京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
当天文学遇到大数据
浩瀚的宇宙自古以来就一直吸引着人类进行不懈探索。天文学这门基于观测的最古老的自然科学,随着科技的进步,目前也迈进了大数据时代。
天文学是最早的数据驱动学科,云计算与大数据技术是制约学科发展的关键因素。除了海量天文数据,在线服务、软件工具、数据处理系统、分析挖掘环境等也都是推动天文科研、科普的重要因素。
海量的数据与先进的信息技术“融合”,在天文学领域结出硕果的同时,将在更广阔的空间发挥引领和示范作用。比如,分布式海量数据存储、大规模计算、新一代应用架构、机器学习和人工智能等方面的技术,帮助中国科学院国家天文台逐步实现数据资源上云,其中包括在贵州最新落成的FAST(中国天眼)观测的数据。
FAST是由中国人创造的世界上最大的单口径射电望远镜,它为我国天文学研究者提供了先进的仪器设备,同时也带来了海量大数据。有统计显示,FAST进入正式科学观测后,每天将产生高达50TB的数据。
在FAST早期观测时,国家天文台采用的是漂移扫描的观测模式,这个模式有一个19波束的接收机,带宽400兆赫兹,通过1G的频率进行采集,它的原始数据的产生率是38个GB每秒,压缩后会小到原来的1/5到1/6,也就是大约6个GB每秒。
国内除了FAST,还有“悟空”卫星等,在国际上我国也有很多大型天文望远镜观测项目,如跨越南非和澳大利亚的一平方千米的天线阵,据称它的原始数据产生率将会超过十个PB每秒,将超过目前全球互联网的带宽,这都将给天文学带来海量数据。
人类从哪里来,宇宙有哪些奥秘,这些其实是生命起源的最基本问题。研究这些基本问题的天文学是一个开放的学科,数据都向全世界开放共享。国际合作是天文学的“基因”,天文大数据将大大推动计算科学的发展。云计算技术发展到一定程度,世界上就会有更多人可以参与到人类这些基本问题的研究中来,产生全球共享的效应。
以郭守敬望远镜为例,它是我国天文学领域第一个国家大科学工程项目,也是世界上光谱巡天效率最高的望远镜。自2009年落成以来,已经获得超过700万天体的光谱,是世界上最大的天体光谱库。目前,郭守敬望远镜的产品数据已经完成上云,并通过对外公开数据发布网站向全世界开放。上云完成后,将大大提升郭守敬望远镜观测数据的显示度和利用率。
在大数据时代,如何访问和使用这些海量的信息成为了全世界天文学家面临的难题。虚拟天文台之父、美国约翰·霍普金斯大学的Alex Szalay教授提出了“虚拟天文台”的设想。
虚拟天文台是通过信息技术,将全球范围内的天文数据无缝透明连接在一起,从而形成数据密集型网络化天文研究与科普教育的平台。多年来,我也一直致力于中国虚拟天文台的研究和建设。
由中国虚拟天文台与微软研究院合作完成的“WWT北京社区”,成为了WWT官方中文门户,正为全球的中文用户提供各种信息和资源。
大数据时代,虚拟天文台拉近了公众与宇宙之间的距离,而中国虚拟天文台和星明天文台推出的“公众超新星搜寻项目”,则为普通公众在欣赏宇宙之美的同时,有了参与天文新发现的可能。也许将来国内有更多拥有天文设备的爱好者、组织团体加入到该项目中,寻找更多类型的天体,也将不断充实虚拟天文台为公众服务的内容和功能。借助大数据带来的科技进步,全民搜星的时代或许很快就会来临。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 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 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19