干旱是造成全球经济损失最大的自然灾害之一，它具有范围广、频率高、灾情和影响严重等特点，其影响几乎波及了整个陆地生态系统。随着中国的经济发展和人口膨胀，水资源短缺现象日趋严重，干旱导致的水资源供需矛盾日益突出，农业干旱的监测与治理对中国的农业经济发展至关重要。华北平原是中国重要的粮食生产基地，其中冬小麦的播种面积和产量均居全国首位，研究该地区干旱对冬小麦产量的影响具有重要的现实意义。　　本研究以华北平原冬小麦为研究对象，根据遥感信息提取的小麦返青期(GUD)将小麦生育期划分为底墒期（前一年7-9月）、前期（播种-返青期）、中期（返青-开花期）和后期（灌浆-成熟期）四个时段，结合多源信息，利用决策树和层次分析法建立了不同时段的集合干旱指数。基于面板模型原理，建立了集合干旱指数与产量损失指数(ΔY)在不同灌溉比例下的定量模型，并利用在灌溉比例小于30％时得到的模型参数，获得了灌溉不足时研究区的冬小麦产量潜在损失值。将产量潜在损失引入风险评估的脆弱性指标中，基于“风险=致灾因子×脆弱性×暴露度×防灾减灾能力”的原理，建立了华北平原冬小麦干旱风险评估模型并得到了风险程度空间分布图。本研究的创新点在于:建立了融合作物光合能力信息的集合干旱指数;提出了利用多项式函数和累积归一化植被指数(NDVI)提取作物返青期的算法;灌溉比例对干旱指数与产量损失指数定量模型的精度有一定影响，在灌溉比例小于30％时，模拟精度最优;将作物产量潜在损失引入干旱风险评估模型，发现干旱高风险区集中在河北和河南省内，而山东大部分地区属于较低或低风险区。　　本论文的主要研究结论如下:　　(1)华北平原冬小麦生育期长时间序列(1982-2012)气候和农田地表特征信息表明，近30年整个华北平原冬小麦生育期的平均降水量与潜在蒸散量无明显变化趋势;农田地区实际蒸散、作物长势(NDVI)和植被总初级生产力均呈现增加趋势，其中平均气温的增加是导致实际蒸散量明显增加的主导因素。冬小麦生育期的遥感表层土壤水分的时空变化趋势与降水的变化趋势基本一致。较高的植被覆盖度和灌溉比例是造成遥感土壤水分与NDVI相关性差的主要原因。对华北平原大部分地区而言，目前的气候变化趋势对冬小麦产量可能产生不利影响。此外，产量越低的地区，其产量变异系数越大。灌溉比例与小麦产量成正比。　　(2)华北平原冬小麦多年平均GUD由西南向东北递增，冬小麦GUD在DOY90天之前的区域大约占整个华北平原的86％。研究区有78％的区域表现出了GUD的提前趋势。有74％地区的冬小麦GUD受生长季前温度影响最大，而降水和土壤水分占主导作用的区域仅占研究区的5.7％和4.8％。冬小麦生育期不同时段与ΔY相关系数最高的干旱指数具有明显的空间差异性，单一干旱指数不能很好的反映产量的时空变化特征。为更好反映产量变化，本研究建立了集合干旱指数，结果显示:该指数可以较好的反映不同生育时段发生的农业干旱;其多年变化趋势显示，华北平原冬小麦生长的四个时期均呈现出北部更湿润而南部更干旱的变化趋势，但变化趋势均不显著。　　(3)通过对比时间序列模型和面板模型在华北地区的表现，发现面板模型在研究区和省域尺度上具有较好的稳定性。因此，本研究最终选择了面板模型来描述干旱与产量的定量关系。通过对不同灌溉条件下（不考虑灌溉、灌溉比例小于50％、40％和30％）的面板模型模拟结果进行比较发现，灌溉在一定程度上影响着模型的模拟精度:随着灌溉比例的降低，模型表现在不断提升。当灌溉比例小于30％时，模拟效果最好，表明模型在灌溉比例小于30％的情况下对该地区的适用性更强。　　(4)冬小麦脆弱性具有地域上的连片性，主要是与小麦种植过程中，邻近地区的小麦品种和耕作管理制度较为相似有关。华北平原冬小麦较高的种植面积比例是造成河北西部、山东西部、安徽西部及河南等暴露度高的主要原因。总体来说，干旱的高风险区主要集中在河北、河南和安徽省内，而山东大部分地区均属于较低或低风险区。造成干旱高风险的原因具有一定的地域差异性，安徽、河北中西部地区具有较高的干旱危险性和脆弱性;河南北部高风险多由干旱高危险性引起，而南部则多与高暴露度有关。　　干旱是影响华北平原冬小麦产量最严重的农业气象灾害之一，也是限制产量提高的主要原因。华北平原农业为精细耕作，冬小麦产量受人类活动影响明显。融合气象干旱、农业干旱和遥感信息的集合干旱指数可以同时反映气候变化和人类活动对作物产量的共同影响，此外应融入于产量密切相关的作物光合能力信息以提高干旱指数预测产量损失的能力。以县为单位，并根据作物潜在损失建立的干旱风险评估模型提高了评估结果的精度，然而结合当地实际情况进一步完善干旱风险评估模型依然是未来的研究重心，为保证不同地区的作物产量稳定增收提供科学指导。