LAMOST低质量光谱的分析处理与数据挖掘

With the survey plan being carried out in an orderly manner, LAMOST obtained more and more high quality spectra data. However, the low quality spectra still accounted for about half of total LAMOST observation data at present. These spectra exhibit obvious quality defects, such as strong noise, unobvious spectrum characteristic, low local SNR, abnormal continuum, abnormal connection of two bands, sky subtraction abnormality, etc. Treatment and study of these low quality spectra has important significance for improving the rate of scientific output, cross identification of multi-band observation data, discovery of rare and unknown celestial bodies. This project is supposed to focus on these low quality spectra in spectral processing, parameter measurement and data mining, including (1) Establish the spectral quality evaluation system by taking into account the spectral SNR, spectral types, observation conditions and so on. Explore methods to improve the quality of observed spectra; (2) Explore the algorithms for parameter measurement and classification of low quality stellar spectra. Establish the LAMOST actual observation stellar spectral template library; (3) Explore and improve the methods for redshift measurement of galaxies and quasars of low quality spectra; (4) Explore the data mining methods to systematically search for special and rare types of celestial objects in LAMOST spectra.

随着巡天计划的有序开展，LAMOST获得了越来越多的高质量的光谱数据。然而，目前低质量光谱仍占LAMOST观测数据总量的一半左右。这些光谱表现出明显的质量缺陷，如噪声较大、谱线特征不明显、局部信噪比非常低、连续谱异常、拼接异常、减天光异常等。对这些低质量光谱的处理及研究，对于观测产出率的提高、多波段交叉证认、稀少及未知天体的发现等方面都具有重要的意义。本项目拟针对这些低质量光谱开展光谱处理、参数测量及数据挖掘等方面的研究，内容包括：(1)综合考虑观测目标的信噪比、类型、观测条件、最终的光谱质量等因素，建立观测光谱的质量评价体系，研究提高光谱质量的方法；(2)研究低质量光谱恒星参数测量及分类的算法，建立LAMOST实测恒星光谱模板库；(3)研究星系和类星体低质量光谱的红移测量方法，提高星系及类星体光谱质量；(4)研究数据挖掘方法，系统地搜寻LAMOST光谱中特殊及稀少类型天体目标。

主要的研究内容包括（1）对低质量光谱的识别和分析处理。对明显的质量缺陷，如噪声较大、谱线特征不明显、局部信噪比非常低、连续谱异常、拼接异常、减天光异常等都进行了针对性的研究，并提出了有效的处理方法；（2）对于恒星参数测量，提出了一系列有效地方法；（3）研究和提出了低质量星系红移测量的方法。（4）建立了一批LAMOST实测恒星异常光谱库；基于数据挖掘技术，研究了LAMOST光谱中特殊天体及稀少类型天体的挖掘方法，并取得了重要的结果；（5）利用Hadoop并行计算平台，进行了高效的恒星光谱参数测量及稀少天体的数据挖掘的研究，提高了数据的分析和处理效率。.通过3年系统的研究，在低质量光谱分析处理、恒星光谱参数测量、星系红移测量、特殊天体及稀少天体数据挖掘以及大数据平台建设及应用等方面，取得了超出基金任务书规定目标的研究结果。共发表研究成果31篇，其中期刊论文20篇，均被SCI/EI索引，会议论文11篇，已被EI索引（或待引）。这些研究成果，有的可以直接应用于LAMOST的光谱分析和处理，有的提出了有效的方法，供其他研究者参考和共享。.通过该课题的研究，起到了增加国内外学术交流的作用，课题组成员共参加国内外学术会议10次，与国内外学者专家进行充分的探讨和技术交流，为今后的学术研究和技术合作搭建了理想的平台；人才培养方面取得了很大的进展，共有9名研究生基于该课题的研究获得了硕士学位，三位讲师晋升为副教授，并成为硕士生导师，一名教师晋升为博士生导师。所取得的成果和工作基础为今后的研究奠定了基础。