現場「拼積木」 新渝萬高鐵新橋雙線特大橋今合龍
2026-02-06 04:24 2,178次浏览拉薩8月12日電 題：斯朗旺扎的鐵路人生：從馬背少年到高原復興號司機 記者 江飛波 「2003年，我離開西藏去甘肅蘭州讀書，在青海格爾木第一次坐上綠皮火車時，感覺太酷了，又快又穩。」近日，中國鐵路青藏集團有限公司格爾木機務段火車司機斯朗旺扎在受訪時回憶第一次乘坐火車。 目前，38歲的斯朗旺扎主要駕駛高原復興號行駛在西藏拉林鐵路和拉日鐵路線上，這位藏族青年如今已成為高原復興號動車組資深司機。 資料圖為2021年6月25日，西藏拉林鐵路開通運營，民眾在拉薩火車站與復興號拍照留念。當日，斯朗旺扎系首發司機。記者 江飛波 攝 「我出生在昌都洛隆縣，屬於半農半牧區，小時候騎馬放牛羊，也種過地，割過青稞。」斯朗旺扎說，在洛隆縣中學讀書時，他第一次在課本上看到了火車圖案，當時草原上流傳著青藏鐵路格爾木到拉薩段要開建的消息，「我問老師火車是什麼樣的。」他說，他至今記得初中老師的原話：「火車比你騎的馬快好幾倍。」 2003年初中畢業，斯朗旺扎報考了蘭州鐵路機械學校熱力機車專業。收到錄取通知書後，他踏上了千裡迢迢的求學路：從村裡到鎮上，再坐車到昌都、拉薩，隨後翻過唐古拉山到達青海格爾木。 在格爾木，斯朗旺扎第一次坐上了火車，「當時特別興奮，對火車上的一切都非常好奇」。 2007年畢業後，斯朗旺扎被分配到青藏鐵路西寧機務段擔任機車乘務員學員。「我第一次開火車進藏是2014年，那時我剛從西寧調到格爾木機務段。」斯朗旺扎回憶，當時西藏已經擁有了青藏鐵路，拉日鐵路也開通在即。首次駕駛火車進藏的經歷讓他終生難忘，「非常激動，我們有輪班機制，但那天我幾乎沒休息，像是實現了兒時的夢想。火車翻過唐古拉山後，看到沿路放牧的牧民，草原上的牛羊和藏式民居，感覺特別親切」。 2021年初，西藏拉林鐵路建設進入尾聲，斯朗旺扎迎來駕駛高原復興號動車組的機會。「當年3月，我去蘭州學習復興號動車組的操作，跟車學了半個月。」他回憶，2021年5月，高原復興號正式上線前的試跑階段異常緊張，持續近兩個月的時間裡，幾乎每天都在拉林鐵路和拉日鐵路上試跑。熟悉線路，了解機車性能。 圖為6月20日，斯朗旺扎在高原復興號駕駛室，如今他已成為高原復興號動車組資深司機。記者 江飛波 攝 2021年6月25日，西藏首條電氣化鐵路拉林鐵路正式開通運營，「提前一天晚上就很激動。」他回憶，當天他早早上了車，盤復每個細節。發車後，他在駕駛室看到山南民眾在站臺跳著古老而熱烈的久河卓舞歡迎，中午時分，高原復興號D2021次列車到達林芝站，民眾手捧哈達、載歌載舞熱情迎接。 「到達林芝後，我在車廂裡給我阿媽打了一個電話，阿媽說，她看了直播，並從新聞畫面裡看到了我。」他回憶，阿媽先是稱讚，然後又叮囑他，要開好每一趟火車。 如今，實現兒時夢想的斯朗旺扎經常回到家鄉洛隆縣宣傳鐵路工作，「村裡的小孩對鐵路很感興趣。」他說，這好比當年初中老師給自己種下了「夢想的種子」。 斯朗旺扎也深深感受到鐵路給西藏帶來的巨變：如今鐵路已經覆蓋西藏七市地中的五個，日喀則、林芝、山南等地的民眾和拉薩之間流行起了「雙城」生活。不少遊客選擇乘火車遊覽高原。 值得一提的是，如今斯朗旺扎的家鄉昌都洛隆縣也正在修建鐵路，他充滿期待：「我想未來我應該可以開著火車到洛隆。」(完)
科技日報訊 (記者劉霞)由美國德克薩斯大學奧斯汀分校科學家領銜的國際天文學家團隊，利用詹姆斯·韋布空間望遠鏡，捕捉到宇宙大爆炸後僅5億年就已存在的超大質量黑洞。它的質量相當於3億個太陽的質量，並以133億歲「高齡」刷新了迄今發現最古老黑洞紀錄，為揭開宇宙黎明時期的奧秘打開了新窗口。相關研究成果發表於最新一期《天體物理學雜誌快報》。 天文學家藉助光譜學，將光分成許多不同波長來研究物體特徵。當氣體繞黑洞旋轉並落入黑洞時，遠離地球的氣體發出的光會被黑洞拉伸成更紅的波長；而靠近地球的氣體發出的光則會被壓縮成更藍的波長。這種紅藍交錯的光譜成為分析遙遠物體物理性質的獨特武器。 研究團隊此次通過分析韋布空間望遠鏡CAPERS項目——旨在確認和研究最遙遠星系的光譜數據，發現目標星系CAPERS-LRD-z9呈現獨特的「小紅點」特徵。這類誕生於宇宙嬰兒期(前15億年)的星系通常體積緊湊、色澤紅豔且異常明亮。 進一步研究發現，超大質量黑洞是CAPERS-LRD-z9星系中意外亮度的來源，且該黑洞的質量估計為太陽的3億倍。該黑洞也是目前已確認的最遙遠的黑洞，其能通過壓縮並加熱所吞噬的物質，產生巨大的光和能量。 團隊表示，新發現星系有助於揭示「小紅點」星系呈現明亮紅色的原因。這可能是由於黑洞周圍存在一團厚厚的氣體雲，將穿過的光線扭曲成更紅的波長。在早期宇宙中發現如此巨大的黑洞，也為研究這些天體的演化歷程提供了寶貴的機會。天文學家推測，要麼它在誕生初期就擁有超乎想像的「原始體重」；要麼其成長速度比現有模型預測的快得多。
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