安徽省油菜花期连阴雨灾害损失评估指标

基于安徽省油菜主产区1980-2009年44个气象台站逐日气象资料和油菜产量资料,采用数理统计方法,获得油菜历年灾损率以及花期连阴雨特征量指标即连阴雨日数、持续降水量和日照时数。按照引入因子对产量的影响最大且因子之间相关性较低的原则,筛选出连阴雨关键致灾因子并确定致灾因子临界值。最后利用K-均值聚类分析方法,建立油菜花期连阴雨灾害评估等级指标,并利用2010-2014年连阴雨灾害样本进行验证。结果表明,油菜花期的连阴雨日数和持续降水量与减产率相关性较高,且因子间相关性较低,可作为连阴雨灾害评估的关键因子;连阴雨日数致灾临界值为3d,持续降水量致灾临界值在江淮区、沿江区和皖南地区分别为20、50和70mm。利用聚类分析法构建的包括江淮、沿江和皖南地区的安徽省油菜主产区花期连阴雨灾害评估指标为：轻度灾损率5%～10%、中度10%～20%、重度20%～30%和特重≥30%,其历史回代和独立样本检验表明轻度和中度准确率较高（88%～100%）,重度和特重准确率相对较低（65%～70%）。     

鲜食葡萄天气指数保险设计：以环渤海主产区瓦房店连阴雨灾害为例

为解决因鲜食葡萄农业保险损失数据严重缺乏而导致的林果农业保险产品不能满足其产业分散气象灾害风险的问题,本研究基于环渤海地区瓦房店气象站1998−2019年降水、日照等气象资料,以及1998−2019年葡萄产量数据,分析由连续降水日数、降水量、日照时数构建的连阴雨灾害指数(Lu)与葡萄减产率（K）的相关性,确定葡萄生长发育关键期的关键致灾因子和致灾临界值。用Lu与K建立回归模型,应用信息扩散理论方法,计算风险概率,厘定保险费率,设计瓦房店鲜食葡萄生长发育关键期连阴雨灾害指数保险产品。结果表明：（1）连阴雨灾害是影响瓦房店地区鲜食葡萄生长发育和产量的主要气象灾害,Lu与K显著相关,其回归模型为K=2.93Lu+4.19。（2）瓦房店地区鲜食葡萄的Lu定义为4月1日−6月30日连续3d或3d以上的阴雨天数（日降水量≥0.1mm,且至少1d降水量≥25mm）,期间允许1d无降水且单日日照时数≤2h的累计日数。（3）ADF检验表明,Lu、K序列平稳,均可作为设计天气指数保险的依据,瓦房店地区鲜食葡萄连阴雨灾害等级与减产率的对应关系为：12.98%≤K<18.84%（3≤Lu<5）、18.84%≤K<24.7%（5≤Lu<7）、24.7%≤K<30.56%（7≤Lu< 9）、30.56%≤K<39.35%（9≤Lu<12）、K≥39.35%（Lu≥12）。（4）基于应用信息扩散理论和连阴雨灾害指数序列计算出纯保险费率为19.01%,毛保险费率的厘定还取决于安全系数值、营业费用系数和利润率。以连阴雨指数3d作为启赔点,连阴雨灾害指数≥3d后采用投影寻踪的统计方法进行分级赔付。     

淮北平原夏玉米花期高温热害综合气候指标研究

夏玉米花期高温热害气候指标及其分级标准,是灾害监测预警和田间调查与评估等工作的基础。为研究确定夏玉米花期高温热害气候指标,本文选取决定高温热害致灾程度的4个关键致灾气象因子:极端最高气温、日最高气温≥35℃的日数和日最高气温高于35℃的积害量及其期间的平均最小相对湿度,采用主成分分析法,构建1个高温热害综合气候指数(D)。通过聚类分析法,结合典型高温热害年减产率的修正和2013年定点跟踪调查夏玉米田块的减产率、秃尖率和植株受害症状等资料的验证,确定了高温热害的综合气候指数(D)不同等级及其阈值。结果表明,夏玉米花期高温热害可分为轻、中、重、特重4个等级,对应阈值分别为0.11D≤0.21、0.21D≤0.45、0.45D≤0.72、D0.72。综合气候指数(D)和高温热害减产率显著正相关,相关系数为0.967 1。花期高温热害主要危害雌雄穗,受害程度与秃尖率、籽粒与茎秆比等密切相关,相关系数分别为0.819 8和?0.872 7。淮北平原夏玉米花期高温热害综合发生频率约1.7年一遇,其中以中度与重度等级高温热害发生频率相对较高,分别高于15%与20%。在全球气候变暖的背景下,在品种选育、布局和栽培管理上,应选择抗高温的优良品种,或在高温热害发生期间,采取人工辅助授粉或喷洒药剂等措施减轻影响与危害。     

