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。

图1 1983‒2020年青海高原畜牧业雪灾牲畜死亡率及缺氧环境放大效应变化。（a）雪灾牲畜总死亡率多年平均值；（b）缺氧环境放大效应造成的额外牲畜死亡率多年平均值；（c）雪灾牲畜总死亡率时间变化趋势；（d）缺氧环境放大效应占雪灾牲畜总死亡率的比例。

为进一步厘清青海高原畜牧业雪灾损失变化规律，研究团队利用上述脆弱性模型结合雪灾致灾因子、孕灾环境要素（如气象气候条件、缺氧环境）、牲畜承灾体分布和社会经济资料，系统评估了历史雪灾事件引发的牲畜损失数量，并分析了造成牲畜损失变化的驱动因素。结果表明，1983‒2020年青海高原雪灾造成的大牲畜和羊损失均呈显著下降趋势（p < 0.05），这是气候变化、设防能力提升和植被条件改善等多因素协同作用的结果，其中气温、风速等气象气候要素对雪灾牲畜损失变化的贡献最为突出。

本研究旨在深化对缺氧环境影响畜牧业雪灾形成机制的理解，为高寒牧区雪灾风险精准防控、防灾减灾策略制定提供科学依据。

北京师范大学地理科学学部博士毕业生马恒（现为应急管理部国家自然灾害防治研究院助理研究员）为本文第一作者，地表过程与水土风沙灾害风险全国重点实验室/地理科学学部史培军教授为通讯作者，合作者包括地理科学学部青年教师张钢锋博士，地理科学学部毕业生刘苇航博士、苏勃博士、韩钦梅博士（现为国家气候中心副研究员）、战宁博士，以及青海师范大学马永贵教授等。本研究得到第二次青藏高原综合科学考察研究项目（2019QZKK0606）、青海省中央引导地方科技发展资金科技创新基地建设项目（2025ZY017）及应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务专项（ZDJ2025-39）的资助。

图2 1983‒2020年青海高原畜牧业雪灾牲畜损失时空变化特征。（a-b）牲畜损失多年平均值空间分布；（c-d）牲畜损失变化趋势空间分布；（e-f）高原整体牲畜损失变化趋势。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.accre.2026.05.013。