发射线星系[OⅡ]λ3727/Hα谱线流量比的研究

利用从斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,简称SDSS)第4次释放的光谱数据中选取的10~5个发射线星系样本,研究了[O_Ⅱ]λ3727/Hα流量比与星系尘埃消光、气体电离态和金属丰度的关系.发现尘埃消光改正对[O_Ⅱ]λ3727/Hα谱线流量比影响显著,消光改正前、后的[O_Ⅱ]λ3727/Hα谱线流量比的中值分别为0.48和0.89;尘埃消光改正后,F([O_Ⅱ]λ3727)-F(Hα)的弥散显著减小.贫金属星系的[O_Ⅱ]λ3727/Hα谱线流量比随星系气体的电离度增高而减小,而富金属星系不存在这种关系.另外,[O_Ⅱ]λ3727/Hα流量比与星系金属丰度相关.当12+lg(O/H)8.5时,星系[O_Ⅱ]λ3727/Hα流量比随金属丰度增加而下降;12+lg(O/H)8.5的星系,谱线流量比与金属丰度正相关.最后,利用气体电离度参数和星系的金属丰度,给出了计算不同类型星系[O_Ⅱ]λ3727/Hα流量比的公式.LAMOST望远镜将观测到大量红移z0.4的星系光谱,利用该公式可以给出星系的[O_Ⅱ]λ3727/Hα流量比,从而可以利用[O_Ⅱ]λ3727谱线流量计算z0.4星系的恒星形成率.     

Aquila Rift区域年轻星候选体的搜寻

使用德国Th(u|¨)ringer Landessternwarte Tautenburg(TLS)的2 m望远镜对Aquila Rift的16个区域进行了Hα、R和I共3个波段的成像观测.这些观测区域大约覆盖了Aquila Rift 7平方度的天区.除去3个数据质量不高的天区,对其余的13个区域进行了测光分析,从中证认出点源,并利用双色图的方法最终证认出7颗Hα发射线星候选体.这7个候选体是从5个观测区域中选出的,其中3颗位于银道面区域,4颗位于银纬高于4°的区域.对于这5个天区,证认了其中点源的2MASS对应体,并利用双色图的方法进一步分析了7个Hα发射线星候选体的性质.这些Hα发射线星候选体的近红外辐射并没有明显的红外超现象,有一颗还落在了主序分支上.这也说明有Hα发射的年轻星并不都伴随有红外超现象.Hα发射线观测和红外超观测的结果是相互补充的.如果将这7颗Hα发射线星候选体作为年轻星候选体,则Aquila Rift区域的年轻星数目是较少的.对于这些候选体的进一步证认还需要后续的光谱观测.     

W51M分子云中H和He复合线的观测研究

W51M (W51 Main)是一个和HⅡ区成协的大质量恒星形成区,在其中可以探测到众多的分子谱线和H、He射电复合线.中国科学院上海天文台基于天马65 m望远镜对W51M的观测数据,证认了主量子数在74–117之间的H、He复合发射线,其中主量子数在74–78之间的H和He的α复合线均被探测到.结合H和He复合线的多普勒致宽,算出该HⅡ区的电子温度约为7400 K, He+/H+的离子丰度比约为0.09,这与已有的研究基本吻合.考虑高信噪比的复合线,即H(n)α(74n78),计算得出W51M的平均湍动速度是13.767 km·s-1.通过确定W51M或其他HⅡ区中的复合线,获取电子温度、湍动速度以及其他物理参量,在电子数密度、元素丰度、恒星形成率等方面进行了探讨,对分子谱线以及其他波段的复合线研究具有借鉴意义.     

引力透镜类星体SDSS J1001+5027吸收线证认

基于斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)第12期数据(data release 12,DR12)的光谱,分析引力透镜类星体SDSS J1001+5027的A, B两个像的光谱。两个像光谱的红移分别为1.84132±0.00024和1.84545±0.00012,透镜天体红移约为0.415。通过证认可靠的CⅣλλ1548, 1551或Mg Ⅱλλ2796, 2803窄吸收双线的方法,证认出A, B两个像的光谱中红移分别为1.60677±0.00012, 0.87140±0.00007和0.41455±0.00006的3个吸收系统。从3个吸收系统共证认出27条窄吸收线。测量27条窄吸收线的等值宽度,再通过分析、比较3个吸收系统在A, B两个像光谱中吸收线的数量及等值宽度的差异,给出了3个吸收系统在引力透镜类星体SDSS J1001+5027视线方向可能的分布示意图。     

