本書介紹了氣象和農(nóng)事的關系以及相應的應對措施，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上常見的氣象災害，如干旱、熱害、洪澇、風害、寒害、雹災等發(fā)生情況以及針對不同的災害情況采取不同的措施加以應對，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中因氣象災害而帶來的損失。本書圖文并茂，以豐富、生動的圖片及通俗易懂的文字詳細介紹了各種氣象災害對玉米、水稻、小麥、甘蔗、橡膠、果樹蔬菜、畜牧業(yè)

全書以問答等形式，通過200多個問題解答了農(nóng)業(yè)防災減災中所涉及的各種疑問，具體包括農(nóng)業(yè)氣象與氣候資源、水分異常引發(fā)的災害、溫度異常引發(fā)的災害、氣流與光照異常引發(fā)的災害、農(nóng)業(yè)地質(zhì)災害、天地生大系統(tǒng)與災害、氣候變化與農(nóng)業(yè)災害、農(nóng)業(yè)減災管理等方面的問題。本書是作者從事農(nóng)業(yè)減災工作數(shù)十年之經(jīng)驗與體會，也是對于農(nóng)業(yè)災害整體規(guī)律與

本書主要闡述了茶樹生長發(fā)育與氣象條件的關系,在此基礎上,全面系統(tǒng)地介紹了冬季凍害、夏季高溫熱害、干旱、霜凍、春季高溫、春季降水等茶樹氣象災害風險的影響因子和時空變化特征,以及茶樹氣象災害風險管控技術,反映了茶樹氣象災害風險管控技術研究的新進展和系統(tǒng)性研究成果。該書作為《浙江省茶葉氣象災害風險精細化區(qū)劃》一書的姊妹篇,可

東北地域遼闊、土壤肥沃，是“世界三大黑土帶”之一，耕地平坦且集中連片，適宜機械化作業(yè)，為糧食生產(chǎn)提供了優(yōu)越的自然條件。東北地區(qū)屬于溫帶大陸性季風氣候，四季分明、雨熱同期、晝夜溫差大、日照充足，適合玉米生長發(fā)育，是我國春玉米最佳種值區(qū)，對我國玉米生產(chǎn)和糧食安全具有舉足輕重的地位。東北對氣候變化影響敏感，近年來隨著全球氣候

農(nóng)業(yè)是氣候變化敏感行業(yè)，針對氣候變化情景采取穩(wěn)健的適應措施已經(jīng)成為國際社會的共識。本書預估了不同排放情景下1.5℃和2℃升溫閾值出現(xiàn)的時間和中國氣候，評估了中國主要糧食作物（冬小麥、春玉米、夏玉米、一季稻和雙季稻）生產(chǎn)的氣候危險性，為制定農(nóng)業(yè)氣象防災減災措施提供決策依據(jù)。

干旱災害已成為*嚴重的自然災害之一，對全球牧業(yè)生產(chǎn)造成了嚴重的影響。如何量化牧業(yè)旱災損失是學術界和行業(yè)部門的一個難點問題。開展放牧條件下牧業(yè)旱災損失動態(tài)評估方法的研究，對理解干旱對牧業(yè)的影響過程、制定合理的抗旱減災策略和放牧方案、促進區(qū)域牧業(yè)和生態(tài)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本書選擇旱災頻發(fā)的內(nèi)蒙古牧區(qū)為研究區(qū)，以牧草水分

本著作首先以宏觀角度概述了低溫脅迫后植物生長發(fā)育的形態(tài)學改變、生理生化變化；對植物低溫響應的相關基因及其調(diào)控機制進行了全面的總結，探討了轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組及代謝組以及基因編輯等相關技術在植物耐低溫研究中的應用，整理了植物低溫寒害的鑒定方法，最后對植物低溫相關研究進行了展望。具體而言，本著作針對東北地區(qū)主栽的玉米、水稻等糧

本書基于氣象行業(yè)專項“設施農(nóng)業(yè)氣象災害預警及防御關鍵技術”研究成果，構建了日光溫室、塑料大棚黃瓜、番茄、芹菜等設施蔬菜生產(chǎn)中低溫、寡照、大風、暴雪等氣象災害主要致災因子等級指標。以黃淮海與環(huán)渤海設施蔬菜優(yōu)勢區(qū)域內(nèi)的河南、山東、安徽、江蘇、上海、河北、天津七�。ㄊ校�為研究區(qū)域，分析了低溫、寡照、暴雪、大風及復合性災害的時

本書針對南方丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)干旱防御現(xiàn)狀及干旱特點，提出了南方丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測和預測的技術思路，系統(tǒng)闡述了適合南方丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)旱情研判的缺水度、缺墑、遙感監(jiān)測等技術模型的構建，并詳細介紹了江西省農(nóng)業(yè)旱情研判實踐。本書理論先進、技術實用、內(nèi)容豐富，對南方丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)旱情研判工作具有較好的理論與實踐指導意義。本書可供從事農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)

本書是在水利部公益性行業(yè)科研專項（201301039基礎上，開展了貴州農(nóng)業(yè)旱災預測預警研究，并開發(fā)了貴州省典型縣農(nóng)業(yè)抗旱預警信息系統(tǒng)。（1）基于逐日的天氣狀況與氣象要素資料，按季節(jié)性特點對其進行統(tǒng)計學分析，構建了利用未來多日的天氣預報結果預測氣象要素的方法，提高了干旱定量預測計算因子（作物耗水量和降水量）的精確性。（2