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至尊彩票代理_新版APP下载-安全购彩

来源:至尊彩票登录2024-03-09 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)

                                                                                  • 至尊彩票代理

                                                                                    套娃式充会员 智能时代看电视反而更麻烦了?******

                                                                                      智能时代看电视反而更麻烦了?

                                                                                      近期,“看个电视太费劲了”的话题登上热搜。有网民发视频吐槽智能电视视频App收费高,通过电视机下载的视频App看电视剧、电影、动画,居然要分别收费。视频发出后,收到了很多网友的点赞和留言。不少网友表示“你说出了大家的心声”“怀念原来的电视,现在都变味了”“一年下来看电视的费用都高得离谱,导致现在电视机都成了摆设”。人们常说技术改变生活,但网友们的共鸣又不禁让人发问:为何智能电视时代,看电视反而更麻烦了?

                                                                                      其实,网友的吐槽不是否认电视技术的进步及其给人们生活带来的便利。智能电视不仅屏幕尺寸大、分辨率高,而且更加轻薄,便于人们节约使用室内空间。从观看体验上说,大家不用再卡着时间等电视台直播,也不用为错过某个精彩的节目或影视片段而遗憾,随时暂停、随心点播,人们有了更多选择权。这种在观赏电视节目时前所未有的掌控感,是技术向前发展才可能出现的。

                                                                                      人们对以往电视的怀念,或许有美好的怀旧情绪在其中,但恐怕更多指向之前看电视时的清爽和纯粹。那些年的老电视,外表显得笨重,且没有兼容太多功能,而新的技术条件下,电视的内涵和外延在不断扩展,电视节目的生态也在改变。随着新兴媒介的兴起,人们对影音视听的要求也不是旧式电视能满足的,智能电视厂商由此展开技术和价格上的竞争。不过,也正因如此,许多视频内容供应方深度融入电视产销环节,利益主体更加多元复杂,让智能电视不再只是一块大屏那么简单。

                                                                                      以往也有网友反映过“套娃式充会员”这类现象,电视用户的直观感受就是充完一个会员并不能完全“通关”,也不能看到所有的影视内容。若是要“一充再充”,那么看视频的费用自然就变高了。实际上,在新的售卖和营销模式之下,电视已经成为视频内容分发和聚合平台,电视厂商和内容供应方,以各式各样的会员体系和充值规则,决定着内容的开放和共享程度,最终影响着电视观众的选择。不同App间的定价与竞争策略,涉及节目的版权和收益,这也会让用户在观看电视和选择服务时,有分散和割裂之感。

                                                                                      可以说,即便是平日玩转网络的年轻人,在接触电视会员充值模式时,也会感到不适应。另外,电视观众中还有不少老年人和青少年,他们对相关操作并不熟悉,看电视时也可能误充会员。流行的“客厅营销”改变了电视和内容行业的市场“打法”,但如果只有不断地充会员才能“解锁”智能电视,也会让可以活跃家庭气氛的电视渐渐受到冷落。当用户开始“用脚投票”,转而抛弃电视拥抱其他收视观影媒介,这种用户的流失,对电视行业和会员体系恐怕并不是件幸事。

                                                                                      随着社会版权意识的提高,人们越来越愿意为优质内容付费,但丰富的内容供应、明晰的会员权益、合理的收费标准、便捷的使用体验等,同样是下一步电视行业提升用户口碑和使用体验的发力点。只有立足用户痛点解决问题的企业,才能收获更多用户,占领更大市场。

                                                                                      白毅鹏 来源:中国青年报

                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                    阅读剩余全文(

                                                                                    相关阅读

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                                                                                    加载更多
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