我们使用机器学习技术有效的识别了新的共生星。这是一个新发现的共生星候选体星表。我们提供了相应的赤经赤纬和相关的星等信息。
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该数据是我们在论文《用COLA快速生成模拟星系表》中提到的SDSS DR12星系的模拟星表,产生快速模拟星表的技术是基于以下几个:Code for Anisotropies in the Microwave ...
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“天文数据挖掘”天池大赛于2月6日正式开启,希望让大众参与到天文科学探索中,用人工智能的技术和方法分析望远镜收集的真实天文数据。本次大赛以郭守敬望远镜(LAMOST)巡天光谱分类为课题,向选手们征集高效高准确率的自动化算法来解决这个天文研究中的实际问题。 尽管初赛的时间跨越了春节,选手们的参赛热情丝毫不减。经过激烈的角逐,最终确定初赛成绩前40支队伍中的前5名进入决赛,参加了在国家天文台举行的决赛答辩会。在复赛成绩的基础上,评委会根据5个优胜团队现场展示和问答的情况确定了本次大赛的最终结果:刘洋、李凯东、李孟禹组成的“天文爱好者联盟”队荣获一等奖;王奇勋、周书锋、李政组成的“银河护卫队”荣获二等奖;张杰 ...、汪嵘、张卓然组成的“龙樱”队荣获三等奖;马智恒、杨科山、张弛组成的“禾思众成”队和东科、史红欣组成的“专业打酱油队”获得极客奖。
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近日,国家天文台刘佳明博士、刘超研究员与美国亚利桑那大学天文学系房敏博士等合作利用LAMOST DR5低分辨率光谱数据和Gaia DR2 的天体测量数据,在太阳系邻近发现了两个未被证认过的年轻星协, ...而太阳近邻星协由于距离我们较近,有利于低质量暗星的探测,因此对于研究星协低质量端的初始质量函数、褐矮星以及行星系统的形成与演化具有极其重要的作用。由于成团恒星在演化过程中会受到银河系引力和潮汐作用而逐渐瓦解,这一现象极大地限制了星协的探测和证认。过去多年的研究也仅发现了极少数的(约一打)太阳近邻星协。刘佳明等人新证认的这两个星协是对近邻星协样本的扩充,也将为星协性质的研究提供有力支持。图1:两个新证认星协的位置、距离和自行分布 国家天文科学数据中心为LAMOST、Gaia的科学数据提供归档、管理及发布等全方位的数据服务。
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通过扫描技术,太阳塔可以同时记录Ha/CaII 8542埃和He I 10830埃线的二维光谱数据。典型的观测,扫描50步,每一步对应空间约为2角秒。本项目数据处理过程中对数据信息进行了完善和规范化,保存成国际通用的fits格式。
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来自国家天文台总部(16个不同团组)、新疆天文台、天津大学、云南天文台的共60多名学员参加了此次培训。 随着国内近年来科学观测设备的发展,国产天文数据的增长速度越来越快。对科研人员来说,高效的科研数据管理也越来越复杂。为了促进科研人员对数据的使用效率,国家天文台信息与计算中心在台职工培训资助计划的支持下,举办了此次天文科学数据归档与发布培训。培训由中科院网络中心、国家天文台信息与计算中心的老师担任讲师。中科院网络中心的老师介绍了中国科学院科学数据库、云存储的情况。台信息中心的老师讲授了虚拟天文台的技术架构和技术标准。通过培训,学员们初步掌握了天文数据、Python以及PostgreSQL的操作,为日后在天文观测数据的归档与发布中使用这类操作奠定了基础。学员们认为通过这次技术讲解与实践相结合的培训,熟悉了天文数据的归档流程,天文数据库使用方法,很有助于今后工作中天文数据使用效率的提高。
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为了使科研人员更好地在日常科研工作中更好地运用Python语言及数据技术知识,国家天文科学数据中心在每年一度的《年度职工培训计划安排》的支持下,自2016年起已连续举办了四届 “天文数据与Python ...技术培训”。今年的技术培训还新增了线上模式,全部培训将通过“央视频(国天星语)”和B站(bilibili)-国家天文台进行在线的直播,感兴趣的同事和同学可以通过扫描二维码在线收看。图1:b站直播入口 培训讲师简介: 1.何勃亮,国家天文台天文信息技术研究团组(国家天文科学数据中心)高级工程师,主要研究领域为天文科学数据管理和科学大数据,Python技术培训负责人。主要研究领域为星际介质和恒星形成区的毫米波射电观测和数据处理。 5.陶一寒,国家天文台天文信息技术研究团组(国家天文科学数据中心)助理研究员,获伦敦大学计算机科学博士学位。
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这是我们论文“用COLA快速生成模拟星系目录”的支持数据,包括模拟目录和merger-tree输出的晕文件。
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2020年12月7日至9日,由国家天文台“年度职工培训计划”支持,国家天文科学数据中心承办的Python in Astronomy 2020技术培训在线上线下同时举行。来自国家天文台和国内其他天文研究单位的相关科研人员,以及对Python如何在天文学中应用感兴趣的公众及爱好者们参加了本次培训。 图1:本次直播数据详情。Python以及衍生的一系列数据处理分析软件包已经成为天文学家日常工作不可或缺的工具,为了使科研人员更好地在日常科研工作中更好地运用Python语言及数据技术知识,国家天文科学数据中心对本次课程进行了精心的编排设计 ...Python开展科学研究的实战案例。培训的课件及资料可以扫描下方二维码获取。
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这是“Fast generation of mock galaxy catalogue with COLA”一文中所用到的数据集,包括BOSS CMASS NGC星系的模拟星表和暗物质粒子模拟直接输出的暗物质晕表 ...
