深度學習方法估計LAMOST中分辨光譜的恆星參數和元素豐度

2021-01-15 LAMOST之聲
近日，國家天文臺王瑞博士、羅阿理研究員和陳建軍副研究員等人通過深度學習方法估計了LAMOST二期中解析度巡天147萬光譜數據的恆星參數（有效溫度和表面重力）和13種化學元素豐度。該方法為LAMOST中解析度光譜數據的恆星參數星表提供了更為豐富準確的信息。該項成果已發表在國際著名天文期刊《天體物理學報》（2020,ApJ,891,23）上。

                                                  

恆星基本參數和化學元素豐度是恆星光譜包含的重要信息，是研究銀河系化學演化的重要基礎。作為目前世界上光譜獲取率最高的光學望遠鏡，LAMOST二期中分辨巡天極大地擴展了國際上中等解析度恆星光譜庫的數量，為天文學家研究銀河系及一般星系的形成與演化提供了強有力的基礎性數據。

                             


研究人員通過交叉APOGEE-Payne星表（Ting et al. 2019）得到LAMOST二期中解析度光譜巡天中帶有恆星參數標籤的標記樣本，根據LAMOST中解析度光譜窗口中所含元素的譜線信息，構建並優化了專門的神經網絡SPCANet來表徵光譜流量到恆星參數和元素豐度之間的映射關係。對於信噪比大於 10 的LAMOST 中解析度光譜，其有效溫度和表面重力誤差水平為119 K和0.17 dex，13 種化學元素[C/H]、 [N/H]、[O/H]、[Mg/H]、[Al/H]、[Si/H]、[S/H]、[Ca/H]、[Ti/H]、[Cr/H]、[Fe/H]和[Ni/H]的誤差水平為0.06-0.12 dex，[Cu/H]的精度為0.19 dex。通過和國際上其它巡天（APOGEE、RAVE、GALAH）及之前的文獻數據集進行對比分析，發現同源樣本的SPCANet結果和參考集的結果具有很好的一致性。

  圖1. LAMOST觀測的同一個源多次曝光的中解析度光譜(藍端），袁海龍繪製。

  圖2. LAMOST觀測的同一個源多次曝光的中解析度光譜(紅端），袁海龍繪製。

該研究成果豐富了LAMOST中解析度光譜巡天的數據產品，提升了LAMOST中分辨光譜的使用價值。

             

圖3. LAMOST中分辨光譜巡天第一年天區覆蓋圖




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