2020年10月2日,特朗普确诊新冠。
这个此前一直声称“最懂新冠”的男人,最终还是与病毒来了场零距离接触,这样的结果令人心情复杂。
面对疫情,特朗普极不靠谱。而美国确诊人数也在这份“不靠谱”的影响下,猛增至全球第一。
如今,特朗普“中招”了,没有人知道该国疫情接下来该如何发展。而与此同时,紧随美国之后的印度国内疫情,也同样不容乐观——
据最新消息,10月2日,印度单日新增确诊人数达115721例。
再破纪录,令人震惊。
相关专家预测,印度或将成为世界头号疫情中心。
截至2020年10月3日,全球新冠累计确诊病例已超过3470万例。
除了始终“领跑”的美国,位于南亚次大陆的一个古老而又神秘的国度——印度,也正在上演着确诊人数“不是不爆,时候未到”的骇人景象。
根据数据显示,目前印度累计确诊人数已经超过了640万例,位居世界第二。
对于防疫,印度似乎总有自己的态度。两分凉薄,三分茫然,五分漫不经心,十分奇葩。这完全符合该国的“本土特色”,唯独不符合“战疫”思维。
虚幻感与迷离感交相辉映,印度有点“谜”。
实际上,印度的防疫工作开始得还算及时。
3月24日,印度总理莫迪宣布“封国”,他本想以此“杀”新冠一个措手不及,然而现实往往与理想背道而驰。
从当地时间晚8点莫迪毫无征兆地下达命令,到夜里12点全面施行,印度当局仅给民众4个小时准备这场“战疫”,而最终的结果就是:
病毒没“封”,人民“疯”了。
受种姓制度与当地实际情况影响,印度国家内部贫富差距巨大。穷人想要养家糊口,维持生计,唯一的方法便是离乡到相对富裕的地区打工。
封锁令下达后,城市内公共交通全部停运,商场、工厂等一齐歇业。工作停了,外出务工人员为节省生存成本,只能连夜返乡。
于是,印度爆发了近70年来最大的一次人口迁徙活动。超过4500万人口接连涌入车站,60余万人选择徒步返乡。
随着人口流动不断增加,印度官方随后做出反应。
相关部门先是派出大巴接送滞留在路上的返乡人员。结果没成想,原本预备的几十辆车,根本不够运载十几万人。
为了能顺利坐上回家的汽车,印度人民再次挑战车辆载客极限。
在疯狂挤上客运大巴的过程中,他们不戴口罩,不讲防护,对于故乡的思念完全盖过了疫情带来的恐惧。
一番你争我抢后,勉强挤上大巴的人匆匆离去,而滞留人员只能自寻去处。
家不能回,钱不能赚,走投无路的印度民众只能到街上游荡。面对这些群众,当地警官时刻奉行“棍棒底下出安全”的防疫手段。
走在路上不戴口罩?打!
两个人都不戴口罩,而且还骑一辆摩托车?一起打!
左手拽衣领,右手持木棍,边打边教育,绣口一吐便是半个“印度有嘻哈”。
光是打骂还不够,面对成群结队出现的人,印度警方还制定了一系列惩戒机制:
罚抄500遍防疫口诀,集体做蹲起、瑜伽,对于屡教不改者,更有地方警察想出了将其和“假新冠”病人关押在一起的主意。
印度警方将不遵守防疫守则的人关进救护车
为了让群众安安心心待在家中隔离,当地警方戴上新冠病毒形状的头套执勤,整夜里在街道上装鬼吓唬夜不归宿的人,有些地区连警车都被“装潢”成了病毒的模样……
从某种程度说来,印度一线“战疫”人员已为防疫煞费苦心,可无论他们如何努力,如何苦口婆心地讲解新冠病毒的危害,印度民众仍表示:
“真的吗?我不信。”
据统计,印度现存人口已超过13亿,其中有超过2.7亿人的受教育水平,停留在“文盲”阶段。
这些文化水平并不算高的人群,大多数聚集在孟买的达哈维地区。那里有全亚洲最大的贫民窟,居住着印度近六分之一的城市人口。
贫民窟中,保持足够安全的社交距离是一种奢望。
这里几乎没什么公共卫生设施,平均每15个家庭共用一根水管;大部分居民家里没有排水系统,每1440个人共用一个厕所……
赤贫的人们正常生活尚且勉强,又何谈“自行隔离”?