黄淮海北部地区夏玉米稳产高产的播期优选

全球气候变暖背景下，农业气象灾害的加剧已经严重威胁农业稳产高产。科学地调整播期是农业生产趋利避害的主要措施。该研究分析了黄淮海北部地区主栽夏玉米品种郑单958和登海605不同播期（6月5日、6月10日、6月15日、6月20日和6月25日）下生育期气候资源、主要农业气象灾害及产量的变化特征。结果表明：1）随播期推迟，夏玉米生育期内总活动积温和总辐射呈减少趋势，花期降水逐渐增多；降水分布受播期和年型的影响变化显著。2）播期6月15日时主要农业气象灾害（花期高温热害和花期连阴雨）发生频率最低。3）夏玉米产量在播期6月10日和15日时较高，且与花后≥15 ℃活动积温呈显著的二次相关关系（P<0.05）。试验结果表明，6月15日是黄淮海北部地区夏玉米的适宜播期。研究结果为作物应对气候变化的播期调整提供了方法借鉴，也为黄淮海北部地区夏玉米稳产高产提供了播期依据。     

基于信息扩散理论分析华北平原夏玉米花期高温热害的风险概率

利用1980−2019年华北平原40个站点的气象数据,将夏玉米花期日最高气温≥35℃持续3d及以上作为高温指标,综合考虑频次和持续时间,制定轻度、中度、重度高温热害等级;利用灾害发生次数和站次比分析夏玉米花期高温热害的变化规律;基于信息扩散理论评估高温热害风险概率,为科学应对夏玉米花期高温热害,保障夏玉米的高产稳产提供依据。结果表明：（1）2010−2019年是华北平原夏玉米受花期高温热害影响加重的阶段,呈现连年发生、范围明显扩大的特征,河南省表现明显。（2）夏玉米花期高温热害高风险区主要为山东西部和河南省,山东西部以轻度热害为主,风险概率在10a一遇以上（≥10%）。河南省受灾范围广、频次高、程度重,重度高温热害的风险概率在10a一遇以上（≥10%）的面积占比为66%,5a一遇以上（≥20%）的面积占比为18%。     

不同发育期干旱对玉米籽粒形成与产量的影响模拟

利用作物生长模型模拟苗期和拔节期发生不同时长干旱（用连续无雨日数表示）时玉米的生长过程,分析单一发育期干旱和两个发育期同时发生干旱对玉米籽粒形成和产量的影响。结果表明：（1）苗期或拔节期分别发生10～40d的持续干旱,均会对玉米籽粒灌浆产生负面影响,并最终导致产量下降,且干旱持续时间越长对灌浆的影响越早,减产越严重。当玉米苗期和拔节期分别发生持续10d干旱时减产率分别为3.24%和3.5%,持续20d干旱时分别减产7.89%和8.31%,持续干旱30d时分别减产12.33%和13.71%,持续干旱40d时分别减产达21.6%和23.94%。（2）当玉米苗期和拔节期均发生持续时间为5、10、15、20d干旱时,分别减产1.77%、9.02%、18.93%和31.28%。可见,拔节期同等程度干旱造成的玉米减产幅度均大于苗期干旱,两个发育期同时发生干旱导致的减产率远大于单一发育期干旱相叠加产生的效应。     

气象灾害对河南省夏玉米产量的影响及对策

应用GM(1,1)灰色模型分段模拟法划分出河南省夏玉米单产丰歉年型;着重分析了河南省夏玉米生育期间3种主要气象灾害-初夏旱、卡脖旱和花期阴雨的发生频率、分布特点及对全省夏玉米单产的影响情况;对河南省夏玉米单产波动进行了周期分析并作了外延预报.在上述分析的基础上,结合河南省夏玉米生产中存在的问题,提出了相应的对策.     

