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国家林草局：我国首次实现所有调查省份荒漠化和沙化土地“双逆转”******

　　光明网讯（记者张佳兴）“我国所有调查省份荒漠化和沙化土地整体逆转，全国荒漠化和沙化土地持续呈现逆转趋势”12月30日，国家林业和草原局召开新闻发布会，国家林业和草原局荒漠司司长孙国吉介绍第六次全国荒漠化沙化调查结果时表示，我国首次实现了所有调查省份荒漠化和沙化土地“双逆转”。

国家林草局：我国首次实现所有调查省份荒漠化和沙化土地“双逆转”

　　国家林业和草原局新闻发布会现场（摄影：宋峥）

　　我国是世界上荒漠化面积最大、受影响人口最多、风沙危害最重的国家之一。为掌握全国荒漠化和沙化现状及动态变化情况，我国每5年组织开展一次全国荒漠化和沙化土地调查工作。去年又新增年度动态监测。2019年，国家林业和草原局组织开展了第六次全国荒漠化和沙化调查工作。

　　调查结果显示，截至2019年，全国荒漠化土地面积257.37万平方公里，占国土面积的26.81%；沙化土地面积168.78万平方公里，占国土面积的17.58%；具有明显沙化趋势的土地面积27.92万平方公里，占国土面积的2.91%。

　　孙国吉介绍，调查结果表明，我国首次实现所有调查省份（所有调查省份，指荒漠化18个省，沙化30个省，下同）荒漠化和沙化土地“双逆转”，面积持续“双缩减”，程度持续“双减轻”，沙漠、沙地植被盖度和固碳能力持续“双提高”，沙区生态状况呈现“整体好转、改善加速”态势，荒漠生态系统呈现“功能增强、稳中向好”态势。

　　孙国吉表示，我国荒漠化和沙化土地面积持续减少。与2014年相比，全国荒漠化和沙化土地面积分别净减少37880平方公里、33352平方公里，年均减少分别为7576平方公里、6670平方公里。我国荒漠化土地和沙化土地面积已经连续四个监测期保持了“双缩减”。

　　荒漠化和沙化程度稳步减轻。与2014年相比，重度荒漠化土地减少19297平方公里，极重度荒漠化土地减少32587平方公里。

　　沙区植被状况持续向好。2019年沙化土地平均植被盖度为20.22%，较2014年上升1.90个百分点。植被盖度大于40%的沙化土地呈现明显增加的趋势，5年间累计增加791.45万公顷，与上个调查期相比增加了27.84%。

　　八大沙漠、四大沙地土壤风蚀总体减弱。2019年风蚀总量为41.79亿吨，比2000年减少27.95亿吨，减少40%。

　　据悉，第六次调查以国土“三调”为底版，直接参与的技术人员达5100余人，中国科学院、水利部、中国气象局等相关单位以及北京师范大学、北京林业大学等单位参加了相关专题研究工作。

【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。