Система обработки изображений и ПЗС-фотометрия шаровых скоплений

ПЗС-приемники и проблемы обработки данных.

ПЗС-приемники в последние годы получили повсеместное распостранение и во многих приложениях в оптическом и ближнем ИК-диапазоне практически вытеснили другие типы панорамных приемников. По мере развития технологии появляются ПЗС-матрицы все больших форматов, от 2000×2000 и выше, а также сверхбольшие «мозаичные» приемники, состоящие из нескольких матриц. К преимуществам ПЗС-матриц относится их высокая квантовая эффективность и линейность в достаточно большом динамическом диапазоне. Подробный обзор особенностей применения ПЗС-приемников в астрономии содержится в работе Маккея (1986).

ПЗС-приемники обладают и рядом недостатков. Во-первых, линейный размер фоточувствительной области у них невелик (к мозаичным системам это относится в меньшей степени, но такие системы очень дороги в исполнении) по сравнению с фотопластинками, что не позволяет использовать их для больших панорамных обзоров. Во-вторых, ПЗС-изображения отягощены определенными систематическими пространственными неоднородностями, неразрывно связанными со свойствами приемника. Наиболее существенное из них (по крайней мере в современных приемниках) — неоднородность чувствительности от пикселя к пикселю, т. е. неоднородность шкалы интенсивностей, причем, строго говоря, зависящая от длины волны. Другие искажения связаны с неоднородностью смещения (т.е. нуль-пункта) пикселей, неоднородностями темнового тока, а также с еще более тонкими эффектами, которые могут быть присущи конкретным приборам. Для устранения этих эффектов разработаны различные процедуры предварительной обработки ПЗС-изображений. Однако сложность и приближенный характер таких процедур приводят к тому, что, например, в случае одиночной достаточно яркой звезды фотометрическая точность при использовании ПЗС-приемника несколько уступает хорошим фотоэлектрическим наблюдениям. Третий недостаток ПЗС-матриц (если его вообще можно назвать недостатком) — огромное количество производимых ими данных. Так например, одно изображение с 16-разрядного приемника формата 2048×2048 имеет объем 8 Мбайт. Это обстоятельство существенно повышает требования к компьютерному обеспечению как непосредственно наблюдений, так и их обработки.

Фотометрия перенаселенных полей.

В основном мы будем обсуждать фотометрические исследования при помощи ПЗС-приемников. Современные матрицы позволяют одновременно регистрировать тысячи и десятки тысяч объектов на одном изображении. Однако получить из такого изображения фотометрические оценки технически просто только в случае отдельных, изолированных звезд. Поток излучения от звезды рассеивается по некоторой области вокруг центра объекта на картинной плоскости, размер которой зависит от качества изображения. Закон (функцию) рассеяния излучения от точечного источника мы будем для краткости называть функцией рассеяния1 (ФР) или инструментальным профилем2 (ИП). Под просто профилем мы будем понимать реализацию функции рассеяния при наблюдениях конкретной звезды, то есть значения и расположение на изображении совокупности пикселей, зарегистрировавших обнаружимую часть излучения от звезды. Более подробно эти понятия обсуждаются в Главе 1, а также в работе Кинга (1983).

В случае изолированных звезд, полный поток излучения от звезды можно достаточно точно вычислить, просуммировав яркость по области, содержащей профиль звезды, и вычитая каким-то образом полученное значение фона (так называемая фотометрия в синтетической апертуре или апертурная фотометрия. Более подробно этот метод рассматривается в Главе 1.) Однако при наблюдении богатых объектами полей оказывается, что профили существенной части звезд перекрываются с профилями их ближайших соседей, и этот метод становится непригодным. Такие поля, а также их изображения, мы будем называть перенаселенными (over.

ХВ литературе на английском языке принят термин point spread function (PSF). Сокращением «PSF» мы тоже будем иногда пользоваться.

2 Строго говоря, такое название не совсем верно, поскольку часть рассеяния обусловлена атмосферой.

•г. V" я л, ¦ 'Ж. «¦ ¦ л" — -и.

Рисунок 0.1: ПЗС-юображение поля в шаровом скоплении N00 4833.

Рисунок 0.2-. Изображение фрагмента кадра в виде поверхности. Плоскость соответствует координатам пикселей, по вертикальной оси отложено ¦НИ ¦ Г V значение сигнала от пикселя (яркость).

Видны профили четырех звезд (четвертая — совсем слабая звезда — находится между двумя слабыми. crowded). Перенаселенные изображения возникают, в частности, при наблюдениях богато населенных скоплений и галактик (при условии, конечно, что на них вообще разрешаются отдельные звезды). На рис. 0.1 приведено ПЗС-изображение поля в шаровом скоплении NGC 4833, а на рис. 0.2 — поверхность, образованная значениями пикселей в маленьком фрагменте этого изображения, содержащем профили четырех звезд. Наглядно видно перекрытие профилей.

