過去32年里，印度首都新德里市經歷了世界最大規模的城市移民活動。

人群像候鳥一樣向新德里涌來

（圖：壹圖網）▼

根據印度政府在2011年的人口普查數據顯示，新德里市的人口在2011年就超過了1100萬。據《印度時報》報道，2016年，印度首都新德里市每天新增近1000人。

在新德里市人口爆炸式增長的輻射帶動下，印度國家首都地區NCR成為了印度最大的都市區和世界第二大都市區。據聯合國數據顯示，到2028年，NCR所覆蓋的人口規模，甚至會超過目前世界上人口最多的東京都市圈。

德里的人口增速一馬當先 ▼

新德里的野蠻生長，不僅體現在人口爆炸，也體現著城市用地的膨脹。

從NASA的衛星影像可以看出，近30年來，新德里市的土地利用密度顯著增加，其城市化率幾乎接近百分之百；印度國家首都區“NCR”的地理面積幾乎翻了一番，總地域面積達到了驚人的50566平方公里。這無疑是是世界上最快的城市擴張之一。

30年內，新德里市的城區范圍肉眼可見地增長

（來源：nasa）▼

人們不禁好奇，新德里為何擴張得如此之快呢？

從舊德里到新德里

提到印度首都，人們腦海中首先出現的就是新德里（New Delhi），或許有人不禁好奇，那舊德里呢？而當人們檢索新德里的相關信息時，又會出現“德里”和“新德里區”等關鍵詞。德里何其多，到底哪一個才是首都呢？

印度的首都范圍非常復雜，主要分為四個層級：

新德里城區、新德里區、新德里市注意區分 ▼

• 第一層級是指新德里市城區 (New Delhi)， 主要包括市政機構與周邊地區；
• 而新德里市又從屬于更大的新德里區（New Delhi District), 包括舊德里、新德里和德里坎登門及一些鄰近區域；
• 新德里區又屬于更高一級的德里國家首都直轄區“NCT”（National Capital Territory），也就是人們通常所說的“德里”；
• NCT之外還有更廣泛的國家首都地區NCR（National Capital Region）。

通常情況下，印度首都新德里是指新德里市。

而一切增長的開始，可以追溯至1911年，也就是新德里還是“舊德里”的時候。

從舊德里到新德里，一個重大的轉折

（圖：壹圖網）▼

作為莫臥兒王朝古都的舊德里，是印度北部中心一個富饒的古城，占地約11平方公里, 人口規模僅為40萬。

隨著20世紀初反殖民運動的風暴席卷印度，原英屬印度首府加爾各答成為了風暴中心，英國殖民者為了躲避動亂與被刺殺的風險，決定將首府遷至舊德里市區，并將其更名為新德里。

趁著英國君主加冕印度皇帝的時機

建新都的事情也在這一年趁機敲定

德里杜爾巴（圖：Wiki/ 壹圖網）▼

1947 年，隨著英屬印度分治為印度和巴基斯坦兩個國家，印巴邊境動亂四起，許多難民紛紛前往新德里這樣相對安穩的城市避難，這也是促使新德里人口初次大規模增長的直接原因。

戰亂為新德里帶去了許多流民

（圖：壹圖網）▼

而隨著首都功能一起到來的，就是英國殖民政府對舊德里大刀闊斧的改造。著名規劃師埃德溫·魯琴斯和建筑師赫伯特·貝克負責規劃設計了著名的“魯琴斯德里”（"Lutyens' Delhi"）。

新德里著名的國王大道（后更名為責任大道 Kartavya Path）也由此誕生，許多建筑地標沿著這條大道拔地而起，其中包括印度的總統府、議會、中央秘書處和印度門，這些建筑如今也是新德里重要的旅游目的地。

筆直大道的兩端分別是總統府和印度門

沿線的地標建筑則在不斷更新

（圖：壹圖網 / Wiki）▼

在首都效應和悠久歷史氛圍的強有力加持下，新德里的文化旅游產業收入十分可觀。2016 年，新德里旅游業創造了 32 億美元的生產總值，占該市 GDP 的 3.6%，支持了 460,300 個工作崗位，占總就業人數的 8.3%。