黄淮海地区夏玉米干旱等级划分

干旱是影响黄淮海地区夏玉米产量稳定性的主要农业气象灾害。建立夏玉米干旱灾害指标,开展夏玉米干旱灾害的监测及评估,对农业防灾减灾意义重大。该文根据夏玉米生长发育过程,选择土壤相对湿度和作物水分亏缺指数分别建立夏玉米不同生育阶段的干旱等级指标。首先在综合分析有关夏玉米土壤水分指标研究成果的基础上,确定了夏玉米各生育阶段不同干旱等级的土壤相对湿度指标。在此基础上,利用河南省农业气象观测站多年观测资料,建立水分亏缺指数与土壤相对湿度之间的关系模型,利用已确定的土壤相对湿度指标计算得出夏玉米不同生育阶段不同干旱等级的水分亏缺指数干旱指标。根据土壤相对湿度指标,夏玉米播种-出苗、出苗-拔节、拔节-抽雄、抽雄-乳熟和乳熟-成熟5个生育阶段发生轻旱的临界值分别为65%、60%、70%、75%和70%,发生重旱的临界值分别为45%、40%、50%、55%和50%,发生特旱的临界值分别为40%、35%、45%、50%和45%;而根据水分亏缺指数指标,5个生育阶段发生轻旱的水分亏缺指数的临界值分别为35%、40%、20%、10%和35%,发生重旱水分亏缺指数临界值分别为50%、65%、55%、45%和65%,发生特旱的临界值分别为55%、75%、65%、55%和75%。在黄淮海夏玉米区选择代表站点对确定的干旱等级指标进行了验证,土壤相对湿度和水分亏缺指数判定的干旱等级相同及相差一个等级的百分率变化在71%～91%,表明2套指标对干旱发生情况的判别具有较好的一致性;通过与历史典型干旱年份灾情对比,2套指标能够较好的判定出历史年份夏玉米生长季干旱发生情况,能够用于夏玉米干旱的监测、评估等方面的科研及业务服务中。     

基于WOFOST模型的内蒙古河套灌区玉米低温冷害评价

利用内蒙古河套灌区玉米生长发育观测资料,结合已有研究成果,对WOFOST模型进行本地化及适应性检验;利用研究区内12站1961-2010年逐日气象资料,分区作物参数,模拟玉米生长发育过程,确定抽雄期延迟日数、灌浆指数为玉米低温冷害指标,贮存器官干物重波动百分率为减产情况评价指标,对历史低温冷害年及减产情况进行分析。结果表明：本地化的WOFOST模型在内蒙古河套灌区的应用效果较好,可以用于该地区玉米生长的模拟;WOFOST模型能够较好地模拟玉米发育程度对低温冷害的响应,以抽雄期延迟日数和灌浆指数为冷害指标评估的历史冷害发生状况基本符合实际情况,1961-2010年研究区12个站点共发生不同程度低温冷害260站次,其中重度冷害占37.3%,轻中度占62.7%,在发生严重冷害的年份中,84.7%的年份表现为减产的趋势。本文结论与传统方法相比,玉米低温冷害评价的生物学意义更加明确,本地化的WOFOST模型可以在河套灌区玉米低温冷害监测、评估等业务中应用。     

北方地区不同等级干旱对春玉米产量影响

北方地区是中国主要的玉米种植区,在中国玉米总产和播种面积中占有较大比例,同时也是中国易发生干旱的地区,北方地区干旱常态化严重制约着该地区玉米的稳定发展。该文基于北方地区14个省(市、自治区)217个气象台站1961-2010年的逐日气象数据以及作物、土壤和田间管理资料,依据春玉米生长季内降水量并以100 mm为间隔将全区划分为6个区域(Ⅰ~Ⅵ),选取作物水分亏缺指数为农业干旱指标,基于验证后的农业生产系统模型(agricultural production systems simulator,APSIM),明确了各生育阶段不同等级干旱对春玉米产量的影响。研究结果表明,北方地区干旱造成春玉米减产率在空间上呈由西向东下降趋势,降水的空间分布直接导致了灾损程度在各区的差异,其中西部灌溉绿洲农业区雨养种植春玉米干旱风险非常大,需大力发展节水灌溉,而东部雨养农业区自然降水已基本满足春玉米生长发育需要,干旱对春玉米产量影响较小,在模拟过程中很难准确的反映出旱级对产量造成的差异影响。春玉米在拔节—抽雄阶段发生干旱会对产量造成比较严重的影响,该阶段4个等级干旱造成春玉米减产率的四分位区间分别为特旱(20.1%~33.6%)、重旱(12.0%~20.3%)、中旱(6.3%~15.2%)、轻旱(4.7%~11.6%)。     

