该课题为公益性行业（气象）科研专项项目，项目编号GYHY201306036，起止时间为2013年1月至2016年12月。 1.解决的关键技术 1）确定水稻冷害指标体系，建立水稻冷害预警启动标准 建立新的水稻冷害指标体系的主要途径是修订传统的指标。传统的指标是在多年试验研究和生产实践中总结出来的，但多年以后，气候、水稻品种和栽培技术的改变，有的指标可能不再适用了，需要验证和修订，建立新的指标体系，用于开展冷害的监测、评估和预测研究与业务化。本项工作采用历史数据统计检验方法为主，结合分期播种和试验结果，确定今后可以持续应用的指标，废止不适用的指标，进而建立了适应新时期水稻生产和气象服务业务的水稻冷害指标体系，编制了东北地区水稻冷害预警标准，并应用于业务系统。 2）建立水稻冷害监测预测方法 采用持续低温指数、P指数、热量指数等方法，构建东北水稻延迟型冷害动态监测预测指标体系及不同时间尺度的冷害监测预测模型和方法，实现不同区域短期、中期和长期的水稻冷害监测预报，并明确了利用1981-2010年的气候平均值评估近50年水稻延迟型冷害的结果更符合实际情况。 3）构建水稻障碍型冷害指数RSCDI，实现水稻障碍型冷害预报 以障碍型冷害发生的温度和低温持续天数为基础，考虑水稻不同发育期三基点温度，基于温度适宜度概念，综合考虑温度对水稻不同发育期的影响，利用辽宁省近50年日平均温度和水稻发育期数据，构建一种多因素的定量指数--水稻障碍型冷害指数RSCDI，并利用该指数对东北水稻障碍型冷害进行预报。 4）揭示水稻低温冷害遥感信息科学机理，建立水稻低温冷害遥感监测模型 利用MODIS等卫星遥感资料反演地面温度状况和水稻长势状况，结合地面单站实况信息，利用GIS技术和卫星遥感技术，建立水稻低温冷害遥感监测模型，基本实现了低温冷害监测的点-面结合，开展东北地区全覆盖气温遥感反演，实现东北水稻种植区及其生育期遥感识别；基于遥感植被指数、遥感T5-9距平指标、热量指数指标等进行水稻延迟型冷害动态监测。 5）对ORYZA2000模型的优化和改进，实现水稻低温冷害监测预警 对ORYZA2000模型进行了优化和改进，结合水稻试验数据，补充和完善了ORYZA2000模型的功能，完善的模型在温度胁迫作用模拟上较现有模型具有明显的优势，能够反映低温对生物量、生育期和产量要素等方面的不利作用。结合水稻延迟型、障碍型低温冷害指标及数值预报产品，能够动态监测、评估、预报水稻低温冷害。 2.创新点 1） 建立了新时期东北地区水稻冷害指标体系及冷害预警标准 通过对东北地区水稻冷害传统指标的检验与修订，结合分期播种试验和高山低温梯度试验结果，建立了适合东北一季稻的新的冷害指标体系，包括延迟型冷害和障碍型冷害；在此基础上，结合东北地区水稻冷害发生特点和冷害监测、预警业务需求，初步编制了水稻冷害预警发布标准和业务流程。这一成果应用于中国气象局编制的水稻冷害监测预报业务规定中。 2）基于温度适宜度构建多因素的定量指数-水稻障碍型冷害指数RSCDI并进行冷害预报 针对以往的障碍型冷害指标未从低温对作物不同发育期的影响程度和不同低温对作物的持续伤害程度来考虑的情况，基于温度适宜度构建了一个基于多因素的综合性水稻障碍型冷害指数（RSCDI）。当0≤RSCDI＜0.44时，为重度冷害；当0.44≤RSCDI＜0.70时，为中度冷害；当0.70≤RSCDI＜1时，为轻度冷害。 3）构建东北主栽品种水稻低温冷害短期、中长期动态监测预测方法及模型 采用持续低温指数、P指数、热量指数、ORYZA2000模型、卫星遥感等方法，构建东北水稻不同时间尺度冷害动态监测预测方法和模型，实现不同区域短期、中期和长期的水稻冷害监测预报，在黑龙江省水稻主产区的监测准确率达90%左右，预测准确率在80%左右，延迟型和障碍型冷害预测时效分别为1个月和5天。 项目建设期间，项目组采取了边研究边应用的方式，将研究成果在黑龙江、吉林、辽宁、湖北四省的相关业务单位进行应用，累计发布各类农业气象服务产品40余期，为政府、种植业大户和农民提供了较好的服务，取得了很好的社会经济效益。 2020年寒地水稻障碍型低温冷害监测防御技术被中国气象局选入《农业气象适用技术汇编》。

黑龙江省气象科学研究所

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