气候变暖背景下的高温热害频发,严重了影响区域农业生产和粮食安全。四川省是全国13个粮食主产区之一,水稻是其最主要的粮食作物,由于四川省气象灾害复杂多样,日益频繁的高温热害事件成为了制约水稻产量和品质的主要因素之一。本文基于四川盆地东部五个城市26个气象台站2000-2018年水稻抽穗扬花期（7-8月）的气象资料,利用年距平、累计距平法进行高温异常年份识别;计算高温热害累计指数,采用ANUSPLIN气象插值软件对高温热害发生空间分布格局进行提取。利用高温热害风险分析模型,综合考虑致灾因子的危险性、承载体的暴露性和易损性,对研究区进行水稻高温热害风险区划。研究结果表明:（1）2006年为气温异常偏高年,是研究时段内高温热害发生最为强烈的年份;2017为气温显著偏高年;2016年和2018年为气温偏高年。逐年平均日最高气温的累计距平计算结果显示,2010-2018年时段的平均日最高气温总体高于2000-2010年时段,2015-2018年累计距平值逐年攀升,可以预计,未来极端高温事件出现的频率和强度将持续增大。（2）根据多年高温热害累计指数和单一年份高温热害累计指数计算结果,利用ANUSPLIN进行空间插值。结果显示,研究区高温热害发生的空间分布区域分异明显且受地形、地势影响显著,在500m以上的山地地区几乎较少发生水稻高温热害,多年高温热害累计指数小于20,而处于研究区南部的南充市的嘉陵区、高坪区、达州市的渠县、大竹县、达川区和武胜市的武胜县、华蓥市、前锋区、岳池县的多年高温热害累计指数值达80以上,部分地区甚至达到151.2。利用单一年份高温热害累计指数对2006年、2016年、2017和2018年四个不同等级的高温发生异常年份进行插值结果显示,2006年为高温热害强度之大、影响范围之广为近20年之最,2017年和2018年强度次之,2016年高温热害发生强度最小、影响范围有限,受热害影响区域的单一年份高温热害累计指数值大部分介于0-5或5-10之间。（3）基于Google Earth Engine云平台合成的两期影像,利用水稻时序NDVI指数和NDWI时序指数的变化特征,构建决策树以提取水稻面积的方法精度较高,相对误差为7.8%。达州市、南充市和广安市为研究区内水稻种植面积最为广泛的城市,近四分之三的水稻种植面积分布在这三个城市。广安市、南充市为研究区内水稻种植最为密集的两个城市,各县（区）均有较大面积的水稻种植。（4）利用最大值合成的EVI（maximum EVI,i EVI）数据作为水稻生长状况的观测数据,农气站点中关于穗粒数、亩实际产量、空壳率的农气记录作为实测数据;对两者进行相关性分析,发现对研究区水稻种植范围的i EVI值提取能较好用于对水稻生长状况的判定。以格网尺度对水稻i EVI值在不同高温热害年份下的变动异常度计算,能较好识别各区域水稻生长对不同程度高温热害的响应。（5）以2.5×2.5km格网的空间单元进行分析,综合考虑致灾因子的危险性、承载体的暴露性和易损性,对研究区进行水稻高温热害风险区划。其中,高风险区主要分布在研究区的南部、东南部;次高风险区的分布主要集中分布在南充市,另外在达州、巴中市南部的县区也有一定数量的分布;中风险区一是分布在广元市剑阁县与南充市南部的交界地带,此外则是在巴中市偏南部的恩阳区、巴中区和平昌县有较为集中的分布。低风险区则位于研究区北部和东北部的山地,该区域中水稻种植面积很小、同时出现高温热害事件概率较小,因此风险性低。