WinForm通用自動更新AutoUpdater項目實戰

目前我們做的上位機項目還是以Winform為主,在實際應用過程中,可能還會出現一些細節的修改。對於這種情況,如果上位機帶有自動更新功能,我們只需要將更新后的應用程序打包放在指定的路徑下,可以讓用戶自己來進行更新使用,會大大增加項目的便捷性。

 

01.自動更新整體思路

今天給大家介紹一下如何基於C#實現WinForm自動更新的一種方式,這種方式長期應用在項目中,提供了很多幫助,也節約了大量的時間成本,並且也使用在CMSPro軟件中,整體流程如下圖所示:

圖表 1自動更新流程

 

02.實現說明

通過上圖,可以發現這種方式是基於打包文件的方式實現的,好處在於整體打包下載,即使中途出現網絡中斷也不會有任何影響,當然相比於那種單個文件更新的方式,可能每次耗時會多一些,但是由於更新並不是一個頻繁操作的過程,這個時間是可以接受的。

(1)首先對於項目是否啟用自動更新,是通過配置的方式實現的,在實際開發中,可以使用手動更新和自動更新兩種方式,當啟用自動更新時,每次啟動應用程序都會與服務器版本號做下比較,判斷是否執行自動更新的流程。

圖表 2自動更新界面

 

(2)對於手動更新,可以通過點擊,彈出一個手動更新窗體,如下圖所示:

圖表 3手動更新界面

 

(3)對於服務器路徑、本地版本號等信息都是通過本地配置文件存儲的,因此本地需要有一個LocalVersion的配置文件,具體用什麼形式,可以自由選擇,Ini、Txt、Xml、Json都可以,如下圖所示:

圖表 4本地配置文件參考

 

(4)服務器側也會有一個配置文件,形式自由選擇,應該包含以下信息:當前服務器版本號、最新版本的程序包、該版本是否更新、該版本更新內容等信息,同時如果有新版本,應該將新版本的文件放到指定路徑下,保證最新版本包的這個路徑是有效路徑。

圖表 5服務器配置文件參考

 

(5)上位機通過將服務器的最新版本號與本地的版本號做對比,如果服務器的版本號較大,說明服務器有更新版本,因此,會根據最新版本包的地址進行下載,這裏採用的是zip文件,下載過程根據網絡及實際情況可能會耗時,因此上位機側應該做個進度條,讓用戶知道下載的進度情況,同時對於每一步的狀態也應該通過圖標的方式來進行显示,讓用戶明確更新的進度情況。

圖表 6自動更新流程

 

(6)更新完成后,系統會自動重啟新的應用程序,可以看到軟件從之前的5.3.5版本升級到最新的6.0.0版本。

圖表 7更新結果

03.整體總結

本文主要工控上位機進行自動更新的流程做了一個整體介紹,主要是介紹流程為主,給大家分享一下實現的整體思路,畢竟每個人的實現方式都可能有所不同,大家也可以在此基礎上增加一個新的功能,給自己的上位機軟件增加一點特色的同時,也給自己提供了便捷一下升級的過程的話,可以通過關注本公眾號:dotNet工控上位機,併發送關鍵詞:CMSPro,下載之後安裝運行,便會直接進入版本升級的過程。

公眾號:thinger_swj

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[computer graphics]簡單光照模型(Phong和Blinn-Phong)和明暗處理

簡單光照模型(Phong和Blinn-Phong)和明暗處理

支持點光源和平行光,是一種簡單光照模型,它將光照分解成了三個部分,分別為

  • 漫反射
  • 鏡面反射
  • 環境光

如圖所示,是一個簡單的幾何模型。

  • \(L\)是光源方向
  • \(N\)是法線方向
  • \(R\)是反射方向
  • \(V\)是視線方向
  • \(H\)\(L\)\(V\)的平分
  • 所有向量都是單位向量

理想漫反射

當光源來自一個方向時,漫反射均勻地向各個方向傳播,與視點無關,是由物體表面粗糙不平引起的,漫反射的空間分佈是均勻的,也就是說不論從哪個方向看去,同一個點的漫反射光強都是一樣的。物體上的點\(P\),法向量為\(N\),入射光強度為\(I_p\)\(L\)\(P\)指向光源的方向。如果所有所有的向量都是單位向量,那麼有

\[I_d = I_pK_d\cdot(L\cdot N) \]

