Gaia Data Release 2: Properties and validation of the radial velocities
D. Katz, P. Sartoretti, M. Cropper, P. Panuzzo, G. M. Seabroke, Y. Viala, K. Benson, R. Blomme, G. Jasniewicz, A. Jean-Antoine, H. Huckle, M. Smith, S. Baker, F… 展开作者
D. Katz, P. Sartoretti, M. Cropper, P. Panuzzo, G. M. Seabroke, Y. Viala, K. Benson, R. Blomme, G. Jasniewicz, A. Jean-Antoine, H. Huckle, M. Smith, S. Baker, F. Crifo, Y. Damerdji, M. David, C. Dolding, Y. Frémat, E. Gosset, A. Guerrier, L. P. Guy, R. Haigron, K. Janßen, O. Marchal, G. Plum, C. Soubiran, F. Thévenin, M. Ajaj, C. Allende Prieto, C. Babusiaux, S. Boudreault, L. Chemin, C. Delle Luche, C. Fabre, A. Gueguen, N. C. Hambly, Y. Lasne, F. Meynadier, F. Pailler, C. Panem, F. Royer, G. Tauran, C. Zurbach, T. Zwitter, F. Arenou, D. Bossini, A. Gomez, V. Lemaitre, N. Leclerc, T. Morel, U. Munari, C. Turon, A. Vallenari, M. Žerjal
For Gaia DR2 (GDR2), 280 million spectra, collected by the RVS instrument on-board Gaia, were processed and median radial velocities were derived for 9.8 million sources brighter than Grvs = 12 mag. This paper describes the validation and properties of the median radial velocities published in GDR2. Quality tests and filters are applied to select, from the 9.8 million radial velocities, those with the quality to be published in GDR2. The accuracy of the selected sample is assessed with respect to ground-based catalogues. Its precision is estimated using both ground-based catalogues and the distribution of the Gaia radial velocity uncertainties. GDR2 contains median radial velocities for 7 224 631 stars, with Teff in the range [3550, 6900] K, which passed succesfully the quality tests. The published median radial velocities provide a full sky-coverage and have a completness with respect to the astrometric data of 77.2\% (for $G \leq 12.5$ mag). The median radial velocity residuals with respect to the ground-based surveys vary from one catalogue to another, but do not exceed a few 100s m/s. In addition, the Gaia radial velocities show a positive trend as a function of magnitude, which starts around Grvs $\sim 9$ mag and reaches about $+500$ m/s at Grvs $= 11.75$ mag. The overall precision, estimated from the median of the Gaia radial velocity uncertainties, is 1.05 km/s. The radial velocity precision is function of many parameters, in particular the magnitude and effective temperature. For bright stars, Grvs in [4, 8] mag, the precision is in the range 200-350 m/s, which is about 3 to 5 times more precise than the pre-launch specification of 1 km/s. At the faint end, Grvs = 11.75 mag, the precisions for Teff = 5000 K and 6500 K are respectively 1.4 km/s and 3.7 km/s.
