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来源：凤凰彩票客户端2024-03-31 17:48

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北部战区空军某部创新形式抓好群众性自我教育******

　　北部战区空军某部抓好群众性自我教育——

　　官兵任主角激发“源动力”

　　■申建华解放军报特约记者王学峰

　　“我从小在新疆长大，亲眼见证了新时代十年家乡的巨大变化，对‘江山就是人民，人民就是江山’这句话深有体会。作为部队的新鲜血液，我们一定要立足岗位加强训练，争取早日成才建功……”初冬时节，北部战区空军航空兵某部“大学生士兵宣讲团”成员李梦雅登上讲台，结合自身经历分享学习党的二十大精神心得体会，引起热烈反响。据介绍，这是该部强化群众性自我教育，推动学习宣传贯彻党的二十大精神的一个缩影。

　　“广大官兵是部队主体，要充分调动蕴藏在群众中的智慧力量，实现人人教育、教育人人。”该部领导介绍，他们按照“上级+下级”联学、“编内+编外”联教、“线上+线下”联动的模式，通过让“主体”担主角的方式，最大限度发挥官兵的主观能动性。利用强军网、板报橱窗、宣传栏等载体，营造浓厚的学习氛围；组建“大学生士兵宣讲团”，举办“我眼中的非凡十年”群众性演讲，开展“兵演兵、兵唱兵”文艺创演活动，用兵言兵语阐释党的二十大精神；灵活组织对话交流课、仪式教育课、史馆沉浸课，采用“引评、述评、互评、点评”的方法，搞好学习讨论，激发教育“源动力”。

　　“党的二十大报告提出，全面加强练兵备战，提高人民军队打赢能力。我们只有把自身本领和武器装备练强练精，不断提高战斗力水平，才能制胜未来战场。”在该部开展的“兵眼看大会，变化我来谈”群众性大讨论中，某团干部韩延军的一番话说出了大家的心声。去年，他带领的团队在全国性装备维修职业技能大赛中取得优异成绩。

　　学习教育有实效，战备训练士气高。连日来，该部担负的某重大任务紧前推进，官兵们发扬连续作战的作风，对一个个新质战斗力建设难题发起攻关，呈现出不怕苦累、奋勇争先的喜人景象。

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。