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来源：彩云网漏洞2024-02-19 17:48

国铁集团：节后铁路春运累计发送旅客突破1亿人次******

　　中新网2月2日电据中国国家铁路集团有限公司(以下简称国铁集团)消息，春节以来，铁路春运客流持续回升，1月22日至2月1日，全国铁路累计发送旅客1.02亿人次，同比增加3351万人次，增长48.7%，日均发送旅客931万人次，恢复至2019年春运同期的90%，其中1月26日至2月1日旅客发送量连续7天超千万人次，铁路运输安全平稳有序。

　　国铁集团客运部负责人介绍，节后春运，铁路部门更好统筹新阶段疫情防控和铁路春运重点工作，更好统筹发展和安全，全力以赴打好春运攻坚战，保障广大旅客平安、有序、温馨出行，努力让广大旅客春运体验更美好。

　　一是最大限度安排运力。根据客票预售情况和客票候补大数据，动态优化旅客列车开行方案，最大限度满足旅客返岗需求。针对成都、重庆、武汉、长沙、南宁、昆明至广州、深圳，哈尔滨至北京，兰州至乌鲁木齐等热门方向客流增加的情况，及时采取开行夜间高铁、动车组重联、增开临客、普速列车加挂车辆等多种措施，千方百计增加运力投放，节后日均开行旅客列车近9300列，比2019年同期增长了6.8%，全国铁路单日最高开行旅客列车10600余列，较2019年春运同期增长15%。同时，保持普速列车开行规模，开好公益性慢火车，努力满足旅客出行需求。

　　二是持续提升服务品质。针对节后四川、重庆、河南、湖南广西、陕西等地务工人员集中出行的情况，与地方政府、用工企业紧密联动，大力开行“点对点”务工专列，在进站、候车、检票、乘车等环节开辟专用通道和候车区域，提供全程服务，助力务工人员安全顺利返岗。加大餐饮、供水、保洁等旅途服务保障力度，继续落实好按年龄实行儿童优惠票、便捷中转换乘、网络订餐等便民利民惠民举措，加强老幼病残孕等重点旅客服务，持续提升旅客出行体验。优化旅客乘降组织，动态增加进出站通道数量，深入开展青年志愿者服务活动，强化与公交、地铁等市政交通接驳，打通旅客出行服务“最先一公里”和“最后一公里”。

　　三是保障健康安全出行。严格落实站车疫情防控措施，引导旅客有序分散进站候车，保持安全距离，做好站车通风消毒，积极推广无接触服务，加强旅行健康站车宣传提示，引导旅客全程佩戴口罩，加强自身健康防护，强化路地联防联控，有序做好应急处置工作，全力打造平安健康旅途。春节假期，国铁集团各级领导干部下沉春运一线，带领广大铁路职工加强调度指挥、线路巡查、设备检修等工作，积极应对大范围雨雪天气，有力保障了铁路春运安全和秩序。

　　该负责人指出，从目前铁路12306售票数据分析看，元宵节前后，务工流、学生流叠加，铁路春运客流仍将保持高位运行，部分地区客流高峰将超过2019年同期。铁路部门将根据客流需求，最大限度增加运力，加强旅客运输组织，科学有效应对大客流，在前期安排的基础上，日均再增加开行临客200余列。同时，提示广大旅客朋友，春运期间客流量大，请严格按照车票到发站乘车，加强自身健康防护，共同维护良好出行环境。在列车超员情况下，为保障运行安全，旅客列车将不办理旅客延长乘车服务，对于故意不按照票面到站下车，不符合继续乘车条件的旅客，列车工作人员将劝导其在就近的前方站下车。(中新财经)

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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。