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构建“政府+保险+慈善”防贫共同体 河南筑牢防止规模性返贫底线******

　　人民网郑州1月6日电（杨晓娜）近日，伴随着“政府+保险+慈善”保单落地，河南省三门峡市卢氏县为“三类监测对象”6776户18467人筑牢一道返贫“拦水坝”。

　　此次，是河南保险创新形式，探索构建以政府救助为主导，慈善救助为补充，社会力量共同参与的政社互动防贫保险共同体，通过保险防贫预警、返贫处置、脱贫保稳，兜牢防止规模性返贫的底线。

　　卢氏县作为河南省乡村振兴重点帮扶县，全县共有“三类监测对象”(包括脱贫不稳定户、边缘易致贫户、突发严重困难户)6776户18467人，防止返贫致贫的任务依然很重。

　　为做好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接，作为河南省首家保险法人机构,中原农险聚焦建立防止返贫长效机制，多方联动，筑牢返贫“拦水坝”。“该项目将卢氏县监测帮扶对象作为被保险人，将监测帮扶对象因病、因灾、因意外等客观原因导致的生活困难和人均纯收入低于省定监测线差额作为保险责任，将为全县监测帮扶对象提供32.13亿元的返贫风险保障。”中原农险卢氏县营销服务部经理王峰介绍。

　　据介绍，保险资金由卢氏县政府、卢氏慈善总会、慈善企业共同负担，县政府和县慈善总会共同出资200万元，其中县政府出资60万元，县慈善总会出资140万元，中原农险协调慈善企业捐赠58.54万元。

　　据中原农险副总经理雷廷军介绍，在监测帮扶对象因病、因灾、因意外等风险保障的基础上，对监测对象人均纯收入低于省定监测线给予补差性兜底保障，同时将慈善保险标的拓展至苹果“保险+期货”项目，保障产业发展风险。此外，拓宽慈善来源，参与慈善会“99公益日”项目，联合县级慈善会、扶贫基金会、期货机构拓宽慈善资金来源，协同中原信托发起慈善信托产品筹集资金。

　　早在2022年3月，中原农险引入慈善机制开拓减贫资金来源，在柘城县落地全国首单“政府+慈善+保险”的新型防贫保险，此次，是在原有基础上持续对“保险+慈善”项目进行升级。

　　截至目前，“政府+慈善+保险”的防贫共同体项目在河南省柘城县、卢氏县、宜阳县、浚县、陕州区等5个县区落地，筹集慈善信托、慈善会、金融机构等慈善资金440.38万元，带动财政补贴资金945.27万元，为2.7万户监测帮扶对象提供54.02亿元风险保障。

2100年，2/3冰川可能消失******

图片来源：pixabay

　　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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）