基于气候适宜度的河南夏玉米发育期预报模型

准确预报作物发育期是开展农业气象条件分析评估和灾害监测预警等工作的基础,利用河南省19个农气站1981-2006年夏玉米发育期观测资料和地面气象观测资料,建立综合温度、降水、日照三要素的气候适宜度评价模型,构建基于气候适宜度的夏玉米发育期预报生理指标及预报模型.利用2007-2010年观测数据对模型的预报结果进行验证,结果表明,各发育阶段持续日数模型的预报值与观测值吻合度较高,二者相关系数除抽雄-乳熟期稍低呈显著相关外,其它发育阶段均为极显著相关.各发育阶段持续日数预报值与观测值之间绝对误差（ABSE）在1.8 ～2.9d,标准误差（RMSE）在2.8～3.9d,七叶-拔节期预报精度最高,标准误差（RMSE）为2.8d,乳熟-成熟期稍差,RMSE为3.9d.模型的预报精度基本能满足业务服务的需求,具有推广应用价值.     

气候变暖背景下河南省夏玉米花期高温灾害风险预估

为预估未来气候变暖背景下夏玉米花期高温灾害风险,根据河南省19个农业气象观测站夏玉米抽雄期常年观测资料和未来RCPs(representativeconcentrationpathways)气候变化情景数据,构建夏玉米花期高温风险评价指标,开展河南省夏玉米花期高温灾害时空特征及风险演变分析。其中RCPs气候情景数据包括基准气候条件(1951—2005年, RCP-rf)和未来(2006—2050年)RCP 4.5(中)、RCP 8.5(高)两种浓度路径数据。以抽雄普遍期及之后7d确定为夏玉米花期,并内插匹配气候情景格点数据。以花期最高气温≥32℃和≥35℃作为轻度和重度高温灾害发生阈值,根据轻、重度夏玉米花期高温发生频率和高温积害,建立风险评价指标并分级。结果表明, RCP-rf情景下全省夏玉米花期高温发生频率在20.5%～81.0%(≥32℃)和3.9%～51.9%(≥35℃)。与基准条件相比,≥32℃高温发生频率增加9.1%(RCP4.5)和11.0%(RCP8.5),≥35℃高温发生频率增加8.7%(RCP4.5)和8.3%(RCP8.5)。RCP-rf情景下全省夏玉米花期高温积害在48.5～200.9℃·d(≥32℃)和9.8～138.5℃·d(≥35℃)。与基准条件相比,≥32℃高温积害增加25.4℃·d (RCP 4.5)和25.6℃·d (RCP 8.5),≥35℃高温积害增加25.8℃·d (RCP 4.5)和31.4℃·d (RCP 8.5)。由综合风险分析可知, RCP-rf情景下夏玉米花期高温灾害高值风险区主要分布在新乡、郑州、许昌、漯河、周口及其以东以北的地区(商丘除外),约占夏玉米主栽区面积的30.1%;RCP4.5情景下高值风险区扩大至洛阳和南阳以东的大部分地区,约占夏玉米主栽区面积的63.4%; RCP 8.5情景下高值风险区面积进一步向西扩大,约占夏玉米主栽区面积的占76.3%。     

江西省双季早稻灌浆乳熟期高温热害影响评估

依据江西省14个农业气象观测站2000-2013年农业气象观测资料、6月下旬-7月中旬逐日最高气温资料,探讨早稻高温热害的主要影响因子,建立江西省双季早稻灌浆乳熟期高温热害影响评估模型,并利用2000-2012年早稻产量、灾害调查资料和2012-2013年早稻分期播种试验资料进行验证。结果表明,过程最大升温幅度、过程极端最高气温和高温持续日数,为早稻高温热害的主要影响因子。在此基础上,结合主成分分析法构建灌浆乳熟期高温热害评估和指数计算模型,其历史回代和分期播种试验检验的准确率均比较高,可以用来定量评价江西省早稻灌浆乳熟期高温热害发生程度。据此确定的高温热害评价指标为：高温热害指数（HTDI）≥0.60时为重度高温热害,早稻减产率＞10%;HTDI在0.30～0.60时,发生中度高温热害,早稻减产5%～10%;HTDI在0.10～0.30时,发生轻度高温热害,早稻减产小于5%。     

