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我国大部地区有大风降温和明显雨雪天气******

　　中新网1月10日电据中央气象台网站消息，受强冷空气及南支槽影响，11日至15日，我国大部地区将先后出现雨雪及大风降温天气。此外，11日至12日，受冷空气大风影响，新疆东部和南部、甘肃河西、内蒙古西部、宁夏的部分地区有扬沙或浮尘。

　　我国大部地区有大风降温和明显雨雪天气

　　受强冷空气及南支槽影响，11日至15日，我国大部地区将先后出现雨雪及大风降温天气。其中西北地区东部、华北、东北地区大部、黄淮、江淮、江汉、西南地区东部、江南北部等地将有小到中雨转小到中雪或雨夹雪，部分地区大雪，局地暴雪；江南中南部、华南等地有小到中雨，局地大到暴雨，部分地区伴有雷电天气。11日至12日，新疆、甘肃、青海降温6～12℃ ，新疆北部、甘肃西部14～18℃，阿勒泰北部超过20℃，风力4～6级，山口风力可达8～10级；12日夜间至15日，中东部大部地区将先后出现6～12℃降温，内蒙古、东北地区、江汉东部、江淮、江南、贵州等地降温14～18℃ ，东北地区中北部超过20℃ ，风力4～5级，阵风6～8级。我国大部海域将有7～8级，阵风9～10级大风，渤海9～11级。17日早晨过程最低气温0℃线位于云南东部至贵州、江南南部一线，-10℃线位于华北中南部、陕西南部一线。

　　此外，11日至12日，受冷空气大风影响，新疆东部和南部、甘肃河西、内蒙古西部、宁夏的部分地区有扬沙或浮尘。

　　未来三天具体预报

　　1月10日08时至11日08时，内蒙古东北部、新疆北部和西部山区等地部分地区有小到中雪，其中，新疆北疆北部等地部分地区有大到暴雪(10～19毫米) 。江南东南部、华南大部、台湾岛等地部分地区有小到中雨，其中，广西东南部沿海、广东西南部等地部分地区有大雨(见图1)。渤海、东海西南部、台湾海峡、巴士海峡、南海北部和中部海域将有5~7级、阵风8级的大风。

　　图1 全国降水量预报图(1月10日08时-11日08时)

　　1月11日08时至12日08时，黑龙江西北部、新疆北部和西部山区、西藏西部、陕西北部、山西中北部等地部分地区有小到中雪或雨夹雪，其中，新疆沿天山地区、西藏西部等地局地有大到暴雪。江汉南部、江南大部、西南地区东部、华南等地部分地区有小到中雨，局地有大雨。新疆东部部分地区有8～9级风(见图2)。东海大部、台湾海峡、巴士海峡、南海东北部和中东部海域将有6~7级、阵风8级的大风。

　　图2 全国降水量预报图(1月11日08时-12日08时)

　　1月12日08时至13日08时，内蒙古中部和东北部、黑龙江中部和西北部、新疆中部和西部、西藏西部和东部等地部分地区有小到中雪或雨夹雪，其中，新疆南疆西部等地局部地区有大雪。江南中东部、广东中北部等地部分地区有中到大雨，局地有暴雨。内蒙古中部、新疆东部等地部分地区有4～6级风，山口地区局地有8～9级风(见图3) 。黄海大部、东海大部、南海东北部海域将有6~7级、阵风8级的大风。

　　图3 全国降水量预报图(1月12日08时-13日08时)

【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。