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
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06