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最新研究！不是谁都需要每天八杯水******

　　从小到大

　　总是听人说

　　每人每天要喝够8杯水（约2升）

　　最近，一项新的研究结果驳斥了这个说法

　　其实人类饮水需求千差万别

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　　科学家们是怎么测量人一天需要多少水的?

　　11月24日发表于《科学》期刊的这项研究，测量了26个国家5600多人的饮水量，参与者年龄从8天到96岁不等，他们饮用了一定量含有可追踪氢和氧同位素的水。研究人员发现，人们每天的平均饮水量在1升到6升之间。

　　图源：摄图网

　　此外，研究人员们收集并分析了参与者的数据，将参与者所在地的温度、湿度和海拔高度等环境因素，与测量的水分周转率、能量消耗、体重、性别、年龄等进行了比较。

　　在所有条件相同的情况下，男性和女性的差异大约是半升水的周转量。研究结果预计，一个20岁、体重70公斤、生活在发达国家的海平面高度、平均气温10摄氏度、相对湿度50%的非运动员男性，每天会吸收和流失约3.2升水。同样年龄和活动水平的女性，体重60公斤，住在同样的地方，需要消耗2.7升水。

　　同时，一个人消耗的能量增加1倍，则他们每天用水量将增加约1升。体重增加50公斤，用水量则增加0.7升。湿度每增加50%，用水量就会增加0.3升。运动员比非运动员多消耗大约1升水。

　　快来算算自己需要多少水!

　　这项研究中，近100个团队的科学家们联合开展了实验，得出了全球首个人类全生命周期的“饮水公式”。据此公式，大伙儿可以精确地计算出自己每天喝多少水最合适。

　　其中，PAL是身体活动水平，等于人体24小时总能量消耗（TEE）除以人体24小时的基础代谢率（BMR）。HDI则代表人类发展指数，反映不同地方的社会进步程度。对于此公式中，发达国家的HDI值为0，中等国家HDI值为1，落后国家HDI值为2。此外，非运动员的Athlete Status（运动状态）值为0，运动员为1。

　　研究人员用此公式计算发现，平均而言，20至35岁的男性每天消耗4.2升水，而30至60岁的女性消耗3.3升水。而且从60岁起，水的需求量随着年龄的增长而下降。等到了90多岁，人的需水量已经降至2.5升左右。

　　科学喝水，还得注意这些！

　　俗话说“人以食为天，食以水为先”，每天保持充足的饮水量，对人体皮肤、血管、肠道健康等都起着至关重要的作用。以下为大家准备了一些日常科学喝水的小提示：

　　图源：网络表情包

　　1. 不要等到口渴再喝水。口渴是身体缺水的信号，当你感觉口渴的时候，那说明细胞已经缺水了。

　　2. 吃饭前不要大量喝水。这可能会冲淡消化液，使胃酸浓度降低，易出现消化不良、急性胃肠炎及腹泻。

　　3. 喝水时水温以 25 ℃～ 40 ℃为宜，最好不要超过 65 ℃。

　　4. 运动后不要一次性牛饮！如果运动后狂饮，会导致钠离子含量变低，这一现象被称为“稀释性的低钠血症”，也叫水中毒。运动后人体的各个脏器处于比较劳累的状态，突然大量补水会导致心脏负担明显加重，对很多脏器功能，特别是对心脏不利。

　　5. 在高强度的运动后，需要适当喝含有电解质的水，比如含盐、含糖的，这样可以把人体丢失的盐分和糖分补充回来。

　　END

　　资料来源：科普中国、中国科学网、澎湃新闻

　　整理：董小娴

发挥数据的创新引擎作用******

　　作者：孙辰朔（清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员）

　　随着数字技术创新和迭代速度加快，数据作为关键生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出，“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素，更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

　　数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力，需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制，加快构建数据基础制度，让数据要素更好为创新赋能，为推动高质量发展注入强大动能。

　　第一，数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中，通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识，对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模，可以发现新的规律，研究出新的理论，创造新的知识或技术，带来更多经济效益和更大社会价值。

　　第二，数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等，容易产生创新要素供需错配等问题，使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。

　　第三，数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面，作为数字化、网络化、智能化的基础，数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程，依靠信息技术创新驱动，推动数字产业化，不断催生新产业新业态新模式，培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业，创造更多新需求和新就业岗位，挖掘新的经济增长点。另一方面，促进数据高效流通，推动产业数字化转型，实现数字经济与实体经济深度融合，将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平，提升产业发展的质量和效益。

　　更好发挥数据要素对创新的推动作用，可重点从以下四个方面发力。

　　一是构建彰显创新引领的数据基础制度，鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度，让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导，激励创新创业创造，让更多数据要素参与创新过程。

　　二是推动数字与产业融合发展，深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合，促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求，统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合，要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合，推动生产要素多领域、多维度、系统性突破，围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，深入实施工业互联网创新发展战略，发挥数据的创新引擎作用。

　　三是致力打造数字人才高地，强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用，关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系，将数字人才培养作为学科建设的重要内容，提升全民数字素养与技能，培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力，加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

　　四是构建多方协同治理模式，筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理，要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任，增强企业社会责任，促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力，把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）