Determine the Masses and Ages of Red Giant Branch Stars from Low-resolution LAMOST Spectra Using DenseNet
提出了一种利用低分辨率大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）光谱确定红巨星分支（RGB）恒星年龄和质量的新模型。RGB星的年龄很难用经典的等时线拟合技术在赫兹-罗素图中确定，因为RGB星的等时线是紧冠的。利用星震法可以精确测定RGB星的质量和年龄。使用从星震方法获得的年龄，我们训练了一个基于DenseNet的深度学习模型，直接从光谱中计算RGB恒星的年龄。然后，我们应用这个模型来确定512 272 RGB恒星的年龄从LAMOST DR 7光谱（见http：//dr7.lamost.org/）。结果表明，我们的模型可以从低分辨率光谱估计RGB星的年龄，准确率为24.3%。对疏散星团M 67、Berkeley 32和NGC 2420的计算结果表明，该模型在估算RGB星的年龄方面表现良好。通过比较，我们发现我们的方法在确定RGB恒星的年龄方面优于其他方法。所提出的方法可用于即将到来的大型调查，如4 MOST，WEAVES和MOONS的恒星参数管道。
2021-06-09 astro-ph.IM astro-ph.SR
Mapping the Galactic disk with the LAMOST and Gaia Red clump sample: I: precise distances, masses, ages and 3D velocities of $\sim$ 140000 red clump stars
我们提出了一个样本的$\sim$ 140，000主要红团（RC）恒星的光谱信噪比高于20 LAMOST银河光谱调查，选择基于其位置的金属依赖的有效温度-表面重力和颜色-金属丰度图，高品质的$Kepler$ asteroseismology数据的监督。这些恒星的恒星质量和年龄是进一步确定的LAMOST光谱，使用核心主成分分析方法，训练与数以千计的RC在LAMOST- $Kepler$领域与准确的小行星地震质量测量。我们的原始RC样品的纯度和完整性通常高于80%。对于质量和年龄，各种测试显示典型的不确定性分别为15%和30%。使用超过一万个主要的RC与准确的距离测量的盖亚DR 2的星系，我们重新校准的$K_{\rm s}$绝对幅度的主要RC，第一次，考虑到金属丰度和年龄的依赖性。通过新的校准，所有主要RC的距离都得到了，典型的不确定性为5%-10%，甚至比盖亚视差测量超过3- 4千秒差距的恒星产生的值更好。该样本覆盖了银河系盘中相当大体积的$4 \leq R \leq 16$ kpc、$|Z| \leq 5$ kpc和$-20 \leq ϕ\leq 50^{\circ}$。恒星大气参数，视线速度和元素丰度来自LAMOST光谱和自行盖亚DR 2的样本星也提供。最后，仔细评估的选择功能的样本中的颜色星等平面不同的天空区域。样本是公开的。
2020-06-05 astro-ph.GA astro-ph.SR
Abundances in the Milky Way across five nucleosynthetic channels from 4 million LAMOST stars
大型恒星巡天观测揭示了银河系在广阔空间范围内的化学动力学结构。然而，迄今观察到的数百万低分辨率光谱尚未得到充分利用。我们采用大炮，数据驱动的方法来估计丰度，获得详细的丰度从低分辨率（R = 1800）LAMOST光谱，使用GALAH调查作为我们的参考。我们提供五个（对于矮星）或六个（对于巨星）估计丰度，代表五个不同的核合成通道，对于390万颗恒星，精度为0.05 - 0.23 dex。使用宽二进制对，我们证明了我们的丰度估计提供的化学鉴别能力超出了金属丰度。我们展示了我们的目录与径向，方位角和动态丰度图的覆盖范围，并检查整个磁盘和晕的中子俘获丰度，这表明原位和吸积晕人口的不同起源。LAMOST几乎完全覆盖了盖亚，并为整个银河系的化学提供了前所未有的视角。
2020-06-11 astro-ph.GA astro-ph.SR
Spectroscopic ages for 4 million main-sequence dwarf stars from LAMOST DR10 estimated with data-driven approach
本文利用LAMOST光谱和XGBoost数据驱动方法，通过宽双星等构建训练集，为约400万主序矮星估算了年龄，精度达10%-25%，并揭示了化学丰度特征在年龄估计中的关键作用。
2025-08-05 astro-ph.SR
Mapping the Galactic disk with the LAMOST and $Gaia$ Red clump sample: V: On the origin of the "young" [$α$/Fe]-enhanced stars
利用从LAMOST和$Gaia$巡天中选出的近140，000颗原始红团簇星的样本，我们识别出了大量的“年轻”[ $α$ /Fe]增强星，它们的恒星年龄小于6.0 Gyr，[ $α$ /Fe]比大于0.15 dex。恒星年龄和[ $α$ /Fe]比是通过LAMOST光谱测量的，使用的是在LAMOST-APOGEE领域（对于[ $α$ /Fe]）和LAMOST- $Kepler$领域（对于恒星年龄）中使用普通恒星训练的机器学习方法。经典银河系化学演化模型预计不会存在这些“年轻”[ $α$ /Fe]增强恒星。为了探索它们可能的起源，我们分析了这些恒星的空间分布、化学和运动学性质，并将结果与化学薄盘和化学厚盘种群的结果进行了比较。我们发现这些“年轻”的[ $α$ /Fe]增强星在数密度、金属丰度、[C/N]丰度比、速度色散和轨道偏心率等方面的分布与化学厚盘星族基本相同。我们的结果清楚地表明，那些所谓的“年轻”[ $α$ /Fe]增强的恒星并不是真正的年轻，而是$genuinely$ $old$。虽然不能完全排除其他替代解释，但我们的结果表明，这些老恒星最可能的起源是恒星合并或质量转移的结果。
2020-08-24 astro-ph.GA astro-ph.SR
A spatially dependent correction of Gaia EDR3 parallax zero-point offset based on 0.3 million LAMOST DR8 giant stars
利用LAMOST数据建立的30万颗巨星样本，研究了Gaia早期数据发布3（EDR3）星群的零点偏移，其距离精度优于8.5%。官方的视差零点校正大大减少了盖亚EDR3视差中的全局偏移：全局视差偏移分别为$-$ 27.9 $μ$ as和$-$ 26.5 $μ$ as（校正前）以及$+$ 2.6 $μ$ as和$+$ 2.9 $μ$ as（校正后）。原始视差测量值的偏差主要取决于恒星的$G$星等、光谱颜色和位置。官方的视差零点校正可以减少视差偏差模式与$G$的幅度，但不能完全考虑的模式在空间的光谱颜色和位置。本文利用LAMOST足迹中恒星数量巨大的优势，首次提出了一种适用于LAMOST足迹中Gaia EDR3五参数解的空间相关视差零点校正模型。
2022-01-24 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Abundance Estimates for 16 Elements in 6 Million Stars from LAMOST DR5 Low-Resolution Spectra
