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来源：吉利彩票登录2024-08-08 17:48

新春走基层丨厦门北站的巾帼“水总管”******

　　新华社厦门1月10日电题：厦门北站的巾帼“水总管”

　　新华社记者颜之宏

　　1月9日凌晨4点多，天还没亮，厦门的微风带着阵阵寒意，尚有倦意的汪美端已经起床。她给一家人做好早饭，就匆匆赶往厦门北站的工作岗位上。除了照顾家庭，汪美端还有另一重身份，那就是这座繁忙高铁站的“水总管”。

　　什么是“水总管”？通俗地说，无论是普速列车还是高铁动车，在行驶途中都需要向旅客提供饮用和洗漱用水，这些水由给水员在列车停站期间注入列车自带的水箱中。由于给水员要在列车停站的极短时间内人工完成注水操作，同时还要确保自身在股道上的作业安全，因此铁路职工亲切地称他们为“水总管”。

　　1月9日，注水完成后，汪美端确认列车水箱水位。新华社记者颜之宏摄

　　“G2380列车进站，给水员请加水。”9日5时30分，对讲机里传来指令，厦门北站的首班列车即将发车，汪美端和同事开始在铁路股道上前后忙碌。两个给水员要在15分钟内完成8节车厢的注水任务。汪美端熟练地整理着数十斤重的水管，随后快速插入列车水箱，拧开龙头，随着“哗”的一声响动，自来水喷涌而入，水箱的数显水位表读数开始跃动。

　　“G2380加水完毕，水管脱离！”在完成8节车厢的注水任务后，汪美端和同事还要再仔细确认水管是否均已脱离列车。在一阵鸣笛声后，列车缓缓出站。

　　1月9日，完成注水操作后，汪美端目送列车驶离。新华社记者颜之宏摄

　　春运期间的厦门北站异常繁忙，需要加水的列车数量从此前的一天四五十趟增加至当前的六七十趟。高铁列车一般是8节车厢，重联动车组是16节，而普速列车有18节车厢，这意味着给水员们的工作量将在这几天翻番。“忙点儿好，忙就是我们铁路人的‘年味儿’。”汪美端说，今年是“新十条”实施后的第一个春运，也是她担任给水员以来的第一个春运。

　　2022年9月，年近四十的汪美端入职成为一名给水员，而她从事这个工作的原因之一就是要给孩子“树榜样”。原来，汪美端的大女儿去年9月步入高三，作为一名艺考生，每天都要早起练习绘画。对于新的作息规律，处在青春懵懂期的孩子对此有些抵触情绪。“咱们打个赌，你能做到的，妈妈也能做到！”就这样，母女俩定下了一年之约，汪美端也从一名家庭主妇变成“水总管”。

　　1月9日，列车停站后，汪美端将水管插入列车水箱内完成注水作业。新华社记者颜之宏摄

　　厦门北站的26名给水员，一半由女性组成，今年已经53岁的王彩龙也是其中的一员。“有退休工资、有房租收入，还乐于做又苦又累的给水员。”这是同事们对王彩龙的评价。

　　四年前，已经做奶奶的王彩龙毅然报名成为一名铁路给水员。“男人们能干的活，我们女人一样能干，而且干得比他们好！”

　　1月9日，厦门北站的给水员班组在交接班前点名。新华社记者颜之宏摄

　　对给水员来说，晴天时，列车扬起的灰尘让人“灰头土脸”；而在雨天中作业，不一会儿就会浑身湿透。9日下午，王彩龙和她的同事们在大雨中给列车补水，列车开行刮起的风快速带走股道上的热量，寒意袭来，王彩龙和她的同事们身体都在微微颤抖……

　　在今年的返乡途中，当您在列车上斟满一杯热茶或泡上一碗泡面时，看看窗外，或许能看到“水总管”们在春运大幕后的辛勤付出。

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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

　　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。