2020年秋收作物生长季农业气象条件评价

基于主要农区2346个气象台站实时和历史同期观测数据、1920个土壤自动监测站土壤墒情观测数据，利用气候适宜度模型和农业气象灾害评估等方法，分析了2020年玉米、一季稻、晚稻、大豆和棉花主要秋收作物生长季的农业气象条件。结果表明，秋收作物生长季内，产区大部降水量接近常年同期或偏多30%～80%，农业用水充足，农业干旱发生范围小、影响轻；产区大部≥10℃积温接近常年同期或偏多100～300℃·d，热量较为充足，且高温对玉米、一季稻等作物不利影响偏轻；主要农区日照时数偏多，单日日照时数≤3h的寡照日数少于常年和2019年同期，总体上光温水匹配良好，干旱、高温、阴雨寡照等农业气象灾害和作物病虫害影响偏轻，利于秋收作物生长发育和产量形成。但长江流域汛期暴雨洪涝、东北地区西南部夏伏旱和夏末秋初台风、江南中南部和华南夏季持续高温、西南地区和长江中下游秋季连阴雨、江南中西部和华南西北部寒露风天气对水稻、玉米、大豆等作物产量和品质造成不利影响。     

基于物候期的霜冻灾害林果减产风险评估：以河北省为例

基于河北省气象站点1974-2015年气温数据,计算每年1月以来各地的积温,从而确定每年3个易受霜冻灾害影响的苹果和杏的物候期即初蕾期、花期、幼果期的起始和结束时间;再基于Gumbel分布计算不同重现期下三个物候期的日最低气温,即霜冻灾害的危险强度;结合由相关文献构建的三个物候期的脆弱性曲线即日最低温度所对应的减产率,评估霜冻灾害减产风险。以百年一遇重现期为例,河北省北部地区的苹果和杏在幼果期和花期更容易遭受霜冻的影响,张家口市各个物候期受影响最大,平均减产率高达47.44%,花期风险最高,减产59.79%;承德市苹果和杏的花期,减产率达51.42%;而南部地区的邢台市相对特殊,初蕾期减产率最高,达37.91%,根据评估结果,可以针对性地加强这些地区各个物候期的霜冻灾害监测预警,适当调整种植结构,加快研制新型环保的林果抗低温防护技术。     

四川省水稻综合气象灾害风险区划

本文利用1981—2012年四川省82县的水稻单产资料,采用HP滤波法,进行水稻气象产量分离,分歉收年和成灾年两个年型,研究四川省水稻单产平均减产率、减产率变异系数和不同等级减产率风险概率的空间分布特征,并基于成灾年风险区划指标,开展四川省水稻综合气象灾害风险区划。结果表明:HP滤波法可用于四川省水稻气象产量分离,四川省水稻气象产量具有显著的准4 a、7 a周期振荡特征。平均减产率从西南向东北方向呈现"高–低–高"分布特征,80%以上县歉收年平均减产率介于2%～7%,成灾年平均减产率介于6%～15%。各县歉收年减产率变异系数介于0.6～2.2,成灾年减产率变异系数介于0～1.2;减产率变异系数相对高值区位于西南山地西部、盆地南部和盆地北部山地。各级减产率风险概率大值区主要集中于广元和巴中地区,还包括盐亭、古蔺、盐源、越西等县。四川省水稻综合气象灾害高风险区主要分布于盆地北部、盆地南部和西南山地西部等山区,中等风险区主要分布于盆地丘陵区及盆周低山区,低风险区主要分布于盆地平原、浅丘区和凉山州中东部。风险区划结果与四川省气象灾害分布和水稻农业气象灾害分布的研究成果相吻合,可为四川省水稻防灾减灾提供科学依据和重要参考。     

黄淮海地区夏玉米干旱风险评估与区划

黄淮海地区是我国最大的粮食产区和夏玉米的主产区,同时也是干旱灾害的频发区,因此加强黄淮海地区夏玉米干旱灾害风险评估与区划有着重要的现实和战略意义。利用黄淮海地区气象数据以及地形、土地利用类型等数据,基于自然灾害风险评估原理,运用信息扩散法、加权综合评价法和层次分析法,结合GIS技术对黄淮海地区夏玉米干旱灾害进行风险性评估与区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米干旱危险性整体偏高,干旱频率均在64.36%以上,高危险性等级主要分布在河北省北部和安徽省北部;敏感性偏高,高敏感性等级占总面积的20.80%,集中分布于山东省沿海等地;易损性偏低,高、中易损性地区占总面积的22.4%,各省均有少量分布;干旱综合风险偏高,高、中综合风险地区占总面积的68.43%,整个黄淮海地区除安徽省东南部外其他地区风险性均较高。     