我们提出的恒星参数和个人元素丰度的测定600万颗恒星的$\sim$ 800万低分辨率（$R\sim1800$）光谱LAMOST DR 5。这是基于一种建模方法，我们称之为$The$ $Data$ -- $Driven$ $Payne$（$DD$ -- $Payne$），它继承了{ \it The Payne} \citep{Ting2019}和$The$ $Cannon$ \citep{Ness2015}的基本成分。这是一个数据驱动的模型，结合了理论光谱模型的约束条件，以确保推导出的丰度估计是物理上合理的。LAMOST DR 5中与GALAH DR 2或APOGEE DR 14相同的恒星被用来训练一个模型，当应用于LAMOST光谱时，该模型提供恒星参数（$T_{\rm eff}$，$\log g$，$V_{\rm mic}$）和16种元素（C，N，O，Na，Mg，Al，Si，Ca，Ti，Cr，Mn，Fe，Co，Ni，Cu和Ba）的丰度。交叉验证和重复观测结果表明，对于${\rm S/N}_{\rm pix}\ge 50$，大多数元素的典型内部丰度精密度为0.03- 0.1，dex，Cu和Ba为0.2- 0.3，dex，$T_{\rm eff}$和$\log g$的内部丰度精密度分别优于30，K和0.07，dex。在$\sim$ 0.1\，dex水平上的绝对分类学存在于这些估计中，但…
2019-08-26 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Age Determination of LAMOST Red Giant Branch stars based on the Gradient Boosting Decision Tree method
本文利用梯度提升决策树算法，基于 APOKASC-2 星震学数据训练模型，测定了 LAMOST DR8 中超过 590,000 颗红巨星支恒星的年龄，中位相对误差约 11.6%，并分析了空间分布与系统偏差。
2024-04-07 astro-ph.GA astro-ph.SR
The selection function of the LAMOST Spectroscopic Survey of the Galactic Anticentre
我们提出了一个详细的分析选择功能的LAMOST光谱调查的银河系反中心（LSS-GAC）。LSS-GAC的设计是为了获得银河系反中心300多万颗恒星样本的低分辨率光谱。LSS-GAC第二次发布的增值目录（LSS-GAC DR 2）包含恒星参数，包括径向速度，大气参数，元素丰度和绝对星等，这些参数是从LSS-GAC在2011年至2014年期间瞄准的140万颗独特恒星的180万个光谱中推导出来的。对于使用该数据库的许多研究，例如调查银河系化学动力学结构的研究，详细了解调查的选择功能是必不可少的。在本文中，我们描述了如何选择功能的LSS-GAC可以评估到足够的细节，并提供选择功能的所有光谱测量与可靠的参数在LSS-GAC DR 2中发布的校正。这些结果将作为LSS-GAC增值目录中的新条目发布，可用于校正目录的选择效果，用于各种目的的科学研究。
2018-02-19 astro-ph.GA astro-ph.SR
Stellar chromospheric activity and age relation from open clusters in the LAMOST Survey
我们在LAMOST巡天中识别了90多个疏散星团的成员星。用Fang et al.（2018）计算了82个疏散星团中1091颗成员星的色球活动指数logR'CaK和83个疏散星团中1118颗成员星的色球活动指数logR' H α。在不同的Teff和[Fe/H]范围内，研究了每个疏散星团的平均logR'CaK，logR' H α与年龄的关系。我们发现CA从logt = 6.70到logt = 8.50开始缓慢下降，然后迅速下降，直到logt = 9.53。对于温度较低的恒星，这种趋势变得更加明显。构造了logR'和logt之间的二次函数，当4000 K < Teff <5500 K时，可用于粗略估计场星年龄，其精度对logR'CaK约为40%，对logR 'H α约为60%。
2019-09-30 astro-ph.GA astro-ph.SR
Half a Million Binary Stars from the low resolution spectra of LAMOST
本研究提出利用卷积神经网络从LAMOST低分辨率光谱识别双星的方法，在测试集及已知双星验证中表现优异，应用于巡天数据得到含46万余颗双星的星表，为双星相关研究提供宝贵资源。
2025-01-15 astro-ph.EP astro-ph.GA astro-ph.IM
A Catalog of RV Variable Star Candidates from LAMOST
RV型变星在天体物理学中占有重要地位。大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）光谱调查在其数据发布4（DR4）中提供了约650万个恒星光谱。在调查期间，有470万个独特的来源被锁定，100万颗恒星被重复观察。通过比较观测到的径向速度变化和模拟的径向速度变化，估计了恒星是RV变星的概率。通过分析LAMOST DR 4覆盖的重复观测多历元源，我们建立了一个包含80，702个概率大于0.60的RV变量候选者的目录。模拟和交叉鉴定表明，该目录的纯度高于80%。该星表包括77%的双星系统和7%的脉动星，以及16%的单星污染。通过与文献中发表的结果交叉识别，对3，138个RV变量进行了分类。通过使用LAMOST和一系列已发表的RV变量目录共有的3，138个源，我们能够分析LAMOST的RV变量检测率。在这项工作中所采用的方法的效率不仅依赖于采样频率的观测，但RV变量的周期和振幅。随着LAMOST、Gaia等观测的进展，将有越来越多的RV变量被确认和分类。该星表对其他大规模调查，特别是RV变量搜索很有价值。该目录将根据LAMOST数据政策通过http://dr4.lamost.org发布。
2020-06-03 astro-ph.SR
Age of FGK Dwarfs Observed with LAMOST and GALAH: Considering the Oxygen Enhancement
本研究通过构建将氧丰度作为独立输入的恒星模型，估计LAMOST和GALAH中FGK矮星的年龄，发现考虑氧丰度后年龄平均差异约9%，并揭示了年龄差异与[Fe/H]、[O/α]的相关性及年轻星族更富氧的化学演化趋势。
2023-07-09 astro-ph.GA astro-ph.SR
Stellar Parameters of Main Sequence Turn-off Star Candidates Observed with the LAMOST and Kepler
由于主序星的年龄可以从大气参数中得到可靠的估计，因此主序星作为星系演化的指示星具有优势。LAMOST银河系巡天中选取了数十万颗MSTO恒星，研究银河系的演化，准确的恒星参数是至关重要的。本文从湘乡MSTO星样本中选取了150颗具有星震参数的MSTO候选星，结合Kepler测光的星震参数和LAMOST光谱的大气参数，确定了这些恒星的精确恒星参数，并对MSTO星样本的年龄测定和污染率进行了检验。这项工作和Xiang之间的年龄比较显示了0.53 Gyr（7%）的平均差异和2.71 Gyr（28%）的离散度。结果表明，79颗候选星是MSTO星，其余的是主序星或次巨星的污染星。最老恒星的污染率比年轻恒星高得多。污染率高的主要原因是在LAMOST表面重力估计相对较大的系统偏差。
2017-12-27 astro-ph.GA astro-ph.SR
Searching for Classical Be Stars from the LAMOST DR1
本文报道了利用大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST;也称为郭守敬望远镜）的第一次数据发布（DR 1）寻找经典B型发射线（CBe）星的情况。总共有192个（12个已知的CBes）天体被确定为CBe候选者，具有突出的He~I~ $\lambda4387$、He~I~ $\lambda4471$和Mg~II~ $\lambda4481$吸收线，以及H $β$ ~ $\lambda4861$和H $α$ ~ $\lambda6563$发射线。这些候选物显著地增加了约8%的当前CBe样品。由于LAMOST的观测策略，大多数CBe候选者分布在银河反中心。只有两个CBes位于星团中，年龄分别为15.8和3.98亿年。
