京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
天文大数据都能做什么
美国天文学家劳伦斯·克劳斯曾说过:“你身体里的每一个原子都来自一颗爆炸了的恒星,形成你左手的原子可能和形成你右手的来自不同的恒星。”作为一门基础科学,天文学解答的是关乎人类从何而来、将去向何处这样的大问题,它是孕育重大原创发现和前沿的科学,也是推动科技进步和创新的战略制高点。在互联网+的时代,面对海量的天文大数据,天文学家和公众有同样的机会取得新的发现。也许未来,我们中的任何人都有可能成为揭示宇宙和人类发展重大奥秘的那位幸运儿。
在天文大数据扑面而来之际,你准备好了么,让我们一起去迎接和描绘你对宇宙的新认识。
美国学者预测:到2025年,全球天文数据采集量为每年250亿TB,而我们身边比较常见的U盘及移动硬盘,U盘容量有16GB、32GB、64GB,移动硬盘数据容量有500GB、1TB、2TB,想想看,这是怎样的海量的数据?
虚拟天文台
让天文数据活起来
作为宝贵的科研资料,天文数据成为人类了解和研究宇宙奥秘的第一手素材。从哈勃空间望远镜每天3GB-5GB的数据,到LAMOST每年10TB数据,再到FAST每4小时产生10TB数据,天文学研究已成为一项以数据为中心,为数据所驱动的科研活动。据美国天文学家的预测,到2025年,全球天文数据采集量将达到每年250亿TB。这些丰富的数据资源将大大加深人类对宇宙的认识,在这样一个数据密集型时代,对天文大数据的挖掘和知识的发现变得大有可为。
现在,“数据洪水”或“数据爆炸”早已成为天文学界的常见词汇。如何利用好这些海量数据,通过信息技术推进天文学研究成为一大挑战。在这种情境下,虚拟天文台应运而生。
虚拟天文台是通过先进的信息技术将全球范围内的天文研究资源无缝透明连结在一起,从而形成数据密集型、网络化的天文学研究和科普教育环境。它将全球的天文数据库连接起来形成一个多波段的数字星空和一个全球性的天文数据网格,让科学家和普通公众能够基于数据发现、高效数据访问和互操作,以各种创新的方式对数据进行检索、展现和分析,打造创新型的科学研究和资源使用环境。
以往传统的天文研究模式为人类留下了GB量级的数据遗产,大望远镜巡天模式则为人类留下了TB量级的数据遗产。而虚拟天文台模式则把人类带入PB量级的数据密集型时代,这三种模式的关系并不是一种取代另一种,而是同时存在于现代天文学研究活动中。
以中国科学院国家天文台为首的中国天文学界于2002年提出了中国虚拟天文台的设想,并于当年加入国际虚拟天文台联盟。中国虚拟天文台是将国内外天文望远镜的海量观测数据融合在一个互联网的平台上,通过云计算的方式为科学研究和科普教育提供服务。
随着平台的建立,知识发现的新模式也随之建立。在中国虚拟天文台汇集的众多天文数据中,LAMOST望远镜的数据就是其中之一,LAMOST望远镜已经通过中国虚拟天文台进行了多次数据发布,天文学家利用这些数据发表了一百多篇科学论文,取得了许多精彩的研究成果。比如,前不久美国天文学家利用这些数据发现了超高速星。这是国际上已经发现的20颗超高速星中距离地球最近的一颗。“超高速星”是指这颗星的速度很高,能够达到银河系的逃逸速度,会直接跑出银河系,对超高速星的研究,可以让科学家加深对银河系中心黑洞的了解,在银河系暗物质的分布、暗物质的组成等方面取得新的进展。
天文大数据
让宇宙漫游有个性
迄今为止,科学家已经在太阳系以外发现了1800多颗经证实的行星。其中1000多颗是由开普勒太空望远镜在2009年至2013年四年间发现的。在此期间,它成功地收集了大量的数据。
在对这些数据进行短短两年的研究后,美国国家航空航天局将之公诸于众——不仅仅是研究者,普通大众也能获取这些数据。美国的全民科学组织研发了一种工具,通过这一工具,天文学家足不出户就可以寻找下一个类似地球的行星。最近NASA还发布了一个可在电脑中使用的寻找小行星的工具,借公众下载使用。哈勃望远镜团队的一些科学家致力于将哈勃的数据转移到一个公共数据库项目中,使研究者更容易获取这些现有的数据,以验证假设,减少研究时间。
在资深天文学家看来,如今的互联网+时代,基于天文大数据的虚拟天文台,结合计算宇宙学、天文信息学,对海量科学真实数据进行归档、大规模数值模拟、可视化展示,将天文大数据进行融合以及智能挖掘,从各个方面都能够激发更多学科的发展。
在中国虚拟天文台里,大量天文科学数据的上线,除了能够帮助天文学家进行更加高效的科学研究外,天文科学数据也降低了公众获取天文数据,参与天文学研究的门槛,成为公众科普的重要资源。
中国虚拟天文台有一个“公众频道”,其中的特色栏目中包括征集星座故事的“家乡的星星”,开栏语中写道:中华大地上,一地一方的人们心中都有不同的星空,这就是广泛流传的中国民间星座,这些星座充满博物学气质,有着各种各样神奇的名字。然而,这些民间星座在慢慢消失……现在,如果你知道它们的名字或者故事,请告诉我们吧!
“公众超新星搜寻计划”和“WWT宇宙漫游项目”是公众频道的重头戏,前者是面向普通大众的宇宙新天体搜寻项目,它让任何对新天体搜索感兴趣的普通公众都有机会参与到专业的天文发现中来。2015年,来自安徽合肥的10岁小学生廖家铭,借助中国虚拟天文台公开发布的天文数据发现了一颗超新星,他也成为全球年龄最小的超新星发现者。
如果说超新星搜寻需要一定的天文学知识的话,“WWT宇宙漫游项目”就更为普及。WWT是万维望远镜的是简称,WWT漫游制作借助先进的数据可视化技术和友好的用户界面,通过加载虚拟天文台中丰富的真实大数据资源,可以将遥远陌生的宇宙快捷、方便地呈现出来,并通过互联网分享出去。利用基于虚拟天文台的WWT软件,任何人都可以对真实的科学大数据进行引用、剪辑,实现宇宙场景的切换,配以图片、文字、音乐和旁白,可以制作出一个属于自己的个性化宇宙漫游节目。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16