捐里程做公益，这位卡姐是榜样！******
“那个都是兄弟姐妹们一起捐赠的”，当我们联系上货车司机王素苗时，这是她说的第一句话。
王素苗，是货车司机群体里少有的女性，同时也是活跃在货车司机专属社区卡友地带的资深卡友，她口中所提到的“捐赠”既不是现金也不是物件，而是和货车司机息息相关的“运输里程”。
2022年6月，由卡友地带打造的公益平台“爱心里程捐”正式上线，货车司机在卡友地带APP的每一次签到、实际行车的每一段里程，都会转化成“爱心里程”捐赠给指定的公益项目。素来热心公益的王素苗正是在平台上线初期，就第一时间行动了起来。“第一次在卡友地带社区看到爱心里程捐公益平台上线的帖子的时候，就立马点进去了解情况，想不到平时跑车的里程也能做公益。”
从河北到新疆，是王素苗夫妇平时跑车的路线。跨越3000公里的路程，自此成为了夫妻二人的公益之路。
“我基本上都是跑几百公里，就会不由自主地打开卡友地带收一下里程，立马就捐出去了，现在就是一个很自然的事情”。截至目前，王素苗已经累计捐赠20多万公里的里程，相当于绕地球5圈的距离。
不仅如此，王素苗还积极动员身边的卡友共同参与捐里程、做公益。她告诉我们，自己所在的卡友地带石家庄互助分部，目前已经组建了4支爱心车队，人数超过40人，总捐赠里程近百万公里。
赠人玫瑰，手留余香。像王素苗一样热心公益的卡友不在少数，而他们在捐献爱心的同时，也成为了此项公益行动的直接受益者。
据悉，爱心里程捐公益平台现已上线多个公益项目，包括由中国妇女发展基金会和康明斯联合发起的货运路·巾帼行关爱货运行业女性项目、卡加养车·公益寻亲计划以及由所托瑞安和中国乡村发展基金会联合发起的“安行”公益计划。其中，卡加养车·寻亲计划已面向卡友发放寻亲车贴14788份，“安行”公益计划将提供年度100万元项目基金，用于精准帮扶商用车货车司机在驾驶过程中因意外、疾病等原因导致交通事故发生致贫的群体。
作为女性货车司机，王素苗在关爱货运行业女性公益项目前两期结束后，便收到了项目发放的行车关爱包及免费体检福利包。“关爱包里面有口罩、抗原、烫伤膏，还有一些卫生用品等等，都是我平时跑车能用到的，帮了我不少忙。另外，我们常年在外面跑车，很少有时间关注自己的身体，免费体检能帮我们及时了解身体的状况”。
如今，越来越多的"王素苗们"活跃在爱心里程捐公益平台。新的一年里，他们将和卡友地带及爱心企业一起，共同为关爱货车司机行动添砖加瓦。“爱心里程捐公益平台上的这些项目都是和咱们卡友密切相关的，自己参与进来献一份小小的爱心，能帮助更多人的感觉特别好，也希望未来有更多的卡友能参与进来”。
王素苗的心愿，也正是卡友地带自成立以来一直在做，也会不遗余力持续做下去的。
2100年，2/3冰川可能消失******
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美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。
研究表明，根据当今减缓气候变化的努力，本世纪全球可能损失多达41%，或者至少26%的冰川。
这些预测将被汇总到全球温度变化场景中，补充有关气候变化的讨论内容，例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会（COP27）上进行的讨论。
卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现，如果继续投资化石燃料，在未来场景中，按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失，而按照数量计算，超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下，全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内，但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失，按照数量计算则有近50%的冰川将消失。
按照冰川的标准，这些消失的冰川大多数都很小（不到1平方公里），但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。
该研究为区域冰川建模提供了更好的背景，Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会（COP26）承诺的目标。
如果温度上升超过2℃，则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃，这些地区的冰川几乎将完全消失。
Rounce指出，冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体，也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放，其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。
许多因素决定了冰川质量的流失，Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究，包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川，这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。
Rounce此前的研究表明，碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响，这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中，他发现，解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小，但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。
该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准，包括对每个冰川的单独质量变化进行观测，从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说，超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。（王方）
