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预计2022年全国粮食收购入库4亿吨******

　　新华社北京1月11日电（记者王立彬）据国家粮食和物资储备局预计，2022年全国各类粮食企业累计收购粮食4亿吨左右，与近年来平均水平相当。

　　国家粮食和物资储备局局长丛亮11日在全国粮食和物资储备工作会议上说，2022年全国粮食和物资储备系统坚决扛稳保障粮食和物资储备安全政治责任，在国际粮价大幅波动的情况下国内粮食市场保持总体平稳，国家储备实力进一步增强，应急救灾物资保障及时有力，各项重点工作取得新成效，为维护经济发展和社会大局稳定发挥了积极作用。

　　据介绍，2022年各地统筹抓好市场化收购和政策性收购，夏粮和早籼稻旺季收购圆满收官，秋粮旺季收购平稳有序，牢牢守住了“种粮卖得出”的底线。通过精准落实调控措施，稳步推进政策性粮食公开竞价销售，有力保障了市场供应。与此同时，粮食购销领域专项整治深入推进，一系列制度文件出台，动态监管系统覆盖全部中央储备粮储存库点，29个省份实现省级储备信息化全覆盖，穿透式监管格局初步形成。

　　2023年，全国粮食和物资储备系统将围绕稳增长、稳就业、稳物价，加强风险预判和战略预置，保持粮食市场平稳，服务能源资源保供。有关部门将积极引导多元主体入市收购，及时批复启动最低收购价执行预案，牢牢守住“种粮卖得出”的底线；完善新型监测预警体系，密切监测国内外粮食、能源、资源市场运行态势，稳定市场预期；统筹做好政策性粮食投放，增加市场有效供给，根据调控要求适时做好储备投放，维护产业链供应链稳定。

　　丛亮强调，随着春节临近，粮油消费将进入旺季。各地有关部门要加强粮源调度，深化产销合作，统筹做好加工、储运、配送等各环节工作，切实增加绿色优质粮油产品供给，更好满足广大城乡居民消费需求。国家有关部门已于1月11日启动政策性小麦拍卖，每周投放14万吨，预计将较好满足企业用粮需求，为粮食市场平稳运行提供有力支撑，确保节日粮油市场平稳运行。

【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。