Community Paper on Radio Astronomy Infrastructures
近年来，由于数字技术和处理速度的进步，新技术的发展以及新的强大设施的前景，射电天文学经历了惊人的进步。LOFAR是世界上最大的望远镜，它扩展了低频的经典射电窗口。ALMA开启了毫米波长的新时代，计划中的SKA将彻底改变宇宙科学，远远超出传统天文学的限制。射电天文学研究在分辨率、灵敏度和图像保真度方面取得了飞跃。在德国，社区可以获得一流的设施和培训机会。Effelsberg望远镜仍然是厘米波段射电天文学研究的旗舰，并作为新技术的测试平台，LOFAR显着扩大了德国社区，现在包括六个德国站和一个由GLOW财团协调的LOFAR长期档案。SKA将在未来十年成为一个变革性的天文设施，德国社会期待着广泛参与SKA支持的研究。
2018-02-23 astro-ph.IM
AstroCloud, a Cyber-Infrastructure for Astronomy Research: Data Access and Interoperability
数据访问和互操作模块将观测方案、数据、虚拟机和软件连接起来。根据PI（主要研究者）的唯一标识符、电子邮件地址或内部ID，可以通过PI的提议或通过搜索接口（例如conesktop）收集数据。与搜索结果相关联的文件可以很容易地传输到云存储，包括虚拟机存储或Dropbox等几个商业平台。得益于国际天文台联盟（IVOA）的标准，VOTable格式的检索结果可以发送到各种VO软件中。后期的努力将尝试整合更多的数据，并连接档案和其他一些天文资源。
2014-11-18 astro-ph.IM
Radio astronomy and Space science in Azores: enhancing the Atlantic VLBI infrastructure cluster
亚速尔群岛的射电天文学和空间天文学结构具有巨大的科学和工业利益，因为它们受益于北大西洋中部的独特地理位置，从而大大改善了天空覆盖范围。这一事实显然具有非常高的附加值：一）为新兴的全球小型卫星群建立空间跟踪和通信网络;二）使用甚大基线干涉测量技术将非洲、欧洲和美洲大陆的射电天文学基础设施网络连接起来，这是非常宝贵的;三）它为监测空间碎片和近地物体提供了巨大的潜力。在S。米格尔岛是一个32米长的卫星通信天线，可以集成在先进的VLBI网络中，并能够提供额外的深空网络地面支持。本文探讨了S. Miguel 32米卫星通信天线将成为射电天文学和空间探索的世界级基础设施：它将启用深空网络模式，并将构成数据制作、促进当地数字基础设施投资和尖端信息技术测试的关键空间设施。它的大西洋位置还可以提高角分辨率，在东西和南北方向提供许多基线，将美洲的应急VLBI站与欧洲和非洲VLBI阵列连接起来，因此有助于提高阵列成像能力，特别是对接近或低于天球赤道的源或研究良好的场，ESO设施，ALMA，SKA及其前身在未来几十年内正在或将继续运行和观测。
2021-07-07 astro-ph.IM physics.space-ph
Digital Infrastructure in Astrophysics
天文学作为一个领域，长期以来一直鼓励发展免费、开放的数字基础设施（例如，国家研究委员会，2010年，2011年）。例子从使个人科学研究成为可能的简单脚本，到整个社区的软件工具，再到国家设施望远镜操作的数据简化管道。与我们今天更大社会的数字基础设施一样（例如，Eghbal 2016），几乎所有的天文学研究都依赖于由少数开发人员编写和维护的免费开源软件（FOSS）。与道路或桥梁的物理基础设施一样，数字基础设施需要定期维护和保养（例如，Eghbal 2016）。在天文学领域，维护现有数字基础设施的财政支持通常比开发新的数字基础设施的资金更难获得。维持天文学的数字基础设施对许多人来说是一个新的话题，可持续性挑战并不总是广为人知。
2020-01-08 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.IM
Astronomy 3.0 Style
在接下来的十年里，我们将见证新基础设施的发展，以支持包括天文学在内的数据密集型科学研究。这种新的网络环境将为我们的社区带来挑战和机遇，并有可能改变数据描述，策划和保存的方式。在ADS的开发和管理过程中吸取的经验教训的基础上，采用新兴的技术和实践的语义网，以支持天文学研究的方式进行的情况下。提供了一些例子，说明小的、渐进的步骤总体上可以在天文数据的提供和再利用方面产生多大的影响。
2010-06-03 astro-ph.IM cs.DL
Linking the Solar System and Extrasolar Planetary Systems with Radar Astronomy: Infrastructure for "Ground Truth" Comparison