Для получения фотометрии перенаселенных полей используется метод приближения профилей или PSF-фотометрия. Основная его идея заключается в построении некоторой модели инструментального профиля, а затем в одновременном приближении моделью профилей соседствующих звезд. Свободными параметрами при этом является положения центров профилей и коэффициенты пропорциональности яркости (масштаб профиля). Из значений последего параметра, соответствующих наилучшему приближению, сразу получаются относительные звездные величины объектов. Такой метод позволяет в принципе решить проблему фотометрии перенаселенных полей, но, за счет своей технической сложности, чреват различными осложнениями. Более подробно это будет рассмотрено в Главе 1, здесь же лишь отметим, что для выполнения PSF-фотометрии требуются во много раз более трудоемкие вычисления по сравнению с фотометрией апертурной. По длительности эта процедура занимает большую часть всего процесса обработки. В Главе 1 будут рассмотрены несколько существующих программных пакетов для выполнения PSF-фотометрии (Стетсон 1987, 1992; Матео и Шехтер 1989; Буонанно и др. 1983; Буонанно и Янникола 1989; Пенни и Дикенс 1986; Луптон и Ганн 1986; Гиллилэнд и Браун 1988; Линд 1989; Ллебария и др. 1989).

Обработка серий наблюдений.

Диапазон звездных величин, которые можно уверенно измерять на ПЗС-изображениях, ограничен снизу по яркости уровнем фона и величиной собственных шумов приемника. Более длительные экспозиции позволяют измерять более слабые объекты, но при этом существенным становится ограничение сверху по ярким объектам, профили которых насыщаются, то есть значения сигнала для наиболее ярких пикселей выходят на верхнюю границу динамического диапазона и перестают линейно зависеть от величины потока излучения, полностью насыщая ячейку ПЗС. У самых ярких объектов возможно даже перетекание заряда из перенасыщенных пикселей к их соседям. Чтобы расширить диапазон доступных для измерения величин, можно наблюдать одно поле несколько раз при экспозициях разной длительности. Объем данных при этом, естественно, возрастет. Так, например, типичная серия наблюдений в четырех фотометрических полосах может состоять из 40−60 ПЗС-изображений.

Результатом РЯБ-фотометрии каждого такого изображения является список измеренных объектов, содержащий данные о координатах и звездных величинах в относительной системе каждого кадра. Причем если звездные величины могут отличаться лишь нуль-пунктами, то координатные системы разных изображений могут иметь разный масштаб, ориентацию и точку отсчета. Особенно характерна такая ситуация в случае, когда разные фотометрические полосы наблюдаются в разных каналах (разными приемниками). Следовательно, важная задача заключается в отождествлении измерений между кадрами и их объединении в сводные таблицы. В Главе 2 будет подробно рассмотрен разработанный автором пакет «ДАША» (Смирнов и Ипатов 1995), успешно решающий данную задачу.

Системы обработки.

Таким образом, мы видим, что получение окончательных данных (скажем, многополосной фотометрии) из исходных ПЗС-изображений — сложный процесс, включающий в себя много разного рода процедур обработки. Количество промежуточных данных при этом огромно. Скажем, упомянутое выше 16-разрядное изображение формата 2048×2048, объемом 8 Мбайт, на стадии предобработки порождает 3−4 промежуточных кадра (еще 24−32 Мбайт). РБК-фотометрия по этому изображению дает еще 1−2 промежуточных изображения и список фотометрии для, например, ~ 10 000 объектов. Полная обработка серии из 50 изображений, таким образом, в целом включает в себя порождение ~ 250 промежуточных кадров, или ~ 2 Гбайт информации, а также ~ 500 000 отдельных фотометрических измерений. Вся эта информация должна быть не только обсчитана компьютером, но и проконтролирована и осмыслена исследователем.

С другой стороны, бурное развитие вычислительной техники позволяет реализовывать все более изощренные и математически емкие методы обработки наблюдательных данных и обрабатывать все большие их объемы. Важно отметить, что в данный момент рост производительности вычислительных систем заметно обгоняет развитие программного обеспечения (ПО) для обработки и визуализации (представления исследователю) данных. Если еще 5 лет назад процесс обработки для исследователя в основном заключался в ожидании окончания счета, то сейчас в режиме ожидания чаще находится компьютер, а скорость обработки больше определяется эффективностью пользовательского интерфейса и возможностью человека быстро осмыслять и контролировать промежуточные результаты, нежели производительностью вычислительной системы. Развитие графических подсистем открывает новые возможности в области визуализации данных и результатов обработки. Таким образом, сегодня актуальна не только разработка новых математических методов, но также разработка и реализация эффективного в использовании ПО для обработки и визуализации данных.

