漫谈粒子和宇宙（二）

发现电子的故事 自从英国科学家道尔顿（J．John Dalton,1766～1844）创立化学原子学说后很长时间内,人们都认为原子就是最基本的粒子,即把原子看成是“绝对不可再分”的像一个小得不能再小的实心球。直到19世纪末,道尔顿的原子绝对不可再分的观点终于被动摇了,这起因于1879年英国物理学家威廉·克鲁克斯（1832-1919）在高真空放电管中发现了一种带负电的微粒流——“阴极射线”。     

Harmonic Structures of Gyrosynchrotron Radiation and Cyclotron Maser Instability

1 INTRODUCTIONSolar microwave bursts are usually produced by dtherellt radiation mechanisxns: gyroresonance absorption, Coulomb brernsstrahlung of the thermal baCkground plasma, as well asgyrosynchrotron radiation of the nonihermal electrons (Hildebrandt et al. 1998). Meanwhile,cyclotron or synchrotron maser instabilities may be responsible for microwave spaaes, blips, andtype ill bursts (Wu 1985; Huang 1987; Huang et al. 1996; Huang 1998), which are usuajly superposed on the ambient mi…     

钻孔瞬变电磁法扫描探测RCQPSO-LMO组合算法2.5D反演

利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描探测2.5D反演的数据解译方法,首先针对随机性反演算法时效性低,易陷入局部最优解,而确定性反演算法依赖初始模型的问题,提出了组合策略的量子粒子群优化算法用来随机搜索最优初始模型.在此基础上,利用Levenberg-Marquarat方法求解Occam反演的目标函数,形成了RCQPSO-LMO组合算法进行2.5D反演,通过对比组合算法和单一算法,验证了组合算法具有更精确的反演结果.其次结合屏蔽条件下扫描探测,对比分析了有无屏蔽的2.5D反演结果,通过设定屏蔽系数对非探测方向信号进行部分压制,可以较好地解决钻孔径向扫描探测中对非探测方向信号部分屏蔽下的反演及成像.最后建立三组理论模型进行组合算法2.5D反演,结果表明：组合算法反演结果与理论模型的一致性较好,对低阻异常体的反演精度较高,验证了组合算法对钻孔孔壁外围低阻异常体具有较高的反演精度和分辨能力.

     

The Influence of Ion-Acoustic Turbulence on the Electron Acceleration in the Reconnecting Current Sheet

Through solving the single electron equation of motion and the Fokker-Planck equation including the terms of electric field strength and ion-acoustic turbulence, we study the influence of the ion-acoustic wave on the electron acceleration in turbulent reconnecting current sheets. It is shown that the ion-acoustic turbulence which causes plasma heating rather than particle acceleration should be considered. With typical parameter values, the acceleration time scale is around the order of 10^-6 s, the accelerated electrons may have approximately a power-law distribution in the energy range 20 ～100 keV and the spectral index is about 3～10, which is basically consistent with the observed hard X-ray spectra in solar flares.     

双基地雷达系统探测椭球雨滴群时主站仰角对探测性能的影响

为了提高双基地偏振雷达的探测精度,从旋转椭球粒子散射和衰减的理论出发,推导出基于椭球雨滴群的双基地偏振雷达方程,并利用此方程探讨了旋转椭球雨滴群一致垂直取向情况下,主站雷达发射仰角、目标粒子群位置等因素对双基地偏振雷达探测能力的影响程度.结果表明,随着仰角的抬高,几何因子值和两种偏振状态下的回波功率比均出现了高值区和低值区面积减少的变化特征;散射截面因子值也随着仰角的抬高在水平偏振时增加,垂直偏振时减少.     

