中国雪灾时空变化及畜牧业脆弱性分析

以省级报刊为主要信息源,辅以气象部门统计资料,获取了县域统计单元的雪灾信息,重建了中国1949～2000年雪灾的时空分布格局。对雪灾的时空变化分析结果表明,中国雪灾存在3个高发中心,即内蒙古中部、新疆天山以北和青藏高原东北部;雪灾年际波动幅度大,总体呈现增长趋势。本文还进一步分析了中国雪灾均灾次的高、低值区与草场退化程度的关系,从承灾体脆弱性的角度揭示了雪灾格局形成的机制。     

青藏高原东部牧区春季雪灾天气的形成及其预报

对青藏高原东部牧区1967～1996年30年中春季发生的成灾性降雪天气过程进行了较为详细的分析，发现有45％的成灾性降雪过程与该地区的低涡天气系统有关。在归纳总结高原春季降雪天气形成的3种环流模型的基础上，重点分析了通常情况下高原切变线对高原低涡发生发展所起的主要作用：(1)高原切变线西南段区域内为上升运动区且气流的气旋性涡旋处于发展阶段，切变线东北段区域内为下沉运动区且气流的反气旋性涡旋处于发展阶段，是低涡形成的前期条件；(2)高原切变线附近的流场有利于将周围水汽聚拢，使低涡系统得到持续不断的水汽供给，其中负的水汽通量散度扰动中心位于切变线中段南侧，形成水汽汇，正的水汽通量散度扰动最大值部分位于切变线西南段南侧，是低涡水汽的主要来源。文中还给出了高原部分测站降雪量、最低气温的预报方程，可供有关预报人员参考。     

雪灾敲响 环保警钟

春节前南方大面积的雪灾,考验了各级政府应对突发灾害的能力,也引起了人们的思考：为什么本该少雪的南方暴雪成灾,而本该降雪的北方却成了“无雪的冬天”？这样的反常既不是老天爷在开玩笑,也不是纯粹的偶然现象,而是自然生态遭到无情破坏后实施的报复。如果人们为自身利益而置自然环境于不顾,不但人与自然的和谐难以持久,还将付出惨重的代价。     

中国雪灾及相关研究述评

雪灾作为自然灾害的一种,相对于其他灾种,发生的范围和频率较小。历史上发生的雪灾有记载的200多次,其中重大的上百次。学界有关雪灾问题的研究存在着很大的不足：一是有关研究大都包涵在自然灾害之中作为灾种的一部分进行简单论述,而没有单独作为一个专题进行更为详实的研究;二是近30年来,学界多从气象学角度出发,对雪灾的形成机制及原因等方面进行分析,而从社会学与史学的角度进行研究的成果极其少见。     

青海海西地区近41年雪灾时空分布特征

利用青海海西地区13个气象站降水量、最大积雪深度、积雪日数等气象资料以及雪灾灾情资料,分析了海西地区雪灾的时间和空间分布特征。研究结果表明：1978～2019年海西地区雪灾总频次呈弱减少趋势,减少趋势为0.0115次/a;后冬雪灾发生次数最多,占比达75.9%,初春发生次数最少仅为2%;雪灾发生频次最高的地区位于海西中东部,占雪灾发生总次数的68.2%,西北部地区为18.2%,西南部地区为10.6%,柴达木盆地最少为3%;不同程度雪灾均有发生,轻度雪灾发生次数最多,特重最少;柴达木盆地是全区雪灾风险较低至最低的地区,海西东北、西南地区是较高至高风险地区,其余地区属于中等风险区。     

基于GIS的锡林郭勒盟雪灾救助区划

锡林郭勒盟位于内蒙古自治区东部、冷高压前端,冬季寒冷而漫长,极易发生雪灾,几乎每10年就会发生一次雪灾,给人们的生命、财产安全造成了极大的威胁.根据自然灾害理论,构建了锡盟雪灾救助区划评价指标模型.以雪灾历史灾情、人口分布、牲畜分布和第一、二、三产业为危险性指标,以人口分布、GDP分布、道路通达性为救灾能力评价指标,并利用先进的3S技术和计算机存储技术,将各个指标进行空间模拟计算.最后利用层次分析法确定各指标权重,得到了锡林郭勒盟5级救助区划图.根据当地的自然条件和社会经济条件,结合救灾点分布情况,依次制定了各级地区的救助方案,为政府的减灾救灾工作提供决策支持.     

