大气对宇宙射线的影响在高截止刚度车站μ介子

文摘

宇宙射线数据和无线电探空仪测量从利雅得,沙特阿拉伯(Rc = 14.4问),2002 - 2012年期间,被用于研究大气压强的影响,介子生产水平和温度水平,在宇宙射线μ介子。我们发现,即使修正了发现使用这三个参数μ介子,宇宙射线的季节性差异仍然存在。这表明其他陆地和/或外星原因可能被考虑。介子的水平生产和大气压力与μ介子率负相关。另一方面,温度的介子生产水平与μ介子在春天和冬天和秋天和夏天负相关。对于这种行为没有明确的解释。

1。介绍

最近已经发现的影响太阳能子午过程初级宇宙线事件顶部的氛围导致一些大气性质的变化,进而影响全球天气和气候1- - - - - -6]。

能够研究宇宙射线及其变化在一个合适的方式,利用地面探测器、大气对二级宇宙射线的影响必须被删除(7- - - - - -10]。这些次级粒子由于初选与大气的相互作用核,μ介子被认为是大多数的这些粒子发现海平面。

发现μ介子的速率取决于一些大气因素;修正为当地的变化这些因素必须确定主宇宙射线的性质。根据理论和实验调查,大气压力是最重要的因素影响宇宙射线μ介子和中子。这是一个衡量上的总大气吸收检测器(例如,8,11- - - - - -13])。

大气温度是第二个因素影响,特别是,宇宙射线μ介子。温度校正相当复杂和几种方法已经发展为它负责。一些工人使用温度在屏幕的水平(14- - - - - -18];其他人使用加权温度,温度的测量在整个大气剖面(12,13,19),还有人用温度介子生产水平(20.]。人们已经发现(例如,12,13,15)温度(即加权的方法。,the integration method) is the most reasonable procedure to correct for the temperature effect on cosmic ray muons. However, due to the scarcity of the atmospheric temperature measurements at certain atmospheric levels or for the whole profile, this method has been implemented less. The third common factor used by some investigators was the level of pion production [9]。在纠正宇宙射线μ介子,工人们用这些因素互换(15]。

本文我们研究工作的延续大气变量的影响在发现宇宙射线μ介子中间纬度的城市。

在本文中,我们使用11年的μ介子KACST探测器研究收集的测量大气压力的影响,介子生产水平和温度水平,发现μ介子,确定适当的修正系数。

2。仪器和方法

宇宙射线μ介子数据来自阿卜杜勒阿齐兹国王科技城(KACST) 2002 - 2012年期间的探测器。探测器是一个1米²塑料闪烁体和光电倍增管(PMT),都包含在一个不透光的盒子。preamplified PMT的信号,放大,数字化的模拟数字转换器(ADC)。这些电子电路和温度和压力传感器设计的一部分和阿德莱德大学的合作项目,澳大利亚。详细描述这个检测器和校准程序其他地方(Maghrabi et al ., 2011)17,18]。探测器安装在第四建筑KACST的主要建筑,2002年7月以来一直在运行着。然而,在此期间,探测器穿过时间的停机时间校准程序、搬迁、电源故障。这些会导致一些缺失的数据。本研究的目的,我们认为这些缺失的数据不会影响结果。

无线电探空仪数据从利雅得机场获得了相应的时间从沙特主席国气象环境(中外)。通常无线电探空仪测量进行一天两次;然而,有一些日子三个或更多的测量。理论和实验结果进行了一些调查人员(例如,8)表明,介子生产水平通常是70到200 mb。程序修改后由几个调查人员(例如,9)我们认为100 mb介子的生产水平。从可用数据、大气温度和高度在100 mb提取从每个概要文件。无线电探空仪的数据没有达到100 mb以上被排除在考虑之外。12 h数据被用来创建每日平均大气压力,介子生产水平,温度水平,μ介子测量。去除的影响日和27天的可能变化,每日数据然后平均计算每月的意思。此外,数据段太阳耀斑,磁性风暴,和福布希减少被排除在外。表1提出了考虑变量的统计参数。

三个参数之间的关系和宇宙射线μ介子是调查的有效水平的基础上生成方法(21]。这个方法是诈欺的组合的20.]和Blackett [22)方法,子强度的检测水平与大气压力,介子生产的水平,和水平的温度使用以下表达式: 在哪里,,,是强度的平均值、压力、温度、和生产水平考虑。,,压力,温度,分别和高度系数。

第一项(1)代表探测器上方的大气质量的影响,而第二个显示大气温度的影响在介子的生产水平。最后一个词显示的依赖幸存的μ介子生产水平之间的距离,通常为100 mb (9,14),和检测水平。

宇宙射线μ介子强度之间的回归分析和执行这些参数和三个系数(,,)计算。修正系数是获得的子数据使用的帮助下进行(1)。

3所示。结果与讨论

图1礼物每年的波动(a)大气压力,(b)的最高产量水平,(c)温度水平,和(d)子,从他们的平均值。可以看出三个大气参数有季节性的变化,进而影响率μ介子,清楚地看到,如图2。

图3散点图显示表明原始子率之间的关系和每个参数。大气压力和温度在100 mb级别与μ介子利率具有负相关性。相反,μ介子率成正比的介子生产。数据的传播是由于几个原因。例如,12小时的分离之间的无线电探空仪的航班可能会给一些实验误差的测量值。

由于大气压力是最有效的参数,我们第一次正确的μ介子率这个参数。回归结果之间的压力和μ介子率(图3(一个))的数据被认为是给一个气压系数值−0.17±0.05% / mb。获得这个值没有差别很大,在我们之前的研究23]。图4显示pressure-correctedμ介子率之间的关系和(a)水平的介子生产和(b)的温度水平。

