冰川是青藏高原自然资源调查监测的重点对象之一，冰川的调查监测与研究对青藏高原气候变化具有重要意义。以青藏高原冰川为研究对象，融合多源数据构建了一个随机森林模型(R2=0.72)，获得了2000—2020年青藏高原逐年1 km尺度冰川预测数据集，分析了2000—2020年青藏高原冰川的空间分布特征和时空变化特征。研究表明：（1）青藏高原冰川空间分布特征为：主要分布于0°～40°坡度范围内，占比达97.92%；主要分布于4000～7000 m海拔范围内，占比达99.38%；总体呈现北坡多于南坡、西坡多于东坡的特点。（2）青藏高原冰川时空变化特征为：时间上，2000—2020年青藏高原冰川总体呈现显著退缩趋势。空间上，青藏高原边缘地区冰川存在显著变化趋势，从边缘向腹地显著变化趋势减弱，腹地以轻微变化趋势为主。（3）喜马拉雅山和念青唐古拉山冰川主要呈显著退缩趋势，喀喇昆仑山冰川主要呈轻微退缩趋势，昆仑山冰川呈轻微前进趋势与轻微退缩趋势并存的特点。
冰川是青藏高原自然资源调查监测的重点对象之一，冰川的调查监测与研究对青藏高原气候变化具有重要意义。以青藏高原冰川为研究对象，融合多源数据构建了一个随机森林模型(R2=0.72)，获得了2000—2020年青藏高原逐年1 km尺度冰川预测数据集，分析了2000—2020年青藏高原冰川的空间分布特征和时空变化特征。研究表明：（1）青藏高原冰川空间分布特征为：主要分布于0°～40°坡度范围内，占比达97.92%；主要分布于4000～7000 m海拔范围内，占比达99.38%；总体呈现北坡多于南坡、西坡多于东坡的特点。（2）青藏高原冰川时空变化特征为：时间上，2000—2020年青藏高原冰川总体呈现显著退缩趋势。空间上，青藏高原边缘地区冰川存在显著变化趋势，从边缘向腹地显著变化趋势减弱，腹地以轻微变化趋势为主。（3）喜马拉雅山和念青唐古拉山冰川主要呈显著退缩趋势，喀喇昆仑山冰川主要呈轻微退缩趋势，昆仑山冰川呈轻微前进趋势与轻微退缩趋势并存的特点。
冰川是青藏高原自然资源调查监测的重点对象之一，冰川的调查监测与研究对青藏高原气候变化具有重要意义。以青藏高原冰川为研究对象，融合多源数据构建了一个随机森林模型(R2=0.72)，获得了2000—2020年青藏高原逐年1 km尺度冰川预测数据集，分析了2000—2020年青藏高原冰川的空间分布特征和时空变化特征。研究表明：（1）青藏高原冰川空间分布特征为：主要分布于0°～40°坡度范围内，占比达97.92%；主要分布于4000～7000 m海拔范围内，占比达99.38%；总体呈现北坡多于南坡、西坡多于东坡的特点。（2）青藏高原冰川时空变化特征为：时间上，2000—2020年青藏高原冰川总体呈现显著退缩趋势。空间上，青藏高原边缘地区冰川存在显著变化趋势，从边缘向腹地显著变化趋势减弱，腹地以轻微变化趋势为主。（3）喜马拉雅山和念青唐古拉山冰川主要呈显著退缩趋势，喀喇昆仑山冰川主要呈轻微退缩趋势，昆仑山冰川呈轻微前进趋势与轻微退缩趋势并存的特点。
冰川是青藏高原自然资源调查监测的重点对象之一，冰川的调查监测与研究对青藏高原气候变化具有重要意义。以青藏高原冰川为研究对象，融合多源数据构建了一个随机森林模型(R2=0.72)，获得了2000—2020年青藏高原逐年1 km尺度冰川预测数据集，分析了2000—2020年青藏高原冰川的空间分布特征和时空变化特征。研究表明：（1）青藏高原冰川空间分布特征为：主要分布于0°～40°坡度范围内，占比达97.92%；主要分布于4000～7000 m海拔范围内，占比达99.38%；总体呈现北坡多于南坡、西坡多于东坡的特点。（2）青藏高原冰川时空变化特征为：时间上，2000—2020年青藏高原冰川总体呈现显著退缩趋势。空间上，青藏高原边缘地区冰川存在显著变化趋势，从边缘向腹地显著变化趋势减弱，腹地以轻微变化趋势为主。（3）喜马拉雅山和念青唐古拉山冰川主要呈显著退缩趋势，喀喇昆仑山冰川主要呈轻微退缩趋势，昆仑山冰川呈轻微前进趋势与轻微退缩趋势并存的特点。