2000-2010年新疆雪灾时空自相关分析

对新疆2000-2010年雪灾监测数据进行统计分析,利用时空自相关方法对新疆雪灾进行时空自相关分析,探讨了雪灾的时空演变特征。研究结果表明,新疆雪灾主要发生在1月和2月,分布在北疆地区;不同时间尺度的雪灾的发生具有显著的空间自相关性,呈现显著的聚集模式;雪灾高聚集的区域主要集中在北疆,而雪灾低聚集的区域主要分布在南疆;对相邻的月份来说,上一月份发生的雪灾对下一月份的雪灾有直接影响,即上一个月雪灾高聚集的区域在下一个月也很有可能是雪灾高聚集的区域;随着两个月份相隔的时间越长,上月份的雪灾对下月份雪灾的影响不大。     

基于网络的突发性灾害预警及救灾系统——以雪灾为例

自然灾害是不可避免的,为减少自然灾害给人类带来的损失,以ArcIMS为平台,引入模糊神经网络构建了雪灾预测模型,建立了基于网络的突发性灾害联动预警及救灾系统.系统可以自动/半自动地进行不同灾害等级的分类,发出灾害预警警报,并在此基础上结合气象对灾害诱发条件的预报,提出预防的工程技术措施,方便具有不同用户权限的用户使用.     

基于NEX-GDDP数据集的青藏高原牧区雪灾风险预估

依托中国逐日雪深模拟预估数据集、草地生产力数据、气象站点数据、灾害统计资料以及统计年鉴,选取了历史基准时段(1986—2005年)、未来近期(2016—2035年)和未来远期(2046—2065年)三个时间段,以及RCP4.5和RCP8.5两种情景,分析了青藏高原牧区雪灾危险性、牧区牲畜暴露量以及脆弱性,在此基础上,定量预估了青藏高原畜牧业雪灾风险。结果表明：(1)青藏高原区域内,中国逐日雪深模拟预估数据中,CESM1-BGC模式模拟的积雪深度数据更接近于站点雪深观测值,模拟精度最高,此次研究选用该模式下雪深数据识别雪灾危险性。雪灾危险性从时序看,相比于历史时期,RCP4.5情景下未来近期、未来远期和RCP8.5情景下未来近期、未来远期发生雪灾危险性的范围减少6%、11%、6%和14%;但是雪灾危险性强度减弱并不明显,RCP4.5情景下,未来远期,甚至增强;空间分布来看,危险性指数较高的区域主要分布在藏北高原、冈底斯山脉沿线、昆仑山脉西段沿线、祁连山脉沿线、三江源区域和横断山脉山脉区域。(2)与2000年青藏高原牧区草地载畜量相比,2017年载畜量增加11%,未来载畜量将可能进一步增加...     

中亚热带杉木人工林冰雪灾害引发的林木损害及林地养分分布

对中亚热带被冰雪灾害破坏的杉木林地的杉木损害程度及其林地养分分布变化进行了调查,冻雨在杉木枝叶上形成冰柱,造成大量的林木折冠,林木折断的树干部位随胸径的增加而显著升高。树木残体的干质量达25987.6kg·hm-2,树干、枝、叶和皮分别占44%、27%、22%和7%。树木残体中叶、干、枝和皮的N、P和K储量分别占其N、P和K总储量的62%、18%、13%和7%。杉木林地的N、P、K3种养分的积累量为63294.5kg·hm-2,杉木残体的养分仅占杉木林地的0.23%,凋落物层的养分占0.09%,而土壤养分所占比例高达99.68%。3种养分数量在各组分中均为N〉K〉P。雨雪冰冻灾害造成的杉木折干增加了土壤肥力。林冠残体分解引起的养分含量下降,林冠破坏后几乎没有凋落物归还土壤,华南地区频降大雨造成的速效养分流失将使土壤变得贫瘠。