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超级月亮、流星雨……2023年天象剧场“节目单”来了******

　　2023年天象剧场“节目单”来了

　　今年的“超级月亮”出现在8月31日，并且8月2日和9月29日的两次满月距离地球也比较近。9月29日正好是中秋佳节，当天17时58分，将有一轮又大又圆的月亮从东方升起。恰逢农历兔年，玉兔望月别有一番意境。

　　◎本报记者 张 晔

　　1月4日，“大名鼎鼎”的象限仪座流星雨闪亮登场，为全年的天象大戏拉开了序幕。

　　那么，2023年还有哪些精彩绝伦的天象呢？天文爱好者该如何观测这些天象？近日，中国科学院紫金山天文台科普主管王科超在接受科技日报记者采访时，盘点了今年值得关注的天象“节目单”，方便大家共赏天宇奇观。

　　日月食的遗憾超级月亮来弥补

　　2022年虽然有过两次月全食，但日全食、日环食却缺席了。2023年，将上演震撼人心的日食，而且会带给我们一次罕见的日全环食天象。

　　王科超告诉记者，2023年共将发生两次日食、两次月食，两次日食分别发生在4月20日和10月14日，月食分别发生在5月5日和10月29日。其中，4月20日的日食最值得期待，这是一次罕见的日环食加日全食(日全环食)。

　　日全环食带从印度洋南部开始，经过澳大利亚西北部、东帝汶东南部，印度尼西亚的亚马鲁古省、巴布亚省，在太平洋西部结束。不巧的是，我国只有浙江的极东南部、福建的东南部、广东东南部、海南东南部和台湾地区能见到食分很小的日偏食，南海诸岛能见到食分0.2—0.5的偏食。

　　作为一次稀有的特殊天象，虽然日全环食带大部分地区位于茫茫大海之上，不易观看，但依然值得期待，我们可以通过直播等方式，一同见证今年最壮观的天象。

　　10月14日发生的日环食我国则完全看不到。环食带从太平洋东北部开始，经过美国、墨西哥、洪都拉斯、尼加拉瓜、巴拿马、哥伦比亚、巴西，在巴西东部的大西洋洋面上结束。

　　今年的两次月食我国均可见，但却都不太“好看”。5月5日的半影月食，从当日23时持续至次日凌晨，但是半影月食发生时，月面的亮度只是稍微变暗一些，肉眼不易察觉；10月29日的月偏食发生在后半夜，且食分只有0.128，看起来不会太壮观。

　　对于中国的天文爱好者来说，2023年的日月食不免让人觉得遗憾，不过还是有一份“小礼物”——“超级月亮”值得我们期待。

　　2023年是农历的闰年(闰二月)，因此有13个满月(望)。其中8月会出现两次满月(8月2日和8月31日)。在西方，一个公历月中的第二个满月被称为“蓝月亮”，当然月亮并不会变成蓝色。

　　如果满月恰好发生在月球过近地点附近，那么满月看起来会比平时更大、更亮一些，这就是“超级月亮”。今年的“超级月亮”出现在8月31日，并且8月2日和9月29日的两次满月距离地球也比较近。其中，9月29日正好是中秋佳节，当天17时58分，将有一轮又大又圆的月亮从东方升起。恰逢农历兔年，玉兔望月别有一番意境。因此，对于中国天文爱好者来说，八月十五的天宇尤其值得关注。

　　在三大流星雨下许下心愿

　　“陪你去看流星雨落在这地球上，让你的泪落在我肩膀……”曾经一首《流星雨》打动了多少人的心，而在流星雨下悄悄地许个愿也成为很多人的梦想。今年北半球的3场流星雨观测条件都不错，将是人们许下心愿的最佳时机。

　　一般来说，全年大大小小的流星雨多达几十至上百场，但多数情况下，值得观测的也只有北半球三大流星雨：象限仪座流星雨、英仙座流星雨和双子座流星雨。

　　这三大流星雨可以说是各有各的特点，比如象限仪座流星雨是以已经不再使用的近代星座命名的流星雨；英仙座流星雨是唯一一个出现在夏季的流星雨，也是观测条件最舒服的一个；而双子座流星雨可以说是最稳定、观测概率最高的流星雨。

　　英仙座流星雨极大期在暑假期间，其舒适的观测条件和合适的时间，吸引了许多学生天文爱好者的目光。根据国际流星组织预报，2023年英仙座流星雨极大期大约出现在北京时间8月13日15时—22时，天顶每小时出现率可达100。极大期前后月相为残月，月亮一直到凌晨才会升起来，且月光比较微弱，对观测几乎没有影响。

　　根据国际流星组织预报，2023年双子座流星雨极大期预计出现在北京时间12月15日3时，天顶每小时出现率可达150。当天月相为刚过朔日，月光对观测没有任何影响。

　　此外，12月13日、14日两晚也都是不错的观测时机，尤其是14日晚9点到日出前，大家千万别错过。因为12月13日天黑后不久双子座便已经出现在东方天空，随着辐射点逐渐升高，流星的数量也会不断提升。

　　王科超提醒，象限仪座流星雨和双子座流星雨都发生在冬季，户外天气寒冷，外出观测要做好防寒保暖措施。英仙座流星雨虽然发生在夏季，但天文爱好者也要密切关注本地天气预报，提前选择最佳的观测地点。

　　内行星、外行星各有各的精彩

　　在太阳系中，我们把地球与太阳之间的行星称为内行星，水星和金星就是内行星；把地球绕日运行轨道之外的行星称为外行星，火星、木星、土星、天王星、海王星就是外行星。

　　水星和金星多数时间都淹没在太阳的光辉中，最佳观赏期是东西大距(大距即从地球看起来，内行星距离太阳角距离最大的时刻，此时内行星离太阳最远，最容易观测)。

　　今年，水星总共有6次大距，分别是1月30日、5月29日、9月22日的西大距；4月12日、8月10日、12月4日的东大距。其中，1月30日西大距、4月12日东大距及9月22日的西大距观测条件稍微好一些。

　　金星有两次大距，分别是6月4日的东大距和10月24日的西大距。由于金星比较明亮，所以也未必需要在大距的时候观测，大距前后一段时间，我们都可以观察金星。

　　3月初至7月上旬，日落时金星都会维持30°以上的地平高度，人们非常容易在傍晚的余晖中找到它。之后金星会迅速靠近太阳，从昏星变为晨星。从8月底开始，金星会出现在日出前的东方天空，且高度会逐渐提高，我们又将迎来观察金星的好时机。

　　值得一提的是，今年3月24日，还会发生一次难得的月掩金星天象。这次月掩金星在非洲南部、印度洋、亚洲南部都可以看到。届时，金星的亮度在-3.9等，月相为蛾眉月。随着时间的推移，月亮慢慢地遮住了明亮的金星。我国南方的天文爱好者可以在西方夜空看见月掩金星，北方的天文爱好者们则无此眼福。

　　外行星的最佳观赏期是冲日前后。也就是外行星运行到与太阳、地球形成一条直线的状态。一般来说，此时行星最亮，也最适宜观测。

　　今年外行星的冲日日期为：8月27日土星冲日、9月19日海王星冲日、11月3日木星冲日、11月14日天王星冲日。2023年没有火星冲日。总体来说，观测外行星大多需要借助望远镜，不如观测内行星那样便利。

　　“公众和天文爱好者可以根据自己的喜好选择合适的观测时机，记录下美好的时刻。”王科超说。

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）