不同光谱型的低分辨率恒星光谱在不同信噪比条件下视向速度测量精度的分析

恒星的视向速度对于研究银河系的演化结构和动力学有很重要的意义,同时也是寻找变源和特殊天体的一种手段。不同的研究对其测量精度有不一样的要求。使用模板匹配的方法计算不同类型的低分辨率可见光波段恒星光谱的视向速度精度,从而为不同方面的科学研究提供有效可靠的参考。分别选取不同光谱型高信噪比的美国斯隆巡天恒星光谱,并加以噪声来模拟不同信噪比条件下的恒星光谱。通过分别计算这些恒星样本的视向速度,定量分析了各种类型的恒星在不同信噪比条件下能达到的视向速度测量精度。同时,还就白矮星的视向速度测量精度进行了分析。结果显示,对于相同信噪比的早型恒星的视向速度测量精度远没有晚型恒星的测量精度高,尤其是A型星的视向速度测量标准误差是K型星和M型星的5~8倍。分析其原因,主要是由于不同类型恒星的具有不同宽度的谱线所导致的。因此对于具有更宽谱线的白矮星光谱的视向速度测量误差更大,可达50 km·s-1。以上结论将为恒星科学研究提供很好的参考。     

M矮星光谱型分类研究

M矮星的研究对于探索银河系的结构、演化以及搜寻地外生命有重要意义。获得M矮星的光谱型是一项重要的基础工作。本研究采用SLOAN DR7的M矮星样本,参考随机森林的特征重要性度量, 提取M矮星可见光波段600~900 nm之间的特征。提取的特征与现有的光谱分类程序Hammer中采用的特征进行对比增加了三个新的特征,并重新计算了模板的特征指数。对该方法测试结果表明,增加了新指数的程序光谱型分类结果准确度有很大提高,该方法已用于对LAMOST的M矮星光谱进行光谱型分类。     

基于集成树的M型星光谱分类

在赫罗图中,M巨星位于红巨星的顶端,是由类太阳的主序星逐渐演化而成的最明亮的一类恒星。M巨星的研究对于理解银河系,特别是银河系晕的性质至关重要。中低分辨率的M巨星光谱,常因为特征不显著、噪声影响等因素而与M矮星的光谱混在一起,不易区分。现有研究一般利用CaH₂+CaH₃ vs. TiO₅分子谱指数初步筛选M巨星光谱候选体,再通过人眼检查确认。但这种方法仅利用了三个巨星相关的分子带指数,没有利用识别M巨星的其他光谱特征,可能会由于噪声对指数的污染而导致分类错误。而且,人眼检查数量众多的光谱不仅耗时而且检查质量依赖于人的经验,可靠性无法得到保证。LAMOST望远镜自2011年开始先导巡天到2017年6月,已经发布了900多万天体的光谱,最新释放的光谱数据DR5包含了52万的M型星光谱数据,需要采用自动、准确、有效的方法来区分其中不同光度级的M子样本。本研究利用集成树模型分类M巨星和M矮星光谱,分别采用随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM算法,构建区分M巨星和M矮星的光度分类器。四种分类器的测试准确率分别达到97.23%,98%,98.05%和98.32%。实验表明LightGBM模型比其他三种集成树模型准确率更高,训练时间更少,分类效率更高。对分类器模型获取到的重要特征分析的结果表明,集成树算法有效提取并表达了用于区分M巨星和M矮星的结构性特征,模型提取到的重要特征不仅包括原子线或分子带吸收的波长位置,还包含了它们相邻的伪连续谱,这与传统上计算指数所需要特征波长和伪连续谱是一致的。相比于传统M巨星和M矮星分类方法,集成树模型能够采用光谱中的多个重要特征组合进行分类,避免仅依赖某一种特征易受噪声影响而得出错误的分类结果。研究结果表明集成树算法在巨星识别过程中具有显著优势,完全可以替代传统上只利用CaH和TiO指数的巨星光谱判别方法。基于集成树模型对M型星光谱的分类研究,为LAMOST高效、准确地处理海量天体光谱提供了有效的方法。随着LAMOST巡天项目不断开展,积累的M巨星和M矮星样本将为研究银河系的结构和演化提供重要的数据基础。     

基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱的自动识别系统。文章给出了一种基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成：(1) 利用小波变换的方法对观测光谱进行谱线特征提取;(2) 将提取出的特征和恒星谱线的特征模板进行相关匹配;(3) 根据相关匹配结果进行恒星光谱识别。通过对Sloan Digital Sky Survey (SDSS),Data Release Four (DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,该方法具有对噪声鲁棒等特点,正确识别率高达96.7%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行恒星和银河系的结构等研究提供帮助。     

