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来源：综合彩票app下载2024-06-10 17:48

江西省人大代表：建议在职业院校设置非遗相关专业******

　　中新网南昌1月12日电 (记者李韵涵)正在召开的江西省两会上，江西省人大代表、国家级非遗夏布绣代表性传承人吴婉菁建议，要加强江西省非遗传承与职业教育融合发展，深入研究江西职业院校非遗相关专业设置的必要性和可行性。

　　据了解，江西现有国家级、省级非遗代表性项目558项，包括传统戏剧、传统舞蹈、传统美术等10个类别，其中国家级非遗代表性项目88个、省级代表性项目470个。

　　“江西在非遗保护和传承方面开展了丰富的工作，并投入了大量资金支持，极大增强了非遗项目影响力、社会参与度、市场认可度，取得了一定成效。”吴婉菁表示，但从非遗传承现状来看，最欠缺的是非遗传承产生内生产力和造血功能的传承人。

　　吴婉菁认为，能有效推进江西非遗项目的高质量传承和发展，承担起非遗传承人培养重任的非职业院校莫属，特别作为地方性院校的职业教育，在担负培养技术实用性人才任务的同时也肩负着服务地方经济社会发展，推进地域文化发展的重任，是保护、传承非物质文化遗产的一支重要力量。发挥地方职业院校的独特作用，既是非遗传承事业之所急，也是职业院校教育突破发展之所需。

　　为此，吴婉菁建议，深入研究江西省职业院校非遗相关专业设置的必要性和可行性，建立相关部门参与非遗相关专业设置评估机制，精准、合理做好职业院校该专业的设置。

　　吴婉菁表示，还要逐步解决职业院校非遗专业教师资匮乏问题，保障学校专业建设可持续发展；积极探索联合办学，创新教学模式，吸纳专业人才强化师资队伍，积极搭建非遗实训平台。

　　在课程安排上，吴婉菁认为，应邀请行业专家及部分非遗代表性传承人参与教学计划制定和调整，在兼顾实践和理论基础上，科学、系统做好江西职业院校非遗相关专业的课程安排。

　　此外，还应加大对非遗传承行业的扶持力度，促进非遗传承行业健康壮大发展，提高非遗传承专业学生就业选择面和就业质量，解决职业院校非遗传承专业后续生源少，发展后劲不足的问题。(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。