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。     

河南省夏玉米花期高温热害风险分析

根据河南省110个气象站1970−2019年逐日最高气温观测资料和19个农业气象观测站夏玉米生育期数据,以32℃和35℃作为轻度和重度夏玉米花期高温热害发生阈值,选取花期日最高气温≥32℃和≥35℃发生频率和日最高气温≥32℃和≥35℃的积热量4个关键致灾气象因子,构建高温热害综合指数,开展河南省夏玉米花期高温热害风险区划,为夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据。结果表明：（1）1970−2019年河南省夏玉米花期高温日数呈先减小后增加的趋势,21世纪10年代（2010s）后高温日数和频率明显增加,与高温发生频次最低的1980s（20世纪80年代）相比,高温日数增加1.4d（≥32℃）和1.5d（≥35℃）,高温频率增加20.6个百分点（≥32℃）和20.5个百分点（≥35℃）。河南省夏玉米花期高温日数50a平均值在1.8～4.5d（≥32℃）和0.4～1.9d（≥35℃）,高温发生频率在24.3%～64.3%（≥32℃）和2.5%～31.1%（≥35℃）,豫东南为高温热害发生的高频区。（2）近50a轻度和重度高温积热均呈先减弱再增强的趋势,21世纪10年代（2010s）高温积热较1980s（20世纪80年代）增加52.8℃·d（≥32℃）和52.5℃·d（≥35℃）。空间分布上基本呈现出南高北低、东部平原高于西部山区的态势。（3）结合高温强度和发生频率的致灾高风险区主要集中在南阳南部、漯河、许昌东部、周口、驻马店,约占夏玉米主栽区面积的28.5%;研究区域大部地区为中风险区,约占夏玉米主栽区面积的56.2%;而三门峡、洛阳西部、济源西部、安阳等地夏玉米花期高温热害风险相对较低,约占夏玉米主栽区面积的15.3%。     

河蟹生长的气象条件与养殖技术

对河蟹生长发育的气象条件进行了分析。结果表明,水温是影响幼蟹成活率和生长发育的关键气象因子;天气在一定程度上影响河蟹的生态活动。影响河蟹产量最主要的气象因子是８月下旬至９月上旬平均气温和４至９月份降雨量。运用气象适用技术进行河蟹养殖,可以提高产量和经济效益。     

水稻高温热害强度时空变化特征与预报模型构建

构建定量表征水稻高温热害强度的指数,揭示时空变化特征,并建立中长期预报模型,准确预报高温热害发生的强度趋势对提前部署抗高温工作至关重要。该研究充分考虑高温热害累积效应,结合致灾指标,构建了强度指数,并采用Fisher分割法对其进行了客观化分级;根据中长期天气预报原理,基于海温和大气环流指数两类预报因子,利用二维寻优技术,分别构建了水稻高温热害强度指数预报模型,并进行了验证和比较。结果表明：1）2010年以来江苏水稻高温热害年频次增加且强度明显增强,其中2013年、2022年高温热害强度均达最高等级4级,高温热害强度指数存在明显的年代际差异,从20世纪90年代开始江苏省水稻高温热害强度逐年代增强,空间上呈现出高温热害强度指数年代累加值≥10的区域从南向北随年代逐步扩大,至21世纪10年代已扩展至淮北西部,其中淮河以南水稻高温热害强度增强明显,为历年代最强。2）构建的两类水稻高温热害强度指数预报模型可在7月初进行预报,预报提前量均为1～2个月,总体都能较好地模拟出强度指数的年际波动特征,但模拟值波动幅度与实际值存在不同程度的差异。3）通过拟合检验和试报检验,预报因子经过最优化相关技术处理后,能有效增加因变量和自变量的相关度,提高预报模型的模拟效果,其中海温因子经最优化处理后的高温热害强度指数预报模型效果最佳,可在农业气象业务服务中进行应用。研究结果对主动防御高温灾害和保障粮食安全具有重要科学意义和参考价值。     

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%）。     

江苏水稻高温热害气象指数保险风险综合区划

以江苏省为例,利用1980-2015年气象资料和水稻观测数据,基于Logistic曲线方程构建高温热害保险气象指数,并分别采用正态分布、正态对数分布和Weibull分布三种参数模型,以及基于信息扩散方法的非参数模型对水稻高温热害发生概率进行拟合。通过拟合优度检验发现,非参数模型可以较好地估算江苏各县水稻孕穗-抽穗扬花阶段高温热害发生概率,进而结合最优拟合模型,考虑农业保险的经营需求,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力四个方面出发,确定相应评估指数并构建综合指数,采用聚类分析的方法进行县级水平的水稻高温热害保险风险综合区划。评估分析表明,江苏水稻高温热害保险风险呈现“西南高东北低”的特征,中高风险区是需要依靠农业保险转移风险的重点关注区域。     