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当代天文学是典型的数据密集型科学研究领域。天文大数据构成的数字宇宙为天文学家提供了广阔的挖掘空间,同时也带来很多技术挑战。要想在浩瀚的数字宇宙中精准淘金,信息技术与天文学深度交叉成为必然。近年来,在天文信息技术和信息化领域涌现出一批优秀的青年骨干。贾鹏就是其中一员。目前,他主要研究方向为融合数据处理方法和仪器设计的智能光学系统,包括以光学系统点扩散函数(PSF)为接入点的各类光学仪器标定和数据后处理方法、基于数字孪生技术的光电系统模拟和状态估计方法和基于科学数据质量的光电系统自主控制方法 ...所幸,工作单位提供的工作站结合虚拟天文台提供的共享数据足以让他利用天文光学技术的最新资料和观测数据,进行数据处理和仪器模拟研究。大光学望远镜是天文学的观测利器。工作后,贾鹏通过思考发现,随着光学望远镜口径增加及自适应光学、成像光谱仪等新技术的引入,除了天文仪器的观测数据,也让科学家获得了大量仪器测控数据。
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我们使用经验的温度和消光相关的消光系数进行仔细的红化校正。 使用这两个样本,我们建立了恒星颜色轨迹(NUV-BP 与 BP-RP 颜色)、金属丰度和 M_G 之间的关系。对于给定的 BP-RP 颜色,[Fe/H] 的 1 dex 变化对应于太阳型恒星的 NUV-BP 颜色大约 1 等的变化。 这些关系用于根据 NUV-BP、BP-RP 和 M_G 估算金属丰度。由于 GALEX NUV 波段具有很强的金属丰度依赖性,我们的模型可实现典型的光度金属丰度精度约为 σ[Fe/H] = 0.11 dex 对于矮星和 σ[Fe/H] = 0.17 dex 对于巨星,有效金属丰度范围向下延伸到 ...我们还发现,基于 NUV 波段的光度金属丰度估计不像以前的光度技术那样受到碳增强的强烈影响。根据 GALEX 和盖亚数据,我们估计了几乎整个天空中大约 500 万颗恒星的金属丰度,其中包括大约 450 万颗矮星和 50 万颗巨星。
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全球著名天文台吉林一号遥感影像图集包括了21幅由吉林一号卫星对地观测所拍摄的世界著名天文台的高清遥感图片。有中国的兴隆观测基地和500米口径球面射电望远镜(FAST);日本的野边山射电天文台;俄罗斯的RATAN600米射电望远镜(RATAN-600);德国埃菲尔斯伯格射电望远镜;英国洛弗尔望远镜和格林尼治皇家天文台 ...;位于西班牙的加那利大型望远镜;美国莫纳克亚天文台、阿帕奇天文台、基特峰国家天文台、激光干涉引力波观测台、阿雷西博天文台、甚大天线阵和绿岸射电望远镜;位于智利的欧洲特大望远镜、甚大望远镜和阿塔卡马大型毫米 .../亚毫米波阵;澳大利亚的帕克斯天文台;南非天文台以及位于南非的平方千米阵列(有一部分位于澳大利亚)。本图集由长光卫星技术股份有限公司、国家对地观测科学数据中心和国家天文科学数据中心联合发布。
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天文学自古以来就是数据和发现驱动的科学。随着大型观测设备的研制和使用,天文学成为大数据科学的典型代表。在天文大数据矿产中淘金,必须借助人工智能技术。也正是在人工智能技术的推动下,天文新发现层出不穷。 类星体是迄今为止人们发现的最遥远的一类天体,被称为“宇宙探针”,具有高光度、大红移等特征,对于宇宙学的研究具有重要意义。因此,类星体的搜寻工作尤为重要。但是由于类星体的形态与恒星很相似,这大大加大了类星体搜寻的难度。应用所建立的模型,对前文挑选出的类星体侯选体完成了红移测算,为类星体的统计研究及充实高红移类星体样本提供了丰富的素材。值得一提的是,上述两项研究工作中所有计算均在国家天文科学数据中心的云资源平台环境下完成。国家天文科学数据中心为天文观测设备和研究计划提供数据技术与服务。
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这个文件包含本文使用的43个GWAC光变曲线和4个耀发动画。也包含TESS和K2中的耀发和周期数据。
