能介绍一下你在科研过程中，读过的第一篇惊艳的论文吗？

显示全部楼层 · 2021-10-6 16:34:14

之前看到过一篇Nat. Chem. （这个杂志超级牛），它上面刊登了不含化学成分的商品名单。
显而易见，正文大块的空白讥讽着那些广告里声称“不含任何化学成分”的商家。
这是我能想到的对反智人士最好最高调的回击了。

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zss333s · 2021-10-7 02:11:49

之前看到过一篇Nat. Chem. （这个杂志超级牛），它上面刊登了不含化学成分的商品名单。
显而易见，正文大块的空白讥讽着那些广告里声称“不含任何化学成分”的商家。
这是我能想到的对反智人士最好最高调的回击了。

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经典狂迷染 · 2021-10-7 14:10:36

我要分享的是2004年发表在流体力学顶刊Journal of Fluid Mechanics的一篇文章，通讯作者是David Quere，标题为《Maximal deformation of an impacting drop》，即《液滴撞击时的最大变形》。David Quere教授的文章特点是标题短，篇幅小，引用少，自然简约，平中出奇，可以说是继承了他的导师De Gennes的研究风格（De Gennes，法国物理学家，1991年诺贝尔物理学奖获得者）。在这篇文章中，Quere主要研究了这样一个问题，当一个低粘性液滴撞击疏水表面时，液滴的最大铺展直径是多少？一个直观的例子就是水滴撞击荷叶表面。

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当液滴到达最大铺展直径的一瞬间，液滴几乎静止，可以认为液滴的动能完全转化为了表面能，这时动能和表面能之间就存在这样一个尺度律关系，

，

为表面张力系数，

为密度，上式的无量纲形式为

。
其中

,表征惯性力和表面张力的相对大小。但很遗憾，这个关系跟实验数据对不上，尤其是当液滴撞击速度较大时(即We数较大时)。到底哪里出了问题呢？联想液滴的静止形态，当液滴静置时，会在重力的作用下塌陷。而液滴发生撞击到达最大铺展时，液滴的加速度并不为0。我们可以估计一下这个加速度的大小，液滴速度在短时间内由速度

降为

，时间尺度为

,那么加速度为

，现在可以说是液滴在这个等效重力下发生塌陷(

,故忽略重力)。重新定义毛细长度

，当液滴到达最大铺展时，其厚度尺度为毛细长度，再根据液滴体积守恒便有

继而可导出

这个关系就跟实验符合得很好，如下图所示（拟合系数为

，跟1/4相当接近）。

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后续的研究点在此基础上顺势展开，一篇JFM就这样水到渠成了。这不就相当于一道高中物理习题吗？换作是你，我相信你经过一番思索后，也能想到这一点，只是，你缺少这样一个机会。

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【参考文献】
【1】Clanet, C., Béguin, C., Richard, D. and Quéré, D., 2004. Maximal deformation of an impacting drop.Journal of Fluid Mechanics,517, pp.199-208.
【2】Khojasteh, D., Kazerooni, M., Salarian, S. and Kamali, R., 2016. Droplet impact on superhydrophobic surfaces: A review of recent developments.Journal of Industrial and Engineering Chemistry,42, pp.1-14.

胡爱民圆 · 2021-10-7 22:48:00

谢邀。那应该是在14年，我大三刚进组，老板刚回来没有太多学生，亲自带我做课题。给了我一篇06年的Science让我好好读下。通讯作者是英国卡迪夫大学的Graham G. Hutchings，一位多相催化尤其是金催化领域的大牛。论文很简单，报道了一种负载型的金核-钯壳催化剂，在催化伯醇类选择性氧化到醛的反应性具有超级高的活性。论文通俗易懂，没有太多花哨的东西(Science级别文章的写作特点，篇幅有限而且要避免一些专业性很强的术语)，我一个刚开始踏足科研的菜鸟也能看得懂。第一次看，觉得这个文章真的好牛逼啊，主要是因为Science光环，觉得催化表现确实是高，但是并没有太多的更深刻的体会。后来在这个体系里深究，对这类的反应和催化剂了解更多，再来看这篇文章，觉得这做的是什么东西，电镜图这么丑，表征这么少，也没有解释机理，怎么能发到Science上去？完全没有符合我自己心里对“Science”类文章的定位，明显是灌水啊。再后来因为写综述的原因，对这个体系的文章做了更多的调研，随着研究生年纪的增长，对科研的认识也更加深刻，在回过头看这篇文章，心里充满了钦佩。这时候我已经绝对能判断出这是一个标杆性的工作了，整整开启了一个催化的体系，我们大量人后来做的工作，那些漂亮的图，完整的表征，和令人信服的解释都是这篇文章的徒子徒孙。一个工作能不能称得上顶尖，一方面是看它打破了多大的学术壁垒克服了多难的困境，也要看它能否给广大研究者以开创性的启发，从而打开一扇新领域的大门。读博越久，知识面越广反而会觉得自己的视野很小，会有更多沧海一粟的感觉。
这篇文章给我启发还是非常大的，每一段新的感悟都伴随着自己的一次成长。很多时候，读不懂或者看不上，往往是自己的知识储备和视野不够，不断学习，不断进步，才能让自己保持永不消退的活力。

说句题外话，和这位Hutchings老爷子还比较有缘，他作为审稿编辑通过了我第一篇论文，算是催化领域顶级期刊，给了我很大的鼓励；最近又在另一篇更关键的稿子里给了我非常正面的审稿意见(猜出大概8成是他)，想想也是很有意思

wznga9175518 · 2021-10-8 02:37:43

话不多说，先看图。图片可能引起不适。

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这张图是一位晚期前列腺癌患者的PET/CT诊断图。
图A，该患者已经经历了化疗放疗几个疗程但是均已失效。再用尽了所有的治疗手段之后，参与了这项临床试验。图中遍布全身的黑色阴影，就是已经全身扩散的大大小小的癌细胞肿瘤, 并且有明显的骨转移。图中间两块明显的阴影是患者的肾脏。需要注意的是，PSA水平是临床医生判断患者是否患有前列腺癌的重要指标。如果PSA水平在4 ng／mL一下，一般情况下表示没有前列腺癌迹象。
图B，该患者在接受了三个疗程的Ac-225-PSMA临床试验治疗，可见的全身转移瘤消失，表示病人对治疗有非常良好的响应。此时，患者的PSA水平已经降到正常范围了。
图C，患者全身无可见的肿瘤，并且PSA水平恢复正常。
这篇文章的标题

