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那一夜，我们没有采访******

　　中新社记者李安江郭晋嘉杜远

　　“我的孩子已被埋了10小时了”、“你们快点想办法啊……”

　　5月12日，我们作为中新社报道灾情的第一梯队在行至绵竹汉旺镇时，第一时间目击到东方汽轮机厂中学垮塌校舍的惨状。“救救我！” 垮塌的房屋中，不时透出被埋学生凄惨的呼救声。天一直飘着小雨，焦急的家长无助地围在废墟前，哭成一片。

　　前来采访的我们，面对那一张张泪脸，面对他们哀求的目光，一时不知所措。采访还是救人？这个新闻课堂上的道德问题，从未像现在这样来得如此突然。我们放下了手中的相机，此时任何的采访行为都和这里的气氛格格不入。“救人，十万火急”，但在坍塌的钢筋水泥面前，我们也束手无策。

　　“快点救人，快把这里的情况报告出去”，有人向我们喊着，我们一路狂奔，终于走到了一个有手机信号的地方，立即用已经拨得发烫手机发出了求救信息。

　　一夜折腾，已近黎明，我们这时却找不到返回的路，盲目前行中又遇一灾民安置点，我们正准备下车采访，一对焦急的夫妇直扑过来，“救救我们的孩子，求求你们”，急切的话语近乎哀求。窝在妈妈怀中的小孩满脸是血、双眼微闭，只能喃喃发出不明呓语。情况紧急刻不容缓，顾不得采访任务，我们又即刻开车送他们前往绵竹市区寻找医院。

　　副驾驶座的记者不停催促司机“快点，再快点”，坐在后座的女记者一只手紧握男孩母亲发抖的手，一只手轻抚男孩的额头：“坚持住，会好的。”三公里路程，我们知道，这是在和死神赛跑。

　　已经停电的绵竹市内一片漆黑，我们将男孩送到当地一个医疗点门前，司机打开汽车大灯照亮进入医疗点的道路。此时，我们突然发现，刚才忙着救人，把我们的一个同事丢在了路上。

　　经过近一小时寻找，终于在绵竹市人民医院门口一条躺满伤者的街道上看到了同事熟悉的身影，此时的他，已将相机和笔记本放在一旁，正和几名护士将一名满身是血的重伤者抬上救护车。

　　那一夜，我们没有感到孤单，我们搭车的的士司机，就是来自绵竹的前往灾区献血队伍中的一员。

　　这一夜，我们几乎没有完成一个采访。

　　(中新社成都2008年5月18日电)

【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。