为了满足现代农业发展的精细化服务需求，建立日光温室雪灾预警，指导农户提前采取有效措施，做好灾前防御，减少或避免雪灾造成的经济损失。本研究采用极值概率分布模型对青海省河湟谷地13个县区1978—2021年最大积雪深度观测资料进行分析，计算了30 a重现期日光温室坡度角为30°、35°和40°的最大雪压，得到日光温室雪灾临界指标。在此基础上选取1985—2021年河湟谷地日光温室实际雪灾资料、积雪深度资料，以各雪灾年造成的日光温室损失率作为因子，依据计算标准化降水指数不同等级灾害占总灾害比例的方法，确定日光温室雪灾不同强度等级的阈值，再根据积雪深度和温室损失率的函数关系，构建基于日光温室损失率的雪灾预警指标，将日光温室雪灾预警等级分为轻度、中度、重度三级。此方法对日光温室雪灾指标划分提出新的思路和方法，不仅简单，而且具有地域普适性，便于气象服务业务应用。
为了满足现代农业发展的精细化服务需求，建立日光温室雪灾预警，指导农户提前采取有效措施，做好灾前防御，减少或避免雪灾造成的经济损失。本研究采用极值概率分布模型对青海省河湟谷地13个县区1978—2021年最大积雪深度观测资料进行分析，计算了30 a重现期日光温室坡度角为30°、35°和40°的最大雪压，得到日光温室雪灾临界指标。在此基础上选取1985—2021年河湟谷地日光温室实际雪灾资料、积雪深度资料，以各雪灾年造成的日光温室损失率作为因子，依据计算标准化降水指数不同等级灾害占总灾害比例的方法，确定日光温室雪灾不同强度等级的阈值，再根据积雪深度和温室损失率的函数关系，构建基于日光温室损失率的雪灾预警指标，将日光温室雪灾预警等级分为轻度、中度、重度三级。此方法对日光温室雪灾指标划分提出新的思路和方法，不仅简单，而且具有地域普适性，便于气象服务业务应用。
为了满足现代农业发展的精细化服务需求，建立日光温室雪灾预警，指导农户提前采取有效措施，做好灾前防御，减少或避免雪灾造成的经济损失。本研究采用极值概率分布模型对青海省河湟谷地13个县区1978—2021年最大积雪深度观测资料进行分析，计算了30 a重现期日光温室坡度角为30°、35°和40°的最大雪压，得到日光温室雪灾临界指标。在此基础上选取1985—2021年河湟谷地日光温室实际雪灾资料、积雪深度资料，以各雪灾年造成的日光温室损失率作为因子，依据计算标准化降水指数不同等级灾害占总灾害比例的方法，确定日光温室雪灾不同强度等级的阈值，再根据积雪深度和温室损失率的函数关系，构建基于日光温室损失率的雪灾预警指标，将日光温室雪灾预警等级分为轻度、中度、重度三级。此方法对日光温室雪灾指标划分提出新的思路和方法，不仅简单，而且具有地域普适性，便于气象服务业务应用。
为了满足现代农业发展的精细化服务需求，建立日光温室雪灾预警，指导农户提前采取有效措施，做好灾前防御，减少或避免雪灾造成的经济损失。本研究采用极值概率分布模型对青海省河湟谷地13个县区1978—2021年最大积雪深度观测资料进行分析，计算了30 a重现期日光温室坡度角为30°、35°和40°的最大雪压，得到日光温室雪灾临界指标。在此基础上选取1985—2021年河湟谷地日光温室实际雪灾资料、积雪深度资料，以各雪灾年造成的日光温室损失率作为因子，依据计算标准化降水指数不同等级灾害占总灾害比例的方法，确定日光温室雪灾不同强度等级的阈值，再根据积雪深度和温室损失率的函数关系，构建基于日光温室损失率的雪灾预警指标，将日光温室雪灾预警等级分为轻度、中度、重度三级。此方法对日光温室雪灾指标划分提出新的思路和方法，不仅简单，而且具有地域普适性，便于气象服务业务应用。