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下面来谈观点。
1. 简单介绍本领域放射药学，和此文章中描述的临床试验。
2. 借此表达一下我对科研的看法。
1. 放射药学是利用放射性元素的物理性质，结合靶向生物分子将放射性元素准确的传递到癌细胞。到达癌细胞的放射性元素，如果释放穿透力很强的光子或者正电子，这类放射药物就可以用作癌症诊断，提供癌细胞的位置和大小信息。如果该放射性元素释放alpha粒子或beta粒子，就可以对癌细胞造成伤害，达到癌症治疗的效果。

放射药学最大的优势就是，可以在极低的浓度下发挥作用。通常诊断和治疗所使用的放射药物浓度在纳摩级别，比化疗药物浓度低几万倍。

对于诊断来说，只要有5千万个癌细胞，放射药物就可以将癌症诊断出来。图中PET/CT所用的诊断用药Ga-68-PSMA可以准确的诊断几乎所有的转移瘤，可以非常准确完整的提供病灶信息。
因此，放射药物是癌症早期诊断的必经之路。

对于治疗来说，放射性元素释放高能粒子杀伤力非常的强，但是穿透力很差，所以可以保证对癌细胞造成最大的伤害，同时不会对正常细胞有很大的损伤。图中所用的Ac-225，正是目前最火热的治疗用同位素。
放射药物可以做到一个分子杀死一个或多个癌细胞，这是其他任何一种药物都远远达到不了的。

2. 我对科研的看法。

这篇文章的结果惊世骇俗，引起了领域内的革命性发展。晚期的前列腺癌症全身转移，并且有骨转移。对于此类患者，可能他们的生命只剩下几周时间。在放射药物的治疗后，竟然奇迹般的恢复到正常人水平。

可是，这篇文章发表在Journal of Nuclear Medicine杂志，影响因子只有6。

在这里我只想说，不要因为某些领域灌水让人不齿，就打压整个科研界。这世界上还有千千万万的科学工作者，不为了发高影响因子论文，只为了自己的药能早日帮助病人，早日造福社会。

未来几年，我自己参与做的药应该也会走向临床了。给自己加油，也给广大科研同僚加油。
就这。

熙求救赝 · 2021-10-8 11:28:57

对我而言，第一篇令我感到惊艳的论文，就是我现在导师徐星研究员2014年在Science杂志上发表的一篇综述。
An integrative approach to understanding bird origins。
https://science.sciencemag.org/content/346/6215/1253293
这篇文章发表时，我还仅仅是一名刚刚到古脊椎所做毕业论文的本科生，直到现在研究生毕业，每次读一遍这篇文章，都会有新的收获（这样吹自己老板，他会不会害羞？）。
无论是与国内同行还国外同行聊起这篇文章的时候，大家都会用用统一口径来评价这篇综述“写的真好。”时至今日，鸟类起源于恐龙的学说在以徐星等一批古生物学家推动下，已经逐渐成为学界占主导地位的学说。但假说毕竟是假说，如何才能讲好一个过去发生的，没人经历的故事，而又让听故事的人听了就接受你的观点，或者说至少尊重你的观点，这篇综述可以作为一个非常棒的教材。
徐老师在给我们学生改论文的时候，常常挂在嘴边的就是好的论文都是好的故事。每个演化历程都很精彩，但只有经过科学家口里的转述，娓娓道来其中奥妙，才能被更多学界和非学界的人接受。尤其是在提出新观点，或者为新观点站台的时候，这种能力尤为重要。
这篇论文，文如其名，非常综合地结合了生物学、地质学、古生物学方方面面的证据去讨论一个问题“鸟的起源”。不到十二页的文章，你可以读到关于系统发育树上的妥协与争议；地层学和年代学上的谜团与探索；发育生物学的实验与猜想；化石组织学的切片与曲线；当然还有最重要的，基于古生物学核心——“形态学”的广泛而深入的对比与讨论。
如果你对恐龙到鸟的演化历程有兴趣，那这篇文章可以作为一篇入门首选。甚至可以作为一篇科普读物来读，让读者系统的了解我们人类目前对这个演化过程了解多少，还能够去探究什么。

清丝丝潭 · 2021-10-8 19:27:48

分享一份Nature版鸡汤
《I Wish someone had told me》

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文中一句话让我念念不忘
If you survived a phD, there is little that can stop you.

洋子308 · 2021-10-9 00:42:11

让我惊艳的作品一般都是那种简单到令人智熄，然后效果还贼好的。下面推荐四篇文章。

1. kaiming he大神的去雾神作《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章很有意思，带我进computer vision的入坑之作，它假设了带雾图片存在暗通道，所以只要把暗通道找出来就可以去雾了，因此叫“暗通道先验”算法。关于它的介绍可以看这个回答。“有如拨云见雾，神来之笔。”
SME情报员：曾为状元郎，靠去雾霾算法名震世界，已是计算机视觉领域年轻的翘楚——何恺明
2. 还是kaiming he大神的文章《
Guided Image Filtering》这篇文章代码量很少，就是用一个简单的假设和岭回归，就可以制造出惊艳的效果。这个成果已经被集成到Matlab和openCV里面了，做matting的时候必备工具。

3. 又双叒叕是kaiming he 大神的文章《Deep Residual Learning for Image Recognition》我敢保证这篇文章做CV的没有人不知道的。在里面我们的恺明大神假设了优化图像的残差谱会比直接优化图像要容易，所以把图像的残差谱用CNN摞起来就ok了。对，大神写paper的时候都是先假设后验证的_(:з」∠)_

但为啥人家啥paper假设都是对的呢(ಡωಡ)

4. 候晓迪大神 @Filestorm 的《Saliency Detection: A Spectral Residual Approach》七行代码征服CVPR，关键是效果还贼好，不得不佩服大神的洞察力。

