-
На примере информационного обеспечения
исследований рассеянных звездных скоплений
рассмотрены особенности интенсивного
использования данных в астрономии (см. также [
20
]).
Цель работы – подготовка требований к разработке
методов автоматического поиска и изучения
звездных скоплений путем оперативного
использования наиболее полной информации о РЗС.
Объединение неструктурированной информации,
содержащейся в публикациях, со структурированной
информацией в обзорах звезд и каталогах РЗС, поиск
ранее неизвестных скоплений и индексация звезд,
входящих в их состав, позволят получить новые
результаты об устройстве и кинематике, как диска
Галактики, так и отдельных РЗС. Например,
изучение морфологии области в Орионе позволило
найти новую группу звезд [
3
]. Обнаружены и
изучаются группировки звезд внутри скопления М67
[
2
]. Эти работы показали важность индексации звезд
для верификации результатов путем подключения
дополнительных параметров этих звезд из каталогов
и публикаций (фотометрия, параллаксы, химический
состав) и для поиска новых звезд, входящих в состав
этих группировок.
В [
9
] (и других работах этих авторов)
представлена информационная система,
позволяющая осуществлять поиск новых РЗС.
Система включает информационный блок,
Труды XVIII Международной конференции
DAMDID/RCDL’2016 «Аналитика и управление
данными в областях с интенсивным
использованием данных», Ершово, 11-14 октября
2016
2 Рассеянные звездные скопления
РЗС представляют собой группировки с
численностью звезд от десятков до тысяч в их
составе, [
10
]. На небе скопления выглядят как
нерегулярные группы различных размеров, часто с
заметным повышением концентрации звезд к центру.
Внутри скопления звезды связаны гравитационно,
часть из них уже покинула скопление путем
диссипации. Звезды в скоплении имеют примерно
одинаковые возрасты, хотя существуют скопления с
продолжающимся звездообразованием и по этой
причине могут содержать молодые звезды. Несмотря
на обилие данных наблюдений и множество
публикаций, внутреннее устройство РЗС и система
скоплений в диске изучены недостаточно. Для РЗС
наиболее надежно определены расстояния от
Солнца, возрасты, химические составы и т. п.
Располагаясь на различных расстояниях от Солнца,
они являются ключевыми объектами для получения
новых результатов, важных для понимания деталей
строения Галактики. Особое место занимают
исследования внутреннего устройства и кинематики
скоплений. Для этого важно пополнять информацию
об отдельных звездах в составе скоплений путем
индексации и применения инструментов
интенсивного использования данных.
Большинство РЗС образовалось очень давно, но
молодых скоплений наблюдается больше, чем
старых. Такое распределение отражает факт распада
скоплений со временем: взаимодействуя друг с
другом, некоторые звёзды приобретают скорости,
большие, чем скорость отрыва, и покидают
скопление. Молодые рассеянные скопления
расположены вблизи плоскости Галактики на высоте
не превосходящей 200 пк, что близко к
характеристикам распределения поглощающей
материи. В большей степени отходят от плоскости
Галактики наиболее старые скопления, некоторые из
них достигают высоты до 2.2 кпк. Для старых
скоплений не заметна концентрация к плоскости
Галактики. Возможно, быстрее разрушаются те
скопления, которые движутся вблизи галактической
плоскости. Исследования здесь далеки от
завершения – альтернативная гипотеза состоит в
предположении, что ранее скопления рождались в
более толстом слое диска, чем в настоящее время.
Интересно, что в составе одного скоплении
можно наблюдать звезды самых разных типов,
кратные системы и группировки. Сосредоточение
разнообразных объектов на площадке в несколько
квадратных градусов на небе, занимаемой
скоплением, – хорошая лаборатория для
исследования звезд. Особенно удобны такие
наблюдения для поиска звезд с экзопланетами.
3 Рост публикаций об РЗС
Вначале 1980-х гг. число известных РЗС,
содержащихся в “карточном” каталоге Рупрехта,
было около 1200. В настоящее время по данным [
14
]
их насчитывается 3784 и это далеко не предел. Всего
по приближенным оценкам в Галактике более 100
тысяч РЗС, и основные открытия еще впереди.
Таблица 1 Рост информации со временем
Дата,
до (год)
“М67”
“open
(and)
cluster”
14
31
35
73
239
695
1483
2632
4815
5914
“star”
- Логарифм числа статей (n) с ключами в заголовках
статей “star”, “open (and) cluster”, “M67”, вышедших
до указанной даты (year)
4 Звездные обзоры
Поиски и открытия новых РЗС происходят в
основном путем применения различных фильтров к
распределениям звезд из современных обзоров,
краткая информация о некоторых наиболее крупных
из них представлена в Таблице 2. В Таблице 2
представлены поверхностные звездные плотности
(Ρ), численности звезд, процент охвата неба и
предельные звездные величины рассмотренных
обзоров. Обзор GAIA [
15
] включает приблизительно
1 млрд. звезд, что составляет приблизительно 1%
звездного населения Млечного Пути. Предельная
звездная величина равна 20 в системе G (на
интервале длин волн от 400 до 1000 нм).