行星雷达获得了关于太阳系天体的独特的科学测量结果，并提供了轨道确定，使航天器能够在整个太阳系中导航。值得注意的结果是在金星，地球的“孪生兄弟”和小天体上，它们是太阳碎片盘的组成部分。总之，这些结果已经成为太阳系研究太阳系外行星的“真值”。美国的行星雷达基础设施，实际上是世界上的行星雷达基础设施，是以天文学和深空电信基础设施为基础的，即阿雷西博天文台的雷达发射机和美国航天局深空网络的一部分戈德斯通太阳系雷达，以及作为接收元件的绿岸望远镜。本白皮书概述了这一基础设施的状况和应持续的潜在技术发展，以便能够继续研究太阳系天体，与太阳系外行星系统进行比较和对比。由于行星雷达观测利用了主要为其他目的开发的现有基础设施，因此只需要运营和维护资金，尽管适度的投资可以产生更可靠的系统;就绿岸望远镜而言，需要额外的运营资金。
2019-08-14 astro-ph.EP astro-ph.IM
Advancements in Streamlining Time-Domain and Multi-Messenger Astronomy Follow-Up Infrastructure at Keck Observatory
本文介绍了凯克天文台为应对时域与多信使天文学警报而建设的关键后续观测基础设施，涵盖ToO触发、观测规划、数据采集与产品可获取性等方面。
2024-05-02 astro-ph.CO astro-ph.EP astro-ph.HE
Pioneering the Exascale era with Astronomy
SURF是荷兰教育和研究的协作ICT组织，并协调国家电子基础设施（surf.nl）。为了加速科学发现，SURF为荷兰的研究人员投资、运营和探索高端IT解决方案。在这篇ADASS 2019投稿中，我们介绍了我们在高性能和高吞吐量云计算方面的最新进展。这些发展与天文学特别相关，因为这一科学领域：（i）生成大型（PB大小）数据集，（ii）使用快速发布和部署软件计划，（iii）需要灵活和交互式的测试和分级环境，（iv）需要在不同的数据结构上执行复杂的工作流程。我们强调了我们新的基于OpenStack的云基础架构层，并重点介绍了Spider，这是我们为SURF的高吞吐量数据处理平台新增的功能。
2020-05-12 astro-ph.IM
Enabling Synergy: Improving the Information Infrastructure for Planetary Science
在本白皮书中，我们主张行星科学（PS）社区与现有的天文学数字图书馆ADS合作，建立一个特定学科的数字图书馆。我们建议PS数据档案提高其策展水平，以允许档案数据和衍生期刊文章之间的直接联系。我们建议创建PS信息基础设施的一个新组成部分，以整理和管理关于我们太阳系中特征和物体的信息，从USGS/IAU行星名称地名词典开始。
2020-09-29 astro-ph.IM cs.DL
From Dark Energy to Exolife: Improving the Digital Information Infrastructure for Astrophysics
今天天文学研究的一些最令人兴奋和最有前途的领域是在学科的边界：寻找系外行星和多信使天文学。为了在未来十年在这些研究领域取得突破，需要创新和扩展支持这项研究的数字信息基础设施。天文学一直很好地服务于一个开放的，分布式的数据中心和档案网络的存在。然而，体制障碍和不同的研究文化阻碍了跨学科的合作，造成了知识的分散和研究活动的各自为政。这种情况必须改变，以便更广泛的科学家共同努力，解决我们最雄心勃勃的十年挑战。跨学科的调查是最好的支持，把研究人员聚集在一起，在信息发现的水平。为了跨越传统的学科孤岛，我们必须允许科学家探索新的想法，并获得新的数据和知识。最好通过提供发现平台来实现这一点，使他们能够探索和连接文献中的不同研究线索，识别专家社区，访问和分析相关的已发布数据集，测量和目录。
2019-03-01 astro-ph.IM
Designing the Community Infrastructure for ESO's Next Transformational Facility. Equitable Governance and Sustainable Teams for 2040s Astronomy