这些优秀的paper思路其实都很简单，我读完后当时就惊了，看完代码更是不由自主高呼6666，所谓大道至简应当如此吧。

e55357 · 2021-10-9 04:27:55

Milnor, John W.(1956),&#34;On manifolds homeomorphic to the 7-sphere&#34;,Annals of Mathematics,64(2): 399–405,doi:
10.2307/1969983Milnor构造7维怪球的文章。这是数学史上第一次发现“怪异的”微分结构，数学家开始认识到，拓扑流形范畴和光滑流形范畴并不等价。由此诞生了一波微分拓扑的研究热潮。这篇56年的文章发表在Annals of Mathematics上。Annals是数学界顶刊，一般来说，能把论文发表在Annals上是作者的荣耀。但这篇论文，实在应该说，能发表在Annals上，是Annals的荣耀。这是真正开创新领域的工作。
80年代的时候，几何拓扑领域又迎来一波突破——我指的是Donaldson和Freedman在4维流形上的工作。（几何拓扑主要指流形上的拓扑）他们分别把光滑4维流形和拓扑4维流形的拓扑结构与上同调的相交形式联系起来。我以前听过一些老的拓扑学家讲这段历史，他们说80年代是个激动人心的年代，短短两年就见证了两个不同方向的大突破，而细小的进展几乎每天都有。现在的拓扑学研究，似乎要平淡许多（逃）

我就是我194 · 2021-10-9 15:40:40

有点跑题，本来应该是科研的第一篇，但是由于被强行换了多个方向，到处打过酱油并且好奇心爆棚的人，结果越写越多，仿佛剧场版拖更成了年番，还继续对学术抱有好奇心和求知欲的话，这应该是一个会持续更新的答案：）唯一能符合题目的是，写的每一点都是一个独立方向惊艳到我的第一篇论文：）
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有很多大牛的小paper让读过的我感到特别惊艳，印象中实在想不起究竟谁是第一篇。想想干脆按照研究方向分下类，每个分类都能马上想起一篇让我惊艳的paper, thesis和report。其实还有一些很惊艳的PPT、book和code就不展开了（文不对题orz）。为什么会惊艳，1）工作细致，细到让你相形见绌捶胸顿足；2）语言流畅，故事讲的好的让你拍案而起；3）idea让人欲罢不能，在作者当时的环境，真的有在人类知识圈上突出去一个小角的感觉

（1）Dynamic shear modulus and damping ratio类：
Seed H.B., Idriss I.M. (1970)&#34;Soil moduli and damping factors for dynamic response analyses&#34;. Report No. EERC 70-10, Earthquake Engineering Research Center, University of California Berkeley.
做土体动力学研究的应该都听过Seed和Idriss这两个大名鼎鼎的名字。第一次读到这个应该是大四进提前导师工作室干活的时候。大牛的报告写的真的就一个字：细。里面有句话让我到现在都印象深刻，并且自己写paper的时候也经常拿来模仿和提醒自己文章的闭环。

为了达到目的C（summarize available data, provide useful guide），一步一步走过A和B，逻辑性，讲故事，闭环都做的非常好。当时最开始看的是国内的资料，每次都觉得东西没说清楚，总有隔靴搔痒的感觉，直到顺藤摸瓜找到这篇report。PS.当时还发现谢定义老师的《土动力学》里引用这个报告的一个公式有误（老版，新版是否有调整未知），本来还想给编辑写个邮件什么的，后面换了方向就不了了之了，估计也没人会care=-=。

（2）Cone penetration test(CPT)类：
Campanella R.G., Robertson P.K., Gillespie D. (1982)&#34;Cone penetration testing in deltaic soils&#34;. Canadian Geotechnical Journal, 20, 23-35.
Robertson P.K., Campanella R.G. (1983) &#34;Interpretation of cone penetration test Part two: Clay&#34;. Canadian Geotechnical Journal, 20, 734-745.
第一次顺着Campanella教授和Robertson教授这对大牛的文章看下来，还跑去Robertson教授的官网上（Dr. Peter K. Robertson - Professor Emeritus, Geotechnical Engineering）到处看和下资料，真的是把一个方向做到了极致，引领当时行业内这个方向的发展，并且在现在也持续的发光发热。CPT试验，简单理解有点类似金融行业建立数学模型用统计回归进行宏观分析，以及心理学上的各种评估试验。本质上是不清楚或不完全清楚黑盒子里面运行的具体规律，没有显式的数学理论公式，而换个思路抛开细节看宏观的输入输出，最后总结成经验规律。这两个大牛在CPT这个细分方向做了几十年，积累的经验判断恐怕后人难以比拟。敬佩和羡慕这种学术状态，人生如白驹过隙，能在一个小方向做到极致就很不错了。

(3)Similitude ratio类：
Buckingham π theorem
Buckingham E. (1915) &#34;The principle of similitude&#34;. Nature, 9(2406), 396-397.

模型试验是人类探究未知的重要手段之一，而相似设计，是模型试验落地运用的重要一环。以理工科为例，很多情况下，最理想的情况是开展现场原型的试验，但是受制于经费和技术会存在难以实现的问题，所以，运用小比尺的Model来模拟原型prototype的情况，然后精细化定量的获取试验过程中的关键参数，利用统计回归暴力分析，或者是和理论解析或数值仿真相互印证，从特殊到一般，得到适用于更广泛情况的一般性规律，类似与从“工程问题”到“科学问题”的感觉。
pi定理是一直到现在都还广泛引用的相似理论，最早本科在教科书上学到这个pi定理，后面在某个外国小哥的博士论文的reference里发现了本尊，遂赶紧去谷歌上下载下来围观一下，不明觉厉的厉害。现在虽然习以为常的定理，当年第一次发表的时候，会是一番怎样的光景呢。过了这么久，不知道下一个关于这个方向的大突破会出现在什么地方：）

(4)Offshore wind turbine(OWT)类：
Cuéllar V.P.(2011) &#34;Pile foundations for offshore wind turbines: numerical and experimental investigations on the behaviour under short-term and long-term cyclic loading&#34;. Technischen Universität Berlin.
2011年毕业的德国博士小哥，自我总结，完全是机缘巧合在谷歌上搜索加瞎猫碰到死耗子才看到这个，德国人用英文写的博士论文。读的时候第一感觉是很神奇，和国内博士论文的写作风格不太一样，一开始上来就...

