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来源：盈彩计划群2024-10-14 17:48

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全球至少一半冰川将在本世纪消失******

　　地球冰川在21世纪将如何演变？这一问题决定着海平面的上升幅度，对全球应对和适应气候变化至关重要。在近日发表于《科学》杂志的新研究中，法国图卢兹空间地球物理学和海洋学研究实验室领衔的国际团队揭示了比之前预测的更大的冰川质量损失，全球温度升高与冰川质量损失之间存在线性关系。

　　根据该团队的研究，至本世纪末，地球全部215000座冰川（格陵兰和南极冰盖除外）的质量与2015年相比可能减少26%至41%。这一损失相较此前的预测增加了14%到23%，进一步印证了政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新版报告的有关预测。

　　全球80%的冰川都是小于1平方公里的小型冰川，受气候变化影响，它们更容易遭受质量损失。根据本世纪末升温1.5℃的情景，预计到2100年全球49%的冰川，包括绝大多数小冰川将消失，并导致海平面上升9厘米。该情景之下，最大的冰川也将受到影响，但1.5℃目标被视为遥不可及。如果温度上升达到4℃，大小冰川都会受到严重影响，全球冰川数量将下降83%，并导致海平面上升15.4厘米。

　　此外，各地区冰川消融速度存在差异，中低纬度地区的冰川受影响最大，特别是中欧、高加索、斯堪的纳维亚、亚洲北部、加拿大西部、美国和新西兰。这些地区的冰川将在气温升高2℃的情况下经历强烈的冰消作用，并且在升温达3℃时几乎完全消融。以阿尔卑斯山为例，如果全球升温1.5℃，其高山冰川的质量可能损失85%，如果升温4℃，则会损失99%。

　　为了更准确预测冰川消融情况，该团队依赖于一项新研究观察结果。该研究量化了2000—2019年期间全球冰川质量损失的普遍性和加速情况。这些信息使校准数学模型成为可能，该模型收录了地球上现存的全部21.5万个冰川。此外，该模型还考虑了此前忽略的影响因素，如与冰山崩解相关的质量损失，以及覆盖在冰川表面的碎片对其消融的影响等。

　　该研究指出，最大的冰川，如阿拉斯加、加拿大北极地区或南极洲周围的冰川，是未来海平面上升的关键，仍可以通过实施遏制温度上升的措施以减少其质量损失。（记者李宏策）

【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。