牧区积雪监测中卫星资料应用的研究现状

牧区雪灾严重制约着牧区生产力的发展。卫星资料在雪灾监测中,起到控制雪灾和灾前预警的作用。牧区积雪监测中常用卫星资料NOAA/AVHRR在晴空条件下,具有大范围积雪动态变化监测的优势;TM资料则易于区分雪和云,同时适用于小范围积雪动态监测与精确定位;被动微波遥感数据SMMR、SSM/I和AMSR E在获取雪深及雪层内部稳定方面效果显著;MODIS数据具有数据免费、较高空间分辨率等特点。多种卫星资料还在去云、混合像元处理、积雪深度、积雪面积监测和积雪监测模型建立中起到基础数据的作用,为雪灾的准确监测提供重要依据。     

畜禽产品中微生物风险评估和预警系统的构建与初步应用

为更好地进行畜禽产品中微生物风险监管,构建一套覆盖畜禽产品全生产链的微生物风险监测评估和预警系统成为迫切需求。针对畜禽养殖、屠宰生产、储存和流通销售等环节,以肉蛋奶中常见微生物监测数据为基础,通过微生物风险评估模型和数学运算以及预警阈值和预警方法,结合BP神经网络等计算机软件开发技术,构建了一套涵盖基础数据库、风险评估模型和风险预警决策三大模块,面向企业、监管和技术机构三类用户的可视化风险评估预警系统,以期利用该系统对畜禽产品中致病微生物对产品安全性的影响和生产链中风险关键控制点进行分析,同时对畜禽产品中微生物风险状况进行实时预警,从而为畜禽产品质量安全有效监管和风险防控能力提升提供技术支撑。     

三江源地区雪灾风险预警指标体系及风险管理研究

利用三江源地区越冬期雪灾历史资料及调查资料,深层次分析了诱发雪灾的孕灾环境、致灾因子与孕灾体,以进行风险辨识。确定了高寒牧区越冬期风险主要是由自然因素、生物因素、社会因素和管理等因素相互叠加后构成,从雪灾风险分析的角度构建了适合三江源地区越冬期风险预警指标体系,并采用定性与定量相结合的方法对各预警指标进行定量化与分级。在此基础上,结合畜牧业生产管理中的活动内容,将冬季风险管理分为：家畜管理、草地管理、饲草供应、草地资源评估、冬季风险预报,并分析了各种畜牧业生产活动在风险管理内容中的重要值。     

青海高原雪灾风险度评价模型与风险区划探讨

用自然灾害风险评价的理论和方法,建立了青海省雪灾风险度评价模型,选取雪灾相关的气象、畜牧和社会经济等多个因子,借助ArcGIS的空间分析,得到了风险各因子分布图层,再将各因子分布图层进行运算和分析,最后通过ArcGIS中的地理统计功能,形成了青海省雪灾风险区划图。研究结果表明,青海省雪灾风险高的地区主要集中在青南地区,其中以甘德、久治、称多、达日以及玉树、泽库的部分区域为最高;雪灾风险低的地区主要在柴达木盆地和东部农业区,其中以茫崖、循化、乐都、平安、尖扎等地为最低;其余地区处于风险等级从高到低的不同分区中。     

青南牧区牧户家畜生产及雪灾防治

采用入户访谈方法,对青南牧区典型雪灾地达日县、玛多县和称多县牧户家畜养殖结构、繁殖成活率、出栏量,冷季死亡、掉膘和补饲情况,牧户暖棚建设和收支及对冬春雪灾设计方案效益系统分析。结果表明,研究区户均家畜养殖数为82.5~423.2AU(羊单位,animal unit),家畜年补饲水平为1.2~26.5CNY·AU-1,牧户家畜几乎不出栏,有暖棚设施的牧户占总牧户的1/3,收入主要靠政府补贴,饲草料储备低,占家庭总开支不到5%。牧户应对雪灾能力弱,在大雪灾和中雪灾年份,研究区家畜繁殖成活率分别为41.5%~75.9%和65.0%~86.4%,冷季死亡率分别为13.2%~24.4%和8.2%~12.8%,掉膘率分别为30%~40%和20%~30%。针对牧户家畜管理存在主要问题,本研究提出了一定出栏量+补饲的对策,以减少家畜冬春雪灾死亡损失,提高牧户应对雪灾能力。     

