（尋味中華丨非遺）天幕下的穹廬：蒙古包承載遊牧人「心之所安」
2026-02-27 15:21 6,862次浏览北京8月8日電 中國國家氣候中心8日消息，7月1日至8月5日，全國平均高溫日數7天，為1961年以來歷史同期最多。 據監測，7月5日至8月5日，全國平均氣溫為23.7℃，較常年同期偏高1.5℃，為1961年以來歷史同期最高。其中，湖北、山東、四川、重慶、青海、河北、甘肅、山西、陝西、河南等10省(市)平均氣溫為歷史同期最高。 此外，新疆、陝西、山東、江蘇、安徽、四川、重慶、湖北等地共有347個國家級氣象觀測站日最高氣溫達極端事件監測標準。其中，新疆吐魯番東坎(48.7℃)、重慶巫溪(44.2℃)、陝西興平(43.1℃)等56站日最高氣溫破歷史極值。 7月1日至8月5日，全國平均高溫日數7.0天，為1961年以來歷史同期最多。35℃以上高溫影響範圍達497.9萬平方公裡，約佔國土面積的51.9%，38℃以上高溫影響範圍達到251.4萬平方公裡，約佔國土面積的26.2%。 降水方面，今年，華北雨季於7月5日正式開啟，與常年平均開啟日期7月18日相比偏早，為1961年以來最早。7月5日至8月5日，全國平均降水量為116.7毫米，較常年同期偏少5.9%，發生暴雨過程13次，較常年同期偏多5次。 同期，全國共102個國家級氣象觀測站日降水量達到極端事件監測標準，河北易縣(351.7毫米)、浙江慈谿(261.8毫米)、貴州習水(224.5毫米)等20站突破歷史極值。 7月以來氣象呈現暴雨過程多極端性強、颱風生成登陸多、高溫持續時間長影響範圍廣極端性強、江淮黃淮等地乾旱露頭發展的特徵。 關於7月以來氣候異常的主要環流成因，國家氣候中心氣候預測室正高級工程師支蓉分析，7月西北太平洋副熱帶高壓(簡稱「副高」)脊線位置為歷史同期最北，沿副高外圍北上的暖溼氣流偏強，豐沛的水汽與南下的冷空氣在北方地區交匯，導致華北、內蒙古等地降水異常偏多，形成一條雨帶。此外，副高偏北配合熱帶大氣季節內振蕩東傳，整體有利於西北太平洋對流活躍，進而有利於颱風生成個數偏多。受颱風影響，華南及東部沿海降水異常偏多，形成另一條雨帶。兩條雨帶中間的江淮、黃淮及西南地區東部等地，由於受副高主體穩定控制，盛行下沉氣流，造成高溫少雨、乾旱發展。(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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