4.5~7.5 GHz太阳射电频谱观测数据集(2002~2013年)

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4.5~7.5 GHz太阳射电频谱观测数据集(2002~2013年)

作者发表的论文

1 人造卫星数据库管理系统中ORACLE FORMS的应用
刘梁,流峰,吴建民. 紫金山天文台台刊[J],1998,17(4),69

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 0

2 Windows95环境下Visual C++5.0对人卫测轨软件的调用
刘梁,吴建民,流峰. 紫金山天文台台刊[J],1999,18(1),80

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 0

4.57.5 GHz太阳射电频谱观测数据集(20022013年)

杨哲睿1,宁宗军1,卢磊1,孟璇1,高娜1,刘梁1*

1. 中国科学院紫金山天文台,南京 210008

*  通讯作者(Email: Liangliu@pmo.ac.cn)

摘要:太阳是离地球最近的恒星,观测和认识太阳一直是基础天文研究的重要部分。观测发现,太阳自身有大气层,这个大气层由于高温而几乎全部电离成等离子体,加上自生磁场的变化而存在复杂多变的太阳爆发现象,其中最典型的就是太阳耀斑爆发和日冕物质抛射。观测和研究太阳爆发现象的基本规律和理解其中的物理过程是太阳物理的研究前沿。太阳爆发现象的同时伴随着各波段射电强度的显著变化,对太阳进行不同频率光的射电强度的观测,获取其频谱数据,对太阳爆发现象的研究有重要的意义。太阳射电望远镜可实现宽带多频率同时观测,工作频率在4.5~7.5 GHz,共300个通道,采集速度10 M/s,观测的是这些频率上的太阳射电流量随时间变化的数据。观测得到了2002~2013年的射电频谱数据,已经积累200多个太阳耀斑爆发时期的频谱数据。

关键词:太阳射电;多通道;频谱图片;IDL;fits

A dataset observed by solar radio spectrometer at 4.50 – 7.50 GHz (2002 – 2013)

Yang Zherui, Ning Zongjun, Lu Lei, Meng Xuan, Gao Na, Liu Liang

Abstract: The sun is the nearest star to  Earth. For long, solar observations have been an important component of fundamental astronomy researches. Earlier researches show that the sun has its own atmosphere which has been almost entirely ionized to plasma due to its high temperature. Changes of its built-in magnetic fields could result in spontaneous and complex solar eruption phenomena, such as the solar flare and the coronal mass ejections(CMEs). Observations on these eruptions and understandings of their physical processes have been the frontiers of solar physics. Since solar eruption is often accompanied by significant changes in the radiation intensities of different frequency bands, multi-band observations are very important for the study of solar eruption phenomena. The spectrometer at Purple Mountain Observatory could carry out multi-channel solar observations in radio frequency band. Its working frequency ranges from 4.5 GHz to 7.5 GHz, which was divided into 300 channels. It has a temporal resolution of 5 ms and its sampling rate reaches 10 M/s. The spectrometer has observed more than 200 solar flares, and our online database stores the
data observed from 2002 to 2015.

Keywords: solar radio; multi-channel; frequency spectrogram; IDL; fits

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

4.5~7.5 GHz太阳射电频谱观测数据集(2002~2013年)

数据库(集)英文名称

The Spectral Data at Waveband 4.50–7.50GHz of Solar Radio Spectrometer of the Purple Mountain Observatory (2002–2013)

通讯作者

刘梁(Liangliu@pmo.ac.cn)

数据作者

宁宗军、卢磊、孟璇、杨哲睿、高娜、刘梁

数据时间范围

2002~2007年,2010~2013年

观测对象

太阳大气辐射

数据格式

.fits

数据量

40 000 MB

数据服务系统网址

http://www.pmo.csdb.cn/index1.php, http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/24

基金项目

国家自然科学基金项目(2014),“太阳活动的高分辨观测与研究”,11333009;国家自然科学基金项目(2015),“太阳耀斑和亮点中双向出流的成像观测研究”,11573072;中国科学院天文专项支持项目(1998–2012年),“紫金山天文台太阳射电望远镜的观测与维护”

