在大型告警数据流中实现太阳系天体的发现
地球与行星天体物理
2024-01-12 v2 天体物理仪器与方法
摘要
随着 Zwicky Transient Facility（ZTF）等大规模天文巡天的出现，由暂现、变星和运动天体产生的告警数量迅速增长，每晚达数百万。就太阳系小行星而言，其识别需要在可能很大的时间内关联多次观测的告警，导致极大的组合数量。本工作旨在从大规模巡天（如 ZTF 和 Vera C. Rubin 天文台的时空遗产巡天）产生的海量告警数据流中识别太阳系天体的新候选体。我们的分析利用 Fink 告警 broker 的能力，将 2019 年 11 月至 2022 年 12 月期间 ZTF 处理的 111,275,131 条告警缩减为同期仅 389,530 条新的太阳系告警候选体。随后我们实现了一种关联算法 Fink-FAT，从告警数据创建实时轨迹候选体并提取轨道参数。该分析在关联至小行星中心数据库中已确认太阳系天体的 ZTF 告警包上进行了验证。最后，结果通过与后续观测比对进行确认。2019 年 11 月至 2022 年 12 月期间，Fink-FAT 在观测时从太阳系天体候选体中提取了 327 条新轨道，其中截至 2023 年 3 月仍有 65 条未在 MPC 数据库中报告。在对六条轨道候选体进行两次晚期后续观测活动后，四条与已知太阳系小行星关联，两条仍未知。Fink-FAT 已部署于 Fink broker 中，并通过定期提取太阳系天体新候选体实时成功分析 ZTF 巡天的告警数据。我们的可扩展性测试还表明 Fink-FAT 能够处理 Rubin 天文台将发送的更大规模的告警数据。
引用
@article{arxiv.2305.01123,
title = {Enabling discovery of solar system objects in large alert data streams},
author = {R. Le Montagner and J. Peloton and B. Carry and J. Desmars and D. Hestroffer and R. A. Mendez and A. C. Perlbarg and W. Thuillot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01123},
year = {2024}
}
备注
Published in A&A