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来源：大发平台2021-07-10 17:48

《TopBrand2022中国品牌人物500强》发布：科技行业81人上榜******

　　中新网1月11日电题：《TopBrand2022中国品牌人物500强》发布：科技行业81人上榜

　　中新财经记者夏宾

　　近日，由品牌联盟(Topbrand Union)主办的“2022中国品牌节年终盛典”在京举行。品牌联盟董事长、中国品牌节发起人兼秘书长王永揭晓了七项榜单，并从多维度对《TopBrand2022中国品牌人物500强》等研究性榜单上榜品牌的总体特征进行了分析解读。

　　其中，任正非、董明珠、俞敏洪三位民营企业家，成为2022中国品牌人物前三甲。杨振宁、张桂梅、曹德旺、谷爱凌、刘强东、屠呦呦、王传福分居4至10名。

　　从总体行业分布看，科技行业入榜人数最多，共81人，占比16.24%；零售行业共54人上榜，排名第二，占比11.12%；体育第三，共45人，占比9.62%。

　　从性别来看，共有379位男性品牌人物上榜，占比75.8%；品牌女性上榜数达到了121人，占比24.2%。

　　从年龄来看，上榜品牌人物年龄平均值为58.67岁，年龄分布较集中。年龄最小的全红婵，仅有为16岁；年龄最大的杨振宁，已是101岁高龄。

　　王永表示，具体到行业分布，科技行业表现领先。汽车行业也表现不俗，老牌民营企业家曹德旺、王传福、李书福，理想汽车创始人李斌以及中国第一汽车集团有限公司党委书记、董事长徐留平，都进入了TOP50，艺术、医学、文学、体育类别的品牌人物也表现不俗。

　　据悉，《2022中国品牌人物500强》是由品牌联盟选取中国5000余位知名品牌人物(包含港澳台地区)样本，并参照多项权威名录遴选大量社会名流、知名企业代表等品牌人物构建而成。

　　根据品牌人物的行业话语权、社会影响力、社会责任、公众形象、关注度等重要指标综合评估品牌人物指数，按照综合指数排序，公布了位居前500名的品牌人物名列。(完)

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【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。