马氏距离度量LAMOST早型星光谱的分类研究

随着天文大数据不断积累,我国大天区多目标光纤光谱望远镜LAMOST已完成6年的大规模巡天观测,获得DR5数据集已达到900多万条光谱,其中含有观测比例较低的早型恒星光谱,具备重要的研究价值。利用准确的恒星分类模板库可提升恒星的分类精度与可靠性,由于LAMOST第一年的巡天光谱中并没有完整覆盖B型恒星包含的所有子类型,造成后续观测数据分类的子类型范围受限。依据LAMOST已发布DR5数据中B型恒星光谱为研究对象,选取ELODIE发布的B型恒星实测光谱模板库来检测LAMOST在用的分类光谱。首先完成ELODIE发布37条B型光谱模板的相关性分析,去掉相关性弱的三条光谱后,筛选出ELODIE 34条B型恒星实测模板作为中心,通过计算LAMOST DR5发布的绝大多数被标记为B6型（7 662条）和B9型（3 969条）实测光谱的马氏距离,经有监督聚类LAMOST早型恒星光谱数据,标记13个子类型在涵盖B2-B9子类的34条ELODIE光谱模板中的分布。经线性分析判别每条谱线子类型的类内距离,确保波长覆盖范围和分辨率与LAMOST数据完全一致,去掉距离数值偏差较大的数据,计算相应子类的平均谱线,得到LAMOST源于DR5观测数据早型B型恒星的13条子类型光谱分类模板,为后期完善模板提供较好的参考性。     

基于光谱特征的恒星自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱自动识别与分类系统并给出了一种基于光谱特征的恒星自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成： (1)利用谱线小波特征进行恒星谱线整体估计和恒星Balmer线的检测;(2)利用吸收带小波特征进行吸收带位置和M型星特征频率检测;(3)根据以上检测结果进行发射线星、M型星和早型恒星识别。通过对(sloan digital sky survey, SDSS)(data release four, DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,方法具有对噪声鲁棒等特点,发射线星识别率达到97.5%,M型星识别率达到98.1%,早型恒星识别率达到96.8%,类星体和星系的误识别率低于2%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求。     

基于残差分布度量的M矮星细分类研究

恒星光谱分类是天文数据处理中一项非常重要的工作,主要对海量光谱巡天数据按照其物理性质进行分类。利用残差分布度量的方法对LAMOST巡天中观测到的 M矮星光谱进行细分类研究。残差分布度量是一种光谱间的距离度量方法,计算光谱之间的距离时,先将两条光谱进行归一化处理,之后计算对应波长采样点处的残差,最终以残差分布的标准差作为光谱之间的距离。使用LAMOST DR2中释放的M矮星光谱进行细分类实验。实验结果表明,残差分布度量方法能比较准确地对M矮星光谱数据进行细分类。还研究了信噪比、离群点以及残差标准化系数等因素对分类结果的影响。     

LAMOST恒星分类模板间相似性度量分析

随着获取和收集天文光谱大数据能力的与日俱增,合理利用计算科学技术正确地分析海量光谱的处理方法及结果统计。前述工作采用了欧氏距离分析判别LAMOST实测光谱与模板之间相似度的研究,研究恒星分类准确性取决于高质量的模板光谱,选取LAMOST光谱在用的分类软件中183个恒星模板光谱,分别利用欧氏距离和马氏距离方法得出A,F,G,K和M型恒星模板间的均值和最大值,完成每条谱线相互之间的相关性分析,找出相对距离较大的模板及形成原因。相似度度量可视化实验数据结果表明模板之间具有一定的区分度,通过马氏距离分析模板间相似性能更进一步辨识出相近模板之间的细微差别,具备较优良的判别效果,证实了LAMOST现有分类的各模板间距离较均匀,且分类结果较为准确。该研究可进一步优化在用光谱分类模板,提升LAMOST恒星分类模板库的精确度和可信度。     

基于LAMOST光谱的恒星大气物理参数估计

基于实测光谱的恒星大气物理参数估计是探索恒星本质的首要任务。随着郭守敬望远镜(LAMOST)进入正式巡天阶段,正以前所未有的速度获取海量的恒星实测光谱数据,这为星系研究带来了新的机遇和挑战。由于LAMOST是多目标光纤光谱天文望远镜,获取的光谱噪音比较大。光谱前期处理中的波长定标和流量定标精度不高,导致光谱存在微小畸变,这些都大大增加了恒星大气物理参数测量的难度。如何对LAMOST实测光谱的恒星大气物理参数进行自动测量是迫切期待需要研究的一个重要课题,关键是如何消除噪声,提高恒星大气物理参数的测量精度和鲁棒性。提出了一个测量LAMOST恒星光谱大气参数的回归模型(SVM(lasso))。基本思路是:首先使用Haar小波对光谱信号进行滤波,抑制光谱中噪声的不利影响,最大限度地保留光谱判别信息。然后采用lasso算法进行特征选择,选取与恒星大气物理参数相关性强的特征。最后将选择的光谱特征输入支持向量机回归模型对恒星大气物理参数进行估计,该模型对光谱畸变和噪音的容忍性比较好,提高了测量的精确度。为了验证上述方案的可行性,在33 963条LAMOST先导巡天恒星光谱库上作了实验研究,三个恒星大气物理参数的精度分别为log Teff:0.006 8dex,log g:0.1551dex,[Fe/H]:0.104 0dex。     

