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 。
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研 的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江 ，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题 。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办 、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴 ，联合国开发计划署(UNDP) 、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织 、国内外学术机构支持 。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江 ，在2022人工智能合作与治理国际论坛 的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言 。主办方供图张宏江认为 ，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同 的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察 、实验来描述自然现象。比如‘日心说’ 是通过对天象 的观察来对整个宇宙。随着科学 的发展 ，四五百年前 ，理论模型范式出现 。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前 ，尤其当大型计算机出现后 ，面临更复杂 的问题 ，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单 的物理公式 、简单的方程构建完整 的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式 ，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天 ，我们进入了一个新 的科研范式 。”张宏江说，人工智能经过多年发展 ，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式 是AI驱动 的范式 。实际是用深度学习 的算法，直接从数据中建立新的模型 ，其背后是数据、模型、算法和算力 。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言 、图像和视频处理 、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究 的范式，这种新的范式就是物理世界 的“数字化+自动化+深度学习” 。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新 的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能 。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会 ，包括数据、模型、算法、算力，其核心 是背后 的跨学科人才。(完)
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