Gaia Early Data Release 3. Building the Gaia DR3 source list -- Cross-match of Gaia observations
盖亚早期数据发布3（盖亚EDR 3）包含来自欧洲航天局盖亚任务在其前34个月连续扫描天空期间收集的25亿个源的780亿个单独视场的结果。我们描述的输入数据，它具有板载检测的形式，以及在交叉匹配这些检测源所涉及的建模和处理。对于交叉匹配，我们形成了所有与天空中相同物理光源相关的检测集群。作为第一步，被认为是虚假的机载检测被丢弃。然后，在观测-源匹配中，将剩余的检测结果初步与现有源列表中的一个或多个源相关联。直接或间接与同一源相关联的所有候选匹配形成匹配候选组。然后对来自同一组的检测结果进行聚类分析。每个集群都被分配了一个源标识符，该标识符通常与Gaia DR 2的标识符相同。由于个体检测的数量非常高，我们还描述了处理的有效组织。我们目前的结果和统计数据的最后交叉匹配，特别强调更复杂的情况下，相关的盖亚目录的用户。我们描述的改进，在早期的盖亚数据发布，特别是恒星的高自行，最亮的来源，可变的来源，并为近源对。
迄今为止，欧空局盖亚任务正在产生天文学上更精确的源目录。这是存档领域的一个挑战，以有效的方式向天文学家提供这些信息。此外，新的天文任务加强了档案发展的变化。归档，作为访问数据的简单应用程序，正在演变成复杂的数据中心结构，其中计算能力服务可供用户使用，数据挖掘工具集成到服务器端。在涉及使用大目录的天文学科学的情况下，如在盖亚（或欧几里得）中，处理数据的常用方法需要改变为一种新的范式“将代码靠近数据”，这意味着数据挖掘功能正在成为允许科学开发的必要条件。为了实现这些功能，Gaia DR 1实现了TAP+接口、交叉匹配功能、完整目录直方图、VOSpace等云资源中的中间结果序列化等，以使社区能够利用这些科学资源，而不会遇到连接带宽的瓶颈。我们介绍了Gaia Archive Data Release 1（http：//archives.esac.esa.int/gaia/）中已有的架构、基础设施和工具，并描述了功能和基础设施。
Gaia Data Release 4: Modelling of drift-scan related effects in Gaia's point spread function
Institute for Astronomy, School of Physics and Astronomy, University of Edinburgh（爱丁堡大学物理与天文学学院天文研究所）；Lund Observatory, Division of Astrophysics, Department of Physics, Lund University（隆德大学物理系天体物理学部隆德天文台）；DAPCOM for Institut de Ciències del Cosmos (ICCUB), Universitat de Barcelona (IEEC-UB)（巴塞罗那大学宇宙科学研究所（ICCUB）DAPCOM项目）；ESA, European Space Astronomy Centre（欧洲空间局欧洲航天飞行中心）；Institut de Ciències del Cosmos (ICCUB), Universitat de Barcelona (UB)（巴塞罗那大学宇宙科学研究所）；Departament de Física Quàntica i Astrofísica (FQA), Universitat de Barcelona (UB)（巴塞罗那大学量子物理与天体物理学系）；Institute of Astronomy, University of Cambridge（剑桥大学天文研究所）
A Planetary Illusion's Funeral: Non-detection of a Gaia DR3 Exoplanet Candidate, and the Role of Intermediate-precision Radial Velocities in Gaia Exoplanet Follow-up
Centre for Astrophysics, University of Southern Queensland（南昆士兰大学天体物理中心）；Max Planck Institute for Astronomy（马克斯·普朗克天文学研究所）；Center for Astrophysics, Harvard & Smithsonian（哈佛-史密森尼天体物理中心）
The Gaia-ESO Survey: Empirical determination of the precision of stellar radial velocities and projected rotation velocities
盖亚-ESO巡天（GES）是欧洲南方天文台甚大望远镜的大型公共光谱巡天。一个关键目标是提供银河系恒星代表性样本的精确径向速度（RV）和投影赤道速度（v sin i），这将补充盖亚天体测量卫星获得的信息。我们提出了一个分析，以经验量化的大小和分布的不确定性RV和V sin我使用光谱重复曝光相同的恒星。结果表明，不确定性随信噪比（S/N）和vsin i的简单标度函数变化，不确定性随光球温度的升高而增大，但对恒星重力、金属丰度和年龄的依赖性较弱.潜在的不确定性分布具有扩展的尾部，学生t分布比正态分布更好地表示。参数化的结果提供，使RV精度的估计几乎所有的GES测量，和估计的v sin i精度的恒星在年轻的星团，作为S/N，v sin i和恒星温度的函数。单个高S/N GES RV测量的精度为0.22-0.26 km/s，取决于仪器配置。
