5月27日消息,据外媒报道,海量数据正在改变人类观察宇宙的方式。 人们一直认为天文学是观察恒星的科学,但今天,各种来源提供的无穷无尽的信息催生了一种分析空间的新方法。

例如,哈勃太空望远镜是太空照片底片的宝库,有望揭示许多过去未被识别的恒星。 再比如美国宇航局的数据,经过现代工具的重新处理和分析后,具有很大的研究价值。 这导致了新一类天文学家的诞生,他们不再需要仰望天空,可以使用笔记本电脑完成工作。 可以说,天文学正在产生一个基于数字数据的分支。 数据一直是天文学的核心,这也要求天文学家具备分析海量数据的能力。

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20世纪60年代,太空时代刚刚开始,天文学家经常面临数据太少的问题。 当时他们对太阳系和宇宙有很多疑问,但没有多少有答案。 20世纪70年代,天文学家开始意识到积累大量数据的需要,并开始开发标准化的数据形式。

对数据进行标准化很重要,否则将很难在不同的天文学家之间共享数据。 例如,两个天文学家想要一起工作,但他们来自两个不同的机构并使用两个不同的望远镜。 如果没有标准化的数据格式,我们如何共享和协作?

大量数据的存在使得找到一个通用的编目系统(一种普遍接受的信息组织方式)变得非常重要。

FITS(灵活图像传输系统)是天文学界常用的开放标准数据格式。 它提供图像的大小、位置、距离和其他研究人员的评论等元数据,并使图像中的相关文本尽可能简单,以便多年后仍然可以理解。 FITS等系统使数据适用范围更广,并且节省了转换数据格式的时间。 此类系统也开始简化数据处理。 系统开发人员创建了相关方程、流程和程序来合理减少数据。

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“数据洪流”或“数据爆炸”早已成为天文学界的常用术语。 20世纪80年代和90年代,天文学家开始讨论整合全球数据库的可能性,但由于缺乏资金,这个想法从未取得实质性进展。 与建造新望远镜或发射新太空任务相比,集成数据库通常成为最不重要的事情。

天文学界的数据量是惊人的。 迄今为止,科学家已在太阳系外发现了1800多颗已确认的行星。 开普勒太空望远镜在2009年至2013年的四年内发现了其中的1000多个。在这段时间里,它成功收集了大量的数据。 系外行星只是这些数据可以揭示的太空秘密的一小部分。 数年积累的数据可以慢慢地被天文学家整理和研究。 而且,开普勒收集的数据非同寻常。 它们是只关注空间某一区域的大规模观测,这就创造了一种相当独特的观测模式。 它通过测量光线的微小变化来寻找行星的存在。

经过仅仅两年的数据研究后,美国宇航局就将其公开——不仅向研究人员开放,还向公众开放。 公民科学组织 Zooniverse 开发了一种名为“行星猎人”的工具,让天文学家足不出户就能寻找下一个类地行星。 美国宇航局最近发布了一种基于计算机的寻找小行星的工具。 天文数据以在线格式向公众开放,这意味着任何人都可以参与。

庞大的观测数据库为天文学的未来带来了无限可能。 哈勃太空望远镜留下了数十年的天文数据,其中大部分尚未被研究。 其中包括许多遥远星云、星系或转瞬即逝的天文现象的图像。 Lubow 是哈勃团队的科学家,他正在致力于将哈勃数据转移到公共数据库项目中,以便研究人员更容易访问现有数据来测试假设并减少研究时间。

这一切使得人们有可能成为一种专门从事数据库研究的天文学家。 大数据项目使观测天文学成为信息库的来源。

射电天文学是一门通过观察天体发出的无线电波来研究天文现象的学科。 对于这个学科来说,数据带来了很多可能性。 新落成的阿塔卡马大型毫米/亚毫米阵列(ALMA)望远镜天文台不仅拍摄了天空,还记录了不同频率的不同波段。 这就需要更大、更快的计算机来处理数据,但正是因为超级计算的融合,获得的数据才更加丰富。

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与传统的观测方法相比,射电天文学可以探测不可见的物体,例如云密度或远处物体的成分。 换句话说,通过聆听某些化学性质的频率或观察星系结构中的黑点,可以通过云确定遥远星系中恒星的成分。 有了更多的“监听”天线和更强大的计算机,就可以在大范围的频谱上收集数据。

能够满足这一需求的超级计算机是在过去15到20年才出现的,它允许研究人员添加尽可能多的天线,使监测更加灵敏,并提供更高分辨率的空间观测。 更高的分辨率意味着可以观测到更远的恒星。

当然,观测天文学并没有失去其意义。 来自日益复杂的太空望远镜的数据扩展了现有数据库,从而可以做出更多发现。 例如,在柯伊伯带寻找矮行星原本是不可能的,但现在可以通过对大量数据进行模拟来实现。

数据天文学不仅仅是寻找彗星和小行星,它还可以帮助研究人员寻找适合生命存在的遥远行星,或者寻找宇宙中一些最古老恒星的线索。 目前,天文数据变得更加开放和容易理解,天文学界的范围随着计算机技术的介入而不断扩大。

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