LAMOST离群光谱J140242.45+092049.8特征分析

LAMOST巡天已获取超过100 000条星系光谱,为探索珍贵、稀有的天体从而完善现有科学理论提供了重要的数据条件。研究采用基于相关子空间的离群挖掘方法,从LAMOST DR3星系光谱数据中获得的离群数据挖掘结果中,针对呈现出多种稀有特征的光谱J140242.45+092049.8进行了深入分析。首先利用特征光谱线进行红移测量并交叉SDSS同源光谱提供的红移信息,测量并证认了该光谱的两套红移系统：吸收线系统z₁=0.020 95、发射线系统z₂=0.069 5。从整体上,通过交叉现有文献及SDSS图像特征,分析了该“吸收+发射”模式的双红移系统属于透镜星系的可能性,而红移间隔Δz=0.048远大于Keel指出的双星系具有物理关系的临界0.008,意味着该目标前景与背景星系之间只是视向重叠,即视向星系对,没有相互的物理作用;对于前景星系(吸收线系统),通过测量光谱中呈现的特殊的特征线强度,分析了属于E+A星系的可能性;对于背景星系(发射线系统)光谱中呈现的双峰特征,分析了该光谱来自双峰发射线星系的可能性;此外,初步分析了该光谱中背景星系发射线强度关系异常的原因。     

基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析

针对LAMOST DR5 pipeline分类为Unknown的光谱数据对其进行了特征提取和聚类分析。主要工作如下：(1) 基于影响空间及数据场的特征提取。首先基于影响空间从低信噪比光谱中提取出大量小集团;然后计算各小集团内部的场并根据场对光谱排序,依次访问光谱序列及其小集团内的成员来获得特征谱;(2) 对上述特征谱进行K-means聚类,并统计了每一类目标所在天区、观测视宁度、各波段信噪比、亮度、光谱仪/光纤的分布情况。(3) 低质量光谱聚类结果的理论分析。通过聚类所有低质量光谱被分为了5大簇：A 光谱信噪比较低或与传统分类模板差异较大,但通过特征分析可确定其类别（占比2.7%）;B 光谱蓝端或红端出现疑似特征线或分子带,但与线表无法匹配（占比23.6%）;C 光谱蓝端信噪比极低,且该波长区域噪声值较强,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱（占比48.0%）;D 红蓝两端拼接问题导致5 700～5 900 Å局部光谱突起明显,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱（占比24.2%）;E 存在大量缺省值导致无法确定其类别（占比1.5%）。实验结果表明,该方法不仅能够有效提取低信噪比光谱的特征谱,同时能够通过特征谱的聚类分析揭示低质量光谱的成因,从而为制定光谱观测计划提供参考,为低信噪比光谱分析及处理提供方法借鉴。     

基于轨迹聚类的天光光谱特征分析

天光背景扣除是LAMOST 1D光谱数据处理中重要的环节,其扣除好坏直接影响光谱产品质量,因此构造理想的超级天光光谱模型具有重要的意义。通常超级天光是由与目标天体同时观测的天光光纤光谱构造而成,同一区域的天光背景可能随着不同的观测时刻有着规律性的变化特征（如月相变化）,如果能充分分析并利用这些特征,可有效校正超级天光模型,从而提高减天光效果。轨迹聚类方法是一种分析目标随时、空变化特征的有效工具,针对LAMOST天光光谱中可能存在的变化规律,给出一种基于轨迹聚类的天光光谱特征分析方法。主要分以下三部分：首先是天光光谱的时序化描述。LAMOST pipeline采用且提供了每个观测天体的即时超级天光光谱,为了获取特定天区背景天光的光变特征,需选择天光光纤光谱以及扣除目标天体光谱的背景光谱,以5°视场（LAMOST望远镜视场）为单位,按观测日期MJD均匀分组,从而对特定区域的天光光谱进行了时序化表征;其次给出基于密度的天光光谱数据聚类算法STK-means。为解决随机参数导致收敛及聚类效果不理想的问题,在分析天光光谱时序数据特征的基础上,给出基于密度的相似性度量公式,并作为传统k-means聚类的初始参数选择依据,从而给出基于密度的天光光谱数据聚类算法STK-means;最后进行实验分析。实验验证了该方法的正确性和有效性以及不同初始参数K值的选择对聚类结果的影响。在此基础上,利用STK-means聚类方法,对LAMOST第一期巡天中一个完备小天区的天光光谱时序数据进行了轨迹特征分析,结果表明,除个别光谱质量较差或常说异常外,该特定区域的天光背景以农历每月十五、十六为中心向两边呈对称分布,反映了该区域观测过程中受月相的影响变化情况,该特征经量化后可为校正超级天光模型提供一种有效途径。同时,由于时序化描述过程中均匀采样的要求,该方法可适用于反银心、盘、晕等高天体数密度区域,而对于高银纬低数密度区域则需要更长时间的巡天观测。此外,该方法还可有效发现特定区域的离群(异常)天光光谱,为天文学家进一步分析提供珍稀样本。