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中国朋友助柬学生告别“流水席”式课堂******

　　中新社柬埔寨干拉省1月12日电题：中国朋友助柬学生告别“流水席”式课堂

　　作者欧阳开宇余湘珺

　　干净的课桌，粉刷过的新墙，透过窗户的充足光线……柬埔寨干拉省安龙达塞中学学生波兰梅走进新校舍，“连心情也变明亮了”。

　　1月上旬，中国云南省援柬埔寨干拉省安龙达塞中学教学设施项目启用，当地师生们终于有了属于自己的新校室。新课堂第一天，波兰梅与同学们身穿白色衬衫、黑色半裙这一柬埔寨学生的经典校服套装，早早就来到学校开启“新鲜的上学体验”。

　　安龙达塞中学2014年成立，由于没有校舍，只能借用当地小学的教室。小学一共15个教室。小学用10个，中学借用5个，学生们像“吃流水席”一样上课——七年级的学生上午用完教室，八年级的学生下午再来用。

　　“这一天我们盼了9年！”安龙达塞中学校长邓索卡向中新社记者说道，此前学生们没有固定的教室，安排教学很不方便。

　　邓索卡说，新学校启用前，当地很多学生上学需求无法得到满足，一部分学生只能去10公里以外的中学上课。早上7时上课，不到5时就得起床，骑1个多小时自行车到学校。一些家长甚至因为担心孩子的安全而让孩子辍学。

　　即便有机会就读，学生的体验也不太好。邓索卡回忆说，30多年前，他就是在这里上的小学，只不过那时还是木质房屋，用树枝围起来的篱笆做了个简易围墙。1997年，小学重新翻修，有了现在的砖瓦房，但也年久失修，桌椅板凳老化严重，黑板、教具、卫生间等设施都较为简陋。

　　体育课的活动场地更为局促。邓索卡说，体育课分为理论和实践两部分，通常让学生们到教室外的空地上做体操。但由于学生多、空地少，院子里还停满了摩托车、自行车，只能腾出一小块地方。遇上雨天，低洼的地方被淹，“很多学生都带着一身泥回家”。

　　“现在好了，我们不但有了自己的教学楼，而且一切都是新的——新的课桌、黑板、灯光，学生们还收到捐赠的新书包，现在上课都更有劲儿了。”邓索卡说，感谢中国朋友们解决这里乡村学校教学资源老化，教育环境差的问题，为安龙达塞村及附近村镇的村民提供了更好的教学环境。

　　该教学设施由中国云南省人民政府出资，云南省商务厅管理，委托云南省建设投资控股集团有限公司实施。教学楼面积约400平方米，包含6间能容纳50名学生的教室及桌椅、白板等配套设施，学校还修建了围墙及内部道路供学生们活动。

　　新学校启用当天，柬埔寨副首相兼外交大臣布拉索昆专程到现场参加仪式，向学生们发放学习用品，并与师生们交流。布拉索昆告诉学生，要记得是中国朋友帮助他们建设了新课堂，要多做促进柬中交流的事，珍惜这份特殊的友谊。

　　“中国政府高度重视同柬埔寨的教育合作，除帮助柬埔寨改善基础教育环境外，每年还提供大量奖学金名额。”中国驻柬埔寨使馆公使衔参赞常健也鼓励学生们好好学习，将来去中国留学，做中柬友好的维护者。

　　新操场上，同学们纷纷领取新书包，互相分享着喜悦。“学校离家近，比以前要节约40分钟，中午能回去吃午饭、小睡一会儿，下午上课不再是‘瞌睡虫’了。”波兰梅与小伙伴手拉手走在新校园中，笑靥如花。(完)

【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。