海外華媒海南採訪行：雕塑前追憶華僑回國支持抗戰
2025-11-23 17:23 2,684次浏览入汛以來，氣象條件總體偏差，各地各部門積極應對不利影響 全力以赴保秋糧安全(三夏進行時) 「七月十五定旱澇，八月十五定收成。」作為全年糧食生產大頭，秋糧距離大面積收穫還有兩個月，正處於產量形成關鍵期。 入汛以來，我國氣象條件總體偏差，華東華北等地持續遭遇強降雨，黃淮等地持續高溫乾旱，給農業生產帶來不利影響。 業內專家表示，下半年極端氣候事件偏多，旱澇、颱風等威脅並存，奪取秋糧豐收還要過多道關口，需著力強化農業防災減災。 應對不利影響，各地各部門繃緊抗災奪豐收這根弦，落實落細各項措施，全力以赴保秋糧安全。 降雨呈「南北多、中間少」，各地搶前抓早應對風險 「雨量大，好在水排得快，玉米基本沒受影響。」7月24日14時至25日11時，陝西省定邊縣出現持續性強降雨，堆子梁鎮降雨量突破100毫米，廟灣村4000多畝低洼農田進水。廟灣村種植戶王小琴今年種了100多畝玉米和辣椒，都是抗倒伏品種，播種前按照農技人員指導抬高了壟溝。 雨剛停，村支書趙寶峰就帶著村民扛著鐵鍬、抽水泵趕到地頭，挖溝、架管、抽水……他介紹，村裡吃過洪水的虧，今年早早就制定了防汛預案。「年初我們組織村民清理了3公裡排水溝，這次降雨前又加固河道，對兩岸易澇點加強巡邏，及時封堵低洼口，護住了全村七成以上農田。」 聚焦防汛保糧，今年定邊縣採取「人防+技防」聯防模式，建設了18套山洪災害預警水量水位一體站，下撥淤地壩、水庫防汛專項資金，提前購置抽水泵、發電機等防汛物資。目前，全縣農技人員正指導農戶對農作物追施葉面肥，最大程度減少損失。 「七下八上」防汛關鍵期，氣象信息顯示，今年7月中旬至8月中旬，我國主汛期降雨呈現「南北多、中間少」分布，極端天氣偏多。 「5月以來，黑龍江省氣溫略高於往年，且全省降水時空分布不均。」中國水稻研究所北方水稻研究中心主任曹立勇說，目前黑龍江水稻生長進入關鍵中後期階段，整體長勢較好，但部分6至7月乾旱嚴重的地區可能出現陣性強降雨、大風等極端天氣，這會造成水田不同程度受淹，尤其是低洼易澇稻區、內陸河流沿線稻區等，面臨威脅很大。 洪澇前後，如何應對？曹立勇介紹，雨前要疏通排水溝渠，檢修排灌設備；雨後一旦出現內澇，受淹田塊須酌情排水露田1至3天，促進根系恢復活力，防止倒伏或早衰。水分管理上，應灌一次淺水，待其自然滲幹後，再灌下一次淺水。 「面對高溫高溼的田間環境，還要密切監測重大病蟲害動向。」曹立勇說，要結合水稻長勢和生育進程噴施殺蟲劑、葉面肥等，加快籽粒灌漿速度，助水稻安全成熟。 5省啟動應急響應，水利設施助力應對旱情 「水災一條線，旱災一大片」。專家指出，當前，對秋糧影響更大的氣象因素是持續性高溫乾旱威脅。 7月以來，黃淮、江淮、江漢等地出現大範圍高溫天氣。目前這些地區的夏玉米進入小喇叭口至抽雄散粉期，春玉米則處於灌漿期，持續高溫乾旱對秋糧生產帶來不利影響。 「受高溫乾旱影響，土壤失墒較快，部分地區出現玉米葉片捲曲和生長進度滯後現象。從田間探查情況看，不同灌溉條件下玉米生長發育進程差異較大。」中國農業科學院作物科學研究所研究員、國家玉米產業技術體系崗位專家李從鋒舉例介紹，豫中南玉米地塊澆水2到4次的處於抽雄散粉期，澆水1到2次的處於即將抽雄，無灌溉條件的基本不能正常生長。 目前，農業農村部對河南、安徽、山東、江蘇、湖北5省啟動農業防高溫乾旱三級應急響應，並派出工作組赴河南、安徽等重點省份，指導抗旱灌溉保秋糧豐收。 在不少糧食產區，農田水利設施助力有效應對旱情。 