Liaoran Bi

全然接纳，用心倾听

[Liaoran Bi @LiaoranB]

Must watch

[Jon Cooper 🇺🇸 @joncoopertweets]

👀 MUST WATCH: This video is so well done — and absolutely hilarious! 🤣🤣

[Liaoran Bi @LiaoranB]

更有深度的分析

[འོད་ཟེར།唯色Woeser💙💛 🦋 @degewa]

一位中国游客当天拍摄的照片，用十倍长焦，在吉隆沟亚洲一号观景台，拍到10:21发生岩崩。

GPT分析：

你给的三张图显示，摄影者在北京时间8:27、9:33、10:21连续拍摄同一座山。前两张看不出明显异常，10:21那张已经出现新的尘雾/崩塌迹象。结合灾后卫星分析，现在比较有力的解释已经不是单纯“冰川自己断了”，而是冰川下方或旁边的基岩发生了大规模失稳，并把部分冰川一起带了下来。AP援引卫星分析明确写到，是“bedrock beneath a glacier”发生了大规模坍塌；USGS目前则把它称作“涉及冰川的快速坡体失稳”。

水电、隧道工程确实就在下游河谷里，而且非常密集。 Rasuwagadhi 111MW水电站的官方资料写得非常具体：取水枢纽就在 Kerung Khola 与 Lende Khola 汇合点下游约400米，有一条 4185米长的引水隧洞，地下厂房也是大规模开挖形成的，另有715米尾水隧洞。也就是说，洪流从源区下来进入口岸—Rasuwagadhi一带后，确实进入了一个已经被水电、隧道、道路和河工设施深度开发的峡谷。

而且这不是只有一座水电站。路透社已经明确提到，拉苏瓦重灾区内分布着多个水电项目；Dan Shugar也特别说了一句：“construction could be a factor too”——建设活动也可能是一个因素。

那么这些下游工程，能不能直接解释5200米高处那次岩崩？

目前不能直接这么说。

因为我们现在能明确定位的巨大Rasuwagadhi水电工程是在源区下游，距离最初岩崩位置有大约20公里量级。仅凭“下游有隧道和爆破”，还不能证明它的震动足以直接把上游高山岩壁震塌。要建立这种直接因果，必须找到：

源区附近本身有没有工程开挖或爆破；
爆破点与崩塌源坡到底相距多少；
施工时间与8月26日岩崩时间是否对应；
长期是否监测到裂缝、位移和振动变化。

目前这几项还没有硬证据。但是，“工程因素完全无关”同样说得太早。

因为拉苏瓦本地已经有2021年的同行评议研究直接指出：水电项目的道路和隧道建设增加了滑坡风险。

而且那篇论文讨论的恰恰是2015年大地震以后，地震损伤、道路、隧道、水电工程与季风等因素如何同时、链式和累积地增加当地脆弱性。

所以现在我会把问题重新表述成这样：

不是简单问“是不是某次爆破把冰川炸下来了”，而是问：

在一个2015年大地震后已经高度破碎、永久冻土持续退化、冰川不断退缩的喜马拉雅峡谷里，十多年密集的道路开挖、隧道施工、水电开发、削坡和爆破，是否又进一步改变了局部岩体、水文和坡体稳定条件，使整个系统越来越接近失稳阈值？

这才是目前最有根据、也最难回避的问题。

还有一点我认为需要特别关注：下游工程可能不仅与“触发”有关，也可能与“灾害放大”有关。 洪流一路经过取水坝、隧洞口、道路切坡、弃渣、建筑和水电设施，会不断卷入更多碎石、泥沙和人工堆积物，同时河道被道路、护岸、工程建筑压缩或改变后，洪流的流向、速度和冲刷方式也可能发生变化。换句话说，哪怕最后证明高山源区的第一下崩塌主要是自然失稳，人为工程仍可能参与了整个灾害链后半段的放大。

所以我现在会把它分成：

源头触发是否人为——尚未证实。
长期工程是否增加区域脆弱性——已有当地研究支持。
沿河密集工程是否放大下游灾害——非常值得进一步调查。

这组三张照片最有价值的地方，是它把“为什么冰川崩了”进一步推进成了一个更精确的问题：

为什么在10:21前后，是岩石先开始失稳？

这个问题比单纯说“全球变暖造成冰川崩塌”要深入得多。

#Tibet #Nepal #GyirongPort #Rasuwa #DevastatingFlood

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[Grace Gym🏋️‍♀️ @GraceGym_]

This is the kind of repair trick only old hands know 👍

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[Zvyrae @zvyrae]

Life tricks that few people know :

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@sedanursdiary 87

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实用收藏

[TaraBull @TaraBull]

i can't believe i've been tying drawstrings the hard way this whole time 😭

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飞速

[Massimo @Rainmaker1973]

Here’s a look at what passengers would see on a 1,330 km/h supersonic train in Japan.

[🎞️ fermata_studio]

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@0xLuciferCore 116

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能干

[ابوخالد / عثمان الحقيل @OthmanAlhoqail]

لا يوجد شيء مستحيل عند ربات البيوت ..
حتى في أصعب الظروف يبتكرون حلولاً عملية😁
#صباح_الخير

[Liaoran Bi @LiaoranB]

真正的导师

[Charlie Bear 小熊風 @SomeCharlieBear]

王虹的导师 Larry Guth：数学界出了名的"好脾气"导师

Larry Guth 是 MIT 数学教授，也是当今调和分析领域最有影响力的数学家之一。

很多学生和同行提到他，都会说几个共同特点：

特别耐心，愿意花很多时间和学生讨论。
没有大师架子，学生可以随时去办公室交流。
非常鼓励年轻人，不会因为问题"幼稚"就否定别人。
合作意识很强，很多重要成果都是和学生、青年学者共同完成的。

他的学生和合作者经常说，他讨论数学时更像一个伙伴，而不是居高临下的导师。

有意思的是，他自己的导师是著名数学家 Noam Elkies，而 Guth 又培养出了一批非常优秀的年轻数学家，王虹就是其中之一。

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@miradreaamy 57

[Liaoran Bi @LiaoranB]

机器人来了

[Wall Street Apes @WallStreetApes]

American grocery stores are eliminating more human jobs with automation like this

This is the Robopac Self Propelled Robot for Stretch Wrapping

These robots can wrap around 30 pallets of product each per hour and can run up to 13 hours on a charge. They don’t take lunch breaks or need days off

Machines like this could eliminate as many as 40,000 jobs in America alone

[Liaoran Bi @LiaoranB]

才子

[蓉堂居士 @rongtangjushi]

今回のフィールズ賞を取ったシカゴ大学教授の鄧煜さんは北京大学出身なんだけど、数学者であるのと同時に、ものすごく良い漢詩を書くんだよね。
古典の最高級の素養と、数学の類まれなる才能とが同居している稀有な例。
すべて読みたいかたは、こちらからどうぞ👇
https://t.co/4yVkcLsMlH