为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。
为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。
为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。
为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。
为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。
为明确区域积雪雪崩情况，对2024年1月喀纳斯雪崩区两条典型公路沿线积雪密度进行原位测量分析。基于中国西北大陆性气候条件下干冷积雪特征，对比自然降雪和雪崩堆积情况下的积雪密度特征，揭示积雪密度在垂直剖面上的变化规律。结果显示，不同情况下积雪密度的变化趋势具有相似性，但自然积雪的密度梯度和最大值与雪崩堆积体存在显著差异。因此，可结合积雪垂直剖面密度分布特征与最大值，提出判别雪体为自然积雪或雪崩堆积体的方法。研究成果为野外自然积雪及雪崩堆积体的分析和识别提供了科学依据。
随着全球气候变暖，冰雪融化速率加剧，雪崩灾害事件频发，严重威胁高寒山区的人民生命财产和交通廊道安全。以雅鲁藏布江下游多雄河流域为研究对象，基于遥感解译和野外调查，识别并验证了70个雪崩点，运用皮尔逊相关系数进行共线性分析，综合选取了高程、坡度、坡向、坡面曲率、地表切割深度、地表覆盖类型、植被覆盖度、地形湿度指数、年平均最低气温、归一化差雪指数等10个评价因子构建雪崩易发性评价体系，通过ArcGIS平台使用信息量模型进行雪崩易发性分区，将研究区分为低易发、中易发、高易发区三类，并采用ROC曲线进行了精度检验。结果表明：雪崩易发性评价模型AUC值为0.835，具有较好的预测精度；低易发、中易发、高易发区面积分别为60.61 km2、74.33 km2、96.91 km2，分别占研究区总面积的26.14%、 32.06%、 41.80%，其中高易发区主要分布在中高及高海拔地区，以多雄拉山、拉格最为典型。最后依据主-被动防御措施相结合提出空-天-地一体化监测预警技术和相应建筑结构。该研究可为多雄河流域防灾减灾提供技术支撑和科学参考。
随着全球气候变暖，冰雪融化速率加剧，雪崩灾害事件频发，严重威胁高寒山区的人民生命财产和交通廊道安全。以雅鲁藏布江下游多雄河流域为研究对象，基于遥感解译和野外调查，识别并验证了70个雪崩点，运用皮尔逊相关系数进行共线性分析，综合选取了高程、坡度、坡向、坡面曲率、地表切割深度、地表覆盖类型、植被覆盖度、地形湿度指数、年平均最低气温、归一化差雪指数等10个评价因子构建雪崩易发性评价体系，通过ArcGIS平台使用信息量模型进行雪崩易发性分区，将研究区分为低易发、中易发、高易发区三类，并采用ROC曲线进行了精度检验。结果表明：雪崩易发性评价模型AUC值为0.835，具有较好的预测精度；低易发、中易发、高易发区面积分别为60.61 km2、74.33 km2、96.91 km2，分别占研究区总面积的26.14%、 32.06%、 41.80%，其中高易发区主要分布在中高及高海拔地区，以多雄拉山、拉格最为典型。最后依据主-被动防御措施相结合提出空-天-地一体化监测预警技术和相应建筑结构。该研究可为多雄河流域防灾减灾提供技术支撑和科学参考。
随着全球气候变暖，冰雪融化速率加剧，雪崩灾害事件频发，严重威胁高寒山区的人民生命财产和交通廊道安全。以雅鲁藏布江下游多雄河流域为研究对象，基于遥感解译和野外调查，识别并验证了70个雪崩点，运用皮尔逊相关系数进行共线性分析，综合选取了高程、坡度、坡向、坡面曲率、地表切割深度、地表覆盖类型、植被覆盖度、地形湿度指数、年平均最低气温、归一化差雪指数等10个评价因子构建雪崩易发性评价体系，通过ArcGIS平台使用信息量模型进行雪崩易发性分区，将研究区分为低易发、中易发、高易发区三类，并采用ROC曲线进行了精度检验。结果表明：雪崩易发性评价模型AUC值为0.835，具有较好的预测精度；低易发、中易发、高易发区面积分别为60.61 km2、74.33 km2、96.91 km2，分别占研究区总面积的26.14%、 32.06%、 41.80%，其中高易发区主要分布在中高及高海拔地区，以多雄拉山、拉格最为典型。最后依据主-被动防御措施相结合提出空-天-地一体化监测预警技术和相应建筑结构。该研究可为多雄河流域防灾减灾提供技术支撑和科学参考。
随着全球气候变暖，冰雪融化速率加剧，雪崩灾害事件频发，严重威胁高寒山区的人民生命财产和交通廊道安全。以雅鲁藏布江下游多雄河流域为研究对象，基于遥感解译和野外调查，识别并验证了70个雪崩点，运用皮尔逊相关系数进行共线性分析，综合选取了高程、坡度、坡向、坡面曲率、地表切割深度、地表覆盖类型、植被覆盖度、地形湿度指数、年平均最低气温、归一化差雪指数等10个评价因子构建雪崩易发性评价体系，通过ArcGIS平台使用信息量模型进行雪崩易发性分区，将研究区分为低易发、中易发、高易发区三类，并采用ROC曲线进行了精度检验。结果表明：雪崩易发性评价模型AUC值为0.835，具有较好的预测精度；低易发、中易发、高易发区面积分别为60.61 km2、74.33 km2、96.91 km2，分别占研究区总面积的26.14%、 32.06%、 41.80%，其中高易发区主要分布在中高及高海拔地区，以多雄拉山、拉格最为典型。最后依据主-被动防御措施相结合提出空-天-地一体化监测预警技术和相应建筑结构。该研究可为多雄河流域防灾减灾提供技术支撑和科学参考。