Сложность процедур обработки и большое количество промежуточных результатов приводит к необходимости реализации системы обработки данных. В сравнении с набором разрозненных пакетов программного обеспечения (ПО), реализующих различные стадии процесса обработки, система должна обладать следующими преимуществами (в разной степени в зависимости от особенностей исполнения):

• Объединение различного инструментария обработки в рамках единой среды.

• Единый формат данных, что позволяет избавиться от проблем совместимости по форматам, обычно возникающих при использовании разнородного ПО.

• Встроенные средства визуализации, позволяющие контролировать данные на всех стадиях обработки.

• Единый (или, по крайней мере, подобный) интерфейс пользователя у разных модулей.

• Легко доступный комплект наиболее общих средств обработки (арифметические и геометрические преобразования, статистические средства, и т. п.).

• Возможность реализации новых модулей в рамках системы, которые легко взаимодействовали бы с существующими компонентами.

• Механизм задания пакетных задач (скриптов), в рамках которых взаимодействуют разные модули, для выполнения наиболее рутинных процедур обработки.

Итак, единая система может существенно упростить процесс обработки, особенно в таких сложных случаях, какой описан в начале данного раздела. В Главе 1 будут рассмотрены наиболее распостраненные сегодня системы обработки, такие как IRAF и MIDAS. Глава 2 посвящена собственной разработке, системе pcIPS (Смирнов и др. 1992; Смирнов и Пискунов 1993, 1994, 1995). Глава 3 посвящена результатам фотометрических и спектроскопических исследований, выполненных при помощи PCIPS.

Исследования шаровых скоплений.

Являясь одними из старейших объектов Галактики, шаровые скопления представляют огромный интерес для исследователей. Общность происхождения звезд скопления облегчает определение их эволюционного места, а их изучение способно пролить свет на такие фундаментальные проблемы, как возраст Вселенной, история звездообразования и формирования Галактики, звездная эволюция, эволюция химического состава Галактики, динамические процессы в скоплениях. По данной проблематике опубликовано несколько обзоров, например, работы Самуся (1985) и Хессера (1993).

Построение диаграмм Гершпрунга — Рессела для звезд шаровых скоплений — сложнейшая фотометрическая задача, но при успешном выполнении она дает очень ценные научные результаты. Один из наиболее плодотворных путей изучения шаровых скоплений состоит именно в анализе построенных для них диаграмм. Расположение основных последовательностей на диаграммах определяется возрастом и химическим составом скопления, а также его модулем расстояния и покраснением. Анализ диаграмм позволяет выявлять и более тонкие свойства скопления. Обзор астрофизических приложений этого метода приведен в работе Стетсона (1993). Ценная информация заключается также и в двухцветных диаграммах, построенных для звезд скопления (см., например, Самусь 1985).

Шаровые скопления и проблема возраста Вселенной.

Одна из острейших на сегодняшний день проблем, на которую проливают свет исследования шаровых скоплений — проблема возраста Вселенной. Традиционный метод оценки возраста шаровых скоплений — изохронный анализ — дает оценки порядка 15−17 млрд. лет для изученных скоплений Галактики. Подобные оценки получаются и в Главе 3 данной работы, где приведены результаты фотометрических исследований шести шаровых скоплений Галактики. С другой стороны, некоторые современные оценки возраста Вселенной, основанные на постоянной Хаббла, значительно ниже — до 11 млрд. лет. Более подробно полемика по этому вопросу освещена в Главе 3. Для подробного исследования этого противоречия требуется накопление, обработка и анализ по однородной методике наблюдательных данных по скоплениям и определение их возрастов независимо от модуля расстояния.

Изучение внегалактических шаровых скоплений.

Не меньший интерес представляют также исследования скоплений, относящихся к другим галактикам. В то время как для нашей Галактики термин «шаровое скопление» вполне определен с точки зрения возраста, звездного населения и т. п., а типичная форма и плотность обычно вытекает из этих характеристик, то для других галактик это не всегда так. В частности, скопления Магеллановых Облаков, по своему внешнему виду очень похожие на шаровые скопления Галактики, показывают большое разнообразие основных параметров — от типичных, старых, бедных металлами популяций, подобных Галактическому гало, до довольно молодых популяций, весьма похожих на молодые и средневозрастные рассеянные скопления Галактики. Сравнительный анализ данных по таким скоплениям, находящимся на разных этапах своего развития, может дать ключи к пониманию особенностей истории формирования звезд и скоплений в разных галактиках. Обзоры этой проблематики приведены в работах ван ден Берга (1991; 1993).