冰川是青藏高原自然资源调查监测的重点对象之一，冰川的调查监测与研究对青藏高原气候变化具有重要意义。以青藏高原冰川为研究对象，融合多源数据构建了一个随机森林模型(R2=0.72)，获得了2000—2020年青藏高原逐年1 km尺度冰川预测数据集，分析了2000—2020年青藏高原冰川的空间分布特征和时空变化特征。研究表明：（1）青藏高原冰川空间分布特征为：主要分布于0°～40°坡度范围内，占比达97.92%；主要分布于4000～7000 m海拔范围内，占比达99.38%；总体呈现北坡多于南坡、西坡多于东坡的特点。（2）青藏高原冰川时空变化特征为：时间上，2000—2020年青藏高原冰川总体呈现显著退缩趋势。空间上，青藏高原边缘地区冰川存在显著变化趋势，从边缘向腹地显著变化趋势减弱，腹地以轻微变化趋势为主。（3）喜马拉雅山和念青唐古拉山冰川主要呈显著退缩趋势，喀喇昆仑山冰川主要呈轻微退缩趋势，昆仑山冰川呈轻微前进趋势与轻微退缩趋势并存的特点。
为了研究雪灾对内蒙古地区光伏发电工程建设和运营的影响，根据内蒙古地区内119个国家气象站的观测资料，通过地理信息系统(GIS)空间分析，利用气象灾害风险评价理论和层次分析方法，从致灾因子危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性这3个评价因子的角度建立了雪灾风险区划模型，对内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险区划进行了研究。研究结果表明：内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险分布呈由西南向东北逐渐加重的趋势。低风险区主要分布在阿拉善盟、巴彦淖尔市北部与南部地区、鄂尔多斯市西部地区、赤峰市东部地区，以及通辽市的大部分地区。次低风险区主要分布在内蒙古西部偏东、中部偏西地区，赤峰市与通辽市的部分地区，以及兴安盟中部地区。中等风险区主要集中在呼和浩特市北部地区、包头市的少部分地区、乌兰察布市中西部地区，以及锡林郭勒盟的大部分地区。次高与高风险区相对比较集中，主要分布在锡林郭勒盟的少部分地区和呼伦贝尔市。针对内蒙古地区的光伏发电工程，应加强雪灾前期评估，将雪灾相关参数和报告纳入光伏发电工程前期可研评估的影响因素中，提高工程防御雪灾的能力；建立相应的雪灾应急预案，结合气象部门的气象预警信息或相应的预警产品，完善应急...
为了研究雪灾对内蒙古地区光伏发电工程建设和运营的影响，根据内蒙古地区内119个国家气象站的观测资料，通过地理信息系统(GIS)空间分析，利用气象灾害风险评价理论和层次分析方法，从致灾因子危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性这3个评价因子的角度建立了雪灾风险区划模型，对内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险区划进行了研究。研究结果表明：内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险分布呈由西南向东北逐渐加重的趋势。低风险区主要分布在阿拉善盟、巴彦淖尔市北部与南部地区、鄂尔多斯市西部地区、赤峰市东部地区，以及通辽市的大部分地区。次低风险区主要分布在内蒙古西部偏东、中部偏西地区，赤峰市与通辽市的部分地区，以及兴安盟中部地区。中等风险区主要集中在呼和浩特市北部地区、包头市的少部分地区、乌兰察布市中西部地区，以及锡林郭勒盟的大部分地区。次高与高风险区相对比较集中，主要分布在锡林郭勒盟的少部分地区和呼伦贝尔市。针对内蒙古地区的光伏发电工程，应加强雪灾前期评估，将雪灾相关参数和报告纳入光伏发电工程前期可研评估的影响因素中，提高工程防御雪灾的能力；建立相应的雪灾应急预案，结合气象部门的气象预警信息或相应的预警产品，完善应急...