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恒星距离是天体物理学的基础支柱,这是一个包含14.7亿颗恒星的几何距离星表,其中92%的是测光几何距离。来自盖亚14.7亿恒星视差数据的发布对距离测量非常有帮助。尽管盖亚视差数据的精度很高,但这些恒星中的大多数都很遥远或微弱,因此它们的视差不确定性很大,不能简单地用视差的倒数来计算距离。此数据集中,采用一种概率方法来估计恒星两种类型的距离,即,仅使用EDR3视差的几何距离以及使用EDR3视差、G星等和BP-RP颜色的测光几何距离。这两种类型的估算都涉及方向相关的先验论,该先验论是根据盖亚所看到的银河系恒星的3D分布、颜色和星等的复杂模型构建的,即同时考虑星际消光和盖亚选择函数。对模拟数据的测试,以及对独立估计和疏散星团的验证,表明我们的估算距离在几个kpc内是可靠的。
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该压缩文件包含了对XTE J1810-197的所有194 个 2.25/8.60 GHz 同步观测历元的".FTp "扩展名文件,这些文件折叠了时间和频率。此外,我们还单独提供了文章中绘图所用的四个观测数据(MJD 58502、MJD 59075、MJD 59096 和 MJD 59209)的后缀名为'.Fp'的文件,这些文件对频率进行了折叠。双频接收机是一个低温冷却的双极化接收机,频率覆盖范围分别为2.20-2.30和8.20-9.00 GHz。总带宽被DIBAS分为宽度为1 MHz(2.25 GHz)和 2 MHz(8.60 GHz)的子通道,以消除频散效应和射频干扰(radio-frequency interferences,简称RFIs) ...我们的观测采用了非相干去色散和在线折叠观测模式。每个自转周期被划分为 1024 个相位,并以 30 秒的子积分长度进行折叠。观测数据以 8 位 PSRFITS 格式写出。
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压缩文件中包含了我们的所有194次双频观测的fits文件,这些文件都折叠了时间和频率。另外,我们还单独提供了文章中绘图所用的四次观测(MJD 58502, MJD 59075, MJD 59096 and MJD 59209)的fits文件,这些文件折叠了频率。
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压缩文件中包含了我们的所有194次双频观测的fits文件,这些文件都折叠了时间和频率。另外,我们还单独提供了文章中绘图所用的四次观测(MJD 58502, MJD 59075, MJD 59096 and MJD 59209)的fits文件,这些文件折叠了频率。
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经典服务案例 500米口径球面射电望远镜技术支持服务 服务对象及范围 500米口径球面射电望远镜运行维护团队和科学用户 服务时间 2011年至今 服务背景和意义 500米口径球面射电望远镜 ...FAST的科学目标涵盖广泛的天文学内容,宇宙初始混浊、暗物质暗能量与大尺度结构、星系与银河系的演化、恒星类天体、乃至太阳系行星与邻近空间事件等,并将在中性氢巡天、脉冲星观测、国际甚长基线干涉测量网主导权 ...服务内容、方式和过程 从FAST建设开始,中心便与FAST团队紧密沟通,积极参与到FAST建设当中,为项目的顺利开展提供专业的数据和技术支撑服务,取得良好进展。服务成效 在建设之初,中心就开始FAST数据中心的前期研究,分布式数据中心使用不同种类的硬件组合和网络方案,为FAST数据中心建设积累经验。除了FAST观测站本地的存储和计算设施外,中心还参与了FAST配套数据中心和超算平台的建设,与FAST科学部积极攻克海量数据处理关键技术,整理中性氢巡天数据处理的Pipeline并对Gridding进行性能优化 ...