光是接待每年來德里的外來人員

就養活了一大幫子車夫（圖：壹圖網）▼

在印度于1947年正式獨立后，尼赫魯領導下的印度政府開始探索印度的發展之路。在建國初期經濟條件有限的情況下，印度走的是集中力量發展部分城市的老路，而在首都光環的加持下，新德里“被迫”成為了印度北方邦的經濟中心、整個印度的政治中心和文化中心。

為此，印度中央公共工程部在魯琴斯德里的西南開發了大片土地，以創建外交飛地供大使館等部門使用，這是新德里的第二次重大擴建。

由于環境不錯，成為了德里市民周末休閑的好去處

Chanakyapuri外交飛地（圖：壹圖網）▼

野蠻生長的超大城市群

上世紀60年代末，新德里又經歷了一輪爆炸式的人口增長和城市擴張，而這一次的推手來自大洋彼岸。

經歷了1969-1970年的滯脹危機后，美國本土許多大型制造企業紛紛選擇將低技術部門外包至發展中國家，擁有大量廉價勞動力和充足原材料的印度，自然是美國人心中理想的外包目的地，作為首都的新德里也自然搭上了這趟快車。

進廠擰螺絲，就是許多人成為城里人的首要途徑

（圖：壹圖網）▼

如今，發達的經濟成為了吸引農村人群大量涌入新德里的關鍵因素。據德里政府2021-2022年經濟調查顯示，新德里是印度經濟增速排名第三的城市；新德里的居民人均收入也是印度居民人均收入的三倍。

和國內其他地方比，德里人均收入可觀

但和其他國家及地區相比，依然有差距 ▼

在2020-2021年，第三產業為德里的生產總值提供了85%的貢獻量，服務業的增長率達到了7.3%。從農村源源不斷地進入新德里的勞動力們，是確保新德里第三產業發展的重要保障。

浩浩蕩蕩的人潮，心里裝的都是“德里夢”

（圖：shutterstock）▼

正如前文所提，新德里的發展影響了整個周邊區域，尤其是德里國家首都直轄區“NCR”。1985年，印度政府出臺了國家首都地區規劃委員會法案，將國家首都直轄區定義為包括德里和哈里亞納邦、北方邦和拉賈斯坦邦圍繞它的幾個地區，面積共計34,144 平方公里。

印度政府劃定了四個衛星城市（Gurugam, Noida, Faridabad, Ghaziabad）用于支持新德里的發展，從而更好地對新德里的首都功能形成補充。

新德里和它的四個衛星城市 ▼

比如位于新德里東部的衛星城市諾伊達（Noida），就是印度最大的獨角獸初創公司Paytm的所在地，在2014年莫迪政府的“印度制造計劃”（Make in India Program）的推動下，微軟、三星、HCL等知名互聯網企業也紛紛在諾伊達落地。

而位于首都新德里西南部約30公里的衛星城市古爾岡，則是印度第二大信息技術中心和第三大金融和銀行中心，同時也是也是印度最大的醫療旅游業的所在地。1997年，通用公司就在古爾岡設立了外包分部，如今，世界500強企業中約一半的印度總部都設立在古爾岡。

可以說，新德里和周邊的衛星城區域一起，共同締造了這個野蠻生長的超大城市群神話。

和眾多大城市一樣，在古爾岡通往新德里的干路

交通擁堵在晚高峰時期總是發生

（圖：壹圖網）▼

未來，繼續膨脹？

一個規模如此龐大的都市區，自然需要更為有力的交通系統支持才能保證運轉。

印度政府在1998年就推出了德里地鐵系統（Delhi Metro），用于服務新德里與周邊的衛星城區域。德里地鐵網絡由10 條線路，255 個站點組成，總里程為 348.12 公里，它是迄今為止印度最大、最繁忙的地鐵系統。

