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科研人员利用LAMOST数据构建高质量恒星光谱库

发表日期:2019-01-04来源:放大 缩小

  近日,国家天文台科研人员杜冰、罗阿理和左芳等人利用LAMOST DR5 的海量恒星光谱数据,构建了一套高质量的恒星光谱库。这是目前第一套覆盖了较完备 K 型恒星的实测光谱库。 目前,这项研究工作已被国际著名天文期刊《天体物理学报增刊》 ApJS 接收。 

  利用大样本统计方法,能够提取出对应参数空间内光谱的典型特征,与单次源观测的光谱相比, 统计的典型光谱质量更高,参数标记更可靠。利用LAMOST DR5 已确定的534万组恒星参数,通过大样本统计分析,杜冰等人最终构建了2892条高质量的恒星模板光谱。 其参数覆盖范围较广,有效温度从 3750K 8500 K,金属丰度从 -2.5 dex 1.0 dex, 表面重力加速度从 0 dex 5.0 dex (见图1)。 利用LAMOST 观测的大量恒星,构建了更密集的 K 型模板, 从而弥补了目前实测光谱库缺乏 K 型的不足。  

  在此项工作中,杜冰等人通过严格的样本选择、精确地视向速度改正、红化残差改正和参数空间的大样本统计等数据处理,通过交叉检验证明了该光谱库标记了精确的恒星大气物理参数。通过与其他星表的外部对比发现,该光谱库在该分辨率下(R~1800)的参数测量精度约为:温度 125 K,金属丰度 0.1 dex,表面重力加速度约为0.2 dex。 通过分析参数不确定度在温度空间的分布,发现增加了 K 型模板的密度后, K 型的参数测量精度有明显提高。

     审稿人对这套光谱库评价道:“作者展示了一套很棒的光谱模板库,该光谱库具有令人印象深刻的参数空间跨度。 它肯定会被用于观测光谱匹配、校准大气模型和论证不同恒星间的差异。这些数据对该领域非常重要。基于LAMOST一期巡天的海量恒星光谱数据,通过大样本统计的方法构建的这套实测光谱库,与单次观测收集的实测光谱库相比,受观测条件和数据处理的影响要小很多。这套光谱库对恒星物理参数测量、恒星物理模型的约束、星族合成等都具有重要的意义。

  该光谱库的数据连接http://paperdata.china-vo.org/empirical-lib/LAMOST-Emp-library.tar.gz

LAMOST光谱库的参数空间分布。上面不同的颜色代表不同的金属丰度(左)和光度(右)。下是参数空间内模板数量的密度分布图。

 

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