地貌区划是根据地貌相似性和差异性进行的区域划分，研究火星地貌区划对于理解火星地貌演化历史和合理开发利用火星资源具有重要意义。然而，目前火星地貌区划的研究尚处于空白状态，约定俗成的火星地名缺乏明确边界，且各营力改造地貌边界尚不清晰。鉴于此，本文采用布格重力、地形、遥感影像、地质图等多源数据，提出了一套“大区—地区—区”三级地貌分区划分方案。首先，基于地球物理、地形特征等不同要素数据绘制火星大地构造域界线，作为一级地貌大区的分界线。其次，基于不同地形因子，通过随机森林结合SHAP模型（SHapley Additive exPlanations），以地貌相似度聚类地质单元，划定二级地貌地区的分界线。再次，收集火山、冰川、风沙、水成地貌数据，以自适应最优带宽核密度估计法得到的营力作用区域作为三级地貌区的分界线。最后，整合一级、二级、三级地貌分区界线，并按一级到三级的顺序命名地貌分区单元。该地貌分区方案耦合了地貌形态与成因，考虑了不同要素对构造域界线的影响，解决了传统聚类结果破碎度高的问题，并以半自动的方式减少了全球性制图带来的工作量及主观性，对未来火星地貌演化研究具有较高的参考价值。
地貌区划是根据地貌相似性和差异性进行的区域划分，研究火星地貌区划对于理解火星地貌演化历史和合理开发利用火星资源具有重要意义。然而，目前火星地貌区划的研究尚处于空白状态，约定俗成的火星地名缺乏明确边界，且各营力改造地貌边界尚不清晰。鉴于此，本文采用布格重力、地形、遥感影像、地质图等多源数据，提出了一套“大区—地区—区”三级地貌分区划分方案。首先，基于地球物理、地形特征等不同要素数据绘制火星大地构造域界线，作为一级地貌大区的分界线。其次，基于不同地形因子，通过随机森林结合SHAP模型（SHapley Additive exPlanations），以地貌相似度聚类地质单元，划定二级地貌地区的分界线。再次，收集火山、冰川、风沙、水成地貌数据，以自适应最优带宽核密度估计法得到的营力作用区域作为三级地貌区的分界线。最后，整合一级、二级、三级地貌分区界线，并按一级到三级的顺序命名地貌分区单元。该地貌分区方案耦合了地貌形态与成因，考虑了不同要素对构造域界线的影响，解决了传统聚类结果破碎度高的问题，并以半自动的方式减少了全球性制图带来的工作量及主观性，对未来火星地貌演化研究具有较高的参考价值。
地貌区划是根据地貌相似性和差异性进行的区域划分，研究火星地貌区划对于理解火星地貌演化历史和合理开发利用火星资源具有重要意义。然而，目前火星地貌区划的研究尚处于空白状态，约定俗成的火星地名缺乏明确边界，且各营力改造地貌边界尚不清晰。鉴于此，本文采用布格重力、地形、遥感影像、地质图等多源数据，提出了一套“大区—地区—区”三级地貌分区划分方案。首先，基于地球物理、地形特征等不同要素数据绘制火星大地构造域界线，作为一级地貌大区的分界线。其次，基于不同地形因子，通过随机森林结合SHAP模型（SHapley Additive exPlanations），以地貌相似度聚类地质单元，划定二级地貌地区的分界线。再次，收集火山、冰川、风沙、水成地貌数据，以自适应最优带宽核密度估计法得到的营力作用区域作为三级地貌区的分界线。最后，整合一级、二级、三级地貌分区界线，并按一级到三级的顺序命名地貌分区单元。该地貌分区方案耦合了地貌形态与成因，考虑了不同要素对构造域界线的影响，解决了传统聚类结果破碎度高的问题，并以半自动的方式减少了全球性制图带来的工作量及主观性，对未来火星地貌演化研究具有较高的参考价值。
