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商户清理街面垃圾9月17日4时19分,蜀河电站将下泄流量调整到8900立方米(水位低于街道最低点)。洪水退去,蜀河镇街道满目疮痍,街面的洪水浸泡物、废弃物堆积如山,蜀河镇党委、政府组织干群迅速开展灾后生产自救和街道清洁清淤工作。

厄尔尼诺事件的发生对全球各地区的气候灾害均有预兆意义,因此对它的监测已成为气候预测中最重要内容之一。研究人员表示,此次新方法提供的预测结果,将帮助政府和相关机构制定政策,应对厄尔尼诺的影响。

蜀河镇组织环卫工和镇干部50余人,出动垃圾清运车6辆、铲车一台,组成卫生清洁队,迅速展开垃圾清运和清淤工作,累计清理固体垃圾200立方,清洗街面1公里,确保灾后街道路面恢复正常通行,为东区四镇群众出行提供方便。

与现行的气候预测方法相比,该深度学习算法的预测准确性更高,预测时间最多可提前一年半。研究团队还能借此预测某一厄尔尼诺事件是发生于太平洋中部还是东部,并在其发生之前鉴定海面温度变化。

国网蜀河供电所投入应急抢修队,对受损的蜀河镇街道部分输配电线路和电力设施进行抢修,恢复供电。蜀河交警在蜀河大桥及二桥头实行交通管制,确保救援设备、垃圾清运设备有序通行;蜀河派出所安排民警上街巡逻,排查危险点并及时设置隔离警示带。

此次,韩国全南国立大学研究团队训练了一种能够预测厄尔尼诺事件的深度学习方法。该模型利用1871年至1973年的历史气候数据,以及厄尔尼诺事件的模拟数据进行训练,并通过1984年至2017年的数据进行测试。

灾后居民、商户也积极开展自救行动,抓紧清洗墙面、地面及生产生活用具,为回搬恢复生产生活做好准备。经过灾后连续11个小时的奋战,蜀河镇街道恢复了原貌。人工智能可提前一年半预测厄尔尼诺

蜀河镇积极开展灾后自救

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