不同水源灌溉对水稻高温热害影响的微气象学分析

高温热害是长江中下游地区水稻常见的农业气象灾害,井水和池塘水灌溉是水稻高温热害过程中常用的农业措施。为研究高温热害下不同灌溉水源对稻田微气象的影响,以两优培九为研究对象,在高温热害期间（2016年8月12-18日）开展田间试验。试验分3个处理,T1：用池塘水每日8：00灌溉,田间水层达10cm后停止,18：00排干,灌溉水温平均30.5℃;T2：用井水每日8：00灌溉,田间水层达10cm后停止,18：00排干,灌溉水温平均18.2℃;CK：试验开始当天用池塘水灌溉至田间水深达10cm后停止,夜晚不排放,当田间水深低于5cm时补充灌溉至10cm,试验期间每日8：00田间平均水温27.2℃。对稻田不同层次的土温和水温、水稻冠层不同层次温湿度、冠层顶部（120cm）叶温、冠层上方太阳辐射等指标进行测定,用Penman-Monteith分层模式计算稻田能量平衡各分量的日变化。结果表明：白天（8：00-18：00）,所有处理各层次冠层内气温和地温均为T1>CK>T2,随着冠层高度增加,处理间气温差异逐渐减小;随着土壤深度增加各处理间地温差异逐渐减小。夜间（18：00-次日8：00）,各处理间5cm地温差异最大,其次为冠层40cm处。不同灌溉水温改变了各处理的能量平衡分量,水体含热量的变化（Q）表现为T2>CK>T1,土壤热通量（G）、显热通量（H）和潜热通量（LE）均表现为T1>CK>T2。说明较高温度的池塘水灌溉加重了水稻的高温热害,而较低温度的井水灌溉对抵御高温热害有良好效果。     

早稻乳熟初期高温热害气象指标试验研究

以杂交稻品种淦鑫203为试验材料,于乳熟初期在人工气候箱中进行日最高气温34~39℃高温控制试验,以同期自然温度为对照,采用主成分分析和聚类分析法,对各组材料结实率、秕谷率、千粒重和单株产量4个与早稻乳熟初期高温热害密切相关的因子进行分析,以探讨早稻乳熟初期高温热害气象等级指标。结果表明,早稻乳熟初期高温热害气象指标可分为轻、中、重3个等级,日最高气温达35℃持续5d或36℃持续4d或37℃持续3~4d或≥38℃持续3d,为轻度高温热害;日最高气温达35℃持续6~8d或36~37℃持续5d或≥38℃持续4~5d,为中度高温热害;日最高气温达35℃持续8d以上或≥36℃持续6d及以上,为重度高温热害。本文建立的高温热害指标不仅考虑了高温强度和持续时间,且综合考虑了它们之间的相互配置,每个灾害等级均有各自的临界日最高气温和对应的持续时间,对高温热害的识别性更敏感。研究结果可为早稻高温热害监测预警、风险评估及区划等提供科学依据。     

浙江省高温热害发生规律及其对早稻产量的影响

在前人研究基础上,提出浙江省早稻高温热害的气象指标是日平均气温≥30℃和日最高气温≥35℃连续出现3d及以上。根据该指标和全省68个气象站高温数据,分析了浙江省早稻高温热害发生规律及其对产量的影响。结果表明：除东部沿海和浙南部分山区外,其余大部地区高温热害均有发生,高温中心出现在金华地区;1988年之后高温热害呈现加重趋势;高温热害持续天数与空壳率、秕谷率之间呈显著的正相关关系,与结实率、千粒重以及早稻产量之间呈显著的负相关关系,并建立了模拟方程。此结果可为水稻高温热害监测预警和影响评估提供参考。     

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%。     

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%。     

基于塘内循环自净的河蟹生态养殖系统设计与试验

为了提高河蟹养殖品质和养殖池塘水质净化能力,该研究提出了一种通过养殖池塘内部结构改造实现池塘水体内部循环自净的技术,并设计了一套针对河蟹的生态养殖系统。应用软围隔将养殖塘划分为两个相对独立的功能区(养殖区和自净区),设计了浮式气提推水装置和射流装置作为塘内水循环动力系统,在推水装置的作用下,养殖区的水体流入自净区,经过滤、吸附、杀菌及降温等环节重新回到养殖区,形成"九分养蟹一分养水"的河蟹循环自净生态养殖模式。在崇明宝岛蟹业面积约为9 600 m~2的河蟹养殖池塘进行实施和试验,试验表明:合理配置气提推水装置可实现河蟹养殖池塘水体日循环2次以上;试验塘循环自净状态相较静水状态,水温均衡度提高10.17%,下层溶解氧水平提高18.57%,氨氮平均质量浓度下降19.2%;同时,养殖效果抽样对比显示试验塘200 g以上公蟹和150 g以上母蟹较对照塘分别增加了45%和35%。该研究设计的塘内循环自净的河蟹生态养殖系统能较好地净化养殖水体,有利于河蟹的生长,可为河蟹池塘生态高效养殖模式的构建和推广提供参考。     