2015-05-27 astro-ph.SR
Double-, triple-line spectroscopic candidates in the LAMOST Medium-Resolution Spectroscopic Survey
LAMOST中分辨率光谱测量（LAMOST-MRS）为探测多线光谱系统提供了前所未有的机会。基于互关联函数（CCF）和逐次求导的方法，我们从LAMOST-MRS光谱中寻找光谱双星和光谱三重星，并计算它们的径向速度。采用蒙特卡罗模拟估计RV不确定度。在检查了超过130万LAMOST DR 7 MRS蓝臂光谱后，我们获得了3，133个光谱双星（SB）和132个光谱三重（ST）候选星，占LAMOST-MRS星的1.2%。超过95%的候选人是新发现的。发现所有的ST候选者都在主序上，而大约10%的SB候选者可能在红巨星分支上有一个或两个分量。
2021-09-02 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Overview of the LAMOST survey in the first decade
大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST），也被称为郭守敬望远镜，是位于中国兴隆的一个主要国家天文研究科学设施。从2011年的试点调查开始，LAMOST已经调查了10多年的夜空。LAMOST巡天涵盖了宇宙中的各种物体，从正常恒星到奇特恒星，从银河系到其他星系，从恒星黑洞及其同伴到点燃古老星系的类星体。直到最新的数据发布8，LAMOST调查已经发布了超过1000万颗恒星，~ 220，000个星系和~ 71，000个类星体的光谱。LAMOST是迄今为止建立的最大的天体光谱数据库，有助于天文学家加深对宇宙的认识，特别是对银河系和银河系中数百万颗恒星的认识。本文简要介绍了LAMOST的特点、观测和科学成就。特别是，我们展示了LAMOST数据如何提高了有关银河系的天体物理知识。
2022-03-27 astro-ph.EP astro-ph.GA astro-ph.HE
Identification of White Dwarf from Gaia EDR3 via Spectra from LAMOST DR7
我们交叉匹配130万白矮星（WD）的候选人从盖亚EDR 3与光谱数据从LAMOST DR 7在3角秒。应用我们之前工作中描述的机器学习，我们在目视检查后通过光谱识别了6，190个WD对象，其中1，496个目标是首次确认的。采用32个详细类别，包括但不限于DAB和DB+M。我们估计大气参数的DA和DB型WD使用Levenberg-Marquardt最小二乘算法（LM）。最后，在线提供了LAMOST的WD光谱目录。
2021-10-01 astro-ph.SR
The value-added catalogue for LAMOST DR8 low-resolution spectra
我们提出了一个增值目录包含恒星参数估计从710万低分辨率光谱的516万独特的恒星光谱信噪比（SNR）高于10获得的大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）银河光谱调查。该星表提供了恒星大气参数（有效温度$T_{\mathrm{eff}}$、表面重力$\log g$、金属丰度[Fe/H]/[M/H]）、$α$ -元素与金属丰度比[ $α$ /M]、碳和氮与铁的丰度比[C/Fe]和[N/Fe]以及用神经网络方法从LAMOST光谱中推导出的14个波段的绝对星等值。这些恒星的分光光度距离也根据距离模数提供。对于光谱信噪比大于50的恒星，$T_{\mathrm{eff}}$、$\log g$、[Fe/H]、[M/H]、[C/Fe]、[N/Fe]和[ $α$ /M]的精度分别为85\，K、0.098\，dex、0.05\，dex、0.052\，dex、0.082\，dex和0.027\，dex。对于光谱信噪比大于50的恒星，14个波段绝对星等的误差为0.16- 0.22等。对于光谱信噪比大于50的恒星，分光光度距离的精度可达8.5%，对于距离大于2.0，kpc的恒星，分光光度距离的精度高于几何距离。我们的[Fe/H]的估计是可靠的[Fe/H] $\sim -3.5$ \，dex，显着优于以前的结果。该星表提供了26，868颗独特的贫金属恒星候选者（[Fe/H] $\leq -2.0$）。该星…
2022-01-24 astro-ph.GA astro-ph.SR
Deriving the stellar labels of LAMOST spectra with Stellar LAbel Machine (SLAM)
LAMOST调查在其数据发布5（DR 5）中提供了900万个光谱，R $\sim$ 1800。对于如此大的样本，提取精确的恒星标签至关重要。在本文中，我们报告的恒星LABEL机（SLAM），这是一个基于支持向量回归（SVR），一个强大的非线性回归技术的数据驱动的方法的实现。由于能够用SVR对高度非线性问题进行建模，SLAM通常可以在广泛的光谱类型上获得恒星标签。与其他流行的数据驱动方法相比，这使它具有独特的功能。为了说明这种能力，我们测试的性能SLAM的恒星范围从Teff $\sim$ 4000到$\sim$ 8000 K的LAMOST光谱和恒星标签上训练。在g波段信噪比（SNRg）大于100时，Teff、logg和[Fe/H]的随机不确定度分别为50 K、0.09 dex和0.07 dex。然后，我们建立了另一个由APOGEE和LAMOST共星训练的SLAM模型，以证明其处理高维问题的能力。光谱来自LAMOST DR 5，训练集的恒星标签来自APOGEE DR 15，包括Teff、logg、[M/H]、[ $α$ /M]、[C/M]和[N/M]。在SNRg $\sim$ 100处，这些参数的交叉验证散点分别为49 K、0.10 dex、0.037 dex、0.026 dex、0.058 dex和0.106 dex。这一性能与其他最新的数据驱动模型处于同一水平。作为一个副产品，我们…
2019-10-07 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Gaia Calibrated UV Luminous Stars in LAMOST
我们利用Gaia数据发布2在FUV和NUV中呈现275和1，774颗紫外发光恒星。这些恒星是5 $σ$，超过了$g$与$T_\textrm{eff}$图中超过100万颗紫外星的参考系的中心。银河系的消光是用3D尘埃图校正的。为了将Lutz-Kelker效应限制在不显著的水平，我们选择了光度相对不确定度小于40%和三角不确定度小于20%的恒星。我们将我们的样本与天琴座RR星和可能的白矮星主序星表进行交叉识别，发现它们分别占FUV和NUV样本的$\sim$ 62%和$\sim$ 16%。该星表为研究恒星活动、光谱未分辨致密主序星双星和变星提供了独特的样本。
2018-07-02 astro-ph.GA astro-ph.SR
When LAMOST meets Gaia DR3 Exploring the metallicity of open clusters
本研究利用Gaia DR3和LAMOST数据测量1131个疏散星团的金属丰度，通过GALAH光谱校正，揭示金属丰度梯度并推断太阳附近星团多起源于外盘。
2024-11-05 astro-ph.GA astro-ph.SR
Estimating Atmospheric Parameters from LAMOST Low-Resolution Spectra with Low SNR