4月初,印度贫民窟内发现首例确诊病例,世界哗然。就当所有人都在猜测当地疫情会因此走向失控时,印度当局表示:
莫慌,我们能赢!
这之后,当地防疫医务人员火速赶往发现疫情的贫民窟进行排查,没成想连患者都没见到,就被住客撵了出去。一些医护人员还曾遭遇过被民众扔石头、用刀袭击等恶性事件。
出于种种原因,医院在印度被很多人认为是带来“噩运”的地方。
所以在疫情期间,当地还出现过新冠病人死亡后,家属闯进医院将患者遗体偷走的情况。
不配合检测,不相信医学,超脱了科学范围,民众开始尝试用“超自然”方式生猛防疫。
在印度,受当地宗教影响,“牛”有着至高无上的地位。人们不仅认为其代表祥瑞,而且深信不疑“牛”治百病。
抱着这样的想法,印度民间自疫情爆发以来,出现了一系列“神牛防疫法”。
用牛粪洗澡、喝牛尿驱毒,某些部门甚至还做了一份“紧急研究计划“,希望印度医学界和科学界全力投入印度神牛的特性研究中去。
一场“战疫”,人累,牛更累。
后来随着确诊人数不断增多,印度民众似乎隐约也感受到了“吹牛”并不靠谱。
好在办法总比困难多,群众又琢磨出了新的防疫手段:
为了隔离,他们把房子搬到了树上,但仍会在夜晚到广场集聚唱歌跳舞,试图以此“驱散”病毒;
为了宣传防疫,他们把口罩挂在大象脸上满大街溜。
一路上,人与象泰然自若,仿佛完全不知道口罩根本没有遮住大象的口、鼻;
为了保持安全距离,他们“画地为牢”,结果只是将鞋放在其中,人却坐在一边熟络聊天……
对付新冠疫情,印度人民最常用的手段,便是“声东击西”。
当“战疫”进行到中场,印度人民逐渐有了防疫意识:
有人为“消毒”喝洗手液最终命丧黄泉、有人为躲避病毒藏进水泥搅拌桶、有人在家中自制“防疫女神”朝拜、有人当街焚烧病毒塑像祈求平安……
那段时间,就连悍匪在抢劫前,都会在店外进行消毒后再破门而入。
潦草中带着些许认真,慌乱中又不乏秩序。
民众对于新冠疫情的态度,始终在“我怕了,我装的”中摇摆不定,印度防疫之路道阻且长。
精神上试图紧跟,实际行动又让人啼笑皆非。
在一波又一波的迷幻操作中,印度疫情进入全面爆发阶段。
6月初,印度国内累计确诊人数为20万,而一个半月之后,该数字便飙升至100万。
此后,该国单日新增确诊病例屡破纪录,仅9月12日一天,便有超过9.7万人被确定感染。
然而就在这之前3天,印度官员还举办了一场声势浩大的集会。站立于舞台之上,官员的双脚离地了,意识关闭了,没来由的自信又占领高地了。
面对台下的民众,他忽然大喊道:“印度的疫情结束了!”语毕,欢呼声四起。
一个敢说,一个敢信,“精神”防疫,“话”到病除。
随着确诊病例每日暴涨,印度当地医疗体系全面崩盘:
医生罢工了、医院着火了,火车能做病房了,就连小猪都能在方舱医院里四处奔跑了……
作为医患比例极不均衡的国家,印度在疫情开始前,,便面临着医院床位与医护人员严重不足的情况。
根据相关数据显示:
在印度的公立医院内,平均每一个床位需要服务1833个病人,而在贫困地区,该数值将达到8789。
人多,医少。
这样的矛盾,对于疫情阴影下的印度,无疑是一颗定时炸弹,混乱一触即发——