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。     

四川单季稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害时空特征

利用四川省84个气象观测站1961-2014年逐日平均气温、最高气温和日平均相对湿度等气象资料以及1981-2014年水稻空壳率数据,通过线性回归法、多项式回归法、Morlet小波分析等方法,分析水稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害的时空变化规律。结果表明： 1961-2014年高温热害总次数呈上升趋势,不同等级热害发生次数的年际变化特点与总次数一致,尤以2000年后增幅显著,其中抽穗扬花期轻度热害和灌浆结实期重度热害的增幅最显著,这与气候变暖背景下,1990年以来水稻高温热害区域增多的趋势基本一致;不同生育期内各等级高温热害发生次数均有显著的周期震荡规律,方差值在16a、12a、4a时间尺度上均出现峰值,依据周期变化推测,2015年后高温热害将持续偏多。依据高温热害“山区少、盆地多”的分布特征,可将盆中浅丘区及盆南丘陵区划分为热害频发区,盆东岭谷区为热害偶发区,川西南山地为热害少发区。在气候变暖背景下,1990年以来不同等级高温热害均呈现发生频率增多,范围扩大,高发中心从平原向山地扩大的趋势。本研究实现了水稻高温热害监测产品由定性向定量化的转变,融合常规高温指标的动态监测,提高了空间分布的精细度,延长了研究的时效性,更具针对性和指导性。     

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...     

江西省水稻高温热害发生规律研究

利用江西省74个台站1961-2010年6-8月日平均气温、日最高气温和日平均相对湿度资料,采用线性回归法、多项式回归法、Morlet小波分析和数字高程模型(DEM),以探究该区水稻高温热害发生时段分布、年际变化、发生频次的时频特征和空间分布等规律.结果表明,(1)江西省水稻高温热害集中于7月中、下旬和8月上旬,其中7月13-24日为高温热害发生概率最大的时段;(2)1961-1982年高温热害总发生次数呈下降趋势,1983-2010年则呈极显著上升趋势(P＜0.01),不同等级高温热害发生次数的年际变化特点与总发生次数变化相一致;(3)各等级高温热害次数呈现不同时间尺度的周期震荡,轻高温热害表现为准2a、4a、8a左右、15a、25a周期变化,中高温热害以准2a、4a、10a左右、23a的周期震荡表现显著,重高温热害则表现出准2a、6a、准13a、25a的周期震荡;(4)高温热害发生频次的高值区分布于江西东北部、赣州北部、吉泰盆地和赣抚平原,并向周边山区递减.     

四川省水稻高温热害风险及灾损评估

高温热害是四川省最主要的农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的影响对于四川省农业可持续发展、保障水稻的安全生产具有重要意义。本文以1981—2015年四川省84个气象台站的逐日气象资料、农业气象观测站水稻生育期资料和县级水稻产量资料为基础,利用水稻高温热害指数,构建四川省水稻关键生育期和全生育期综合高温热害风险模型;分离水稻气象产量,建立高温热害影响下水稻气象产量与高温热害指数间的统计模型,开展1981—2015年四川省水稻高温热害风险和灾损评估。研究结果表明：四川省水稻抽穗扬花期,高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北大部和盆地南部的个别地区,其中达州、广安和泸州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地西部、南部和川西南的大部地区。灌浆结实期,水稻高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州大部、南充和宜宾的个别地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。水稻全生育阶段高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州、南充和达州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。构建的水稻高温热害灾损评估模型简单实用,验证结果表明高温热害年水稻统计产量与模拟产量间的相对误差绝对值都小于1.5%,建立的模型能反映四川省高温热害对水稻产量的影响,同时能够较好地评估高温热害下四川省水稻的产量损失。进一步的灾损评估结果表明,高温热害危害下代表站点水稻的减产率为5.6%~10.2%。     

安徽省水稻高温热害保险天气指数模型设计

利用安徽省南陵县1991-2011年逐日气象数据,通过调查区域水稻生长期的主要农业气象灾害类型,选择易对授粉产生影响并导致减产的中稻孕穗-灌浆期高温热害作为保险设计的气象灾害类型;定义7月21日-8月15日连续3d日最高气温在35℃（含35℃）以上为一个高温过程,计算日有效高温差累计值,作为水稻高温热害保险天气指数（ST）;以10℃作为赔付触发值,并按照灾害程度越大赔付标准越高的思路确定不同灾害程度下的具体赔付标准（即启动赔付系数）;通过对南陵县1991-2011年水稻产量的分离和去趋势化处理,计算历年由于气象条件变化造成的产量和货币损失,对比历史天气指数发生概率与历史产量损失率,确定指数保险赔付的触发值及赔付标准,建立高温热害天气指数模型;与实际灾害情况相结合,通过设定参数值详细给出了模型在安徽省南陵县应用的计算过程。该天气指数保险产品操作性强,可为同类地区高温热害保险提供参考,以便在灾害发生后客观、快捷地为保户提供经济补偿。     

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。     

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。