作者小格伦·罗伯茨
劳伦斯·伯克利国家实验室 一个螺旋星系，在legacysurvey用天空观察工具观察
组织/查看者
天空观察者使用来自2D测绘工作和卫星图像的数据
信用:德西遗留成像调查 在暗能量分光镜仪器DESI能够从亚利桑那州的山顶开始其5年的任务以制作迄今为止最大的三维天空地图之前，研究人员首先需要一个更大的二维宇宙地图
这张二维地图是由20万张望远镜图像和几年的卫星数据拼凑而成的，缺乏星系距离的信息，德西将在调查中通过测量星系和类星体的颜色特征和“红移”来提供这些信息和其他有用的细节
物体更红的颜色提供了关于它们离地球的距离以及它们离开我们的速度的信息——这种现象被称为红移
最终，这张宇宙的二维地图是有史以来最大的，基于覆盖的天空面积，它对微弱物体成像的深度，以及它超过10亿个星系的图像
这项为期6年的雄心勃勃的工作旨在捕捉图像并将它们拼接成这张二维地图，其中包括在两大洲的三个望远镜上进行的1405个观测夜，以及来自一颗空间卫星的多年数据，一台用于拍摄难以置信的微弱和遥远星系的升级相机，150名观察员和来自世界各地的50名其他研究人员
这项工作还需要1pb的数据——足以存储100万部电影——以及伯克利实验室的国家能源研究科学计算中心(NERSC)的1亿个中央处理器小时
二维地图为德西观测搭建了舞台，目标是解开暗能量之谜 “这几乎是所有测量方法中最大的地图，”大卫·施莱格尔说，他是德西的合作项目科学家，他领导的成像项目被称为德西遗产成像调查
施莱格尔是美国大学的宇宙学家
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能源部的劳伦斯·伯克利国家实验室(伯克利实验室)，是国际设计科学研究所合作的领导机构
这张地图覆盖了半边天，以数字方式展开超过10万亿像素，相当于83.3万张高分辨率智能手机照片的马赛克
德西合作有来自世界各地54个机构的大约600名科学家参与
可在legacysurvey上公开查看
组织/查看器，天空查看器地图包括20亿个对象——其中一半以上是星系——和许多可点击的过滤器，用于从特定的对象类型或调查中进行选择
有些物体是单独标记的，观众可以选择显示星座，例如，将由DESI成像的星系和类星体
类星体是宇宙中最亮的物体之一，在它们的中心有超大质量的黑洞，它们发出强大的物质射流
德西装备了一个由5000个旋转自动机器人组成的阵列，每个机器人携带一根细的光纤电缆，可以指向单个物体
这些电缆将收集来自3500万个星系和2
在德西观测的五年中有400万个类星体
编辑二维地图数据的主要目的是为DESI识别这些星系和类星体目标，DESI将测量它们的光以精确定位它们的红移和距离
这将最终提供驱动宇宙加速膨胀的神秘暗能量的新细节
法国替代能源和原子能委员会(CEA)的宇宙学家、德西共同发言人娜塔莉·帕伦克-德拉布鲁维尔(Nathalie Palanque-Delabrouille)指出，膨胀率已经发生了变化，关于膨胀率的变化，还有许多未解之谜
“我们的宇宙有着惊人的历史，”她解释道
“在它生命的前半期，它的膨胀主要是由它所包含的暗物质推动的
“暗物质是未知物质，占宇宙中所有物质的85%，迄今为止只能通过其对正常物质的引力效应间接观察到
“然而，在过去的70亿年里，在一种神秘的暗能量的影响下，我们宇宙的膨胀一直在逐渐加速，”她补充道，“而德西的目标是通过揭示暗能量是什么来精确地阐明这个整体图景
" 帕伦克-德拉布鲁维尔已经参与了从调查数据中为经社部选择观察目标的工作
她指出，DESI将从几个距离的星系组合中收集光，包括距离地球40亿光年以内的明亮星系，允许我们看到80亿年前的所谓红色星系，非常年轻的蓝色星系或“发射线”星系，它们将追溯到100亿年前，最终是类星体，它们非常亮，可以在120亿光年之外看到
“能够收集和处理这些成像数据确实是一项重大成就
没有如此大规模的成像调查，德西将一事无成，”她说
软件指导观察计划，并对成像数据进行标准化和拼接 施莱格尔解释说，将所有德西勘测的图像拼接在一起，创建一个无缝的天空地图不是一件小事
“目标之一是通过拼接多个观察点得到一个真正统一的图像，”他说
“我们开始漫无目的
相机确实有缺口——它们漏掉了东西
这里的部分挑战是规划观测计划，这样你就可以填补所有的空白——这是一个巨大的后勤挑战
你必须确保它尽可能的同质
" 这三次调查组成了德西遗留成像调查进行成像在三种不同的颜色，每个调查采取了三个相同的天空区域的独立图像，以确保完全覆盖