大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）获得了数千万条低分辨率恒星光谱。大量的光谱数据导致了探索大气参数自动估计方法的迫切性。LAMOST光谱中存在大量的低信噪比（SNR）光谱，这导致了光谱估计精度的急剧下降。因此，有必要探索更好的低信噪比谱估计方法。提出了一种基于神经网络的大气参数传递方案LASSO-MLPNet。首先，采用多项式拟合的方法得到伪连续体并去除伪连续体，然后利用最小绝对收缩选择算子（LASSO）检测出强噪声环境下的参数敏感特征。最后，LASSO-MLPNet使用多层感知器网络（MLPNet）来估计大气参数$T_{\mathrm{eff}}$、log $g$和[Fe/H]。利用APOGEE（Apache Point Observatory星系演化Experiment）和LAMOST（LAMOST）之间的一些LAMOST恒星光谱对LASSO-MLPNet的有效性进行了评估。结果表明，用$10<\mathrm{SNR}\leq80$对恒星光谱的估计精度有显著提高。特别是LASSO-MLPNet将用$10<\mathrm{SNR}\leq20$估算恒星光谱的$T_{\mathrm{eff}}$、log $g$和[Fe/H]的平均绝对误差（MAE）从（144.59 K，0.236 dex，0.108 dex）（LASP）降低到（90.29 K，0.152 dex，0.064…
2022-07-13 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Measuring 14 elemental abundances with R=1,800 LAMOST spectra
LAMOST巡天已经获得了银河系500万颗恒星的低分辨率光谱（R= 1，800），远远超过目前任何相应或更高光谱分辨率的恒星巡天。人们通常认为，只有很少的元素丰度可以从这样的低分辨率光谱测量，限制了他们的银河系考古学研究的效用。然而，Ting等人（2017）使用从头算模型认为，低分辨率光谱应该能够精确测量许多元素的丰度，至少在理论上是这样。在这里，我们通过测量LAMOST光谱中14种元素的相对丰度来验证这一说法，对于${\rm S/N}_{\rm LAMOST}$ > 30（每像素）的天体，测量精度为$\lesssim$ 0.1 dex。我们采用的光谱建模方法，其中数据驱动的模型相结合的先验模型梯度光谱应该类似从头算光谱模型。这种方法确保了数据驱动的丰度测定在其预测中利用光谱中的物理敏感特征，而不仅仅是利用丰度之间的天体物理相关性。我们的分析被限制在APOGEE调查中测量的元素丰度的数量，这是训练标签的来源。获得高质量/分辨率光谱的一个子集的LAMOST恒星测量更多的元素丰度作为训练标签，然后将这种方法应用于整个LAMOST目录将提供一个样本，超过20个元素丰度是一个数量级大于目前的高分辨率调查，大大增加了银河系考古的样本量。
2017-10-10 astro-ph.GA astro-ph.SR
Self-consistent Stellar Radial Velocities from LAMOST Medium-Resolution Survey (MRS) DR7
视向速度是恒星光谱中最基本的物理量之一，在时域现象分析中具有重要意义。LAMOST中分辨率巡天（MRS）DR 7包含光谱分辨率为$R\sim7\,500$的500万个单次曝光恒星光谱。然而，MRS调查的RV零点（RVZPs）的时间变化，这使得来自多个时期的RV不一致，尚未得到解决。本文基于互相关函数（CCF）方法，对信噪比（SNR）大于5的380万张单次曝光光谱（60万颗恒星）的RVs进行了测量，并提出了一种基于\textit{Gaia} DR 2 RVs的自洽确定各光谱仪RVZPs逐曝光曝光确定的方法。这样的RVZP估计为360万RV，并且可以达到$\sim 0.38\,\mathrm{km\,s}^{-1}$的平均精度。RVZPs的时间变化的结果表明，我们的算法是有效的和必要的，然后我们使用绝对RVs进行时域分析。使用APOGEE DR 16验证结果表明，我们的绝对RV在$50<\mathrm{SNR}<100$的蓝/红臂中可以达到0.84/0.80 $\mathrm{km\,s}^{-1}$的总体精度，而在$5<\mathrm{SNR}<10$的总体精度为1.26/1.99 $\mathrm{km\,s}^{-1}$。在50%、90%和95%水平上，678颗标准星的多重RV标准差（$N_\mathrm{obs}\geq 8$）的累积分布函数（CDF）在蓝/红臂分别达到0.45…
2021-05-25 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
New mercury-manganese stars and candidates from LAMOST DR4
目前的工作介绍了我们的努力，在识别新的汞锰（HgMn/CP 3）星使用大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）获得的光谱。在LAMOST DR 4的预选早期类型光谱中，使用MKCLASS代码的修改版本搜索合适的候选人，该代码探测了几个Hg II和Mn II功能。目视检查所得332个候选物的光谱。利用Gaia DR 2的视差数据和测光，我们研究了样本恒星的星等，距离太阳的距离以及演化状态。我们还使用不同的光度测量源搜寻了变星。我们提出了99个真正的CP 3明星，19个良好的CP 3明星候选人，和7个候选人。我们的样本大多是新发现的，平均包含已知最暗的CP 3恒星（峰值分布9.5 < G < 13.5等）。所有恒星都包含在B6到B9.5的狭窄光谱温度范围内，与预期和推导出的质量估计（大多数物体为2.4 < M（太阳）< 4）非常一致。我们的样本恒星年龄在1亿年到5亿年之间，涵盖了从零岁到末龄主序的整个年龄范围。它们几乎均匀地分布在主层序上<80%的分数年龄，在50%至80%的分数年龄之间有明显的物体堆积。我们发现二进制的质量和年龄估计的显着影响。八光度变量被发现，其中大多数显示monoperiodic的变化与旋转调制。加上最近公布的APOGEE CP 3恒星目录，我们的工作显着增加了已知银河系CP 3恒星的样本量，为未来深入的统计研究铺平了道路。
2020-10-07 astro-ph.SR
Recalibration of the Landolt UBVRI Standard Stars and the Generation of 5.4 Million New UBVRI Standard Stars using LAMOST and Gaia
Beijing Normal University（北京师范大学）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Tsinghua University（清华大学）
基于 BEST 数据库的 XPSP 数据重新校准了 Landolt UBVRI 标准星并揭示其零点偏移与空间结构，结合 LAMOST 与 Gaia 数据生成了 540 万颗高精度 UBVRI 标准星。
2025-11-05 astro-ph.SR
White dwarf-main sequence binaries identified from the LAMOST pilot survey
本文报道了一组从大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST，也称郭守敬望远镜）先导巡天观测中发现的白矮星-主序星（WDMS）双星。我们开发了一个颜色选择标准的基础上，什么是迄今为止最大和最完整的斯隆数字巡天（SDSS）DR 7 WDMS二进制目录，并确定28 WDMS二进制的LAMOST试点调查。在我们的双星样本中，除了一颗DB白矮星外，大部分都是DA白矮星。我们推导出恒星的大气参数，质量和半径的两个组成部分，我们的10个双星。我们还提供了这10颗WDMS双星的白矮星主星的冷却年龄和伴星的光谱类型。这些双星往往包含热白矮星和早期类型的同伴。通过交叉识别，我们注意到我们样本中的九个二进制文件已经在SDSS DR 7 WDMS二进制目录中发布。LAMOST先导巡天发现的19个光谱WDMS双星是新的。使用3 $σ$径向速度变化作为一个标准，我们发现两个后共同包络二进制候选人从我们的WDMS二进制样本。
2013-08-20 astro-ph.SR
