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来源:开云彩票2023-08-13 17:48

  

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【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)

                                                                        汽车服务商2022年业绩考:9家预计净利润同比下滑******

                                                                          本报记者 龚梦泽

                                                                          受疫情和多重外部因素影响,2022年汽车流通行业整体出现下跌,销量和利润双双下降。尽管从去年四季度开始,多家经销商业务情况有所回暖,但仍未能改变行业整体下滑的态势。

                                                                          日前,各大汽车经销商集团和服务商陆续发布了2022年全年业绩预告。《证券日报》记者统计了9家头部企业的数据(包括7家A股上市汽车服务商和2家港股上市汽车经销商集团),包括庞大集团、广汇汽车、永达汽车、广汇宝信、申华控股等净利润皆出现同比下滑。

                                                                          同花顺iFind显示,在已公布业绩预告的9家企业中,按照预告净利润上限排名,大东方、阿尔特和上海物贸位居前三,分别达到了2.1亿元、1亿元和5330万元。

                                                                          然而,即便盈利排名靠前,但从净利润变动情况来看,上述3家上市公司净利润同比均有不同程度下滑。其中大东方预计2022年净利润为1.5亿元至2.1亿元,下降幅度为76.58%至67.22%;阿尔特预计净利润8000万元至1亿元,下降幅度为61.04%至51.31%;上海物贸预计净利润5330万元,下降幅度为63.92%左右。

                                                                          净利润榜单中,排在第四位的是浩物股份,2022年预告净利润上限仅为480万元,其也成为上述9家企业的盈亏分界。靠后的申华控股、广汇宝信和庞大集团预计2022年亏损至多为2亿元、7亿元和11亿元,其中申华控股净利润跌幅高达583.8%。

                                                                          事实上,在过去一年中,受疫情等多重因素影响,汽车销售行业困难重重。根据中国汽车流通协会调研结果显示,2022年全年有约90%的经销商未完成销量目标,接近一半的经销商处于亏损状态。

                                                                          作为曾经全国经销商的龙头,A股上市经销商广汇汽车成为目前亏损最大的汽车服务商。据公司业绩预告显示,广汇汽车预计2022年归属于上市公司股东的净利润为-22.8亿元到-26.7亿元。

                                                                          记者查阅9家公司业绩预告发现,对于业绩变动的原因,多家公司均提及疫情影响。如阿尔特就表示,报告期内,疫情多月份多点散发,多地局部性反复封控,公司及客户员工陆续经历休假隔离期,因此项目执行进度及项目验收受到较大影响,导致报告期内净利润减少。

                                                                          据广汇宝信透露,业绩转盈为亏的主要原因是2022年度受疫情及各地防控政策影响较为严重。尤其2022年下半年集团位于西北、华北、西南及东北等地区的经营网点,均受到零星、散发性疫情的反复冲击和各地区不同封控政策的影响,这对集团4S门店的正常运营产生阶段性的较大冲击。

                                                                          广汇汽车则表示,随着各地防疫政策逐渐调整,叠加购置税减半政策结束,公司为加快资金和库存的周转效率,对疫情期间积攒的库存车辆实施了让利销售,进一步侵蚀了四季度及全年的毛利。

                                                                          流通协会向《证券日报》记者表示,今年1月份、2月份车市有望恢复到疫情前2019年的水平,2月份或将出现补偿性消费,3月份将有明显起色,4月份国内车市有望出现大幅度同比正增长。

                                                                          中国乘用车产业联盟秘书长张秀阳也表达了类似看法。他认为,汽车作为大宗消费品,兼具复苏弹性和长期成长逻辑。而从产业链视角来看,相比体量庞大的整车板块,汽车经销服务商作为汽车产业链“神经末梢”,对于经济周期更敏感,也有望率先带动销量回暖和盈利修复。(证券日报)

                                                                          (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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