海南岛农业台风灾害风险评估与可持续发展对策

海南岛是中国台风频发地区之一，开展海南岛农业台风灾害风险评估研究，可为海南岛优化农业种植布局和加强农业防灾减灾提供技术支撑。该研究基于自然灾害系统理论和方法，结合海南岛气象、自然地理与社会经济等要素，综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性，研究构建了海南岛农业台风灾害风险评估方法与指标体系，并基于2001－2020年历年海南岛台风发生数据进行了海南岛农业台风灾害风险评估，在此基础上提出了农业台风灾害防灾减灾与可持续发展对策。结果表明，海南岛农业台风灾害风险指数处于0.40～0.80之间，平均0.61，整体上呈现出北部及沿海地区的灾害风险高于中部山区的趋势；致灾因子危险性、孕灾环境暴露性在全岛北部和沿海地区指数较高，承灾体脆弱性在琼海、陵水和三亚等市县指数较高。同时提出了3种农业台风防灾减灾与可持续发展对策，包括调整农业种植布局、提升风险监测预警能力和加强农业政策保险投入等。海南岛各市县农业台风灾害风险的差异以及相应的对策，可支撑相关部门为不同灾害风险程度区域建立防灾方法提供指导依据。     

基于GIS的福建省烤烟气象灾害综合风险区划

为了探究福建复杂地形下的烤烟气象灾害风险,规避或减轻气象灾害可能造成的损失,利用福建省烟区28个县（区）的1972-2014年气象资料,2008-2013年烤烟产量、面积及其它社会经济资料,构建由致灾因子危险性、烤烟脆弱性和烟区防灾减灾能力组成的多灾种综合风险区划指标体系,采用层次分析法—熵权法量化计算各指标权重,利用加权综合法计算综合灾害风险指数,基于GIS技术开展烤烟气象灾害综合风险区划。结果表明：福建烟区气象灾害综合风险呈现由东南至西北逐级增加的趋势,轻度气象灾害综合风险区主要分布在龙岩市中东部、三明市东部和南平市东部的部分地带;中度灾害风险区主要分布在龙岩市西部,南平和三明两市介于东部和西部之间地带;重度以上风险区主要分布在南平和三明两市的西北部山区,其中1000m以上高海拔地区存在严重气象灾害风险。     

基于干旱风险的西藏青稞保险费率厘定及预测

以西藏青稞主要种植区为例，基于致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力构建干旱灾害综合风险评估模型，并进行干旱灾害风险评估及区划，利用非参数法厘定各县青稞的纯保险费率，在风险区划结果基础上修正纯保险费率，再结合改进GM(1,1)模型和R/S方法预测未来修正纯保险费率。结果表明：(1)基于干旱致灾因子危险性指数和承灾体易损性指数的风险等级呈中部区域低两边高的趋势，基于干旱承灾体暴露性指数、防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数的风险等级由东向西有逐渐加重的趋势。(2)各县青稞保险的纯保险费率水平介于1.07%～9.79%，相差不大；修正后的纯保险费率介于1.86%～17.02%，相差较大。(3)基于干旱致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数和承灾体易损性指数修正下的纯保险费率空间分布呈中部高两边低的特点，基于干旱防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数修正下的纯保险费率呈现中部高、局部高和两边低的特征。说明科学合理的厘定纯保险费率应考虑多种干旱指数的综合影响。(4)首次利用改进GM(1,1)模型和R/S方法预测西藏青稞主要种植区未来修正纯保险费率的预测值有微弱的上升，上升...     

基于GIS和FloodArea水动力模型的重庆市山洪灾害风险区划

[目的]开展重庆市山洪灾害风险评估与区划,为该地区山洪防灾减灾提供相应参考。[方法]依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆市山洪灾害风险评估模型。结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆市山洪灾害风险区划。[结果]重庆市山洪灾害致灾因子危险性在合川和江津大部地区为高风险区,孕灾环境高脆弱区主要位于长江、嘉陵江沿江河谷地带,承灾体暴露性在重庆市主城区、南川、武隆、涪陵、城口为高暴露区,重庆东北部和东南部大部地区为低防灾减灾能力区。[结论]总体评估而言,重庆市山洪灾害风险的高风险区主要位于重庆东北部的巫溪、东南部的酉阳和彭水、西南部的江津和西北部的合川。     