Bayesian analysis of Gaia epoch astrometry and radial velocities with kima
Tsung-Dao Lee Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交大李政道研究所）；School of Physics and Astronomy, University of Birmingham（伯明翰大学物理与天文学院）；Observatoire Astronomique de l’Université de Genève（日内瓦大学天文台）
Gaia Data Release 1: The reference frame and the optical properties of ICRF sources
作为Gaia DR 1数据处理的一部分，计算了一个特殊的天体测量解，即所谓的辅助类星体解。这给出了选定的河外天体的位置，包括国际天体参考系（ICRF 2）第二次实现中的射电源，这些射电源具有足够明亮的光学对应物，可以与盖亚一起观察。这些位置的子集用于将Gaia DR 1的位置参考系与ICRF 2对齐。我们描述的盖亚辅助类星体的解决方案的一个子集的源匹配ICRF 2的属性，并比较它们的光学和无线电的位置在亚质量水平。50%的源的形式标准误差优于0.76毫角秒（mas），90%的源的形式标准误差优于3.35毫角秒。光学星等是在盖亚未过滤的光度G波段获得的。与定义源的无线电位置的比较表明，系统差异不大于零点几个mas。有问题的解决方案的分数，不容易占统计，是小于6%。标准化的差异延长了尾部，需要对大约100个源进行逐案调查，但我们还没有看到任何与源中的光无线电偏移有关的差异。
Correction to the photometric colors of the Gaia Data Release 2 with the stellar color regression method
第二次盖亚数据发布（DR 2）提供了整个天空的精确和均匀的测光数据，达到了G，GRP和GBP通带前所未有的毫量级（mmag）水平。然而，在10 mmag水平上存在的星等依赖系统效应限制了其在科学开发中的力量。在这项工作中，使用大约50万颗与LAMOST DR 5相同的恒星，我们应用基于光谱的恒星颜色回归方法来校准Gaia G-GRP和GBP-GRP的颜色。以前所未有的精度约1毫等，系统的趋势与G星等揭示了两种颜色的非常详细，反映了仪器配置的变化。对GBP-GRP和亮度大于G~11.5等的恒星，发现了颜色依赖的趋势，刻度一般可达20 mmag，变化范围为几mmag/mag，给出了Gaia DR 2的修正色图，并简要讨论了一些应用。
Gaia Data Release 2. Cross-match with external catalogues - Algorithms and results
上下文虽然盖亚目录本身是一个非常强大的工具，但正是这种高精度档案与其他档案的结合，才真正为天文学研究开辟了惊人的可能性。归档的高级互操作基于交叉匹配，让用户感觉就像使用单个数据归档一样。数据检索不仅应跨数据归档工作，还应跨波长域工作。无缝访问数据的第一步是计算Gaia和外部调查之间的交叉匹配。目的。我们描述了盖亚数据发布2（DR 2）目录与密集调查（泛星DR 1，2 MASS，SDSS DR 9，GSC 2.3，URAT-1，allWISE，PPMXL和APASS DR 9）和稀疏目录（Hipparcos 2，Tycho-2和RAVE 5）的预计算交叉匹配所采用的算法和结果。方法.一种新的算法是专门为稀疏目录。详细描述了DR 1所采用算法的改进和变化。结果交叉匹配的输出是官方Gaia DR 2目录的一部分。交叉匹配结果的全局分析也被提出。
GAIA（最初是Global Astrometric Interferometer for Astrophysics的缩写）是欧洲航天局（ESA）的一项任务，它将通过对银河系1000亿颗恒星中的1%进行无与伦比的调查，以微弧秒的精度制作我们银河系最大，最精确的三维地图。本文将简要回顾盖亚，数据发布和这项任务的可能影响。读者将被介绍到DR1和DR2的数据发布和DR1的科学成果，作为这个独一无二的任务的期待已久的DR2的先驱。
ExoDNN: Boosting exoplanet detection with artificial intelligence. Application to Gaia Data Release 3
ATG Science & Engineering for the European Space Agency (ESA)（欧洲航天局工程与技术科学部）；Universidad Complutense de Madrid（马德里康普顿斯大学）；Centro de Astrobiología (CAB, CSIC-INTA)（天体生物学中心（CSIC-INTA））；ISDEFE；European Space Agency (ESA), European Space Astronomy Centre (ESAC)（欧洲航天局欧洲空间天文中心）；European Space Agency (ESA), European Space Research and Technology Centre (ESTEC)（欧洲航天局欧洲空间研究与技术中心）