数据库(集)组成

数据集包含2002~2007年,2010~2013年紫金山天文台太阳射电频谱观测数据。每日的数据包含观测时段内每10 s一个的fits格式文件

概 述

太阳射电辐射是基础物理辐射理论的试金石。太阳大气层中的射电辐射主要来自于等离子体辐射、同步辐射和MASER辐射,这些辐射主要是由于太阳爆发时加速产生的高能电子在等离子体和强磁场中运动而导致。因此,观测和研究射电辐射是理解和认识太阳耀斑加速的基本途径之一。

紫金山天文台(下文简称“紫台”)太阳射电望远镜(即太阳射电频谱仪)是我国上世纪九十年代末开始采用的专业设备,记录太阳活动产生的射电辐射。该仪器从低频到高频每隔10 MHz进行采样观测,采样的频率范围从4.5~7.49 GHz,共300个通道,完成一次采样的时间为5 ms。该数据集包含从2002~2007年、2010~2013年的紫台太阳射电频谱数据,2008~2009年由于设备故障数据未存档。存档数据在被具体用于科学研究之前,通常要被定标成太阳标准流量[1]。频谱图上记录的微波辐射时间精细结构与太阳耀斑有着十分密切的关系,对于研究耀斑爆发过程中的粒子加速和辐射机制等物理过程有重要的意义[2-7]

1 数据采集和处理方法

紫台太阳射电望远镜位于紫金山观测站上,观测白天的太阳活动,具体观测时间为北京时间9:00~16:00,格林尼治时间1:00~8:00。设备输入电压范围在−1~0 V,在4.5~7.5 GHz范围内每隔10 MHz为一个通道,共300个通道,观测的是这些频率上的太阳射电辐射流量随时间变化的数据。数据采集的时间精度为1 ms,采用5路时分复用方法采集300路数据,每组60通道,则每5 ms内300通道都能采集1次数据。设备使用GPS提供的秒脉冲作为数据采集的基准脉冲,M-GPS秒脉冲误差小于0.1 us,每次秒脉冲到来开始采集该秒的数据,使用50 MHz晶振作为每 ms的数据采集基准,保证了原始数据的准确度。最终做到每个通道(单个频率)每5 ms采集到一次数据。来自太阳的射电信号经过天线和接收机两次传输才最终转换成可供存储的电子信号。

连续观测得到的太阳射电频谱数据存储在以num为扩展名的文件中。它们的文件名由8位数字ddhhmmss构成,数字表示首组观测数据对应的日、时、分和秒。平均每10 s生成一个num文件,前面64个字节是文件的头部信息,接着是每次采样、每通道2个字节(整型)的采样对象强度值。

每个文件的信息都在数据文件的头文件中,头文件信息如下:

生成的num格式原始观测数据保存在磁盘中,由科研人员从观测站用移动存储携带至研究所做进一步处理。为了使我们的数据对每个科研人员可读,我们用IDL程序NUM_to_fits.pro[8]统一将原始观测数据转化为fits格式,其源代码链接:http://www.pmo.csdb.cn/spectrum/program/NUM_to_fits.pro

2 数据样本描述

4.5~7.5 GHz太阳射电频谱数据的文件名由8位数字ddhhmmss构成,表示首组观测数据对应的日、时、分和秒,后缀名为fits。观测时间段中每10 ms有一个数据文件,文件分为头文件和射电数据两部分。文件的头部信息记录观测的参数,接着是每次采样、每通道的采样对象强度值。

以2005年8月25日数据25123549.fits为例,该数据为2005年8月25日12点35分39秒至49秒内,4.5~7.5 GHz的300个通道(带宽10 MHz)每5 ms采样一次的太阳射电强度。其头文件信息如表1。

1 25123549.fits头文件信息

射电强度为300行、2000列的二维浮点型数据,其中300行代表300个通道,2000列代表每个通道在10 s内采样的2000次射电强度值,单位为AU(Arbitrary Unit)。由于数据过大,此处仅列举第100行、前50列的数据,IDL命令为print,data[0:49,99],数据显示如下:中间一栏是观测的参数名称,右栏是参数值。参数值代表fits文件生成于2013年11月23日12:52:35;数据为二维浮点型数组,第一维有2000个元素,代表当地时间(北京时间),比世界时间早8小时,第二维有300个元素,代表光的频率;观测时间是2005年8月25日12:35:39,观测站是紫台太阳射电观测站;射电数据中最低为57,最高为4095;光频率范围从4.5 GHz至7.5 GHz,光的频率分辨率为10 MHz,时间分辨率为5 ms。

