【动画】“东数西算”全网大火，一文告诉你“东数”如何“西算”******

　　最近，“东数西算”工程受到社会各界广泛关注。前段时间，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，“东数西算”工程正式全面启动。

　　长期以来，我国东、中、西部算力资源布局在取得长足进步的同时，存在发展不平衡、不充分等问题，与5G时代全面建设“数字中国”的战略需求还有较大差距。

　　在业内专家看来，现阶段实施“东数西算”工程，不仅可以优化我国算力资源空间布局，也是推动新型基础设施高质量发展、构建全国一体化国家大数据中心体系的必然选择。

　　“东数西算”是什么？

　　“数”指数据，“算”是算力，即对数据的处理能力。“东数西算”是通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。

　　“东数”为什么要“西算”？

　　目前，我国数据中心大多分布在东部地区，由于土地、能源等资源日趋紧张，在东部大规模发展数据中心难以为继。而我国西部地区资源充裕，特别是可再生资源丰富，具备发展数据中心，承接东部算力需求的潜力。

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　　东部哪些数据送往西部去算？

　　西部数据中心处理后台加工、离线分析、存储备份等对网络要求不高的业务。东部枢纽处理工业互联网、金融证券、灾害预警、远程医疗、视频通话、人工智能推理等对网络要求较高的业务。东数西算项目是促进算力、数据流通，激活数字经济活力的重要手段。

　　为什么布局这8个算力枢纽和10个集群？

　　依托这8个算力枢纽，有利于集中政策和资源，着力优化网络、能源等配套保障，更好引导数据中心集约化、规模化、绿色化发展，促进东西部数据流通、价值传递，带动数据中心相关产业由东向西有效转移。

　　在8个算力枢纽内，进一步规划设立10个国家数据中心集群。每个集群是一片物理连续的行政区域，具体承载算力枢纽内的大型、超大型数据中心建设。通过10个集群，将有效减少数据绕转时延，降低长途传输费用，保障数据中心能源供给，积极协调安排能耗指标。

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　　“东数西算”给企业带来哪些利好？

　　“东数西算”将带动土建工程、IT设备制造、信息通信、基础软件、绿色能源供给等相关产业链发展。对于提供算力的企业，有助于加快实现云网协同，提升算力服务的品质；降低网络、电力等成本；规划算力资源更有针对性，提升资源使用效率。对于使用算力的企业，有助于享受更为便捷、易用的算力服务；进一步降低上云用数成本，加快实现数字化转型。

　　监制：张宁 策划：李政葳 制作：姚坤森

2100年，2/3冰川可能消失******

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　　美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。

　　研究表明，根据当今减缓气候变化的努力，本世纪全球可能损失多达41%，或者至少26%的冰川。

　　这些预测将被汇总到全球温度变化场景中，补充有关气候变化的讨论内容，例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会（COP27）上进行的讨论。

　　卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现，如果继续投资化石燃料，在未来场景中，按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失，而按照数量计算，超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下，全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内，但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失，按照数量计算则有近50%的冰川将消失。

　　按照冰川的标准，这些消失的冰川大多数都很小（不到1平方公里），但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。

　　该研究为区域冰川建模提供了更好的背景，Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会（COP26）承诺的目标。

　　如果温度上升超过2℃，则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃，这些地区的冰川几乎将完全消失。

　　Rounce指出，冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体，也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放，其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。

　　许多因素决定了冰川质量的流失，Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究，包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川，这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。

　　Rounce此前的研究表明，碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响，这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中，他发现，解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小，但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。

　　该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准，包括对每个冰川的单独质量变化进行观测，从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说，超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。（王方）