Многочисленные густонаселенные скопления Магеллановых Облаков находятся достаточно близко для выполнения фотометрии отдельных звезд. Тем не менее, они пока еще хуже изучены по сравнению с шаровыми скоплениями Галактики, поскольку наблюдения их технически сложнее, по причине как большей удаленности, так и наличия в их полях большого числа звезд МО, не являющихся членами скоплений. Астрофизика скоплений МО, хоть и дает уже определенные ограничения на интрепретацию наблюдений отдельных объектов данного класса, все еще очень и очень далека от ясности.

В Главе 3 приведены фотометрические исследования трех скоплений, относящихся к МО. Ценность этой работы заключается в том, что изученные скопления хорошо представляют шкалу возрастов: от старого скопления NGC 1841 до средневозрастного Kron 3 и относительно молодого NGC 1978.

Особенности фотометрии шаровых скоплений.

ПЗС-приемники открывают совершенно новые возможности для фотометрических исследований шаровых скоплений — одновременное наблюдение тысяч и десятков тысяч членов скопления и получение прецизионной фотометрии для большей их части. Фотометрия шаровых скоплений, однако, сопряжена с огромными трудностями в обработке данных. Во-первых, ПЗС-изображения шаровых скоплений являют собой наиболеее характерный пример перенаселенных полей. Возвращаясь к рис. 0.1, видно, что даже на периферии скопления перенаселенность велика, а вблизи его центра концентрация звезд возрастает настолько, что ни о какой фотометрии вообще говорить не приходится. Во-вторых, построение диаграмм ГершпрунгаРессела требует наблюдений в нескольких фотометрических полосах, причем глубокий анализ таких диаграмм возможен только тогда, когда они построены в широком диапазоне звездных величин — от наиболее ярких гигантов до звезд главной последовательности ниже точки поворота. Следовательно, требуется выполнять большие серии наблюдений в разных полосах и при разной длительности экспозиции.

Итак, многоцветная фотометрия шаровых скоплений — сложнейшая задача, требующая специфической методики наблюдений, а также мощных и совершенных средств обработки. Однако в случае успеха, научная ценность результатов с лихвой компенсирует все затраты.

Программа исследований шаровых скоплений.

В Главе 3 данной работы представлены результаты некоторых фотометрических исследований, выполненных в ИНАСАН в рамках долгосрочной программы изучения шаровых скоплений.

Цель программы состоит в накоплении, обработке и анализе по однородной методике наблюдательных данных по скоплениям. К центральным задачам программы относится определение относительных и абсолютных возрастов шаровых скоплений независимо от модуля расстояния. Актуальность такой постановки задачи уже обосновывалась выше.

Использованные ПЗС-наблюдения были выполнены на обсерваториях южного полушария, характеризующихся отличными условиями для фотометрии, в сотрудничестве с группой астрономов Института им. Исаака Ньютона (Чили) под руководством Г. Алькаино. Наблюдения проводились по достаточно однородной методике. Каждое скопление наблюдалось в нескольких фотометрических полосах и при разной длительности экспозиции для обеспечения достаточно широкого диапазона звездных величин. Кроме того, во всех случаех в программном поле была установлена последовательность фотоэлектрических стандартов, что позволило избежать некоторых проблем, связанных с приведением разных ПЗС-наблюдений к единой инструментальной шкале величин (см. Главу 1). Всего в данной работе исследовано девять скоплений — шесть скоплений Галактики и три скопления, относящихся к Магеллановым Облакам.

Научное содержание диссертации.

Цель работы состояла в:

• Разработке и реализации единой программной среды для обработки наблюдательных данных (рс1Р8).

• Разработке методов и реализации в среде рсЯРБ прикладного ПО для обработки фотометрических и спектроскопических данных.

• Разработке методов визуализации, способных повысить эффективность процесса обработки и анализа данных.

• Обработке и анализе ПЗС-фотометрии шаровых скоплений в рамках долгосрочной программы многоцветных ПЗС-фотометрических исследований шаровых скоплений Галактики и Магеллановых Облаков.

Научная новизна. Разработанный программный комплекс во многом уникален. Система обработки изображений РС1РЭ была первым известным автору программным комплексом, реализовавшим полный тракт обработки на общедоступных Intel-совместимых машинах. Версия пакета П. Стетсона DAOPHOT II под pcIPS была первой реализацией этого ПО на ПК, а дополнение ее интерактивными графическими возможностями существенно повысило эффективность работы в сравнении с оригинальной версией. Под pcIPS также разработан пакет ДАША для обработки покадровой фотометрии (результатов DAOPHOT для набора кадров) густонаселенных полей, вплоть до получения диаграммы Гершпрунга-Рассела (Г-Р) в виде показателя цвета против видимой звездной величины. В рамках пакета ДАША реализованы самые современные методы визуализации и визуальной обработки данных, впервые в подобном интегрированном пакете. Наконец, последняя разработка—версия ДАША" 2 в среде IDL—полностью снимает ограничение на число обрабатываемых объектов, присутствовавшее в оригинальной версии, и реализует еще более мощные средства визуальной обработки данных. Кроме того, область применения среды pcIPS не ограничена фотометрией— этот комплекс также успешно используется для спектроскопических исследований, в том числе в совокупности с разработанным автором пакетом аппроксимации линий MultiProfile.