地鐵系統的發展，牽動城市活力

（圖：壹圖網 / Wiki）▼

但和廉價的公交價格相比，德里地鐵的價格相對昂貴，其每趟0.5美元的價格甚至被相關研究列為全世界第二貴的地鐵系統。

因此，德里地鐵的乘客量并未達到政府的預期值。根據相關財報數據顯示，2019-2020年，德里地鐵的日均客流量僅為278萬人次。

與德里地區聚集的人口相比

它的地鐵并沒有獲得相當的流量

（圖：shutterstock）▼

對于新德里的普通群眾而言，奧拓車，又稱嘟嘟車（tuk-tuks），也許是最為經濟實惠的出行方式，雖然安全性大打折扣，但能夠在新德里擁堵不堪的道路上靈活地穿行。

走街串巷還得看我們的三輪嘟嘟車

（圖：Flickr）▼

激增的人口對新德里的住房系統發起了巨大的挑戰。

根據相關研究，在印度，一所房子的成本幾乎是家庭平均工資的 30-35 倍，那些才從農村來到新德里從事體力工作的貧民們很難負擔得起體面的住房，貧民窟就成了新移民的主要落腳點。據統計，50%上的新德里居民都居住在貧民窟中。

一些不知取材于何處的防水布、隨意碼放的紅磚

就這樣搭建起了一個家庭的庇護所

（圖：shutterstock）▼

這些貧民窟存在的問題都大同小異，缺乏干凈的飲用水、沒有足夠的電力、安全性得不到保障、醫療設施匱乏，許多兒童也因為飲用有毒水源而患病，還有經常在社交媒體上引發吐槽的“印度人露天排便”問題。

目前，新德里主要有六大貧民窟，其中最大的庫蘇普爾帕哈里（Kusumpur Pahari）有大約10000多個居住點，該貧民窟位于德里最豪華的地區之一的Vasant Vihar：密集的低矮房屋與周圍排列有序的豪華住宅形成了鮮明的對比，貧民窟的居民也大多是為此區域富裕階層服務的仆人、司機、園丁和清潔工。

種姓制度或許已經作古

但階級差距仍然以某種形式體現著

（圖：壹圖網）▼

除此之外，新德里的野蠻擴張對城市的廢物處理系統造成了巨大的壓力。2020年，新德里的四個垃圾填埋場中的三個已逾期使用，也沒有更多可用的垃圾填埋場來處理每天 9 千噸的固體廢物。

首都的無序擴張顯然也不是印度政府愿意看見的，在“德里2021年總體規劃”（Delhi Master Plan 2021）中，印度政府就提出了集約化土地利用的目標，想要通過老城區改造等方式解決貧民窟的住房問題。

對于土地集約化利用的過程而言

很難不在其中看見中國的影子

然而這里是德里（圖：shutterstock）▼

但是由于印度嚴重的貪腐問題，用于可負擔住房項目的資金和土地無法完全落實，普通百姓的需求也遲遲得不到滿足。

而印度政府顯然并未放棄他們的衛星城規劃，在印度總理莫迪于今年9月底的講話中，他仍然強調“建衛星城鎮并將較小的城市發展為經濟中心，以緩解大都市的人口壓力，重點關注分散的城市化”。

這樣看來，新德里的未來，或許還會繼續膨脹下去。

最后：

參考資料：

1. https://www.livemint.com/news/india/delhis-per-capita-income-grew-16-81-in-fy22-eco-survey-report-11648195177213.html

2. https://so.city/delhi/article/want-to-see-delhis-underbelly-take-a-peek-into-delhis-slums

3. https://timesofindia.indiatimes.com/city/delhi/delhi-metro-is-second-most-unaffordable-in-world-cse/articleshow/65678814.cms

4. https://ccs.in/sites/default/files/files/Ch11_Review%20of%20Road%20Network%20and%20Transport%20System.pdf

5. http://megacitydelhitask.weebly.com/urban-problems.html

6. https://www.hindustantimes.com/india-news/modi-calls-for-opportunities-in-tier-2-3-cities-to-ease-pressure-on-bigger-ones-101663657835590.html