基于网格聚类分析LAMOST恒星光谱与理论模型的差异

随着天文大数据时代计算科学的蓬勃发展,我国具备自主知识产权的国际天文界口径最大、光谱获取率最高的大视场望远镜LAMOST,已率先在国际上开拓并实现了同时观测几千个天体光谱的大规模巡天工作。自2011年巡天至2015年6月所获得的DR3光谱数据集目前已获取世界上最大的恒星参数星表。针对LAMOST第三期发布FGK恒星光谱的流量定标等相关数据,利用Kurucz模板光谱对应的参数空间划分网格,基于开源高效的数据处理R语言程序软件平台,设计了有监督的聚类中心,便于验证其理论参数网格的差异。处理LAMOST实测光谱经归一化后,选择距离量直接描述属性,采用欧氏距离分析判别光谱之间的相似度,选取相应的属性向量构造函数判断观测光谱和理论光谱差别的量级。实验表明：比对LAMOST实测FGK型恒星光谱数据与Kurucz理论模板库数据一致性以及参数测量的准确性,结果显示相同参数的光谱间特征谱线具有较好的一致性,从而得出LAMOST光谱测量物理参数质量较高,具备极好的可靠性,为后续恒星大气模型的改进提供相应的论证依据。     

中低分辨率光谱的恒星Mg元素丰度估计方法研究

主要研究了一种新的基于ELM算法的中低分辨光谱的恒星Mg元素丰度估计方法。大科学工程郭守敬望远镜（LAMOST）为我们提供了海量的中低分辨率的光谱,确定这些光谱的Mg元素丰度将有助于我们深入了解银河系的形成历史和演化过程。目前从中低分辨率光谱中确定Mg元素丰度的方法主要是模板匹配法,但该方法算法复杂,优化参数较为困难且对噪声敏感,因此有必要研究新的方法。实验结果显示,ELM算法对MILES光谱的Mg丰度的估计的精度为0.009 9（0.15）dex,而对信噪比大于50的LAMOST光谱的精度为0.002 7（0.11）dex。通过与其他算法进行对比,证实ELM算法是一种能精确估计中低分辨率光谱的Mg元素丰度的算法,能够应用于LAMOST后期的光谱数据中。     

The mass of our Milky Way

We perform an extensive review of the numerous studies and methods used to determine the total mass of the Milky Way. We group the various studies into seven broad classes according to their modeling approaches. The classes include: i) estimating Galactic escape velocity using high velocity objects; ii) measuring the rotation curve through terminal and circular velocities; iii)modeling halo stars, globular clusters and satellite galaxies with the spherical Jeans equation and iv) with phase-space distribution functions; v) simulating and modeling the dynamics of stellar streams and their progenitors; vi) modeling the motion of the Milky Way, M31 and other distant satellites under the framework of Local Group timing argument; and vii) measurements made by linking the brightest Galactic satellites to their counterparts in simulations. For each class of methods, we introduce their theoretical and observational background, the method itself, the sample of available tracer objects, model assumptions,uncertainties, limits and the corresponding measurements that have been achieved in the past. Both the measured total masses within the radial range probed by tracer objects and the extrapolated virial masses are discussed and quoted. We also discuss the role of modern numerical simulations in terms of helping to validate model assumptions, understanding systematic uncertainties and calibrating the measurements. While measurements in the last two decades show a factor of two scatters, recent measurements using Gaia DR2 data are approaching a higher precision. We end with a detailed discussion of future developments in the field,especially as the size and quality of the observational data will increase tremendously with current and future surveys. In such cases, the systematic uncertainties will be dominant and thus will necessitate a much more rigorous testing and characterization of the various mass determination methods.     

Gaia: 3-dimensional census of the Milky Way Galaxy*

Astrometry from space has unique advantages over ground-based observations: the all-sky coverage, relatively stable, and temperature and gravity invariant, operating environment delivers precision, accuracy and sample volume several orders of magnitude greater than ground-based results. Even more importantly, absolute astrometry is possible. The European Space Agency Cornerstone mission Gaia is delivering that promise. Gaia provides 5-D phase space measurements, 3 spatial coordinates and 2 space motions in the plane of the sky, for a representative sample of the Milky Way’s stellar populations (over 2 billion stars, being ~1% of the stars over 50% of the radius). Full 6-D phase space data are delivered from line-of-sight (radial) velocities for the 300 million brightest stars. These data make substantial contributions to astrophysics and fundamental physics on scales from the Solar System to cosmology. A knowledge revolution is underway.     

基于分形编码的M型恒星光谱次型自动识别

根据天体光谱自身的局部分形特征,对光谱中400~510,600~700和780~900 nm三个波段的数据分形编码,并以编码中匹配数据块位置与最小匹配误差为特征,将分形方法应用于天体光谱次型识别。实验表明,分形方法不受LAMOST流量定标误差、仪器效率曲线的影响,具有一定的抗噪性,可以有效地自动识别LAMOST与SDSS的M型恒星光谱次型。