Полученные результаты для ряда шаровых скоплений также уникальны. Для NGC 5286 и NGC 6093 впервые получены диаграммы, основанные на ПЗС-фотометриидля NGC 5286 это первые диаграммы, опускающиеся глубже точки поворота главной последовательности. Для некоторых скоплений впервые получена глубокая фотометрия в лучах В и U. Следует отметить, что полоса U является самой важной и интересной с точки зрения анализа, поскольку именно в ней наиболее ярко проявляются различные особенности изучаемых объектов. Проведены исследования трех скоплений, относящихся к Магеллановым Облакам и находящихся на разных стадиях развития (NGC 1978, Kron 3, NGC 1841).

Практическая ценность работы заключается в создании достаточно универсального и мощного программного комплекса, область применения которого не ограничевается ПЗС-фотометрией шаровых скоплений. Данный комплекс является хорошей базой для ускоренной реализации нового ПО для обработки различных наблюдательных данных, что позволяет создавать и изучать новые методы обработки данных при минимуме затрат на их практическое воплощение. Практическая ценность комплекса доказана успешно проведенными на нем работами по ПЗС-фотометрии шаровых скоплений и по спектроскопии.

Достоверность. Была проведена проверка фотометрической полноты комплекса DAOPHOT II + ДАША, как путем создания и обработки полностью синтетических изображений звездного поля, так и путем добавления синтетических объектов в реальные изображения. Фотометрия конкретных скоплений проверялась путем сравнения с фотометрией других авторов (при наличии таковой). Результаты сравнения приводятся в опубликованных работах.

Апробация. Разработанная методика, программные комплексы и результаты исследований шаровых скоплений докладывались на следующих семинарах и конференциях:

1. Международная конференция «Наша Галактика», Москва, 1996 г.

2. Международные конференции серии «Astronomical Data Analysis Software & Systems»: Тусон (США) 1991 г., Бостон (США) 1992 г., Виктория (Канада) 1993 г., Балтимор (США) 1994 г.

3. Семинары Отдела нестационарных звезд и звездной спектроскопии Института астрономии РАН.

Положения, выносимые на защиту:

1. Программный комплекс в составе системы обработки изображений PCIPS, пакетов для фотометрии населенных полей (ДАША, ДАША" 2), пакета для аппроксимации спектральных линий MultiProfile.

2. Результаты ПЗС-фотометрии более чем 20 000 звезд 9 скоплений.

3. Результаты оценок, в рамках существующей теории звездной эволюции, возрастов скоплений М 30, NGC 5286, NGC 5927, NGC 6397, М 79, Кгоп 3.

4. Скорректированные элементы орбиты двойной активной звезды типа RS CVn С And (HD 4502).

Личный вклад диссертанта в работы, написанные в соавторстве:

• Основной вклад в разработку и реализацию системы рсГРБ. Единоличная разработка методов обработки и визуализации, полная реализация пакетов ДАША, ДАША" 2 и МиШРгоШе, адаптация пакета БАОРНОТ II.

• Равноправное участие в постановке задачи и анализе фотометрических результатов.

• Основной вклад в исследования фотометрической полноты используемых методов и ПО.

Выводы.

1. Выполнена ПЗС-фотометрия в лучах BVRI 3077 звезд в поле населенного скопления NGC 1978, относящегося к БМО. Установлено хорошее согласие нашей фотометрии с данными Олжевски (1984), но отмечено расхождение в нуль-пунктах порядка ~ 0?4 между нашей ПЗС-фотометрией и ПЗС-фотометрией Боманса и др. (1995).

2. В нашей фотометрии выделена большая выборка звезд ГВ (319 объектов). Это позволило получить надежные ФС звезд ГВ в лучах V и I.

3. Наше исследование распределений звезд ГВ по показателям цвета в разных частях скопления не исключает наличие двух популяций в скоплении. Тот же вывод следует из положений звезд нижней части ВКГ на ДЦВ, построенных для разных зон скопления.

3.2.4 Некоторые итоги.

В таблице 3.10 представлены сводные данные по выполненным фотометрическим исследованиям шаровых скоплений Магеллановых Облаков. В таблице указан телескоп, с помощью которого наблюдалось скопление, использованные фотометричесие полосы, количество обработанных ПЗС-изображений, и число звезд, для которых получена многоцветная фотометрия. В силу различных причин, оценка возраста была получена только для скопления Kron 3, и составила 10 млрд. лет в шкале изохрон ВБ92.

