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来源：welcome购彩大厅交流群2024-10-23 17:48

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四川：谋划超7600亿元电源电网项目加快构建更加安全可靠电力系统******

　　中新网成都1月11日电 (王利文)四川省十四届人大一次会议11日在成都开幕，四川省人民政府省长黄强向大会作政府工作报告。报告称，四川谋划了超过7600亿元的电源电网项目，加快构建四川更加安全可靠的电力系统。

　　2022年，四川遭遇了有记录以来最高气温、最少来水、最大用电负荷的极端情况。鉴于此，四川首次启动能源保供一级应急响应，保住大电网安全和基本民生用电。针对暴露出的短板，四川重新编制电源电网规划，谋划了超过7600亿元的电源电网项目，加快构建四川更加安全可靠的电力系统，确保未来几十年四川不再有这样的缺电之痛。四川提早实施川渝1000千伏特高压交流工程，开工建设世界最大的雅砻江两河口混合式抽水蓄能电站、世界最大的水光互补项目柯拉光伏电站，抓紧推进全国最大的攀枝花“水资源配置＋抽水蓄能＋新能源开发”三结合等项目。

　　报告还指出，过去五年，四川依托“水、风、光、气”优势，国家清洁能源示范省建设成效巨大，清洁能源装机占比提高到85%以上，水电装机规模近1亿千瓦，全国每100度水电就有28度出自四川。金沙江下游梯级开发规划的乌东德、白鹤滩、溪洛渡和向家坝4座大型水电站全部建成，总装机容量达到4646万千瓦，是三峡电站的两倍。特别是去年白鹤滩水电站全面投产，标志着在长江上游建成了世界最大清洁能源走廊。加快建设国家天然气(页岩气)千亿立方米级产能基地，天然气(页岩气)年产量居全国第1位，"川气东输"年均输出140多亿立方米。加快建设“三州一市”光伏发电基地，凉山“大风车”一年转出117亿度绿电。碳排放强度明显下降，四川成为人均碳排放量最少省份之一。

　　报告强调，未来四川将提速建设现代化基础设施，加快《四川省电源电网发展规划(2022—2025年)》落地，用好电力建设利益补偿和激励政策，大力推进水风光重大能源项目建设，比例化统筹配置新型储能，力争今年电力装机规模达到1.3亿千瓦。(完)

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。