EURONEAR VIMP DECam 数据挖掘项目消除数十条虚拟撞击体轨道
摘要
利用大视场设施观测的图像档案进行大规模数据挖掘，为改善已知甚少的虚拟撞击体小行星（VIs）的轨道提供了绝佳机会。如今已知有超过 1000 个 VIs；其中大多数具有非常短的观测弧段，许多在发现后不久变得极暗而被视为丢失。我们的目标是通过数据挖掘现有图像档案来改善 VIs 的轨道并消除其状态。在欧洲近地小行星研究（EURONEAR）项目内，我们开发了使用 Mega-Precovery 的虚拟撞击体搜索（VIMP）软件，其具备一种非常有效（快速且准确）的算法，用于预测候选对的显现以便后续引导人工搜索。考虑一个简单的几何模型，VIMP 算法搜索任何 VI 的位置不确定度与任何图像档案的边界天空投影之间在空间和时间上的任何可能交集。我们将 VIMP 应用于挖掘 451914 张 Blanco/DECam 图像（观测于 2012 年 9 月 12 日至 2019 年 7 月 11 日）的数据，识别出 212 个可能落入 1286 张候选图像的 VIs，导致预发现或再发现事件。在对候选图像仔细搜索后，我们在 183 张 DECam 图像中重新发现并测量了 54 个 VIs。两个列表中约 4000 条撞击轨道被消除，27 个 VIs 从至少一个列表中移除，而 14 个天体从两个列表中均被消除。最暗的探测约为 V~24.0，而大多数落在 21<V<23 之间。最小轨道交会距离对 67% 的探测保持不变，对 8 个天体增大，对 10 个天体减小。大多数被消除的 VIs 初始弧段少于 5 天。基于对较长拖尾 VIs 的仔细检查和沿拖尾通量的测量，出现了一些关于 2018 DB 自转周期的意外测光发现。
引用
@article{arxiv.2009.00807,
title = {Dozens of virtual impactor orbits eliminated by the EURONEAR VIMP DECam data mining project},
author = {O. Vaduvescu and L. Curelaru and M. Popescu and B. Danila and D. Ciobanu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00807},
year = {2020}
}
备注
Accepted for publication in Astronomy & Astrophysics (27 July 2020)