气候变化背景下华北平原夏玉米花期高温热害特征及适宜播期分析

利用华北平原夏玉米种植区55个气象站点1981−2017年逐日地面观测资料,以日最高气温≥35℃持续3、4、5d,且相对湿度≤70%为一次轻、中、重度高温热害,从年代际尺度、年尺度、旬尺度分析37a来华北平原不同播期下夏玉米花期高温热害的时空变化特征;以开花期避开中度高温热害为标准,推算夏玉米花期规避高温的适宜播期。结果表明:6月上旬播种,夏玉米花期遭遇高温热害的频率最大,河南省南部的信阳、固始等地区遭遇高温热害频率超过20%;6月中旬播种,夏玉米花期遭受高温热害频率为9%~12%。2011年以来华北平原夏玉米花期高温热害加重,发生频率高于P1−P3时段(1981−2010年)。华北平原早熟玉米平均适宜播种期在6月15日−7月5日,中熟玉米平均适宜播种期在6月15−27日,晚熟玉米平均适宜播种期在6月15−20日。在各适宜播种期范围内,华北平原南部应适当晚播,北部则应适当早播。     

华北平原夏玉米不同生育阶段大风灾害危险性评估

[目的]大风灾害是制约社会经济发展的主要气象灾害之一,科学评估大风灾害危险性对夏玉米生产防灾减灾具有重要意义。[方法]基于夏玉米拔节后不同生育阶段最大风速和大风日数的时空分布特征,筛选并利用历史倒伏案例验证区域适用的夏玉米大风倒伏判别指标,运用风险区划方法,评估了华北平原夏玉米不同生育阶段的大风倒伏危险性。[结果](1) 1980—2019年以来,华北平原夏玉米拔节后最大风速和大风日数均呈显著的波动式下降趋势,空间上由东部向中西部逐渐递减。(2)夏玉米拔节后以轻度倒伏为主,区域平均的倒伏发生概率为44.5%,重度倒伏发生概率最小,为7.8%;拔节—抽雄阶段最易发生倒伏。(3)夏玉米拔节后大风倒伏概率总体呈逐渐降低趋势,但2011年以后局部地区拔节—抽雄期大风倒伏有极端加剧的趋势。(4)夏玉米大风灾害危险性分布整体上呈现由东向西逐渐递减的趋势,东部为高风险地区,中部大部分地区为中风险区,北部和西部部分地区为低风险地区。[结论]尽管近年来最大风速和大风日数均呈下降趋势,但华北平原局部地区夏玉米大风倒伏有加剧趋势,需要加强防灾减灾相关建设。     

夏玉米倒伏气象等级指标构建

大风和降水是诱发夏玉米倒伏的直接外界条件。为界定不同风雨条件下夏玉米倒伏发生程度,利用2001−2019年河南省鹤壁市农业科学院品种区域试验中倒伏灾害的调查资料,反查倒伏发生时的风速（极大风速、最大风速）和降水量数据,分析倒伏率与气象条件的定量关系,构建玉米倒伏气象等级指标,并利用农业气象观测中倒伏典型灾害案例对指标进行验证。首先分析不同时间尺度降水量与倒伏率的关系,确定对倒伏影响显著的“过程雨量”为倒伏发生前1日−倒伏过程1h内的降水量总和,厘定后的“过程雨量”与倒伏率拟合R2为0.924。根据灾年样本“过程雨量”的分布特征,以15mm为界将倒伏致灾天气类型划分为“大风型”和“风雨型”,分类后两种天气类型致灾风速与倒伏率的拟合效果较未分类前显著提升。分别建立“大风型”和“风雨型”气象条件与倒伏率的回归模型,并以倒伏率≥5%、≥10%和≥20%分别作为轻、中、重度倒伏的划分标准,反推不同倒伏等级的气象条件阈值,构建两种天气类型的气象等级指标。结果表明,（1）“大风型”倒伏等级指标为,14m•s⁻¹≤极大风速＜25m•s⁻¹或8m•s⁻¹≤最大风速＜16m•s⁻¹时发生轻度倒伏;极大风速≥25m•s⁻¹或最大风速≥16m•s⁻¹时发生中度倒伏。（2）“风雨型”倒伏等级指标为,≤15mm过程雨量<40mm,极大风速≥11m•s⁻¹或最大风速≥5m•s⁻¹时发生中度倒伏;过程雨量≥40mm,极大风速≥15m•s⁻¹或最大风速≥7m•s⁻¹时发生重度倒伏。利用历史倒伏案例对指标进行验证表明,指标判定的灾情等级与实际完全相符的占73%,相差一个等级的占27%。说明指标可为开展倒伏灾害预警,指导农业生产防灾减灾提供参考依据。