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来源：彩之家平台2024-01-06 17:48

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学习贯彻党的二十大精神，推动社会建设学科发展——2022年全国党校（行政学院）系统社会建设学科发展研讨会顺利召开******

　　光明网讯（记者徐倩阳）为深入学习贯彻党的二十大精神，进一步加强全国党校（行政学院）系统社会建设学科的交流与合作，12月30日，中央党校（国家行政学院）社会和生态文明教研部以线上形式召开2022年全国党校（行政学院）系统社会建设学科发展研讨会。中央党校（国家行政学院）副校（院）长龚维斌出席开幕式并讲话，中央党校（国家行政学院）社会和生态文明教研部主任褚松燕主持开幕式。

　　龚维斌指出，在全党全国掀起学习宣传贯彻党的二十大精神热潮之际召开本次研讨会，恰逢其时，很有意义。他强调，全国党校（行政学院）系统深入学习贯彻党的二十大精神、推动社会建设学科更好发展，需要着重把握好五个方面。一是深刻认识过去5年工作和新时代10年伟大变革的重大意义。通过深入研究阐释社会建设方面的历史性成就、历史性变革及其重大意义，深刻领悟“两个确立”的决定性意义，坚决做到“两个维护”。二是深刻认识社会建设在中国特色社会主义事业中新的地位和作用。中国式现代化的五个中国特色都与社会建设密切相关，社会建设各领域在党的二十大报告中的全新布局也凸显社会建设战略地位的提升。三是全面理解新时代新征程社会民生领域的最新部署和任务要求。深刻理解民生建设目标的重大转变，准确领会在发展中保障和改善民生的基本要求，精准把握主要民生领域的新任务新要求。四是准确把握新时代新征程完善社会治理体系的基本要求。党的二十大报告站在推进国家安全体系和能力现代化的战略高度，对完善社会治理体系作出新的部署。五是以党的二十大精神为指导，共同推动社会建设学科更好发展。要紧紧围绕党的二十大提出的社会建设方面的重大理论、重大战略问题开展研究，并学会运用科学的世界观和方法论，认真进行调查研究，不断扩展国际视野，积极开展交流协作。

　　上午的主旨演讲分为上下半场，由中央党校（国家行政学院）社会和生态文明教研部副主任赖德胜、党总支专职副书记刘能杰分别主持。中国人民大学社会与人口学院院长冯仕政、中央党校（国家行政学院）社会和生态文明教研部丁元竹、北京师范大学经济与工商管理学院万海远、安徽省委党校（安徽行政学院）社会和生态文明教研部主任张超、河北省委党校（河北行政学院）社会和生态文明教研部主任黄晓雪、新疆维吾尔自治区委党校（新疆维吾尔自治区行政学院）公共管理教研部主任艾玲、上海市委党校（上海行政学院）社会学教研部主任马西恒等7位专家学者，围绕新时代新征程社会建设相关理论与实践问题依次作了主题演讲。

　　下午的五个平行论坛，分别围绕发展中国特色社会主义社会学、中国式现代化与中国社会建设、扎实推进共同富裕、增进民生福祉提高人民生活品质、完善社会治理体系等议题开展了研讨交流。40位参会代表在平行论坛作了专题发言，来自《新华文摘》《浙江学刊》《管理学刊》以及全国党校（行政学院）系统的10位专家学者作了点评发言。

　　此次研讨会由中央党校（国家行政学院）社会和生态文明教研部主办。来自中央党校（国家行政学院）、地方党校（行政学院）、高等院校、期刊杂志社的专家学者及媒体代表约150人参加。

【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。