2006年入夏以来,川渝地区遭受了50年来最严重的旱灾,2009～2010年又经历了西南五省持续性特大干旱,作物产量损失严重。水稻是川渝地区的主要粮食作物,因此准确、定量地评估农业气象灾害风险、旱情监测及灾后损失评估对农业可持续发展及防灾减灾对策和措施的制定意义重大。目前针对川渝地区的农业(水稻)气象灾害风险评估研究仍未开展,本文利用该地区43个气象台站50年的气象资料、水稻单产、种植面积资料及灾情资料等多元数据,首先对川渝地区开展农业(水稻)气象干旱风险评估,然后进行遥感监测,并在此基础上对2006年水稻产量进行定量灾损评估。本文选取了致灾因子危险性(H)、承灾体脆弱性(V)及抗灾减灾能力(RE)等3个一级评价指标和11个二级评价指标,构建川渝地区农业(水稻)气象干旱风险综合评价指标(R),对其进行评估。在遥感监测方面,利用TRMM3B43数据构建的月降水量距平和累积降水距平,监测并分析了2000～2012年气象干旱空间分布,并选取了19个典型干旱时期,作为土壤湿度和植被干旱监测的研究基础。构建了温度植被干旱指数TVDI(TVDIN、TVDIE、TVDIM),分析其特征空间、并与降水趋势和98个农业气象观测点的10cm、20cm的土壤墒情资料进行相关性分析,进而选取TVDIM反演的土壤湿度与19个典型干旱时期进行空间对比分析。通过考虑“大气降水—土壤湿度—植被响应”之间的关系,利用距平植被指数(ANDVI)对大气降水和土壤湿度的“时滞”效应进行分析。在水稻灾损评估方面,利用拉格朗日插值法、直线滑动平均法和借助于遥感手段的平均减产分成法(水稻种植面积提取,估产,受灾面积信息)估算了2006年川渝地区水稻产量的损失量。建立和完善农业气象干旱风险评估,遥感监测和灾损评估是农业气象灾害的研究重点。本文紧密围绕以上三个主题对川渝地区进行上述研究,得到的主要结论包括：(1)综合风险指数(R)高的地区集中在成都市、德阳市、重庆市、遂宁市地区。R值高的地区往往并不是由单一因素所决定,而是多方面因素综合作用的结果,其中承灾体的高脆弱性是导致高风险的主要因素。R值低的地区主要集中在川西和川北地区,如阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州等,这些地区均表现出较低的致灾因子危险性。利用水稻产量损失模型对构建的农业气象干旱风险模型进行验证,两者显著相关(R2=0.45,P<0.05)。(2) TRMM降水数据与实测降水数据显著相关(P<0.001)。基于TRMM的降水距平数据显示,2006年旱情集中出现在6-8月的宜宾市、沙坪坝和遂宁地区,高温和降水偏少是导致重旱的主要原因,干旱范围覆盖了四川省除北部以外的大部分地区,这与通过(1)中所得到的部分高(低)风险区基本一致。基于TRMM的降水监测能够很好的反映出如2006年川渝大旱和2009-2010年持续性干旱的空间和时间演变过程,并对农业干旱等提供了重要的预警作用。基于TVDIE的土壤湿度空间分布特征与基于TRMM的降水量距平空间分布特征具有一定的相似性,大部分时期的空间匹配度较高。在距平植被指数(ANDVI)得到的旱情监测空间分布图的基础上,发现ANDVI与TRMM降水量的相关系数在第40天和第48天分别达到0.32和0.33(P<0.05),与TVDIE土壤湿度的相关系数在第16天为0.35(P<0.05),说明三者之间具有一定的滞后性。(3)拉格朗日法得到的期望单产曲线位于实际单产曲线上方,2006年利用该方法得到四川省水稻产量损失达273万吨,重庆市水稻产量损失139万吨,合计401万吨。1949～2011年四川省平均水稻损失量为118万吨,年平均灾损率为8.35%,1997-2011年重庆市平均水稻损失量为42.87万吨,年平均灾损率为7.6%,2006年水稻灾损率偏高。直线滑动平均法得到的趋势单产曲线围绕实际单产曲线上下波动,统计得到2006年四川省水稻损失量为156万吨。分析发现,利用拉格朗日法计算灾损量和灾损率的时,由于所选取的完全无灾害的理想状态极少,以此为基础所得到的期望单产往往比实际估产的结果偏大,在利用直线滑动平均进行水稻估产中,由于没有充分利用理想无灾害年份,得到的趋势产量与气象产量无法完全剥离,导致结果偏小。利用遥感手段提取的川渝地区水稻种植区为3.5×106ha,与统计数据相对误差为15%左右。在植被指数距平基础上,提取了水稻绝收面积、成灾面积和受灾面积分别为8.10×103ha,45.2×103ha和2.67×106ha。在此基础上,基于遥感手段的平均减产法得到川渝地区水稻损失为302.31万吨。