University of Southampton（南安普顿大学）；European Southern Observatory（欧洲南方天文台）；University of Vienna（维也纳大学）；University of Leeds（利兹大学）；Indian Institute of Astrophysics（印度天体物理研究所）；INAF Osservatorio Astronomico di Capodimonte（意大利国家天体物理研究所卡波迪蒙特天文台）；University of Atacama（阿塔卡马大学）；Aix Marseille Univ, CNRS, CNES, LAM（艾克斯-马赛大学、法国国家科学研究中心、法国国家空间研究中心、拉格朗日实验室）；Leibniz Institute for Astrophysics Potsdam (AIP)（波茨坦莱布尼茨天体物理研究所）
本文提出为ESO下一代天文设施设计公平治理与可持续团队的社区基础设施，确保各机构和成员国在访问望远镜时间、数据等资源上的公平性。
2025-12-19 astro-ph.IM
Cloud access to interoperable IVOA-compliant VOSpace storage
处理，处理和归档天文学和天体物理学中新一代实验和仪器产生的大量数据是设计未来数据管理基础设施和计算服务时要解决的更令人兴奋的挑战之一。我们研究了全球可用的数据管理和计算基础设施的可行性，目的是将IVOA标准提供的FAIR（可查找、可扩展、可互操作、可重用）数据管理与云方法的效率和可靠性相结合。我们的工作涉及加拿大天文学研究高级网络（CANFAR）基础设施和欧洲EGI联合云（EFC）。我们设计并部署了一个试验性的数据管理和计算基础设施，提供符合IVOA标准的VOSpace存储资源和对可互操作的联合云的广泛访问。在本文中，我们详细介绍了所涵盖的主要用户需求、技术选择和实施的解决方案，并描述了由此产生的全球混合云基础设施及其优势和局限性。
2018-06-13 astro-ph.IM
Requirements analysis for HPC\&HTC infrastructures integration in ESCAPE Science Analysis Platform
ESCAPE（欧洲天文学和粒子物理学科学集群ESFRI研究基础设施）是一个项目，旨在建立一个ESFRI（欧洲研究结构战略论坛）设施集群，用于天文学，天体粒子和粒子物理学，以应对现代多学科数据驱动科学带来的挑战。ESCAPE的主要目标之一是建立ESAP（ESFRI科学分析平台），这是一个通过EOSC（欧洲开放科学云）环境分析开放获取数据的科学平台。ESAP将允许EOSC研究人员识别和阶段现有的数据收集进行分析，共享数据，共享和运行科学工作流程。对于许多相关的ESFRI和RI，所涉及的数据规模需要大量的计算资源（存储和计算）来支持处理和分析。因此，EOSC-ESFRI科学平台必须实现与底层HPC的适当接口（高性能计算）或HTC（高吞吐量计算）这张海报描述了所做的分析，以确定在HPC和HTC计算基础设施中实现ESAP数据访问和计算资源集成的接口的主要要求，授权策略、数据管理、工作流部署和运行。
2023-02-22 astro-ph.IM
INSA scientific activities in the space astronomy area
对天文学业务的支持是国家航天局内部一项重要和长期的活动。可能是最著名的（和传统的）INSA活动是那些与实时航天器操作有关的活动：（地面站工程师和操作员）;航天器和有效载荷实时操作（航天器和仪器控制器）;计算基础设施维护（运营商，分析师）和一般的网站服务。在本文中，我们将展示一个不同的视角，可能不是那么知名，介绍了国家航天局最近在欧洲空间天文学中心和美国航天局马德里深空间通讯综合体开展的与科学活动直接有关的一些活动。所涉及的基本活动包括：对科学运行的运行支持;对实时系统的系统和软件支持;技术管理和信息技术支持;研究与发展活动、射电天文学（在MDSCC和ESAC）和科学研究项目。本文件的结构如下：首先，将概述欧空局在两个基础天体物理学飞行任务XMM-牛顿和赫歇尔中开展的活动。然后，我们的活动有关的科学基础设施服务，代表的虚拟天文台（VO）框架和科学档案开发设施的简要显示。射电天文学的活动将在之后描述，最后，INSA科学家参与的一些研究课题也将被描述。
2010-09-10 astro-ph.IM
Decades of Transformation: Evolution of the NASA Astrophysics Data System's Infrastructure
本文回顾NASA ADS三十年来从文献数据库到开放数字图书馆的基础设施演进，重点介绍云微服务、开源搜索及ML/NLP集成，并展望AI与开放科学时代的跨学科信息系统挑战。
2024-01-18 astro-ph.IM cs.DL
LRP2020: Probing Diverse Phenomena through Data-Intensive Astronomy
