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来源：彩云网骗局2023-11-29 17:48

央行上海总部：人民币在上海地区涉外收支中的占比连续5年攀升******

　　澎湃新闻记者陈月石

　　2月3日，中国人民银行上海总部举办上海金融运行情况新闻通气会，介绍了2022年上海货币信贷运行、债券市场对外开放和外汇收支形势等情况。

　　央行上海总部调查统计研究部主任吕进中在会上表示，2022年上海信贷投放保持增长，实际利率下行。2022年12月，上海企业贷款加权平均利率为3.59%，比上年末下降62个基点。其中，小微贷款加权平均利率为3.99%，比上年末下降47个基点。

　　2022年12月末，上海本外币贷款余额10.31万亿元，同比增长7.4%。其中，人民币贷款余额9.65万亿元，同比增长9.3%，增加8232亿元。

　　具体来说，2022年上海人民币企业贷款增加6205亿元，其中12月当月增加235亿元。从期限结构看，12月企业中长期贷款增加655亿元，是全年月均增量的2.3倍。

　　分行业看，2022年12月贷款增量同比多增的行业主要是房地产业、建筑业、住宿餐饮业和文体娱乐业，反映出房地产业和接触性服务业需求边际好转。

　　在对重点领域的金融支持方面，截至2022年12月末，上海全市普惠小微企业贷款余额同比增长25.6%；制造业中长期贷款余额比年初增长40.4%；高新技术企业、科技中小企业、专精特新企业贷款余额同比分别增长25.8%、34.5%和27.8%。全年累计为7万多户企业和个体工商户办理延期还本付息3000亿元。3月初至年末，累计向主要受困行业的5万家企业提供4900多亿元贷款支持。

　　在债券市场开放方面，央行上海总部金融市场管理部副主任荣艺华表示，2022年，上海总部共完成178家境外机构法人备案。

　　截至2022年末，境外机构在我国债券市场的持债规模为3.46万亿元，其中持有银行间市场债券3.39万亿元，近5年年均增速近25%。全年境外机构在银行间债券市场累计交易量约13万亿元，较上年增长15%，近5年年均增速约43%。

　　外汇市场方面，央行上海总部外汇管理部副主任葛庆表示，2022年上海涉外收支稳步增长。2022年，上海地区银行代客涉外收支总额35065亿美元，同比增长5.7%，占全国的28.2%，与2021年基本持平。

　　葛庆表示，市场主体持汇行为更趋理性，外汇市场韧性增强。全年上海地区货物贸易外汇收入结汇率同比下降3.4个百分点，货物贸易外汇支出购汇率同比上升4.6个百分点。市场主体汇率风险管理能力也进一步提升。全年上海地区外汇套保比例为30%，高于全国6个百分点，同比上升3.5个百分点。人民币在上海地区涉外收支中的占比连续5年攀升，2022年占比60.7%，高出全国18个百分点。

　　葛庆表示，截至2022年12月末，临港新片区13项高水平开放试点政策全部落地实施，合计试点企业162家，交易12397笔，金额约271.21亿美元。为进一步促进跨境贸易投融资便利化，外汇局率先在上海扩围部分试点政策，合格境外有限合伙人外汇管理试点区域由临港新片区扩大至上海市全辖，银行直接办理非金融企业外债签约登记试点区域由临港新片区扩大至浦东新区。上述扩围政策操作指引已向社会公开征求意见，后续将适时推动成熟政策进一步复制推广。

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【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。