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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。

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）