数据代表在2005年8月25日12点35分39秒至49秒第100个通道(光频率4.95 GHz)在0 ms、5 ms、10 ms、…、245 ms的射电强度分别为346、338、342、…、339。

3 数据质量控制和评估

太阳射电频谱数据包含300个通道的频谱强度,由于观测设备的通道故障以及环境干扰,可能有的通道数据无效。选取观测时间内某一时刻的射电强度,设该时刻300个通道的射电强度依次为x1、x2、x3、…、x300,求其平均值x和标准差s:

依次求x1、x2、x3、…、x300和x之差的绝对值d1、d2、d3、…、d300。将其与3s进行对比,如果dn>3s,则判断该日第n通道数据无效。将该日的频谱强度数据中无效通道的值改为左右相邻有效值的平均值。无效通道数一般在15~30个左右,占总数据的5%~10%左右。

4 数据价值

4.7~7.5 GHz太阳射电频谱观测数据可呈现不同频率太阳光在不同时间的强度的多角度变化曲线,观察太阳耀斑产生的微波辐射精细结构,分析其中的物理过程。自紫台太阳射电望远镜1999年8月投入工作以来,已经利用观测数据发现并分析了大量的射电爆发事件以及一些该波段特有的频谱精细结构[9-12]

太阳射电频谱观测数据集所处波段为4.5~7.5 GHz,其时间分辨率(5 ms)、频率分辨率(5 MHz)精度很高。云南天文台的射电频谱数据仅包含0.6~1.2 GHz频段。国家天文台的射电频谱数据的频段为5.2~7.6 GHz,时间分辨率为5 ms,但是其频率分辨率只有20 MHz。

我们举例对比4.5~7.5 GHz太阳射电频谱观测数据和其他数据对同样太阳事件的观测效果。共同事件的观测往往可用来检验和证明望远镜的观测特点。图1是2003年3月18日太阳耀斑的观测数据生成的频谱图片。图1共分5层,为国内外不同观测设备的观测数据的频谱图片。第4层图案是用紫台射电频谱仪数据绘制的4.5 GHz通道的频谱图片,横坐标是时间,纵坐标是射电强度。紫台太阳射电频谱仪凭借自身的高时间和高频率分布率观测到在4.5~7.5GHz频带范围内大量的时间精细结构,如第5层所示,横坐标是时间,纵坐标是光频率(通道),象限中的亮度即为坐标对应的通道和时间的射电强度,整个精细构持续时间只有6 s,其观测到4组脉动漂移结构。和低频率的这类结构类似,它是由许多短时标、窄带脉冲结构组成。这些脉冲结构的强度、持续时间有一定的规律,频率服从幂律分布,和耀斑的分布类似,但是组成的整体有频率漂移。与此前观测到的脉动结构向低频率方向漂移的结果相反,我们首次观测到向高频率方向漂移的脉动结构[11]。同时,这个耀斑也被其他空间或者地面望远镜观测到。第1~3层中有GOES和RHESSI卫星[13]的软X射线和硬X射线观测曲线,也有日本野边山太阳射电偏振计[14]的观测,特别是野边山在2 GHz上的观测曲线,和紫台射电频谱仪的观测结果一样,同时出现一个峰。这个爆发峰就是我们望远镜观测到的时间精细结构。因此,在高分辨率的观测下复杂多样的时间精细结构,在低时间分辨率只能看到是一个简单的突起或者爆发峰,没有其他信息。这也就体现出紫台射电频谱仪数据高时间、高频率分辨率的优点。因为这些快速、窄带的爆发现象是对应太阳耀斑中粒子加速、特别是电子加速的过程,这些精细结构的研究对于理解耀斑中短时间内电子加速过程提供了第一手资料。

1 各大射电频谱仪对2003318日太阳耀斑观测生成的频谱图片

5 数据使用方法和建议

太阳射电频谱数据在使用中将其处理转化为频谱图片进行太阳活动的研究。利用IDL标准程序readfits.pro[15]进行相关处理和数据的输出,其源代码链接:http://www.pmo.csdb.cn/program/readfits.pro。读取数据“25123539.fits”的执行命令为:data=readfits('/home/yangzr/20050825/25123539.fits',h)。

