晚霜冻害是冬小麦整个生长发育过程中遭遇的最严重的农业灾害。晚霜冻害严重时,会使冬小麦大面积小穗受伤甚至死亡,降低产量。对晚霜冻害的准确评估是有效风险区划、高效防灾减灾的工作基础。本文研究目的是揭示气象因子对晚霜冻害的影响规律,从而建立更客观准确的晚霜冻害评估模型,为高效防灾减灾奠定基础。本文以河南省为研究区域,以1964-2014年统计年鉴收录的实际霜冻害为基础,结合相关性分析、K-mean聚类分析等方法,探究实际霜冻害的气象影响规律。利用现有的草面温度数据及实际霜冻害相关气象因子,利用向前逐步回归方法建立基于多气象因子草面温度模型。模型结合最低叶温霜冻害指标,可以对尚未普及草面温度观测的地区进行更为准确、客观的晚霜冻害评估。本文主要结果与结论如下:（1）现普遍使用的以最低气温为标准的评估气象霜冻害指标准确度较低,对晚霜冻害的评估效果较差。（2）基于实际霜冻害分析,轻度实际冻害对前期热量因子较为敏感,冻时天气条件为日较差大,日照时数较大,相对湿度较小,风速较低,为辐射型冻害特征。重度实际冻害则对前期水分因子较为敏感。其冻时天气条件有两种,一种为相对湿度偏高,气温日较差和日照时数皆偏低,平均风速偏小,为混合型霜冻特征;另一种与轻度实际霜冻害的冻时气象条件相同。总体上,前期气象条件对实际霜冻害的影响较弱,实际霜冻害的发生以冻时天气条件为主。（3）利用晴天草面温度模型、阴雨天草面温度模型及最低叶温霜冻害指标,建立多气象因子晚霜冻害评估模型。本文利用自动观测站的最低草面温度及相关气象数据,以x₁日较差、x₂降水、x₃日照时数、x₄日平均风速、x₅日相对湿度和x₆日最低气温为模型自变量,分别建立晴天和阴雨天多气象因子草面温度模型。模型具体如下:晴天草面温度模型:y（28）-.75 5-.0102x₁（10）0.433x₄（10）0.055x₅（10）0.96x₆阴雨天草面温度模型:y_rain（28）-.80 6（10）0.98x₄（10）.055x₅（10）.094x₆两个模型都通过F检验且回归结果显著。多气象因子晚霜冻害评估模型结果表明,模型报对次数占实际次数百分比的87.1%。区分晴、阴雨天的多气象因子晚霜冻害评估模型的报对次数相对于最低气温指标有了明显提高,评估准确率提高了9.3%。可见,利用区分晴天、阴雨天的草面温度模型可以提高草面温度估算精度,结合最低叶温的晚霜冻害指标,能有效提高晚霜冻害评估精度。