Микросекундная точность измерений позволяет
получить новую информацию о кинематике и
строении РЗС. Точность достигнута во многом
благодаря сверхдальнему (более 1 млн. км от Земли)
расположению ИСЗ в точке Лагранжа (L2),
исключающей влияние на положение аппарата
Земли–Луны и Солнца. Исключаются засветка от
Земли, Луны (отраженного света от Земли), а также
влияние переходов из света в тень. Последние
мешают работе близких аппаратов, таких, как
телескоп Хаббл. Кроме того, поддержание аппарата
в точке L2 наиболее энергетически выгодно [
7
].
Таблица 2 Поверхностные звездные плотности в
звездных обзорах
Обзор
UCAC4 (United States Naval Observatory CCD
Astrograph Catalog) [
19
] представляет собой
компилятивный каталог, включающий 113,780,093
звезд главным образом на интервале от 8 до 16 зв.
величины в полосе пропускания между V и R.
Ошибки положений составляют от 15 до 20 мкс для
звезд в диапазоне от 10 до 14 зв. величин. Получены
собственные движения для большинства звезд. Для
этого использовались около 140 звездных каталогов
с существенным различием эпох наблюдений. Эти
данные дополнены фотометрией из 2MASS
приблизительно для 110 миллионов звезд. В
частности, 5- полосная (B, V, г, г, I) фотометрия
подключена более чем для 50 миллионов звезд [
6
].
Обзор UCAC4 полон для ярких звезд
(приблизительно до R = 16 зв. величины). По
номерам звезд обеспечена связь с каталогом
Hipparcos [
18
], где есть дополнительные данные,
например, параллаксы.
2MASS (Two Micron All-Sky Survey) [
17
] – это
обзор неба в ИК диапазоне в полосах пропускания J
(1.25 μm), H (1.65 μm) и Ks (2.17 μm). Осуществлен в
1997–2001 годах с помощью телескопов в северном
(Обсерватория имени Уиппла, Аризона) и южном
(Чили) полушариях. Каталог точечных источников
содержит положения и потоки для приблизительно
300 млн. звезд до J=15.8.
5 Фильтры для поиска РЗС
Применение фильтров к звездным обзорам
позволяет многократно увеличить число открытых
РЗС. Большие перспективы открываются в
ближайшем будущем, как уже говорилось, с
поэтапной реализацией проекта GAIA. Первые
результаты появятся в общем доступе в сентябре
2016 года. Доступные данные будут постепенно
увеличиваться в ближайшие годы [
15
]. Объем обзора
достигает 200 Тб.
О методах выделения пространственных
флуктуаций звездной плотности (фильтрах) см. [
13
].
Для выявления мест повышенной концентрации
звезд применяются методы “ближайшего соседа”,
детализации полигональной сетки Вороного,
нахождения минимального остовного дерева. Чтобы
понять, являются ли выделенные уплотнения звезд
реальными РЗС, применяются кинематический,
фотометрический, статистический и другие
критерии.
Кинематический критерий [
4
] основан на методе
диаграмм апексов (АD-диаграмм), разработанном
авторами. Он применялся нами для исследования
кинематики Гиад, Яслей, скоплений и групп в
Орионе, потока Большой Медведицы. AD-диаграмма
представляет собой распределение апексов звезд в
экваториальной системе координат. Их координаты
получаются из решения геометрической задачи, в
которой находятся пересечения векторов
пространственных скоростей звезд с небесной
сферой, при этом начала векторов перемещены в
точку наблюдений. По аналогии с обычным апексом
координаты этих точек можно назвать
индивидуальными апексами звезд. Как отмечается в
[
22
], РЗС обнаруживались даже с помощью простого
визуального просмотра распределений звезд – по
данным обзоров DSS и 2MASS в [
12
] были
обнаружены 66 кандидатов в скопления. В работе [
6
]
путем автоматического поиска флуктуаций
плотности по картам распределения звездной
плотности, построенных по данным 2MASS,
обнаружено 681 скопление. В [
11
] разработан новый
эффективный метод поиска пиков звёздной
плотности на звездных картах, построенных по
многим (79) обзорам. Этот метод основан на свертке
карт плотности со специальным двумерным
фильтром.
6 Сравнение поверхностных плотностей
Каково же число потенциальных открытий РЗС в
обзоре GAIA? Мы сделали такую оценку путем
сравнения средних плотностей звезд в скоплениях (ρ)
и обзорах (Ρ). Плотности Ρ приведены в Таблице 2. В
РЗС ρ зависит, например, от возрастов (Рис. 2 и 3) и,
главным образом, от расстояния скопления от
Солнца (Рис. 2). На Рис. 2 и Рис. 3 показаны эти
зависимости, которые мы построили по данным
каталога MWSC II [
10
].