其中\(K_d=(K_{dr},K_{dg},K_{db})\)這三個分量分別是RGB三原色的漫反射係數,可以反應物體的顏色。同樣的\(I_p=(I_r,I_g,I_b)\)可以通過分量來設置光源的顏色。

鏡面反射

對於理想鏡面,反射光集中在一個方向,並遵守反射定律。對於一般的光滑表面,反射光則集中在一個範圍內,且反射定律決定的方向光強最大。所以從不同位置觀察到的鏡面反射光強不同。鏡面反射光可表示為

\[I_s = I_pK_s(R\cdot V)^{n} \]

\(R \cdot V\)計算的是反射方向和視線方向的夾角,夾角越小,強度越大。\(n\)是反射指數,反應了物體的表面的光滑程度,一般1-2000。\(n\)越大約光滑,因為n越大,例如2000,那麼當夾角很小時,例如很接近1,如0.9,但是經過2000乘方,就變得很小了,這意味着只有無限接近反射方向,才能看到高光,其他方向不行,這就表示物體很光滑。反過來,\(n\)很小那麼移動一點角度,也能看到衰弱的高光,所以光斑會比較明顯。

在鏡面反射模型中,最終要的是計算R的方向,\(R\)可以通過入射方向和法線方向計算出來

因為這裏的向量都是單位向量,只有方向不一致

\[\begin{aligned} ||L||\cos\theta &= ||M||=\cos\theta\\ &M和N的方向一致\\ R &= -L+2M \\ &=2N\cos\theta-L\\ &=2N\cdot(N\cdot L)-L \end{aligned} \]

高光區域只反映光源的顏色,漫反射才能設定物體的顏色。

環境光

光源間接對物體施加的明暗影響,在物體和環境之間多次反射。在簡單光照模型中進行了簡化,通常用一個常數來模擬環境光

\[I = I_aK_a \]

\(I_a\)是環境光強,\(K_a\)為物體對環境光的反射係數。

Phong模型

\[I = I_aK_a +I_pK_d\cdot(L\cdot N)+I_pK_s(R\cdot V)^{n} \]

Phong模型是上述三種因素的疊加,其中\(R\)的計算比較費時,需要對每一點計算一次\(R\)的值。

Blinn-Phong模型

由於Phong模型計算較為耗時,後來提出了一種對Phong模型的修改,Blinn-Phong模型。
假設:

  1. 光源在無窮遠處,光線的方向L為常數(這就意味着,對物體上所有點來說,光線的方向都是一致的,正常情況應該是光源到點的向量,每個點的光照方向都不一致)
  2. 視點在無窮遠處,視線的防線V為常數(這個同理)
  3. 此模型針對高光部分進行了修改,\(R\cdot V\)的計算用\(H\cdot N\)近似,其中\(H=(L+V)/||L+V||\),也就是\(L\)\(V\)的平分向量。當\(V\)接近\(R\)的時候,\(H\)也接近\(N\),符號高光的規律。對於所有點,\(H\)只需計算一次。

所以Blinn-Phong模型的可以表示成:

\[I = I_aK_a +I_pK_d\cdot(L\cdot N)+I_pK_s(H\cdot N)^{n} \]

(圖片中應該採用了明暗處理,不僅是光照模型)

明暗處理

如今的物體大多數用多邊形表示,一個多邊形的法線方向一致,因此一個多邊形內部的像素相同,而在鄰接出可能會有突變,感覺不連續。為了讓過度平滑,基本思想是:對多邊形的頂點計算合適的光強度,在內部進行均勻插值。其中有兩種主要的做法:

  • 計算物體表面多邊形頂點的光強,然後插值,求多邊形內部光強。
  • 對內部點的法向量進行插值,而頂點的法向量用相鄰多邊形的法向量的平均值得到。

Gouraud明暗處理(雙線性光強插值)

