险评估与管理技术体系。内容涵盖灾害致灾机理、作物响应特征、多源数据融合的风险建模、智能识别与预警，以及适应性策略优化，旨在推动农业防灾减灾从灾后应对向风险全过程管理转型。《气候变化背景下多灾种多尺度农业气象灾害风险评价与预估研究》致力于为科研、教学与政策制定提供理论支持和技术参考，助力提升农业气象风险管理能力与粮食安全韧性。
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目录前言第1章绪论11.1研究目的和意义11.2研究目标与研究内容31.3研究方法与技术路线41.4胁迫模拟试验设计331.5研究创新点39参考文献39第2章多灾种农业气象灾害风险评价、预估理论与方法412.1多灾种农业气象灾害风险评价理论基础412.2多灾种农业气象灾害风险评价主要方法472.3多灾种农业气象灾害风险预估方法55参考文献57第3章多灾种农业气象灾害时空分布规律研究613.1玉米多灾种气象灾害时空分布规律613.2水稻多灾种气象灾害时空分布规律1053.3小麦多灾种气象灾害时空分布规律1153.4大豆多灾种气象灾害时空分布规律125参考文献139第4章基于历史资料的灾害风险背景评价1414.1吉林省玉米大风倒伏综合风险动态评价1414.2东北地区玉米低温冷害综合风险动态评价1544.3松辽平原玉米干旱高温综合风险动态评价1764.4东北水稻低温冷害综合风险动态评价1964.5长江中下游水稻高温综合风险动态评价2074.6黄淮海小麦霜冻害综合风险动态评价2214.7东北地区大豆干旱高温综合风险动态评价234参考文献256第5章基于灾害过程的实时风险评估2615.1东北地区水稻低温冷害实时风险评价2615.2东北地区玉米低温冷害实时风险评价2685.3松辽平原玉米涝灾实时风险评价2735.4黄淮海小麦干旱实时风险评价2895.5长江中下游水稻高温热害实时风险评价297参考文献302第6章基于气候变化情景下的风险预估3046.1松辽平原玉米干旱高温灾害综合风险预估3046.2东北地区玉米低温冷害灾害综合风险预估3156.3水稻低温冷害灾害综合风险预估321参考文献330第7章农业气象灾害综合风险管理策略研究3317.1吉林省玉米大风倒伏灾害综合风险管理与适应3317.2水稻冷害综合风险管理与适应3357.3东北大豆旱热复合胁迫综合风险管理与适应336参考文献342
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第1章绪论 1.1研究目的和意义 灾害作为制约社会经济发展和威胁生态环境安全的关键因素，始终是全球防灾减灾与风险管理研究的核心议题（张继权等，2006，2012）。我国是世界上自然灾害*为严重的国家之一，灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重（Zhou X et al.，2025；Zheng F et al.，2022）。其中，约70%的自然灾害属于气象灾害，对农业生产构成持续性威胁（杨继国等，2022）。由于农业基础设施薄弱和抗灾能力不足，农业生产高度依赖气候资源稳定性，长期面临干旱、洪涝、低温冷害、高温热害、霜冻等多灾种复合侵袭。据统计，我国每年因气象灾害导致的农作物受灾面积超过5×105km2，影响人口超过4亿人次，直接经济损失超过2000亿元（吕厚荃，2011）。在全球气候变化背景下，气候变暖与生态环境恶化的叠加效应显著放大了农作物的暴露度与脆弱性（郑菲等，2012），极端气象灾害呈现出频发化、强发化和复合化趋势，对粮食安全和农业可持续发展构成系统性威胁（Liu M et al.，2024）。 进入21世纪，全球增暖趋势显著加剧，成为推动极端气象事件频率和强度升高的关键因素，农业气象灾害的致灾机制、时空格局和风险链条均发生深刻变化。一方面，致灾因子强度增强，复合型高温干旱、突发性强降水等灾害事件呈现空间扩展与持续时间加长（Alexander et al.，2006；Zhang et al.，2019）；另一方面，灾害风险链条日趋复杂，气候变化通过影响孕灾环境、承灾体敏感性和区域防灾能力，引发“灾害-损失-次生风险”的级联效应（IPCC SREX，2012）。