7. https://statisticstimes.com/demographics/india/delhi-population.php

8. https://iampamholland.com/2017/03/18/the-tuk-tuks-of-delhi/

來源：地球知識局

作者：阿可真的很嚴格

編輯：鄧汝濛

【聲明：本號是為服務各級政府、企事業單位決策的官方公益賬號，轉載此文是出于傳遞更多信息之目的。若有來源標注錯誤或涉嫌侵犯您的合法權益，請聯系我們。我們將及時更正、刪除，謝謝?！?/p>

文將為您介紹10個經典、熱門的計算機視覺方向數據集，希望對您在選擇適合的數據集時有所幫助。

1

OpenScene

• 發布方：
• 上海人工智能實驗室
• 發布時間：
• 2023-08-04
• 簡介：
• 自動駕駛中最大的3D占用率預測基準
• 對于基礎模型和DriveAGI來說，大規模的數據和基準測試是必不可少的。我們正在推出世界上最大的自動駕駛3D入住率預測基準。
• 下載地址：
• https://github.com/OpenDriveLab/OpenScene

2

MSRA Hand

• 發布方：
• Chinese University of Hong Kong·Microsoft Research
• 發布時間：
• 2014-01-01
• 簡介：
• MSRA Hands 是用于手部跟蹤的數據集。使用英特爾的創意交互式手勢相機總共捕獲了 6 個受試者的右手。每個受試者被要求在 400 幀的視頻序列中做出各種快速手勢。為了考慮不同的手尺寸，為每個主題指定了全局手模型比例：主題 1~6 分別為 1.1、1.0、0.9、0.95、1.1、1.0。相機內在參數為：主點=圖像中心（160,120），焦距=241.42。深度圖像為 320x240，每個 .bin 文件按行掃描順序存儲深度像素值，即 320240 個浮點數。單位是毫米。 bin 文件是二進制文件，需要使用 std::ios::binary 標志打開。 joint.txt 文件存儲 400 幀 x 每幀 21 個手關節。每條線有 3 * 21=63 個浮點數，用于 (x, y, z) 坐標中的 21 個 3D 點。 21 個手關節是：手腕、index_mcp、index_pip、index_dip、index_tip、middle_mcp、middle_pip、middle_dip、middle_tip、ring_mcp、ring_pip、ring_dip、ring_tip、little_mcp、little_pip、little_dip、little_tip、thumb_mcp、thumb_pip、thumb_dip、thumb_tip。對應的 *.jpg 文件僅用于深度和地面實況關節的可視化。
• 下載地址：
• https://jimmysuen.github.io/
• 論文地址：
• https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Qian_Realtime_and_Robust_2014_CVPR_paper.pdf

3

Stanford Cars

• 發布方：
• 斯坦福大學·馬克斯普朗克信息學研究所
• 發布時間：
• 2013
• 簡介：
• Cars數據集包含196類汽車的16,185圖像。數據被分成8,144訓練圖像和8,041測試圖像，其中每個類被大致分成50-50。類別通常在品牌，型號，年份，例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的級別。
• 下載地址：
• https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
• 論文地址：
• http://vision.stanford.edu/pdf/3drr13.pdf

4

LoveDA (Remote Sensing Land-Cover Dataset for Domain Adaptive Semantic Segmentation)

• 發布方：
• 武漢大學·測繪與遙感信息工程國家重點實驗室
• 發布時間：
• 2021
• 簡介：
• 來自南京、常州和武漢的 5987 張高空間分辨率 (0.3 m) 遙感圖像 聚焦城鄉之間的不同地理環境 推進語義分割和領域適應任務 三個相當大的挑戰： 多尺度對象 復雜背景樣本 不一致的類別分布
• 下載地址：
• https://github.com/Junjue-Wang/LoveDA
• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.08733v5.pdf

