《用LAMOST的巡天數據搜尋和研究激變變星》是依託山東大學，由姜斌擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：用LAMOST的巡天數據搜尋和研究激變變星
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：姜斌
- 依託單位：山東大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
激變變星是一類特殊而且稀少的天體，對於研究恆星和密近雙星的演化，檢驗和發展吸積盤理論具有重要的意義。目前已經證認的有光譜的激變變星數量極少，針對激變變星的研究受到很大約束。國家大科學工程郭守敬望遠鏡(LAMOST)的科學巡天已經產生了海量的光譜數據，為發現更多的激變變星提供了數據源，也為進一步研究激變變星提供了條件。本課題的主要工作包括：1.研究一套適合在LAMOST海量光譜中準確、快速搜尋激變變星的方法；2.通過交叉，使用SDSS的測光數據，研究激變變星的測光模型；3.在海量的SDSS測光數據中篩選激變變星的候選體，通過LAMOST來進行觀測、證認，並改進測光模型；4.對該類天體進行系統的參數測量；5.使用山東大學1m望遠鏡跟蹤觀測，對激變變星的軌道周期空缺、超駝峰等特殊現象進行研究。
結題摘要
中文摘要 (對項目的背景、主要研究內容、重要結果、關鍵數據及其科學意義等做簡單概述，800字以內)：中文摘要 (對項目的背景、主要研究內容、重要結果、關鍵數據及其科學意義等做簡單概述，800字以內)： 本課題在國家自然科學基金的資助下，對以下幾個方面展開了研究 (1) 激變變星光譜的特徵描述與提取; (2) 海量天文數據中激變變星的搜尋; (3) 激變變星的測光模型研究; (4) 激變變星的參數測量研究。目前，國家大科學工程郭守敬望遠鏡(LAMOST)和美國SLOAN望遠鏡的科學巡天已經產生了海量的光譜數據，本項目利用機器學習方法對這些數據進行系統處理，在提取激變變星的光譜特徵後，對海量的光譜數據進行自動識別。實驗發現了一批激變變星光譜，其中部分是未被證認的激變變星。利用實驗所發現的激變變星光譜，本項目對激變變星的測光模型進行了研究，改進了現有的激變變星測光模型依據。同時，本項目利用光致電離模型生成理論光譜，對激變變星的參數進行了測量。相關工作共發表論文19篇，其中SCIE索引論文6篇，EI索引論文13篇。激變變星是一類特殊而且稀少的天體，對於研究恆星和密近雙星的演化，檢驗和發展吸積盤理論具有重要的意義。目前已經證認的有光譜的激變變星數量極少，針對激變變星的研究受到很大約束。本項目的研究擴展了激變變星光譜庫，也為天文學家進一步研究激變變星提供了條件。