看完开篇这段，这个小哥一定是个讲故事的高手（笑）。这个论文估计读了好几十遍了，尤其是综述和试验部分，自己把它打出来反复阅读和做标记。看完以后第一个感觉，吐血推荐，以后写什么东西都要在参考文献里把这篇大论文带上。先说第一点，文献综述做的是真的细致，堪比教科书，解决了我很多以前看了各种文献都没理清楚的知识，文献综述不光是描述别人的工作，自己要有内核。还在某些页的页脚有这类注释。

第二点，这篇文章有理论本构模型，自编的数值模拟和多组模型试验，感觉按身边可见范围内的标准可以毕业大于1个博士，而且每个点都有实实在在的创新性。并且在OWT还算发展的阶段，做了这么多有创新性的工作，难度可想而知。发的第一篇SCI引用了这篇dissertation，后面在researchgate上面还找到这个小哥果断关注了一下，他也有看到我引用了他。

(5)Early warning system of landslide类：
Thiebes D.G.B. (2011)&#34;Landslide analysis and early warning local and regional case study in the Swabian Alb, Germany&#34;.Universität Wien.
有了阅读第一个德国博士小哥大论文的经历，比较有目的性的又找到了小哥二号。目前还在深啃，这个小哥的文献综述写的比上一个还细致，并且可能是见过的Ph.D.里头发最多最帅的一个（笑）。全世界各地的Early warning system for landslide都介绍到了（大部分），甚至还包括中国的。当然，论文一上来还是orz

又来了一个讲故事的高手（笑*2）。于是慢慢读他的文献综述，50多页的综述orz。

围绕landslide early warning system，展开了相关的监测设备，分析方法，相关软件，以及系统的架构，甚至系统后端对接的风险决策等等。每一点都做到详细覆盖当时的大部分，并且引用了充足的参考文献，方便感兴趣的继续追着深入了解。看完第二章感叹做的真的是细，这才是读博啊基可修。

虽然小哥是理工科，但是对构建一个系统的宏观需求非常清晰。整个预警系统应当是自然科学和社会科学的知识共同协作，才能形成一个好的EEW。这个思路非常重要，一叶障目不见泰山，虽然读博是要keep digging in a very narrow field，但是如果没有宏观的把控，不知道什么才是真正的好，最后就是瞎研究。而且有了总体宏观的认识之后，每一步工作应该做什么也就顺利成章了，不是说别人没研究你就应该或者可以做，别人没研究很可能是你做的东西没人care，关键是要反问自己，我为什么做这个研究，我做的advance in knowledge是什么。
中间也有几个莫名戳中我笑点的地方=-=

调侃了一下意呆利科学家的作死行为，interesting。当时还在国内网上看到过关于这个的新闻，一群科学家预报地震要发生了，然后没有发生却引起了恐慌，最终被告上法庭要判刑orz。

即使看不懂中文，也要把他们的英文摘要读完并写进来，佩服佩服。

后面围观了下小哥的CV，这个beginner应该就是熟练掌握“你好，谢谢”的意思吧大概（笑），全世界都在说中国话：），感觉自己也可以说自己Japanese也是beginner了（笑*2）。跑到researchgate上关注了这个小哥，他还回关了我。

(6)Shaking table test类：
Wilson D.W. (1998)&#34;Soil-pile-superstructure interaction in liquefying sand and soft clay&#34;.University of California at Davis.
加州大学Davis和Berkeley出品的地震领域的文章，几乎篇篇都是精品，尤其是以前的老Paper和report。虽然在读硕期间参与了好几个振动台，不过看完这篇论文，才觉得自己做的都是make no sense的工作，garbage in, garbage out=-=。作者当时做了很多组振动台，试验做的是真的细致。当然也理解自己导师的苦衷，连他自己都开玩笑说当年在国外三年做一件事，回来一年做N件事。由于shaking table test本身就很复杂，用一个复杂的方法去研究另一个复杂的问题，太多不可控和妥协受制的地方。如果自己不清楚抓大放小，抓主要矛盾但是也不完全忽略次要，做出来的成果到底对不对都要打个大问号。用shaking table发文章的人特别多，零几年的时候国内能做的起这个试验的人还比较少，一篇简单的试验结果描述就可以发国内EI。但是现在很多高校研究院所都有振动台了，基本不太可能了像以前那样简单的发paper了，感觉和生物、材料上部分灌水的历史相同，设备有创新性而idea却没有。看过的很多人发的振动台paper都有点自说自话，或者就是流水线量产，其实很多基本的问题都没有说清楚，也可能作者心知肚明避而不谈。不过Wilson博士的这篇大论文很多地方都说的很清楚，包括做试验的各种“硬件”步骤和“软件”步骤。举个最简单的例子，试验得到的加速度时程怎么滤波，很多人都避而不谈，这篇论文却清楚的说明白了。关于滤波（滤波方法、截至频率、order、zero shift等等），之前找过地震学家（Dave Boore）的文章，但是他的滤波方法是原场地用在强震仪数据上的，而模型实验中，由于缩尺、静力相似比用在动力实验上、模型本身的尺寸效应、模型箱边界效应、传感器自身的误差和采样频率、不同精度传感器的匹配等等问题，滤波的方法应该不是完全适用的。由于不做这个方向了，现在也不知道有没有人把这个问题讨论清楚，什么时候shaking table test能从定性分析到定量分析。跑题了，这篇大论文还有一个最厉害的点，把振动台数据全部公布了出来，网上可免费下载，造福了一大推搞数值分析的，经常有人拿自己的东西来配这个试验，也不知道最后是真做出来还是配出来的=-=。不过，至少这个试验本身是大家都认可的，就给了后来人一个很重要的参考，振动台试验（桩基试验）“什么才是好”。

(7)Seismology类：
Aoi S., Kunugi T., Fujiwara H. (2008) &#34;Trampoline effect in extreme ground motion&#34;. Science, 322, 727-730.
第一次知道这篇文章，是上一位尊敬的老师的课上他说的。老师当时刚从日本博士毕业没多久到学校这边任副教授。感觉上他的课idea上被打开了很多扇窗，这是其中一扇，还有其他的如DDA，流行元（Manifold）等等。
以前下载过但是现在找不到原文了。简单说就是基于一个发现的实际现象，分析其背后的可能原因，提出了一种新的假设，然后就成了一篇Science。具体说，发现日本某些地方在震后，出现了小汽车斜着靠在一面墙上的情况，并且这次地震时强震仪实测的竖向分量远超水平分量（与一般的常识相反）。后面就分析了可能是断层的什么原因balabala，然后提出了一个新假设，trampoline effect（蹦床效应），画了几张漂亮的示意图。听上课的老师介绍完，感觉第一次离Science很近（笑），以前还以为只有搞生物的、材料的人才能发，没想到搞地震的也可以。想起看的某部剧里的台词，徒弟问老师，我到底差了什么。老师伸出一根手指说，你就差了这么一点点。Idea很重要，擅于发现idea也很重要。Idea是无处不在的，只是没有发现idea的眼睛（致敬下川端康成）

(8)行业大牛类：
首先是介绍ASCE（American Society of Civil Engineering）大牛，必须提到的一篇，作者是Holtz R.D., Ph.D., P.E., Dist.M.ASCE（最后这个头衔基本就是现役civil engineering圈最厉害的那批人了）
Robert D. Holtz
60th Anniversary State-of-the-Art Reviews
Holtz R.D. (2017)&#34;46th Terzaghi Lecture: Geosynthetic reinforced soil: from the experimental to the familiar&#34;.Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 143(9),03117001.