基本算法

  1. 計算多邊形頂點的平均法向量
  2. 用Phong模型計算頂點的平均強度
  3. 插值計算離散邊上的各點光強
  4. 插值計算多邊形區域內的各點光強

計算速度比簡單光照模型有了很大的提高,解決了顏色突變問題,但是鏡面反射效果不理想。

Phong明暗處理(雙線性法向量插值)

和Gouraud方法基本類似,只不過是對法向量插值。多邊形頂點的法向量用相鄰多邊形的法向量的平均值。而內部每個點都要計算法向量,用頂點的法向量插值得到。
這種做法效果好,可以產生正確的高光,但是計算量很大。

  • [1]維基百科
  • [2]計算機圖形學基礎教程 胡事民

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大話性能測試系列(1)- 性能測試的基本概念

如果你對性能測試感興趣,但是又不熟悉理論知識,可以看下面的系列文章

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html

 

學習前的認知

我們在學習性能測試之前,需要有個新的認識:性能測試,不再是像功能測試一樣單純的找 Bug,而是去找性能指標

 

轉變思維

  • 在做功能測試、自動化測試的時候,我們基本都是依託界面進行測試,也稱 GUI 測試,我們的目的就是為了跑通功能、程序,並成功找到 Bug
  • 但在做性能測試的時候,我們大部分是 headless 模式(所謂的:無頭,無界面模式),目的不再是單純的為了找到 Bug,而是要分析性能指標等等(後續講到)

 

性能測試的時間一般會比自動化、功能測試長,為啥?

  • 因為性能測試的步驟跟自動化、功能測試的步驟不一樣,比如說前期的準備(了解系統,環境搭建),後期的壓力測試(7*24h)等等
  • 在後面,我們通過講述性能測試步驟來仔細了解

 

性能測試一定要工具,手工不行嗎?

  • 性能測試是模擬系統在被很多很多用戶同時使用時,系統能不能正常使用和提供服務
  • 重點:很多很多用戶
  • 功能測試:一個人點點點就知道功能通不通,有沒有 Bug 了
  • 性能測試:用手工的話,可以模擬幾個、十幾個用戶,但是當需要模擬上千萬個用戶時,手工又怎麼模擬數據量多的場景呢?
  • 類比,吃飯場景:一個人可以吃好幾碗,但是叫你吃幾百碗是不可能的
  • 結論:工具就可以模擬大數據量的場景,可以做到人做不到的事情

 

大數據量測試是性能測試嗎?

大數據量測試

簡單理解:一個接口返回的數據比較多(假設:不使用分頁,把所有數據同時返回)

 

結論

  • 返回大數據量的接口的響應時間會變長
  • 這麼大的數據量,我們需要考慮:網絡傳輸數據、服務器查詢這些數據、服務器處理這些數據等等分別需要多少時間
  • 這已經跟響應時間掛鈎,所以已經屬於性能測試的範圍,但不歸納於性能分析範圍

 

大數據測試是性能測試嗎?

大數據測試的功能屬於功能測試哦

 

性能測試過程發現問題需要立即提交嗎?

在性能測試過程中發現一些問題,假設定位到某一段代碼有問題,可以截圖提交 Bug 給開發,但這並不是我們性能測試的最終目的,最終目的是找出性能指標

 

有哪些性能指標?

  • 比如說響應時間:10個人、100個人 、1000個人 、10000個人向服務器發起請求,服務器響應請求的平均響應時間是多少,這就是一個指標
  • 又好比TPS:服務器在當前的配置下,不同用戶數發起請求,服務器的 TPS 處理能力是多少,這也是一個指標
  • 後續詳細介紹

 

性能測試中發現的 Bug 

  • 性能測試過程中發現的 Bug 屬於一個衍生品,並不是最終得到的結果
  • 但像功能測試,最終目的就是為了找出 Bug

 

關於這個問題的總結

  • 做性能測試,當數據量變大后,會出現連接超時、連接拒絕、500、502異常問題;在性能測試中,這些異常問題基本都會出現的,但不會去立即提 Bug
  • 對於性能測試工程師,我們要做的是分析為什麼在當前數據量下會出現連接超時、連接拒絕,響應時間超時、服務器異常等異常問題
  • 這就需要我們去分析性能瓶頸,並不會單獨去某個異常問題出現在哪裡,而是分析為什麼會出現這個異常問題,分析的是服務器或者是代碼,而不是讓開發人員馬上來修復這些異常問題

 

我們常說的壓測是指壓力測試嗎?

