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来源：彩神彩票app2022-01-12 17:48

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国家发改委：中国有效稳定能源价格与欧美国家形成鲜明对比******

　　中新社北京1月12日电 (记者王恩博)受多种因素影响，2022年国际能源价格大幅攀升。中国国家发改委价格司副司长周伴学12日在北京表示，中国一系列改革调控监管措施有效稳定了能源价格，为稳增长、保民生提供了有力支撑，与欧美国家能源价格大幅上涨形成鲜明对比。

　　周伴学在当天国家发改委举行的一场发布会上如是说。他举例称，2022年中国居民电价、气价均保持稳定，欧美国家则明显攀升，美国、欧元区2022年1月至11月居民消费价格指数(CPI)中，电力价格同比涨幅分别达12.9%和36.3%，天然气价格同比涨幅分别达26.6%和56.5%。

　　周伴学直言，2022年，国际能源供需形势复杂严峻、价格大幅上涨，多个国家遭遇能源危机；中国是能源消费大国和进口大国，国际冲击叠加极端天气频发，能源保供稳价面临较大风险挑战。国家发改委在持续加强能源产供储销体系建设基础上，创新机制、稳定预期、加强监管“三箭齐发”，以煤炭为锚着力保持能源价格总体稳定。

　　2022年1月至11月，美国、欧元区CPI中能源价格同比分别上涨约27%和38%，而中国CPI中居民水电燃料价格仅上涨约3%，汽柴油价格涨幅也明显低于美欧。

　　以创新机制为例，周伴学表示，官方立足以煤为主的中国基本国情，坚持系统观念，煤价改革、电价改革“双管齐下”，以机制创新支撑能源保供稳价。相关改革措施实现了煤价、上网电价、用户电价通过市场化方式“三价联动”，有效稳住了煤价，进而实现稳电价、稳用能成本。

　　此外，国家发改委还通过“打明牌、定边界”方式，持续加强宣传解读和预期引导，积极应对价格异常波动风险。对相关煤炭生产贸易企业、资讯机构开展约谈提醒，及时纠正捏造散布涨价信息、恶意炒作等行为。建立煤炭价格监测和成本调查制度，开展煤炭价格指数行为评估和合规性审查。对煤炭价格涉嫌超出合理区间线索开展拉网式调查、聚焦式核查，坚决做到发现一起、处理一起。(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。