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来源：云顶彩票官网平台2024-10-14 17:48

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曾光：XBB.1.5不会造成类似第一波的重症高峰******

　　多地发布最新研判，已度过第一波感染高峰，发热门诊就诊量持续下降。与此同时，XBB.1.5新毒株跃入了人们的视野，这是美国上升势头最快的毒株，已引发美国内超40%的感染病例。

　　很多人刚从“正阳”“阳康”中缓过劲儿，面对新毒株，不免有些担忧。XBB.1.5毒株危险程度如何？是否会引发我国“第二波感染高峰”？感染新毒株后重症比例如何？面对广大网友的担忧，央广网专访了知名公共卫生与流行病学专家曾光。

　　变异株近期不会在中国掀起大浪也不会引发重症高峰

　　曾光介绍，从全国来看，感染高峰、重症高峰呈现出此起彼伏、逐渐从涨潮到落潮的过程。“这一波疫情的高峰像暴风骤雨一样到来，我也没有想到它来得这么快、这么凶、这么猛。”因此，人们自然会对“第二波”感到紧张和焦虑。

　　对于XBB.1.5毒株的担忧，很大程度上源于我们对病毒的不了解。曾光介绍，XBB.1.5变异株在美国的占比可能还会进一步上升，但根据研究，感染该毒株后，死亡率并没有随之大幅上升。随着XBB.1.5逐步在美国占据“优势地位”，新冠病毒感染的发病率在增加，但增高幅度不大。曾光说：“这一情况可以给我国认识XBB.1.5提供一个参考。”

　　“我估计变异株在中国不会掀起大浪，至少最近不会。”曾光认为，XBB.1.5能在美国大范围流行，也有美国人群产生的自然免疫正在消退的影响。但目前，我国正在集中出现感染高峰，疫苗免疫、自然感染两种状态相加，会在一段时间内达到一定的群体免疫效果，对国外的变异株不会过分敏感。因此，曾光推测：“XBB.1.5在中国可能会造成一部分传播，但传播速度不会太快，绝不会像第一波时迅速出现感染高峰，也不会出现类似的重症高峰。”

　　即使有了这种谨慎乐观的判断，曾光仍强调，我们还是要重视实际监测结果，根据结果及时调整防控策略。

　　流感盛行警惕流感等流行病与新冠叠加

　　现在出行方便了，但我们不能放松大意，仍需做好个人防护。曾光提醒，除了避免感染新冠病毒，还要避免感染流感等流行病，警惕病情叠加增加重症风险。

　　曾光介绍，今年冬季，世界各国都出现了流感的流行高峰。根据我国最近的流感监测结果，今年的流感患病率比去年同期上升了一倍。

　　流感病毒感染与新冠病毒感染非常相似：通常起病急，一般会发烧3～5天，常达38.5℃以上，并伴有寒战、肌肉酸痛、头痛、咽痛、全身乏力。大多数流感患者能够在1～2周内自行恢复。有些可能会出现肺炎、急性呼吸窘迫综合征、心肌炎、心力衰竭、脑炎等并发症。5岁以下儿童、65岁以上的老人，以及有慢性基础疾病的患者，因流感出现重症的风险较高，是住院治疗的主要人群。

　　曾光介绍，现有研究显示，流感感染后会打开呼吸道门户，增加其它病原体感染几率。新冠病毒感染也是如此。若两者叠加感染，极易增加重症几率。他举例说，有些人感染过了5天或7天后，突然又开始体温增高，又开始呼吸急促，甚至出现黄痰、绿痰。这种情况可能是多重感染导致的，与“阳康”咳嗽不一样，往往提示有细菌性继发感染，须及时就医，必要时增加抗生素治疗。

　　最后，曾光强调，现在大家外出旅行、到人流聚集处时，仍需戴好口罩，做好个人清洁与防护，减少传染病发病风险。(记者雷妍)

【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。