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应急管理部公布2020年全国十大自然灾害******

  中新网1月2日电 应急管理部官方微博2日公布2020年全国十大自然灾害,7月份长江淮河流域特大暴雨洪涝灾害、台风“黑格比”、新疆伽师6.4级地震等灾害在列。

  ​​2020年,中国气候年景偏差,主汛期南方地区遭遇1998年以来最重汛情,自然灾害以洪涝、地质灾害、风雹、台风灾害为主,地震、干旱、低温冷冻、雪灾、森林草原火灾等灾害也有不同程度发生,经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮储局、中央军委联合参谋部和政治工作部、红十字会总会、国铁集团等国家减灾委成员单位会商核定,全年各种自然灾害共造成1.38亿人次受灾,591人死亡失踪,10万间房屋倒塌,176万间房屋损坏,农作物受灾面积19957.7千公顷,直接经济损失3701.5亿元。

  与近5年均值相比,2020年全国因灾死亡失踪人数下降43%,其中因洪涝灾害死亡失踪279人、下降53%,均为历史新低。

  2020年全国十大自然灾害如下:

  1、7月份长江淮河流域特大暴雨洪涝灾害

  7月份,长江、淮河流域连续遭遇5轮强降雨袭击,长江流域平均降雨量(259.6毫米)较常年同期偏多58.8%,为1961年以来同期最多,长江发生3次编号洪水;淮河流域平均降雨量(256.5毫米)较常年同期偏多33%。受强降雨影响,淮河流域江河来水偏多1.5-2倍、长江中下游流域偏多4-6成,引发严重洪涝灾害。灾害造成安徽、江西、湖北、湖南、浙江、江苏、山东、河南、重庆、四川、贵州11省(市)3417.3万人受灾,99人死亡,8人失踪,299.8万人紧急转移安置,144.8万人需紧急生活救助;3.6万间房屋倒塌,42.2万间不同程度损坏;农作物受灾面积3579.8千公顷,其中绝收893.9千公顷;直接经济损失1322亿元。

  2、8月中旬川渝及陕甘滇严重暴雨洪涝灾害

  8月10-17日,西南地区东部、四川盆地至陕西、甘肃等地连续出现多轮强降雨过程。其中,四川盆地中西部和甘肃南部降水量较常年同期偏多2到4倍,陕西西南部及云南偏多五成。强降雨引发长江上游发生特大洪水,三峡水库出现建库以来最大入库流量75000立方米每秒,多地暴发山洪、泥石流等灾害。灾害造成四川、重庆、陕西、甘肃、云南5省(市)53市(州)852.3万人受灾,58人死亡,13人失踪,107.1万人紧急转移安置,8.3万人需紧急生活救助;2.3万间房屋倒塌,35万间不同程度损坏;农作物受灾面积331.1千公顷,其中绝收58.6千公顷;直接经济损失609.3亿元。

  3、6月上中旬江南华南等地暴雨洪涝灾害

  6月2-14日,江南、华南及贵州等地出现多轮强降雨天气,且降雨落区重叠。其中,6月5-10日,广西东北部、广东中东部等地降雨量达300~500毫米,广东惠州和汕尾局地600~979毫米。受连续强降雨影响,广西西江干流及支流、广东北江中游及支流80余条河流发生超警以上洪水,其中广西柳江支流洛清江、广东北江支流潖江等5条河流发生超历史洪水,引发洪涝及次生地质灾害。灾害造成广东、广西、湖南、贵州、浙江、福建、江西、湖北8省(区)714.4万人受灾,54人死亡,9人失踪,47.5万人紧急转移安置,20.1万人需紧急生活救助;近6700间房屋倒塌,6.6万间不同程度损坏;农作物受灾面积577.5千公顷,其中绝收62.5千公顷;直接经济损失210.6亿元。

  4、6月下旬西南等地暴雨洪涝灾害

  6月20-28日,重庆、四川、贵州至长江中下游地区遭遇两次降雨过程。其中,20-25日,上述地区累计降雨量超过100毫米的面积达33万平方公里,重庆南川、贵州黄平和惠水、湖南常宁日降雨量达到或突破当地6月历史极值;重庆、四川、贵州等多省共计58条河流发生超警以上洪水,16条河流发生超保洪水,3条中小河流发生超历史洪水,重庆綦江五岔站水位、流量为有资料以来第1位。26-28日,川渝至长江中下游出现新一轮强降雨过程,暴雨区域北移,四川盆地、重庆西南部、贵州北部、湖北东部和西南部、安徽北部、江苏中部等地大部地区相继出现大到暴雨,四川东部、湖北北部、安徽北部等地局地降雨量达250~300毫米。两轮降雨过程引发洪涝灾害,造成四川、贵州、重庆、湖南、安徽、江西、湖北7省(市)597.8万人受灾,36人死亡,3人失踪,24.9万人紧急转移安置,9.9万人需紧急生活救助;4100余间房屋倒塌,4.3万间不同程度损坏;农作物受灾面积438.6千公顷,其中绝收48千公顷;直接经济损失113.7亿元。