随着波长和时域观测数据的规模和复杂性不断增加，从这种复杂性中提取信息的算法的发展，以及将这些算法应用于不断增长的数据库的计算能力，数据密集型天文学的时代正在到来。数据密集型方法正在推动几乎所有天文学领域的边界，从系外行星科学到宇宙学，它们正在成为我们如何理解宇宙的关键模式。这些方法的成功范围从发现罕见或意想不到的现象，到描述现在可以通过精确的天体物理学和对数据集的深入统计理解来访问的过程，再到开发最大化可以从任何一组观测中提取的科学的算法。在本白皮书中，我们提出了一系列举措，以最大限度地提高加拿大在这个数据密集型时代的竞争能力。我们建议加入国际合作，并利用加拿大的设施，为遗留数据的潜力。我们建议继续构建更敏捷的计算基础设施，以满足处理更大、更复杂数据的需求，并实现快速原型设计和算法扩展。我们认识到，发展该领域的基本技能将是至关重要的加拿大天文学家，并讨论通过适当的计算和统计培训可能发生的途径。最后，我们注意到，向数据密集型技术的过渡并不局限于天文学，我们应该与其他学科协调，开发和利用方法、基础设施和教育方面的最佳技术。
2019-10-04 astro-ph.IM
Evaluation of research publications and publication channels in astronomy and astrophysics
天文学界通常求助于天体物理学数据系统进行文献计量学。当上下文是跨学科的，商业产品，如Web of Science和Scopus与相关的分析工具一起使用。结果往往受到所选分类系统固有问题的影响。最常见的挑战和陷阱的审查。在不久的将来，可将商业替代指标产品添加到评估工具箱中，尽管它们最适合于推广而不是评估。挪威、丹麦和芬兰已经创建了用于国家资助模式的期刊和出版商排名系统。天文学期刊在这些系统中的权重差异可能与国家一级发表的论文数量有关。
2018-04-23 astro-ph.IM cs.DL
Once FITS, Always FITS? Astronomical Infrastructure in Transition
在过去的四十年里，FITS文件格式已经成为共享、分析和存档天文数据的事实标准。FITS在20世纪80年代初被天文学家采用，以克服操作系统之间的不兼容性。在FITS成功的背后，天文数据变得既向后兼容又易于共享。然而，天文仪器，计算技术和分析技术的新进展导致了传统FITS格式无法很好地工作的新数据。在更新格式以满足新的分析挑战的愿望和坚持FITS文件向后兼容的原始法令之间出现了紧张局势。我们研究了FITS治理中的三个拐点：a）最初的发展和成功，b）工作组的广泛接受和治理，c）在天文学数据和计算复杂性不断增加的新时代，FITS面临的挑战。
2018-09-24 astro-ph.IM physics.hist-ph
What can Space Resources do for Astronomy and Planetary Science?
旗舰空间飞行任务的成本迅速增长，给天文学和行星科学造成了危机。我们遇到了资金瓶颈。在过去的30年里，科学家们不必过多考虑航天技术在他们的计划范围内会发生什么变化。然而，这一次空间基础设施能力的巨大改善，特别是大型空间望远镜20年的酝酿期可能会带来成本的巨大改善。到21世纪20年代初，商业太空将大大降低发射和航天器的成本，实现具有成本效益的在轨服务，廉价的月球着陆器和行星际立方体卫星。旗舰产品上市率翻倍并非不可能。在更长的时间尺度上，它将使大型结构能够在太空中组装和建造。这些发展将改变我们计划和设计任务的方式。
2016-08-02 astro-ph.EP astro-ph.IM
IAU WG, Data-driven Astronomy Education and Public Outreach,current status and working plans
IAU跨委员会B2-C1-C2工作组数据驱动天文学教育和公众推广（DAEPO）于2017年4月正式启动。随着许多大型科学天文项目的发展，例如CTA，DESI，EUCLID，FAST，GAIA，JWST，LAMOST，LSST，SDSS，SKA和大规模模拟，天文学已经成为大数据科学。天文数据不仅是科学研究的必要资源，也是非常宝贵的教育和公众宣传资源，特别是在互联网和云计算时代。IAU WG数据驱动的天文学教育和公众推广活动在IAU B分部举办（设施、技术和数据科学）委员会B2（数据和文件），与C1委员会联合举办（天文学教育和发展），委员会C2（与公众交流天文学），天文学发展办公室（OAD），天文学推广办公室（OAO）和其他几个非IAU社区，包括IVOA教育兴趣小组、美国天文学会全球望远镜咨询委员会、Zooniverse项目和国际天文馆协会。该工作组的主要目标是：作为一个论坛，讨论天文数据在EPO中的价值，数据驱动EPO的优势和好处，以及数据驱动EPO面临的挑战;为数据驱动EPO提供指南，课程，数据资源，工具和电子基础设施;提供数据驱动EPO的最佳实践。本文介绍了该课题的研究背景、研究现状和今后的工作计划。有关工作组的更多信息，请访问：http://daepo.china-vo.org/
