LSST Observing Strategy White Paper: LSST Observations of WFIRST Deep Fields
R. J. Foley, A. M. Koekemoer, D. N. Spergel, F. B. Bianco, P. Capak, L. Dai, O. Dore, G. G. Fazio, H. Ferguson, A. V. Filippenko, B. Frye, L. Galbany, E. Gawise… 展开作者
R. J. Foley, A. M. Koekemoer, D. N. Spergel, F. B. Bianco, P. Capak, L. Dai, O. Dore, G. G. Fazio, H. Ferguson, A. V. Filippenko, B. Frye, L. Galbany, E. Gawiser, C. Gronwall, N. P. Hathi, C. Hirata, R. Hounsell, S. W. Jha, A. G. Kim, P. L. Kelly, J. W. Kruk, S. Malhotra, K. S. Mandel, R. Margutti, D. Marrone, K. B. W. McQuinn, P. Melchior, L. Moustakas, J. A. Newman, J. E. G. Peek, S. Perlmutter, J. D. Rhodes, B. Robertson, D. Rubin, D. Scolnic, R. Somerville, R. Street, Y. Wang, D. J. Whalen, R. A. Windhorst, E. J. Wollack
备注：
White Paper in response to LSST Call for Observing Strategy Input
The Wide-Field Infrared Survey Telescope (WFIRST) is expected to launch in the mid-2020s. With its wide-field near-infrared (NIR) camera, it will survey the sky to unprecedented detail. As part of normal operations and as the result of multiple expected dedicated surveys, WFIRST will produce several relatively wide-field (tens of square degrees) deep (limiting magnitude of 28 or fainter) fields. In particular, a planned supernova survey is expected to image 3 deep fields in the LSST footprint roughly every 5 days over 2 years. Stacking all data, this survey will produce, over all WFIRST supernova fields in the LSST footprint, ~12-25 deg^2 and ~5-15 deg^2 regions to depths of ~28 mag and ~29 mag, respectively. We suggest LSST undertake mini-surveys that will match the WFIRST cadence and simultaneously observe the supernova survey fields during the 2-year WFIRST supernova survey, achieving a stacked depth similar to that of the WFIRST data. We also suggest additional observations of these same regions throughout the LSST survey to get deep images earlier, have long-term monitoring in the fields, and produce deeper images overall. These fields will provide a legacy for cosmology, extragalactic, and transient/variable science.
The Impact of Observing Strategy on Reliable Classification of Standard Candle Stars: Detection of Amplitude, Period, and Phase Modulation (Blazhko Effect) of RR Lyrae Stars with LSST
维拉C。鲁宾天文台将进行其时空遗产巡天（LSST），单次曝光深度为$r{\sim}24.7$，预期基线为10年，不仅可以访问银河系的旧晕更深，而且基线更长，节奏更好，例如PS1 3 $π$（Chambers et al. 2016）。这将使LSST成为研究变星（如RR型天琴座星（RRL））的理想选择。在这里，我们解决了LSST的观察策略优化问题，因为调查足迹定义，单次访问暴露时间以及不同过滤器中重复访问的节奏尚未最终确定。我们提出了用于评估不同观测策略对标准烛光变星的可靠探测性和分类的影响的指标，包括RR天琴座星的振幅周期检测，相位调制效应，所谓的Blazhko效应（Blazhko 1907，Kollath et al. 2011），通过评估模拟潜在巡天设计的指标。到目前为止，由于典型的全天空调查的深度和节奏，几乎不可能在更大的样本上研究这种影响。在中等长度的基线上具有相对较少观测的全天巡天仅允许拟合相位折叠RRL光变曲线，从而在整个巡天长度上积分并隐藏关于巡天期间可能的周期或相位调制的任何信息。另一方面，以节奏探测轻微变化的光变曲线的测量通常具有相对较小的足迹。然而，LSST的调查策略将允许研究变星的方式，使人口研究成为可能。
Rubin LSST observing strategies to maximize volume and uniformity coverage of Star Forming Regions in the Galactic Plane
在全天巡天时代，绘制银河系最年轻的恒星星族的完整地图是现代天体物理学中最具挑战性的目标之一。最年轻的恒星组成部分的特性是至关重要的，不仅对银河系结构的全球概览，银河系薄盘，其旋臂，但也为当地的研究。事实上，恒星形成区（SFR）的识别以及与它们形成的环境的比较，对于将它们置于周围巨大分子云的背景下以及理解与恒星和行星形成过程相关的未知物理机制也是至关重要的。在10年的观察中，Vera C. Rubin Legacy Survey of Space and Time（Rubin-LSST）将实现精致的光度深度，这将使我们能够显着扩展我们能够发现新SFR的体积，并扩大我们自己的银河系的详细知识领域。本文描述了一个度量，它估计了< 10 Myr and masses >Rubin LSST观测在5 σ星等显著性的GRI带中将探测到的年龄为t 0.3 M $_\odot$的年轻恒星的总数。我们采用最新的模拟Rubin-LSST调查策略来检查我们的指标结果，以评估不同的观察策略可能对我们的科学案例产生的影响。
Optimizing the LSST Observing Strategy for Dark Energy Science: DESC Recommendations for the Deep Drilling Fields and other Special Programs
