京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助天文学研究风光无限
战国时期,一本记载着800多颗恒星名字和位置的《石氏星经》,是祖辈们探索宇宙的秘笈,被誉为最古老的天文数据库。
2400年后,美国天文学家发现了一颗超高速星。有趣的是,这个发现并非由天文观测获得,而是利用中国虚拟天文台公布的数据“算”出来的。
事实上,除了科学家,普通百姓也能借助大数据、云计算等高科技来实现“天文突破”。此前,安徽合肥一名年仅10岁的小学生廖家铭,在没有任何观测设备的前提下,通过中国虚拟天文台的数据发现了一颗超新星,是迄今为止全球年龄最小的超新星发现者。
“打电脑”的天文学家
“由于我们观测的是宇宙中比较遥远的星体,到达地球的信号很弱,很容易淹没在城市的灯光里,因此天文望远镜一般都建在大山深处。”从北京市区驱车前往位于河北省的观测站,是中科院国家天文台郭守敬望远镜运行和发展中心常务副主任赵永恒的工作常态。
然而,从2017年4月份起,赵永恒把更多时间花在了另一项工作上:“打电脑”,因为他加入了一支特殊的“尖兵部队”—— 由国台联合阿里云成立的科技指导委员会,成了首批受聘专家之一。
毕业于河北师大的赵永恒,走出校园后就进入了中科院国家天文台工作,成为一名“追星人”,除了观星星,还有一大爱好就是玩电脑。
十几年前,作为国台最懂电脑的研究员,赵永恒用一台从中关村市场淘来的旧电脑鼓捣出了一个网站,这就是中国虚拟天文台的雏形。“我们的想法很简单,把国内外天文望远镜的观测数据放到这个平台上。”
广袤的宇宙意味着海量的数据,这也是天文学不同于其他学科的重要特征。
以赵永恒负责的LAMOST郭守敬望远镜为例,它可以同时观测四千个天体,相当于同时启动四千台天文望远镜。到目前为止,已经观测了将近3000个天区,收集了超过600万条光谱数据。
“天文学已经进入大数据时代,两年数据就翻一番。一个团队或者一个国家,不可能及时地把所有数据都分析完,所以数据开放程度越高,被研究的机会就越多,产生的科学成果就会越多。”赵永恒说。
开放共享的天文数据
正是基于这样的思考,2016年,中科院国家天文台与阿里云达成了战略合作,引入最前沿的云计算、大数据技术,实现天文数据开放共享。
“今天不懂互联网几乎是寸步难行。”每次跟阿里云的技术团队开会,赵永恒都感觉收获良多,“15年前,我们只有一个简单的网站,如今中国虚拟天文台主节点迁移到云端后,成为一个集成超过500TB的科学数据、1.5PB的存储能力、700多Tflops计算能力和100多种软件的超级平台。”
赵永恒希望,未来的虚拟天文台能够成为全世界天文学者和爱好者获取天文数据、开展天文研究、进行科普教育的综合基地。
“科学离不开技术,技术也离不开科学。”正如赵永恒理解的,国家天文台联合阿里云成立的跨界“尖兵部队”,由最懂天文的技术专家和最懂技术的天文学家组成。
“我们从哪里来?时间有没有起点?宇宙是怎样诞生和演化的?要想回答这些终极问题,需要建立更加庞大的天文数据库,而技术则是通往未来的钥匙。”赵永恒表示。
将天文科普进行到底
为了给国内的天文爱好者提供一个稳定地展示自己才华和交流的平台,在中科院国家天文台—阿里云天文大数据联合研究中心主任崔辰州等的多方努力下,国家天文台LAMOST大科学工程设立了一台专门无偿为天文爱好者和业余天文组织提供主页空间的服务器——“宇宙驿站”,并于2002年3月12日对外开放。
2005年中国互联网协会大会上,“宇宙驿站”荣获组委会特别提名奖,理由是“走出了一条独特的网络科普道路”。
“宇宙驿站”是国内目前唯一一台专为天文科普服务的网络服务器。服务器在天文爱好者心中的地位日渐升高,国内许多爱好者和组织把自己的主页建立或迁移到这台服务器上。
2017年1月,“国家天文台—阿里云天文大数据联合研究中心”成立。前不久,中国虚拟天文台主节点和郭守敬望远镜巡天数据成功上云,“宇宙驿站”天文科普网站群100多个天文科普网站同时上云,更好地服务广大天文爱好者。
崔辰州认为:“天文学是名副其实的‘大数据’科学,每天由天文观测设备捕捉到的海量天文数据,不仅是科学研究的必需品,也是宝贵的科学普及和教育资源。”
“过去由于技术限制,这些数据无法得到充分的利用和分享,而在互联网+时代,云计算和大数据技术的成熟,加速了学科发展和大众科普。”崔辰州表示,“因此,天文科普教育工作必须由数据、由新技术来驱动,通过互联网把国际、国内的专家以及广大公众连接起来。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06