星系中恒星形成率指针的比较研究

利用赫歇尔空间望远镜的H-ATLAS(Herschel Astrophysical Terahertz Large Area Survey)SDP(Science Demonstration Phase)天区从紫外到亚毫米波段数据,结合星族合成方法和尘埃模型,计算了星系的红外总光度.在此基础上,分别针对强恒星形成星系和弱恒星形成星系,研究了利用紫外光度、红外光度和Hα谱线计算得到的恒星形成率(Star Formation Rate,SFR)的差异以及导致差异的内在物理起因.发现对于恒星形成活动强的星系,这3种恒星形成率指针给出的结果基本一致,弥散较小、只是在高恒星形成率端,利用紫外光度算得的恒星形成率比利用Hα谱线流量算得的恒星形成率略微偏小;而在低恒星形成率端,紫外光度指针偏大于Hα谱线指针;红外光度指针与Hα谱线指针在两端无明显偏差.对弱恒星形成星系,紫外光度、Hα谱线和红外光度3种恒星形成率指针存在明显的差异,且弥散较大.利用紫外光度和Hα谱线计算得到的恒星形成率的弥散和系统偏差随着星系年龄、质量的增加而增大.系统偏差增大的主要原因是利用紫外连续谱斜率β定标恒星形成活动较弱星系的消光时,高估了这些星系的紫外消光,使得消光改正后的紫外光度偏大.另外,MPA/JHU(Max Planck Institute for Astrophysics/Johns Hopkins University)数据库中弱恒星形成星系的恒星形成率SFR(Hα)比真实值偏低.     

Taurus—Auriga外围区ROSAT定点观察选WTTS的光学证认与研究

低质量恒星形成区Ｔａｕｒｕｓ－Ａｕｒｉｇａ外围区ＲＯＳＡＴ定点观测选弱发射线Ｔ Ｔａｕｒｉ星候选体（ＷＴＴＳ）的光谱证认新发现４个ＷＴＴＳ。本给出了目标源的ＵＳＮＯ Ｒ星等、ＵＳＮＯ坐标（Ｊ２０００）、分类光谱型、Ｈα发射／吸收线和富ＬｉＸ射线源,包括新发现ＷＴＴＳ的ＬｉＩ吸收线强度等参量以及ＷＴＴＳ的特征光谱。并利用Ｈｉｐｐａｒｃｏｓ星表对部分目标源进行了视差和自行的研究。另外,本第一次给出     

猎户座分子云团中弥散电离介质的视向速度及线强度比分布

恒星形成区是研究恒星形成物理过程最重要的天体物理实验室. 猎户座分子云团是研究各种质量恒星形成和相关年轻恒星性质的一个著名天区. 通过对恒星形成区的光学光谱分析, 可以获取其内部热电离气体的运动学和化学性质. 基于国家大科学装置郭守敬望远镜(LAMOST)的光谱观测数据, 从LAMOST I期光谱巡天数据中筛选出8个指向猎户座分子云团的观测面板, 获取了1300多条针对猎户座分子云团内弥散电离介质的有效光谱. 选取不受星际介质污染的背景天光光谱构建超级天光, 对这些光谱数据做减天光处理, 并进一步测量其发射线性质,包括Ha、N Ⅱ] λ 6584、[S Ⅱ]λλ 6717和6731等发射线的中心波长和积分流量等.最后给出猎户座分子云团内弥散电离介质的视向速度和线强度比分布情况.     

多任务Sparse Group Lasso特征提取与支持向量机回归在恒星大气物理参量估计中的应用

多任务学习(Multi-task Learning,MTL)就是把多个问题一起进行分析、计算,以发掘不同问题之间的相关性,提高分析结果的精度,该类方法已被广泛地应用于机器学习、模式识别、计算机视觉等领域.使用多任务学习方案研究了恒星大气物理参数中表面温度(Teff)、表面重力加速度(lg g)、化学丰度([Fe/H])的估计问题.首先使用多任务Sparse Group Lasso算法提取对3个大气物理参数均有预测能力的光谱特征;然后使用支持向量机估计恒星大气物理参数.该方案在Sloan实测恒星光谱和理论光谱上均做了测试.在实测光谱上的平均绝对误差分别为:0.0064(lg(Teff/K)),0.1622(lg(g/(cm·s~(-2)))),0.1221 dex([Fe/H]).在由Kurucz的New Opacity Distribution Function(NEWODF)模型得到的理论光谱上也做了同样的特征提取和恒星大气物理参数估计测试,相应的平均绝对误差分别为:0.0006(lg(Teff/K))),0.0098(lg(g/(cm·s~(-2)))),0.0082 dex([Fe/H]).通过与文献中的同类研究比较表明,多任务Sparse Group Lasso特征提取与支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)两者结合的方案有较高的恒星大气物理参量估计精度.     

