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北疆牧区雪灾预警与风险评估方法
  • ISSN号:1001-9332
  • 期刊名称:应用生态学报
  • 时间:0
  • 页码:133-138
  • 语言:中文
  • 分类:Q948[生物学—植物学]
  • 作者机构:[1]兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点开放实验室,兰州730020
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30571316)和西北农林科技大学拔尖人才支持计划资助项目(2006).
  • 相关项目:北疆牧区雪灾监测预警系统
中文摘要:

在分析北疆牧区畜牧业生产与雪灾分布特征的基础上,利用RS、GIS和地面监测资料,从草地抗灾力、家畜承灾体和积雪致灾力3个子系统中选择9个因素作为预警参评因子,用家畜死亡率作为风险评估因子,构建了一个在完全放牧状态下的牧区雪灾预警与风险评估体系和模式.采用多层次综合法和目标线性加权函数法,建立了雪灾预警分级模型、判别模型和风险评估模型,据此可对草地和家畜抵御雪灾的强度和雪灾的风险期望损失进行动态预警与评估.北疆牧区雪灾预警与风险评估模型的精度分别达85%和72%.

英文摘要:

Based on the analysis of animal husbandry production and of distribution characteristics of snow disaster in northern Xinjiang, and by using RS and GIS techniques and field survey data, 9 early warning factors were selected from the three subsystems of grassland' s disaster-resistant capability, livestock' s disaster-bearing capacity, and disaster-causing potential, and the death rate of livestock caused by snow disaster was used as a factor of risk assessment. An index system of snow disaster's early warning and risk assessment for completely grazing grassland was established, and the early warning model of snow disaster, its distinguishing model, and risk assessment model were built by using multi-hierarchical synthetic and multi-objective linear weight function methods to predict the resistant capability of grassland and livestock against snow disaster, and to assess the potential risk loss from snow disaster in northern Xinjiang. The accuracy of the early warning model and risk assessment model was 85% and 72%, respectively.

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期刊信息
  • 《应用生态学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所
  • 主编:沈善敏
  • 地址:沈阳市文化路72号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:
  • 电话:024-83970393
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9332
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1253/Q
  • 邮发代号:8-98
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学院优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:98742