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来源：天天发娱乐官方网站2023-01-20 17:48

雨后寻茶“猫空”******

　　中新社记者邢利宇陈立宇

　　朋友说饭后去喝茶。想到都市中茶艺馆的样子，对此提议只是礼貌应和而不以为意。谁想几分钟后，车子已随蜿蜒的山道上行，四周青山不高却也是重峦迭嶂，满眼的绿树雨后更显得苍翠欲滴。车窗外，邀月、清风、圆正、龙芽……一个个茶馆的招牌一晃而过。去哪喝茶？此情此景令人不由得对品茗处生出期待。

　　不知庐山真面目，只缘身在此山中。原来，这里就是“木栅猫空观光茶园”，常来喝茶买茶的人直称其为“猫空”。它位于台北市文山区指南里的山坡上，是宝岛台湾铁观音和包种茶的专业区，茶树栽植面积共约100公顷，年产6万公斤，共聚集有90多户观光茶园示范农户。虽然从市中心向南车行到这里只需三四十分钟，但已是别样的山间景致。

　　从停车的道边拾阶而下，走过一段弯弯曲曲的石板路，再经一段湿润的泥土小道，一个依山势而建的小庭院便出现在眼前。建在院中最高处木屋里，放着焙制茶的机器，依山势而下，是四座大小不一的茶亭，再往下有穿插在小路边的露天茶座。

　　“寒暄红尘由他去，舍间香茗与君来”，握不盈掬的白瓷茶碗上，两行纤巧的墨书道出了这座山间茶馆的名字——“寒舍”。年过四十却实实在在显得很年轻的老板张福钦介绍说，“猫空”原只是茶区东侧的一处小溪谷，由于地质松软，在河流长年冲击下，河床被卵石击出坑坑洼洞，闽南语称之音似为“猫空”，叫的人多了，竟成为整片观光茶园的代名词。

　　已经经营这个茶馆十几年了，张福钦仍不愿意说自己是茶商，只说自己是这里的茶农而已。因为家就在这里，祖辈都在这里种茶，制茶，直到上世纪80年代以后，城里人发现并掀起山间品茶之风后，他才在自己家里建起了茶馆。在周边正常营业的60多个茶馆的“创建史”上，“寒舍”排名第六。

　　“其实泡茶的利润高一些，节假日，往往有人携家带眷到这里泡茶喝。但买茶的一般都是回头客。”据张福钦介绍，“虽然卖茶利润低，但还是愿意，因为可以交朋友”。无论谁来买茶，张福钦都会热情地请他喝茶聊天，而不是急于卖货求利。有朋自远方来，不亦乐乎？这也许就是他所说茶农与茶商的重要区别。“可是，因为有竞争关系，村里人的关系淡了很多了。”张福钦无奈地讲。

　　“寒舍”经营的茶品有铁观音、比赛茶、翠玉茶、金萱茶、高山茶、乌龙茶、陈年老茶等十几种，其中大部分是自己种植而且由张老板以祖传手艺焙制而成。泡茶的水，则是这山里的甘泉。“金萱是改良品种，有一种奶香，但味易散，乌龙则本质传统，味不易散所以耐泡。”谈起茶品，张福钦确实是行家里手。

　　随着城市的发展，越来越多的上班族喜欢在周末来山间小歇，有的全家野游，有的则带书来安静地品茗阅读。逢年过节，狭小的山道也会塞车。但山里的茶馆就是以这自然的幽静超越了都市茶馆矫作的清雅而蓬勃地生存着。

　　虽然在多次的农会茶品比赛中得奖，而且经营收益不错，座中放着一本“清净心经”的张福钦似乎并不在意名利。“我们在这里长大，是很爱这个地方的。人来的多了，环境遭到破坏，我们会觉得很可惜，可是个人也没什么办法。”

　　“空山新雨后，天气晚来秋。明月松间照，清泉石上流。”与张福钦想法相同，对于这里的青山绿水，我们这些偶尔闯来的过客也在为它长久的美丽而在心中暗暗祈愿。

　　(中新社台北2005年1月21日电)

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【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。