缅甸地震测试军政府的抓地力

在2008年飓风纳尔吉斯（Nargis）在2008年对缅甸西南海岸进行了猛击之后，该国的军事统治者拒绝了充满物资的美国军舰，并等待了数周，然后接受了他们担心会改变政权的援助。

但是，随着该国面临最新的自然灾害，缅甸的军事领导层引起了不同的声音，宣布紧急状态，并在7.7级地震摧毁了该国第二个城市曼德勒后，就呼吁人道主义援助和献血。

分析人士说，这种转变表明该政权在政变中夺取权力后四年的脆弱性，因为它为抵御全国和国际抵抗运动的广泛武装抵抗而战。

“这种（提供帮助的接受）反映了危机的严重程度，但他们的能力很少，”危机集团高级顾问理查德·霍西（Richard Horsey）说。

他补充说：“没有隐藏或旋转这一点。” “它不像纳尔吉斯那样在（Ayeyarwady河）的三角洲（Ayeyarwady River），”该国庞大的米篮。军事领导人敏·昂·艾恩（Min Aung Hlaing）“一定被认为是做得好，他必须送达”。

军事当局称，在地震中已有2700多人在地震中丧生，4,500人受伤，预计这些数字将会上升。

“地震已经放大了，使这个国家的痛苦倍增，”总部位于英国的国际计划全球人道主义总监Unni Krishnan博士说。

分析师和援助人员说，缅甸重建的能力在很大程度上依赖于国际伙伴，并且在内战多年后，其经济在破烂之后。但这是美国，这是该国去年最大的人道主义援助的最大来源，已经削减了外国援助。

自2021年政变以来，缅甸的经济依赖于资源提取，农业和服装制造业的经济依赖于资源提取，农业和服装制造业。

根据联合国发展计划的最新报告，从那时起，增长停滞了，通货膨胀率飙升，贫困率几乎翻了一番，约占人口的50％。

穆迪分析（Moody's Analytics）的分析师在一份票据中写道：“经济一直在一条线路上悬而未决”，使该国“不具备应对如此规模的地震的能力不足”。

来自中国，俄罗斯，印度，新加坡和泰国的救援团队已经在支持地方当局。英国已承诺提供1000万英镑的支持，而美国已通过当地人道主义团体分配了200万美元。美国大使馆说，尽管特朗普政府努力解散该机构，但美国大使馆还部署了一个美国国际开发署应急小组。

根据瑞士去年，美国在2019年至2024年期间向缅甸提供了所有人道主义资金的25％至40％，其中包括1.29亿美元，即去年联合国人道主义反应计划的30％。

根据联合国人道主义事务协调办公室的说法，今年该计划只有5％的资金。总体而言，国务院已削减了超过85％的美国国际开发署计划，其中包括缅甸除三个计划。

军政府的反应也将由中国，缅甸的邻居和主要赞助人密切关注，后者支持政权和一些武装叛军团体。马西说，尽管北京对Min Aung Hlaing没有感情，但“它不能避免该政权突然崩溃”，并在其边界上真空吸尘器。

这场灾难袭击了军方领土的核心，该领土不到该国的一半，而战略边境地区掌握在对手手中。

但是，专家们说，即使在其心脏地带，军政府也面临着广泛的公众反对，在发起了反对亲民主“人民国防军”的残酷运动之后。

“政变结束后，许多社区从……抵抗革命的抵制转变，”马西说。军方“敢于在大多数社区中表现出他们的脸”。

过去，缅甸军队被指控阻止对反对派控制的地区，例如2023年西若开邦。

新加坡IISS研究员摩根·迈克尔斯（Morgan Michaels）说：“军政府的回应能力很少。”

即时资源将集中在曼德勒和首都Naypyidaw等军事控制的密集城市地区，“还将给人留下深刻的印象：军政府正在向某些地区指导援助”。

最终杀死了100,000多人的飓风纳尔吉斯的破坏，在缅甸激发了愤怒，引起了国际关注，使统治的将军陷入了防御状态。美国前总统巴拉克·奥巴马（Barack Obama）在缅甸进行了民主过渡，这是外交优先事项。在旋风之后不久，将军们开始过渡到半西维利统治，事实证明这很短。

尽管专家表示，援助的需求可能会为政权提供一些影响，但很少有人认为地震将在其他地方发生急性全球冲突造成国际变化的压力。

叛军三兄弟会联盟（Thr Rebel Thr Brotherhood Alliance）是最有效的抵抗团体之一，在2023年下半年在中国边境附近举行了一场闪电运动 – 宣布在周二晚些时候停顿了一个月的人道主义停顿。

国家统一政府是被罢免的立法者的影子机构，在周六做出了类似的承诺，以停止进攻两周。

但是军事政权继续进行空袭。

分析人士说，叛军也可能有机会升级袭击，尤其是缅甸的山区边境地区（武装团体占上风）受到较小的影响。

迈克尔斯说：“如果机库倒塌或燃油储存库的破坏……那么，也许您会看到军事迫使某种降级出于必要的努力。” “这是罢工政权的好时机。”

欧文·沃克（Owen Walker）在新加坡的其他报告；克莱夫·琼斯（Cleve Jones）的制图； Jana Tauschinski的卫星和数据可视化