3.3 Спектроскопические исследования с пакетом MultiProfile.

Данный раздел посвящен спектроскопическим исследованиям, выполненным при помощи пакета MultiProfile (MPСмирнов и Рябчикова 1995). Выходной файл пакета MP для каждой спектральной линии, как отдельной, так и выделенной из бленды, содержит следующую информацию: длина волны центра линии и ошибка ее определения, эквивалентная ширина, глубина центра линии с ошибкой, полуширина (полная ширина на половине интенсивности) с ошибкой. Набор этих данных и определяет астрофизические приложения результатов работы программы MP:

1. Отождествление линий в спектрах звезд.

2. Определение скоростей вращения через среднее значение FWHM.

3. Определение лучевых скоростей одиночных и двойных звезд.

4. Анализ химического состава звездных атмосфер (через эквивалентные ширины спектральных линий).

3.3.1 Сравнение с пакетом REDUCE на примере спектра звезды 112 Her.

В качестве реального примера для демонстрации точности приближения звездных спектров с помощью MP мы приводим анализ одного из участков спектра двойной HgMn-звезды 112 Her = HD 174 933. Ретиконный спектр этой звезды в области 4487−4554 A был любезно предоставлен в наше распоряжение Др. С. Адельманом (США). Он также провел подобный анализ спектра 112 Her с помощью пакета программ (Хилл и др. 1982), который широко используется в США для обработки звездных спектров высокого разрешения. В одной из программ этого пакета реализован алгоритм, подобный MP. На момент исследования это был единственный известный нам опубликованный аналог изложенной выше процедуры измерения параметров спектральных линий, поэтому именно его мы избрали для сравнения результатов. По результатам обработки участка спектра звезды 112 Her, измерения эквивалентных ширин, полученные с помощью MP и «REDUCE», согласуются с точностью лучше 1.0%. Обе программы обеспечивают практически одинаковую точность.

Рисунок 3.68: Сравнение наблюдаемого и аппроксимирующего спектра звезды 112 Her.

Сплошная линия — расчет с помощью MPпунктир — с помощью REDUCEкрестики — наблюдения. измерения длин волн центров линий, которая составляет ±0.003 A для неблендированных линий. Это означает, что программа MP позволяет реализовать точность определения лучевых скоростей ±200 м/с.

На рис. 3.68а, б, в показано сравнение отдельных наблюдаемых участков спектра звезды 112 Her с приближенным по обеим программам. Программа MP позволяет выделить отдельные линии даже в достаточно сложных блендах (рис. 3.686 и 3.68в).

3.3.2 Измерение лучевых скоростей и коррекция элементов орбиты (And.

В качестве иллюстрации работы MP, приведем результаты измерения лучевых скоростей и коррекции элементов орбиты двойной активной звезды типа RS CVn (And (HD 4502). Предыдущие измерения лучевых скоростей и определения орбиты были проведены Граттоном (1950).? And является спектрально-двойной с одиночными линиями. Активность звезд типа RS CVn связывается с наличием холодных.

Заключение

.

Современные системы обработки астрономических данных предоставляют большой выбор средств для решения самых разнообразных задач. Тем не менее, следует отметить отставание в развитии таких «человеческих» аспектов этих систем, как пользовательские интерфейсы и интеграция прикладных пакетов со средствами визуализации. При современном прогрессе в компьютерной технике, именно данные аспекты начинают определять эффективность системы в целом, поскольку все меньшую долю времени, занимаемого циклом обработки, отнимает выполнение компьютером собственно вычислений, и все большую — взаимодействие исследователя с программным обеспечением.

Разработанная нами система РС1РЭ представляет собой эксперимент по реализации на вполне скромном оборудовании системы, в первую очередь нацеленной на эффективное взаимодействие с исследователем. Эксплуатация системы показала, что такой дружественный к пользователю продукт вполне способен справляться с самыми серьезными задачами. Функциональное наполнение системы на сегодняшний день включает в себя не только средства общей обработки изображений, но и специализированные пакеты для выполнения РЭР-фотометрии, обработки эшельных спектров, спектроскопии. Представленные в данной работе пакеты ДАША (обработка фотометрической информации) и МиШРгоЫе (аппроксимация спектральных линий), разработанные под РС1РБ — характерные примеры того, как удобный пользовательский интерфейс и встроенные средства визуализации позволяют быстро и эффективно решать задачи обработки, требующие тесного взаимодействия с исследователем. Накопленный в процессе обработки и эксплуатации системы РС1Р8 опыт планируется использовать при реализации системы нового поколения.