中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估

全球变化背景下,中巴经济走廊地区气象水文灾害事件频繁发生,气象水文灾害风险评估对该地区防灾减灾具有重要的科学意义。该研究基于中巴经济走廊1961—2015年气象水文数据（最高、最低气温、降水）、标准化降水蒸散指数（standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI）、地形数据（高程、坡度）等计算了暴雨、高温、低温、干旱、洪水五大灾种致灾因子危险性,结合人口密度、人口结构、耕地面积占比、农作物种植面积、道路密度以及GDP等承灾体数据,采用层次分析法和熵权法相结合的方法确定致灾因子危险性和承灾体脆弱性指标权重,利用风险矩阵法和Borda序值法开展中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估,并划分不同等级的风险区。研究表明：1）多灾种高危险性地区主要位于巴基斯坦信德省（Sindh）和旁遮普省（Punjab）,约占中巴经济走廊总面积的9%。2）承灾体综合脆弱性计算结果表明巴基斯坦俾路支省（Balochistan）、信德省（Sindh）、旁遮普省（Punjab）以及开伯尔-普什省（Khyber Pakhtunkhwa）脆弱性等级相对较高,而中国喀什地区脆弱性等级相对较低。3）中巴经济走廊综合风险分布具有显著的空间异质性,高风险地区主要分布于巴基斯坦信德省、旁遮普省、巴基斯坦开伯尔-普什图省的部分地区以及俾路支省的西部地区。中巴经济走廊低、中低、中、高风险等级区域面积占比分别为14.09%、17.27%、37.70%、30.94%。在区县尺度上巴基斯坦伊斯兰堡（Islamabad）和拉合尔（Lahore）的综合风险等级最高,而中国乌恰县和巴基斯坦的加拉特县（Ziarat）的综合风险最低。评估结果可为中巴经济走廊气象水文灾害监测与防灾减灾提供技术参考。     

福建省春种马铃薯寒冻害风险区划

为了探究福建春种马铃薯寒冻害风险分布情况,利用马铃薯春种区45个县(市)的历年气象、产量和农业经济资料,在分析马铃薯寒冻害危险性、脆弱性和防寒防冻能力的基础上,构建马铃薯寒冻害风险区划指标,应用层次分析法、熵权系数法、加权综合评价法等确定风险区划指标权重和风险指数,构建福建省马铃薯春种区寒冻害风险区划指标和模型,基于GIS技术对福建省春种马铃薯的寒冻害风险进行区划。结果表明:福建省春种马铃薯的寒冻害低风险区主要分布在低海拔区域,该区域适合春种马铃薯;中度寒冻害风险区主要分布在海拔中等的区域;重度以上的寒冻害风险区主要分布在鹫峰山区、武夷山区、戴云山区和博平岭山区的高海拔区域,其中海拔800m以上地域有严重寒冻害风险,不适宜早春种植马铃薯。在风险因素构成上,寒冻害致灾危险性在综合风险中起决定性作用,种植区防寒防冻能力仅能略微减轻寒冻害带来的风险。     

基于GIS和AHP的潍坊市冰雹灾害风险区划

利用潍坊市1971-2000年9个气象站逐月冰雹及其灾情信息,根据层次分析、加权综合评价、极差标准归一化等方法,建立影响潍坊市冰雹灾害的主要评估模型,即致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力,综合各项指标通过ArcGIS9.3平台得到潍坊市冰雹灾害风险区划图。结果表明:潍坊市年均降雹日数随地形高程增加呈增加趋势,冰雹灾害发生的高风险区在该市西部地区,其发生冰雹灾害次数多、抗灾能力弱是该区发生雹害概率高的主要原因,较高风险以上的地区占全市一半以上区域,而低风险区则是位于该市中部偏南地区,这与历史冰雹灾情基本吻合。对潍坊市历史冰雹灾害进行风险评估,旨在为该市防灾减灾提供科学依据。     

福建省引种台湾青枣的寒冻害风险分析与区划

为了摸清台湾青枣在福建复杂地形下引种的寒冻害风险, 规避在高风险区引种, 本文依据灾害风险系统理论、气象和农业经济资料, 在分析寒冻害危险性、青枣脆弱性和引种区防寒防冻能力的基础上, 应用层次分析法、熵权系数法、加权综合评价法等构建了台湾青枣寒冻害风险评价指标和模型, 对福建省引种台湾青枣的寒冻害风险程度进行等级评价和区域划分。结果表明: 在风险因素构成上, 寒冻害危险性在综合风险中起决定性作用, 引种区防寒防冻能力只能略微减轻寒冻害带来的风险。惠安县、厦门市以南沿海县市的青枣引种区为轻度寒害风险区域, 该区域寒冻害致灾危险性指数低, 中度以上的寒冻害发生频次少或没有出现过; 漳州市内陆的较低海拔地区, 福州市沿海低海拔地区, 同安区、惠安县及永春县的部分区域为中度寒冻害风险区域, 该区域寒冻害危险性指数相对较低, 中度以上寒冻害发生频次相对较少; 其余青枣引种区的冻害风险在重度以上, 其中龙岩市、漳州市西部山区、福州市西部和北部山区、永春县、宁德市辖区及霞浦县有严重冻害风险。结合近年来福建出现的青枣寒冻害个例分析, 青枣寒冻害形态表征程度与该地域风险评估结果较为吻合, 风险区划结果可为福建引种台湾青枣提供布局决策参考。     

