甘肅、北京、河北加快暴雨受災地區保險理賠進度
2025-11-09 16:54 3,438次浏览北京8月7日電 題：北京密雲水庫度過歷史最大洪水考驗 記者 陳杭 位於北京密雲水庫上遊白河的張家墳水文站內，工作人員張偉童與同事走過層層碎石，前往白河岸邊進行含沙量取樣。自北京下起本輪極端強降雨，他就堅守在水文站開展水文觀測等任務，和同事們一起為密雲水庫防洪安全提供數據支撐。 8月6日，北京市密雲水庫管理處張家墳水文站附近，工作人員開展作業。記者 韓海丹 攝 7月23日8時至29日11時，北京經歷持續7天的強降雨，下了平時一年近四成雨量。從事水文工作23年來，張家墳水文站站長吳月第一次見到如此洶湧的洪水。 7月26日晚，雨大水急，水文站電力中斷後啟用備用電源。「洪水衝走河道中的水尺，只剩下岸邊分布的水尺。」張偉童奔波於水文站與岸邊，用肉眼觀察並匯報數據。 記者8月6日在現場看到，從水文站前往白河的水泥路已被衝毀，碎石、泥沙與斷枝遍地，刻下洪水退去後深淺交錯的痕跡。 水文站高峰時每半小時報送一次水文監測數據。「7月27日凌晨，水文站觀測到最大洪峰流量為4380立方米/秒，創建站以來歷史紀錄。」吳月說，密雲水庫好比是「一個盆」，能放多少水、倒多少水，需要根據水文站提供的洪水數據等，實現科學精準調度。 8月6日，北京市密雲水庫管理處張家墳水文站附近，工作人員開展作業。記者 韓海丹 攝 同樣承擔監測任務的，還有密雲水庫打造的數字孿生系統，該系統在數字世界打造「一模一樣」的密雲水庫。 北京市密雲水庫管理處副主任顧拓表示，該系統通過「天、空、地、水、工」一體化監測體系，實現雨情、水情和工情實時感知，包括每天匯總流域內40個雨量站的超4萬條數據，並對各水工建築物穩定性開展分析研判。 作為華北地區最大的水庫，密雲水庫系攔蓄白河、潮河之水而成，今年主汛期前水位已降至汛限水位以下。隨著降雨強度與上遊洪水洪量增大，水庫入庫洪峰等六方面數據刷新歷史紀錄。其中，最大入庫洪峰流量達6550立方米/秒，超歷史最大洪峰流量。 為給後續降雨預留防洪庫容，密雲水庫於7月27日15時啟動錯峰洩流。 「洩流決策並非易事。」顧拓表示，洪峰到來後，水庫首先發揮攔洪削峰作用，保障下遊安全。其次，結合降雨預報，綜合分析入庫水量、水位及蓄水量等情況，確定錯峰洩流流量與時長。 主要承擔此次錯峰洩流任務的，是擁有6孔閘、寬近百米的密雲水庫第三溢洪道，自1983年建成以來，大流量洩流次數屈指可數。 北京市密雲水庫管理處潮河管理所所長左豐收表示，正式洩流前，溢洪道需綜合考慮流量、閘門最小開度等，完成從小流量向大流量切換。 接到調度指令後，由於時間緊迫，左豐收與同事們在橋內閘墩上展開手動計算，將調度規程和洩流曲線作為參考依據，憑紙筆計算出不同流量區間的5種方案，並最終確認了最優組合和閘口開啟順序。 「我們出動工程監測小組，結合無人機、水下機器人等檢查設備，探地雷達、彈性波等探測設備，對溢洪道閘門等進行巡查和分析，確認其運行良好。」顧拓說。 數據顯示，密雲水庫下洩流量從80立方米/秒增加到200立方米/秒、400立方米/秒，在7月28日18時下洩流量逐級調整到1120立方米/秒，這是建庫以來最大出庫洩流量。 面對峰高、量大、上漲快的洪水，密雲水庫有效發揮了攔洪削峰作用，並實現錯峰洩流，有效攔洪調蓄，阻止了洪水對水庫下遊北京、天津、河北區域的衝擊。目前，密雲水庫仍處於錯峰洩流狀態。顧拓表示，下一步，水庫將繼續調整下洩流量，將水位有序降至汛限水位以下。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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