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来源：彩云网客户端2023-07-31 17:48

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【抗疫中我们众志成城㉖】河北：家庭巡诊小分队守护健康******

　　【抗疫中我们众志成城㉖】

　　光明日报邯郸12月21日电（记者耿建扩、陈元秋）“目前，俺妈已转阴，妻子的身体也很健康。”12月21日，河北省邯郸市峰峰矿区新坡镇王庄村村民王强那颗揪着的心终于放下了，言语间感慨不已。

　　就在几天前，王强一度很紧张。为啥？因为其母亲身体出现了发热症状，而此时妻子孕期18周。如何既做好对母亲的护理，又防止交叉感染？面对难题，王强一下子慌了神。情急之下，他拨通了村家庭巡诊小分队的电话。“不要急，我先给你讲清防护注意事项。待会儿我就带着药品过来！”村家庭巡诊小分队医生李平海在电话中快言快语。不到十分钟，身背药箱的李平海已风风火火出现在王强家中。

　　“每位村民都在巡诊网格内，我跟村干部王丽组成一组，负责村东163户村民，群众有需求，我们不分昼夜做到15分钟内马上到。”李平海说。

　　“目前，家庭巡诊小分队已覆盖全市所有乡村（社区）。”邯郸市卫健委副主任周海英说，为保障群众身体健康，满足群众居家就医需求，12月6日以来，卫健部门科学配置医疗力量，以乡镇（街道）、村（社区）为单位，依托乡镇卫生院、村卫生室、社区卫生服务中心（站），组织9425名医务人员和村、社区干部，组建了4186支家庭巡诊小分队，为居家群众提供健康科普、心理疏导、随访巡诊、上门送医送药、研判病情、信息上报、协助转诊等医疗服务保障。

　　如今，笑容又回到王强憨厚的脸上。“随着症状的变化，我母亲需要吃啥药、我媳妇怎样预防，随时问李医生就好。”

　　“强子，你电话要的酒精，还有一些常用药，我挂门上了，有啥事给我打电话。”瞧，一大早，李平海就与他的家庭巡诊小分队又来巡诊了。如今，4186支家庭巡诊小分队正以繁忙的脚步编织着一张横到边、竖到底的网格，全力以赴保障着群众的身体健康和生命安全。

　　《光明日报》（ 2022年12月22日 04版）

【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。