传统以静态指标为基础的风险评估方法，难以精准反映灾害的突发性、非线性和时序变化特征，亟需构建面向“历史-实时-预估”的动态灾害风险管理新范式（IPCC AR5，2014；AR6，2021）。 在国际层面，政府间气候变化专门委员会（IPCC）先后发布的SREX报告、AR5和AR6系列报告，系统总结了气候变化对极端事件和灾害风险管理的深远影响，明确提出应加强动态风险评价和多灾种综合管理能力。特别是AR6报告指出，相比1850～1900年，全球地表温度已升高约1.1℃，极端高温、干旱和暴雨等农业气象灾害事件愈发频繁且强烈，对农业生态系统和粮食生产体系构成严重挑战。 在国家战略层面，党的十九大*次提出“乡村振兴战略”，明确将“农民增收”和“农业绿色发展”作为核心任务（李琪，2024），要求提升农业生产风险防控能力。党的二十大进一步强调“提高防灾减灾救灾和重大突发公共事件处置保障能力”，要求增强农业气象灾害管理的科技支撑和系统化能力建设（陈雪丽，2023）。当前，农业气象灾害风险已成为影响农业绿色转型与高质量发展的关键制约因素之一。 针对上述背景，开展多灾种、多尺度农业气象灾害风险评价与预估研究，具有重要的科学价值与现实意义。 （1）契合国际减灾研究趋势，推动农业气象灾害风险管理范式更新 面对极端气候事件日趋频发和灾害系统复杂性上升，国际减灾研究正在从单灾种静态风险向多灾种耦合、全周期动态管理转型（李凯伟，2023；Chen D et al.，2024）。IPCC、UNDRR等权威机构均强调灾害风险应建立在“致灾因子-承灾体-脆弱性-恢复力”一体化评估基础上。构建融合遥感反演、气象驱动、空间分析与机器学习方法的多维灾害风险评估框架，有助于推动农业风险管理从经验式响应向科学化决策转变，提升我国灾害管理能力对接国际前沿的系统化水平。 （2）服务国家粮食安全战略，支撑农业高质量发展 当前我国正处于保障粮食安全的关键时期，气候变化已成为影响粮食稳产增产的重要因素（丁杰等，2025）。IPCC AR6报告预测，未来全球气候变化可能导致主要农作物产量下降10%～25%。构建覆盖不同灾种、不同尺度、不同环节的农业气象灾害风险评价与预估系统，能够支撑科学布局种植结构、优化农时农艺管理、引导品种与区域适应性调整，为《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020）》及其后续政策实施提供技术保障。 （3）助力乡村振兴和气象灾害治理现代化，构建风险防控新体系 农业是乡村振兴的根基，农业灾害频发直接关系到农民收入和农村经济稳定。近年来高温干旱、低温冷害等灾害频发，对主要粮食作物和高产作物产量造成显著影响。推动建立覆盖“灾前-灾中-灾后”全过程、集成“监测-评价-预警-管理”的动态化农业气象灾害风险管理体系，不仅有助于农业保险等减灾机制科学定价、精准触发，也将为应对未来气候变异性提供前瞻性、智能化的管控路径。 （4）强化技术体系创新，支撑多灾种多尺度风险智能预估 本研究聚焦于“多灾种耦合机制-多尺度风险演变-全过程风险评价”三大核心科学问题，致力于构建面向未来气候情景的农业气象灾害智能预估系统。在遥感、数值模拟与人工智能方法交叉融合基础上，开发“天空地”一体化监测与评估平台，实现农业气象灾害风险动态识别、趋势预警与响应指导的科学闭环。 1.2研究目标与研究内容 1.2.1研究目标 针对全球气候变化背景下我国农业气象灾害风险加剧、多灾种耦合胁迫效应突出、传统静态风险评价方法适应性不足以及多尺度动态预估技术缺乏等关键问题，本书以我国主要粮食作物玉米、小麦、水稻及重要经济作物大豆、马铃薯等为研究对象，聚焦干旱、涝渍、高温、低温冷害、大风倒伏等典型农业气象灾害，探究多灾种农业气象灾害致灾机理及时空分布规律，揭示气象灾害耦合胁迫与成险致灾机制，研发基于多源数据融合、作物生长模拟与人工智能建模方法的农业气象灾害全过程动态影响评估与综合风险动态评价技术，构建覆盖灾害历史背景评价、实时动态监测与未来气候情景下风险预估的多灾种、多尺度农业气象灾害综合风险动态管理技术体系，提出科学合理的农业气象灾害风险管理和气候适应对策，旨在提升农业生产系统对气候变化的适应能力和区域粮食安全保障水平，为防灾减灾、农业结构调整和农业气象灾害政策制定提供理论依据和技术支撑。 