高寒草原牧区雪灾指数保险的设计——以甘南牧区为例

气象指数保险作为一种创新型保险产品，当前被广泛接受且主要应用于自然灾害的风险防范领域。以甘南牧区为例，基于该区域不同雪灾指数下牲畜死亡率的历史数据估值，提出了高寒草原牧区雪灾指数保险的理赔方案，并根据不同程度雪灾的发生频率和牲畜死亡率，确定了雪灾指数保险的纯保费费率分别为牛1.95%，羊3.00%。研究结论试图为甘南牧区的灾害风险转移提供新的思路和途径，以及为当地政府优化草原牧区保险提供理论性的参考建议。     

川西高原牧区雪灾成灾特点与防灾救灾对策

雪灾是制约牧区草地畜牧业健康发展的重要自然灾害。在对川西高原牧区雪灾危害进行分析的基础上,从积雪厚度、积雪持续时间、低温冻害、牲畜膘情与成灾关系等方面阐述了该区域草原雪灾的形成条件,提出了加强灾害性天气的预测预报与灾情监测评估体系建设,完善应急救灾体系,提高快速反应能力,以及注重草畜平衡,推动产业结构调整等牧区雪灾防治的长效机制构建等防灾减灾策略,并就加强牧区雪灾成灾机制等相关研究提出了建议。     

2018～2019年青南牧区雪灾天气气象服务实践与思考

2018年11月至2019年3月,青南牧区出现多次强降雪天气过程,降雪量、强降雪日数、持续时间均创历史极值,气温普遍较低,对公众出行、畜牧业生产及交通运输带来了极大影响,使人民财产遭受重大损失。为提高智慧气象服务,发挥气象防灾减灾第一道防线作用,青海省气象部门高度重视,从横向、纵向进行了多元化的指挥与支持抗灾救灾工作,体现了"大雪大灾之年小难小损"。本文着重从8个方面探讨了针对青南牧区雪灾气象服务关注重点及必要性,旨在提供智能化服务,提高抗灾保畜能力,提升民众风险防范和防灾减灾救灾意识,最大限度减轻气象灾害造成的损失,为重大事件气象服务工作提供一定的参考和借鉴依据。     

青海省草地有害生物数字化监测预警现状分析及今后发展策略

随着全球信息数字化的发展，数字化已深入到各行各业，青海省草地有害生物监测预警工作数字化是实现全省草地有害生物可持续控制、保证草地生态良性循环的基础，因此，增加草地生物灾害治理的科技含量，建立有效控制生物灾害的监测预警数字化管理体系势在必行。在介绍青海省草地有害生物危害现状、传统草地有害生物监测预警手段以及数字化在农业、畜牧业中的运用与发展的同时，还阐述了青海省初步建立草地有害生物数字化监测预警系统的主要研究内容、技术难点、技术路线、预期目标、主要技术指标和水平。     

牧区雪灾遥感监测方法的研究

雪灾是影响我国北方草原牧区畜牧业发展的重要因子,如何准确评价雪灾对牧区造成的影响并及时援救,最大限度地减少灾区的经济损失,是一个十分迫切的问题.为此总结了国内外牧区雪灾遥感监测的现状,分析了卫星遥感系统在草地雪灾监测方面的应用及存在的问题,提出了雪灾遥感监测的原理及技术路线,为进一步做好牧区抗灾救灾及草地畜牧业持续发展决策的研究提供科学依据.     

青海牧区雪灾综合风险评估

本研究收集了影响青海省雪灾发生的社会经济、自然及气象共计19种因素,通过主客观结合的方法筛选基础因子,再利用Logistic回归模型自我挑选变量功能对初始因子进一步筛选,得到五项风险评价因子,即人均GDP、年均温、最大雪深、积雪覆盖日数及坡度,最后基于ArcGIS平台得到青海地区2001-2007年的雪灾平均风险区划图,并对其划分等级,分析不同雪灾等级在空间上的分布特征。得到以下结论:1)通过主客观的分析方法,得到诱发雪灾形成的关键因素与自然因素、气象因素、社会经济等因素有关;2)青海雪灾平均风险分布与风险因子最大雪深、坡度、积雪覆盖日数具有基本一致的趋势,而与年均温和人均GDP 的分布趋势相反;3)青海地区平均雪灾风险呈现南高北低的态势,其中高风险区主要分布在研究区南部的称多县、玉树县、囊谦县、达日县、甘德县以及玛沁县等地,相反,西北部的柴达木盆地和东部的农业区为低风险区;4)受地形地貌的影响,4000 m以上的山岭地带,即祁连山、昆仑山、唐古拉山、巴颜喀拉山、阿尼玛卿山等为青海雪灾高风险分布之地。     