Последние несколько лет нашей группой в сотрудничестве с чилийскими астрономами (Институт им. Исаака Ньютона) реализуется программа фотометрических исследований шаровых скоплений. ПЗС-наблюдения скоплений выполняются на обсерваториях южного полушария, характеризующихся отличными условиями для фотометрии (включая телескоп новой технологии ESO NTT, Jla-Силья, Чили), и обрабатываются в Институте астрономии РАН при помощи комплекса PCIPS. В Главе 3 были представлены результаты исследований девяти шаровых скоплений, представляющие большой интерес с точки зрения самых фундаментальных проблем астрофизики. В первую очередь это проблема возраста Вселенной. Полученные здесь методом изохронного анализа оценки возраста для шести шаровых скоплений Галактики составляют порядка 15−17 млрд. лет, что находится в явном противоречии с некоторыми современными оценками возраста Вселенной, выводимыми из постоянной Хаббла (~11 млрд. лет). Для разрешения этого противоречия необходимо дальнейшее накопление наблюдательного материала и анализ его по однородной методике. Развитие технологии позволяет получать все более качественные и богатые информацией наблюденияс другой стороны, это требует от нас дальнейшего совершенствования средств обработки. Исследования в этом направлении будут продолжаться.

Автор хотел бы выразить признательность всем соавторам статей за сотрудничество, а также Институту им. Исаака Ньютона (Чили) и лично директору Г. Алькаино за предоставленные уникальные наблюдательные материалы.

Перечень рисунков.

0.1 ПЗС-изображение поля в шаровом скоплении NGC 4833. 3 0.2 Изображение фрагмента кадра в виде поверхности.. 3.

1.1 Комбинированная модель функции рассеивания. 21.

1.2 Представление результатов PSF-фотометрии в виде диаграмм. 28.

3.1 Диаграмма V — (В — V) шарового скопления NGC 5286. 73.

3.2 Диаграмма V — (V — R) шарового скопления NGC 5286. 73.

3.3 Диаграмма V — (V — I) шарового скопления NGC 5286. 73.

3.4 Диаграмма V — (В — V) шарового скопления NGC 5286, с наложенными изохронами БВ92. 74.

3.5 Диаграмма V — (В — V) шарового скопления NGC 5286, с наложенными изохронами ВБ85. 74.

3.6 Диаграмма V — (V — R) шарового скопления NGC 5286, с наложенными изохронами ВБ85. 75.

3.7 Диаграмма V — (V — I) шарового скопления NGC 5286, с наложенными изохронами ВБ85. 75.

3.8 NGC 5927 — сравнение с фотографической фотометрией Мензиса (1974). 78.

3.9 Диаграммы V — (В — /) шарового скопления NGC 5927. 79.

3.10 Диаграмма V — (В — V) шарового скопления NGC 5927, с наложенными изохронами ВБ85. 82.

3.11 Диаграмма V — (V — I) шарового скопления NGC 5927, с наложенными изохронами ВБ85. 82.

3.12 Диаграмма V — (В — I) шарового скопления NGC 5927, с наложенными изохронами ВБ85. 83.

3.13 М4 — зависимость случайных фотометрических ошибок в лучах V от измеренной^{-величины.} 88.

3.14 М4 — сравнение фотометрии с результатами Алькаино и др. (1988). 88.

3.15 Диаграммы цвет — величина для скопления М4. 89.

3.16 Три возможных причины расширения ГП у точки поворота 92.

3.17 Распределение звезд красной и голубой группы (см. текст) по наблюдавшемуся полю. 93.

3.18 Гистограмма распределения звезд красной (сплошная линия) и голубой (пунктир) группы по координате X. 93.

3.19 Приближение диаграмм для М4 изохронами. 94.

3.20 Приближение диаграммы V — (В — V) для М4 изохроной БВ92. 96.

3.21 Диаграмма (U — В) — (В — V) для скопления М4. 96.

3.22 Диаграмма V — (В — V) для 2555 звезд в поле скопления NGC 6397. 101.

3.23 Двухцветная диаграмма (U — В) — (В — I) для скопления NGC 6397. 101.

3.24 Фильтрованная диаграмма (U — В) — (В — V) для скопления NGC 6397. 103.

3.25 Сравнение диаграмм (U — В) — (В — М) для скоплений NGC 1841 (точки) и NGC 6397 (крестикиотфильтрована) 103.

3.26 Приближение диаграмм NGC 6397 изохронами. 105.

3.27 F-изображение М 79 с отмеченными фотоэлектрическими стандартами. 111.

3.28 М 79 — Сравнение фотометрии с результатами Алькаино и др. (1994). 112.

3.29 Диаграмма цвет — величина для скопления М 79 по результатам ПЗС-фотометрии. 113.

3.30 Функции светимости ВКГ (сплошная линия) и АВГ (пунктир) шарового скопления М 79. 113.