在某些地区,患者进入医院后只能在医护人员的指导下,自己注射药物。
某男子因不明原因高烧不退,于药店门口突然昏倒。
此后,救护车几次抵达现场,但随行医生皆因害怕感染病毒选择离去,直到6小时后男子去世,才有穿着防护服的环卫工人到场,将其遗体抬走;
7月初,印度男子巴瓦拉尔·苏贾尼出现疑似感染症状。在驱车5小时赶往医院后,被告知床位已满,必须转院。此后,他接连被18家医院以同样的理由拒绝收治。
最终,巴瓦拉尔·苏贾尼在一家医院的门前死去,这一年他刚刚52岁。
类似事件接连出现,许多防疫漏洞也在此时昭然若揭。
根据媒体报道,印度某些地区从未制定过医疗垃圾分类的相关规定。口罩、防护服、注射针头等废物被随意丢弃在一边,孩子们则可以在垃圾堆旁边随意玩耍。
在一些地方,新冠患者确诊死亡后,相关部门会使用挖掘机掩埋其遗体,而患者家属却对此一无所知。
疫情不断扩散,防疫工作却始终错漏百出。
重压之下,有的医生辞职“保命”,有的护士录制视频网上求救……
混乱中,印度卫生部于9月16日发布数据:
当日国内累计新冠确诊病例突破500万,新增死亡病例1290例,创下单日新增死亡病例数新高。
疫情暴发至今,该国单日新增病例数不断升高,已成为全球新冠疫情发展最快的国家之一。
在这种情况下,印度民众生活已陷入了水深火热。
8月底,印度当局发布一组数据,其中显示:该国第二季度GDP同比暴跌23.9%,创有记录以来最大跌幅。
疫情影响下,工厂关门,城市封闭,众多年轻劳动力无法外出工作获取收入,让本就不富裕的家庭雪上加霜。
没钱,没工作,但日子总要继续。
于是,为了获取更多的“生活费”,同时也为了减少家庭支出,许多家庭将目光投向尚未成年的女孩身上。
8月30日,印媒称受新冠疫情影响,国内童婚事件显著增加。父母迫于生计,只能选择把年幼的女儿嫁掉,以减少家庭的负担。
政府儿童热线在疫情期间处理了至少9.2万起儿童权益事件,其中5584起都与童婚有关,而当中30%的女性受害者年龄在11岁到15岁之间。
在“封城”的影响下,许多学校长时间停课。孩子不用上学,整日待在家里,有些父母认为这是将女儿嫁掉的最好时机——
因为若此时筹备婚事,家中不再需要为女儿准备丰厚的嫁妆和酒席。父母只需要将其送到男方家中,便可得到一大笔彩礼。
“嫁女换钱”,这看起来极为荒唐,但类似的事情在疫情席卷下的印度,已被当地人“见怪不怪”。
“当父亲告诉我婚事时,我同意了。家里没有食物了,我们都挤在一个房间里。如果我结婚的话将解决这一切。”
这是一位15岁女孩在婚礼前夕的独白,第二天她将启程赶往夫家。此前,对方已经承诺,结婚后会照顾其家中生病的父亲和失业的哥哥。
有人为了养家糊口,甚至会选择卖掉刚出生15天的女儿,而价格只有4.5万卢比,约合人民币4222元。
悲剧接连不断在人群中发生,可现实却没有就此停下对印度的考验。
今年5月,该国北部遭遇27年来最严重蝗灾,大批农田被毁;
从7月开始,受持续强降雨、雷暴影响,印度多地发生山体滑坡、洪水,超过300万人因此流离失所。