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基于3S技术的牧区雪灾评价方法 总被引:9,自引:3,他引:6
利用NOAA卫星数据及地面气象台站观测资料,建立了积雪深度遥感反演模型;应用线性混合光谱分解原理,研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法;依据草地畜牧业的特点,综合考虑了雪情、草情、畜情和气象因素的空间分布及其对草地畜牧业的危害程度,提出了2种新的基于格网单元的积雪危害指数和雪灾综合评价指数,构建了积雪危害分级与雪灾综合评价标准。通过对北疆阿勒泰牧区雪灾研究的结果表明,这2种指数和分级评价标准能准确详细地反映雪灾的时空分布特征和危害程度,对牧区雪灾的综合评价具有重要的应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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牧区积雪监测中卫星资料应用的研究现状 总被引:4,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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近年来,水灾、雪灾等气象灾害频发,给畜牧业生产造成巨大损失,并带来了巨大的安全隐患.2010年初,新疆生产建设兵团农六师北塔山牧场曾遭受百年不遇的雪灾,部分牧工的牲畜全部死亡,给牧工和牧场造成重大经济损失;同年6月,农六师两个农场又发生洪灾,给种植业、畜牧业生产和交通运输造成危害.为确保大灾之后无大疫,农六师五家渠市畜牧兽医工作站按照相关技术规程对因灾死亡动物尸体进行了严格处理,有效地防止了次生灾害的发生. 相似文献
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杨慧清 《养殖与饲料.饲料世界》2010,(6):89-90
1发展制约因素
1.1雪灾频繁,损失严重
雪灾是海西州畜牧业生产的主要灾害,冷季常会出现较大降雪,因持续低温加上积雪覆盖草场,使家畜饱受饥饿和寒冷,导致其大量死亡,这不仅对牧民造成较大经济损失,而且还影响着当地畜牧业的可持续发展。 相似文献
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吴永生 《青海畜牧兽医杂志》1993,(5)
草原畜牧业的发展,受着多种因素的制约,自然条件则是影响我省畜牧业发展的重要因素.我省的广大牧区,特别是青南地区,每年都因自然灾害(如雪灾)造成数以万计的牲畜死亡,给牧民群众的生产生活带来诸多困难,造成的经济损失是巨大的.各级政府每年为此消耗大量的人力、 相似文献
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青海省三江源牧区雪灾综合风险评估 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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<正> 1984年度(1983年12月——1984年11月)我县总的气候特征是:气温高、降水多、日照少,灾害性天气活动频繁。初冬暖和,隆冬冷冻大,雪多,积雪厚且持续时间长,有“白灾”出现,对牲畜危害大。晚冬出现异常高温,降雪稀少。春季气温偏高且回升快,降雪量偏少,寒潮连阴雪出现的次数已少,有利于牲畜“渡春”夏季气温偏低,降水量偏多,有冰雹灾害性天气出现,经济损失大,雨季开始期比常年有所推迟。秋季气温偏高且下降 相似文献
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《草业与畜牧》2014,(6)
雪灾是影响高寒易灾牧区畜牧业生产最大的灾害种类,尤其是大雪和暴雪对畜牧业的影响最大,往往造成牲畜掉膘、死亡、怀孕母畜流产、新生胎儿初生重降低,给牧民带来严重甚至毁灭性的经济损失,致使易灾牧区牧民因灾返贫,影响到第二年及后期畜牧业生产的持续发展。从红原县30年的气候资料分析,易灾牧区大到暴雪的发生次数和天数集中在3、4两月,近年来雪灾的发生频率和持续时间呈明显上升趋势。因此,必须加强易灾牧区灾害预测预警体系建设,建立易灾牧区抗灾保畜饲草饲料战略性储备基地,强化易灾牧区防灾抗灾基础设施建设,推广科学养畜技术,加快易灾牧区牲畜出栏率,才能有效防控易灾牧区主要灾害,减少灾害损失,实现畜牧业生产的持续稳定发展。 相似文献
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祁连山冰沟流域地形复杂,积雪深度较浅且破碎化严重,针对MODIS标准积雪面积比例产品在该地区监测精度较差的问题,本研究基于冰沟流域浅雪光谱特征分析及结合野外实测经验,探索浅雪的光谱特征对MODIS浅雪面积比例提取精度的影响;然后通过线性回归法、线性混合像元分解法及BP神经网络模型3种方法分别构建了针对研究区的MODIS积雪制图算法,并利用同时相的Landsat 8OLI二值积雪数据作为真值对上述3种制图方法进行精度验证。结果表明,1)浅雪的光谱反射率对基于NDSI阈值法的MODIS浅雪提取精度几乎没影响,MODIS提取浅雪精度差的主要原因为该地区复杂的地形而导致的积雪分布破碎化,即混合像元的大量存在;2)利用BP神经网络模型反演积雪面积比例的最佳输入参数组合为(ρ_1~ρ_7)+NDSI+DEM;3)线性混合像元分解模型在该研究区的积雪面积比例提取精度较低,BP神经网络模型精度最好;4)在地形复杂区域,多因素模型(BP神经网络模型)相对于单因素模型(一元线性回归模型)具有较好的积雪面积比例提取精度和稳定性,可以为研究区MODIS积雪面积比例的反演提供一种理想的方法。 相似文献
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冷雨和湿雪是发生在春、秋冷暖交替季节伴有强烈降温和大风的降水天气,它对牲畜的危害极大,表现为牲畜经受较长一段时间的雪渗雨淋后,污水透入牲畜毛层,使被毛失去保温作用;加之气温剧变和大风的影响,畜体 相似文献
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