地貌区划是根据地貌相似性和差异性进行的区域划分，研究火星地貌区划对于理解火星地貌演化历史和合理开发利用火星资源具有重要意义。然而，目前火星地貌区划的研究尚处于空白状态，约定俗成的火星地名缺乏明确边界，且各营力改造地貌边界尚不清晰。鉴于此，本文采用布格重力、地形、遥感影像、地质图等多源数据，提出了一套“大区—地区—区”三级地貌分区划分方案。首先，基于地球物理、地形特征等不同要素数据绘制火星大地构造域界线，作为一级地貌大区的分界线。其次，基于不同地形因子，通过随机森林结合SHAP模型（SHapley Additive exPlanations），以地貌相似度聚类地质单元，划定二级地貌地区的分界线。再次，收集火山、冰川、风沙、水成地貌数据，以自适应最优带宽核密度估计法得到的营力作用区域作为三级地貌区的分界线。最后，整合一级、二级、三级地貌分区界线，并按一级到三级的顺序命名地貌分区单元。该地貌分区方案耦合了地貌形态与成因，考虑了不同要素对构造域界线的影响，解决了传统聚类结果破碎度高的问题，并以半自动的方式减少了全球性制图带来的工作量及主观性，对未来火星地貌演化研究具有较高的参考价值。
地貌区划是根据地貌相似性和差异性进行的区域划分，研究火星地貌区划对于理解火星地貌演化历史和合理开发利用火星资源具有重要意义。然而，目前火星地貌区划的研究尚处于空白状态，约定俗成的火星地名缺乏明确边界，且各营力改造地貌边界尚不清晰。鉴于此，本文采用布格重力、地形、遥感影像、地质图等多源数据，提出了一套“大区—地区—区”三级地貌分区划分方案。首先，基于地球物理、地形特征等不同要素数据绘制火星大地构造域界线，作为一级地貌大区的分界线。其次，基于不同地形因子，通过随机森林结合SHAP模型（SHapley Additive exPlanations），以地貌相似度聚类地质单元，划定二级地貌地区的分界线。再次，收集火山、冰川、风沙、水成地貌数据，以自适应最优带宽核密度估计法得到的营力作用区域作为三级地貌区的分界线。最后，整合一级、二级、三级地貌分区界线，并按一级到三级的顺序命名地貌分区单元。该地貌分区方案耦合了地貌形态与成因，考虑了不同要素对构造域界线的影响，解决了传统聚类结果破碎度高的问题，并以半自动的方式减少了全球性制图带来的工作量及主观性，对未来火星地貌演化研究具有较高的参考价值。
地貌区划是根据地貌相似性和差异性进行的区域划分，研究火星地貌区划对于理解火星地貌演化历史和合理开发利用火星资源具有重要意义。然而，目前火星地貌区划的研究尚处于空白状态，约定俗成的火星地名缺乏明确边界，且各营力改造地貌边界尚不清晰。鉴于此，本文采用布格重力、地形、遥感影像、地质图等多源数据，提出了一套“大区—地区—区”三级地貌分区划分方案。首先，基于地球物理、地形特征等不同要素数据绘制火星大地构造域界线，作为一级地貌大区的分界线。其次，基于不同地形因子，通过随机森林结合SHAP模型（SHapley Additive exPlanations），以地貌相似度聚类地质单元，划定二级地貌地区的分界线。再次，收集火山、冰川、风沙、水成地貌数据，以自适应最优带宽核密度估计法得到的营力作用区域作为三级地貌区的分界线。最后，整合一级、二级、三级地貌分区界线，并按一级到三级的顺序命名地貌分区单元。该地貌分区方案耦合了地貌形态与成因，考虑了不同要素对构造域界线的影响，解决了传统聚类结果破碎度高的问题，并以半自动的方式减少了全球性制图带来的工作量及主观性，对未来火星地貌演化研究具有较高的参考价值。
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...