5

KITTI Road

• 發布方：
• 本田歐洲研究所·馬克斯普朗克智能系統研究所
• 發布時間：
• 2013
• 簡介：
• KITTI Road 是道路和車道估計基準，由 289 個訓練圖像和 290 個測試圖像組成。它包含三種不同類別的道路場景： * uu - 城市未標記 (98/100) * um - 城市標記 (95/96) * umm - 城市多標記車道 (96/94) * 城市 - 地面以上三者的組合事實已通過圖像的手動注釋生成，可用于兩種不同的道路地形類型：道路 - 道路區域，即所有車道的組成，車道 - 自我車道，即車輛當前所在的車道繼續行駛（僅適用于“嗯”類別）。地面實況僅用于訓練圖像。
• 下載地址：
• http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_road.php
• 論文地址：
• http://www.cvlibs.net/publications/Fritsch2013ITSC.pdf

6

OCNLI

• 發布方：
• 艾倫人工智能研究所·CLUE·印第安納大學
• 發布時間：2020-01-01
• 簡介：
• OCNLI代表原始中文自然語言推論。它是中文自然語言推理的語料庫，緊密按照MNLI的程序收集，但具有增強的策略，旨在實現更具挑戰性的推理對。我們想強調的是，我們在創建數據集時沒有使用人機翻譯，因此我們的中文文本是原創的，沒有翻譯。
• 下載地址：
• https://github.com/cluebenchmark/OCNLI
• 論文地址：
• https://arxiv.org/pdf/2010.05444.pdf

7

UrbanSound8K

• 發布方：
• 紐約大學城市科學與進步中心·紐約大學音樂與音頻研究實驗室
• 發布時間：
• 2014
• 簡介：
• “這個數據集包含來自 10 個類別的 8732 個城市聲音的標記聲音摘錄 (<=4s)：air_conditioner、car_horn、children_playing、dog_bark、drilling、enginge_idling、gun_shot、jackhammer、siren 和 street_music。這些類別來自城市聲音分類法。有關數據集的詳細說明及其編譯方式，請參閱我們的論文。所有摘錄均來自上傳到 www.freesound.org 的現場錄音。文件預先分類為十個文件夾（文件夾名為 fold1 “
• 下載地址：https://urbansounddataset.weebly.com/urbansound8k.html
• 論文地址：
• http://www.justinsalamon.com/uploads/4/3/9/4/4394963/salamon_urbansound_acmmm14.pdf

8

WikiArt

• 發布方：
• 羅格斯大學
• 發布時間：
• 2015
• 簡介：
• 為了收集我們的美術作品集，我們使用了公開的 “維基藝術繪畫” 數據集4 ；據我們所知，這是最大的數字化藝術品在線公開收藏。這個收藏有從十五個世紀到當代藝術家的1,119藝術家的81,449精工畫的圖像。 這些繪畫來自27種不同的風格 (抽象，拜占庭，巴洛克等) 和 45種不同的流派 (室內、風景等)先前的作品 [26,9] 使用了不同的資源，并制作了較小的收藏，在風格，流派方面的可變性有限 和藝術家。[4] 的工作在數據收集程序方面最接近我們的工作，但是他們收集的圖像數量是我們的一半。
• 下載地址：
• https://github.com/cs-chan/ArtGAN/blob/master/WikiArt%20Dataset/README.md
• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1505.00855v1.pdf

9

SYNTHIA-AL

• 發布方：
• 巴塞羅那自治大學·計算機視覺中心
• 發布時間：2019
• 簡介：
• 用于主動學習目的的數據集。這是以 25 FPS 生成的視頻流。該數據集中考慮的類是空的、天空、建筑物、道路、人行道、柵欄、植被、桿、汽車、交通標志、行人、自行車、車道標記和交通燈。提供的基本事實包括實例分割、2D 邊界框、3D 邊界框和深度信息！
• 下載地址：
• http://synthia-dataset.net/downloads/
• 論文地址：
• https://arxiv.org/pdf/1908.11757v1.pdf

10

Electricity (Individual household electric power consumption Data Set)

