《青藏高原牧區雪災預警機制研究》是依託蘭州大學，由梁天剛擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：青藏高原牧區雪災預警機制研究
- 依託單位：蘭州大學
- 項目負責人：梁天剛
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
青臧高原地區是我國重點牧區，也是我國三大積雪分布中心之一。該區雪災頻發，分布廣泛，損失慘重，雪災是冬春季最為嚴重的自然災害；雪災預警是積雪危害研究的難點和防災減災的關鍵。開展高原牧區雪災預警研究，不僅是一個重大的科學問題，而且是國家防災減災的重大戰略需求，具有廣闊的套用前景。因此，本項研究以青海南部牧區作為研究區，針對草地畜牧業生產與雪災防禦特點，利用3S技術與生態學、草地學、畜牧學、災害學等學科交叉的理論和方法，圍繞氣象致災力、承災體和牧區抗災力，研究三者間的互作關係及其與雪災預警因子之間的聯繫過程，闡明牧區雪災預警機理；結合短中期天氣預報和社會經濟等信息，篩選關鍵預警指標，構建基於縣域尺度的牧區雪災預警判別模型和標準，以及基於格網單元空間尺度的風險度診斷模式和分級標準；研發基於3S和網路等技術和多源信息集成的牧區雪災預警系統，提出防災減災決策預案，為牧區雪災管理決策提供科學依據。
結題摘要
雪災是青臧高原牧區冬春季最為嚴重的自然災害，而雪災預警則是積雪危害研究的難點和防災減災的關鍵。因此，開展青藏高原牧區雪災預警研究，具有重要的意義。本項研究利用3S技術與生態學等學科交叉的理論和方法，主要開展了雪災監測與關鍵氣象致災因子、致災力和承災體及抗災力互作關係、雪災預警機制等3個方面的研究。在6個方面取得重要進展：1、創建了一種高精度的基於機器學習（Machine learning）算法的多因素草地生物量動態反演模型； 2、提出一種基於無人機（UAV）技術和MODIS數據的大範圍草地植被蓋度遙感監測方法；3、系統研究了近10多年以來青南牧區草地載畜力及草畜平衡變化動態；4、發展了一種逐日去雲積雪覆蓋範圍（SCA）衛星遙感圖像合成算法，並分析了近10多年以來青藏高原積雪時空變化特徵；5、構建出一種基於Logistic回歸分析算法的雪災綜合風險評價方法，創建了一種基於多因素（平均溫度、春季雪災機率、雪災綜合風險率、均溫<-5℃的持續天數和積雪覆蓋率）和反向傳播（Back Propagation，BP）人工神經網路（Artificial Neural Networks，ANN）的雪災預警方法和流程；6、研發出包括基礎數據、致災力、承災體、抗災力、雪災預警、抗災預案等模組的基於WebGIS技術的青海牧區積雪監測與雪災預警系統。發表相關學術論文29篇，其中SCI論文12篇（1區4篇，2區6篇），EI論文1篇，國際會議論文1篇，獲實用新型專利授權4項，獲發明專利授權1項，獲計算機軟體著作權2項，出版專著1部。這些研究成果，可以為青海牧區大範圍草地植被生長狀況、草地載畜力及草畜平衡狀況的準確評估，冬春季家畜出欄、飼料貯備等草畜管理的科學決策，以及高時效性的積雪空間變化監測及雪災預警提供科學基礎，為積雪危害的科學防治提供基本的信息服務。