LAMOST Medium-Resolution Spectroscopic Survey (LAMOST-MRS): Scientific goals and survey plan
自2018年9月起，LAMOST开始利用亮/灰夜进行新的5年中分辨率光谱调查（MRS）。我们提出了LAMOST-MRS的科学目标，并提出了一个近乎乐观的调查策略。还提供了完整的足迹。不仅是常规的中分辨率调查，而且从2018年开始进行时域光谱调查，并将于2023年结束。根据详细的巡天计划，我们预计LAMOST-MRS可以观测到约200万颗恒星的光谱，其极限星等约为G=15等。此外，它还将提供约20万颗恒星的平均60历元观测，极限星等为G~14等。这些高质量的光谱将提供约20种元素丰度、自转速度、发射线轮廓以及不确定性小于1 km/s的精确径向速度。有了这些数据，我们预计LAMOST可以有效地利用恒星物理学方面的科学，例如奇异双星，对多种类型的变星的详细观测等，行星宿主星、发射星云、疏散星团、年轻的前主序星等。
2020-05-14 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Isochrone ages for ~3 million stars with the second Gaia data release
我们提出了一个目录的距离，质量和年龄的$\sim3$万颗恒星在第二盖亚数据发布的光谱参数可从大型光谱调查：APOGEE，盖亚-ESO，GALAH，LAMOST，RAVE和SEGUE。我们使用贝叶斯框架来计算距离，质量和年龄的概率密度函数，使用光度，光谱和天体测量信息，补充光谱质量的巨星。此外，我们提供后验消光估计（$A_V$），以每一个明星使用公布的消光图作为先验输入。我们提供了一个附录与消光系数盖亚测光来自恒星模型，占固有颜色和总消光的变化。我们的管道提供了光谱参数的输出估计，可用于改进光谱分析。我们补充我们的目录与银河系中心坐标和行动与相关的不确定性。作为我们的目录的力量的演示，我们产生的年龄和银心半径（$3$和$15\,\mathrm{kpc}$从银河系中心之间）分开的磁盘的速度色散配置文件。这表明，在外银河系（$>8\,\mathrm{kpc}$）的速度色散曲线随半径变平，并且在所有半径处，速度色散随在太阳附近观察到的年龄遵循平滑幂律。
2018-09-21 astro-ph.GA astro-ph.SR
Estimating stellar metallicities from Gaia DR3 XP data using LAMOST DR10
Institute of Astronomy, Nicolaus Copernicus University in Toruń（托伦尼古拉·哥白尼大学天文学研究所）；Nicolaus Copernicus Astronomical Center, Polish Academy of Sciences（波兰科学院尼古拉·哥白尼天文学中心）
研究利用LAMOST DR10的光谱铁丰度为训练标签，从盖亚DR3数据估计恒星金属丰度。通过交叉匹配数据训练XGBoost模型，验证其在多数据集上表现良好，能准确测量银河系盘径向金属丰度梯度，目录和模型公开可用于银河系化学研究。
2026-07-22 astro-ph.GA astro-ph.SR
Searching for Barium Stars from the LAMOST Spectra Using the Machine Learning Method: I
钡星是一种特殊的恒星，具有s-过程元素的增强。钡星的化学丰度分析可以为研究银河系的化学演化提供重要线索。大天区面积多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）通过数据发布9（DR 9）发布了超过600万张FGK型恒星的低分辨率光谱，可以显著增加钡星的样本量。在本文中，我们使用机器学习算法从LAMOST的低分辨率光谱中搜索钡星。我们应用光梯度增强机（LGBM）算法建立基于不同特征的钡星分类器，并建立用于确定钡候选星的[Ba/Fe]和[Sr/Fe]的预测器。在整个光谱中的特征分类性能最好：对于锶增强的样品，精确度= 97.81%，召回率= 96.05%;对于钡增强的样品，精确度= 96.03%，召回率= 97.70%。在预测中，由4554 nm的Ba Ⅱ线估算的[Ba/Fe]比由4934 nm的Ba Ⅱ线估算的[Ba/Fe]具有较小的离散度：MAE $_{4554 Å}$ = 0.07，$σ_{4554 Å}$ = 0.12。[Sr由4077 nm的SrII线估算的[Fe/Fe]比由4215 nm的SrII线估算的[Fe/Fe]表现更好：MAE $_{4077 Å}$ = 0.09，$σ_{4077 Å}$ = 0.16。与其他流行算法的比较表明，LGBM是准确和有效的钡星分类。这项工作表明，机器学习可以作为一种有效的手段来识别化学上特殊的恒星并确定它们的元素丰度。
2022-11-13 astro-ph.GA astro-ph.SR
High- and Low-$α$ Disk Stars Separate Dynamically at all Ages
在银河系的$[α/$ Fe]-[Fe/H]平面上有一个二分法，其中恒星分为高$α$和低$α$序列。高$α$序列主要由老恒星组成，低$α$序列主要由年轻恒星组成。这种二分法的起源是不确定的。为了更好地了解高和低$α$星是如何联系在一起的，我们研究了高和低$α$序列是否在所有年龄都有不同的轨道，或者年龄是否设置了恒星的轨道特性，而不管它们的$α$增强。轨道作用量$J_R$、$J_z$和$J_ϕ$（或$L_z$）是我们对恒星动力学的标记。我们使用年龄为58，278 LAMOST恒星（测量精度为40%）在太阳的$\leq$ 2千秒差距，我们计算的轨道行动自行和由盖亚的DR 2给出的松弛。我们发现，\emph{at all ages}，高和低$α$序列是动态不同的。这意味着这两个序列的形成和演化历史是分开的;一颗恒星在高或低$α$序列中的成员身份表明了它在给定时间的动力学性质。我们使用行动空间，使一个有效的选择晕星，并随后报告了一组老，低$α$星的晕，这可能是一个离散的人口从一个坠落事件。
2019-03-10 astro-ph.GA astro-ph.SR
A General Framework for Radial Velocity Calibration in Low-Resolution Spectroscopic Surveys: Correcting Wavelength-Dependent and Global Systematics with Application to LAMOST DR9
Institute for Frontiers in Astronomy and Astrophysics, Beijing Normal University（北京师范大学天文与前沿科学研究院）；School of Physics and Astronomy, Beijing Normal University（北京师范大学物理与天文学院）；Yunnan University（云南大学）
本文提出一种框架，用于校正低分辨率光谱巡洋中波长依赖性和全局系统误差，通过多项式拟合和分层校正提升径向速度精度，应用于LAMOST DR9数据集。
2026-04-21 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Minute-cadence Observations of the LAMOST Fields with the TMTS: I. Methodology of Detecting Short-period Variables and Results from the first-year Survey
