四川宜宾：构建产业集群 强化人才激励******
【地方动态】
科技日报讯 （刘泽治陈科）近日，四川省宜宾市已制定在宜创新创业十条措施，设立人才发展专项资金和人才创新创业基金，重点招引扶持两院院士和国家级领军人才，对重点团队和高能级研发创新平台最高给予亿元以上的资助。
近年来，宜宾市紧扣“产业发展双轮驱动”战略推进需求，坚持以产聚才、以才促产、产才融合，创新完善人才激励政策，为构建千亿产业集群提供有力的人才支撑。同时，宜宾市聚焦构建千亿产业集群发展目标和重点企业创新需求，精准引进处于行业前沿的领军人才及其团队。目前，已先后吸引152名院士专家，精准引进5名院士共建高能级研发创新平台，建立起由政府出资助、企业出课题、高校出人才、人才出成果的政产学研协同创新机制，合力推进关键核心技术的创新突破。
良好的招人育人政策和协同创新的机制平台，助推宜宾市创建国家产教融合试点城市和全省唯一的“学教研产城”一体化试验区。据统计，自2019年以来，宜宾市38人入选省部级及以上特殊高层次人才计划，引进市外各类高能级人才221人。在宜办学高校从2016年的2所增加到12所，在校大学生由2万人增加到9万人，新引进院士（专家）工作站5个、产研院13家，建成智能终端四川省重点实验室等省级以上研发（孵化）平台126个。
【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。
工作中的范宣梅。 受访者供图中国科研人员如何撬开震后灾害的“盲盒”？
范宣梅介绍，汶川特大地震发生后，中国科研人员将卫星技术、人工智能、大数据等技术与防灾减灾相结合，最终撬开震后灾害的“盲盒”。
范宣梅透露，成理地灾国重实验室目前正进行地震灾害链相关的科研攻坚。如果震后滑坡和泥石流形成的堰塞湖-溃决洪水，可能影响到下游上百甚至上千公里的范围。目前科研人员正研究如何更好预测灾害链的发生，避免因灾害链可能造成的大规模人员伤亡。
范宣梅表示，近年来无论是中国科研人员在地灾领域的经验还是科研成果，在国际上都处于领先地位。在未来应把防灾减灾领域的中国知识、中国智慧输送到国外，以帮助更多人。(完)
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