多波段交叉星表答辯

1、 多波段交叉星表南昌大學(xué)南 昌 大 學(xué) 創(chuàng) 新 學(xué) 分 科 研 訓(xùn) 練 項 目南 昌 大 學(xué) 創(chuàng) 新 學(xué) 分 科 研 訓(xùn) 練 項 目01Introduction1團(tuán) 隊 介 紹 Background022選題依據(jù)研究背景Plan033研究內(nèi)容研究方案Reference044研究結(jié)論參考文獻(xiàn)Part 1團(tuán)隊介紹南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目多波段交叉星表（380） 文小慶吳有耀葉曦理學(xué)院化學(xué)學(xué)院應(yīng)用化學(xué)14級人文學(xué)院漢語言文學(xué)13級多波段交叉星表團(tuán)隊介紹南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目指導(dǎo)老師組員組員Part 2選題依據(jù)及研究背景南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目多波段交叉星表（380） 01.01.02.

2、02.03.03.如今天文學(xué)研究已經(jīng)擴展到了可見光、射電、紅外、紫外到X射線和射線在內(nèi)的全部電磁波波段，標(biāo)志著多波段天文學(xué)的形成。天文學(xué)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)、多波段的時代。單個星系的各波段性質(zhì)不同，星表數(shù)據(jù)來自于不同的天文望遠(yuǎn)鏡，誤差半徑不同、分辨率不同，需要把不同的星表做交叉匹配 獲取天體不同波段的信息 ，加深對認(rèn)證源的物理性質(zhì)、演化規(guī)律的理解 04.04.天文學(xué)正在進(jìn)入一個多波段數(shù)字巡天的時代。交叉證認(rèn)是海量星表數(shù)據(jù)進(jìn)行融合的核心手段，其在天體研究中起著重要的作用 多波段交叉星表選題依據(jù)及研究背景南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國內(nèi)外研究現(xiàn)狀A(yù).星表交叉是獲得觀測源全波段數(shù)據(jù)的必要方法

3、。B.絕大多數(shù)有著多波段信息的天文樣本都是交叉得到的。C.國內(nèi)外比較多的交叉是最近使用較多的幾個巡天數(shù)據(jù)SDSS(光學(xué))，UDKISS(近紅外)，GALEX(紫外)，2MASS(近紅外)及WISE(紅外)。D.個人申請望遠(yuǎn)鏡觀測得到的小樣本也用交叉的方法在有覆蓋天區(qū)的巡天里尋找觀測源的其他波段信息。Part 3研究方案及研究內(nèi)容南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目多波段交叉星表（380） 研究主要內(nèi)容：a.本項目應(yīng)用CDS X-Match工具對LAMOST的星表數(shù)據(jù)和WISE的星表數(shù)據(jù)及WISE的星表數(shù)據(jù)和SDSS的星表數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉證認(rèn)。b.分析現(xiàn)有的交叉證認(rèn)算法，理論上提出算法優(yōu)化的可行途徑，并嘗試

4、著用優(yōu)化后的方法處理星表數(shù)據(jù)。多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目星表及交叉工具介紹：a. LAMOST是世界上光譜獲取率最高的光學(xué)望遠(yuǎn)鏡。位于我國河北興隆，視場達(dá)5，在焦面上可放置四千根光纖。位置精度為1角秒，覆蓋波段為u、g、r、i、z波段。覆蓋天區(qū)范圍范圍，赤緯從-10度到+90度的24000平方度。目前釋放有DR1，DR2。b. WISE 覆蓋天區(qū)是全天，位置精度為2角秒，波段為近紅外W1(3.4m),W2(4.6m),W3(12m),W4(22m)，WISE星表中數(shù)據(jù)量為5億5千萬 。c. SDSS北銀極的1/4天區(qū)和南銀極附近300平方度的五色光學(xué)圖像，覆蓋

