杯水车薪入灾区

博主受网友委托,自行驾车避开主干道,通过县级公路和机耕道将矿泉水、食品等救灾物资送达重灾区,并记录下沿途所见所闻及民众的生活现状。

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上面呼吁私家车不要再进入灾区,原因是太多的运送赈灾物资的私家车把道路堵住了,所以成灌(都江堰)高速、成温(江)邛(崃)高速、成绵(阳)高速等都封闭了,防止私家车进入。

一个温州的网友汇了1000元钱过来,托我买点物资送入灾区,为了外地网友的这一份心意,也为了自己,决定还是要进去一趟。

为了不影响灾区交通,选择了县级公路和机耕道,一路颠簸,进入什邝境内,正遇道路维修,一直以不超过20公里的时速在行进,中间感觉车的底盘被擦了几次……以后一定换个越野车。

为了多装点东西,没叫人陪同,车上有总共2000多元的物品(其中有外地网友汇来的1500元),主要是矿泉水(这东西很烦,很便宜但是很重很占空间)和饼干、萨其玛等干粮,还有鲜牛奶、婴儿奶粉、火腿肠、罐头、八宝粥等等,还有几十包消毒湿纸巾(后来才知道,灾区很缺妇女用品……)。

一路上有很多私家车运送物资,让人很感动,在什邡境内几乎看不到移动的本地车(川F),全停在空旷处避灾,所见到的车子基本上全是从成都(川A)过去的志愿者。

原则上当地交警会拦住路不让进去,但从小路绕过去还是能到达灾区。越往里走,情况越惨,到处是倒塌的房子和搭棚居住的灾民,一路走一路问,到达一个叫“湔氐”的小镇,看上去灾情很重,很多灾民等在镇ZF门口领取物资。

于是把车开进镇ZF(听其他志愿者说,如果直接把物品分发到,开门卸货。大院里有很多川A的车子也在卸货,看到灾民用农用三轮把一车一车物资领走(估计以生产队为单位),感觉没有白来,同时也感到,自己这一点点,真是杯水车薪。

回来的路上,不熟道路,但只要询问一下,当地人看到是川A的车子,都会相当热情,而且会一再说感谢的话,弄得自己很不好意思。

后来搭了两个灾民到什邡,和他们聊了一下,才知道他们那里一个叫“穿心店”的地方灾情更重,至今还有解放军在抢修道理和挖人,那里有个矿,很多矿工遇难,一条山沟全被山垮下来压平了;一所学校全部垮塌,学生至今没挖出来。而“穿心店”后面的红白镇,连路都没有抢修出来,不知道里面是个啥情况。

问他们ZF发放东西是否及时,他们说还是可以,每人每天有两瓶水和干粮。不过我想水还是很缺,顿顿吃干粮,两瓶水哪够呀,现在可是大热天。

杯水车薪呀,可是明天后天又要加班(今天都是请的假出来),没时间再去,只好发动一下网友了。

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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