读到introduction第一段的这句话，尽管作为个夕阳落后行业（笑），没有像搞生物、搞材料以及互联网那样的rock star，在行业内还是有很多人在做着改变世界的工作，也是自己行业内的rock star。

I have spent the better part of my professional career involved in some way with these materials.
看到这句话瞬间被圈粉，人生能有几个十年，更何况是学术生涯，最好的时光做最有趣的事情。瞬间好想做他的学生（然而没实力和运气=-=），无比羡慕能当他学生的人。能对自己专业爱的深沉的人，应该都是以德服人的人。

大牛的老师也是大牛，搞pile foundation的应该没有人没听过Broms B.的大名，当年SGI的那波人，还有NGI的那波，真是英雄辈出的时代啊，薪火相传（薪王传火orz）。
自己由于以前上过一位是某ASCE牛刊fellow的F.ASCE老师(Department of Civil and Environmental Engineering)的课，对ASCE充满了好感。记得上那位老师的课的时候，全程都是双眼小星星（笑）。老师一上来就说搞我们这行的，不和生物、材料他们比IF，我们ASCE自己就是standard，有本事就把paper投到我们这边来，show me some meat. There are no shortcuts to publish a SCI paper, you need to keep digging in a very narrow field. 老师当时每天运动套装背着一个好像是xth anniversary ASCE发的黄色小背包来给我们上课（口水这个包很久，笑*2），老师的小腿跟腱巨发达，一看就是老跑友。有这样一波人在守护着学术殿堂。而能在Terzaghi Lecture上演讲的怕不是殿里的英灵级人物吧（笑*3）.
另外一位也上过这个讲座的大牛 Randolph M.F.也有很多值得细细品读的资料，这位是西澳大学的教授，专攻海洋岩土工程，涉及理论试验等多个方向，国内很多海洋岩土圈的人都有去他们组镀金或者和他们合作。For a interested reader, a detailed description is linked to Professor Mark Randolph。Randolph教授有很多很棒的文章、书籍，这里仅提一下对我做试验帮助最大的一段，down to the earth，模型试验中的工况设计问题。模型试验的最终目标是用相似后的室内小比尺模型的输入-输出响应能定量的还原为原场地的真实情况。首先需要理解现场的真实情况是什么样的，你的研究目标是什么（静力、动力），如何进行模型设计（相似比、相似材料、加载工况、监测传感器、成果分析手段等等）。
Randolph. Offshore design approaches and model tests for sub-failure cyclic loading of foundations.

先从这两张图聊起（书接前文的OWT部分，针对海洋环境中的一个单桩基础），从广义胡克定律的角度，外力矩阵就是海洋环境荷载、可能的上部结构荷载传递等的组合，响应矩阵就是桩基的变形以及周围土体的物理力学等响应，而最重要的总刚度矩阵就是桩土相互作用。从设计的角度来说，只要定量了外力阵和总刚阵，就能得到系统的响应，根据材料、运营等一系列要求（threshold,limitation）就可反复迭代优化设计方案，最终确定structure和infrastrture的关键参数。而模型试验的目标其实就是等条件下缩小，通过试验分析规律，最后得到总刚阵。而由于实际情况复杂，从科学问题的角度，总是希望简化后研究普遍性的规律，最后再针对工程实际情况修正，从普遍到特殊。简化时也必须尽可能满足宏观和微观层面上的相似。Randolph教授的这段chapter，就很详尽的从宏观到微观探讨了针对海洋工程的具体问题。上面列的两张图，主要是围绕如何将环境荷载相似为实验室中的加载工况。类似的还有一个经典的例子，Seed教授（书接前文的Seed和Idriss篇）提出的等效剪应力法，把复杂的地震荷载简化为循环荷载，根据震级不同简化后循环荷载的幅值与作用次数不同。其实从地震学的角度来说，外部荷载最重要的三要素：幅值、频率、持时。而在当前的模型试验条件下，三个要素都有不同程度的简化。所以另外一波人的思路就是，利用数值仿真以及计算机越来越强大的性能，做数值试验或者干脆建个原型进行计算，不过数值模拟这个东西，易于上手难于精通（部分复杂且没有成熟商业软件的细分方向可能连易于上手都做不到，如DDA、离散元、流行元、多场耦合等等问题）。也有自身的问题和局限性，譬如用一把高精度的狙击步枪，工具再厉害也离不开使用者的水平。
记得之前听ASCE fellow老师课，也有人问过他这样一个问题，辛辛苦苦做试验发一篇文章，同等情况下搞数值的可能发了N篇，在当前的评价体系下（学生评奖，找国外深造的位置；国外的人回来拿帽子拿位置；国内的评职称报奖拿大项目等等），做试验是不是比做数值模拟低级？老师当时也很感慨，但他并不觉得做试验就是比做理论和搞数值的低级。有时候看生物、材料的例子，他们的rock star似乎都是用高大上的设备配上发散的奇思妙想突破人类知识的边界，而Civil Engineering作为一个落后夕阳行业（笑），工业圈现在也慢慢被装配式、BIM、InSAR外加各种人工智能、大数据等潜移默化的改变，说不定也许什么时候只有计算机就足够了。

(9)Interferometry Synthetic Aperture Radar(InSAR)类：
Bovenga F., Pasquariello G., Pellicani R., et al. (2017) &#34;Landslide monitoring for risk mitigation by using corner reflector and satellite SAR interferometry: the large landslide of Carlantino(Italy)&#34;. Catena, 151, 49-62.
InSAR刚开始半路出家，分享目前读到的一个写作技巧很棒的小论文，尤其是他的Introduction部分。
Fin......