• 發布方：
• 加州大學
• 發布時間：
• 2012-08-30
• 簡介：
• 在近 4 年的時間里，以一分鐘的采樣率測量一個家庭的電力消耗。提供不同的電量和一些分計量值。數據集信息：該檔案包含 2075259 次測量，這些測量值在 2006 年 12 月至 2010 年 11 月（47 個月）期間在位于 Sceaux（法國巴黎 7 公里）的一所房屋中收集。注：1.(global_active_power*1000/60 - sub_metering_1 - sub_metering_2 - sub_metering_3) 表示未在子計量 1、2 和 3 中測量的電氣設備在家庭中每分鐘消耗的有功電能（以瓦特小時為單位）。 2.The數據集包含測量中的一些缺失值（近 1.25% 的行）。數據集中存在所有日歷時間戳，但對于某些時間戳，測量值缺失：缺失值由兩個連續的分號屬性分隔符之間的缺失值表示。例如，數據集顯示 2007 年 4 月 28 日的缺失值。 屬性信息： 1.date：日期格式為 dd/mm/yyyy 2.time：時間格式為 hh:mm:ss 3.global_active_power：家庭全球分鐘平均有功功率（千瓦） 4.global_reactive_power：家庭全球分鐘平均無功功率（千瓦） 5.voltage：分鐘平均電壓（伏特） 6.global_intensity：家庭全球分鐘平均電流強度（安培） 7. sub_metering_1：電能分計量1號（有功電能瓦時）。它對應于廚房，主要包含洗碗機、烤箱和微波爐（熱板不是電動的，而是燃氣驅動的）。 8.sub_metering_2：電能分計量2號（有功電能瓦時）。它對應于洗衣房，里面有洗衣機、烘干機、冰箱和燈。 9.sub_metering_3：3號電能分計量（瓦時有功電能）。它對應于電熱水器和空調。我們建議使用以下偽 APA 參考格式來引用此存儲庫：Dua, D. 和 Graff, C. (2019)。 UCI 機器學習存儲庫 [http://archive.ics.uci.edu/ml]。加利福尼亞州歐文：加利福尼亞大學信息與計算機科學學院。這里還有一個 BiBTeX 引文：@misc{Dua:2019 , author="Dua, Dheeru and Graff, Casey", year="2017", title="{UCI} Machine Learning Repository", url="http:// /archive.ics.uci.edu/ml”，機構=“加州大學歐文分校信息與計算機科學學院”}
• 下載地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/individual+household+electric+power+consumption
• 論文地址：
• http://jestec.taylors.edu.my/Vol%2011%20issue%2011%20November%202016/11_11_11.pdf

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坦利港，1982年4月。

拎著個人物品進入穆迪溪軍營的阿軍。

踏入1980年代，越演越烈的經濟問題讓阿根廷軍政府面臨統治危機，無力挽救局勢的加爾鐵里總統決定采取軍事行動以轉移國內矛盾。

82年3月19日，阿軍率先登陸南喬治亞島，利用人數上的優勢迫使英國皇家海軍陸戰隊退卻。4月2日，進占馬爾維納斯/?？颂m群島的行動正式開始，阿軍攻下斯坦利港、穆迪溪軍營和總督府。

英國朝野一片愕然，隨后僅用了不到一個月的時間即完成特遣群的集結，并在5月上旬啟動奪島作戰。

攻占斯坦利港后，在當地采購明信片的阿根廷軍人。

And the rest is history

米字旗最終重新插回斯坦利港，英軍應用于這場戰爭的各種單兵裝備也成為了人們多年來的重點探討對象,隨便上谷歌搜一下“Falkland War Equipment”就有一大堆結果。但問題是，阿根廷一方的裝備質素如何？或者說更重點的，除了“超級軍旗”和“貝爾格拉諾將軍”這些大家伙之外，阿軍登島部隊帶上身的物資都有哪些？

口糧

帝國戰爭紀念館內陳列的繳獲阿軍野戰廚房。

即使到1980年代初，阿軍的野戰伙食主要還是玉米糊和濃粥。

兩臺遺棄在馬島的阿軍野戰廚房。

先從食物開始，難以置信的是阿軍等到作戰發起才開始著手隨身口糧的籌備：1982年4月2日當天，主管陸軍后勤部的Mario Alfredo Carbajal Rosa少校下令為作戰部隊制定隨身口糧——或更過分地說，憑空“變出”隨身口糧——這項命令從頭到尾都沒有真正完成，因為阿軍在飲食方面長期依賴野戰廚房，連登島部隊的三餐也像二戰德軍那樣主要用豆類和面糊熬煮的流食解決。當英軍重新占領馬島后，他們會找到了不少前者遺棄的德制拖曳式炊車，及仿美軍M1942式設計的單兵飯盒。

