雪灾
雪灾的相关文献在1983年到2022年内共计1372篇,主要集中在植物保护、大气科学(气象学)、灾害及其防治
等领域,其中期刊论文1278篇、会议论文36篇、专利文献58篇;相关期刊742种,包括股市动态分析、青年记者、岭南新闻探索等;
相关会议29种,包括中国气象局气候研究开放实验室2014年度学术年会、中国土木工程学会工程质量分会、中国老教授协会土木建筑专业委员会第十届建筑物改造与病害处理学术研讨会暨第五届工程质量学术会议、2012年应急管理与科技研讨会等;雪灾的相关文献由2044位作者贡献,包括时兴合、杨思全、冯学智等。
雪灾
-研究学者
- 时兴合
- 杨思全
- 冯学智
- 刘三超
- 李凤霞
- 李林
- 范一大
- 赵红阳
- 车洁伟
- 伏洋
- 周秉荣
- 吴玮
- 梁天刚
- 王秀山
- 颜亮东
- 刘义花
- 刘兴元
- 唐红玉
- 张庆
- 张晓东
- 张海珍
- 徐涵湄
- 徐裕华
- 本刊编辑部
- 熊萍
- 王希娟
- 秦宁生
- 聂娟
- 肖建设
- 胡卓玮
- 阮宏华
- 鲁安新
- 丁九敏
- 何裕华
- 农业部科技教育司
- 冯益
- 刘胜
- 刘辉
- 史培军
- 吴世平
- 夏航
- 宗和
- 延军平
- 张利斌
- 张辉
- 徐亮
- 徐自坤
- 戴升
- 戴旭
- 扎西才让
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摘要:
当前,持续大雪严寒和新冠疫情防控交织,再加上新春佳节,做好畜牧生产安全防护,减少雪灾冻害及疫情影响,稳定养殖场户收益和保障市场畜产品供应意义重大,十分关键。为此,当前畜牧生产要重点做到“四防四保”,切实杜绝“小雪花酿成大雪灾”。一是防雪灾,保供应。此次降雪持续时间长、覆盖范围广、厚度强度高,防范不到位极有可能带来不利影响甚至大灾害。
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李北村;
李珂(图)
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摘要:
下雨了,天晴了,富民的樱桃又红了。谷雨了,升温了,累累的樱桃压枝了。今年,经历了2022年2月22日“最二”一天的雪灾冻害天气,富民县的樱桃仍然顽强地该开花开花,该结果结果,争先恐后地成熟起来了。随着疫情转入常态化防控,路边渐渐增多了些车马的喧嚣声,乡村也逐渐增添了一些活气,路口能看到笑容可掬的老乡手上举个牌子吆喝着去采樱桃。我们一直走一直走,走走走,移步到赤鹫的樱桃园,听说这里有最大最好的樱桃基地。
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葛海燕
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摘要:
利用赤峰市14个国家气象站观测数据和灾情数据对赤峰市近60年雪灾特征进行了分析,结果表明,赤峰市雪灾主要由暴雪或暴风雪引发,赤峰市初雪多出现在9月—10月,最早的暴雪日在9月上旬;终雪多出现在次年的4月—5月,最晚的暴雪日在5月上旬。赤峰市暴雪日数整体呈现西南向东北递减的特点,暴雪日数大值中心位于赤峰市南部。暴风雪灾害主要集中在赤峰市东南部,白灾多集中在赤峰市西部地区。
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陈虹举;
杨建平;
丁永建;
贺青山;
冀钦;
王彦霞;
唐凡;
葛秋伶
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摘要:
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。③相比较于历史时期,RCP4.5情景下未来近期、未来远期和RCP8.5情景下未来近期、未来远期牲畜受雪灾损失量分别减少了10.2%、10.3%、28.3%和45.5%。未来RCP8.5情景下雪灾风险最小,空间分布来看,牲畜损失较大区域与雪灾危险指数较高区域相一致。牧区雪灾造成牲畜死亡量变化主要受到雪灾发生范围变化所影响。
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李兴;
李金凤;
陈宏松;
谭丽娜;
韩廷芳
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摘要:
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。
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段丽君;
张调风;
董少睿;
来晓玲;
马有绚
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摘要:
通过对青海省河湟地区1961~2017年气象灾害的时空变化特征分析发现:河湟地区年平均低温冷害次数随时间变化呈微弱减少趋势;生育前期干旱在河湟地区农牧业生产中较为突出;干旱日数呈显著下降趋势,循化干旱日数最多,海晏干旱日数最少;雪灾发生次数呈明显下降趋势,1989年雪灾发生次数最多,湟中县为发生雪灾次数最多的地区;年暴雨日数波动较大,1961年暴雨日数最多,为55d;20世纪90年代之前年冰雹日数较多,至90年代之后年冰雹日数急剧下降,呈减少趋势.