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看到了一篇更推荐的InSAR文献，上面这篇也不删除了，直接从这篇开始
Costantini M., Ferretti A., Minati F., et al. (2017)&#34;Analysis of surface deformations over the whole Italian territory by interferometric processing of ERS, Envisat and COSMO-SkyMed radar data&#34;. Remote Sensing of Environment, 202(1): 250-275.
这篇文章更符合前面自己定的标准，在人类的知识边界圈上，突出一个尖角。并且也回答了一个问题，什么样的论文是好论文，如果一个不太懂你专业的人都能看懂你在说什么，至少说明两点：1）他愿意耐着性子看，你的创新性很好，做的工作很有价值，很有吸引力；2）语言写作上通俗易懂，把高大上的问题写成了科普的感觉。要达到上述两点，可能还真的只有做一个方向到到极致的大牛才行：）
这篇文章是全球第一个，将InSAR技术用于全国形变监测“一张图”的例子。用到了1992到2014的C波段ERS, C波段Envisat和X波段COMOS-SkyMed的三类SAR影像数据，并且用的是PSI方法，而不是像英国之前做的用改进的D-InSAR方法做的全国“一张图”。这篇文章主要讲了三大块：（1）技术上的挑战；（2）解决方案；（3）C波段和X波段的数据效果对比。
再补充一个背景例子，文中的作者Ferretti是第一个提出PS算法的人，这个工作的重要性，要从InSAR这个技术本身的前世今生讲起。

Ferretti大神在2014年的公开课程，那个时候还没有现在很常用的两个数据，Sentinel-1A和ALOS-2的数据，里面介绍了InSAR的basic idea和在oil& gas领域的application （口音很重的意大利英语，听的迷之带感=-=）https://www.youtube.com/watch?v=m4G0zzjBpfk
SAR，Synthetic Aperture Radar 合成孔径雷达，这个词主要是和真实孔径雷达相对应。对于对地观测的星载radar而言，通常天线的长度越大，对小形变更敏感。相似的例子在最近很火的“拍黑洞”事件中也有应用，为了拍摄黑洞，利用分散在全球各地的8台望远镜，合成一个超大的“虚拟望远镜”，用来观测遥远距离微小尺度的对象。而利用SAR进行一次拍摄，得到的是被拍摄区域在拍摄时刻的强度（amplitude）和相位（phase）信息。SAR与光学（optical）相比，具有几个显著的优势。：（1）获取信息时不需要可见光，因此有昼夜全天候的工作能力；（2）波长较长，与光学遥感的可见光波段（0.38-0.76微米）相比，SAR的波长为厘米级 X-band 2.3cm, C-band 5.6cm,L-band 23.5cm。较长的波段可以有效的穿透云层，在多云或云层较厚的场景仍可以获取地面的信息；（3）不同拍摄目标的散射体特性差异较为显著，利于“目标识别”场景的运用。（图片引用自：Thorsten Höser. (2018) Analysing the capabilities and limitations of InSAR using Sentinel-1 data for landslide detection and monitoring. University of Bonn.）

稳定的回波信号（建筑、裸露的岩石，但是偶尔也存在信号过强的问题）

volume scatterers，不稳定的回波信号，容易造成失相干

镜面反射，木有回波信号，与其他反射物的特征差异最显著，这个是用来做洪水监测、舰船目标识别的主要原理

对SAR的适用场景，最早是在军口，目前了解有限，只知道可以用SAR的特性来拍摄特定的目标物，如军舰（水和船舰的反射特性差异非常显著）、坦克（与船舰同理，并且由于SAR的波长较长有一定穿透性，因而可以识破一些常规的光学迷彩，比光学的应用场景更好）等。做这个口应用的人，主要用的是SAR的强度信息，然后往更长的波段（P波段，米波，穿透性更好），更大范围更智能化的之别（人工智能方向）的应用场景发展。
后面1989年（好像是这个时间）有人做了一个新的尝试，把两张不同时间拍摄同一个区域的SAR影像做干涉，获取了两景影像在相位上的差异。由于上述相位差是由多个部分组成的，将关心的部分提取出来，如地表形变引起的相位差，剔除其他不关心的相位（如平地、地形、大气、噪声），再将这部分保留的相位信息转换成形变，就得到了同一区域在两个拍摄时间内的形变差异，实现了对地的相对形变测量。具体的原理可展开讲的内容很多，简明的原理介绍的话，可以看Ferretti后面开的公司TRE的介绍：
https://site.tre-altamira.com/insar/
看似一句简单的话描述了基本原理，但是中间涉及到许多非常复杂的问题，有的是InSAR本身的，有的是信号处理上的，而随着计算问题的复杂，计算机软硬件上的问题也会层出不穷。此处展开聊可以聊很多，而且由于自己也在不断的学习，认识也在不断的变化。目前的思路，首先，如果都是利用相位的部分做相对形变测量的话，需要针对不同的问题进行分类，如城市沉陷或建筑不均匀沉降、高铁路基沉降、山区地质灾害、火山活动、冰川等。不同的问题，最优的波段不一样，而且最优的处理策略也不一样。举个例子，从信号的角度，如果把除形变外的其他因素引起的相位看作“噪声”，显然针对不同的问题，信噪比不一样，这样对应的“降噪”策略也不一致。
回到Costantini的这篇文章，
To be continued.........

（10）打开大脑类
最近听了一个摩擦相关的报告，一位最早做土木结构及力学的老师，最后做到宏观摩擦研究上去，听完报告获益良多，并且第一时间找到他们组2019发的文章。
Yuan W. Yao Y., Keer L., et al.(2019) &#34;3D-printed biomimetic surface structures with abnormal friction properties&#34;. Extreme Mechanics Letters, 26, 46-52.
袁老师的思路真的很开阔，从宏观到微观，或者反过来，交叉学科，能够换不同的视角看同一个问题，这可能是科研中最让我高兴的时刻吧：）
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（11）模型试验类
Wang Q., Ye X., Wang S., et al. (2017) &#34;Experimental investigation of compaction-grouted soil nails&#34;. Canadian Geotechnical Journal, 54, 1728-1738.
开坑一时爽，一直开坑一直爽=-=
这篇文章写的非常好，是一个很典型的关于model test的文章，也回答了一个问题，科研上上什么样的工作是创新，这篇文章并不是那种开山立宗的创新，而是在一个方向是继续深入细化。里面关于如何叙述模型试验设计、实施到结果分析的过程非常的流畅和细致。基本可以归入自己看过的最值得回读的TOP100文献了：）
To be continued.....

