近日，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感团队在冬小麦晚霜冻害（民间俗称倒春寒）遥感监测与风险评估研究中取得重要进展。相关成果以“A new index integrating soil moisture and phenological stages for monitoring winter wheat spring frost damage in the Huang-Huai-Hai Region”为题，发表在《European Journal of Agronomy》上。

黄淮海平原是我国冬小麦的核心产区，冬小麦拔节至抽穗期（3月至4月）频发的晚霜冻害是威胁国家粮食安全的主要农业气象灾害之一。然而，现有的冻害监测指数大多仅依赖单一的地面气象站温度数据，忽略了作物在不同发育阶段的脆弱性差异，以及农田土壤水分对极端低温的调节缓冲作用，难以满足大尺度、时空连续的精准防灾减灾需求。

针对以上科学问题，研究团队融合多源遥感与气象数据，提出了多因子综合霜冻指数（MIFI）。该指数结合了逐小时气象预报数据与冬小麦生育进程数据，综合考虑低温强度与持续时间、物候敏感性。此外，利用遥感土壤水分数据，构建了基于分段指数函数的土壤水分调节系数，该系数精准捕捉了土壤水分缓解冻害的非线性特征。在黄淮海平原的冻害风险验证中，团队引入长时序历史灾情记录进行比对，优化了物理阈值设定，结果表明MIFI对县级产量具有显著负向影响。基于MIFI 的多年监测结果表明，黄淮海地区晚霜冻害呈显著年际波动，河南省北部、山东省南部及江苏省东部为高强度、高频次发生区域。

依托国家重点研发计划“农情信息空天地高精度高时效智能监测系统研发与应用”，该研究突破了传统气象站点的空间局限，实现了大尺度冬小麦晚霜冻害的高频动态预警监测。在项目资助下，此项技术已连续发布多年冬小麦主产区晚霜冻害预警结果，为农业主产区的精细化风险管控、灾损精准评估以及科学减灾提供了可靠的技术支撑。

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所硕士生韩梦薇为论文第一作者，孙亮研究员为通讯作者。合作单位包括中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所和河南省农业科学院农业信息技术研究所。该研究得到北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室、国家重点研发计划等的支持。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.eja.2026.128247

发布数据集链接：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32902715