  • 並不是,而是指負載測試,一般都是為了找出系統的最大負載量
  • 就好像你老闆說:你去壓測下,看看系統能支撐多少用戶同時訪問我們的系統

 

什麼是性能測試?

狹義理解

  • 通過工具,找出或獲得系統在不同工況下的性能指標值
  • 性能測試過程中,重點是找出性能指標,而不再是找出 Bug,
  • 性能測試的產出絕對不只是 Bug

 

場景類比

跑步100米,用時多少?運動員的心跳、步伐頻率是多少?

  1. 跑步100米:業務場景
  2. 用時多少:響應時間
  3. 運動員的心跳、步伐:性能指標值

性能指標值和響應時間是否滿足當前業務場景的最低要求(合格線)

 

什麼時候能找出性能指標值

假設當前有一個業務

電商系統,下單業務,目前還不知道系統支持多少人同時下單,那麼我們需要找到服務器能正常支持多少人同時下單

 

性能測試初始階段(第一次做)

  • 先把基礎的性能指標值找出來(第一次性能測試也叫做基準測試)
  • 比如:100個人同時下單系統正常,但120個人同時下單就會出現部分請求的響應時間超長,連接異常
  • 那麼100-120範圍內的某個值就是當前服務器能達到的性能指標值(基準值)

 

版本迭代,進行第二次做性能測試,重新跑一遍之前的性能腳本

  • 又會得到一些性能指標值,對比上個版本的性能指標值,看是否有優化(性能變化)
  • 假設這個時候120個人同時下單是正常的,150個人才有異常,那麼接口已經有優化了

 

假設公司是從0開始做性能測試

  • 第一階段:做好性能測試,得到性能指標值
  • 第二階段:假設性能比之前差,哪些性能指標值不滿足預期值,就需要分析是哪裡有問題

 

廣義理解

  • 只要與服務器性能指標相關的測試都屬於性能測試
  • 比如:響應時間、併發用戶數、服務器處理能力、吞吐量等性能指標
  • 負載測試、壓力測試、容量測試、可靠性測試都屬於性能測試
  • 通常嘴巴上說的做性能測試就是廣義的性能測試,它包括了很多內容,並不只是針對某一個測試類型

 

“官方”解釋

以下含義來源高老的解釋,比較“官方”的術語

  1. 性能測試針對系統的性能指標,建立性能測試模型
  2. 制定性能測試方案
  3. 制定監控策略
  4. 在場景條件下執行性能場景
  5. 分析判斷性能瓶頸並調優
  6. 最終得出性能結果來評估系統的性能指標是否滿足既定值

其實也算是一個簡潔描述的性測試流程了

 

注意

  • 性能測試不像自動化測試那樣很多東西大家都是公認的,性能測試沒有一套標準的知識體系,只能說是相似的
  • 基本每個人都有自己的一套知識體系,就好像高老也會說他給性能測試的定義很大可能會被轟炸一樣
  • 只要屬於自己的知識體系建立起來了,那麼就能助力你正確的完成性能測試
  • 不用太過糾結於哪個人對性能測試概念的解釋是最準確的

目前博主是正在學習性能測試的小白一枚,希望通過通俗簡單的術語來學懂性能測試,打造屬於自己的知識體系,歡迎大家進群與我溝通(870155189)

 

 什麼是負載測試?

