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。
【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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