2018-01-16 astro-ph.IM
The VO: A powerful tool for global astronomy
自2000年初成立以来，作为许多国家和国际项目合作开发的虚拟天文台（VO）已成为发现和传播全球天文信息的主要因素。IVOA一直在协调世界各地的所有这些努力，以确保一个共同的VO框架，使世界各地的天文学资源（数据和软件）能够透明地访问和互操作。VO并不是所有天文数据管理挑战的神奇解决方案，但它确实在许多领域带来了有用的解决方案，这一事实证明了VO接口广泛存在于全球天文学主要数据中心和项目中。天文学数据中心一直在其现有数据服务之上构建虚拟组织服务，以提高与其他符合虚拟组织标准的数据资源的互操作性，从而利用虚拟组织应用程序的持续和不断发展。VO的应用使多仪器和多波长科学，天文学的一个困难和富有成效的部分，变得更加容易。最近，几个主要的新天文学项目直接采用VO标准来构建其数据管理基础设施，从而产生了VO内置档案。从一开始就采用VO框架带来了双重好处，即不需要重新发明轮子，并从一开始就确保与其他天文学VO资源的互操作性。一些IVOA标准也开始被行星科学等邻近学科使用。VO还有很多工作要做，特别是应对即将到来的大数据挑战，以及如何为新的数据分析范式找到可互操作的解决方案，使软件接近数据并运行。
2018-03-20 astro-ph.IM
Advanced computing for reproducibility of astronomy Big Data Science, with a showcase of AMIGA and the SKA Science prototype
Instituto de Astrofı́sica de Andalucı́a, CSIC（安达卢西亚天体物理研究所，西班牙高等科学研究委员会）
本文探讨了通过高级计算技术提升天文学大数据可重复性，展示了AMIGA和SKA科学原型的应用与挑战。
2026-01-12 astro-ph.IM cs.DC
A hybrid architecture for astronomical computing
随着一批大型科学仪器的建设和投入使用，天文学已经进入了大数据时代。大数据处理的新方法和基础设施已经成为许多天文学家的新需求。云计算、Map/Reduce、Hadoop、Spark等许多新技术近年来如雨后春笋般涌现。相对于高性能计算（HPC），数据是这些新技术的核心。因此，一个新的计算架构基础设施是必要的，它可以由HPC和大数据处理共享。本文以中国虚拟天文台天文云项目为背景，对混合计算平台进行了优化设计。其中包括硬件体系结构、集群管理、作业和资源调度。
2018-01-19 astro-ph.IM cs.DC
Knowledge discovery through text-based similarity searches for astronomy literature
研究人员数量的增加，加上科学论文的出版和分发（由于技术进步）的便利，导致天文学文献急剧增加。这可能导致了这样的困境，即文献的主体对于传统的人类消费来说太大了，并且相关的和关键的知识没有被研究人员发现。除了天文学文献的增加，近几十年来也带来了计算语言学的一些进步。特别是，文献传播的机器辅助处理可能使将这些论文流转换为一个连贯的知识集成为可能。本文介绍了计算语言学技术在天文学文献中的应用。特别是，我们开发了一个工具，可以从输入的论文中纯粹基于文本内容找到类似的文章。我们发现，我们的技术执行鲁棒性与其他工具相比，推荐文章的参考文件（称为推荐系统）。我们的新工具显示了将计算语言学与天文学文献相结合的巨大力量，并表明在这方面的进一步研究可能会产生更好的工具，帮助研究人员应对产生的大量知识。
2018-08-20 astro-ph.IM cs.DL
Cyberhubs: Virtual Research Environments for Astronomy
天文学和天体物理学的合作面临着许多网络基础设施的挑战，例如大型数据集，需要结合异构数据集，以及在这些具有重要处理要求和复杂科学软件工具的大型异构数据集上进行有效合作的挑战。Cyberhubs系统是一个易于部署的软件包，适用于基于Docker和Docker技术的中小型协作，允许启用Web浏览器的远程交互式分析访问共享数据。它为应对这些挑战迈出了第一步。该系统的功能和部署步骤进行了描述，以及通过不同的方法来数据结构，处理和可用的分析工具的NuGrid和PPMstar协作帐户的要求收集。NuGrid是一个国际合作项目，创建恒星演化和爆炸物理学以及核合成模拟数据。PPMstar合作项目对恒星演化后期的内部对流进行大规模三维恒星流体动力学模拟。目前在cyberhubs上进行的科学的例子，在3D恒星流体动力学模拟，恒星演化和核合成和银河系化学演化的领域，提出。