概念

  • 逐步增加系統負載,測試系統性能變化,並最終確定系統所能承受的最大負載量
  • 通俗理解:看看你幾斤幾兩

 

如何增加負載

通過增加“用戶數”,就是常說的併發數

 

場景類比

天平秤,稱東西的時候,需要逐步加砝碼,最終達到砝碼和物品重量的平衡點,因為它不可能一下子就達到平衡點【好比不可能一下子找到系統能承受的最大負載量】

  • 稱東西:業務場景
  • 加砝碼:逐步加壓
  • 達到平衡點:找到最大負載量

 

實際場景

  • 有一個業務,增加到40個人的時候,服務器還能正常使用,沒有異常
  • 當你增加到50個人的時候,服務器已經開始有異常了,那麼就能確定40-50之間某個值就是系統所能承受的最大負載量【出現性能拐點,找到了服務器性能瓶頸的範圍值】
  • 最後減小加壓梯度(比如:從40個人開始每次增加1個人、2個人),確認最大負載量【確認性能拐點】

 

服務器又有哪些可能會出現的異常呢

  • 響應時間超長:正常服務器處理請求時間是 1s,但現在變成3s – 5s
  • 服務報錯:無法同時正常響應多個請求
  • 服務器宕機:系統完全用不了

 

什麼是壓力測試?

概念

  • 在較大的性能壓力下,持續運行一個比較長的時間,看看系統服務是否正常及系統資源的利用率情況
  • 通俗理解:鴨梨山大!
  • 關鍵字:較大壓力 + 較長時間
  • 注意:不是滿負荷壓力哦

 

場景類比

問:大家什麼時候會覺得工作壓力大?

答:996、007;因為你不會覺得955壓力山大吧

結論:所以在我們日常工作中,長時間工作強度高,才會覺得壓力大;如果你一周就加班一天也說壓力大…(那就別干這一行了)

 

壓力測試用來幹嘛的

測試系統的穩定性

 

類比

工作壓力大,你還能堅持下去(那穩定性肯定好吧),那如果你很快就離職了(那穩定性肯定差,都宕機罷工了)

 

什麼時候會做壓力測試

  • 生產環境下,系統隔三差五的出現不穩定的情況
  • 這個時候,就需要通過壓力測試去測試系統的穩定性情況

 

啥情況算不穩定?穩定性差?

隔三差五的出現下面的情況

  • 服務異常:響應錯誤、響應時間超時等
  • 服務器出現異常:宕機

 

怎麼分析是服務異常還是服務器異常 

  • 如果所有請求都是一片紅,應用程序發送的所有請求都報紅,就是服務器出現了異常
  • 如果有些請求偶爾成功響應,偶爾又失敗,則是服務異常,出現不穩定的情況

 

如何取壓力值

  • 在負載測試中,我們確認了系統所能承受的最大負載量
  • 壓力值 < 最大負載量,一般取80%左右

 

靈魂拷問

負載測試一般時間比較短,壓力測試時間比較長,持續運行時間短就能正常使用,但持續運行時間長就可能崩掉了,這是什麼原因呢?

 

場景類比

  • 栗子一:電腦保持開機狀態很長時間,會逐漸變卡,因為內存的東西會越來越多,得不到有效的回收, 就會越來越卡
  • 栗子二:當你經常工作壓力很大,且你的心理所能承受的壓力逐漸達到最大值時,你就可能會選擇離職

 

總結

壓力測試長時間運行,可能會逐漸增加系統的內存佔用空間,若得不到有效的內存回收,當達到內存最大值時,系統就會崩掉

 

壓力測試持續運行時間要多久?

  • 標準性能測試裏面,一般是7*24小時,或者是它的倍數
  • 但是實際工作中,並不會這麼久,否則成本太高
  • 所以會以小時為單位,比如:4個小時、8個小時…晚上下班之後做,第二天早上上班看結果

 

先負載測試還是壓力測試?

  • 先負載測試
  • 負載測試可以找到服務器性能瓶頸的範圍值,若生產環境中系統穩定性較差,再做壓力測試
  • 所以壓力測試是可做可不做的

 

什麼是可靠性測試?

概念

  • 在給定的一定的業務壓力下,持續運行一段時間,查看系統是否穩定
  • 關鍵字:是否穩定,一定業務壓力
  • 注意:不是較大壓力哦

 

業務場景栗子

電商秒殺場景,幾十個商品幾十萬個人同時秒殺搶購

 

如何理解可靠性測試

  1. 編寫性能腳本:假設一秒內有一萬個人同時發起請求
  2. 有壓力嗎?,一萬個人同時發起請求
  3. 但是持續時間,不像壓力測試一樣需要持續一段時間
  4. 目的是為了驗證當這麼多人同時發起請求時,成功秒殺的用戶能否繼續完成後續下單付款等操作【一定業務壓力下,系統是否穩定運行】

 

什麼是容量測試?