「水來了——」7月29日下午，河南省永城市蔣口鎮洪樓村，民樂種植專業合作社理事長馮雷擰開主管閥門，遍布農田的貼片式滴管逐漸鼓脹，水珠均勻滴落，玉米迎來解渴「甘霖」。 今年，該合作社種植了6000餘畝玉米並布設水肥一體化滴灌裝置，打開主管閥門便能精準滴灌特定地塊。「這段時間基本每周都要普澆一遍。」馮雷介紹，一體化滴灌七八個小時可澆透一塊地，相較傳統灌溉模式節約水肥超30%。 算好「用水、節水」兩筆帳。旱情下，永城市持續組織農技人員進村入戶到田，充分發揮農渠、機井、泵站、坑塘等農田水利設施調節作用，分作物、分區域、分環節落實落細節水灌溉和田管關鍵技術，確保全市174.5萬畝秋糧作物生長。 「早澆一畝是一畝。受旱玉米田應結合當地條件，利用一切灌溉設施和水源，應澆盡澆。」李從鋒建議，根據玉米長勢，儘量選擇早晚時段，進行噴灌、滴灌等節水灌溉。受旱地塊的玉米，還要及時追施穗肥，增強植株抗逆性。高溫乾旱條件下，還需重點防治玉米螟、草地貪夜蛾、蚜蟲等蟲害，以及南方銹病、葉斑病、莖腐病等病害。 針對部分受乾旱影響嚴重、基本絕產的玉米地塊，李從鋒提示，農戶可及時採取青貯措施或種植蔬菜、小雜糧等短季作物，減少損失。 受災地區農業生產加快恢復，保險賠付有序進行 目前，前期受災地區的農業生產正在加快恢復，相關農業保險賠付也有序進行。 7月26日，北京密雲、懷柔、平谷、延慶部分地區出現大暴雨，北京市農業農村局第一時間組織開展搶險救災，督促政策性農業保險承保機構全面啟動應急響應機制。27日中午，中華財險北京分公司開展細緻排查，在社交平臺發現密雲區馮家峪鎮保峪嶺村一農戶受損嚴重後，立即與對方聯繫。次日中午，按照先賠付後補材料的方式，公司將20萬元預賠款支付給了農戶。 北京市農業農村局二級巡視員侯福強介紹，農戶如遇財產受損，可第一時間拍照留證，並儘快撥打政策性農業保險承保機構服務熱線報災，或通過承保機構公眾號進行線上報案。相關機構按照「快查勘、快定損、快理賠」要求，提高賠付速度。截至8月4日，北京市政策性農業保險已完成賠款支付403.2萬元。此外，全市已儲備調撥救災備荒種子11.25萬公斤、動物疫病防控物資5萬餘件，統籌各區儲備農田排澇設備1266臺/套，組織多批農業專家隊伍赴受災地區指導農業恢復生產工作。 近期，財政部會同農業農村部下達中央財政農業生產防災救災資金1.97億元，支持湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、貴州、雲南等7省份受災地區積極應對洪澇、颱風等災害影響，開展農業生產救災相關工作。重點對農作物改種補種、災損農業設施修復、農田疏渠排澇等救災措施給予補助，減少農業生產損失，助力夯實秋糧豐收基礎。 「近年來我國極端氣候事件偏多，病蟲害呈加重發生態勢，抗災奪豐收已日漸成為糧食生產常態。」農業農村部種植業管理司有關負責人表示，入汛以來，各地全力抗旱澆灌、搶排積水，有效降低了災害影響。接下來將繼續緊盯乾旱、高溫熱害等災害風險，加密研判，儘早發布災害預報預警，提高先進適用技術覆蓋面和到位率，分區域、分作物、分災種，環環緊扣跟進抓好在田農作物管理。 近日，農業農村部印發《農業防災減災救災保秋糧豐收工作方案》，共制定34條防災減災救災措施。 「著眼長遠，還將進一步提升農業防災減災救災能力，穩步推進高標準農田建設、農田溝渠修復整治等，持續增強農業氣候韌性。」農業農村部農田建設管理司有關負責人說。 人民日報 本報記者 鬱靜嫻 常 欽 鄧劍洋
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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