2018-02-06 astro-ph.IM
GOATS: The next generation software infrastructure for time-domain astronomy at Gemini/NOIRLab. Application to alerts from Vera C. Rubin Observatory's Legacy Survey of Space and Time
International Gemini Observatory / NSF NOIRLab（国际双子座天文台 / 美国国家光学红外天文研究实验室）；NSF NOIRLab（美国国家光学红外天文研究实验室）；SOAR Telescope / NSF NOIRLab（南方天文研究望远镜 / 美国国家光学红外天文研究实验室）；Cerro Tololo Inter-American Observatory / NSF NOIRLab（塞罗托洛美洲际天文台 / 美国国家光学红外天文研究实验室）
针对时域与多信使天文学对快速后随观测的需求，提出GOATS端到端软件系统，集成Gemini天文台和NOIRLab服务，实现从目标选择、触发观测到数据获取与分析的统一工作流，并在Rubin/LSST警报实时后随演示中成功应用。
2026-06-26 astro-ph.HE astro-ph.IM astro-ph.SR
Unleashing the Power of Distributed CPU/GPU Architectures: Massive Astronomical Data Analysis and Visualization case study
即将到来的和未来的天文学研究设施将系统地生成TB大小的数据集，将天文学带入Petascale数据时代。虽然这些设施将为天文学家提供前所未有的准确度和覆盖范围，但数据集大小和维度的增加将对许多当前的天文学数据分析和可视化工具构成严重的计算挑战。在这样的数据大小的情况下，即使是简单的数据分析任务（例如，计算直方图或计算数据最小值/最大值）在不访问超级计算设施的情况下也可能无法实现。为了有效地处理这样的数据集大小，这超过了今天的单机内存和处理限制，我们提出了一个框架，利用GPU和众核CPU的分布式电源，目标是提供数据分析和可视化任务作为天文学家的服务。通过混合共享和分布式内存架构，我们的框架有效地利用底层硬件基础设施处理批处理和实时数据分析和可视化任务。以“软件即服务”的方式提供这种功能作为服务将降低总拥有成本，为更广泛的天文社区提供易于使用的工具，并使底层硬件基础设施的利用更加优化。
2011-11-29 astro-ph.IM cs.DC
Spectral stellar libraries and the Virtual Observatory
本文介绍了虚拟天文台作为天文学研究基础设施的主要特点，并确定了它可以为光谱恒星库社区提供帮助的领域。
2013-12-11 astro-ph.IM astro-ph.SR
MASER: A Science Ready Toolbox for Low Frequency Radio Astronomy
MASER（Measurements，Analysis，and Simulation of Emission in the Radio Range）是一个综合性的基础设施，专门用于与时间相关的低频射电天文学（高达约50 MHz）。在这个光谱范围内观测到的主要射电源是太阳，磁化行星（地球，木星，土星）和我们的银河系，它们可以从地面或太空观测到。地面观测站可以以高灵敏度捕获高分辨率数据流。相反，空间仪器可在电离层截止频率以下（约10兆赫）进行观测，并可放置在离研究物体较近的地方。在过去十年中开发了若干工具，用于共享空间物理学数据。各研究所开发的数据可视化工具可用于共享、显示和分析空间物理学时间序列和频谱图。MASER团队已经选择了这些工具的一个子集，并将其应用于低频射电天文学。MASER还包括一个Python软件库，用于从机构档案中读取原始数据。
2020-02-25 astro-ph.EP astro-ph.IM
Building an interoperable, distributed storage and authorization system
