海水也结冰,严重冰期影响几何?

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2026月01月22日

  新华社大连1月22日电(记者武江民、张博群)近日,辽宁海域进入严重冰期。在辽宁省大连市泊霞湾附近,随着气温持续走低海水逐渐结冰,犬牙交错的冰岩连绵不绝,颇为壮丽。这片海域为何会形成大面积海冰?严重冰期又将对生产生活带来哪些影响?记者就此采访了相关专家。

海水也结冰,严重冰期影响几何?
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  “一般来说,当气温持续低于0摄氏度,海水的温度逐渐下降到冰点以下,同时伴有适宜的风、流等因素时,海水就会开始结冰。”盘锦市自然资源局海洋管理科科长李殿强介绍,渤海的海水盐度较低,更容易在低温条件下结冰。每年11月末到次年3月初,都会出现不同程度的结冰现象。

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  记者了解到,受近日寒潮影响,渤黄海海冰迅速发展,辽东湾于1月19日进入严重冰期。自然资源部北海局高级工程师郭东琳介绍,1月21日,辽东湾浮冰外缘线离岸最大距离快速增长至59海里,海冰总面积占辽东湾海域面积的38%,整体冰情较近十年同期偏重。

  记者在葫芦岛市兴城市海滨看到,近岸的海冰冻得厚实,白茫茫的一片。远眺则可以看见流动的浮冰,在阳光下泛着幽蓝的光泽。一半是雪白,一半是蔚蓝,冰封的海岸线吸引不少游客前来拍照打卡,记录“冻海”风光。

  1月21日,这是在辽宁省葫芦岛市兴城海滨拍摄的海冰景观(无人机照片)。新华社发(田嘉摄)

  “海冰虽然美丽,但是只可远观,不可近玩。”李殿强提示,海冰是海水表面冻结而成的冰层,它随风漂浮、随水流转,随着气温的变化而生长或消融。此外,海冰冰层内部布满空隙,在岸边肉眼无法探测其厚度,看似平整实则脆弱不堪。行人要注意安全,禁止在冰上行走。

  1月21日,这是在辽宁省葫芦岛市绥中县拍摄的海冰景观(无人机照片)。新华社记者 潘昱龙 摄

  郭东琳介绍,进入严重冰期后,海冰会对海水养殖、渔港码头、港口航运、油气生产和有人居住海岛等造成不同程度的影响。高密集度的厚冰可能会分布在航道和港池影响航运;海冰漂移可能会碰撞渔船和养殖浮筏造成损失。

  为了减少海冰带来的影响,辽宁海事局全面加强应急值守,开展抗冰工作;在辽宁丹东市,有关部门利用无人机进行巡航,对冰情进行实时监测;盘锦海事局将大马力拖轮部署在航道拐点、港池等重点区域,进行24小时不间断破冰作业。

  “轰隆隆、轰隆隆……”在辽东湾核心冰区,一艘破冰船正在缓缓撞开连绵的白色冰层。“这是正在进行巡航观测的‘极地’号破冰调查船。”郭东琳说,相关部门正在对当地海冰、气象、水文、生态等开展全方位“体检”,为渤黄海海冰科学研究积累关键基础数据,进一步提升渤黄海海域海冰防灾减灾能力。

【责任编辑:邱丽芳】
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              国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析 2024年5月13日 来源:人民日报 科技日报 中研普华报告 705 41 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产大模型应用场景不断拓展图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。 当前,我国大模型进入发展加速期,在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下,我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,涌现出一批具有行业影响力的大模型应用,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径:一是打造跨行业通用化人工智能能力平台,即通用大模型,其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 今年政府工作报告提出,着眼推进分级诊疗,引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景,或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。 将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内,一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域,以减轻医生负担,惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验,缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。 中国医疗人工智能行业发展现状分析 近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。 医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。 据中研产业研究院分析: 在国家政策层面推动行业发展的前提下,越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中,有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理,占比为14%。 人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。 医疗AI的应用领域日益广泛,包括药物发现、医学影像、临床决策支持系统(CDSS)等。随着技术的迭代和发展,医疗AI在治疗、诊断和健康管理等方面的应用越来越深入。智能导诊与问诊系统也通过自然语言处理和语音识别技术,为患者提供了更加便捷、准确的服务,有效减轻了医疗资源的压力。此外,人工智能还在药物研发、患者管理等方面发挥了重要作用,推动了医疗行业的智能化升级。 新时代下,人工智能对于医疗健康行业不再是锦上添花的尝试,而是成为行业蓬勃发展的新质生产力。 本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨,是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握医疗人工智能行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。 想要了解更多医疗人工智能行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告。 ...