我们回顾了暗能量的测量，使深钻领域的观测和宇宙学测量的调查设计的优化。本白皮书是LSST DESC观测战略工作组（OSTF）努力的结果，该工作组代表了整个合作，旨在为DDFs的观测战略提出建议，这将有利于LSST的所有宇宙学分析。它附有DESC-WFD白皮书（Lochner等人）。我们主张改变名义深钻计划，有$>6$月季节，交织$gri$和$zy$观察每3天与2，4，8，25，4访问$grizy$，分别。这些建议的指导指标优化约束的暗能量和减轻系统的不确定性，包括具体要求总访问后，Y1和Y10测光红移（照片- $z$）和弱透镜系统。我们指定了先前选择的LSST深场（ELAIS-S1，XMM-LSS，CDF-S和COSMOS）的精确位置，并推荐Akari Deep Field South作为计划的第五个深场，以便与Euclid和WFIRST协同。我们推荐的DDF策略使用LSST调查时间的$6.2\%$。我们简要讨论了与其他合作的白皮书的协同作用，以及额外的小型调查和目标的机会计划，导致更好地测量暗能量。
Uniform Rolling: An LSST Observing Cadence Offering Sufficient Survey Uniformity for Comprehensive Cosmological Analysis
Imperial College London（帝国理工学院）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Stanford University（斯坦福大学）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Rutgers, the State University of New Jersey（新泽西州立罗格斯大学）；University College London（伦敦大学学院）；University of Toronto（多伦多大学）；Duke University（杜克大学）；University of the Western Cape（西开普敦大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；University of Cambridge（剑桥大学）；Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；University of Washington（华盛顿大学）
An Information-Theoretic Metric for Transient Classification and Novelty Detection
University of Chicago（芝加哥大学）；Space Telescope Science Institute（太空望远镜科学研究所）；University of Delaware（特拉华大学）；Lehigh University（利哈伊大学）；Vera C. Rubin Observatory（薇拉·C·鲁宾天文台）
Predictions of Transiting Exoplanet Confirmations from Rubin LSST Surveys
School of Earth and Space Exploration, Arizona State University（亚利桑那州立大学地球与太空探索学院）；Penn State University（宾夕法尼亚州立大学）；Universidad Andres Bello（安德烈斯贝略大学）；Universidad Nacional Autonoma de México（墨西哥国立自治大学）；University of Belgrade（贝尔格莱德大学）
On possible proxies of AGN light curves cadence selection in future time domain surveys
受即将到来的光度和光谱调查的启发（Vera C. Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（LSST），Manuakea Spectroscopic Explorer），设计了统计代理函数来测量活动星系核（AGN）的变化-可观测量（时滞、周期性和结构函数（SF））的韵律效应。我们构建了一个多元回归模型，统计识别的节奏形式的错误模式，知道AGN的时间滞后和周期性从不同的调查。我们定义了简单的度量SF的属性，占“观察到的”SF的偏差相对于那些从均匀采样的光变曲线。我们测试了不同的观测策略的回归模型：8个AGN的长光变曲线的光学数据集的特点和人工数据集的基础上几个理想化的LSST的节奏。在合成数据集上评估SFs度量。回归模型（对于两种数据类型）预测时滞和振荡检测的节奏相似，而对于具有低可变性的光变曲线（$\sim 10\%$），振荡检测的节奏不同。对于较高变异性（$\sim20\%$），预测的节奏大于$F_{var}\sim 10\%$。预测的节奏是减少红移。具有密集和同质节奏的SF更有可能表现出类似的行为。具有振荡信号的SF对节奏敏感，可能影响LSST样操作策略。建议的代理人可以帮助选择光谱和光度测量的节奏策略，他们将在更大的对象样本进行进一步测试。
A Multiband Generalization of the Analysis of Variance Period Estimation Algorithm and the Effect of Inter-band Observing Cadence on Period Recovery Rate
Satellite Constellation Avoidance with the Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time
我们研究了一种新的卫星回避策略，以减轻低地球轨道上的大型商业卫星星座对Vera C的影响。Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（鲁宾天文台时空遗产巡天）我们模拟了目前计划中的Starlink和OneWeb星座（$\sim$ 40，000颗卫星）的轨道，以测试升级后的Rubin调度算法如何有效地避免它们，并评估整体调查如何受到影响。给出了一个相当准确的卫星轨道预测，我们发现它是可能的调整调度算法，以有效地避免一些卫星。总的来说，牺牲10%的LSST观测时间来避开卫星，会使LSST访问条纹的比例减少两倍。是否需要这样的缓解取决于条纹对科学的总体影响，这还没有很好地量化。这是由于缺乏足够的信息，卫星亮度分布以及闪烁和低表面亮度残差的影响，警报纯度和宇宙学参数估计的系统误差。鲁宾行动期间卫星数量或亮度的显著增加可能使实施这种卫星回避策略变得值得。
HOLISMOKES XXI: Detecting strongly lensed type Ia supernovae from time series of multi-band LSST-like imaging data -- Part II
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Max-Planck-Institut für Astrophysik（马克斯·普朗克天体物理学研究所）；Aix Marseille Univ, CNRS, CNES, LAM（艾克斯-马赛大学）；Finnish Centre for Astronomy with ESO (FINCA), University of Turku（图尔库大学芬兰ESO天文中心）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）；INAF - IASF Milano（意大利国家天体物理研究所米兰分院）；University Observatory, LMU Faculty of Physics（慕尼黑大学物理学院天文台）
