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来源:168彩票网投2022-11-13 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)

                                                • 168彩票app下载

                                                  访谈|因美纳全球高级副总裁李庆:中国市场是发展基因测序的“宝地”******

                                                    (第五届进博会)访谈|因美纳全球高级副总裁李庆:中国市场是发展基因测序的“宝地”

                                                    中新社上海11月7日电 题:访谈|因美纳全球高级副总裁李庆:中国市场是发展基因测序的“宝地”

                                                    中新社记者 李佳佳

                                                    “今天在进博展台上看到的因美纳新产品NovaSeq X Plus,目前全球只有四台,我们几乎在第一时间把它带到了本届进博会。”指着正在进博会舞台上“全球首展”“亚洲首秀”的展品,全球基因测序和芯片技术领先企业因美纳全球高级副总裁兼大中华区总经理李庆说。

                                                    作为紧密联系中国市场和世界企业的重要纽带,进博会的如期举办传递了中国不断对外开放、共享高质量发展新机遇的积极信号。李庆指出,因美纳是中国生命科学和基因检测产业蓬勃发展的获益者与推动者,期待通过进博会搭建的交融互通桥梁,加速创新成果与先进技术在华落地,满足更多科研发展与临床应用需求,让更多人享受到基因组学带来的变革性进步。

                                                    就在上个月,2022年诺贝尔生理学或医学奖公布,因为在“关于已灭绝人类基因组和人类进化的发现”方面的贡献,瑞典生物学家斯万特·帕博获此殊荣,而他恰好是因美纳的客户。“对于基因,大家的认知可能有所不同,但无一例外,大家都能认同的是,今年是‘基因大年’。”李庆说,“斯万特·帕博的获奖,对于很多医学领域从业者是一个大事件,这意味着大家的理解已经进入基因层面。”

                                                    近几年,“基因测序”逐渐成为一个时髦的新词,但是这项技术的普及率并不高。“可能因为很多人没有条件做,也有可能知晓度、认可度还不高,我们的上一辈甚至就连医生可能都没有这个认知。”另一个关键的问题在于成本。据美国国家人类基因组研究所(NHGRI)数据,2001年,单位基因组的测序成本高达1亿美元。

                                                    因美纳上一代高通量测序仪是2017年发布的NovaSeq6000,当时一个人类全基因组测序的成本需要600美元,5年后的现在,随着新产品的推出,同一单位测序成本降到了200美元。李庆称,成本的降低对于整个基因产业、人类健康的推动作用很大。“从科研到临床,从患者诊疗到现在的健康管理,比方说癌症早筛,测序成本只有越来越低,才能进一步拓展测序的可及性。”

                                                    为什么基因测序的普及如此重要?在李庆的理解中,基因测序是一项面向未来的事业,它在重大疾病诊断、遗传病筛查、农业、合成生物学等领域都有广阔的应用场景。大量的人群肿瘤基因诊断项目、微小残留病灶(MRD)、新型的诊断方式等,都在不断涌现。

                                                    在临床上,基因的检测需求与肿瘤领域的应用密切相关。癌症病人全部都有基因变异,而这个变异随着治疗会发生变化,所以帮助患者找出基因变异的靶点,从而匹配这方面的药物,是基因检测在肿瘤领域里最早的应用。近几年,全球有一个新的趋势,即微小残留病灶也需要应用到基因检测技术,因为这一技术能够先于影像学,重新看到又扩散或者复发的风险,从而能够尽早干预。更新的应用就是癌症早筛,即甲基化测序泛癌肿瘤。当患者体内有微小肿瘤的时候,可以很早通过基因测序将肿瘤找出来,并可以根据肿瘤的甲基化特征进行定位,进行一些必要的干预,因此这是一个很有前景的应用。

                                                    目前,中国市场正是发展基因测序的“宝地”。李庆列举了中国市场的两大优势:技术与人口。

                                                    首先,智慧芽创新研究中心发布的《医药生物系列报告之四——基因测序前沿技术洞察报告》显示,在第四代测序技术——纳米孔测序技术领域,美英中三国掌握着核心专利,正如李庆所评价的“紧跟世界潮流”。

                                                    第二个优势则在于中国庞大的人口基数。“基因测序是以大数据作为背景的,测序的人越多,积累的数据越多,未来能够挖掘的东西也就越多。”李庆解释道,“从这个角度,开展大规模人群的研究,无论是对于患者群体还是健康群体,能产生的积极影响都将非常巨大”。(完)

                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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