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国内外研究现状国内研究现状国内外的众多学者对主要农业气象灾害——洪涝和干旱的风险评估进行了大量研究，每个研究方法都有其各自的优势，实际应用效果也颇为理想，尤其是基于地理信息系统技术和自然灾害风险评估方法相结合的多门学科集成分析，使得农业气象灾害的风险评估更加科学、更加贴合实际。48336
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黄毓华、武金岗等在2000年的时候提出了淮河以南地区春季三麦阴湿害的判别方法[1]。马晓群等对湿渍害的判别方法进行了一系列改进，通过研究确定了安徽省作物渍涝指数，采用主要因子法和Q值法构造减产率和旬降雨与温度间的相关函数，建立了安徽省各区域冬小麦渍涝灾害损失模型和综合评估模型，计算了安徽省各区域冬小麦的减产率[2]。金之庆和石春林研发了江淮平原冬小麦湿渍害预警系统[3]。
除以上这些学者之外，还有其他学者对小麦湿渍害也进行了一些研究，主要集中在建立湿渍灾害风险评估指数和区划指标、评估湿渍害造成的危害和损失等方面。霍治国等基于灾害风险分析理论建立了包括涝渍脆弱度、气候风险指数、灾损风险指数、涝渍综合风险评估系数等不同的涝渍风险表征模型，并构建了涝渍综合风险评估系数作为区划指标，对江淮地区小麦涝灾风险进行了空间区域划分[4]。盛绍学等根据江淮地区小麦春季涝灾的特征，从自然地理条件、农业生产水平论文网、社会经济系统等方面分析涝灾脆弱性的成因，建立脆弱性定量评价模型，对江淮地区小麦春季涝灾脆弱性空间格局进行分析评估，并对江淮地区冬小麦的湿渍害指标与风险评估模型进行了研究[5-6]。张宏群等以涝灾为对象，选取冬小麦种植密度和产量水平、土壤质地、高程及高程标准差、农业水网、旱涝保收面积和人均 GDP 作为灾害脆弱性分析指标，采用层次分析法确定因子权重系数，利用GIS空间分析功能，分析安徽省冬小麦涝渍的脆弱性[7]。
国外研究现状
国外部分学者也对湿渍害进行了一些监测、实验和评估的研究。Chowdary 等利用遥感和GIS 技术对印度Bihar邦灌溉需求区的地表和地下湿渍害发生区域进行了监测和评估[8]。Dickin 和Wright 研究了气候变化背景下湿渍害对冬季英国小麦生长和产量的影响[9]。
综观国内外有关作物湿渍害的研究，许多学者已对麦类作物的湿渍害进行了大量研究，尤其是在湿渍害症状鉴定及指标、湿渍害机理分析、耐湿性品种改良等方面，但冬小麦湿渍害预测评估、风险指数模型构建、灾害风险评估与区划等综合研究作物湿渍害方面的相关研究却鲜少报导。