低山丘陵区暴雨洪水特征与洪灾风险评估——以赣江上游为例

[目的]评估赣江上游洪灾风险,为区域减灾及社会经济发展提供参考。[方法]从气候和地形等自然条件出发,结合实测资料分析暴雨洪水时空特征;采用层次分析法确定致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体的易损性和防洪救灾能力4个因子的14个指标的权重,借助GIS平台进行风险因子分析和综合风险评估。[结果]暴雨洪水多集中在3—7月,春夏季暴雨频次占全年的80.4%,洪水频次占95.9%,空间上主要分布在东北大部;致灾因子危险性风险等级东北部高,西部较低;孕灾环境敏感性风险呈带状,总体上中间高四周低;承灾体易损性风险中西,中北部高,四周低;防洪救灾能力西高东低,南高北低,从西南向东北递减;综合风险为中北部、中东部高风险,东南部、西部低风险;各风险等级面积比例存在差异,高风险和较高风险面积占比达37.3%。[结论]研究区暴雨洪水特征兼具丘陵与平原型特征,暴雨和洪水存在较明显的正相关关系;洪灾风险评估结果与赣江上游区实际基本符合,验证了指标体系及评估模型合理性。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性评价与区划

自然灾害风险(risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力4个因素。脆弱性(vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,基于自然灾害风险和气候变化领域对脆弱性的定义,在考虑到扰动、敏感性和适应能力的基础上建立干旱脆弱性评价模型。以吉林省西部的玉米干旱灾害作为研究对象,选取2004年、2006年和2007年3个典型干旱年,运用CERES-Maize模型逐日逐网格对玉米的生长过程进行模拟,并且计算出不同生育期干旱脆弱性;对相应年份的玉米因旱减产率与不同生育期脆弱性的相关分析表明,二者存在指数相关性,并且每个生育期都通过了?=0.05的F检验,说明利用上述模型对玉米干旱脆弱性的评价与区划是合理的;从相关系数的大小中可以看出,玉米因旱减产损失与抽雄—乳熟期和拔节—抽雄期脆弱性相关性较大,其次是乳熟—成熟期和出苗—拔节期。将不同生育期玉米干旱脆弱性指数划分为4个等级,借助GIS技术绘制了玉米干旱脆弱性区划图。结果表明:吉林省西部玉米干旱脆弱性较强的区域主要集中在白城、洮南、镇赉等地区,玉米干旱脆弱性较弱的区域主要集中在松原、扶余等地区。运用此模型可以评价和预测玉米不同生育期干旱脆弱性以及因干旱造成的玉米产量损失,本研究结果可以为研究区农业干旱灾害风险评估以及防灾减灾提供一定的依据。     

基于概率统计方法的承德市农业旱灾风险评估

根据旱灾风险的统计特征,提出2种基于概率统计方法的旱灾风险评价方法：1）旱灾损失的概率分布曲线,2）旱灾损失与干旱概率的关系曲线。以滦河上游承德市辖区的农业旱灾风险为例进行应用研究。根据1990－2007年历年农业旱灾损失数据计算粮食因旱减产率,拟合其概率分布。利用分布式水文模型模拟得到该区域1956－2005年0～50 cm的月平均土壤含水率,识别农业干旱事件,计算农业干旱烈度概率,选用对数函数拟合因旱粮食减产率和农业干旱烈度概率关系曲线。采用因旱粮食减产率期望值表征区域旱灾风险,2种方法结果一致性较好,研究区域农业旱灾风险上游大于下游,各个县的多年平均因旱粮食减产率为7%～15%。     

