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【彗星 C/2014 Q2 洛夫乔伊

2015:02:07 19:34:44  】
Norbert Mrozek 于 2015 年 2 月 6 日拍摄于德国 Herscheid
【拍摄参数】
使用的相机: 不可用 不可用
曝光时间: 不可用
光圈: 不可用
ISO:不可用
拍摄日期:2015:02:07 19:34:44
【详细说明】
19:14 UT,远摄 200 毫米长,位于 BL 处。 3.5 佳能 6D,15 x 60s
来源:Spaceweather
版权:Norbert Mrozek
翻译:baidu*

*:此为机器翻译且未人工审核,可能有不通顺的地方。
【相关知识】
天文学是一门研究天体和天文现象的自然科学。它使用数学、物理和化学来解释它们的起源和演化。天文学的研究对象包括:行星、卫星、恒星、星云、星系和彗星等天体,以及超新星爆炸、伽马射线暴、类星体、耀变体、脉冲星和宇宙微波背景辐射等天文现象。更通俗地说,天文学研究起源于地球大气层之外的一切事物。宇宙学是天文学的一个分支,从整体上研究宇宙。
发布时间:2023年08月16日02时06分32秒天文 超话

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【生长长丝

2015:02:07 11:55:35  】
Ron Cottrell 于 2015 年 2 月 7 日拍摄于亚利桑那州奥罗谷
【拍摄参数】
使用的相机: 不可用 不可用
曝光时间: 不可用
光圈: 不可用
ISO:不可用
拍摄日期:2015:02:07 11:55:35
【详细说明】
长丝现在从 SE 边缘延伸到太阳盘的中心。使用 40mm PST、1.5X Barlow 和 DMK41 相机拍摄的图像。
来源:Spaceweather
版权:Ron Cottrell
翻译:baidu*

*:此为机器翻译且未人工审核,可能有不通顺的地方。
【相关知识】
天文学是一门研究天体和天文现象的自然科学。它使用数学、物理和化学来解释它们的起源和演化。天文学的研究对象包括:行星、卫星、恒星、星云、星系和彗星等天体,以及超新星爆炸、伽马射线暴、类星体、耀变体、脉冲星和宇宙微波背景辐射等天文现象。更通俗地说,天文学研究起源于地球大气层之外的一切事物。宇宙学是天文学的一个分支,从整体上研究宇宙。
发布时间:2023年08月16日01时59分28秒天文 超话

俄罗斯和乌克兰的损失到底有多大,双方消息的水分有多大?

美国国家科学院(National Academy of Sciences,简称 NAS)的官方学术期刊,研究了乌克兰战争中俄乌双方的伤亡情况。

太复杂,有兴趣的看原文吧,建议最好懂统计学。https://t.cn/A60ggani

大概的结论是这样的:

截至 2023 年 2 月 23 日,俄罗斯人员损失超过了乌克兰,预计俄乌损失人数分别为 76,687 人(95% 可信区间:38,670-139,772)和 17,223 人(6,219-39,105)。

俄罗斯和乌克兰的伤与死亡人数之比,分别为 2.9:1 和 4.9:1,就是说2.9个俄军受伤,对应就会有一个死掉,比乌克兰高得多。

研究估计,俄罗斯和乌克兰装甲损失类似,预计损失分别为 3,380 辆和 2,051 辆。

不过,乌克兰的不确定性(由灰色阴影的 95% 后验可信区间直观表示)要高得多,到战争第一年结束时,乌克兰的下限和上限分别为 385 辆和 5946 辆,而俄罗斯的下限和上限分别为 1704 辆和 6178 辆。

在研究俄罗斯军人死亡情况时,研究果然发现,俄罗斯方面每报告一次损失,仅报告 0.3 次损失(0.1-0.5)。这大致相当于俄罗斯在 2022 年 9 月 21 日之前报告了 5937 人的损失,而根据我们的模型估计,此时俄罗斯可能损失了 31532 名士兵。

俄罗斯消息来源以 4.3:1 的比率高估了乌克兰军队的死亡人数。乌克兰消息来源高估俄罗斯死亡人数几乎两倍,但没有发现乌克兰关于乌克兰军人死亡的报告存在系统性偏差的证据。

研究总体上发现俄罗斯和乌克兰的装备损失类似,但俄罗斯的人员损失超过了乌克兰。这可能反映了俄罗斯士兵装备差和补给线效率低,导致人员损失相对较高的说法,这种说法在媒体上很流行。

截至去年,俄罗斯的人员损失率似乎是乌克兰的 5.53 倍(1.6:1-14.5:1)。

这个研究的数据包含 4,609 项由社交媒体、新闻媒体和各种政府来源报告的损失索赔。七组 "消息来源"中: OSI 来源(169)、俄罗斯消息来源(247)、英国消息来源(32)、乌克兰消息来源(3858)、联合国(78)、美国消息来源(71)和其他消息来源(154)。

研究记录了 21 个类别的损失,包括军事和平民死亡、伤亡以及各类装备的损失。

研究基于一个包含 4609 份双方军事和平民损失报告的数据集,建立了一个统计模型,模型考虑了不同类型的报告偏差、损失类型之间的结构相关性,并整合了不同时间尺度的损失报告。


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