茶树（Camellia sinensis）是一种喜温的叶用植物,主要种植在我国亚热带和温带地区。茶叶是经济价值高的经济作物,从初春伊始,茶芽萌发,越早采摘的茶叶其经济价值越高。浙江省为中国主要茶树种植区,茶叶出口量和出口额均居全国首位,但春季受北方高压寒流的影响,使该地时常出现“倒春寒”现象,茶芽因此遭遇霜冻害,导致茶叶品质降低,甚至减产,使茶农不得不承担霜冻造成的损失。霜冻不仅会造成茶芽生长延迟,影响价格和品质,严重时造成茶芽死亡,使农民遭受更大的损失。近年来,关于茶树霜冻害的研究在国内外逐渐增加,但大多是基于植株体发生霜冻害的内外部指标,划分阈值温度进行危险性分析,或是基于霜冻害发生的阈值温度对茶树霜冻害的时间趋势和空间分布的研究,而基于茶树春霜冻害风险的研究很少,而且风险分析指标往往是单一的、固化的,利用的数据是较大尺度、粗糙的数据,精度较低。因此开展了浙江省茶树春霜冻害风险综合评价的研究,在探明茶树的霜冻害机制基础上评估风险,将采用多源卫星遥感数据综合系统以提高评估结果的实用性、精细化。以浙江省为研究区,选择茶树为春霜冻害的承灾体。首先收集浙江省气象、农业、遥感、经济等多源数据,建立浙江茶树春霜冻害风险评价数据库;其次进行数据的处理,包括正负向指标的归一化、赋值等,主要是对1km×1km分辨率的MODIS LST数据的云污染缺失值的插补以及LST反演拟合最低气温模型的构建;再次,根据茶树春霜冻害机理确定春霜冻害阈值,分析春霜冻害时空分布特征;最后,结合区域自然灾害风险“四因子”理论,构建“茶树春霜冻害综合评价模型”,对浙江省茶树春霜冻害风险进行综合评价和区划,并提出相关对策。主要研究结果如下:（1）采用时空结合的方法,对MODIS LST数据进行插补的基础上,结合辅助变量（海拔、距水体距离、坡向等）使用支持向量机拟合最低气温,建立估算日最低气温模型。模型的均方根误差（RMSE）和R方分别为0.863和91.69%。拟合值与实际值的平均误差小于0.98℃。（2）1991-2020年浙江省气象站春季（3、4月）最低气温整体上升趋势不明显,波动性较强,MK检验中在2019-2020年有相交点。在对2003-2020年最低温度变化趋势分析中显示,3月虽处于气候变暖的全球气温变化背景下,但低温事件仍需要警惕和预防。（3）茶树春霜冻害发生频次和严重程度与地形、气候相关性强,与海拔高度呈正比,受季风影响,呈现出东南向西北方向递增的趋势。因此在浙江省中东部和北部的茶树春霜冻害强度与频次较大,而在东部沿海和中西部平原河谷地区春霜冻害强度与频次较小。（4）浙江省茶树春霜冻害风险具有一定的区域性和连续性,大部分地区以低、较低风险为主,丽水及绍兴、台州、金华的三市接邻处风险较高,高风险区茶叶种植面积和密度较大,一旦发生春霜冻害,往往会造成较大的经济损失。因此,可以从调整茶树种植结构、推广抗霜冻的优良品种、加大防霜冻设施、设备的建设投入,提高茶园的机械化程度、科学管理水平等方面降低茶树春霜冻害风险。研究结果将为减轻春霜冻害对浙江省茶树造成的影响和损失、茶树春霜冻害监测预警、气象防灾减灾和农业生产安全战略提供理论依据和科技支撑。