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来源：彩神ap下载2024-10-11 17:48

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中国兴起“另类”养宠热潮背后风险需被“看见”******

　　中新社长沙10月15日电 (记者唐小晴)“我的宠物鸡不仅可爱，生蛋也很厉害。每天从鸡窝捡蛋，也是一种乐趣。”27岁的周婷(化名)忙着给自己的爱宠芦丁鸡喂食。

　　芦丁鸡是近年来由斑翅山鹑与蓝胸鹑杂交形成的新品种，成年人拳头大小，重约50克，被称为“世界上最小的鸡”。它们因可爱外表和下蛋习惯成为中国宠物主们的最新陪伴。

　　半个月前，在长沙工作的周婷网上购买了12只芦丁鸡，希望靠这些小鸡实现“吃蛋自由”。“饲养在玻璃和木质箱里，配备灯光、楼梯和植物，就像‘娃娃屋’。芦丁鸡比较好养，控制好‘鸡窝’温度就行。”周婷说，一些宠物主会在社交媒体上分享鸡的日常生活、养鸡心得和“捡蛋”视频。

　　随着中国宠物产业蓬勃发展，芦丁鸡只是越来越流行的众多奇异宠物中的一种。近些年来，变色龙、蜜袋鼯、壁虎、刺猬和羊驼等非传统宠物纷纷现身市场，“异宠经济”成为新时尚。不少人通过短视频、朋友圈等社交媒体“晒”它们，赚取大波流量。

　　艾瑞咨询发布的《2021年中国宠物内容价值研究白皮书》显示，满足用户猎奇心态的异宠内容受关注度逐渐上升，在萌宠内容热度中占比在5%至15%之间。以“异宠”为主题的博主，也在各大社交平台渐流行。

　　彭群凌在长沙开了一家宠物寄养训练酒店，狐狸、鸭子和猪都来“住”过。“兔子、鹦鹉、仓鼠和蛇都是年轻人的爱宠。一些人为了让饲养的狐狸听话、定点大小便，专门送来训练。”彭群凌表示，短视频传播让一些不常见宠物更多进入大众视野。

　　中南大学社会学系教授杨成胜认为，部分年轻人为追求新奇、彰显个性，并吸引更多人关注，于是标新立异，放弃猫狗等传统宠物，转而去养新奇宠物。

　　“好看、安静省心是异宠受欢迎的另一个原因。比如，蜜袋鼯萌萌的外表及亲人的性格就让人喜爱。”谢新(化名)开了一家专售蜜袋鼯的商店，最贵的蜜袋鼯达12000元人民币一只。

　　不过，火爆的异宠市场背后也存在一些问题和挑战。比如，出于猎奇、跟风饲养的宠物主，不充分了解异宠习性，遇到异宠“不亲人”“味大”“难养”等问题就会弃养。兽医不专业、邮寄不正规、销售方缺乏资质等问题亦突出。

　　记者还了解到，异宠未经过人类长期驯化，一些仍具攻击性，对人的生命安全存在潜在威胁；某些异宠携带寄生虫、细菌和病毒，或给饲养者带来健康风险。

　　“随意饲养和买卖一些异宠，可能会触犯法律。还有国外的特有物种，未经批准偷运入境，饲养和买卖都涉嫌违法，可能还会导致外来物种侵袭。”资深律师郭瑄说，目前无针对异宠的专门法律法规，公众饲养异宠，仍处在一个“无法可依”的空白地带。

　　他建议，相关部门及时制定、完善相关法律法规，从另类宠物的种类、管理、健康、生态等方面限制和约束异宠饲养行为，出台一个方便执法的“黑白名单”，确保产业良性发展。

　　一些专业人士还表示，相关部门和售卖平台应做好充足知识普及和风险提示，给猎奇的消费者泼冷水，提醒理性买单。“相比传统宠物，一些养异宠的人群对待异宠也会科学、谨慎。”彭群凌认为，若不在网络平台上夸大和过分渲染异宠，在不触碰法律、法规和不影响他人情况下，“另类”养宠小范围内自我发展没什么问题。(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。