加拿大国家研究委员会的加拿大天文学数据中心与意大利的里雅斯特国家天文观测研究所（INAF-OATs）之间的一个联合项目，部分由EGI-Engage H2020欧洲项目资助，致力于根据国际虚拟天文台联盟（IVOA）标准部署一个综合基础设施，以获取和利用天文数据。目前，CADC-CANFAR为科学家提供了一个访问、存储和计算设施，其基础是执行国际虚拟天文台联盟（IVOA）制定的一套标准的软件库。在国家农业研究所的非公开源码软件库中，已经开始部署一个基本上建立在同一开放源码软件库上的双重基础设施。这个新的基础设施现在为用户提供访问控制服务和存储服务。正在进行的项目的最终目标是建立一个地理分布的综合基础设施，在用户访问控制和数据共享方面提供完整的互操作性。本文描述了目标基础设施、所涵盖的主要用户需求、技术选择和实施的解决方案。
2017-12-07 astro-ph.IM
Advanced Astrophysics Discovery Technology in the Era of Data Driven Astronomy
经验表明，机构天体物理学如何处理数据驱动的科学和发现技术的发展方面的结构性问题可能会阻碍社区有效应对快速变化的环境的能力，在这种环境中，日益复杂的异构数据集正在挑战我们现有的信息基础设施和传统的分析方法。我们正处于多信使科学、数据和处理能力的远程共址以及基于小型航天器的新观测战略的新时代的交汇点。社区需要做出重大努力，以适应这种快速发展的可能发现模式。在建议创建一个新的天体物理学元素，高级天体物理学发现技术，我们提供了一个肯定的解决方案，将发现技术的可见性置于我们建议的与其对该领域未来的重要性完全相称的水平。
2019-07-24 astro-ph.IM physics.comp-ph
AstroCloud: A Distributed Cloud Computing and Application Platform for Astronomy
虚拟天文台（Virtual Observatory，VO）是一个数据密集型的在线天文研究和教育环境，它利用先进的信息技术实现天文信息的无缝和全球访问。AstroCloud是中国虚拟天文台（China-VO）项目发起的天文研究网络基础设施，是一种物理分布式平台，集成了望远镜访问计划管理、数据归档、数据质量控制、数据发布和开放访问、基于云的数据处理和分析等任务。它由五个应用渠道组成，即观测，数据，工具，云和公共，并作为天文数据和望远镜的全生命周期管理系统和网关。目前，该平台在北京、南京、上海、昆明、丽江和乌鲁木齐六个城市运营，服务用户超过1.7万人。大量采用国际虚拟天文台和云计算的成果。本文介绍了该项目的背景、体系结构、云计算环境、系统的主要特点、现状和未来计划。
2017-01-19 astro-ph.IM
CASA, the Common Astronomy Software Applications for Radio Astronomy
CASA，通用天文软件应用，是阿塔卡马大型毫米/亚毫米阵列（ALMA）和卡尔G。Jansky甚大阵（VLA），也经常用于其他射电望远镜。CASA软件可以处理来自单碟、孔径合成和甚长基线干涉仪（VLBI）望远镜的数据。其核心功能之一是支持ALMA、VLA、VLA巡天（VLASS）和Nobeyama 45米望远镜的校准和成像管道。本文介绍了CASA软件的基本结构，以及校准和成像CASA天文射电数据的程序的高层次的概述。CASA是由国家射电天文台（NRAO）、欧洲南方天文台（ESO）、日本国家天文台（NAOJ）和VLBI欧洲研究基础设施联合研究所（JIV-ERIC）的科学家和软件工程师组成的国际联盟在NRAO的指导下开发的。
2022-10-05 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.IM
Bilby: A user-friendly Bayesian inference library for gravitational-wave astronomy
贝叶斯参数估计正迅速成为引力波天文学的语言。这是一种利用引力波数据来推断源的天体物理性质的方法。我们介绍了一个用户友好的贝叶斯推断库的引力波天文学，比尔比。这个python代码提供了专家级的参数估计基础设施，具有简单的语法和工具，便于初学者使用。它允许用户对LIGO/Virgo的真实、免费数据和模拟数据进行准确、可靠的引力波参数估计。我们提供了一套的例子来分析紧凑的双星合并和其他类型的信号模型，包括超新星和残留的双星中子星合并。这些例子说明了如何改变信号模型，如何实现新的似然函数，以及如何添加新的检测器。Bilby具有使用分层贝叶斯建模进行人口研究的额外功能。我们提供了一个例子，我们推断的形状的黑洞质量分布的观测二进制黑洞合并的合奏。
2018-11-05 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Data-Rich Astronomy: Mining Sky Surveys with PhotoRApToR
