光谱分析软件在天文学研究中的应用探索

李子硕

摘要：随着天文学发展步伐的加快，天文学研究者越来越注重在天文学研究中使用适宜的科学研究方法，为天文学的发展注入新的发展力量。其中，光谱分析软件在天文学研究中的广泛应用，对天文学起到了巨大的推动作用。本文简单介绍光谱分析数据的形成及光谱分析软件数据的特征的表达方式，最后着重讲解目前7种典型的，常见的光谱分析软件。

关键词：光谱分析软件天文学研究应用探索

21世纪以来，随着科学技术的不断发展，人们对于科学信息及宇宙探索的渴望，使得天文学以惊人的速度快速发展。天文观测进一步从可见光、射电波段扩展到包括红外、紫外、X射线和γ射线在内的电磁波各个阶段，形成了全波段天文光谱学，并为探索各类天体和天文现象的物理本质提供了强有力的观测手段。

一、光谱分析数据的形成

对于天体光谱分析数据的有效研究表明，光谱分析数据是按照波长的有序排列来表示的天体电磁辐射，是一系列有连续性的数据，在每一处的波长中所对应的的有效流量是不同的。天文学家利用光谱信息软件，可以对宇宙中物质的分布特征进行相关研究及数据收集，同时可以对天体的形成及随时间的演化等重大科学问题进行初步的探索，并为进一步的探索打下坚实的基础。

二、光谱分析数据的特征提取方法

特征提取是光谱分析软件应用中的一个重要环节，也是对光谱数据进行挖掘的重要一步。对于海量天体光谱数据处理的效率及准确性有着重要的影响，这一环节中包括转换和选择两个步骤，首先着重提取与目标有关的信息并进行数据成分分析，剔除与当前任务无关的信息，随后将提取的信息转化为适合分析研究的表达方式，以供研究，在这里主要介绍三种特征的表达方式：统计约简法、特征谱法、谱线法。

2.1统计约简法

这是在目前的实际探索中，应用最广泛的一种提取方式，它的优点是便于操作及使用。使用过程是对天体辐射能量进行分解、重组和取舍，尽可能的去除冗余和噪声，并及时的将信号进行转化。

2.2特征谱法

特征谱法可以看作是人工"光谱"，主要包括两种构造方法：一种是强调频谱特征的准确表征，相关研究者基于观测光谱流量的中值法和几何均值法研究了类星体特征普的构造；第二种是强调对观测光谱近似表达能力，这一方面的相关研究者根据PCA方法研究了恒星特定谱的构造。

2.3谱线法

谱线法的优点是物理意义强，易于解释，但也有其相关的局限性：仪器、波长和流量标定情况对于谱线的描述影响较大等。

三、软件简介

目前应用较为广泛且使用性能好的光谱分析软件有以下7种：

3.1VOSpec软件

VOSpec软件在使用过程中，利用了光谱访问协议，对数据的组织功能强大，用户在使用时可以通过天体名称或坐标在光谱库中进行有效的相关檢索。VOSpec软件标准功能主要有光谱分析和拟合光谱能量分布两种，能够为用户提供可靠的光谱处理功能，在有效时间内整合来自不同的数据提供者、波段和元数据光谱。

3.2VOSED软件

通过简单的光谱访问协议，VOSED软件可以进行在线查询光谱信息，并及时合成光谱能量分布。目前，VOSED软件有两种工作模式：单目标模式和多目标模式。单目标模式是指用户在输入目标名称后，VOSED通过数据库现实该目标的的相关信息；多目标模式是指，用户在工作中可以实时的监控查询状态，查询结束后可以创建相关的压缩文件。VOSED的查询界面和显示界面如下图：

3.3Spec View软件

Spec View软件不仅能够读取哈勃空间望远镜的数据格式，还可以读取其他科学设备的光谱，并通过虚拟天文台查询并读取数据。它的功能主要包括：光谱单位转换、数据质量控制、绘图注释、可视化参数自定义、平铺绘图等。

3.4Iris软件

Iris软件主要有NED数据导入、数据可视化和自定义、光谱模型拟合光谱能量分布和非常规数据格式转换工具四个特点。Iris可以读取多个单独的数据源或光谱能量分布，用户可以通过Iris的红移法、插值法、集成法三种方法来创建光谱能量分布。

3.5SPLAT软件

SPLAT软件在工作过程中能够同时读取多个光谱，并进行单个或多个显示。它的功能主要体现在两个方面：查询和下载光谱的简单光谱访问协议；在桌面上使用的简单应用程序传递消息。

3.6CASSIS软件

CASSIS软件主要有谱线认证、构造任何望远镜的理论光谱、比较望远镜数据和和各种模型光谱数据及估计光谱物理参量四个特点，可以通过简单应用程序消息传递协议使数据在不同的天文软件间传递和交互操作。

3.7ASERA软件

ASERA软件的特点：谱线能够随鼠标而动，同时红移值自动给出；自定义可视化；批处理程序，可以同时处理多个光谱；光谱平滑等。用户借助ASERA软件可以轻松识别光谱和估测红移，尤其对低质量光谱的识别。

结束语：

在未来的天文学发展中光谱软件的应用会越来越广泛，相信随着天文学家和研究者的互动，光谱分析软件会朝着方便快捷、强大有效的方向继续发展。

参考文献：

[1]涂洋，张彦霞，赵永恒，田海俊，袁海龙. 光谱分析软件在天文学研究中的应用[J]. 天文研究与技术，2016，01：124-132.

[2]李乡儒. 光谱数据挖掘中的特征提取方法[J]. 天文学进展，2012，01：94-105.