(12) 大牛们的私房博客
a melange: this flotsam of memorabilia in a matrix of scribbles and snapshots
   Medley教授有Geotehnical和Geological交叉背景，并且又是一位F.ASCE。最近在研究的时候碰到一个困扰，似乎同样的一个问题，空间和时间尺度不同，可能会变成不同的问题。譬如前面介绍的做landslide risk analysis的小哥的博士论文，同样针对lanslide这个研究对象的安全性，做regional和local尺度时，前者更像geological问题，而后者更像geotechincal问题；同样的，做long-term和short-term尺度时，问题又更加复杂，前者关注的是较长时间段内多种诱因累积作用的宏观结果，而后者可能是一场强降雨引起landslide启动到产生破坏的具体过程。于是，越想越迷糊，想起本科时作为civil engineering专业，唯一学过和地质相关的是工程地质学Engineering Geology。感觉自己连基本的what is the difference between geology and geotechnics的问题都没想明白，于是乎机缘巧合找到了Medley教授的一篇博客：http://edmedley.com/blog/2011/02/06/motley-view-engineering-geology-as-a-vital-phase-in-the-geospectrum/

看完收获良多，尤其是那句自我调侃：&#34;And, of course, you know what Geotehnical Engineers are: primarily engineers, with a lot of dirt, some rock, and a bit of groundwater mixed in&#34;.似乎是霍格木兹魔药课上的一个普通配方而已（笑）。这种惊艳，和前面被别人的工作惊艳到不同，那种是“原来还可以这么做”的惊艳，而这种是会心一笑的惊艳，彷佛找到了自己最开始对科研的那种好奇和热情，而这是现在最难得的东西之一。
（13）2020/4/5的分割线-------
昨天上午在家里，听到外面的警报声立刻从座位上弹起来站立着。继续交叉学科，分享看到的一篇文章，与其说是惊艳，不如说让人内心沉重，从未感受到文字有如此的重量。

人类历史上the largest attempted cordon sanitaire。短短的几句化，彷佛又把时间回溯到两个月前。文中利用三类数据源进行分析，分别是国内每个城市每天上报的疫情数量、从武汉扩散的430万人员的信息、国内城市间流动控制措施的时间和类型。

利用定量的statistical analysis和regression model分析，得到了上面的关键性结论。想起看Dr. Fauci接受采访时说的话，模型只会给出最好和最坏的可能情况，而实际情况总是在这两者之间。没有完全封城的武汉，这一人类历史上最大的防疫战线，春节间更多的人员流动、相对较差的人均医疗资源，我国的情况可能比现在的美帝还要严重的多。这一切都是无数分站在一线的医务人员、背后支持他们维护社会稳定的政府和相关人员、以及遵守规定老实待在家里外的你我他，大家一起努力的结果。

文章最后一段的最后一句话发人深思。这可能将会是人类历史上有史以来最大的对照组试验。文章中的很多论据都用的相对委婉的科学术语，真正的科学家，下结论需要客观的论据，而不是像政客，选择性主观判断。
（13）2020/10/18的分割线-------
发生了许多事情，差点没想起来更新（笑），准备了一堆文献待读，为明年的申请工作做准备。工作疲惫的时候偶尔也会回来翻一下这个回答，深刻感受到工作期和以前读博时的差异，不过看到启发思维的文章时，还是会获得一种好奇心无比满足的情绪。周六听了一下午第十一届工程地质大会的报告，上台讲座的几乎都是圈内成名的大牛和新进的大牛，每个人讲的都有一条共同的主线：（1）从现象中发现问题（研究背景）；（2）找到研究切入点（研究意义）；（3）提炼关键科学问题（研究目标）；（4）团队的主要研究成果（浓缩的精华）。深刻感受到受益匪浅，如果是自己去做文献综述的话，需要花费的时间是难以想象的，但是听了大牛们的报告，尤其是多个大牛报告相近方向的工作，基本上就能把线给理清楚了。由于只听了周六下午场的一部分，每个老师的讲座都让我受益匪浅，由于涉及到和我目前工作的相关性，只列举其中一位老师的相关论文工作。
Wang F., Dai Z., Takahashi I., et al. (2020) Soil moisture response to water infiltration in a 1-D slope soil column model. Engineering Geology, 267, 105482.
这是汪老师讲座里引用的自己团队的最新研究成果，也下了汪老师1999年在京都大学的博士论文，还没来得及看文章，只是在听了汪老师的讲座之后，给了我很大的启发，也让我反思了自己求学过程的经历。

作为一个geotechinial细分方向的博士，反思了自己相对擅长和短板的地方。感觉需要有野外的经验，这样便于了解研究对象的宏观情况以及它的特征，同样的技术用在不同特征的对象上，需要有针对性的策略，没有包治百病的技术；有室内试验的功底，包括简单的土工试验到复杂的模型试验，这是研究的重要手段，是认识对象的工具，岩/土力学上很多认知都是依托试验得到的规律建立的；数值模拟，重要的手段和工具，虽然也有自身的局限性，并且不同水平的人技术差距非长大，但是感觉数值模拟有个很大的优势，“高性价比”，可以用相对较低的代价来验证自己的猜测，这种时候往往是通过现场观测或者模型试验已经取得了一些基本的认知，然后利用数值模拟进行补充。感觉自己虽然从本科、研究生到博士生都在一个导师的团队，这几块工作也都有涉及到，但是每块都还有很多差距，可能相对较好一点的就是模型试验，但是在提炼关键科学问题上还有很多要学习和思考的地方。
回到汪老师的讲座上来，深刻的感受到了大家对滑坡这个目标的不同研究思路。汪老师团队的工作，把复杂的降雨型滑坡问题抽象成一个关键科学问题，渗流作用下滑动面土带的抗剪切强度问题。这个抽象的过程，其实是一个“降维”的过程，把一个复杂系统问题简化为一个相对简单系统的问题，然后就可以用较小的代价开展多组模型试验研究，最终才可能得出普遍性的科学规律。
回到研究对象landslide上来，前面也提到过另外一个小哥的博士论文，也做的landslide的分析，但是他和汪老师的文章相比，做的相对更宏观。想起以前学土力学的经历，同样描述土压力，朗肯和库伦一个从微观到宏观，一个则反过来。
landslide，滑坡，也是一个可以从不同角度看待的对象，彷佛小时候学的课文里将画杨桃，不同角度画的都不一样，而正好有一个角度画出来是五角星。它可以是从geophysics的角度来看到（Hu X., Lu Z., Pierson T., et al. (2018) Combining InSAR and GPS to determin transient movement and thickness of a seasonally active low gradient translational landslide. Geophysical Research Letters, 45. ）,也可以从geology的角度来看（如 Iverson. (2005) Regulation of landslide motion by dilatancy and pore pressure feedback. Journal of Geophysical Research, 110, F02015.）,也可以从geotechnical的角度（汪老师的文章）。

引自NASA在推特上发的一个动图

图片引子Han et al. (2019),实际上是经典的力学简化二维模型

原图是汪老师文章中的，也是很经典的一个入渗模型

这都是降雨型滑坡的典型示意，研究滑坡的最终目的是实现滑坡的“识别、监测、预警、预报、处置”这一套科研闭环，或者从实际工作的角度是“调查评价、监测预警、综合防治、应急处置”这一套闭环。所以首先需要回到一个本质问题，滑坡是什么，他为什么会出现，有什么特征，最后到如何实现上面的闭环。展开讲的话超过了我目前的能力，不过简单科普的话可以按USGS在《The landslide handbook- a guide to understanding landslides》中的定义:
What is a landslide？
Geologists, engineers, and other professionals often rely on unique and slightly differing definitions of landslides. This diversity in definitions reflects the complex nature of the many disciplines associated with studying landslide phenomena. For our purposes, landslide is a general term used to describe the downslope movement of soil, rock, and organic materials under the effects of gravity and also the landform that results from such movement.

