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售后服务上门服务电话，智能分配单据：北京加强监测预报预警能力建设 京津冀晋蒙2900余个气象站雨情信息共享

　　北京6月2日电 (记者 陈杭)北京加强监测预报预警能力建设。大力推进山区高标准气象站建设，实现京津冀晋蒙2900余个气象站雨情信息共享。补充建设地埋式水位计，完成全部440处站点设备安装调试，可覆盖全部36条跨境河道及11条跨境沟道市界及镇界监测。

　　这是记者2日从北京市2026年防汛准备工作新闻发布会上获悉的。

　　北京市防汛抗旱指挥部副指挥、市应急局副局长李宇表示，从气象预测和历史规律来看，今年首都防汛形势复杂严峻、不容乐观。一是极端天气多发频发，汛期强对流、短时暴雨、局地大暴雨概率增大。二是城市防洪承压明显，北京市下凹式桥涵、低洼片区、城乡结合部等重点区域排水防涝基础仍有短板，遇到强降雨造成内涝积水的可能性较大。三是山洪地质灾害风险突出，西部、北部山区沟道密集、山体地质条件复杂，汛期暴雨易诱发山洪、滑坡、泥石流等次生灾害，险村险户避险转移压力较大。四是暑期旅游人流、城市通勤流量大，地铁、商超、景区、在建工地等人员密集场所防汛避险管理任务艰巨。首都防汛面临多重考验、多重压力。

　　加强监测预报预警能力建设

　　李宇表示，北京加强监测预报预警能力建设。大力推进山区高标准气象站建设，实现京津冀晋蒙2900余个气象站雨情信息共享。补充建设地埋式水位计，完成全部440处站点设备安装调试，可覆盖全部36条跨境河道及11条跨境沟道市界及镇界监测。利用即时通讯软件，构建山区防汛信息传递工作群，建立全市防汛态势分析与指挥调度系统。

　　李宇说，北京提升信息化系统决策支撑能力，推动建设北京市防汛态势分析与指挥调度系统，整合气象、水务、规划自然资源等部门监测数据，着力打造“跨域防汛一张图”“雨量一张图”“风险一张图”“指挥一张图”，提升辅助决策、指挥调度与协同作战能力。

　　提升基层群众避险转移能力

　　李宇表示，北京市健全完善山区避险转移的责任台账，形成一村一清单，并将责任体系融入防汛态势分析与指挥调度系统，实现责任链条信息化管理。城区各区同步对标落实，针对危旧房屋、低洼院落、地下空间等重点风险区域建立台账。

　　截至目前，已完成全市1223个山洪灾害险村四级危险区分级划定和9615处地灾隐患点威胁范围划定工作，逐一落点落图，各区对照范围完善人员转移台账，细化村级转移预案。实施高地堡垒建设工作，在相关山区村建设1052个高地堡垒。

　　增强基层防汛应急通信保障能力

　　李宇表示，北京市完成全部电力线路灾后重建工作，在配电线路末端或支线预留77处中压发电车停放和接入位置。增强道路抗灾韧性，制定北部山区受灾公路恢复重建专项方案，汛前完成346处“三点一段”治理；完成2018座乡村公路桥梁排查评估。加快推进抗灾超级基站建设，在山区新建39个超级基站，优化山区村通信信号146处；落实11架通信基站无人机，增强基层防汛应急通信保障能力。

　　北京制定防汛抢险救援相关工作方案，提前部署应急抢险力量和物资。加强对基层防汛应急演练指导，针对市级重点险村，聚焦避险逃生，开展示范性基层防汛演练。

　　倡议民众主动参与防汛志愿

　　安全防汛、人人有责，守护首都安全需要全社会共同参与。李宇表示，北京向广大市民、各行各业发出呼吁：

　　第一，密切关注预警信息。及时关注暴雨、山洪、地质灾害等预警提示，合理规划出行路线和户外活动，汛期尽量避免前往山区沟道、河道滩涂、低洼地带游玩逗留。

　　第二，增强自我避险意识。遇强降雨天气，远离下凹式桥涵、积水路段、老旧危房、山体边坡等危险区域，不冒险涉水通行；居住在山区、低洼区域的群众，自觉服从属地避险转移安排，主动配合撤离安置，不心存侥幸、不擅自返回危险区域。

　　第三，自觉维护防汛秩序。不向河道、排水管网倾倒垃圾杂物，不占用堵塞行洪通道、排水设施；企业单位、在建工地、景区商超严格落实防汛主体责任，完善应急处置预案，配齐防汛设施物资，及时排查安全隐患。

　　第四，主动参与防汛志愿。积极参与社区防汛巡查、隐患排查、互助帮扶等志愿服务，主动传播防汛安全知识，相互提醒避险注意事项，营造全民防汛、全民守护的良好氛围。(完)

今日监管部门传达新研究成果北京加强监测预报预警能力建设 京津冀晋蒙2900余个气象站雨情信息共享

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近日，在第三届智慧牧业发展校企联盟年会上，由西北农林科技大学动科学院李曼菲副教授牵头研发的一个面向智慧牧业的产学研一体化人工智能创新平台—司牧大模型发布，为中国畜牧业高质量发展将注入智慧新动能、发展新引擎。

司牧大模型以通用大模型为基座，融合了智慧牧业前沿技术、养殖大数据等专业数据，以“算力、算法、平台、人力、数据、应用”六大能力为支柱，在功能设计上围绕三大方向展开：一是实现了智慧教学。支持知识精准整合与智能查询，构建贯穿学生职业发展全周期的个性化知识体系，缓解新农科专业师资力量不足的问题；二是增加了科研赋能。提供畜牧领域文献智能检索与综述生成，辅助科研流程设计，推动学科实验与前沿探索；三是提供了行业支持。支持产业数据查询、趋势分析与辅助决策，提供专业数据处理工具，赋能养殖管理、疾病防控等实际场景。并开放企业API接入能力。目前，司牧大模型高质量数据集建设，已汇聚超过1亿条养殖行业数据，涵盖疾病、饲养、繁育、标准、管理流程等内容；构建了猪、牛、羊等知识图谱。

司牧智慧牧业垂类大模型由智慧牧业发展校企联盟主导、教育部智慧牧业科学与工程虚拟教研室倾力打造、科大讯飞提供技术支撑。智慧牧业发展校企联盟理事会理事长、西北农林科技大学原副校长陈玉林发布了司牧大模型，指出该模型通过改善通用大模型在专业领域的“水土不服”与“AI幻觉”问题，能提供高质量智慧牧业知识服务，推动行业在数据确权、模型共享等方面形成共识，可应用于教育教学、科学研究、行业应用等多个领域，在产学研用深度融合方面打造一个面向智慧牧业的产学研一体化人工智能创新平台。

华商报大风新闻记者任婷

来源：华商网-华商报

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