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杨登兴;
刘峰贵;
延军平;
张镱锂;
陈琼;
周强
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摘要:
雪灾是青藏铁路及其沿线地区所面临的严重自然灾害之一,对其风险等级进行科学评估,是制定应急方案、确保青藏铁路安全运行的重要基础.本文基于历史雪灾数据和铁路相关数据,选择27项指标构建青藏铁路及其沿线的雪灾综合风险评估体系,对青藏铁路沿线积雪雪灾、雪崩雪灾和风吹雪雪灾的致灾危险性、铁路系统的脆弱性进行了综合分析.分析表明:青藏铁路沿线雪灾高风险区分布在唐古拉-安多路段,雪灾中等风险区主要分布在天峻-乌兰、五道梁-安多等2个路段,雪灾低风险区主要集中在西宁-天峻、德令哈-格尔木和那曲-拉萨等3个路段.从整个青藏铁路沿线来看,青南高原路段是青藏铁路沿线雪灾综合风险等级最高的区域.
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格央;
次旦巴桑;
坚参扎西;
次仁德吉
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摘要:
雪灾在西藏的各种气象灾害中居首,发生十分频繁.但是随着全球气候的不断变化,西藏的雪灾也呈现出与之前不同的变化特征,特别是1998年以后,西藏的雪灾强度和数量呈现逐渐下降的趋势,但2019年春季,西藏南部又持续出现暴雪天气.项目组分析研究了近十年来雪灾的主要变化特点,分析灾情及相关影响气象因子的关系,找出关键阈值,初步实现西藏雪灾灾前风险预评估.
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余林
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摘要:
通过对皇甫山林场2019年松林雪灾情况调查,该文分析了松林受灾原因及其与自然条件、林分结构、经营措施等的相互关系,并结合林分生活阶段、生物学特性、经营状况与受灾类型,提出减轻雪灾损失、修复受损生态系统等相关措施,以期为提高区域松林抗雪灾能力提供参考.
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时亚坤
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摘要:
分析雪灾对常绿阔叶林树木损伤程度的影响及受损特征,以便未来应对雪灾时采取合理措施保护常绿阔叶林树木.以福建省君子峰自然保护区为研究区域,划分雪灾影响下树木损伤程度,树木压弯或少量断枝为轻度受损、树枝大量断枝为中度受损、折断或倒伏为重度受损.雪灾能够提升常绿阔叶林土壤养分有利于树木未来发展,但是却对次生林造成不可挽回打击.与落叶林相比常绿阔叶林更容易受到雪灾伤害;严重受损常绿阔叶树木主要集中在较高大、树冠密度适中、低海拔、高坡度、胸径较大的树木中,反之在雪灾中的常绿阔叶树木则为轻度或中度受损.
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庄晓翠;
周鸿奎;
王磊;
李博渊
- 《第31届中国气象学会年会》
| 2014年
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摘要:
采用阿勒泰地区7个气象观测站1961-2012年最大积雪深度、逐月降水量、逐日气温资料,计算了4~9月降水量、≥0°C的积温,同期的雪灾灾情资料及太阳黑子和2007~2012年的牧草资料,研究该地区牧区雪灾指标及成因.结果表明,雪灾综合指标将该地区雪灾分为特大雪灾年、重雪灾年、中雪灾年、轻雪灾年4类,对雪灾具有较高的评价精度;重雪灾年和特大雪灾年主要发生21世纪初,且强度越来越强;特大雪灾年主要是由强降雪频次多、雪量大、强度强、持续时间长造成,而重雪灾年成固较复杂;太阳黑子活动低值年、斯堪的纳维亚正位相环流型及AO指数异常偏弱,阿勒泰地区易发重雪灾.
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侯彪
- 《2012年应急管理与科技研讨会》
| 2012年
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摘要:
在雪灾条件下实施紧急救援是防灾减灾的一项基础性工作,只有坚持正确预测、科学应对、合理防御,才能最大限度地减轻损失.本文以玉门雪灾实施紧急救援没有出现人员伤亡作为案例,对玉门市政府组织实施紧急救援管理的协调机制与执行力效果进行剖析,并提出具有救援借鉴价值的对策与建议.
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- 中国科学院西北生态环境资源研究院
- 公开公告日期:2022-10-14
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摘要:
本发明公开了一种雪灾风险评估方法,包括以下步骤:S01:数据的收集与整理,采集待分析区域的空间数据以及与所述空间数据相关联的属性数据作为初始数据,采集的数据包括历史雪灾信息数据、地理信息数据、气象数据、农作物种植信息、人口数量信息、交通道路信息和河网数据信息,S02:数据处理,对步骤S01中采集的数据进行标准化处理,并建立雪灾风险特征库。本发明中,该牧区雪灾风险评估方法,初始数据采集全面,可在应对雪灾时,对分析区域的气象数据、农作物种植信息、人口数量信息、交通道路信息、河网数据信息、建筑结构信息、基础设施信息、植被数据信息和脆弱群体信息进行全面统筹评估,提高其风险评估的全面性和准确性。
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