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来源：彩神注册2024-05-01 17:48

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　中国科研人员如何撬开震后灾害的“盲盒”？

　　范宣梅介绍，汶川特大地震发生后，中国科研人员将卫星技术、人工智能、大数据等技术与防灾减灾相结合，最终撬开震后灾害的“盲盒”。

　　范宣梅透露，成理地灾国重实验室目前正进行地震灾害链相关的科研攻坚。如果震后滑坡和泥石流形成的堰塞湖-溃决洪水，可能影响到下游上百甚至上千公里的范围。目前科研人员正研究如何更好预测灾害链的发生，避免因灾害链可能造成的大规模人员伤亡。

　　范宣梅表示，近年来无论是中国科研人员在地灾领域的经验还是科研成果，在国际上都处于领先地位。在未来应把防灾减灾领域的中国知识、中国智慧输送到国外，以帮助更多人。(完)

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应急管理部发布2022年全国十大自然灾害******

　　中新网1月12日电据应急管理部网站消息，经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮食和储备局、林草局、中国红十字会总会、国铁集团等部门和单位对2022年全国重大自然灾害事件会商核定，全国十大自然灾害如下(按时间排序)：

　　一、1月8日青海门源6.9级地震

　　1月8日1时45分，青海海北州门源县发生6.9级地震，震源深度10千米。震中位于青海、甘肃两省交界处，此后又发生5.1级、5.2 级强余震，地震共造成青海、甘肃、内蒙古、宁夏4省(区)17.1万人受灾，不同程度损坏房屋9.5万间，局地交通、市政等基础设施受损严重，直接经济损失32.5亿元。

　　二、2月中下旬南方低温雨雪冰冻灾害

　　2月中下旬，南方出现大范围低温雨雪冰冻灾害过程，持续时间长，暴雪落区偏南，降水(雪)强度大。持续低温雨雪冰冻对农业生产、交通、电力等造成一定影响。灾害造成福建、江西、湖南、广东、广西等9省(区、市)77个市447个县(市、区)609.2万人受灾，近8400人紧急转移安置；农作物受灾面积422.3千公顷；900余间房屋倒塌，近6500间不同程度损坏；直接经济损失78.9亿元。

　　三、6月上中旬珠江流域暴雨洪涝灾害

　　5月下旬至6月上中旬，我国华南地区遭遇1961年以来第2强的“龙舟水”过程。受其影响，珠江流域连续形成2次流域性较大洪水，北江出现1915年以来最大洪水，西江、北江、韩江先后发生7次编号洪水，局地发生严重城乡内涝和山洪地质灾害等。灾害造成广东、广西2省(区)648.9万人次受灾，因灾死亡失踪37人，紧急转移安置50.2万人次；倒塌房屋9200余间，不同程度损坏2.4万间；农作物受灾面积288.4千公顷；直接经济损失278.2亿元。

　　四、6月份闽赣湘三省暴雨洪涝灾害

　　6月份，福建、江西、湖南多地遭遇多轮强降雨过程，累计雨量大、降雨落区重叠、受灾范围广，多条河流发生超历史洪水，引发洪涝和次生地质灾害等，农业、水利、交通、供水、供电等基础设施受损严重。灾害造成福建、江西、湖南3省814.2万人次受灾，因灾死亡失踪29人，紧急转移安置62.9万人次；倒塌房屋9100余间，不同程度损坏5万余间；农作物受灾面积582千公顷；直接经济损失433亿元。

　　五、2022年第3号台风“暹芭”

　　2022年第3号台风“暹芭”于7月2日15时左右在广东电白沿海登陆(台风级，35米/秒)。登陆后穿过广东、广西、湖南3省(区)，其残余环流继续北上影响我国黄淮、东北等地。造成广东、广西、海南等省(区)39个市165个县(市、区)186.29万人受灾，紧急转移安置7万余人；倒塌房屋670余间，不同程度损坏近1400间；农作物受灾面积109.01千公顷；直接经济损失31.2亿元。

　　六、7月中旬四川暴雨洪涝灾害

　　7月11日至17日，四川省部分地区遭受多轮强降雨天气，部分地区降暴雨，局地大暴雨，并伴有雷电、阵性大风等强对流天气，引发山洪、泥石流等灾害。造成绵阳、阿坝、雅安等13市(州)76个县(市、区)27.9万人受灾，因灾死亡失踪36人，紧急转移安置1.4万人；倒塌房屋近400间，不同程度损坏近2200间；农作物受灾面积3.9千公顷；直接经济损失24.8亿元。

　　七、长江流域夏秋冬连旱

　　7月至11月上半月，长江流域降水异常偏少、极端高温天气持续，中旱以上日数为77天，较常年同期偏多54天，为有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱，极端高温干旱对相关地区农业生产、人畜饮水、电力供应、生态环境等造成严重影响。旱情峰值时，造成四川、重庆、湖北、湖南、江西等12省(区、市)3978万人受灾，701.4万人因旱需生活救助；农作物受灾面积4270千公顷；直接经济损失408.5亿元。

　　八、8月上旬辽宁暴雨洪涝灾害

　　7月底至8月上旬，辽宁省中西部、东南部等地出现暴雨到大暴雨，引发洪涝灾害，辽河干流持续超警，支流绕阳河堤防发生决口险情，农业、基础设施等损失较重。灾害造成锦州、阜新、盘锦等9市31个县(市、区)54.9万人受灾，紧急转移安置3.4万人；倒塌房屋100余间，不同程度损坏8500余间；农作物受灾面积166.4千公顷；直接经济损失76亿元。

　　九、8月17日青海大通山洪灾害

　　8月17日22时许，受持续强降雨影响，青海省多地发生暴雨洪涝灾害，西宁市大通县青林乡、青山乡等地瞬时强降雨引发山洪，道路、桥梁、水利等基础设施受损严重。灾害共造成西宁、海北、海东、黄南、果洛5市(州)11个县(市、区)6.5万人受灾，因灾死亡失踪31人，紧急转移安置3300余人；倒塌房屋100余间，不同程度损坏9000余间；农作物受灾面积5.3千公顷；直接经济损失6.9亿元。

　　十、9月5日四川泸定6.8级地震

　　9月5日12时52分，四川省甘孜藏族自治州泸定县发生6.8级地震，震源深度16公里。地震造成四川省甘孜、雅安等6市(州)24个县(市、区)54.8万人受灾，因灾死亡失踪117人，紧急转移安置8万人；倒塌房屋1.2万间，不同程度损坏26.5万间；灾区居民住房及电力、通信、道路等基础设施损毁严重，直接经济损失154.8亿元。

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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