赛弗特星系恒星速度弥散度的测量

星系中心黑洞质量和核球恒星速度弥散度的紧密关系揭示出准确测量恒星速度弥散度对测定星系中心黑洞质量尤为重要.文中提供了一种利用SDSS(Sloan Digital SkySurvey)光谱测定速度弥散度及其不确定性的方法.通过对像素空间包含显著特征吸收线的4个不同谱区的拟合,得到准确测量恒星速度弥散度σ的光谱区域.文中4个拟合波段主要包含的吸收线为CaⅡK,MgⅠb三重线(波长5167.5,5172.7,5183.6(?))和CaT(CaⅡ三重线,波长8498.0,8542.1,8662.1(?)).不同区域结果表明,MgⅠb区由于受到铁族发射线影响,拟合的σ值偏低;CaⅡK线区谱线强度很弱,易受限于最小二乘法搜索算法;CaT+CaⅡK联合区得出的速度弥散度和只计算CaT区域的结果相当.利用该方法,测试了一个红移小于0.05的赛弗特星系样本,发现CaT区是测速度弥散度的最佳谱区.     

类星体SDSS J2220+0109中特殊吸收线系统的发现与研究

斯隆数字巡天光谱数据中发现,类星体SDSS J2220+0109光谱中同时出现如下极为罕见的吸收线:氢巴尔末线Hα和Hβ,亚稳态He I* λλ3889、3189tt,CaⅡH、K,以及来自FeⅡ*能级的波数分别为7 955 cm~(-1)、13 474 cm~(-1)和13 673 cm~(-1)的众多吸收线.上述吸收线具有相似的速度结构,线宽达1 500 km·s~(-1),相对于发射线表现出蓝移.研究结果表明,这些吸收线很可能来自部分电离区,密度n_E≈10~6cm~(-3),柱密度N_(H I)≈10~(21) cm~(-2),Lyα共振散射对氢原子的激发起重要作用.SDSS J2220+0109斯隆r星等为16.56 mag,是探索活动星系核中特殊吸收线起源的理想实验室.将来的紫外光谱观测可以更加准确决定吸收气体的密度、柱密度、电离参数等物理性质;光学光谱监测有助于限定吸收线的产生机制.此外还发现,SDSS J2220+0109中的FeⅡ发射线显著区别于典型的窄线赛弗特Ⅰ型星系ⅠZw 1,很可能来自低密度气体,进一步研究有助于理解类星体中FeⅡ发射线的起源.     

基于SDSS的河内恒星DIBs自动识别方法

星际弥散带(Diffuse Interstellar Bands,DIBs)自发现以来已经经历了近百年的研究,但是至今仍然是天体光谱学上的一个未解之谜.针对SDSS DR7的光谱数据提出了一种星际弥散带特征自动识别方法.该方法基于谱线特征匹配,通过光谱流量限制的方法进行星际弥散带特征的自动识别.利用它可对相对定标的巡天光谱进行广泛的星际弥散带候选天体搜索,在海量光谱数据中获取更多具有星际弥散带特征的河内恒星.通过对SDSS DR7中位置相对合适的超过300个盘的天体光谱的遍历,已经得到了一系列具有星际弥散带特征的候选河内恒星,并且证明了该方法简单有效且具有鲁棒性.这为载体证认等工作提供了大量辅助数据,极大地推进了星际弥散带的研究.     

