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来源：welcome购彩大厅论坛2024-09-05 17:48

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游泳健将吴鹏退役10年后复出******

　　美国游泳系列赛诺克斯维尔站的争夺将于当地时间1月11日在田纳西州诺克斯维尔展开。在男子50米和100米蝶泳的报名名单上，赫然出现了一个让泳迷们觉得久违的名字：中国泳坛宿将、15岁就勇夺釜山亚运会三枚金牌的吴鹏。

　　吴鹏1987年5月出生在浙江杭州，早在2002年参加釜山亚运会时就大放异彩，小小年纪连夺三枚金牌。吴鹏的主攻项目是蝶泳，在本世纪初相当长的一段时间内曾称霸国内泳坛，并作为亚洲该领域内的佼佼者之一，在国际赛场上屡创佳绩，是可以向“飞鱼”菲尔普斯挑战之人。2006年吴鹏获得世界短池游泳锦标赛200米蛙泳金牌，2007年的墨尔本世锦赛，他在男子200米蝶泳决赛中获得第二名，惜败于菲尔普斯，那也是当届世锦赛中国队夺得的唯一一枚银牌(中国队在墨尔本无金牌入账)。2011年，吴鹏在美国举行的两站赛事中都击败了菲尔普斯，分别是在200米蛙泳和200米蝶泳的比拼中，他也成为了中国选手在正式比赛中战胜过菲尔普斯的唯一一人。2013年的巴塞罗那世锦赛上，最后一次代表国家队征战的吴鹏在男子200米蝶泳决赛中拼下一枚铜牌，使自己的世锦赛奖牌总数达到了四块。同年的辽宁全运会，吴鹏在男子200米蝶泳决赛中获得冠军，史无前例地实现了在该项目上的全运会四连冠。

　　之后吴鹏选择退役，创办了一家体育公司，主要从事培养儿童游泳训练方面的工作。在一些重大的游泳赛事中，吴鹏也受邀担任赛事解说嘉宾，凭借专业而幽默的解说，他深受游泳爱好者的喜爱。同时，吴鹏也没有中断过游泳训练，但退役近十年，将满36周岁的他，竞技状态与在役时已经有了很大差距。此次吴鹏宣布复出参加一站美国游泳系列赛，令人非常敬佩。无论他目前的竞技水平如何，这都需要巨大的勇气和魄力。

　　昔日队友都对吴鹏表达了钦佩和祝福之情。2009年罗马世锦赛冠军、与吴鹏同龄的男子800米自由泳纪录保持者张琳感慨地说：“看了吴鹏复出的消息，我也赶紧锻炼了一下。”

　　文/本报记者刘艾林供图/视觉中国

【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。