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。

畜牧业雪灾是牧区冬、春季节最严重的自然灾害之一,往往会造成大量牲畜伤亡,严重威胁和制约了牧区畜牧业生产和高质量发展,未来气候变化使得畜牧业雪灾风险存在着更大的不确定性。论文基于区域自然灾害系统理论,梳理了畜牧业雪灾致灾成害过程和风险评估的理论框架,从致灾因子、孕灾环境、承灾体等方面系统总结了当前研究进展,以及存在的主要问题。最后针对今后畜牧业雪灾研究进行了展望,主要包括以下6个方面:(1)增强草高估算和雪深反演精度研究;(2)深化积雪分配过程研究及多致灾因子与孕灾环境耦合的危险性分析;(3)强化缺氧环境对畜牧业雪灾致灾成害过程的影响机制研究;(4)加强牲畜暴露分布的时空变化研究;(5)推进畜牧业雪灾减灾措施的成本效益分析;(6)加强气候变化背景下畜牧业雪灾风险定量评估和多学科交叉研究。

畜牧业雪灾是牧区冬、春季节最严重的自然灾害之一,往往会造成大量牲畜伤亡,严重威胁和制约了牧区畜牧业生产和高质量发展,未来气候变化使得畜牧业雪灾风险存在着更大的不确定性。论文基于区域自然灾害系统理论,梳理了畜牧业雪灾致灾成害过程和风险评估的理论框架,从致灾因子、孕灾环境、承灾体等方面系统总结了当前研究进展,以及存在的主要问题。最后针对今后畜牧业雪灾研究进行了展望,主要包括以下6个方面:(1)增强草高估算和雪深反演精度研究;(2)深化积雪分配过程研究及多致灾因子与孕灾环境耦合的危险性分析;(3)强化缺氧环境对畜牧业雪灾致灾成害过程的影响机制研究;(4)加强牲畜暴露分布的时空变化研究;(5)推进畜牧业雪灾减灾措施的成本效益分析;(6)加强气候变化背景下畜牧业雪灾风险定量评估和多学科交叉研究。