图片引自Varnes (1978)

根据这个定义，岩土体在重力作用下从高往低（顺流而下）的过程，就是landslide，当然也可能是rockfall or debris flow等。从这个角度来说，似乎一个可能形成滑坡灾害的潜在不稳定斜坡，描述它的或者说最能反映它特征的，似乎是它的受力/变形的分布场。因此，基于这种认知，对于一个已知的不稳定斜坡（略过如何识别滑坡这块内容，这块大概会放在InSAR那边，笑：）），监控它的最优方法，应该是从力或者位移的角度进行（响应），或者从地震、降雨等的角度进行（诱因，地震预警，另一个回答里讨论过不赘述；降雨在前面小哥博士论文里也有）。
绕了一大堆铺垫，回到汪老师的工作上来（前奏曲略长，笑X2），为什么需要换新的角度，从水入渗的角度，实际是一个剥开表相加深对本质认识的过程。
阶段一：最开始人们认识到降雨型滑坡，坡如其名，滑坡的发生和降雨事件存在关联性，尤其是shallow landslide，降雨和滑坡事件发生在区域上存在统计关联性，因而，似乎通过对研究区域的历史滑坡灾害进行分析，建立滑坡发生事件和降雨参数的关联分析模型，后续通过对这个区域的降雨进行监测或者预报，配上这个模型就可以实现对滑坡灾害的预警预报。
阶段二：人们发现尽管降雨和滑坡发生存在关联性，但是针对某一个单体滑坡，这种关联性可能难以适用，也就是统计上的，一般规律性和个体差异性的问题。尤其是对于深层滑坡（deep-seated landslide），变形往往具有滞后性、突发性，这个时候用降雨来进行预警，就会”失灵“

插一张许强老师的PPT，利用实际的现场监测数据来说明问题，一图胜千言

引出在工程地质大会上听到的大佬的思路，许强老师的讲座里介绍了他们的工作以及思路的转变，从最开始监测形变来进行预警

许强老师团队的工作，基于经典的Saito三阶段曲线细化而来

阶段三：许强老师最后提到了最新的思路是在监测形变的同时辅助监测地下水位的变动，这主要是由于不同滑坡的形变发展周期可能存在较大的差异，而现场的监测设备反映出变形速率、稳定系数等关键参数与地下水存在显著统计关联性，因而通过这两个参数的联合可以更有效的预警降雨型滑坡的成灾。

许强老师的PPT，大佬的提炼太经典了忍不住多引用了几张：）

汪老师团队这篇文章的工作，其实就是换了一个角度来看阶段三，也就是上面放的图片里的一维土柱入渗模型。之所以是这个，主要是对滑坡这一问题认知的”降维“，把三维滑坡简化为滑坡的滑动面（Sliding zone）土体入渗引发孔隙水压力上升，土体剪切强度下降，进而导致滑体滑动最终失稳。正如文中提到的：”The results show that, the main failure mechanism regarding rainfall-induced landslides is that the rainfall infiltration increases the soil moisture and reduces the suction of the soil when it is still in an unsaturated state, and then slope failure occurs due to the development of the pore water pressure which further decreases the shear strength of soil “.认识到这一点本身并不难，关键是认知到这一点之后如何把它提炼成关键的科学问题，并设计解决问题的方案。
基于上述的认识，如果能建立一个定量描述竖直入渗过程的模型，就能直观的评估土体在入渗过程中关键参数的变化规律（如孔隙水压力、含水量）。为了得到这个模型，从理论推导、数值仿真和模型试验这三条路中，汪老师团队选的第三条，基于上述的“降维”认知和试验目标，建立了一维土柱入渗的物理模型试验。

通过上面的试验模型，顶端喷水模拟降雨垂直入渗过程，利用传感器监测得到不同深度处的孔隙水压力和含水量，由此建立出针对特定的土质，在不同降雨强度作用下入渗的经验计算模型。
整个物力模型试验涉及到多个层次的简化，简单分析一下：（1）内在条件的简化。把复杂的、非均质的三维滑坡体稳定性问题，提炼为滑层土的渗流场-应力/应变场耦合问题，进一步简化为滑层对应的土在不同入渗条件下的含水率/孔压变化问题；（2）外在条件的简化。这里主要是指诱因上的，降雨的多参数影响被简化为仅考虑降雨强度。
此外，试验还简化了很多其他的因素，其中有些可能是重要的因素，有些可能是次要的因素。举个例子，模型本质上模拟的是水在土中运动的问题，这个问题的关键影响因素可以从宏观和微观的角度来分析：（1）宏观上，可以看作是水从土颗粒的孔隙中流动的问题，这个可以类比于水力学里的管道流水问题，水流动的能力主要取决于两个条件，一个是孔隙的大小，一个是液体的粘滞系数；（2）微观上，则存在水和土颗粒之间的相互作用，具体不甚了解，但这部分积少成多难以忽视。但是试验用的砂土，这部分的作用力似乎会小于粘性土很多，因而似乎可以忽略。
在上述认知的基础上（仅为个人认知，肯定存在局限和瑕疵），与真实的滑坡相比，由于仅为1g试验，首先应力场存在明显差异，这可能就导致土颗粒的压缩状态和现场存在差异，颗粒间的孔隙也会因而存在差异，这种差异的影响有多大，暂时还没看到其他量化的研究（觉得应该有相关研究，应该是我孤陋寡闻了）。

（14）2020/11/3的分割线-------
Kittirungsi B. (2008) &#34;A scaling methodology for dynamic systems: quantification of approximate similitude and use in multiobjective design&#34;. PhD Dissertation, University of Michigan.
To be continued