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来源：彩之家app2023-12-17 17:48

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国家统计局：上月CPI环比由降转平同比涨幅略有扩大******

　　中新网1月12日电国家统计局12日发布了2022年12月份全国CPI(居民消费价格指数)和PPI(工业生产者出厂价格指数)数据。对此，国家统计局城市司首席统计师董莉娟进行了解读。

　　CPI环比由降转平，同比涨幅略有扩大

　　12月份，各地区各部门更好统筹疫情防控和经济社会发展，多措并举做好市场保供稳价，物价运行总体平稳。

　　从环比看，CPI由上月下降0.2%转为持平。其中，食品价格由上月下降0.8%转为上涨0.5%，影响CPI上涨约0.09个百分点。食品中，受季节性因素影响，鲜菜和鲜果价格分别上涨7.0%和4.7%；生猪供给持续增加，猪肉价格下降8.7%，降幅比上月扩大8.0个百分点。非食品价格由上月持平转为下降0.2%，影响CPI下降约0.13个百分点。非食品中，受国际油价下行影响，国内汽油和柴油价格分别下降6.1%和6.5%；随着疫情防控政策优化调整，出行及娱乐活动逐步恢复，飞机票、电影及演出票、交通工具租赁费价格分别上涨7.7%、5.8%和3.8%；春节临近，家政服务价格上涨1.0%。

　　从同比看，CPI上涨1.8%，涨幅比上月扩大0.2个百分点。其中，食品价格上涨4.8%，涨幅比上月扩大1.1个百分点，影响CPI上涨约0.87个百分点。食品中，猪肉价格上涨22.2%，涨幅比上月回落12.2个百分点；薯类和鲜果价格分别上涨12.7%和11.0%，涨幅均有扩大；鸡蛋、食用油和粮食价格分别上涨10.0%、7.2%和2.6%，涨幅均有回落；鲜菜价格下降8.0%，降幅收窄13.2个百分点。非食品价格上涨1.1%，涨幅与上月相同，影响CPI上涨约0.92个百分点。非食品中，汽油和柴油价格分别上涨10.5%和11.4%，涨幅均有回落；飞机票价格上涨26.7%，涨幅扩大7.8个百分点。扣除食品和能源价格的核心CPI略有回升，同比上涨0.7%，涨幅比上月扩大0.1个百分点。

　　PPI环比由涨转降，同比降幅有所收窄

　　12月份，受石油及相关行业价格下降影响，PPI环比由涨转降；受上年同期对比基数走低影响，同比降幅收窄。

　　从环比看，PPI由上月上涨0.1%转为下降0.5%。生产资料价格由持平转为下降0.6%；生活资料价格由上涨0.1%转为下降0.2%。国际原油价格下行带动国内石油及相关行业价格下降，其中石油和天然气开采业价格下降8.3%，石油煤炭及其他燃料加工业价格下降3.5%。金属和煤炭价格有所上涨，其中有色金属冶炼和压延加工业价格上涨1.1%，黑色金属冶炼和压延加工业价格上涨0.4%；煤炭开采和洗选业价格上涨0.8%。此外，农副食品加工业价格由上涨0.7%转为下降1.0%；计算机通信和其他电子设备制造业价格由上涨0.3%转为下降0.2%；医药制造业价格由持平转为上涨0.2%。

　　从同比看，PPI下降0.7%，降幅比上月收窄0.6个百分点。生产资料价格下降1.4%，降幅收窄0.9个百分点；生活资料价格上涨1.8%，涨幅回落0.2个百分点。主要行业中，价格降幅收窄的有：黑色金属冶炼和压延加工业下降14.7%，收窄4.0个百分点；非金属矿物制品业下降7.8%，收窄1.1个百分点；有色金属冶炼和压延加工业下降3.6%，收窄2.4个百分点；煤炭开采和洗选业下降2.7%，收窄8.8个百分点。价格涨幅回落的有：石油和天然气开采业上涨14.4%，回落1.7个百分点；农副食品加工业上涨6.9%，回落1.0个百分点。价格涨幅扩大的有：石油煤炭及其他燃料加工业上涨10.1%，扩大3.2个百分点；计算机通信和其他电子设备制造业上涨1.3%，扩大0.1个百分点。(中新财经)

【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。