5、波段為u(3551),g(4686),r(6165),i(7481),z(8931)波段 。 SDSS位置精度1角秒，極限星等為23等，測光精度為0.02星等。SDSS的DR9包含1,231,051,050條記錄 。d.選用法國斯特拉斯堡天文數(shù)據(jù)中心（CDS）的VizieR數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，斯特拉斯堡數(shù)據(jù)中心(Center de Donnes de Strasbourg，CDS)是法國斯特拉斯堡天文臺的數(shù)據(jù)庫。CDS的X-Match服務(wù)是一套典型的用于交叉證認(rèn)工作的服務(wù)，它集成了很多天文臺的數(shù)據(jù)集，如2MASS、GSC、GSLEX、SDSS、WISE、LAMOST等。 多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方

6、案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目星表及交叉工具介紹：e.交叉方法：偽二維球面索引法，將天球劃分成許多小區(qū)域，每一個天體根據(jù)它的赤經(jīng)、赤緯坐標(biāo)落入某一個小塊區(qū)域內(nèi)，從而在天體到小塊之間建立起了一種多對一的映射關(guān)系。每一個小塊都會對應(yīng)一個唯一的整數(shù)型 ID 編碼，這樣就實現(xiàn)了赤經(jīng)、赤緯二維空間到一維空間的映射，實現(xiàn)了赤經(jīng)、赤緯的合二為一，從而可以直接應(yīng)用所有數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)都支持的 B-Tree 索引技術(shù)完成索引的構(gòu)建。多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目交叉證認(rèn)原理：假設(shè)A、B兩點分別來自兩個不同的星表。它們的坐標(biāo)分

7、別為（ ， ）、（ ， ）在我們的研究中以 為同源標(biāo)準(zhǔn)多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目星表交叉：LAMOST的DR1有2,204,358個恒星的光譜數(shù)據(jù)，ALLWISE有747,634,026個源信息,SDSS的DR9有794,013,950源信息，括恒星和星系。多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目算法優(yōu)化：選取偽二維球面索引中的HEALPix（Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelisation）,多級等面積同緯度劃分方法HEALPix一開始將天球劃分為12份，第n級后全天共劃分為 個索引小塊。取

8、n=0時，先把星表A分為12等分，把星表B分為12等分，則LAMOST DR1和WISE交叉計算機只需進(jìn)行2024,358/12*747,634,026/12*12個區(qū)域的運算。取n=1，把星表A分為12*4等分，把星表B分為12*4等分，則LAMOST DR1和WISE交叉計算機只需進(jìn)行2,204,358/48*747,634,026/48*48個區(qū)域的運算。理論上N越大，簡化的運算次數(shù)越多，計算機計算的時間越短。多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目算法優(yōu)化：級數(shù)n的選取 LAMOST的位置精確度為1角秒，WISE的位置精確度為2角秒，SDSS的位置精確為1精度(1角

9、分=60角秒)，為確保數(shù)據(jù)精度的準(zhǔn)確性，故此對于LAMOST的DR1和ALLWISE及SDSS的DR9和ALLWISE的交叉計算我們選取級數(shù)n=14為宜。HEALPix不同級數(shù)下的小塊個數(shù)和面積多波段交叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目邊界漏源問題及解決方案：偽二維球面索引降低了二維坐標(biāo)交叉證認(rèn)的復(fù)雜度，使得交叉證認(rèn)的速度大大提升，但是會引起另一個問題邊界漏源。如圖所示。我們進(jìn)行交叉證認(rèn)的時候由于誤差半徑的存在，會出現(xiàn)將同源的兩個源劃分到不同的小塊內(nèi)，出現(xiàn)漏源的情況。計算塊劃分的粒度越細(xì)，則邊緣輸入所占的比例將會越高，從而帶來了更多的邊緣塊處理代價，即漏源問題越嚴(yán)重。多波段交

10、叉星表研究內(nèi)容及研究方案南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目邊界漏源問題及解決方案：坐標(biāo)平移互補追回漏源法 將劃分的計算塊整體平移一個單位坐標(biāo)，然后用新的坐標(biāo)在進(jìn)行一次新的交叉。經(jīng)過將HEALPix坐標(biāo)平移后，X和X處于了同一個小塊內(nèi)，這樣在對平移后的星表數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉證認(rèn)X和X就不會漏掉,再同平移前的取并集，這樣可解決大部分邊界漏源，如圖。Part 4研究結(jié)論及參考文獻(xiàn)南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目多波段交叉星表（380） 多波段交叉星表研究結(jié)論及參考文獻(xiàn)南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目01獲得獲得LAMOST的的DR1和和ALLWISE的交叉總表的交叉總表02獲得獲得SDSS的的DR9和和ALLWISE的

