著名評劇表演藝術家「小花玉蘭」陳佩華逝世
2026-02-07 19:03 2,148次浏览晉城8月8日電 題：紫斑牡丹結出「致富籽」 山西高平解鎖「美麗經濟」 作者 楊佩佩 楊傑英 李金莎 立秋時節，走進山西晉城高平市三甲鎮千畝紫斑牡丹種植基地，漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢，莢殼內長著一粒粒黝黑的牡丹籽。村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運，田間地頭一派豐收喜景。 村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。 郭少宇 攝 近年來，三甲鎮大力培育發展紫斑牡丹特色經濟林產業，打造牡丹育苗基地，推進農林文旅融合。依託王家山村、上池村和中池村天然地形優勢，與公司合作，規模化種植1000多畝、50多萬株紫斑牡丹，成為華北地區最大的紫斑牡丹種植基地，助力當地解鎖「美麗經濟」。 時下，千畝紫斑牡丹種植基地迎來豐收，村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。飽滿的牡丹籽可榨油，營養價值豐富，經濟效益可觀，拓寬了村民的致富路。 村民田金泉說：「這幾天是牡丹籽採收的黃金期，50多名村民一起來採收牡丹籽，每天來地裡採收有收入，土地流轉也有收入，可觀的收益，讓大家幹勁更足了。」 漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢。 郭少宇 攝 紫斑牡丹全身是寶，花可觀賞，花瓣可釀酒、制糕、做茶，花籽可榨油，根則入藥，具有極高的觀賞價值、藥用價值和經濟價值。其中，新鮮採摘的牡丹籽經過去除雜質、烘乾晾曬、籽莢分離等多道精選工序後，可進行榨油。 千畝紫斑牡丹種植基地負責人李靜介紹，這幾天採收的牡丹籽顆粒飽滿、成色好，採摘期可持續至8月中旬，預計可採收10餘噸的牡丹果莢。 同時，該基地以花為媒，開展牡丹觀光遊、製作牡丹花茶、提煉牡丹籽油等「牡丹+」系列活動，不斷延伸牡丹種植產業鏈條，季節性帶動周邊村莊200多名村民在家門口就業增收。 村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運。 郭少宇 攝 李靜表示，目前，基地配備有精深加工車間，推出牡丹花茶、牡丹純露、牡丹籽油等系列產品，市場銷量可觀。此後將不斷優化牡丹種植技術，提高牡丹籽的產量和品質，做精做細延伸產品，推動從「一朵花」到全產業鏈的發展，帶動更多村民就業增收。(完)
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用，鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前，《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出，要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理，動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則，各區各部門強化公共數據源頭治理，提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度，對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出，高效開展政務數據共享，有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下，依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營，探索建立公共數據分類分級授權機制，加快建設一批公共數據專區，積極推動分領域授權、依場景授權，逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力，《實施意見》提出，公共數據運營服務費實行政府指導價管理，用於公共治理、公益事業的有條件無償使用；用於產業發展、行業發展的，可收取公共數據運營服務費。同時，要布局新型數據基礎設施，打造公共數據訓練基地，推動語料庫共建共享，賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺，加大場景開放和數據開放，賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求，釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品，提供便民利民服務。加強央地協同，推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制，探索央地共建服務載體等方式，打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界，圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護，網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試，鼓勵和保護幹部擔當作為，營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍，在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險，堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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