北京将建立河湖休养生息制度 依法划定禁渔区和禁渔期******
中新网北京1月11日电 (记者 陈杭)北京市将建立河湖休养生息制度，依法划定禁渔区和禁渔期，根据水环境质量和水生态健康状况，研究推进重点河湖(河段)水库一定时限的全面禁渔，并妥善解决渔民生产生活问题。到2025年全市污水处理率达到98%，正常年景市内五大流域(永定河、北运河、潮白河、大清河、蓟运河)干流实现“流动的河”，民众亲水需求得到有效满足。
北京市日前发布《关于进一步强化河(湖)长制工作的实施意见》，旨在全面落实“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水思路，坚持河(湖)长制治水工作机制和责任制，坚持用生态的办法解决生态的问题，坚持治水为民，坚持精治共治法治，以河(湖)长制为总抓手，强化总河长令引领和主导作用，从河流整体性和流域系统性出发，严守河道行洪安全底线和生态保护红线，加快提升水治理现代化水平，不断提高水生态健康水平，让绿水青山成为大国首都的靓丽底色。
到2025年全市污水处理率达到98%
意见提出，到2025年，北京市河(湖)长制治水工作机制更加完善，责任制体系进一步夯实，水生态空间管控体系基本建立，水资源配置和水务公共服务水平大幅提升，水生态健康状况持续改善，水环境问题基本根治，全市污水处理率达到98%，地表水国控断面达到或好于Ⅲ类水体比例稳步提升，劣Ⅴ类水体全面消除，正常年景市内五大流域(永定河、北运河、潮白河、大清河、蓟运河)干流实现“流动的河”，市民亲水需求得到有效满足。
到2035年，北京市水生态健康状况实现根本好转，河湖水系生态系统生物多样性水平明显提高，水生态系统质量和稳定性大幅提升，水清岸绿、鱼翔浅底的河湖景象持续呈现，首都河湖成为造福人民的幸福河湖，现代水治理体系基本建立。
实现地表水和地下水协同保护修复
意见明确，北京市强化水资源管理，坚持“以水定城、以水定地、以水定人、以水定产”，健全完善水资源刚性约束指标体系，全面落实最严格水资源管理制度，严格水资源“取水、供水、用水、排水及非常规水源利用”全过程管理，强化高耗水行业用水监管。深入实施节水行动，全面压实节水主体责任，做到“管生产必须管节水、管行业必须管节水、管城市运行必须管节水”，推动农业节水增效、工业节水减排、城市节水降损、绿化节水限额，不断扩大再生水、雨水收集利用。
同时，强化水生态治理。加快复苏河湖生态环境，根据水资源条件和功能分区要求，最大限度满足河湖基本生态流量；科学认识和处理地表水与地下水补排关系，实现地表水和地下水协同保护修复；加快首都水网规划建设，提高河湖水系连通性，维护河湖健康生命。
依法划定禁渔区和禁渔期
意见提出，北京市坚持生态优先、绿色发展。牢固树立尊重自然、顺应自然、保护自然的理念，处理好河湖管理保护与开发利用的关系，强化规划约束引导，促进河湖休养生息，维护河湖生态功能。
提升河湖栖息地生境多样性和河湖生物多样性，打通五大流域干流和重点支流水岸生物迁徙通道，规范放生行为，防治外来物种侵害。建立河湖休养生息制度，依法划定禁渔区和禁渔期，根据水环境质量和水生态健康状况，研究推进重点河湖(河段)水库一定时限的全面禁渔，并妥善解决渔民生产生活问题。
建设生态景观廊道
意见明确，北京市强化河湖空间与滨水区域空间融合，提升滨水空间开放共享与管理服务水平，进一步增强滨水空间活力。建设水城共融、林水相依的生态景观廊道，构建一批富含“生态、生活、生机”内涵理念的城市活力空间，打造一批水岸经济带。加快城市滨水慢行系统建设，依法合理布局河湖岸线便民服务配套设施，有序推动适宜河湖水域开展的水上冰上运动，不断满足市民休闲运动游憩需求。提升郊野河湖水生态品质，打造近自然岸线，构建清新明亮、蓝绿交织的生态景观带，提高滨水空间的通达性、宜居性。
提升跨省市界河湖联防联控联治
意见提出，北京市完善流域统筹协调机制。建立健全跨省市界重点流域管理工作联席会议机制，重点推动官厅水库、密云水库水源保护。充分发挥海河流域省级河湖长联席会议机制作用，强化与相邻省市河长制办公室的工作对接，统筹确定目标任务，统一治理标准，推动流域信息共享，提升跨省市界河湖联防联控联治水平。
健全区域协同机制。按照流域统一规划、统一治理、统一调度、统一管理要求，统筹确定跨界河湖不同区域的功能定位和保护目标。市级层面统筹跨区界河湖管理保护，区级层面统筹跨乡镇(街道)界河湖管理保护，明确上下游、左右岸、干支流管理保护责任。(完)
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******
在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！
甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！
一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。
其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。
当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！
不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。
因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。
(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)
