基于层次聚类的 ESO Paranal 台址代表性光学湍流剖面
天体物理仪器与方法
2018-09-26 v1
摘要
光学湍流剖面的知识在自适应光学(AO)系统中十分重要,尤其是层析 AO 系统,例如下一代 40 米级极大望远镜(ELTs)将采用的系统。台址特征刻画与监测活动已为世界各地的台址产生了大量湍流剖面数据。然而 AO 系统设计与性能表征依赖于蒙特卡洛模拟,由于计算时间长,这些模拟无法利用这些大型数据集。在此我们探讨如何将这些大型数据集压缩为小型剖面集合,使其能切实用于此类蒙特卡洛模拟,同时最小化这一有效数据压缩所固有的信息损失。我们提出利用层次聚类根据湍流剖面的结构对数据集进行划分,并从每个聚类中提取单一剖面。该方法应用于来自 ESO Paranal 的 Stereo-SCIDAR 数据集,该数据集包含 83 个夜晚超过 10000 次湍流剖面测量。我们给出两种从聚类提取湍流剖面的方法,得到两组各 18 个剖面,对整体数据集的变异性给出了微妙不同的描述。为具一般性,我们选择湍流的积分参数来衡量剖面的代表性,并与其他剖面进行比较。利用这些判据我们也表明,这种变异性难以用与视宁度等湍流积分参数相关的小型剖面集合来刻画。
引用
@article{arxiv.1809.07551,
title = {Representative optical turbulence profiles for ESO Paranal by hierarchical clustering},
author = {O. J. D. Farley and J. Osborn and T. Morris and M. Sarazin and T. Butterley and M. J. Townson and P. Jia and R. W. Wilson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07551},
year = {2018}
}
备注
Accepted MNRAS September 2018