3个典型恒星形成区的气尘比

"气尘比"(Gas to Dust Ratio,GDR)是星际气体与星际尘埃的质量之比.广泛认同的银河系气尘比值是100-150.气尘比值的大小不仅取决于星际环境,也与所考虑的尘埃成分相关.恒星形成区是恒星形成的致密分子云区域,不同的分子云,其GDR也可能不同于普遍采用的数值.此工作选择3个典型的恒星形成区进行气尘比的研究,它们分别是:大质量恒星形成活跃的猎户座(Orion)分子云,小质量恒星形成区的代表金牛座(Taurus)分子云,极少或者无恒星形成活动的Polaris分子云,对这3个天区的研究有利于了解不同辐射环境恒星形成区的气尘比变化.在此对CO谱线积分强度与氢分子柱密度之间的转换系数X_(CO)取常数,以统计的方法计算了3个分子云的气尘比N(H)/A_V,其值在Orion天区、Taurus天区和Polaris天区分别为25、38和55(单位:10~(20)cm~(-2).mag~(-1)),明显高于之前人们给出的银河系平均值.根据星际尘埃模型,将N(H)/A_v转换成气体尘埃的质量比.采用被广泛接受的WD01尘埃模型(V波段的选择性消光比R_v=3.1的情况),得到3个恒星形成区的气尘比分别为:160(Orion分子云)、243(Taurus分子云)、354(Polaris分子云),显著高于普遍采用的弥漫星际介质中100-150的取值范围.恒星形成区的N(H)/A_v值高于平均值的另外一个可能的原因是,恒星形成区的尘埃由于吸积或者碰撞增长变大,降低了V波段的单位质量消光效率,而不是气尘质量比本身的增加.     

Mg超丰恒星的性质及其起源的研究

Mg超丰恒星([Mg/Fe]1.0)的特殊丰度模式无法用普通恒星的Mg元素起源和银河系化学演化机制解释。对这类特殊天体的起源和演化及化学丰度性质的研究,有助于深化理解恒星核合成及星系演化中一些特殊过程。首先介绍了目前文献中由高分辨率光谱证认的Mg超丰恒星,并对这些恒星的大气参数、运动学参数和化学丰度特征等性质及其起源机制进行了分析。其次统计了在斯隆巡天数据中系统搜寻的Mg超丰恒星候选体的大气参数和运动学分布特征,并且筛选了其中C超丰的候选体。研究发现绝大部分Mg超丰恒星表现了C超丰;在Mg超丰恒星中,存在中子俘获元素超丰的那些恒星都存在于双星系统中,其演化过程受到了AGB伴星的影响;而没有表现中子俘获元素超丰的那些恒星极有可能起源于第一代低能量超新星,部分恒星具有很高的空间速度,这类空间速度大于300 km/s的Mg超丰恒星可能是搜寻第一代恒星([Fe/H]-5.0)的最好样本。     

类星体吸收线红移系统的证认方法——Ⅱ.对OQ172的应用及讨论

1.按文[1]所述的原理和步骤证认了高红移类星体 OQ 172(PKS 1442 101)光谱中的吸收线红移系统。所得的四个系统分别具有红移值2.07010,2.56312,0.17546和0.17910。 2.用 Monte Carlo法对文[1]的随机证认概率模型作了验证,结果令人满意。 3.讨论了文[1]所述证认方法的优点以及有待进一步研究的问题。强调指出选择效应对通常所用方法的影响,文[1]的方法则避免了这类选择效应。     

A sample of metal-poor galaxies identified from the LAMOST spectral survey

We present a sample of 48 metal-poor galaxies at z 0.14 selected from 92 510 galaxies in the LAMOST survey. These galaxies are identified by their detection of the auroral emission line[OⅢ]λ4363 above the 3σ level, which allows a direct measurement of electron temperature and oxygen abundance. The emission line fluxes are corrected for internal dust extinction using the Balmer decrement method. With electron temperature derived from [OⅢ]λλ4959, 5007/[OⅢ]λ4363 and electron density from [SⅡ]λ6731/[SⅡ]λ6717, we obtain the oxygen abundances in our sample which range from 12 + log(O/H) = 7.63(0.09 Z_⊙) to 8.46(0.6 Z_⊙). We find an extremely metal-poor galaxy with 12 + log(O/H) = 7.63 ± 0.01. With multiband photometric data from FUV to NIR and Hαmeasurements, we also determine the stellar masses and star formation rates, based on the spectral energy distribution fitting and Hα luminosity, respectively. We find that our galaxies have low and intermediate stellar masses with 6.39 ≤ log(M/M_⊙) ≤ 9.27, and high star formation rates(SFRs) with-2.18 ≤ log(SFR/M_⊙yr~(-1)) ≤ 1.95. We also find that the metallicities of our galaxies are consistent with the local T_e-based mass–metallicity relation, while the scatter is about 0.28 dex. Additionally,assuming the coefficient of α = 0.66, we find most of our galaxies follow the local mass–metallicity–SFR relation, but a scatter of about 0.24 dex exists, suggesting the mass–metallicity relation is weakly dependent on SFR for those metal-poor galaxies.     