可以看出,宇宙射线μ介子的依赖的高度和温度图中找到3压力是非常扭曲的依赖。的依赖性pressure-correctedμ介子率这两个参数未调整的利率相比,显示了相反的关系。子率与μ介子生产水平呈负相关。这意味着,随着生产水平高,观察到的μ介子的检测水平会更低。另一方面,纠正μ介子率与温度有关的生产水平。这意味着,在冷的时候,π介子将不太可能衰变产生的μ介子相互作用之前。相反的适用于温暖的时期。

建立了子上的每个变量的影响,我们的下一个步骤是μ介子率和不同组合之间进行回归分析的三个参数。计算程序的基础上进行(1)。多重回归分析(i)之间进行了原始子率和生产水平的压力和温度;(2)原始子率和压力和水平的介子生产;(3)原始子率和三个参数;及(iv) pressure-correctedμ介子率,使用方法讨论了Maghrabi et al。23)和Maghrabi et al。12,13),与身高和温度在生产水平。每天12小时的数据在特定的月被用于计算。每个月,回归和相关系数。

图5显示了计算系数的分布,,,;最大、最小和平均值表2。

第一组合,压力系数,−−0.300和0.001之间,平均值为−0.151±0.006% / mb。温度系数−0.230和0.270之间范围平均值为0.030±0.007% /°C。之间的相关性和μ介子率,从之前的组并无太大的变动。介子的水平生产系数−12.100和0.460之间变化的意思是−4.876±0.352% /公里。子率和三个参数之间的相关性,,,−0.151±0.005% / mb, 0.019±0.007% /°C,分别和−1.644±0.238% /公里。之间的多元回归pressure-correctedμ介子和速率(图5 (d)),温度系数,−0.019和0.260之间,平均值为0.020±0.006% /°C。介子的水平生产系数隔−10.70和5.91−1.28±0.321%的意思/公里。

图6显示每月平均的μ介子测量整个段(a)压力和温度校正,(b)和高度的压力,(c)三个参数,(d) pressure-correctedμ介子与温度和高度。的μ介子率比较的策划目的。

未修正的速率增加从1月到3月和5月至7月。它显示了一个8月至12月期间减少的趋势。two-parameter-corrected率显然与未修正的速度成反比关系整个时期。的带三个参数的修正,修正后的速度继续增加从5月到1月,减少另一个月。同样的行为的三个参数修正的修正使用,最后一例,pressure-correctedμ介子与温度和高度。它显然是明显的,虽然已经修正μ介子率使用两个或三个参数,μ介子利率是明显的季节性变化。这意味着还有另一个原因,地面和/或地外,对于这个季节性而不是三个参数。此外,长期的变化不依赖于季节,但在一个随机的方式类似于季节性变化,这种季节性的另一个可能的解释。

进一步调查这个季节性,整个数据集(2002 - 2012)分为四组:12月,1月和2月代表冬天,3月,4月和5月春天,6月,7月和8月,9月,10月,11月下降。

类似的程序申请每个季节。生率μ介子和之间的回归分析(和),(和pressure-corrected之间),这三个参数,μ介子率和()进行;获得修正系数表3。可以看出,的值不随季节变化。然而,温度系数的符号是负的夏天和秋天和积极的冬天和春天。为组合,各种季节的值几乎是相同的。在冬季和春季值高于夏季和秋季。在三个参数的情况下,压力和温度系数改变略微之间的季节。的系数几乎相同的价值观在这两个冬季和春季,−1.27%公里⁻¹在夏天,公里−0.6%⁻¹在冬天。温度系数在两个参数的情况下,积极的影响在冬天和春天和消极的在其他季节。

变化的温度系数的符号季节之间没有为这个特定的截止刚度和之前报道了这样一个长期的测量。我们建议长期从其他子探测器测量操作在不同的截止刚度可以用于未来的调查。同时,宇宙射线μ介子数据之间的准周期性调查这里介绍大气变量和一些建议,为寻找这样的变化。

4所示。结论

在这项研究中,宇宙射线的数据KACSTμ介子探测器和无线电探空仪测量(利雅得,沙特阿拉伯;Rc = 14.4问)2002 - 2012年期间被用来研究大气压强的影响,介子水平生产,温度在宇宙射线μ介子这一水平。

结果表明,虽然原始子率直接与介子生产水平与其他两个变量呈负相关。子数据然后压力修正和与其他两个变量。pressure-correctedμ介子的依赖率比未修正的速率这两个变量被推翻。

子率之间的回归分析和四个组合的三个参数是进行诈欺和Blackett方法的基础。这是(我)原始子率与压力和温度在生产水平;(2)原始子率与压力和水平的介子生产;(3)原始子率与三个参数;及(iv) pressure-correctedμ介子速度与水平和生产水平的温度。对于每一个相关性,得到相应的系数及其分布进行了研究。系数是用来获得正确的测量子率。我们发现,即使修正的μ介子发现使用这些三个变量,季节性变化明显。这是在分歧与先前建立的结果几个调查人员。我们建议其他陆地和/或外星必须考虑原因。 Long-term variation that does not depend on season, but in a random way similar to seasonal variation, is another possible explanation for this seasonality. To investigate this seasonality further, the dataset was divided into four seasonal groups, and the same four correlations were carried out. The analysis showed that the temperature at the pion production level positively affects the muons in spring and winter and negatively (i.e., inversely correlated) in fall and summer. No definite explanations for the variations of the sign of the temperature coefficients between the seasons can be reached yet.

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢阿卜杜勒阿齐兹国王科技城(KACST)支持这项工作。

引用

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