當時唯一現有于庫存內的是海軍和空軍通用的求生口糧，Mario Rosa設法通過民間渠道為口糧套組的元件“擴容”，再標識以“Racion C/F”區分進行發放。

阿根廷“C/F”口糧（完整的狀態），注意下方有張圣母像。

經過倉促“改進”后運抵戰區的口糧內容為：

1. 罐裝主食*2
2. 袋裝餅干*2
3. 果醬*1
4. 速溶咖啡*1
5. 速溶可可粉*1
6. 果珍*1
7. 速溶奶粉*1
8. 白砂糖*1

巧克力、太妃糖、口香糖，各一份。另外還有一次性剃須刀、肥皂、衛生紙、火柴、固體蠟塊、香煙、威士忌、以及圣母瑪利亞肖像一幅。

雖說“Racion C/F”是指定發放全體的口糧，實際情況卻往往優先照顧到軍官和特種部隊。普通步兵和海軍陸戰隊大多數時候要么沒領到，要么發下來的是舊版本求生口糧，無法滿足后勤部標明的日均5000卡熱量，而且不包含巧克力、糖果、威士忌一類的附加元件，這導致士兵們怒斥“Racion C/F”為“軍官口糧”。

從士兵身上搜到的口糧套組，缺了瓶威士忌，取而代之的是封“感謝信”。

宣傳照上享用民間捐贈食品的軍人，飯盒造型明顯仿美軍M-1942。

阿根廷軍政府很諷刺地連獨立采購口糧所需的罐裝肉也做不到，只得將壓力轉嫁民間，呼吁百姓向前線捐贈食品。所以當英軍繳獲阿軍的隨身口糧時，找到的主食件簡直五花八門，有意式餃子、豌豆燉肉、豌豆香腸片、墨西哥麥面湯（Fideo Pasta）、西班牙臘腸、腌鯡魚、燉牛肉、甚至乎英式咸牛肉等，見到的標簽也是花花綠綠。

唯一的相同之處只剩人手貼上的標簽：“致阿根廷士兵，此口糧由志愿者及您的男女同胞們共同包裝。我們與您同在。”

頭部

被不遠萬里趕來的落日帝國打敗，扔下一地美式鋼盔。

看各種馬島戰場的紀實攝影中，阿軍士兵最醒目的特征是箍上風鏡的美式鋼盔。

從1950年代開始美國便一直向阿根廷軍方施加影響力，阿軍步兵的著裝和武器漸漸便脫離了原先的“南美德三風格”且向著美軍看齊。當佩隆夫人于1976年被軍政府趕下臺后不久，阿軍即獲得了識別為“Fabricacions Militares”的M1鋼盔自產許可。

阿軍的自產M1和進口風鏡。

盔罩參照了美式林地迷彩。

阿軍鋼盔以美軍的戰后第三版M1為參照：外盔以整塊鋼片壓模制成，配上錳鋼材質卷邊；顎帶為近似OD3的橄欖綠，帶扣則是不上漆（且易生銹）的鐵扣；內盔形狀與外盔貼合，整體為塑料材質，懸掛為多條織帶，使用鉚釘固定。

實行自產化之前阿軍還從美國獲得過二戰及朝鮮戰爭的庫存M1，最明顯的特征是內盔前端有一條由內反折到外的棕色皮革帶，用于固定內外兩盔。

阿根廷自產M1，正面。

側面。

內盔。

原裝的美軍二戰M1也出現在馬島上，辨認方法是箭頭后的皮革帶。（白色箭頭正指著裸露出的卷邊，可以忽略。）

不止如此，連諾曼底空降同款的m1c傘兵盔也有。右圖為Oscar Augusto Silva少尉，第4傘降炮兵團是唯一成建制抵達馬島的阿軍空降單位。

阿軍士兵必備的風鏡在設計上近似于二戰美軍的M44，生產商分別為美國的寶麗來、法國的Sambuee和西班牙的Fravida，其中以Sambuee的版本出現頻率最高。

