本期通报的1.1节对CropWatch农气指标（降水、温度和光合有效辐射）异常值的全球分布概况进行了分析。图3.1-3.4显示，对于不同的指标，其异常值的分布区大多不一致，或者仅为不完全的重叠。
图3.1 2015年7-10月全球各国（包括大国的省州级别）降水与过去14年的距平，单位（%）
图3.2 2015年7- 10月全球各国（包括大国的省州级别）温度与过去14年的距平，单位：°C
图3.3 2015年7- 10月全球各国（包括大国的省州级别）光合有效辐射与过去14年的距平，单位（%）
图3.4 2015年7- 10月全球各国（包括大国的省州级别）累积生物量与近5年的距平，单位（%）
值得注意的是，降水的全球异常与厄尔尼诺效应具有明显的相关关系。表3.1及1.1节中的表1.1列举了20个降水量距平值偏高幅度和偏低幅度最大的国家和地区。
表3.1 降水最为异常的国家，CropWatch农气指标及其距平值（与过去14年相比）
| 国家 | 降水量(mm) | 降水量变化 (%) | 温度变化 (°C) | 光合有效辐射 (%) |
| 圣多美普林西比(STP) | 23 | -82 | -0.5 | 0 |
| 新喀里多尼亚(NCL) | 28 | -81 | -0.9 | 1 |
| 法属圭亚那(GUF) | 70 | -81 | -0.5 | 0 |
| 巴布新几内亚(PNG) | 118 | -80 | 0.1 | 11 |
| 新西兰(NZL) | 86 | -73 | -0.4 | -4 |
| 萨摩亚(WSM) | 111 | -71 | ||
| 印度尼西亚(IDN) | 263 | -67 | -0.1 | 11 |
| 朝鲜(PRK) | 242 | -64 | -0.5 | 3 |
| 葡萄牙 (PRT) | 79 | -59 | -0.1 | -2 |
| 肯尼亚 (KEN) | 130 | -51 | 0 | 7 |
| 乌克兰(UKR) | 116 | -49 | 0.1 | 7 |
| 厄瓜多尔(ECU) | 195 | -48 | 0.6 | 10 |
| 牙买加 (JAM) | 471 | -48 | -0.2 | 7 |
| 韩国 (KOR) | 459 | -48 | -0.5 | 9 |
| 毛里塔尼亚(MRT) | 706 | 78 | -0.4 | -2 |
| 突尼斯 (TUN) | 223 | 94 | -0.8 | 0 |
| 塔吉克斯坦 (TJK) | 104 | 146 | -0.2 | -2 |
| 玻利维亚 (BOL) | 516 | 149 | -0.1 | -1 |
| 乌兹别克斯坦 (UZB) | 77 | 156 | -0.5 | -1 |
| 伊拉克 (IRQ) | 112 | 239 | 2 | -1 |
降水量最为异常的区域包括东亚、东南亚和大洋洲部分地区(TLS, -94%; NCL, -81%; NZL, -73%, WSM, -71%;PRK, -64%)，非洲部分地区(NAM, -82%; STP, -82%; 肯尼亚 -51%)，欧洲部分地区(西地中海地区: PRT, -59%; 乌克兰 -49%)，拉丁美洲及加勒比群岛(GUF, -81%; ECU and JAM,-48%)等地区。图3.1同样清晰的反映出这些国家降水的异常变化。
这些区域中，部分地区降水异常的范围较小（如葡萄牙、西班牙及与其接壤的摩洛哥），而其他区域则出现大面积降水异常，包括俄罗斯西部及乌克兰部分地区以及瑞士、卡累利阿（俄罗斯西南部）至里海以北区域（哈萨克斯坦），同时还绵延至高加索、黑海北部及罗马尼亚等地。