数据读取后进行IDL作图,可以图示某一个通道随时间变化的曲线,也可以同时展示每一个通道的射电强度随时间的变化,时间坐标上相邻点间隔仅为数据采集间隔5 ms,高时间分辨度的频谱图片反映通道频谱在微小范围内的变化,利于研究短时标内太阳耀斑爆发产生的微波辐射时间精细结构。

用IDL程序对25123549.fits数据作图,可得到某一个通道的光在该段时间内的强度变化,如观察第201个通道(光频率6.5 GHz)的变化(图2),横坐标为记录时间,单位为5 ms,持续时间为10 s,纵坐标为射电强度。作图程序执行的命令为:plot,data[*,200]。

2 200个通道(6.5 GHz)光在200582512:35:4912:35:59的射电强度

也可作图得到该段时间内所有通道的射电强度(图3),横坐标为记录时间,单位为5 ms,持续时间为10 s;纵坐标为300个通道;象限内色彩的明暗代表射电强度的大小。执行的命令为:plot_image,data。

3 所有通道(4.57.5 GHz)内光在200582512:35:4912:35:59的频谱图

可将长时间范围或全天的10 s时间数据(单个fit文件)进行累加,得到长时间或单日的数据。例如da1、da2、…为10 s数据,将其拼接为连续的数据daydata。命令为:daydata=[da1,da2,…]

再用命令plot,daydata[*,x]显示第x个通道的光在长时间范围或一天内的强度变化。用命令plot_image,daydata显示长时间范围或一天内所有频率(通道)光的强度变化。图4中左上图为2005年8月25日4:36:51.5所有通道的射电强度,右上图为一天观测时间内所有通道的射电强度变化,右下图为6.31 GHz通道在该日观测时间内的射电强度变化。

4 2005825日在观测时间(世界时)内的频谱图片

也可将长时间范围或全天观测的射电频谱数据进行积分归并,再整体作图。将连续的40组观察间隔5 ms数据,累加平均,便能得到积分时间为0.2 s的数据。将连续的200组5 ms数据累加平均,便能得到积分时间为1 s的数据。可将一批或全天的射电频谱数据中的5 ms数据,积分成0.2 s或1 s的数据。在此基础上进行频谱制图,将其时间分辨率降低为0.2 s或1 s,有利于提高图片显示的速度。

致 谢

本文在撰写过程中,得到了紫台台长杨戟研究员的悉心指导,和中国科学院计算机网络中心科学数据中心的支持与帮助,在此表示衷心的感谢。

数据作者分工职责

杨哲睿(1987—),男,江苏省南京市人,硕士,助理工程师,研究方向为计算机科学与技术。主要承担工作为数据库网站研发、数据服务器搭建和升级、数据发布和共享、数据出版材料撰写。

宁宗军(1972—),男,陕西省凤翔县人,博士,研究员,研究方向为太阳物理的多波段观测研究。主要承担工作为观测设备建设,数据研究分析。

卢磊(1987—),男,安徽省亳州市人,博士,研究方向为日冕物质抛射。主要承担工作为主要负责数据的转移、整理,以及数据转化、加工编程,后续数据处理。

孟璇(1973—),女,江苏省盐城市人,本科,工程师,研究方向为太阳高能事件探测及数据处理方法。主要承担工作为观测设备硬件部分编程、数据处理。

高娜(1985—),女,甘肃省白银市人,硕士,工程师,研究方向为计算机科学与技术。主要承担工作为紫台重点数据库项目申请。

刘梁(1970—),男,江苏省淮安市人,博士,正高级工程师,研究方向为计算机科学与技术。主要承担工作为紫台重点数据库项目申请、规划、执行。

参考文献

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[15] 卢磊. IDL程序readfits.pro[Z/OL]. 2013. http://www.pmo.csdb.cn/program/readfits.pro.

引用数据

(1) 宁宗军, 卢磊, 孟璇, 杨哲睿, 高娜, 刘梁. 4.5~7.5 GHz太阳射电频谱观测数据集(2002~2013年)[DB/OL]. Science Data Bank. DOI: 10.11922/sciencedb.590.24.

 

引文格式:杨哲睿, 宁宗军, 卢磊, 孟璇, 高娜, 刘梁. 4.5~7.5 GHz太阳射电频谱观测数据集(2002~2013年)[J/OL]. 中国科学数据, 2016, 1(2). DOI: 10.11922/csdata.590.2015.0020.

 

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