基于SDSS的河内恒星DIBs自动识别方法

星际弥散带(Diffuse Interstellar Bands,DIBs)自发现以来已经经历了近百年的研究,但是至今仍然是天体光谱学上的一个未解之谜。针对SDSS DR7的光谱数据提出了一种星际弥散带特征自动识别方法。该方法基于谱线特征匹配,通过光谱流量限制的方法进行星际弥散带特征的自动识别。利用它可对相对定标的巡天光谱进行广泛的星际弥散带候选天体搜索,在海量光谱数据中获取更多具有星际弥散带特征的河内恒星。通过对SDSS DR7中位置相对合适的超过300个盘的天体光谱的遍历,已经得到了一系列具有星际弥散带特征的候选河内恒星,并且证明了该方法简单有效且具有鲁棒性。这为载体证认等工作提供了大量辅助数据,极大地推进了星际弥散带的研究。     

多任务Lasso回归法在恒星光谱物理参量估计中的应用

多任务学习方法在机器学习、计算机视觉、人工智能领域已得到广泛关注,利用任务间的相关性,将多个任务同时学习的效果优于每个任务单独学习的情况.采用多任务Lasso回归法(Multi-task Lasso Regression)用于恒星光谱物理参量的估计,不仅可以获取不同物理参量间的共同的特征信息,而且也可以很好地保留不同物理参量的特有的补充信息.使用恒星大气模拟模型合成光谱库ELODIE中的光谱数据和美国大型巡天项目Sloan发布的SDSS实测光谱数据进行实验,模型估算精度优于相关文献中的方法,特别是对重力加速度(lg g)和化学丰度([Fe/H])的估计.实验中通过改变光谱的分辨率,施加不同信噪比(SNR)的噪声,来说明模型的稳定性强.结果表明,模型精度受光谱分辨率和噪声的影响,但噪声对其影响更大,可见,多任务Lasso回归法不仅操作简便,稳定性强,而且也提高了模型的整体预测精度.     

晚型星计算机自动光谱分类

在对恒星形成区（ＳＦＲ）中ＲＯＳＡＴ选弱发射线ＴＴａｕｒｉ星（ＷＴＴＳ）进行光谱证认的过程中,发展了一套基于北京天文台２．１６米光学望远镜及其ＯＭＲ卡焦光谱仪系统的晚型星中色散（５０Ａ／ｍｍ）光谱计算机自动光谱分类方法．对ＲＯＳＡＴ选ＷＴＴＳ候选作中晚型星进行自动光谱分类的结果表明,一般情况下,光谱型的分类精度可达±１个次级,个别源为±２个次级．该自动光谱分类方法同时适用于其他光谱晚型星．     

基于K近邻方法的窄线与宽线活动星系核的自动光谱分类

对于美国芝加哥大学等6个组织的斯隆数字化巡天观测(SDSS)的一批低红移活动星系核(AGN)光谱数据,针对宽线AGNs和窄线AGNs发射线的不同特征,在静止系的光谱上截取有效波段范围,采用自动分类的K近邻方法,对其进行分类．宽线和窄线AGNs光谱的主要区别在于Hβ、[OⅢ]、Ha和[NⅡ]等发射线的幅度和半高全宽(FWHM)的大小,所以截取这些发射线所在的波段进行单独或组合的分类实验,实验证明,单独采用以Hα和[NⅡ]发射线为主的波段,分类效果最好,且对于训练样本数和测试样本数分别为1000和3313条的AGNs光谱的单次分类速度可达32．89秒．在充分利用光谱的典型特征的情况下,自动分类方法也可有效地应用于活动星系核的分类,为传统的通过计算发射线的FWHM值或发射线强比对大型光谱巡天所产生的庞大数据库进行分类提供了一种快速直接的分类方法．     

富锂巨星的观测研究

锂在温度达到T＞2.5×106 K时即参与7Li(p,α)4He反应燃烧,经典恒星理论推测,当恒星演化到红巨星阶段时,由于向内非常延伸的对流包层的存在,锂的丰度A(Li)=12+ lg[n(Li)/n(H)]应为A(Li)＜0.5.但是,陆续有处于不同光谱型、不同演化阶段的富锂巨星被发现,其中一些巨星的锂丰度甚至远超出宇宙大爆炸的原初锂丰度,给经典恒星演化模型带来了难题.回顾了从恒星主序到巨星支的锂丰度观测研究历史,并详细介绍了我们对银河系矮星系中富锂巨星的最新发现,总结了所有富锂巨星的观测证据,以及为解决此难题所提出的理论解释.