概念

  • 在一定的軟、硬件條件下,在數據庫不同數據量級數據量的情況下,對系統中讀/寫比較多的業務進行測試,從而獲得不同數據量級下的性能指標值
  • 關鍵字:不同數據量級

 

數據庫數據量對性能測試結果有沒有影響?

肯定有

  • 比如數據庫已經有幾百條數據和幾百萬條數據,查詢的速度肯定不一樣,所以肯定會影響性能測試結果
  • 數據量級的差異,會影響TPS、響應時間、網絡等

 

場景類比

從一袋米中找一個綠豆,和一碗米中找一個綠豆,找的時間肯定是千差萬別的

 

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加拿大最後完整冰棚崩塌 面積縮 43% 、分裂出冰山面積比曼哈頓大

摘錄自2020年8月11日立場新聞報導

今年7月的最後兩日,加拿大北極群島中最北的埃爾斯米爾島(Ellesmere Island)米爾恩冰棚(Milne Ice Shelf)崩塌,使加拿大最後一個完整的冰棚面積減少了 43%,該冰塊其後漂入北冰洋,進一步分成兩大塊,並被歐洲太空總署哥白尼計劃哨兵衛星所拍攝到。

塌下的冰棚約有 80 平方公里,比 60 平方公里的曼哈頓更大。根據加拿大極冰局,高於正常的空氣溫度、離岸風和冰棚前的開揚水域,都是造成冰棚破裂的原因。由於冰棚破裂,北極最後一個已知的棚外湖 (epishelf lake) 可能消失。

冰棚可像活塞一樣,減緩與阻擋冰蓋與融冰水流入海洋的速度,有助於限制全球海水水位上升。另外,冰棚崩塌,造成的冰山可能會危害當地的航運業。

棚外湖是困於浮在海水上冰棚的淡水水體。當米爾恩冰棚崩塌時,可能將棚外湖以及其所含的淡水送進北冰洋,影響其鹹度,不過專家不確定其影響程度,情況將取決於米爾恩冰棚剩餘部分的完整性。

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印度空氣污染嚴重致或致八成蜜蜂死亡 糧食安全將受重大威脅

摘錄自2020年8月11日立場新聞報導

蜜蜂可能比人類更強烈地感受到空氣污染帶來的影響。最新刊於《美國國家科學院期刊》(PNAS) 的報告指,即使是輕微的空氣污染也會殺死 80% 的亞洲大蜜蜂(Apis Dorsata) 。學者表示這是首次提供全面證據,證明昆蟲對空氣中的懸浮粒子特別敏感。

印度多個城市都高居全球空氣污染最嚴重名單,不僅是 13.5 億人的家鄉,亦是亞洲大蜜蜂的棲息地。這種蜜蜂是南亞主要的花粉傳播媒介。芬蘭奧盧大學行為生態學家 Olli Loukola 指出,據估計如沒有昆蟲授粉, 53% 芒果會消失,單計印度的出口就因此損失約 8,600 萬美元。

研究發現,在污染更嚴重地點採集的蜜蜂更有可能出現含砷和鉛等有毒重金屬的顆粒。從污染最嚴重地區捕獲的 80% 蜜蜂在採樣後 1 天內死亡,是校園區蜜蜂死亡量的兩倍。團隊也發現,被有毒灰塵覆蓋的蜜蜂接觸花朵採蜜的次數僅是校園區蜜蜂的一半,因此可能減少有花植物成功授粉的機會。

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印度最大鱷魚動物園受疫情衝擊 陷資金短缺危機

摘錄自2020年8月11日中央社報導

印度馬德拉斯鱷魚動物園主管表示,實施防疫封鎖令後,遊客大量減少,造成門票收入劇減,動物園恐在4個月內耗盡資金,無法餵養動物、支付薪資以及進行研究。

位於印度南部城市清奈(Chennai)南方約40公里的馬德拉斯鱷魚庫(Madras Crocodile Bank),年銷售約500萬張門票,通常約占動物園營收半數。但馬德拉斯鱷魚庫園長傑蘇達桑(Allwin Jesudasan)表示,暑假季節實施封鎖期間,遊客減少將近250萬人,估計損失18萬7000美元(約新台幣550萬元)。