11、交叉總表的交叉總表03記錄下研究結(jié)果并完成研究結(jié)論記錄下研究結(jié)果并完成研究結(jié)論04完成該課題匯報總結(jié)完成該課題匯報總結(jié)研究結(jié)論：多波段交叉星表研究結(jié)論及參考文獻(xiàn)南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目研究結(jié)論研究結(jié)論-星表交叉結(jié)果星表交叉結(jié)果LAMOST的DR1和ALLWISE交叉得到了1,048,576個源SDSS的DR9和ALLWISE交叉得到213,295,215個源多波段交叉星表研究結(jié)論及參考文獻(xiàn)南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目研究結(jié)論研究結(jié)論-算法優(yōu)化結(jié)果算法優(yōu)化結(jié)果運算過程運算過程LAMOST&ALLWISE計算次數(shù)計算次數(shù)SDSS&ALLWISE計算次數(shù)計算次數(shù)直接交叉直接交叉2

12、,204,358*747,634,0261.6*1016747,634,026*794,013,9505.9*10170偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）2.7*10149.9*1016偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）6.8*10132.5*10162偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）1.7*10136.2*10153偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）4.2*10121.5*10154偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）1.0*10123.8*1014多波段交叉星表研究結(jié)論及參考文獻(xiàn)南

13、昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目研究結(jié)論研究結(jié)論-算法優(yōu)化結(jié)果算法優(yōu)化結(jié)果5偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）2.6*10119.7*10136偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）6.7*10102.4*10137偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）1.7*10106.0*10128偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）4.1*1091.5*10129偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）1.0*1093.8*101110偽二維球面法偽二維球面法（考慮漏源問題）（考慮漏源問題）2.6*1089.4*19

14、10多波段交叉星表研究結(jié)論及參考文獻(xiàn)南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目研究結(jié)論研究結(jié)論-算法優(yōu)化結(jié)果算法優(yōu)化結(jié)果11偽二維球偽二維球面法（考慮漏源面法（考慮漏源問題）問題）6.5*1072.3*101012偽二維球偽二維球面法（考慮漏源面法（考慮漏源問題）問題）1.6*1075.8*10913偽二維球偽二維球面法（考慮漏源面法（考慮漏源問題）問題）4.0*1061.4*10914偽二維球偽二維球面法（考慮漏源面法（考慮漏源問題問題1.0*1063.6*108多波段交叉星表研究結(jié)論及參考文獻(xiàn)南昌大學(xué)創(chuàng)新學(xué)分科研訓(xùn)練項目參考文獻(xiàn)：1Su D，Cui X，Wang Y，etc.Large-sky-area

15、 multiobject fiber spectroscopic telescope(LAMOST)and its key technology：proceedings of the SPIE，1998C.76.2Strauss，Michael A.，Tyson，J.A.，Sweeney，D.，etc.LSST Observatory.System and Science Opportunities，American Astronomical Society，2010.3高丹,張彥霞,趙永恒. 海量多波段星表數(shù)據(jù)的交叉證認(rèn)的實現(xiàn)J. 天文研究與技術(shù).國家天文臺臺刊,2005,03:186-19

16、3.4裴彤,張彥霞,彭南博,趙永恒. Python多核并行計算在海量星表交叉證認(rèn)中的應(yīng)用J. 中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué),2011,01:102-107.5趙青. 面向海量數(shù)據(jù)高效天文交叉證認(rèn)研究D.天津大學(xué)，2010.6杜鵬. 海量天文星表數(shù)據(jù)的交叉與融合D.山東大學(xué),2013.7Clive G.Page.A New Way of Joining Source Catalogs using aRelational Database Management SystemC.Astronomical Data Analysis Software and Sysrerms XII，ASP Conference Series，2003：295.8Kunszt P.et al.Mapping the Sky using the Hierarchical Triangular MeshC，MPA/ESO/MPE Joint Astronomy Cpnfer