VASCO：用于大规模VLBI数据校准的全自动CASA管道
摘要
传统上，大规模Very Long Baseline Interferometry (VLBI)数据校准需要在每个环节都进行大量的人工干预。虽然Common Astronomy Software Applications (CASA)软件包是主要射电观测站点的标准数据降级工具，但现有的CASA-based管道在处理VLBA在三十年间产生的异构数据格式时，无法实现全自动化。Search for Milli-Lenses (SMILE)项目需要校准约5000个VLBA源，这使得盲目自动化成为实际必要。我们介绍了VLBI和SMILE-based CASA Optimizations (VASCO)管道，实现了档案VLBA数据的自动化校准。VASCO在CASA-based rPICARD框架基础上扩展，实现了FITS-IDI和Measurement Set数据格式的自动预处理，基于FFT-based fringe检测的校准器和参考天线选择，以及完整校准工作流程的执行。进度跟踪由ALFRD (Automated Logical Framework for executing Dynamic scripts)处理，负责管道执行的编排并实时记录结果。VASCO在覆盖1995-2023年、1372个频段观测（S、C、X、U、K波段）的1000个NRAO档案源上进行了验证，成功产出978个源（97.8%），因数据损坏或不完整导致22个失败。平均每个源的执行时间约为30分钟，使用MPI并行处理最高可达20核。VASCO证明了在CASA中实现对异构档案VLBA数据的全盲校准是可行的。自动化的校准器和参考天线选择功能将被纳入未来的rPICARD版本，扩展盲目校准到任何受支持的阵列。VASCO和ALFRD均作为开源Python软件包提供。
引用
@article{arxiv.2604.17448,
title = {VASCO: A fully automated CASA pipeline for large volume VLBI data calibration},
author = {A. Kumar and C. Casadio and M. Janssen and D. Álvarez-Ortega and F. M. Pötzl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.17448},
year = {2026}
}
备注
9 pages, 6 figures; Submitted for publication in Astronomy & Astrophysics. Code available at https://github.com/avikhagol/vasco ; comments are welcome on the manuscript and code