清华大学-马化腾巡天望远镜（TMTS）位于中国国家天文台兴隆站，视场达18度^2。TMTS自2020年起开始对LAMOST天区进行监测，每个天区的不间断观测平均持续约6小时，周期约为1分钟。本文介绍了LAMOST第一年观测的数据分析和初步的科学结果。这些观测产生了超过490万条不间断的光变曲线，每条光变曲线至少有100个历元。这些光变曲线对应于426万个Gaia-DR 2源，其中28.5万个源被发现具有LAMOST的多历元光谱。通过分析这些光变曲线与Lomb Scaggle周期图，我们确定了超过3700周期变星候选人的周期低于7.5小时，主要包括食双星和三角洲盾牌星。这些短周期双星将为双星演化理论提供重要的约束条件，并为未来的空间引力波实验提供可能的源。此外，我们还通过搜索光变曲线中快速演化的信号识别了42颗耀斑星。来自TMTS的密集采样的光变曲线使我们能够更好地量化这些耀斑的形状和持续时间。
2021-09-23 astro-ph.IM astro-ph.SR
LAMA: LAMOST Medium-Resolution Spectral Analysis Pipeline
LAMA是为LAMOST中分辨率光谱设计的恒星参数测量流水线，采用模板匹配方法，精度高且无偏差，已成功应用于近50万颗恒星，助力银河系研究。
2024-07-18 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Hydrogen lines in LAMOST low resolution spectra of RR Lyrae stars
LAMOST银河系结构和演化光谱调查在进行了为期一年的试点调查之后，自2012年10月以来一直在运作。试点调查产生了一个包含60多万个恒星光谱的数据发布。通过与银河系高纬度地区RR天琴座恒星的大型时间序列光度数据库进行交叉检查，我们发现LAMOST观测到的恒星总数为157颗。在这个样本中，我们成功地捕获了三颗处于快速膨胀阶段的RR型天琴座星，它们在光谱中都显示出显著的高超音速激波特征。通过拟合Hα线的形状，我们确定在较宽的Hα吸收线内看到的发射特征表明这三个物体的大气中存在高超音速相对运动。通过对数百万颗恒星的进一步LAMOST巡天，我们将捕获大量处于高超音速膨胀阶段的RR型天琴座星样本，从而为研究RR型天琴座星的内部结构和脉动机制提供一个庞大的数据库。
2013-06-20 astro-ph.SR
Identification, mass and age of primary red clump stars from spectral features derived with the LAMOST DR7
虽然红团（RC）星由于其光度和颜色的稳定性而易于识别，但在HR图上的同一位置上，大约20-50%的红巨星分支（RGB）星实际上是红巨星。本文从LAMOST DR 7上鉴定了184318颗主RC（PRC）星的210,504个光谱样本，其纯度高于90%。采用XGBoost集成学习算法，通过LAMOST光谱（R~1800，SNR>10）成功区分了RC星和RGB星，并去除了次RC星。SHapley加法解释（SHAP）值用于解释XGBoost模型选择的顶级功能。特征围绕Fe 5270、MgH & MgIb、Fe 4957、Fe 4207、Cr 5208和CN，可以成功区分RGB和RC星。XGBoost也被用来估计PRC恒星的年龄和质量，通过用开普勒标记的星震参数训练它们的光谱。质量和年龄的不确定性分别为13%和31%。通过对特征归因模型的验证，发现XGBoost得到的年龄敏感因素与文献结果一致。PRC星的距离是由Gaia EDR 3标定的$K_{S}$绝对星等推算的，其不确定度约为6%，表明PRC星主要位于银盘上。我们还测试了XGBoost与R $\sim$ 250，这是中国空间站望远镜（CSST）的分辨率正在建设中，它仍然能够找到敏感的功能，以区分RC和RGB。
2022-03-11 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Estimating Stellar Parameters from LAMOST Low-resolution Spectra
针对LAMOST海量低分辨率光谱，提出StarGRUNet深度学习模型估计恒星大气参数和13种元素丰度，精度高且与高分辨率巡天一致，并发布约821万条光谱的估计星表。
2023-03-28 astro-ph.IM astro-ph.SR
Homogeneous Stellar Atmospheric Parameters and 22 Elemental Abundances for FGK Stars Derived From LAMOST Low-resolution Spectra with DD-Payne
本文利用 DD-Payne 从 LAMOST 低分辨率光谱中为数百万 FGK 恒星推导均匀大气参数和 22 种元素丰度，并通过多重内外部校准提升精度与一致性。
2025-06-08 astro-ph.GA astro-ph.SR
The Spectroscopic Binaries from LAMOST Medium-Resolution Survey (MRS). I. Searching for Double-lined Spectroscopic Binaries (SB2s) with Convolutional Neural Network
我们开发了一个卷积神经网络（CNN）模型来区分双线光谱双星（SB 2）从其他基于单次曝光的中等分辨率光谱（$R\sim 7,500$）。训练集包括一个大的单星和双星的模拟光谱的MIST恒星演化模型和ATLAS 9大气模型的基础上合成。我们的模型通过在阴性样本上添加适当的惩罚（例如，当惩罚参数$Λ=16$时，蓝/红臂分别为0.12%和0.16%）。实验结果表明，该系统的性能符合预期，有利于高质量比（$q \geq 0.7$）和大径向速度分离（$Δv \geq 50\,\mathrm{km\,s^{-1}}$）的FGK型主序星双星。虽然真实的假阳性率不能可靠地估计，验证从开普勒光变曲线确定的食双星表明，我们的模型预测低的二进制概率在食相位（0，0.5和1.0）的预期。色星等图也有助于说明它从光谱中识别FGK MS双星的可行性和能力。我们的结论是，该模型是合理可靠的，可以提供一个自动的方法来识别SB 2周期$\lesssim 10$天。这项工作产生了一个目录的二进制概率超过500万光谱的100万个来源的LAMOST中分辨率调查（MRS），和目录的2198 SB 2候选人，其物理性质将在我们的后续文件进行分析。数据产品在期刊和我们的Github网站上公开提供。
2021-12-07 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Exploring the stellar rotation of early-type stars in the LAMOST Medium-Resolution Survey. I. Catalog
我们推导出从大天区多物体光纤光谱望远镜中分辨率巡天（LAMOST-MRS）中提取的40，034颗晚B型和A型主序星的恒星参数和丰度（“恒星标签”）。我们的早期型样品的初步选择是从LAMOST数据发布7的光谱线指数的基础上。我们使用恒星拉贝尔机（SLAM）来推导它们的光谱恒星参数，利用6000 K $< T_\mathrm{eff} <$ 15，000 K和$-1$ dex $< \mathrm{[M/H]} <$ 1 dex的库鲁茨光谱合成模型。对于$\sim 60$的信噪比，$T_\mathrm{eff}$、$\log g$、[M/H]和$v\sin i$的交叉验证散点分别为$\sim$ 75 K、0.06 dex、0.05 dex和$\sim 3.5\,\mathrm{km\,s^{-1}}$。与先前已知的恒星标签的对象进行比较，除了$\log g$之外，所有恒星参数都具有很大的一致性。虽然这是一个内在的警告，来自MRS的窄波长覆盖范围，它只有一个微小的影响，因为体面的光谱分辨率和轮廓拟合方法的恒星自转速率的估计。我们的早期样本恒星的质量和年龄是从非旋转恒星演化模型中推断出来的。这为研究恒星自转分布随恒星质量和年龄的变化规律奠定了基础。
2021-10-15 astro-ph.SR