Конкретный пример - скопление М67
рассмотрено особо. Мы взяли его средние параметры
– площадь 3 кв. град. и численность 1000 звезд в его
составе. В этом случае плотность ρ равна 318 звезд
на кв. град. Как видим из Таблицы 2, все звезды М67
с большим запасом входят в рассмотренные обзоры,
поскольку Ρ любого из обзоров, как минимум на
порядок, превосходит ρ для М67.
Плотность в GAIA (Таблица 2) примерно в три
раза превосходит плотность максимально плотного
РЗС в MWSC II (до 8000 звезд на кв. град., Рис. 2).
Это означает, что в GAIA содержится по крайней
мере в три раза больше РЗС, чем в [
10
] - 3006.
Следовательно, в GAIA содержится приблизительно
10 тыс. ранее неизвестных РЗС, которые ждут
первооткрывателя. Отметим, что в 2MASS и UCAC4
входят далеко не все скопления [
10
], что можно
определить по их значениям Ρ относительно GAIA в
Таблице 2.
Рисунок 2 Распределение РЗС из MWSC II. По оси
ординат – поверхностная плотность ρ звезд в
скоплениях, по оси абсцисс – расстояние скоплений
от Солнца (dist). Цветом обозначены РС разных
возрастных диапазонов, подписанных в справа
вверху
Рисунок 3 Число скоплений (N) в зависимости от ρ.
Гистограммы построены отдельно для РЗС разных
возрастов, обозначенных цветом и подписанных
справа вверху
7 Метаданные
Для одновременной работы с каталогами РЗС,
публикациями и звездными обзорами нужны
метаданные. Ими являются номера РЗС в различных
каталогах, их экваториальные координаты и
параметры - радиус, расстояние от Солнца,
химический состав и т. п.. В состав метаданных
также входит номер звезды внутри скопления. В [
9
]
предложен вариант нумерации WOCS звезд в
скоплениях ID (IDW) и индексация ID (IDX). В свою
очередь ID основаны на звездной величине в фильтре
V и расстоянии звезды от центра скопления. В
качестве метаданных целесообразно использовать и
неструктурированную информацию, которая
основополагающа при исследовании РЗС
диаграммы Герцшпрунга–Рессела (H-R), двуцветные
диаграммы (CMD) и диаграммы собственных
движений (PMD).
8 Заключение
Показано присутствие в информации о РЗС
характеристик Big Data (так называемых «трех V»,
[
8, 23
]): гигантского объема (volume) постоянно
растущей структурированной (обзоры, каталоги) и
неструктурированной (публикации) многообразной
(variety) информации. Степень изученности
звездного населения Млечного Пути составляет 1%
(как уже говорилось, GAIA включает данные об 1 из
100 млрд. звезд Галактики). В GAIA процент охвата
РЗС составляет также около 1% всех РЗС в
Галактике, предоставляя возможность открыть еще
10 тыс. скоплений.
Важным в развитии метаданных является
проведение индексации звезд, входящих в состав
РЗС. Это ускорит наполнение данными, поиск новых
членов скоплений и другие исследования.
Повышение скорости необходимо также для
организации совместного поиска в нескольких
обзорах (на сегодня – GAIA, 2MASS), каталогах РЗС
и системе публикаций ADS (с возможностью поиска
по параметрам).
Скорость прироста (velocity) составляет
несколько тысяч публикаций в год, наблюдается
многократное увеличение объема обзоров (Таблица
2) и числа открытий РЗС. Применение инструментов
интенсивного использования данных к РЗС будет
эффективным для получения всесторонней
информации о выбранном скоплении. Физические
параметры, результаты наблюдений, публикации и
другая информация – это обычная подготовка
материалов для исследований. Автоматизация с
помощью инструментов интенсивного
использования данных ускорит процесс сбора
материалов.
Подход к объединению структурированной и
неструктурированной информации об РЗС
существует в CDS [
16
]. Здесь разработан аппарат
поиска каталогов РЗС и данных о звездах без
объединения поисковых возможностей. Разработана
удобная система для объединения и обработки
данных TOPCAT. Система работы с данными GAIA
также будет удаленной, [
15
]. Авторами [
10
] создана
система Каталогов рассеянных скоплений Млечного
пути. Система содержит результаты поиска новых
РЗС на базе каталога 2MASS, а также множество
параметров скоплений, отдельно оформлены точки
входа для карт и диаграмм.
Благодарности
Авторы благодарны QI и рецензентам за помощь.
Работа поддержана грантом РФФИ 16-52-12027
ННИО_а.
Star clusters: the growth of
knowledge based on data intensive
research
The results of information analysis on the open star
clusters (OC) are presented. The growth in number of
publications on OC, stellar reviews and OC catalogs has
been demonstrated. It is shown that the use of filters
allows to detect more than 10 thousand of unknown OC.
The main intention of the paper is to show prospects of
the use of methods and tools of data intensive research to
analyze the structured and unstructured information on
OC.