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)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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