降水亏缺的地区还包括：（1）拉丁美洲南部的南锥体区域（幸运的是，该范围包括大面积的丘陵及山地，很少种植作物）；（2）印度东北部（古吉拉特邦降水偏低75%，拉贾斯坦邦（偏低27%）、印度半岛的大部分地区以及马哈史特拉邦（偏低38%）和安德拉邦(偏低20%)。
北非的很多地区降水量非常充沛（局部地区降水量过高甚至导致洪水，如2.2节提及的布基纳法索，具体会在5.2节灾害部分提到），尤其是撒哈拉西北部的大面积地区 (毛里塔尼亚增加78%，突尼斯增加94%)，并且经中东地区 (伊拉克增加39%)，向亚洲中部延伸(塔吉克斯坦增加46%; 乌兹别克斯坦增加156%)，具体降水信息与物候信息具体参阅图3.1。在西非，七月至九月间（基本不包括十月），谷物（粟米、高粱）及坚果类正处于成熟期至收获期之间；而在北非、中东以及中亚地区，冬季作物正待播种。在上述的地区，充沛甚至超过作物生长需要的降水（但高降水量与作物需水期并不符合）通过提高土壤持水量，从而保证冬季作物的生长。而印度东北部的大面积地区（比哈尔、西孟加拉、阿萨姆）、孟加拉国及尼泊尔等地，由于过量的降水及印度洋气旋（5.2会继续提到），导致农业灾害及作物减产。
Cropwatch关注的30个农作物主产国中，2015年7-10月间降水量充沛的国家包括美国(增加22%)、巴西 (增加24%)、哈萨克斯坦(增加47%),伊朗(增加73%)以及乌兹别克斯坦（增加156%）。尤其是一些长期处于半干旱气候条件的国家，高土壤含水量对冬季作物的生长十分有利。表3.2显示了全球主要粮食生产国2015年7- 10月农业气候与农情因子分别与过去5年及14年同期距平。
表3.2全球主要粮食生产国2015年7-10月农业气候与农情因子分别与过去5年及14年同期距平
| 国家 | 农业气象因子 | 农情因子 | |||||
| 与过去14年距平 (2001-14) | 与过去5年距平(2010-14) | 当前值 | |||||
| 累积降水(%) | 平均气温 (°C) | 累积PAR (%) | 生物量 | CALF (%) | 复种指数(%) | 最佳植被状况指数 | |
| 阿根廷 | -13 | -0.3 | -9 | -19 | 11 | -4 | 0.65 |
| 澳大利亚 | -45 | 0.1 | -1 | -40 | 8 | -4 | 0.8 |
| 孟加拉国 | 72 | -0.7 | -8 | 8 | 0 | 1 | 0.85 |
| 巴西 | 24 | 0.6 | 2 | 14 | 10 | 4 | 0.77 |
| 柬埔寨 | 0 | -0.1 | 3 | 2 | 1 | 3 | 0.83 |
| 加拿大 | -6 | 0.4 | -1 | 1 | -4 | 1 | 0.88 |
| 中国 | 1 | -0.7 | -3 | 0 | 0 | 0 | 0.87 |
| 埃及 | 159 | 0.2 | 0 | 62 | 0 | 0 | 0.85 |
| 埃塞俄比亚 | -20 | 0.9 | 6 | -17 | -4 | -4 | 0.86 |
| 法国 | -18 | -1.2 | 1 | -16 | 0 | -4 | 0.76 |
| 德国 | -17 | -0.1 | 1 | -15 | 0 | 0 | 0.81 |
| 印度 | -2 | 0 | 5 | -19 | -5 | 4 | 0.83 |
| 印度尼西亚 | -67 | -0.1 | 11 | -59 | 0 | -2 | 0.86 |
| 伊朗 | 73 | 0.2 | -1 | 66 | -8 | 3 | 0.57 |
| 哈萨克斯坦 | 47 | -0.9 | 0 | 34 | 36 | 0 | 0.73 |
| 墨西哥 | -17 | 0.1 | 3 | 0 | 4 | 7 | 0.84 |
