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(新春走基层)青海“一号水利”工程:历经27年建设,收官战紧锣密鼓******

  中新网西宁1月18日电 题:青海“一号水利”工程:历经27年建设,收官战紧锣密鼓

  作者 庞彩英 贾克文 张添福

  作为一名钢筋工,24岁的黄恩堂已经参与过青海“一号水利”工程——引大济湟工程西干渠7个隧洞的修建。

  “引大济湟”工程从1958年开始构想,1996年陆续开工建设,是一项跨流域的大型调水工程,从青海省东北部大通河调水,穿越祁连山余脉达坂山引入湟水河,是青海有史以来建设规模最大、综合效益最广、受益民众最多、建设条件最复杂的战略性调水工程。

  “引大济湟”工程攻克诸多世界性工程难题,其中的调水总干渠、西干渠、北干渠一期及二期工程干支渠总长达1143公里,连通5座重要水库(石头峡、黑泉、大石门、南门峡、松多)、272个隧洞、290个渡槽、117个倒虹吸;西干渠、北干渠一期及二期工程田间配套项目管线达5990公里,包括2299座蓄水池、86395个各类井池和给水栓。

图为引水隧洞施工。 贾克文 摄图为引水隧洞施工。 贾克文 摄

  自2017年5月份以来,黄恩堂回甘肃老家的次数屈指可数。为了赶工期,他和工友们决定今年春节也不回家:“春节不能回家和亲人团聚是有点遗憾,但是想到自己能为水利项目建设出一份力,我也十分自豪”。

  位于青海省西宁市大通县大哈门村的引大济湟西干渠32号洞,海拔2800米左右,洞外温度低于县城5至6摄氏度,为确保项目如期完工,春节期间,将有30多名项目建设者放弃回家与亲人团聚的机会,选择坚守岗位,奋战在施工一线。

  “32号洞在前期地质勘查时,发现有8条断层,仅破碎的V类围岩就有3123米,占隧洞总长的72%。同时,洞内地下水丰富,最多的时候每天出水量达12000立方米,增加了施工难度和安全风险。”西干渠第二标项目经理张东星说。

  “越是逢年过节,施工安全、质量问题越不能掉以轻心。”张东星说,“所以我们每天都要对洞内的建设情况进行反复的检查,确保施工安全”。

  为了让一线工人在施工现场也能过一个快乐、祥和的春节,项目部通过发放慰问品、保障节日伙食、积极落实工资等举措,确保工人们在工地上干得舒心、干得放心。

  “我们倒排工期抢抓进度,全体员工情绪高涨,我们力争在四月底完成砼衬砌施工任务,为新时代、新征程水利事业作出应有的贡献。”张东星说。

  32号洞所在的西干渠工程位于青海省东部湟水流域,北起大通县黑泉水库,南至湟中区甘河园区。工程建成后,将充分发挥引大济湟工程的整体效益,缓解湟水北川河西岸水资源供需矛盾,满足甘河园区的用水需求,同时将增加项目区灌溉面积,改善生态环境,提高农民收入。

  “目前,引大济湟工程主体建设已全部完成,进入收官收尾阶段。”青海省引大济湟工程建设运行局局长张伟峰说,“我们引大济湟西干渠(大通段)项目工作人员在春节期间,也将坚守在项目一线,紧盯工程建设进度及时做好工程验收、设计变更和完工结算工作,完成西干渠、北干渠二期工程剩余田间配套项目建设。”

  在张伟峰眼里,最大的新春愿望是与工人们一道,全力以赴打赢引大济湟工程收官战,尽快让工程全面发挥效益。

  青海省水利厅此前对外表示,目前,经过27年建设,引大济湟调水总干渠、北干渠一期、黑泉水库、石头峡水库等已建成发挥效益,北干渠二期工程、西干渠工程建设进入收尾阶段。十年来,引大济湟工程已建成项目已累计向西宁市供水1.94亿立方米,共调蓄灌溉水量40.85亿立方米,累计向下游河道生态补水3.94亿立方米。(完)

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    你的隐私,大数据怎知道******

      作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

      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。

      《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

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