1.2.2研究内容 本研究围绕多灾种农业气象灾害风险评价与预估，结合不同作物及区域特点，聚焦多尺度时空动态特征和气候变化驱动机制，具体包含以下几个方面： （1）多灾种农业气象灾害时空分布规律研究 系统分析玉米、水稻、小麦、大豆等主要粮食作物在不同灾害类型（如干旱、涝渍、低温、高温、大风倒伏等）下的时空分布特点与演变趋势，揭示灾害空间分布的区域差异性及多灾种复合效应。 （2）历史资料基础上的灾害风险背景评价 基于灾害案例库和历史观测数据，开展典型区域（如松辽平原、东北、黄淮海等）主要农业气象灾害的危险性、脆弱性、暴露性及防灾减灾能力综合评价，形成多灾种农业气象灾害风险动态背景认知。 （3）灾害过程驱动的实时风险评估方法研究 结合遥感、气象观测和灾害监测技术，融合人工智能算法与机器学习模型，开发多灾种农业气象灾害实时风险评估模型，实现灾害发生过程中的风险动态识别与量化，支持农业气象灾害应急响应。 （4）基于气候变化情景的灾害风险预估 利用未来不同气候变化情景（RCP等），结合作物生长模型和灾害风险模型，进行多灾种农业气象灾害风险预估，定量评估气候变化对农业气象灾害空间分布、强度及风险等级的影响。 （5）农业气象灾害综合风险管理策略研究 基于评价与预估结果，构建科学合理的多灾种农业气象灾害风险管理与应对策略，包括灾害风险防控、区域优化布局、农业生产调整以及技术和政策建议，提升农业系统韧性与可持续发展能力。 1.3研究方法与技术路线 1.3.1研究方法 1.天空地多源数据获取技术 利用“3S”技术、无人机观测、站点监测（农气站、大田实验站）、实地调查、模拟试验、计算机数值模拟等手段，收集、整理三大主粮作物（玉米、水稻和小麦）研究区的气象、水文、地形地貌、种植面积、收获面积、土壤、作物生理生化信息等要素以及经济社会、历史灾情、产量等统计数据。在此基础上，进行统计数据的数字化处理和空间化展布，建立粮食作物气象灾害风险综合数据库。技术路线如图1-1所示。 图1-1天空地一体化多源数据信息获取技术2.作物气象灾害多源数据融合技术 以主要粮食作物灾变过程为核心，利用统计分析，水热胁迫模拟和作物识别与灾害反演试验等方法，以构建粮食作物气象灾害影响及风险评价模型为目标，将与粮食作物生长发育相关的作物产量数据、气象数据、遥感数据、观测数据和模型模拟等多源数据融合，为灾害风险精细评估提供基础。在方式方法、结果上实现：①全时空实时感知：采用空（无人机）、天（卫星遥感）、地（气象站点、三维激光等）等技术手段，实时获取高中低多源多尺度空间数据，在获取原始数据后实时或快速给出灾害风险所需监测参数，实现作物灾害风险精细快速评估。②全周期实时监测：在建立全时空实时感知数据体系的基础上，建立起“灾前-灾中-灾后”的全生命周期精细评估系统。基于天空地一体化融合技术建立遥感影像特征库和地表光谱库，为快速监控作物灾害点的变化自动检测提供数据分析基础，从而实现对作物灾害风险的快速识别与定量评估。技术路线如图1-2所示。 图1-2作物气象灾害多源数据融合技术3.作物类型快速精准识别技术 农作物快速准确识别对作物受灾情况进行精准评估有重要的意义。我国三大主粮区对我国粮食安全的保障地位使快速、稳健、高精度绘制作物类型更有必要。根据30m及250m中高分辨率的卫星图像和辅助数据绘制的现有作物图不足以支持精细的管理工作。哨兵数据2～5天的短期重访周期，13个光谱波段和10m的精细空间分辨率能提高精确提取作物识别能力。在研究中，通过对作物每个生育期生理生长指标进行地面观测和无人机影像收集样本数据，基于GEE强大的数据处理平台，收集并处理哨兵数据等高分辨率遥感影像，分析其植被指数、光谱特征的变化，利用随机森林、支持向量机和神经网络等方法，对作物进行快速准确识别。对作物不同生育期受灾情况，通过模拟实验，分析生理指标、光谱特征及土壤含水量等因子作为分类模型的输入因子，绘制作物类型技术路线如图1-3所示。通过大量基于现场的观察和随机样点验证，将作物类型图的总体准确率达到95%，F1得分为0.90以上。 图1-3作物类型快速识别4.作物长势与表型指标动态量化解析技术 准确、快速地监测作物生长和冠层结构对现代精准农业具有重要意义。本研究探究作物多生育期形态信息和光谱信息融合的潜力，
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