脉冲星数据比对分析和可视化系统设计与实现

脉冲星数据比对分析和可视化系统(PSRDB,URL:http://www.psrdb.net/),由FAST(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope)早期科学数据中心团队为快速开展脉冲星候选体比对分析和数据管理研发.通过前端数据提交页面,接收和维护来自FAST及其他研究机构的候选体数据.目前,PSRDB已收录自1967年人类发现第1颗脉冲星以来所有公开文献发表的2811颗脉冲星样本,并采集了当前主要巡天项目尚未正式发表的源和候选体,如FAST多科学目标同时扫描巡天(CRAFTS)候选体数据.基于入库基础数据,利用位置、周期、色散等参数进行比对分析,辅助科研工作者在线检索匹配已知星表数据,最后将检索匹配、比对分析结果生成图表供进一步分析.目前,PSRDB已被应用于FAST脉冲星搜寻和候选体数据管理.未来,PSRDB可在新源认证、后随观测、观测计划制定和原始数据处理流程设计等方面提供数据和工具支撑.     

极地陆生植物3D形态数据库(3D MPP)

植物3D形态是植物的重要生理特征和存在形式。3D形态由于与植物的光合作用效率息息相关,因而对植物生长具有重要意义。将2014年在南极乔治王岛长城站附近采集的56份苔藓植物标本鉴定为4科6属6种及1变种。从每一种中选取一个代表性群落样品用REVscan 3D扫描仪进行高精度的激光扫描,共获取120 M 3D点云数据,987 429个点和1 700 380个面,重构出7个植物样本的表面3D模型。在此基础上,基于Java Web技术、开源数据库系统My SQL、第三方开源Web GL库Three.js、开源Web应用服务器Tomcat等构建了国内首个极地植物3D形态数据库(3dmpp.gznu.edu.cn),提供了3D渲染功能。通过本数据库用户可以方便地浏览和搜索已有的物种信息数据,并全方位地获取植物的3D表面信息。本数据库的建立为极地植物的3D形态信息提供了储存、展示与共享的平台,为不同植物间3D表面形态的比较研究提供了基础数据和工具,为保护极地植物,特别是濒危植物的全息信息资料提供了重要保障。     

基于机器学习的单脉冲搜索候选体识别对FAST观测CRAFTS数据的应用研究

单脉冲搜索作为脉冲星探测的有力工具,在探测旋转射电暂现源以及快速射电暴中扮演着重要角色。为了从海量的射电巡天数据中快速筛选出最有价值的单脉冲搜索候选体,候选体识别已经从早期启发式阈值判断发展到基于机器学习自动识别。对于FAST观测,研究了基于机器学习的单脉冲搜索候选体识别应用到CRAFTS (the commensal radio astronomy FAST survey)超宽带脉冲星数据的性能表现。在评估过程中,使用单脉冲事件组识别(SPEGID)和单脉冲搜索器(SPS)两类自动识别方法,通过7种不同机器学习分类器对CRAFTS基准数据集产生的单脉冲搜索候选体进行自动识别;作为对比,也使用了启发式阈值判断的方法 (RRATtrap和Clusterrank)。结果表明,SPEGID具有最好的性能表现(最高的F1-score值95.1%、次高的召回率95.4%、最低的假阳性率4.7%),SPS具有最快的筛选速度(平均每小时筛选4 010个候选体)。通过对比分析结果,探讨了如何基于FAST观测数据开展高效的单脉冲搜索候选体识别。     

PRESTO单脉冲搜索的算法优化及其并行化

随着快速射电暴(Fast Radio Burst, FRB)及旋转射电暂现源(Rotating Radio Transient, RRAT)等一些没有明显周期的天体被发现以来,单脉冲搜索受到研究人员广泛关注。同时随着射电望远镜设备日趋完善,更高分辨率和更广阔的观测空间产生的观测数据量剧增,观测数据的快速处理迫在眉睫。介绍了PRESTO(PulsaR Exploration and Search TOolkit)中单脉冲搜索,使用Cython编程方式对单脉冲搜索中去趋势(Detrend)算法进行优化,并通过Ray框架实现单脉冲搜索在中央处理器(Central Processing Units, CPU)上并行化。实验结果表明,算法优化后的单脉冲搜索并行化,能明显提升搜索程序性能,显著缩短数据处理时间,同时该并行策略仅基于中央处理器,无需修改代码即可在纯中央处理器环境下实现高性能数据处理。     

一种基于CUDA的大数据量地理加权回归并行加速算法

针对传统地理加权回归（GWR）在大数据量计算中存在的计算效率低、内存占用大、数据规模受限等问题，本文提出了快速并行地理加权回归（FPGWR）算法，基于英伟达CUDA架构实现了GWR的并行加速，将串行过程分解为并行的独立回归计算模块，同时优化了内存使用模型，提高了算法的运行速度。对比FPGWR和传统GWR在不同数量级模拟数据上和真实数据上的运行速度，结果显示，FPGWR能够支持更大规模的样本量计算并有效提升运行效率，数据量越大加速效果越显著。     

贵州陆生贝类物种多样性及地理分布

基于已有的贵州陆生贝类标本数据,结合2019年7月至2020年12月对贵阳、荔波和习水等地的调查结果,整理得出贵州陆生贝类2亚纲4目20科76属316种及亚种（含13个未定种）。从种类组成看,贵州陆生贝类以环口螺科（Cyclophoridae）种类最丰富,有16属71种;巴蜗牛科（Bradybaenidae）次之,有15属61种;树螺科（Helicinidae）和槲果螺科（Cochlicopidae）均为1属1种;优势种为洞穴恰里螺（Kaliella cavicola）、同型巴蜗牛（Bradybaena similaris）、弯倍唇螺（Diplommatina herziana）、缝合倍唇螺（Diplommatina consularis）、矮小双边凹螺（Chamalycaeus nanus）和假穴环肋螺（Plectotropis pseudopatula）。从分布上看,贵州陆生贝类以黔中中亚热带湿润溶丘山原区种类最为丰富,有17科54属170种;黔南中亚热带湿润山原斜坡中低山区和黔西南亚热带半湿润丘原中山区次之,分别有18科56属152种、17科57属150种;黔东温热湿润中低山丘陵区最少,仅有10科18属27种。贵州省不同区域物种相似性分析表明,黔南中亚热带湿润山原斜坡中低山区、黔北中亚热带湿润山原斜坡中低山区、黔西南亚热带半湿润丘原中山区陆生贝类物种组成比较相似,黔东温热湿润中低山丘陵区与其他区域种类组成相差较远。