The LAMOST Stellar Parameter Pipeline at Peking University --- LSP3
介绍了北京大学LAMOST恒星参数管道LSP 3，该管道是为LAMOST银河系反中心光谱巡天（LSS-GAC）测量恒星径向速度$V_{\rm r}$和恒星大气参数（有效温度$T_{\rm eff}$、表面重力记录、$g$、金属丰度[Fe/H]）而研制和实现的。我们描述了LSP 3的算法，并检查它产生的参数的精度。通过比较多历元观测结果和疏散星团和球状星团的候选成员的结果，与光度校准，以及与一些外部数据库，包括PASTEL档案，APOGEE，SDSS和RAVE调查，以及LAMOST DR 1中发布的那些。LSP 3参数的不确定性的特点和量化的光谱信噪比（SNR）和恒星大气参数的函数。结果表明，对于信噪比大于10的FGK星的LSS-GAC谱，LSP 3的径向速度、有效温度、表面重力和金属丰度的计算精度分别达到了5. 0 km $^{-1}$，150 K，0. 25 dex，0. 15 dex. LSP 3已应用于迄今收集的超过一百万个LSS-GAC光谱。根据LAMOST的数据政策，将向公众公布LSP 3产生的恒星参数，以及通过使用各种技术结合分光和多波段光度测量推导出的星际消光$E(B-V)$和恒星距离估计值。
2014-12-20 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
An independent test of the photometric selection of white dwarf candidates using LAMOST DR3
在Gentile Fusillo等人（2015）中，我们开发了一种选择白矮星候选者的方法，该方法利用测光，颜色和自行来计算成为白矮星（Pwd）的概率。我们的方法的应用斯隆数字巡天（SDSS）数据发布10导致近66,000光度选择的对象与派生PWD，其中约21000是高置信度的白矮星候选人。在这里，我们提出了一个独立的测试，我们的选择方法的基础上，从LAMOST（大天区多光纤光谱望远镜）调查光谱确认的白矮星的样本。我们通过交叉匹配我们所有的$\sim$ 66,000 SDSS光度白矮星候选者与LAMOST第三次数据发布中提供的400多万光谱来做到这一点。这导致了1673颗白矮星候选者没有先前的SDSS光谱，但有可用的LAMOST光谱。在这些天体中，我们确定了309颗真正的白矮星。我们发现，我们的Pwd可以有效地区分确认LAMOST白矮星和污染物。我们的白矮星候选选择方法可以应用于任何多波段光度测量，在这项工作中，我们最终确认其可靠性选择白矮星，而不求助于光谱。我们还讨论了LAMOST中白矮星的光谱完整性，以及推导出新发现的LAMOST样品中富氢大气白矮星的有效温度、表面重力和质量。
2015-06-15 astro-ph.SR
Study on Outliers in the Big Stellar Spectral Dataset of the Fifth Data Release (DR5) of the Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST)
为了研究大天区面积多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）的恒星光谱质量以及LAMOST恒星参数管道（LAMOST Stellar Parameter Pipeline）导出的恒星参数的正确性，对LAMOST第5次数据发布（DR 5）中的AFGK星进行了离群分析。定义离群因子是为了对从DR 5恒星参数目录中选择的300多万个恒星光谱进行排序。我们提出了一种改进的局部离群因子（LOF）方法的基础上，主成分分析和蒙特卡洛，使计算的LOF排名随机挑选的子样本，并行计算的多台计算机，并最终获得每个光谱在整个数据集的离群值排名。选取了约占光谱总数千分之一的3,627个最离群光谱进行聚类，得到10组光谱，其参数密度分布符合LAMOST DR 5的参数分布，表明在整个参数空间中，坏光谱的概率是均匀分布的。通过与APOGEE交叉匹配，我们得到了122个共同的光谱。对122个光谱，LASP计算的参数与APOGEE一致，尽管其中有坏像素或坏通量校准。另一方面，一些异常光谱显示出强烈的星云污染，警告相应的参数应谨慎使用。所有3,627个异常值的目录和光谱图集可以在http://paperdata.china-vo.org/LY_paper/dr5Outlier/dr5Outlier_resource.zip上找到。
2021-07-06 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Stellar activity with LAMOST. I. Spot configuration in Pleiades
我们利用LAMOST DR 2档案中的昴星团和场星的光谱来研究斑点和活动如何在年轻时作为质量的函数而变化。我们通过测量LAMOST光谱（R $\approx$ 1800）中7050 $Å$附近的TiO带，获得了具有太阳金属丰度的野外GKM矮星大样本的标准TiO带强度。分析表明，包括晚期G型和早期K型在内的活动矮星与非活动矮星相比具有额外的TiO吸收，表明其表面存在冷点。与不活跃的恒星相比，在给定的TiO 5下，活跃的晚期K-和M-矮星显示出更深的TiO 2和更浅的TiO 4，这可以部分地通过冷点来解释。我们估计冷点分数覆盖304昴候选人通过模拟他们的TiO 2（和TiO 5）带强度相对于标准值。结果表明，大部分K-和M-型成员的表面具有非常大的斑点覆盖率（$\sim$ 50%）。我们分析了光斑覆盖率、旋转和光变化幅度之间的相关性，发现慢旋转体（$R_{o}$ > 0.1）上的光斑覆盖率随着Rossby数$R_{o}$的减小而增加。有趣的是，我们检测到一个饱和度为40%-50%的快速旋转器中的光斑覆盖的饱和特征。另外，在热的快旋体中，光斑分布比慢旋体更对称。更有趣的是，我们在许多M型成员中检测到大的斑点覆盖，没有或很少有光变化。从更大的角度来看，这些结果为这些冷的活跃恒星上的恒星发电机提供了重要的约束。
2016-08-18 astro-ph.SR
591 high velocity stars in the Galactic halo selected from LAMOST DR7 and Gaia DR2
在本文中，我们报告了591个高速恒星候选者（HiVelSC）从超过1000万光谱的数据发布7（DR 7）的大天区多目标光纤光谱望远镜和第二盖亚数据发布，在银河系静止框架的三维速度大于445公里/秒。我们发现，至少有43个HiVelSC是未绑定到银河系的逃逸概率大于50%，这个数字减少到8，如果可能的视差零点误差得到纠正。大多数这些HiVelSC是贫金属和轻微α增强的内晕星。其中只有14%的[Fe/H] >-1，这可能是在银河系初始坍缩时形成的晕中的富金属“原位”星，也可能是在盘或球中形成但运动学加热的富金属星。14%的低比率意味着大部分恒星晕是由卫星星系的吸积和潮汐破裂形成的。此外，逆行轨道上的HiVelSC的平均金属丰度略低于逆行轨道上的HiVelSC，而[Fe/H] < -1的贫金属HiVelSC的平均逆行速度比富金属HiVelSC更快。为了研究HiVelSC的起源，我们进行轨道积分并将其分为四种类型，即，超高速星、超逃逸星、逃逸星和快晕星。这591个HiVelSC的目录，包括径向速度，大气参数，盖亚天体测量参数，空间位置和速度等，可在http://paperdata.chinavo.org/LYB/lamostdr7_gaiadr2_hvs_591.csv上获得。
2020-11-20 astro-ph.GA astro-ph.SR
Relations of rotation and chromospheric activity to stellar age for FGK dwarfs from Kepler and LAMOST
本研究基于LAMOST、Kepler等数据构建FGK型矮星星表，校准了自转周期、色球活动与恒星年龄的经验关系，明确了不同光谱型矮星的年龄适用范围，为快速估算恒星年龄及相关天文领域研究提供工具。