为了研究雪灾对内蒙古地区光伏发电工程建设和运营的影响，根据内蒙古地区内119个国家气象站的观测资料，通过地理信息系统(GIS)空间分析，利用气象灾害风险评价理论和层次分析方法，从致灾因子危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性这3个评价因子的角度建立了雪灾风险区划模型，对内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险区划进行了研究。研究结果表明：内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险分布呈由西南向东北逐渐加重的趋势。低风险区主要分布在阿拉善盟、巴彦淖尔市北部与南部地区、鄂尔多斯市西部地区、赤峰市东部地区，以及通辽市的大部分地区。次低风险区主要分布在内蒙古西部偏东、中部偏西地区，赤峰市与通辽市的部分地区，以及兴安盟中部地区。中等风险区主要集中在呼和浩特市北部地区、包头市的少部分地区、乌兰察布市中西部地区，以及锡林郭勒盟的大部分地区。次高与高风险区相对比较集中，主要分布在锡林郭勒盟的少部分地区和呼伦贝尔市。针对内蒙古地区的光伏发电工程，应加强雪灾前期评估，将雪灾相关参数和报告纳入光伏发电工程前期可研评估的影响因素中，提高工程防御雪灾的能力；建立相应的雪灾应急预案，结合气象部门的气象预警信息或相应的预警产品，完善应急...
为了研究雪灾对内蒙古地区光伏发电工程建设和运营的影响，根据内蒙古地区内119个国家气象站的观测资料，通过地理信息系统(GIS)空间分析，利用气象灾害风险评价理论和层次分析方法，从致灾因子危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性这3个评价因子的角度建立了雪灾风险区划模型，对内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险区划进行了研究。研究结果表明：内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险分布呈由西南向东北逐渐加重的趋势。低风险区主要分布在阿拉善盟、巴彦淖尔市北部与南部地区、鄂尔多斯市西部地区、赤峰市东部地区，以及通辽市的大部分地区。次低风险区主要分布在内蒙古西部偏东、中部偏西地区，赤峰市与通辽市的部分地区，以及兴安盟中部地区。中等风险区主要集中在呼和浩特市北部地区、包头市的少部分地区、乌兰察布市中西部地区，以及锡林郭勒盟的大部分地区。次高与高风险区相对比较集中，主要分布在锡林郭勒盟的少部分地区和呼伦贝尔市。针对内蒙古地区的光伏发电工程，应加强雪灾前期评估，将雪灾相关参数和报告纳入光伏发电工程前期可研评估的影响因素中，提高工程防御雪灾的能力；建立相应的雪灾应急预案，结合气象部门的气象预警信息或相应的预警产品，完善应急...
为了研究雪灾对内蒙古地区光伏发电工程建设和运营的影响，根据内蒙古地区内119个国家气象站的观测资料，通过地理信息系统(GIS)空间分析，利用气象灾害风险评价理论和层次分析方法，从致灾因子危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性这3个评价因子的角度建立了雪灾风险区划模型，对内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险区划进行了研究。研究结果表明：内蒙古地区光伏发电工程的雪灾风险分布呈由西南向东北逐渐加重的趋势。低风险区主要分布在阿拉善盟、巴彦淖尔市北部与南部地区、鄂尔多斯市西部地区、赤峰市东部地区，以及通辽市的大部分地区。次低风险区主要分布在内蒙古西部偏东、中部偏西地区，赤峰市与通辽市的部分地区，以及兴安盟中部地区。中等风险区主要集中在呼和浩特市北部地区、包头市的少部分地区、乌兰察布市中西部地区，以及锡林郭勒盟的大部分地区。次高与高风险区相对比较集中，主要分布在锡林郭勒盟的少部分地区和呼伦贝尔市。针对内蒙古地区的光伏发电工程，应加强雪灾前期评估，将雪灾相关参数和报告纳入光伏发电工程前期可研评估的影响因素中，提高工程防御雪灾的能力；建立相应的雪灾应急预案，结合气象部门的气象预警信息或相应的预警产品，完善应急...