3.31 Диаграмма V — (В — V) для горизонтальной ветви скопления М 79. 115.

3.32 Диаграмма U — (U — В) для ГВ скопления М 79. 115.

3.33 Двухцветная диаграмма скопления М 79. 117.

3.34 Диаграмма V — (В — V) в области точки поворота для М.

79, с наложенной изохроной БВ92. 118.

3.35 Диаграмма V — (В — V) для М 79, с той же изохроной, показывающая, как изохрона воспроизводит наклон ветви гигантов. 118.

3.36 Диаграмма V — (B—V) для М 79, с наложенной изохроной БВ92 для возраста 14 млрд. лет. 119.

3.37 Сравнение двух изохрон с одинаковым значением металличности. 119.

3.38 Сравнение нашей фотометрии М 30 с фотометрией.

Бергбуша (1996). 124.

3.39 Диаграмма цвет — величина для скопления М 30. 125.

3.40 Диаграмма (U — В) — (В — V) для скопления М 30.. .. 128.

3.41 Совмещение двухцветных диаграмм М 30 и NGC 6397. 128.

3.42 Пример линеаризованной главной последовательности в (B-V). 131.

3.43 Приближение ДЦВ М 30 изохронами: (а) V — (В — V), (Ь).

V — (V — I), © V — (В — I). 133.

3.44 NGC 1841 — Сравнение F-величин с результатами Уокера (1990). 141.

3.45 NGC 1841 — Сравнение показателей цвета (В — V) с результатами Уокера (1990). 141.

3.46 Диаграмма V — (В — V) для скопления NGC 1841. 143.

3.47 Функция светимости ВКГ NGC 1841. 143.

3.48 Двухцветная диаграмма (U — В) — (В — V) для скопления NGC 1841. 145.

3.49 Диаграмма V -(В-V) для звезд ГВ NGC 1841. 147.

3.50 Функция светимости для звезд ГВ NGC 1841. 147.

3.51 Kron 3 — сравнение Д-величин с результатами Рича и др. (1984). 150.

3.52 Kron 3 — сравнение показателей цвета В — R с результатами Рича и др. (1984). 150.

3.53 Диаграммы V — (В — V) для звезд на разном удалении от центра Kron 3. 152.

3.54 Видимое радиальное распределение звезд в одном квадранте относительно центра Kron 3. 154.

3.55 Диаграмма V — (В — V) скопления Kron 3, по всем измеренным объектам. 154.

3.56 Распределение звезд ГВ по показателям цвета. 156.

3.57 Функции светимости ВКГ Kron 3 после удаления звезд.

ГВ. 158.

3.58 Функция светимости звезд ГВ Kron 3. 160.

3.59 Приближение диаграмм V — (В — V) (а) и V — (V — R).

Ь) для Kron 3 изохронами ВБ85. 162.

3.60 Сравнение фотометрии с данными Олжевски (1984)... 165.

3.61 Сравнение фотометрии с данными Вилла и др. (1995).. 166.

3.62 Диаграммы (а) V — (В — V) и (b) I — (В — I) скопления NGC 1978 по результатам ПЗС-фотометрии. 167.

3.63 Функции светимости звезд ГВ NGC 1978 в лучах V (а) и I (Ь). 169.

3.64 Распределения звезд ГВ по показателям цвета для различных областей NGC 1978. 170.

3.65 Те же распределения, что и на рис. 3.64, но для сокращенных выборок. 171.

3.66 Диаграммы V — (В — V) для квадрантов, А и Б, на основе нашей фотометрии. 172.

3.67 Диаграммы V—(B — V) для зон, включающих квадранты.

А и Б, на основе фотометрии Вилла и др. (1995). 173.

3.68 Сравнение наблюдаемого и аппроксимирующего спектра звезды 112 Her. 177.

3.69 Орбитальная кривая лучевых скоростей? And. 179.

Перечень таблиц.

3.1 NGC 5286 — данные о фотоэлектрических стандартах. 72.

3.2 NGC 5927 — данные о фотоэлектрических стандартах. 78.

3.3 М4 — данные о фотоэлектрических стандартах.87.

3.4 NGC 6397 — данные о фотоэлектрических стандартах. 100.

3.5 М 79 — данные о фотоэлектрических стандартах. 111.

3.6 Некоторые оценки покраснения для М 30.129.

3.7 Сводная таблица по изученным скоплениям Галактики. 135.

3.8 NGC 1841 — данные о фотоэлектрических стандартах. 141.

3.9 Kron 3 — данные о фотоэлектрических стандартах. 151.

3.10 Сводная таблица по изученным скоплениям МО.174.

3.11 Измерения лучевых скоростей в спектре С And.178.

3.12 Элементы орбиты (And.178.