2024-01-27 astro-ph.EP astro-ph.GA astro-ph.SR
Compact Object Candidates with K/M-dwarf Companions from LAMOST Low-resolution Survey
在银河系中寻找致密天体（黑洞、中子星或白矮星）对于理解恒星演化历史、致密天体的物理学和银河系的结构至关重要。双星系统中的致密天体与明亮的伴星是光学观测的理想目标。通过监测伴星的径向速度，可以获得候选的致密天体。然而，大多数光谱望远镜通常以相对较低的效率获得恒星光谱，这使得数百万颗恒星的天空调查几乎是不可能的。大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）的大规模光谱测量的效率为寻找紧凑的候选物体提供了一个特定的机会，即，仅仅是光谱观测。晚型K/M星是银河系中最丰富的星群。由于有K/M矮伴星的密近双星的开普勒速度相对较大，隐藏的致密天体更容易被发现和追踪。在这项研究中，紧凑的对象候选人与K/M-矮伴星的LAMOST低分辨率恒星光谱进行了研究。基于LAMOST数据Release 5，我们获得了一个$56$双星的样本，每个双星都包含一个径向速度变化很大的K/M矮星$ΔV_{\rm R} > 150~{\rm km~s}^{-1}$。结合凌日系外行星巡天卫星提供的测光信息，得到了一组$35$紧凑天体候选样本，其中$16$源的轨道周期由光变曲线得到了揭示。以两个源为例，通过对径向速度曲线的拟合，证实了两个系统中存在一个致密目标。本研究展示了通过LAMOST搜索紧凑型天体的原理和功能。
2022-09-28 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.SR
Timing the formation of the Galactic thin disc with asteroseismic stellar ages
扩展薄盘的形成是我们银河系过去最壮观的事件$\sim8$ \，Gyr。为了揭示这一过程，获得大样本恒星的精确和准确的恒星年龄是必不可少的，尽管具有挑战性。在这项工作中，我们提出了5306红巨星支星的星震年龄测定使用\kepler{}和LAMOST数据，与年龄测定的影响是如何通过选择不同的温度标度和恒星模型进行了彻底的检查。由于我们的样本星的星震和光谱参数的高精度，我们能够以12%的平均精度实现年龄测定，然而，年龄测定敏感地依赖于所采用的温标，因为50K的有效温度差异可能导致年龄估计的大于10%的系统不确定性。利用最合理的温标组导出的年龄，我们研究了化学薄盘星的年龄分布，并给出了第一批银河系薄盘星形成时代的估计。我们发现，第一个（最古老的）薄盘星的年龄为$9.5^{+0.5(\rm rand.)+0.5(\rm sys.)}_{-0.4(\rm rand.)-0.3(\rm sys.)}$ \，陀螺仪，系统的不确定性反映了年龄估计使用不同的恒星演化模型。在这个时期，银河系的厚盘仍在形成恒星，这表明我们银河系的薄盘和厚盘一起形成恒星的时间窗口。此外，我们发现第一个薄盘星表现出广泛的分布银心半径，这表明内部和外部薄盘开始同时形成。
2023-01-19 astro-ph.GA astro-ph.SR
A Combined Chandra and LAMOST Study of Stellar Activity
我们使用{ \it Chandra}和LAMOST数据探测了恒星X射线活动在广泛的恒星参数范围内。我们测量了484颗主序星的X射线与辐射热光度比（$R_X = L_X/L_{\rm bol}$），发现G型和K型星的X射线与辐射热光度比呈双峰分布。我们解释这种双峰作为证据的两个子群体具有不同的日冕温度，这是由不同的日冕加热速率。利用金属丰度和速度信息，我们发现这两个子群体主要位于薄盘。对于年龄大于$\sim$ 4 Gyr的恒星，我们没有发现$R_X$随恒星年龄的变化趋势;在$R_X$随年龄的分布中存在一个低谷，$R_X$的最低范围出现在2 Gyr左右。然后，我们研究了$R_X$和$R_{\rm Hα}$（色球活动的代理）之间的相关性：我们发现这两个量是很好的相关性，在许多早期的研究中发现。最后，我们选取了12颗具有X射线耀斑的恒星样本，研究了耀斑的光变曲线形态。在我们的样本中观察到的耀斑轮廓和时间尺度的变化表明了不同的能量释放过程的贡献。
2018-12-14 astro-ph.HE astro-ph.SR
Testing Chemical Tagging with LAMOST: Intrinsic Abundance Dispersion of Subgiant Stars in the Galactic Disk
National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台）；Institute for Frontiers in Astronomy and Astrophysics, Beijing Normal University（北京师范大学前沿交叉科学研究院）；School of Astronomy and Space Science, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学天文与空间科学学院）；Purple Mountain Observatory, Chinese Academy of Sciences（中国科学院紫金山天文台）；Department of Astronomy, Beijing Normal University（北京师范大学天文学系）
利用LAMOST亚巨星样本，通过正向建模发现轻元素和α元素内在丰度弥散小（≲0.05 dex），中子俘获元素弥散大（≳0.1 dex），且不能用单一示踪剂解释，凸显其化学标记潜力。
2026-09-14 astro-ph.GA astro-ph.SR
Parameter Estimation of LAMOST Medium-resolution Stellar Spectra
针对LAMOST中分辨率光谱规模大、信噪比范围广且参数空间分布不均导致低温、高温或低金属丰度光谱参数估计不准的问题，提出基于多区域的SPEMR方法，在信噪比≥10时显著提升有效温度、表面重力、金属丰度及13种元素丰度的估计精度，并发布419万条光谱的星表、代码、模型及数据。
2023-12-26 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Estimating stellar atmospheric parameters, absolute magnitudes and elemental abundances from the LAMOST spectra with Kernel-based Principal Component Analysis
通过大尺度光谱测量精确确定恒星大气参数和元素丰度对于银河系考古学至关重要。本文估算了恒星大气参数--有效温度T_{\rm eff}、表面重力log g和金属丰度[Fe/H]、绝对星等M_V和M_{Ks}、α元素与金属的比值（和铁）丰度比[α/M]（和[α/Fe]），以及LAMOST光谱中碳、氮丰度[C/H]和[N/H]的多元回归方法。基于主成分分析，使用与其他调查（依巴谷，开普勒，APOGEE）共同的恒星作为训练数据集。实验结果表明，在信噪比（SNR）大于50的条件下，我们的方法可以获得Teff ~ 100 K，log g ~0.1 dex，M_V和M_{Ks}为0.3 ~ 0.4 mag，[Fe/H]，[C/H]和[N/H]为0.1 dex，[α/M]（[α/Fe]）优于0.05 dex。即使对于20的光谱SNR，结果也是令人满意的。这项工作首次从LAMOST的大量数据集中确定了[C/H]和[N/H]丰度，据我们所知，这是第一次报道直接根据观测光谱进行绝对星等估计。从LAMOST巡天得出的数百万颗恒星的恒星参数将以增值目录的形式公开提供。
2016-10-01 astro-ph.SR
