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来源：三分快三注册网2024-01-01 17:48

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柴达木盆地清洁能源产业发展释放“链式”效应******

　　中新网西宁1月11日电 (李隽)11日，记者从青海省海西蒙古族藏族自治州获悉，2022年以来，该州聚焦规划引领、错位发展、一体推进和多能互补，持续推进清洁能源产业发展稳中求进，清洁能源生产和清洁能源消纳呈现“双轮驱动”发展，清洁能源产业链释放“链式”效应。

　　截至目前，该州新能源产业装机总规模达到1207万千瓦，在建大基地项目750万千瓦，在建市场化项目1100万千瓦。

　　青海省地处青藏高原东北部，水电资源丰富，太阳能资源得天独厚，风资源居全国前列，可用于光伏、风电建设的荒漠化土地资源丰富，是中国重要的能源接续基地。其中地处柴达木盆地的海西州年平均光照3000小时以上，是中国太阳能资源最丰富的地区之一。

　　据悉，该州制定《海西州清洁能源产业发展“十四五”规划》《打造清洁能源产业高地海西行动方案》，确立全州风电光伏装机至少达到3000万千瓦，清洁能源占一次能源消费比重和可再生能源电力消纳权重均须超出全省平均水平目标。对标4条特高压电源基地，依托“风光”和土地资源，厘清每个新能源园区的空间边界和整装开发片区，加快交通设施、电力走廊等基础设施建设，保障新能源企业“拎包入住”。

　　依据海西州经济发展布局和区域资源优势，设立新能源发电集群产业分链、光伏装备制造产业分链、风电制造产业分链、新型储能电力系统产业分链、零碳产业园分链等7条分链，坚持因地制宜、分类开发，明确清洁能源各产业链发展方向，形成错位互补的发展格局。

　　海西州坚持“源网荷储”一体化推进，优化整合电源侧、电网侧、负荷侧资源，构建“以荷定源”“负荷先行”“荷源一体”等“源网荷储”一体化就地就近消纳发展模式，使新能源变成产业项目的招商配置资源，让清洁能源在产业发展中真正发挥出链式效应。

　　该州统筹把握清洁能源发展特征，利用常规电源，合理配置储能，着力提升可再生能源消纳水平，实现风光热储、风光水储、风光火储协同发展，提高电源质量水平，为能源供需提供保障。目前，中广核、鲁能等重大光热项目建设正在稳步推进。(完)

【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。