根据全国气象灾害综合风险普查技术规范，针对威海市雪灾影响特点，建立以年均累计降雪量、年均最大积雪深度和年均降雪日数为雪灾致灾因子的危险性评估模型，以及基于综合危险性指标和承灾体指标的雪灾风险评估模型。利用1981—2020年威海市6个国家级气象观测站雪深、降雪量等资料，分析各致灾因子的时空分布特征，开展威海市雪灾危险性和风险区划评估。结果表明，威海市平均最大积雪深度、平均降雪量和平均降雪日数各年份间差异较大，其中2005年、2020年和2017年位居前列。年均最大积雪深度和年均累计降雪量高值区主要集中在环翠区和文登区两区交接地带，较高值区也主要在环翠区南部和文登区大部地区，低值区主要分布在荣成市东南及东北角和乳山市中西部地区。威海市雪灾致灾高危险区集中在环翠区西南部和文登区中北部（包含文登市区）两区交界靠近昆嵛山附近海拔较高的区域。雪灾人口风险与雪灾GDP风险的等级分布大体上一致，环翠区、文登区北部和荣成市东侧小区域雪灾人口（GDP）风险值为高或较高。

根据全国气象灾害综合风险普查技术规范，针对威海市雪灾影响特点，建立以年均累计降雪量、年均最大积雪深度和年均降雪日数为雪灾致灾因子的危险性评估模型，以及基于综合危险性指标和承灾体指标的雪灾风险评估模型。利用1981—2020年威海市6个国家级气象观测站雪深、降雪量等资料，分析各致灾因子的时空分布特征，开展威海市雪灾危险性和风险区划评估。结果表明，威海市平均最大积雪深度、平均降雪量和平均降雪日数各年份间差异较大，其中2005年、2020年和2017年位居前列。年均最大积雪深度和年均累计降雪量高值区主要集中在环翠区和文登区两区交接地带，较高值区也主要在环翠区南部和文登区大部地区，低值区主要分布在荣成市东南及东北角和乳山市中西部地区。威海市雪灾致灾高危险区集中在环翠区西南部和文登区中北部（包含文登市区）两区交界靠近昆嵛山附近海拔较高的区域。雪灾人口风险与雪灾GDP风险的等级分布大体上一致，环翠区、文登区北部和荣成市东侧小区域雪灾人口（GDP）风险值为高或较高。

根据全国气象灾害综合风险普查技术规范，针对威海市雪灾影响特点，建立以年均累计降雪量、年均最大积雪深度和年均降雪日数为雪灾致灾因子的危险性评估模型，以及基于综合危险性指标和承灾体指标的雪灾风险评估模型。利用1981—2020年威海市6个国家级气象观测站雪深、降雪量等资料，分析各致灾因子的时空分布特征，开展威海市雪灾危险性和风险区划评估。结果表明，威海市平均最大积雪深度、平均降雪量和平均降雪日数各年份间差异较大，其中2005年、2020年和2017年位居前列。年均最大积雪深度和年均累计降雪量高值区主要集中在环翠区和文登区两区交接地带，较高值区也主要在环翠区南部和文登区大部地区，低值区主要分布在荣成市东南及东北角和乳山市中西部地区。威海市雪灾致灾高危险区集中在环翠区西南部和文登区中北部（包含文登市区）两区交界靠近昆嵛山附近海拔较高的区域。雪灾人口风险与雪灾GDP风险的等级分布大体上一致，环翠区、文登区北部和荣成市东侧小区域雪灾人口（GDP）风险值为高或较高。

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。

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。