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让每一件包裹都不“迟到”******

　　【新春走基层】

　　光明日报记者訾谦

　　腊月清晨的北京，气温仅有零下5摄氏度，天还未亮，位于西城区的某快递公司营业部却已是一片繁忙景象。

　　在堆积满柜的包裹中，王毅拿着手中的扫码机，熟练地挑拣、录入着上午需要派送的快递，再整整齐齐地放进快递三轮车里。

　　28岁的王毅来自河南安阳，已经在北京工作生活了6个年头，今年是他从事快递行业的第5年。5年来，不论风吹日晒，只要身体允许，他总会在7点整出现在营业部，准时开始一天的工作。

　　和往常一样，这天上午，王毅的工作就是将马连道茶城各商户的包裹送往每个门店。对不熟悉这里的人来说，身处6.8万平方米的茶城内仿佛置身迷宫之中，但对王毅来说，长期的工作已经使他可以熟练地在小门、小路、楼梯中绕来绕去，一路上遇到商管和商户还熟悉地打着招呼。

　　“毅哥还坚守岗位呢！准备啥时候回家过年哩？”路过一家绿茶铺子时，店员操着标准的河南话问。

　　“今年估计不回去了，春节值班有补贴，留在这多挣点钱！”王毅一边拿着包裹向前走，一边扭头对店员说，“我先干活儿去了，等闲了再聊！”

　　王毅告诉记者，这个店员是他老乡，因为他常在茶城派件，所以一来二去大家就熟络了起来，闲暇时还会一起吃饭。“这里的好多店员和我都是朋友，不管是不是老乡，大家都是在北京的异乡人，都有共同语言。”

　　上午10点左右，拉货板车上待派件包裹数量越来越少，王毅手中的快递巴枪（手持物流终端）响铃的次数却越来越多：“叮，您有新的订单，请尽快取件。”

　　“这边商户多，寄件业务比较多，我习惯全派完件后再统一取件，要不然容易手忙脚乱，万一弄错就麻烦了。”王毅拿袖子擦了把汗推着车说，这里收取的包裹一般以茶叶、茶具为主，现在茶城内店铺逐渐恢复营业，订单不断增加。

　　11点半左右，当板车中的包裹再次堆满，王毅上午的工作也正式收工，看着手机上显示的9000多步的数字，记者深感快递员的不易。

　　“这都没什么，最难的时期已经挺过去了，接下来会越来越好的。”王毅告诉记者，去年12月上旬是最艰难的，因为营业点超过一半的快递员都“阳”了，不能工作。在“减员增件”的情况下，为数不多在岗的快递小哥每天处于“拉满”的状态，有时派件到凌晨，一天4万步都是常态。

　　“收不到快递的焦虑我们很理解，但这种情况快递员心里更着急，好在现在大家都重新上岗了，恢复正常的感觉真好！”王毅说，虽然干快递员很辛苦，但他觉得很有奔头，生活忙碌又充实，收入也一年比一年高。

　　如今，虽然已近年关，但王毅和他全国各地的同行却比平时更加忙碌。数据显示，今年的前5天，全国快递业务量日均数据已经达到了3.7亿件，与去年同期相比增长16.7%。国家邮政局专门制定了《邮政快递业2023年春节期间寄递服务保障工作方案》，快递企业也纷纷推出“春节不打烊”服务，保障人民群众生活需要和温暖过冬。

　　“现在许多包裹装的都是重要的药品和防疫物资，这种情况下客户对时效性的要求就更高，我们都会打起十二分精神，更快地把这些包裹送到客户手中。”王毅说。

　　谈起新年的愿望，王毅思索了几秒后说：“新年有新气象，希望在2023年我可以通过自己的努力工作，让大家的每一件包裹都不‘迟到’。”

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 03版）

【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。