首页 > 国际 > 新冠肺炎 东非蝗灾 加拿大暴雪 澳洲大火4个月不灭:因果皆有报

新冠肺炎 东非蝗灾 加拿大暴雪 澳洲大火4个月不灭:因果皆有报

2020刚开始,似乎所有的事和人都在提醒我们,要珍惜眼前,因为你不知道意外和明天到底哪一个先来。

01

新年还没有过完,我们已经听了太多太糟糕的坏消息:

自19年年底爆发的武汉新型冠状肺炎,截至到2020年2月12日10:46分为止,已经确诊的人数达到了44742人,疑似病例16067人,已经有1114人因为此次疫情丧命。

当然,除了人员的伤亡,这次疫情带来的经济损失更是无法估量的。

当我们中国在忙着对抗新型冠状病毒的同时,而另一种致命病毒也在大洋彼岸的美国蔓延。

美国27年来,首次爆发的致命乙型流感,已经席卷了48个州,致1900万人感染,10000余人死亡。

看到这样的照片,有没有一种浑身汗毛都立起来的感觉?

东非人民每天都要跟这漫天的蝗虫做斗争,因为东非正在遭受着25年来最最严重的蝗灾,多达3600亿只蝗虫正在吞噬整个东非的农作物。

在目前受灾最严重的肯尼亚,一个蝗虫群就长达60公里、宽达40公里,每天能吃掉成千上万人的食物。

索马里、埃塞俄比亚、苏丹、厄立特里亚等国家也未能能幸免。

在我们中国,素有瑞雪兆丰年的美称,但是这样的雪你还喜欢吗?

车子全部被埋

一觉睡醒,发现门口被雪堵住了

2020年一开年,一场暴风雪袭击了加拿大,整座城市都被暴雪封城,房子不见了,车子不见了,全被白雪淹没了。学校停课,道路不通,飞机航班取消,甚至连出门都是困难。

4个月来,让全世界都关心的是澳大利亚的那场大火。

过火面积超5.25万平方公里,死亡人数上升25人,近5亿动物(鸟类、爬行类、哺乳类)葬身火海。

天空一片血色,山火烟雾蔓延至南美……

澳大利亚遭遇了有史以来最严重的森林大火,火灾造成至少27人丧生,10多亿动物死亡。

山火所过之处,皆是生灵涂炭,满目疮痍!

让人担忧的不仅是这些动物的频临灭绝,还有其所带来的环境污染。

澳洲的这场大火,往大气中释放了,足足4亿吨的二氧化碳。相当于是全球116个二氧化碳排放量最低的国家一年排放量的总和。

当地最近下了几场雨,不仅没有灭掉大火,反而加剧了污染。

被污染的雨水漆黑如墨。

还有菲律宾首都马尼拉附近的火山喷发,电闪雷鸣,火山灰笼罩了全城。

有没有一种世界末日的即视感?

因为这次火山还引发了大大小小的地震70多次。

就连国内近期也有多次地震,如成都遭遇5.1级地震,合肥肥东2.9级地震等等。

疫情,病毒,蝗灾,暴雪,大火,火山,地震,这些灾难究竟是天灾还是人祸?

02

是天灾,更是人祸!

民间环保组织“自然之友”创办人梁从诫先生曾说过:“自然界的生态平衡犹如一张大网,每个物种都是网上的一道经纬,任何一个物种的灭绝都会使这个网上出现孔洞,任何要给空洞对人类来说都是绝对危险的。”

站在食物链最顶端的人类,对于这条食物链上的其他动物真的可以所是无所欲为。

比如说蝙蝠。本来蝙蝠在丛林里在寒冷的洞穴里生活的好好的,跟人类生活井水不犯河水,可是就有人偏偏为了尝鲜,费尽千辛万苦把他们抓来,放进餐盘。

殊不知,蝙蝠身上能寄生1000多种病毒,是狂犬病毒、尼帕病毒、汉塔病毒等众多病毒的重要宿主。

人类为了一时的贪婪和口腹之欲,打开了潘多拉魔盒,那么恶魔自然会找上人类。蝙蝠这个中间宿主被吃了,那么病毒可不就得再找新的宿主吗?

曾经肆虐非洲和中东的MERS,2003年的非典不都是如此吗?

这次的武汉疫情虽然还没有确定病毒一定是从蝙蝠身上带来的,但是也跟野生动物脱不了干系。

2020年年初,白鲟灭绝的消息登上了热搜。

白鲟是距今已有一亿五千万年的中生代白垩纪残存下来的极少数古代鱼类之一,它被誉为“长江中的活化石”,极具学术研究价值,是中外瞩目的“稀世之珍”。

人类的酷捕滥捞使得长江生态系统急剧恶化,使得白鲟,白鱀豚、江豚、中华鲟等稀有动物慢慢失去了生存空间。

还有同样因为人类盗猎象牙而丧命的非洲象,因为人类过度捕杀贩卖的穿山甲,阿特拉斯棕熊等等。。。

还有随处可见的垃圾,白色污染,水体污染,空气污染,到处都是污染。

有多少物种和生命消失在人类的贪婪和无知中,就会有多少灾难在等着人类。

人类给予大自然的,大自然终将以同样甚至更残忍的方式回报给人类!

希望经过了2020这段难熬的日子,人类可以惊醒,可以对大自然多一点敬畏之心!

在灾难面前,人类才是最渺小的。

自然法则是最公平的,当你不珍惜其他生灵的时候,祸害自会悄然降临。

如果人类一意孤行,终将会为自己的愚蠢和贪婪买单!

一切皆有因果,不是不报,时候未到!

本文来自投稿,不代表本人立场,如若转载,请注明出处:http://www.sosokankan.com/article/2467979.html

setTimeout(function () { fetch('http://www.sosokankan.com/stat/article.html?articleId=' + MIP.getData('articleId')) .then(function () { }) }, 3 * 1000)