基于农作物灾情的长江中下游地区粮食产量损失评估

利用长江中下游地区7省（市）1949-2014年农作物灾情统计数据和粮食作物单产数据,采用多元线性回归方法,构建粮食气象减产量与农作物受灾面积、成灾面积及绝收面积的回归模型,运用主成分分析法研究长江中下游7省（市）影响粮食产量的主要农业气象灾害,对因气象灾害导致的粮食产量损失进行评估。结果表明：（1）粮食气象减产量与总灾情显著相关（P＜0.05）,其中除湖南省外,其它各省相关关系达极显著水平（P＜0.01）。粮食气象减产量与成灾面积关系更密切,依据总灾情评估粮食产量,模型的拟合优度（R2）除上海市外均大于0.9。（2）根据粮食气象减产量与干旱、洪涝、风雹、低温、台风5种灾情的相关性,建立主要灾种粮食产量模型,仅从R2数值来看,除湖南省外,其它6省（市）主要灾种模型的R2均略高于总灾情模型,但单因素方差分析表明,两类模型的R2不存在显著差异。（3）两类模型均不能解释粮食作物结构性逐年波动变化,是模型产生模拟误差的一个主要因素。本研究建立的灾损模型和产量评估模型能较好地模拟灾情与粮食产量的关系,2015年数据试报检验表明,可以将其用作长江中下游地区不同省（市）粮食产量短期预测。     

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。     

区域粮食产量因灾损失评估之内蒙古自治区灾情-产量模型构建

基于1981-2020年内蒙古自治区农业气象灾害灾情及该地区粮食作物播种面积和产量数据,构建灾情-粮食作物产量评估模型,并对该模型进行验证,以此估算该地区粮食作物因灾减产量。结果表明：(1)1981-2020年内蒙古自治区粮食作物播种面积、总产和单产均呈显著上升趋势,增速分别为74.48×10³hm²·a^-1、78.85×10⁴t·a^-1和100.97kg·hm^-2·a^-1。(2)1981-2020年内蒙古农业气象灾害受灾、成灾面积均呈先上升后下降趋势,同期全国农业气象灾害成灾和受灾面积亦呈先上升后下降趋势。(3)干旱是该地区最主要的农业气象灾害,其受灾和成灾面积分别占历年各灾种的总受灾和成灾面积的64.10%和62.45%。灰色关联度分析表明,在受灾率和成灾率水平上干旱是与粮食单产关联度最高的农业气象灾害,在绝收率水平上风雹与粮食单产关联度最高。(4)构建的灾情-粮食作物产量评估模型模拟准确率较高,其模拟粮食产量与实际粮食产量呈极显...     

甘肃省冬小麦水分盈亏指数的改进及其应用

冬小麦是甘肃省主要粮食作物,水分是限制该省旱作冬小麦生产最主要的因素,降水时空分布不均造成冬小麦干旱常年发生,因此准确监测甘肃省冬小麦干旱及定量评估灾害损失可为决策部门制定农业防灾减灾措施及保障区域粮食安全提供科学依据。利用甘肃省1981—2014年3个农业气象观测站土壤水分和冬小麦生育状况观测资料,38个冬小麦种植县气象资料、产量资料及干旱灾情资料,考虑冬小麦休闲期土壤储水及生育期水分盈亏量修订了作物水分盈亏指数,修订后作物水分盈亏指数与土壤储水、冬小麦产量要素和产量损失相关性较高,能客观、准确、定量地反映干旱对甘肃冬小麦产量的影响;利用水分盈亏指数分别建立冬小麦产量要素和产量损失评估模型。结果表明:产量要素评估模型均通过0.01水平显著性检验,产量损失评估模型大部分通过0.05水平显著性检验。产量要素评估模型回代结果与冬小麦产量要素实测值间均通过0.01水平的F检验;产量损失评估模型验证结果表明,68.4%种植县通过0.05水平F检验,基本能准确评估全省大部分地方干旱对冬小麦产量造成的损失。修订后作物水分盈亏指数能客观反映甘肃省冬小麦干旱,建立的评估模型能准确评估干旱对冬小麦造成的损失,具有一定的应用价值。     

陕北安塞县马家沟流域近20 a来土地利用变化分析

汶川地震触发了大量次生山地灾害,震后山地灾害活动风险对灾区的发展规划决策有着重要的参考价值。通过对四川境内震后灾区基础资料的分析和研究,分别对灾区的44个县(市)进行了山地灾害危险性、易损性和风险评价,并以震后灾害点密度对危险性评价结果进行了验证,结果发现二者之间具有线性函数关系。评价结果表明,高度危险区集中于龙门山断裂附近,并且呈现明显的带状分布,面积比例为39.8%;极高易损和高度易损区则主要分布于成都、绵阳、德阳、雅安等大城市周边地区,面积比例为13.1%;高度风险区则主要位于龙门山腹地向山前平原的过渡带,属于高度危险和高度易损的结合部位,面积比例为11.0%。高风险区是今后恢复重建和发展规划中需要重点关注的地区;中度风险区由于灾后恢复重建的推进,其承灾体的易损性将会上升,容易导致其向高度风险转化,也要给予重视。     