| 缅甸 | -8 | -0.3 | -1 | -4 | -1 | 3 | 0.88 |
| 尼日利亚 | 21 | -0.2 | -3 | 7 | -5 | 0 | 0.82 |
| 巴基斯坦 | 10 | -1 | -1 | -8 | -3 | -5 | 0.76 |
| 菲律宾 | 2 | -0.1 | 4 | -11 | 0 | 0 | 0.89 |
| 波兰 | -39 | 0.3 | 7 | -34 | 0 | 1 | 0.78 |
| 罗马尼亚 | -27 | 0.8 | 0 | -9 | -2 | -1 | 0.72 |
| 俄罗斯 | -5 | -0.8 | 0 | 1 | 1 | -1 | 0.82 |
| 南非 | -15 | 1.1 | 0 | 7 | -16 | 0 | 0.64 |
| 泰国 | -10 | -0.2 | 2 | -9 | 0 | -5 | 0.91 |
| 土耳其 | 13 | 1.2 | 0 | 4 | 8 | 1 | 0.83 |
| 英国 | -5 | -1.7 | -3 | -7 | 0 | 5 | 0.88 |
| 乌克兰 | -49 | 0.1 | 7 | -38 | 0 | -1 | 0.78 |
| 美国 | 22 | 0.1 | -1 | 20 | 1 | -3 | 0.84 |
| 乌兹别克斯坦 | 156 | -0.5 | -1 | 105 | 9 | 0 | 0.81 |
| 越南 | -10 | 0.1 | 0 | -3 | 0 | 4 | 0.88 |
注：除了温度距平用摄氏度表示之外，其他参数距平都是以相对百分比表示。0值表示和过去平均值比没有变化；相对距平的计算公式为(C-R)/R*100，C 表示当前值，R 表示参考值，指过去5年(5YA)或14年(14YA)同期（4 月-7 月）平均值。
总体上看，监测期内全球的降水量并不乐观，Cropwatch监测的国家及省州尺度平均的降水量距平值为-20%。尽管本期通报中CWAI结果图的空间代表性都已根据制图报告单元（MRU）（第一章）和国家政区边界制图（第三章）进行统计，但统计结果仅在耕地区域进行加权平均。第一章已经提到，光合有效辐射和降水之间存在负相关关系，这一现象也佐证了降水量亏缺而光合有效辐射上升(+3%)这一结果。如表3.2，同一地区，光合有效辐射升高而降水量降低，反之亦然。
光合有效辐射（RADPAR）偏低幅度最大的区域集中在南美洲的南锥体区域、几内亚湾附近的国家、马里、俄罗斯中部至西北部（西部阿尔汉格尔斯克州、沃罗格达至东部托姆斯克、新西伯利亚等地）及中国南方及东部沿海区域（云南至浙江等地）。
本监测期内的温度（TEMP）指标， 其距平值仅为0.1°C。如图3.2所示，全球大部分地区的温度处于或高于平均水平，与全球变暖的预测情景一致。在本监测期内，气温低于平均水平的地区主要集中在欧洲西北部（包括比荷卢地区、法国、英国，尤其爱尔兰地区，温度偏低2.0°C）、俄罗斯西部（斯维尔德洛夫斯科、秋明、科米彼尔米亚克区等地）、东亚（日本温度偏低1.0°C ），中国广西至安徽温度偏低1.1°C至1.6°C）。
基于Lieth's Miami模型估算的潜在生物量（图3.4）受降水及温度共同控制。较高的温度和降水影响了撒哈拉地区周边的半干旱区域至中亚地区(塔吉克斯坦增加83%; 乌兹别克斯坦增加105%)、北美大部及巴西南部的主要农业区，。潜在生物量显著偏低的状况发生在东南亚（东帝汶降低94%;印尼 降低59%； 新西兰降低59%)、韩国降低43%)，以及哈萨克斯坦至波兰 间的地区(别尔哥罗德沃罗别茨降低69%和63%; 库尔斯克降低60% 及哈萨克斯坦降低44%)。在非洲，潜在生物量偏低的区域主要分布在纳米比亚(降低58%)及肯尼亚(降低43%)周边。