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来源：购彩大厅Welcome官网网址2023-07-31 17:48

陕西：文旅消费市场升温******

　　【坚定信心勇毅前行⑱】

　　光明日报记者李洁张哲浩

　　“秦岭我来啦！”1月8日，伴随着车厢内的欢呼声，Y509次西安至秦岭定制服务列车满载着1400余名旅客，从陕西西安火车站缓缓驶出，一路向西开往秦岭深处。

　　2022年12月25日，中国铁路西安局集团有限公司开行陕西首趟西安至秦岭“冰雪游”定制服务列车后，受到旅客热捧。连日来，每天都有上千名旅客咨询、报名西安至秦岭定制服务列车，几乎每趟列车都爆满。

　　年味渐浓，繁荣渐复。据携程发布的《2023年春节旅游市场预测报告》显示：兔年春节旅游，西安的城市吸引力倍增，截至1月5日，预订2023春节假期目的地为西安的旅游订单量同比增长375%，订单均价同比增长10%。春节旅游市场不仅延续了元旦假期热度，并且更早进入预订高峰。报告显示，春节旅行预订高峰比元旦同期提前一周出现。

　　雪映骊宫，沐雪起舞，舞台上对唐玄宗和杨贵妃唯美爱情故事的演绎，让观众仿佛穿越回了盛世大唐。“冬季版冰火《长恨歌》是西北地区唯一一部大型实景户外演出，2022年12月30日重新复演后，2023年元旦小长假第二天就实现了满座3000人的上座率。”西安华清宫景区党委书记、董事长姚新垣兴奋地说，“观众的热情和喜爱大大增强了我们对文旅市场复苏的信心。”

　　从2022年年末起，西安就以创建国家文化和旅游消费试点城市为契机，以推出新产品、壮大新业态、打造新场景、叫响新推介、做精新文创、做实新消费等“六个新”为抓手，统筹疫情防控与文旅发展，加大力度抓住元旦、春节“双节”消费需求，全面促进文旅产业复苏振兴。

　　夜晚，漫步在新年首日就冲上微博热搜的大唐不夜城，十里花灯、流光溢彩的新年气象，映出了流动灯影间的烟火气息。

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 01版）

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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。