Spatiotemporal dynamics of livestock losses due to snow disasters and the role of hypoxic environment across the Qinghai Plateau

近日，史培军教授团队在《Advances in Climate Change Research》发表题为“Spatiotemporal dynamics of livestock losses due to snow disasters and the role of hypoxic environment across the Qinghai Plateau”的研究论文。该研究基于历史灾情记录、近地表大气氧含量与气象要素等多源数据，构建耦合缺氧环境的雪灾脆弱性评估模型，系统量化了缺氧环境对青海高原畜牧业雪灾的灾情放大效应，并揭示了1983‒2020年青海高原畜牧业雪灾损失的时空变化特征和驱动因素。本文也是本团队从2018年起，率先开展青藏高原近地表氧含量及其人畜环境健康风险综合科考研究，在Science Bulletin、Science China Earth Sciences、Global Change Biology、地理学报等Top期刊发表的第16篇原创论著。

冬春季大范围积雪会掩埋牧草、限制牲畜正常行走与采食，进而引发牲畜冻饿死亡，是威胁我国牧区生产安全的主要灾害类型之一。该类灾害具有持续时间长、影响范围广的特征，易造成大规模牲畜伤亡，严重制约牧区畜牧业的可持续与高质量发展。高寒牧区存在明显的近地表大气缺氧，对牲畜生理机能和活动能力构成持续性胁迫，可能会加重畜牧业雪灾损失，但已有研究未分析过缺氧环境对畜牧业雪灾的影响，使得缺氧环境与雪灾灾情之间的耦合作用机制尚不清晰。

研究团队整合历史雪灾牲畜损失记录、近地表大气氧含量、气象气候条件、地形和植被遥感指数等数据，构建了耦合缺氧环境的畜牧业雪灾脆弱性评估模型，量化了缺氧环境对雪灾牲畜死亡率的放大作用。研究发现，雪灾牲畜死亡率与近地表大气氧含量、植被指数和设防水平呈显著负相关（p < 0.01），与雪灾持续时间、最大风速呈显著正相关（p < 0.01）。1983-2020年，青海高原雪灾牲畜死亡率平均值约为2.00%，其中39.5%的损失可归因于缺氧环境的灾情放大效应。