法國制Sanbuee風鏡。

二戰美軍M44風鏡。

從左到右：寶麗來、Fravida和Sanbuee。

除了鋼盔和風鏡，其它常見于馬島戰場上的頭具分別有：

防寒耳帽，用于抵消鋼盔的御寒缺陷。

海軍陸戰隊版本。

陸軍耳帽在鋼盔下的效果。（這張也是英國人最為熟悉的阿根廷士兵照片）

“共和國海軍（A.R.A）”甲板帽和海軍陸戰隊防寒帽的對比。

陸軍便帽。

與阿軍M1967/70作戰服搭配的軍官便帽及常服帽，其中便帽的樣式既像美軍M1951“李奇微”帽，也像法式平頂軍帽。

美國海軍Mk.2艦艇盔。

宣傳雜志《Siete Dias》上出現的Mk.2鋼盔照片。

作戰服

身穿以色列Dubon的陸軍和身穿M1967/70野戰服的海軍陸戰隊。

后來向英軍投降時也是一水的Dubon和M1967/70。

首先是大量發放陸軍的以色列ISREX制造的Dubon風雪衣，從進攻馬島的第一天到集體向英軍投降的照片中均能看見。

ISREX Dubon，正面。

內襯。

兜帽。

Dubon原本是1971年設計給以色列國防軍的抗寒作戰服，用于取代重量過大且抗水性有限的美援作戰夾克，除軍方采購外也向民間體力勞動者（尤其是碼頭工人）發售。阿根廷在1980年向前者訂購了二十萬套，一律為帶尼龍防水夾層和人造填充纖維的版本。

攻占馬島后的宣傳照。

另一種常見的作戰服則是仿美軍M1951的M1967/70四口袋野戰夾克，面料為尼龍貢緞，造型、抗拉力、耐磨及抗水性能與前者相當，最主要的區別在于內部無可卸式內膽，士兵需另外穿一種名為“Corderito”的背心提高保暖度。

M1967/70 野戰服。

空降部隊版本。

背后。

領內細節，可見無任何用于嫁接防寒內膽的紐扣。

軍官穿著的華達呢內襯版本，取消拉鏈，采用全紐扣樣式。

打底襯衫。

長褲及腰帶。

“Corderito”保暖背心。

2017年《衛報》組織的一次雙方老兵交流活動，組織方讓大家穿上當年的服裝登場，而早已找不到舊軍服的Gabriel Sagastume（最右）只得用一件M43夾克代替。

其它

回到1982年英國宣布應戰的一幕，當時媒體普遍認為阿軍步兵能在作戰水平上夠到“越戰時期的國際標準線”。他們忽略了前者的出戰兵員基本是缺乏經驗的年輕征召兵，反觀對面的英軍派出了不少擁有三年從役經驗以上的老手。

不止這樣，如果仔細看的話會發現阿軍的單兵裝備不乏新老混搭之處，比如各種二戰時代遺留下的外購皮革制Y背帶，尤其是以下這跟德軍同款的M38槍刺皮套：

如圖。

同上，加掛在M1967背帶上的效果。整體全用皮革的樣子頗有些二戰時代的味道。

M1967和1970年代末的阿根廷Tempex自產尼龍背帶對比。

最后我們再看看其它一些值得留意的物件：

身份銘牌

作戰靴

通勤服、野戰飯盒、不銹鋼杯碟和三合一野戰餐具。

一名北約克郡英軍退伍兵收藏的阿根廷槍刺與鋼盔

來自Armorama的阿軍步兵插圖，可以留意到工兵鏟為典型的林內曼式。

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參考及圖片出處：

http://www.mreinfo.com/forums/viewtopic.php?t=4674

https://militariamalvinas.forumcommunity.net/?t=49700886

https://militariamalvinas.forumcommunity.net/?t=49701044

https://brendonshelmets.weebly.com/argentina-m1.html