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四川2022年前11月FDI达32.78亿美元 外企将加大投入******

　　中新社成都1月6日电 (单鹏)四川省经济合作局6日发布数据显示，2022年1月至11月，四川外商直接投资(FDI)32.78亿美元，同比增长22.27%，其中高技术产业FDI到资14.77亿美元、同比增长48.81%。

　　据悉，该数据在6日于成都举行的“天府投资汇”(第二期)——在川外商投资企业早餐会(简称早餐会)上披露。此次早餐会由四川省经济合作局主办，邀请戴尔科技集团、现代商用汽车(中国)有限公司、阿斯利康制药有限公司等11家在川外商投资企业负责人共进早餐、共话发展。

　　跨国公司是推动经济发展的重要力量，四川吸收和利用外资水平不断增强。当日早餐会上，戴尔科技集团全球副总裁张耀华透露，戴尔成都工厂年产量近1500万台，已成为戴尔全球最大的生产基地。德国思爱普公司(SAP)西南区总经理刘克兵谈道，该公司一直把四川作为其中国投资和战略发展重点，现已在川投资建立SAP(四川)产业赋能中心和SAP(眉山)数字化赋能中心。

　　早餐会上，在川外商投资企业负责人表示，将加大对包括四川在内的中国西部地区的投入。阿斯利康制药有限公司中国区副总裁刘谦表示，阿斯利康中国接下来将持续加大对中国西部地区的投入。阿斯利康西部区域总部也将大力开展与智慧医疗、中西医结合现代化发展相关的业务布局，推动四川和成都生物医药创新发展，更好地满足当地患者日益增长的健康需求。

　　现代商用汽车(中国)有限公司常务副总经理尹知汉表示，目前氢燃料电池车处于示范应用初期阶段，希望与中国整车、工程机械、造船、发电机等有发动机和白车身需求的生产企业建立联系。

　　友邦人寿四川分公司总经理姚乃伟表示，该公司的设立和发展离不开中国金融业对外开放政策支持，也受益于四川和成都优质的营商环境。下一步，该公司将持续加大投入力度，在川内开拓分支机构，提供更多就业岗位和优质的保险服务。

　　据了解，“天府投资汇”——在川投资企业家早餐会于去年10月正式启动。该活动旨在以早餐会“零距离、面对面”的方式，倾听外来企业家需求与建议，进一步畅通政企交流渠道、助力企业纾困解难。2023年，四川将持续深入实施外资项目招引、外资企业服务等专项行动，为广大外资企业打造更广阔的发展空间。(完)

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）