大跨度空间结构为雪荷载敏感结构，在对其进行积雪分布的试验或模拟时，面临采用何种积雪深度和风速作为输入条件的问题。对某站点逐日的降雪和风速历史数据进行分析，得到了该站点年最大积雪深度和当日伴随风速比(最大积雪日伴随风速与年最大风速的比值)两参数的边缘分布模型和联合概率分布模型，研究了其联合重现期和同现重现期。结果表明：该站点积雪深度和伴随风速比均符合Weibull分布；求取联合分布函数时可采用Gumbel-Copula函数作为最优连接函数；基于该联合分布函数计算得到积雪深度和伴随风速比的联合重现期与同现重现期曲线，从而获取连续的两参数的取值组合。将积雪深度与伴随风速比等概率条件下同现重现期为50 a时的计算值作为输入参考值，计算得到的单参数重现期均为8.1 a,在此取值条件下，积雪深度较50 a重现期的值要小，伴随风速比较直接采用重现期风速值的小，较采用风速期望值的大。
大跨度空间结构为雪荷载敏感结构，在对其进行积雪分布的试验或模拟时，面临采用何种积雪深度和风速作为输入条件的问题。对某站点逐日的降雪和风速历史数据进行分析，得到了该站点年最大积雪深度和当日伴随风速比(最大积雪日伴随风速与年最大风速的比值)两参数的边缘分布模型和联合概率分布模型，研究了其联合重现期和同现重现期。结果表明：该站点积雪深度和伴随风速比均符合Weibull分布；求取联合分布函数时可采用Gumbel-Copula函数作为最优连接函数；基于该联合分布函数计算得到积雪深度和伴随风速比的联合重现期与同现重现期曲线，从而获取连续的两参数的取值组合。将积雪深度与伴随风速比等概率条件下同现重现期为50 a时的计算值作为输入参考值，计算得到的单参数重现期均为8.1 a,在此取值条件下，积雪深度较50 a重现期的值要小，伴随风速比较直接采用重现期风速值的小，较采用风速期望值的大。
大跨度空间结构为雪荷载敏感结构，在对其进行积雪分布的试验或模拟时，面临采用何种积雪深度和风速作为输入条件的问题。对某站点逐日的降雪和风速历史数据进行分析，得到了该站点年最大积雪深度和当日伴随风速比(最大积雪日伴随风速与年最大风速的比值)两参数的边缘分布模型和联合概率分布模型，研究了其联合重现期和同现重现期。结果表明：该站点积雪深度和伴随风速比均符合Weibull分布；求取联合分布函数时可采用Gumbel-Copula函数作为最优连接函数；基于该联合分布函数计算得到积雪深度和伴随风速比的联合重现期与同现重现期曲线，从而获取连续的两参数的取值组合。将积雪深度与伴随风速比等概率条件下同现重现期为50 a时的计算值作为输入参考值，计算得到的单参数重现期均为8.1 a,在此取值条件下，积雪深度较50 a重现期的值要小，伴随风速比较直接采用重现期风速值的小，较采用风速期望值的大。
对大跨建筑进行雪荷载研究时，有时候需要研究当地的雪深分布情况，但我国气象站雪深的逐日数据并未公开。本文基于已有的遥感产品数据，计算得到我国境内每年最大积雪深度的分布情况，并以那仁宝力格两个站点为例，通过插值获得站点的年最大积雪深度数据序列，并对其进行了极值分布的研究。研究发现，该站点雪深数据符合极值Ⅲ型分布。
对大跨建筑进行雪荷载研究时，有时候需要研究当地的雪深分布情况，但我国气象站雪深的逐日数据并未公开。本文基于已有的遥感产品数据，计算得到我国境内每年最大积雪深度的分布情况，并以那仁宝力格两个站点为例，通过插值获得站点的年最大积雪深度数据序列，并对其进行了极值分布的研究。研究发现，该站点雪深数据符合极值Ⅲ型分布。
对大跨建筑进行雪荷载研究时，有时候需要研究当地的雪深分布情况，但我国气象站雪深的逐日数据并未公开。本文基于已有的遥感产品数据，计算得到我国境内每年最大积雪深度的分布情况，并以那仁宝力格两个站点为例，通过插值获得站点的年最大积雪深度数据序列，并对其进行了极值分布的研究。研究发现，该站点雪深数据符合极值Ⅲ型分布。