印度疫情的来源,疫情到底来源于什么地方?

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目前为止新冠病毒的来源,还存在很多争议,从最新的数据看,病毒并非起源于,我国武汉的华南海鲜市场,也有传言说病毒来源于实验室,但是还没有证据来证明这个说法,总之新冠病毒的来源目前还没有准确的说法印度疫情的来源。

这次的新冠疫情,发生在科技如此发达的今天,让我们看清了病毒的可怕,人类在病毒面前太脆弱了,小小的一个病毒,影响了全世界多少个国家,感染了世界多少人,因为它死亡了多少人,这都是我们不敢想像的。

无论病毒是怎么来的,总之它已经变异成功,就会长期伴随人类,成为影响人类生存的又一障碍,它也给我们人类敲响了警钟,人类与病毒的战争永远没有结束,我们要保护好我们自己,保护好我们的生存环境,保护好我们的家园。

谢谢!

为什么说印度的严重疫情刚刚开始?

为什么说印度的严重疫情刚刚开始?截止到5月20日数据,印度累计确诊112442人、死亡3438人。据统计,印度每100万人中,只有18人能得到核酸检测的机会。可见,目前印度新冠疫情的统计的数据只是印度真实情况的冰山一角。

虽然,印度照搬中国抗击疫情的经验进行封城,但是从印度封城后的城市治理情况和实际效果上看,印度的疫情不容乐观。因为,中国经验不是谁都有能力照搬的。

印度的贫民窟——真正的“王炸”当年大英帝国统治印度时,向印度大量倾销工业商品,使得印度本土的手工业从业者没有了活路。于是,这些手工业失业者为了生存,只能去孟买、加尔各答等地去打零工。英国人面对这些大规模居无定所、影响城市治安的流民,不禁头疼。于是,就在城市中划了一块地,规定这些流民晚上只能在这块地活动。

流民们纷纷在那里用木头搭建了简易房,久而久之,流民越聚越多,生活的区域越来越乱,这就是印度最早的贫民窟。

后来印度独立后,政府颁布了苛刻的劳工保护政策,使得很多公司跑到城市中的贫民窟去招工,这让印度城市中的贫民窟越来越多。

比如位于印度商业之都孟买中心地带的达拉维贫民窟,在近2 平方公里的区域内,居住着100万人。相当于每2平米一个人,这名副其实的世界最拥挤的地方。贫民窟内垃圾遍地、污水横流。

虽然,贫民窟的居住条件恶劣,但也是“寸土寸金”。所以,他们不舍得将宝贵的土地建厕所。在达拉维贫民窟,每14000人分享一个马桶,上个厕所得排多久的队,可想而知。印度人随地解决大小便的习惯就是这样被逼出来的。不管是成年人还是儿童,男人还是妇女,脱了裤子就在大街上招呼。

很多人将印度的贫民窟与中国的城中村作比较,其实二者存在着很大的区别。且不说,中国的城中村无论从居住环境和治安条件都比印度的贫民窟好很多。更重要的是,在中国城中村居住的城市外来打工者与印度贫民窟中的人有本质的区别:中国城中村的打工者都在老家有住房,城中村只是他们的临时住所;而对印度贫民窟中的人们来说,贫民窟是他们世世代代生活的唯一住所。

贫民窟这样的人口密度,这样的居住条件、卫生条件,无疑是一个新冠病毒的大型培养基。

对印度来说,中国的抗疫经验为何难以复制?印度是世界第二大人口国,有13.5亿人口。每10万人只有150个警察,却有163名登记在册的逃犯。这说明什么问题?

这说明,一旦印度发生群体事件,很难靠警力去维持治安。

而印度的广大农村地区,更是靠潘查亚特自治组织维持秩序的,政府的公权力根本就无法下达到农村。这就是为何印度农村高种姓元老能够以宗教信仰为由,教唆农民向防疫医护人员扔石头了。

再看看中国,不管是城市的社区,还是农村的村镇,根本用不着国家派警察和军队去维持隔离秩序,这种小事儿,居委会大妈和老村长们就给办了。

这还不是最要命的事儿,最要印度政府命的是封城后该如何解决贫民窟中人的吃饭问题。

印度的劳工保护政策,使得贫民窟中的人们大多数在贫民窟的小作坊工作,这样日结工资的工作,没有劳动合同的保障。封城停工后,贫民窟的绝大多数人都失去了收入,没有了饭吃,导致他们不得不去城市的垃圾场中去找吃的。

封城后,印度政府的财政收入根本没有能力为这些人的基本生活提供保障,所以,他们为了生存,就不得不冒着生命危险出去工作或者拾荒。这庞大的流动人口一旦失去控制,以印度的警力根本无法维持秩序。

结语印度政府在疫情期间,学习中国的封城、停产等防疫措施,但是他们却没有中国那样在防疫、组织、后勤方面的配套保障。

防疫方面,印度的口罩产能每天65万只,而中国每天可以生产上亿只。更别说我们有03年抗击非典时留下的宝贵经验。

组织方面,印度有限的警力无力去维持社会秩序,只能出动军队。而中国的社区、村镇,在封闭后根本不用警察和军队去维持秩序,熟悉当地情况的基层的干部、党员、志愿者就能很好的完成任务。

后勤方面,印度的交通、物流条件非常差,更不像中国能够网上买菜、点菜。武汉封城后,政府在全国各地紧急调配物资驰援武汉,而孟买贫民窟封闭后,人们却得不到政府的物资保障,去在垃圾中找食物度日。

因此,印度的疫情刚刚开始,要远比数据所显示的更严重。

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