阿勒泰地区草地畜牧业雪灾的遥感监测与评价

使用ERDAS IMAGING8．5软件分析NOAA／AVHRR资料,建立了基于空间统计分析的雪深遥感监测模型;在GIS技术的支持下,实现了对遥感获取的雪灾信息与地面实际监测信息的空间化、定量化分析,建立了草地畜牧业雪灾的评价模型和损失估算模型。对阿勒泰地区2000年雪灾损失的评价,可为政府部门今后制定防灾救灾措施、合理安排草地畜牧业生产提供决策支持。     

海南州草地牲畜超载与调控对策

对青海省海南州草地牲畜的超载状况进行了分析研究，提出了海南州草地牲畜的调控对策是：教育和组织群众，自觉按草畜平衡原则组织生产；挖掘生产内部潜力，调整畜群结构；增加科技与生产投入，提高草畜生产能力；建立草原监测制度，为确定合理载畜量提供科学依据。     

呼伦贝尔草原火灾风险预警研究

草原火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害,对草原资源危害极为严重。以呼伦贝尔草原牧业6个旗为研究区,利用1994-2005年呼伦贝尔草原火灾统计月报表和相关气象资料,依据自然灾害风险形成理论、区域灾害系统理论、灾害预警理论建立草原火灾风险预警模型。利用Logistic回归模型进行警源识别确定影响草原火灾风险预警的关键因子,采用层次分析法通过专家打分计算各个指标的权重,用网格GIS技术结合回归分析对选区的指标进行空间展布使得空间评价尺度更加精确,利用加权综合评分法分析了呼伦贝尔草原火灾的内生警源和外生警源的警兆,用最优分割法对1994-2004年火灾案例进行最优分割确定预警阈值并划分为蓝色、黄色、橙色、红色警报。以2005年全年呼伦贝尔草原火灾案例为例对呼伦贝尔草原火灾进行风险预警。经过检验发现火灾风险高预警区与火点吻合较好,从一定程度上检验了该模型的准确性。     

稳步推进我国肉牛统计监测预警工作

畜禽统计监测预警工作,是涉及整个畜牧业及相关产业稳步、健康、有序发展的一项基础性、必要性、关键性工作。本文在阐述肉牛统计监测预警工作重要意义的基础上,具体分析了肉牛统计监测预警的主要内容,并结合工作开展过程中需要注意的关键问题,提出了稳步推进此项工作的建议和措施。     

青海省三江源牧区雪灾综合风险评估

本研究采用Logistic回归方法,以ArcGIS和SPSS软件为工具,选取2010年冬春季平均雪深、积雪日数、雪灾重现率、坡度、牲畜密度、冬春超载率、产草量、地区GDP和农牧民纯收入9项雪灾风险因子,建立了三江源地区雪灾综合风险评估Logistic回归模型,并对其进行了风险评价与区划。结果显示,1)1960-1980年,三江源地区冬春季雪灾发生频次处于一较长时期的低值期。1980以后,雪灾频率呈增加态势,期间雪灾频次占59年来雪灾总数的62%。在空间分布上,雪灾主要集中在三江源地区东南部一带。2)回归模型系数中,平均雪深、雪灾重现率、产草量和牲畜密度因子对雪灾影响程度占有绝对权重,其回归系数分别为2.17,1.38,1.27和0.92,而农牧民人均纯收入的影响程度则最低。3)2010年,三江源地区雪灾极高风险区主要集中在巴颜喀拉山南部的玉树、称多、杂多和囊谦县,以及巴颜喀拉山与阿尼玛卿山之间的甘德、达日、玛沁和久治县,而极低风险区则地处西部可可西里无人区和沱沱河流域大部分区域。4)根据Logistic回归模型,在ArcGIS中绘制的三江源雪灾综合风险区划图与历史实际雪灾空间分布基本吻合。该研究不仅可为防灾减灾救灾部门制定灾前减灾规划、灾后救助和恢复决策提供科学依据,而且对于牧区减轻雪灾损失、保障畜牧业可持续发展也具有重要意义。