  5、2020年第4号台风“黑格比”

  2020年第4号台风“黑格比”于8月4日凌晨3时30分前后以近巅峰强度在浙江省乐清市沿海登陆,登陆时中心附近最大风力有13级(38m/s)。受其影响,3-5日,浙江温州、台州、金华等地部分地区累计降雨量250~350毫米,温州永嘉和乐清局地达400~552毫米。灾害造成浙江、上海2省(市)5市30个县(市、区)188万人受灾,5人死亡,32.7万人紧急转移安置,1.2万人需紧急生活救助;4300余间房屋倒塌,8000余间不同程度损坏;农作物受灾面积76.3千公顷,其中绝收6.3千公顷;直接经济损失104.6亿元。

  6、云南巧家5.0级地震

  5月18日21时47分,云南昭通市巧家县(北纬27.18度,东经103.16度)发生5.0级地震,震源深度8公里。地震造成昭通市巧家、鲁甸2县4人死亡(巧家县小河镇2人因房屋倒塌致死、新店镇1人因滚石砸中致死,鲁甸县乐红乡1人因滚石砸中致死),28人受伤(巧家县26人,鲁甸县2人),1151间房屋损坏,直接经济损失1.01亿元。

  7、新疆伽师6.4级地震

  1月19日21时27分,新疆喀什地区伽师县(北纬39.83度,东经77.21度)发生6.4级地震,震源深度16公里,此后震中附近又相继发生1次5.2级余震和数次4.0级以上余震。地震造成1人死亡、2人轻伤,4000余间房屋不同程度损坏,部分道路、桥梁、水库等设施受损,直接经济损失16.2亿元。

  8、东北台风“三连击”

  8月下旬至9月上旬,两周内第8号台风“巴威”、第9号台风“美莎克”和第10号台风“海神”先后北上影响东北地区,间隔时间短、影响区域高度重叠,造成东北地区半个月内平均降水量达170.1毫米,较常年同期偏多3倍,为1961年以来历史同期最多。台风带来的降雨造成嫩江、松花江、黑龙江等主要江河长时间超警,大风造成黑龙江、吉林等地玉米等农作物大面积倒伏,直接经济损失128亿元。

  9、4月下旬华北西北低温冷冻灾害

  4月19-25日,华北、西北出现持续大范围大风降温天气过程,局地伴有沙尘天气,其中河北西北部、北京中西部、内蒙古东南部和中部偏南地区等地8级以上阵风出现时长有24-45小时,内蒙古东南部超过48小时;山西大同市阳高县、云冈区部分地区最低气温降至-9℃。持续大风低温造成大面积坐果期果树冻伤、大棚损毁、蔬菜受冻。灾害造成河北、山西、内蒙古、黑龙江、陕西、甘肃、宁夏7省(区)432.3万人受灾,农作物受灾面积530.1千公顷,其中绝收154.1千公顷,直接经济损失82亿元。

  10、云南春夏连旱

  2020年入春后,云南持续高温少雨引发严重旱情,其中,普洱南部、西双版纳降水偏少6~8成;3月份全省平均气温达17℃,较常年同期偏高1.5℃,为历史同期第3高,造成部分城市供水紧张、农村人畜饮水困难。4月底,部分地区出现降雨,旱情得到一定程度缓解。5月1-14日,全省再次出现高温少雨天气,全省有96个站点共出现30℃以上高温791站次;累计平均降水量8.8毫米,较常年少75%,旱情再度发展。灾害造成玉溪、昭通、楚雄等16市(州)106个县(市、区)589万人受灾,197.6万人因旱需生活救助,其中156.6万人因旱饮水困难需救助;农作物受灾面积871.7千公顷,其中绝收33.9千公顷;饮水困难大牲畜46.8万头(只);直接经济损失34.9亿元。

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你的隐私,大数据怎知道******

  作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

  甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

  再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

  当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

  但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

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