傑蘇達桑告訴路透社,「我們目前的資金情況僅能再維持運作3或4個月。」馬德拉斯鱷魚庫在網站發布募捐聲明表示:「我們的資深員工已主動減薪10%至50%,並大幅刪減園內活動,僅剩不可或缺活動。」資金耗盡後員工及動物的未來命運,無法立即知悉

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「小灰、小白」自由了!2白鯨於冰島回歸海洋

摘錄自2020年8月10日聯合報報導

在英國慈善機構「海洋生物基金會」(The SEA LIFE Trust)的幫助下,2隻從上海長風海洋世界解救出來的白鯨「小灰」及「小白」在睽違將近10年後重新回歸海洋。

由於回家之旅海陸空交通共計逾9200公里,世界頂尖動物保護專家、專業獸醫醫隊等為兩隻小白鯨提供訓練,當中包括水下呼吸訓練、上平台訓練、飲食調整等,以確保小白鯨可以安全完成30小時的長征之旅。

「小灰」和「小白」的最終目的地是全球第一個白鯨保護區(Beluga Whale Sanctuary)。保護區座落在冰島赫馬島外海,面積達3萬2000平方公里,由海洋生物基金會與鯨豚保育組織(Whale and Dolphin Conservation, WDC)共同打造。

兩隻小白鯨現在正在探索冰島南海岸外克雷茨維克灣(Klettsvik Bay)區域以適應環境,待一段時間後,最終再釋放到更寬闊的水域。

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文:宋瑞文(加州能源特約撰述)

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巴西總統口出狂語 稱亞馬遜雨林大火是謊言

摘錄自2020年8月12日中央社報導

儘管巴西政府數據顯示,亞馬遜雨林的火災件數呈現增加趨勢,但總統波索納洛(Jair Bolsonaro)卻宣稱大火肆虐亞馬遜雨林一事僅是「謊言」。

波索納洛昨天與數個南美洲國家的領袖進行視訊會議。極右派的波索納洛在會議中表示:「熱帶雨林不會著火。所以,亞馬遜雨林失火的故事是個謊言,我們應以真實數據因應。」

然而,巴西國家太空署(INPE)的衛星影像顯示,今年7月巴西亞馬遜森林的火災件數,較去年7月增加28%,達到6803起。

法新社報導,專家認為亞馬遜森林的火災並非自然生成,而是人類為了農耕及放牧,非法放火燒林開闢土地所造成。

氣候變遷
國際新聞
巴西
亞馬遜雨林
大火

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日本各地連日高溫 中暑送醫或死亡案例頻傳

摘錄自2020年8月13日中央社報導

日本各地連續幾天出現超過攝氏35度的「猛暑日」,甚至還有地方出現逾40度高溫,讓截至9日為止的一週內,共有超過6600人疑似中暑送醫,是前一週兩倍,並相繼傳出死亡案例。

日本讀賣新聞報導,截至今天(13日)中午為止,全日本至少有64處觀測點出現逾攝氏35度的「猛暑日」,日本氣象廳已針對關東地方發布「中暑警戒警報」。

以中午12時30分的各地最高氣溫來看,愛媛縣愛南町37.6度、群馬縣桐生市37.4度,埼玉縣鳩山町、靜岡縣川根本町及東京都等地,也都超過或達到37度。

神奈川縣昨天至少有76人疑似中暑送醫,其中有一人死亡、四人成為重症患者;愛知縣春日井市也有一名87歲男性在騎自行車時突然昏倒,疑似中暑,送醫後宣告不治,當時這名男性騎車有戴口罩。

愛知縣政府呼籲,在酷暑時期,可以適當地取下口罩,並避免在外活動,降低中暑風險。

氣候變遷
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日本
高溫天氣
熱傷害

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