这种新的地面成像数据还得到美国国家航空航天局广域红外探测卫星任务成像数据的补充，该任务收集了四个红外波段的空间图像
对于遗产成像勘测的数据采集工作，施莱格尔设计了一个随时间改进的代码，该代码有助于计算捕获最佳图像以完全覆盖半边天的最佳方法和时间，考虑了黑暗时间、天气、曝光时间、行星和卫星路径、月亮亮度和位置等变量
达斯汀·朗是加拿大周边理论物理研究所的DESI成像科学家，他在地面和天空勘测的所有成像数据的标准化和拼接方面发挥了关键作用
郎指出，在一些图像中，“天空可能真的很稳定和平静”，而在另一个夜晚，“我们可能有轻云或只是湍流大气，导致图像模糊。”
“他面临的挑战是:开发能够识别好数据而不会被坏数据稀释的软件
“我们想考虑的是大气层上方的恒星和星系是什么样子的，”他说，并确保即使在不同条件下拍摄的图像也是匹配的
郎创造了“拖拉机”，这是一个所谓的“基于推理”的天空模型，用来与不同勘测所成像物体的形状和亮度数据进行比较，并选择最佳拟合
拖拉机在很大程度上利用了伯克利实验室国家遥感中心的超级计算机资源来处理遗留成像调查的数据，并确保其质量和一致性
也是郎认识到了为影像数据创建的查看工具的潜在流行性——它是从街道地图软件改编而来的——并将其作为天空浏览器交互式地图公之于众
他指出，这种观察工具最初是由德西研究人员用来检查调查图像中的数据差异
它“改变了我们团队与数据互动的方式
突然感觉更真实了，我们可以在天空中滚动，用我们的数据探索个体问题
结果发现它惊人的强大
" 来自3次调查的图像数据为其他科学研究埋下了种子 阿尔琼·德伊是国家科学基金会NOIRLab的项目科学家，该项目包括国家科学基金会所在的基特峰国家天文台，他是三次成像调查中两次的主要贡献者，是在基特峰进行的Mayall z波段遗产调查(MzLS)的首席科学家，也是在智利NOIRLab的一个地点进行的暗能量照相机遗产调查(PayLes)的共同首席科学家，与施莱格尔合作
第三次设计信息系统预备性调查被称为北京-亚利桑那天空调查，在基特峰进行，得到了包括中国科学院和亚利桑那大学在内的国际合作的支持
来自中国的研究人员前往基特峰进行了90多次观测，得到了包括中国国家天文台(NAOC)和亚利桑那大学在内的国际合作的支持
一个由来自中国和美国11个研究所的40多人组成的联合研究团队
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北京光学天文重点实验室天体物理学家、BASS联合首席研究员胡邹说
“这个团队也将在德西调查和相关科学的未来发挥重要作用，”他补充说
与此同时，MzLS的调查采用了一种重建的照相机，旨在观察遥远而微弱的星系发出的红外光。
MzLS勘测相机配备了四个被称为CCDs的大型超灵敏光捕获传感器，产生的星系图像比上次勘测中采样的图像要暗10倍
德西本身配备了非常相似的电荷耦合器件，使它能够捕捉来自120亿光年以外的物体的光，两套电荷耦合器件都是在伯克利实验室开发的
戴伊说，三次勘测的共同努力，“是迄今为止对天空进行的最一致、最深入的勘测之一
参与其中真的很令人兴奋
" 所有来自影像调查的原始数据都已经发布给科学界和公众
这一最终数据发布被称为数据发布9或DR9，之前已经发布了八个其他数据
这些数据已经催生了几个不同的研究项目，包括利用大众智慧的公民科学工作
Dey和施莱格尔是一项研究工作的一部分，该研究使用机器学习算法来自动识别光线弯曲现象，例如，DESI调查数据中的重力透镜
艾伦·迈斯纳(Aaron Meisner)是一名NOIRLab研究人员，也是DESI的参与者，他还参与了透镜研究和一个名为“后院世界:9号行星”的公民科学项目，该项目呼吁公众通过研究空间图像来帮助寻找太阳系中可能的第九颗行星
参与者已经发现了许多新的棕矮星，它们是小而冷的恒星，无法维持聚变燃烧
另一个公民科学项目“银河动物园”向公众开放了DESI的PayLes调查数据，以获得星系分类的帮助
“成像数据提供了一种深层资源，这种资源对于执行德西的独特使命是必不可少的，同时也为科学界提供了一个非常普通的数据集，”德西主任迈克尔·李维说，他是伯克利实验室的一名高级科学家
“我们期待利用这些成像数据产生新的线索，揭示我们不断膨胀的宇宙的秘密
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