吉林省沙尘天气客观预报系统简介

1引言 我国有八大沙漠和四大沙地，又与蒙古南部戈壁毗邻，在适当的天气条件下，沙尘暴就会席卷我国北方大部分地区。尤其是2000年以后，春季沙尘暴的次数明显增加，影响范围不断向南、向东扩张。受外地沙尘暴东移和本地沙源起沙的影响，近几年，吉林省的沙尘暴也呈多发趋势。发生沙尘暴天气时，空气中布满沙尘粒子，人们呼吸困难，极大地影响了人体健康；同时能见度很低，严重影响了交通运输。由于沙尘天气对农业、畜牧业、国民经济、生态环境等均构成负面影响，受到社会各界广泛关注。因此加强沙尘暴的监测和预报已成为气象部门的一项十分重要的业务工作。为此我们对吉林省中部地区沙尘天气进行了研究，并建立了客观预报系统。本文主要介绍吉林省沙尘天气客观预报系统的组成、功能、软件特点等。     

Parsivel~激光降水粒子谱仪及其在气象领域的应用

降水粒子特性是大气运动和云内微物理过程的综合结果,在云降水物理及人工影响天气领域有着重要的意义。传统的测量方法不适合对大量数据分析寻找规律,德国OTT公司的Parsivel激光降水粒子谱测量系统可以较好解决自动测量难题。该仪器是以激光测量为基础的粒子测量传感器,采用平行激光束和光电管阵列结合,当有降水粒子穿越采样空间时,自动记录遮挡物的宽度,通过穿越时间计算降水粒子的尺度和速度,根据各种参数的综合信息对降水粒子进行分类,并能够以数字形式显示瞬时降水强度、降水粒子总数、累积降水量、降水时的能见度和雷达反射因子,以图形方式显示降水粒子尺度谱、速度谱、降水粒子分类且自动生成天气现象代码,实现天气现象的自动识别。激光降水粒子谱仪主要用于气象水文观测。在雷达气象学领域可用于Z/R关系的拟合修正,比传统的用雨量筒观测数据拟合效果好得多;由降水粒子谱仪测量雨滴的降落速度,可以对天气雷达垂直向上测量的粒子径向速度谱进行校正。人工影响天气的效果检验一直是一个难题,自然降水粒子谱分布形式与人工催化以后的降水粒子谱型理论上应当具有较大的差别,人工增雨作业降水滴谱变化物理响应和降水强度时间变化响应都有明显的区别。如果能够实时检测到这些差别,就能够充分说明人工催化的有效性。未来如果能够进行联网观测记录区域性降水、降雹,就有充分证据表明人影作业的有效性,在定量化作业效果评估以及灾害损失评估等方面应用潜力巨大。利用该仪器已经对一年的自然降水过程进行了连续观测,并将所获得的降水粒子谱、雨滴浓度值随时间变化状况与卫星反演的云顶有效粒子半径时间变化趋势进行了对比,发现有较好的一致性。     

基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演

常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合理性,采用支持向量机法对岩土力学参数进行反演。先通过小波分析理论构造出支持向量机的核函数,再用粒子群算法(PSO)分别优化Morlet小波、Mexico小波和RBF函数的支持向量机模型参数,通过小波支持向量机模型建立反演参数与沉降值间的非线性映射关系。根据正交试验和均匀试验对需反演的岩土力学参数进行设计,结合有限元软件进行计算分析,得到学习样本和测试样本。分别采用Morlet小波、Mexico小波和RBF函数得出的预测结果和原始数据进行对比分析,发现采用Morlet小波核函数预测效果更佳。使用Morlet小波核函数预测的参数输入到Midas模型中计算建筑物最终沉降量,比较计算值与实际监测值,其相对误差不超过8.1%。研究结果表明,该方法在岩土工程参数的反演中具有良好的应用价值,对今后岩土力学参数的确定及校核提供了一种新方法。     

基于InSAR监测和PSO-SVR模型的高填方区沉降预测

基于小基线集干涉测量技术（small baseline subsets interferometric synthetic aperture radar, SBAS-InSAR）和机器学习知识对高填方区域进行地表沉降监测及预测,对工程项目的施工、检修、运营等工作都具有重要的指导意义。文章以重庆东港集装箱码头为研究对象,选取2018—2019年覆盖研究区的31景Sentinel-1A数据,利用SBAS-InSAR技术获取该区域的地表沉降数据,并进行内外精度评定;通过信息量模型分析地表沉降易发地地势特点,选择预测点位;通过灰色关联分析计算动态影响因素与沉降量之间的灰色关联度,使用主成分分析法从影响因素中提取出主成分,构建训练集和测试集,通过粒子群算法-支持向量机法（particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）预测模型对测试集数据进行预测。为验证该模型在高填方区域沉降预测的可靠性和优异性,将自回归差分整合移动平均模型（autoregressive integrated moving average model,...