区域粮食产量因灾损失评估之东北三省灾情-产量模型再检验

为阐明新时期东北三省粮食生产在中国粮食安全战略中的重要性，定量评估气候变化背景下气象灾害对区域粮食产量造成的损失，利用1981−2020年粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据，对比分析东北三省和全国粮食产量与灾情的变化特征；采用已构建的灾情−产量评估模型，输入近10a灾情数据，估算东北三省粮食产量因灾损失及最终产量，并对已建灾情−产量评估模型的敏感性和稳定性进行检验。结果表明：（1）1981−2020年，东北三省粮食种植面积、总产量大幅增加，占全国比例稳步提高，2020年种植面积、2012年以来总产量占比均达到全国的1/5。（2）在全国灾情呈先增强后减轻的显著变化趋势下，东北三省灾情并无明显增减趋势，40a内全国和东北三省粮食单产分别以65.96kg·hm−2·a−1和252.5kg·hm−2·a−1增加，近10a东北三省粮食单产极显著增加，增幅为52.6kg·hm−2·a−1。（3）2011−2020年全国平均受灾面积、成灾面积分别为23704.5×103和11204.7×103hm2，东北三省分别为3899.1×103和1900.0×103hm2；10a内全国和东北三省的灾情均显著低于前3个年代，是40a中灾情相对最轻的10a。（4）灾情−产量评估模型的模拟精确度高，黑龙江、吉林、辽宁粮食产量模拟值与实测值的线性回归决定系数（R2）分别为0.98、0.90和0.88；斜率分别为1.05、1.02和0.98（P＜0.01）；40a平均因灾损失率分别为10.4%、17.9%和18.0%，50%的年份因灾损失率高于8.0%、17.0%和16.0%。（5）受灾情总体偏轻的影响，该模型对吉林和辽宁近10a的粮食产量略有高估。基于1981−2010年数据构建的区域粮食因灾损失评估模型，经检验能很好地评估气象灾害对粮食产量造成的损失，具有预测粮食产量的性能，具备业务化应用的可行性。气象灾害对东北三省粮食产量的影响大于对全国灾情影响的平均水平，鉴于东北粮食产量在全国粮食产量的占比较高，新时期防范东北地区农业气象灾害风险对保障国家粮食安全至关重要。     

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%。     

有效降水指数在暴雨洪涝监测和评估中的应用

科学有效的监测和评估是防范和减轻暴雨洪涝灾害的重要基础。基于有效降水指数(EP)构建单站和区域暴雨洪涝监测、评估指标,利用1961-2014年湖北省76站逐日气象观测资料及相关灾情资料,确定降水衰减参数及致涝阈值,在此基础上分析EP指数在历史暴雨洪涝评估及实时暴雨洪涝过程监测中的应用效果。结果表明：经参数率定后的EP指数对农作物洪涝受灾面积的解释方差达78.1%,对年际间暴雨洪涝强度差异反应敏感,能识别历史典型大涝年和严重洪涝年,在2014年实时暴雨洪涝过程监测中能直观诊断出一般性暴雨洪涝的起止时间和过程动态变化,但对局地性和间歇性发生的暴雨洪涝过程刻画不足。创建EP指数所需数据资料少、计算简便,可用于洪涝灾害历史排位、年景评价、灾情预评估、风险区划以及作物产量建模等。     

河南夏玉米产量灾损的风险区划

利用河南省96个县1971-2010年的夏玉米实际产量资料,从产量灾损率角度,分析该区夏玉米灾损风险评估指标的分布规律,包括历年平均减产率、减产率变异系数、不同减产率风险概率和灾损减产风险指数,构建夏玉米产量灾损风险评估模型,对河南省夏玉米产量灾损进行风险区划.结果表明,各灾损风险评估指标在河南省夏玉米区分布具有明显的地域性和连片性,根据综合风险指数将河南省夏玉米区划分为高、中、低3类风险区,低风险区分布在豫北、豫东、豫中的华北平原地区和南阳盆地;中风险区分布在豫西北部丘陵地区和豫南雨养夏玉米区;高风险区包括新蔡、上蔡、平舆、沈丘和渑池等县区,此区夏玉米减产综合风险最高,抗灾性较弱.研究结果可对指导河南夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据.