在过去的十年中，新一代的望远镜和传感器已经允许产生非常大量的数据，天文学已经成为一门数据丰富的科学。需要主要基于机器学习的新的自动方法来应对这种数据海啸。我们提出了一些光度红移和星系分类领域的结果，使用MLPQNA算法可在DAMEWARE（数据挖掘和Web应用程序资源）的SDSS星系（DR9和DR10）。我们提出PhotoRApToR（测光研究应用红移）：一个基于Java的桌面应用程序，能够解决回归和分类问题，并专门用于照片z估计。
2014-06-12 astro-ph.IM
Real-time stream processing in radio astronomy
现代射电天文学的一个主要挑战是处理宽带接收器产生的大量数据。如此大的数据速率通常对于单个设备来说太大了，因此处理必须在并行工作的多个设备上进行。这些设备必须协同工作，以实时处理传入的数据，将数据量减少到可管理的大小，并输出科学就绪的数据产品。本章的目的是对射电望远镜的数字系统通常是如何实现的进行了广泛的概述，重点是在多个计算设备上的实时流处理。
2019-12-19 astro-ph.IM
Insights into the effects of indicators on knowledge production in Astronomy
与莱顿大学的天文学家进行了九次访谈，并对相关机构（自我）评估文件，年度报告和受访者的简历进行了文件分析。目的是对天文学家的研究行为与如何评价他们的科学之间的关系进行定性研究。该研究包括资助和出版系统以及用于衡量科学产出，质量和研究绩效的指标。这份报告阐明了天文学家如何定义高质量的研究，以及他们如何认为创造有价值的知识受到评估过程的鼓励或阻碍。我们发现，天文学家是现实主义者，他们在“真理”的基础上定义科学质量，并受到好奇心的驱使。这两个因素构成了他们从事天文学的内在价值和动机。由于"制度"的要求而产生的出版压力，创造了一种外在的执行动机。这导致出版过早、可读性和可复制性低、规避风险和注重数量而不是质量。因此，指标不仅代表质量，而且也共同构成了什么是好的研究。虽然我们观察到这种结构性影响的指标使用的研究行为和内容，我们没有看到天文学家的内在价值是共同构成的。这就造成了指标所衡量的内容与天文学家所定义的科学质量之间的差异，即所谓的"评估差距"。天文学的构成效应和评价差距的调查结果奠定了概念基础，进一步的实证研究和政策建议的替代评价做法和创新指标的目的是弥合"评价差距"。
2018-01-22 astro-ph.IM physics.ed-ph
Which countries are leading high-impact science in astronomy?
最近的新闻报道声称，中国在科学生产力和科学影响力方面正在超越美国和所有其他国家。对天文学领域影响力巨大的论文进行直接分析后发现，在我们这个领域，情况并非如此。事实上，美国继续以很大的优势主办高影响力论文的作者。此外，这项分析表明，90%的天文学高影响力论文由北美和欧洲的作者领导。也就是说，世界上只有大约10%的国家拥有出版“天文学最伟大的成就”的天文学家。
2022-12-02 astro-ph.GA astro-ph.IM physics.soc-ph
Laboratory Astrophysics and the State of Astronomy and Astrophysics
实验室天体物理学和补充理论计算是天文学和天体物理学的基础，在可预见的未来仍将如此。实验室天体物理学的影响范围从地面，空中和太空观测站的科学概念阶段，一直到这些项目和任务的科学回报。正是我们对潜在物理过程和关键物理参数测量的理解，使我们能够解决天文学和天体物理学中的基本问题。在这方面，实验室天体物理学很像NASA、NSF和DOE的探测器和仪器开发。这些努力对于这些机构资助的天文学研究的成功是必要的。如果不在所有三个方向（观测设施、探测器/仪器开发和实验室天体物理学）同时努力，天文学和天体物理学的未来进展将受到威胁。此外，实验技术的新发展使实验室研究发挥了新的作用，因为以前只能在理论上研究的一些问题现在可以直接在实验室中解决。考虑到这一点，我们，AAS实验室天体物理学工作组的成员，编写了这份关于实验室天体物理学基础设施的专业立场文件，以确保未来十年天文学和天体物理学的进步。
2009-03-13 astro-ph.CO astro-ph.EP astro-ph.GA
The Research Data Alliance: Building Bridges to Enable Scientific Data Sharing
研究数据联盟是一个国际组织，旨在建立技术和社会学桥梁，使科学数据的开放共享成为可能。这是一个与来自世界各地的同事讨论科学数据共享各个方面的卓越论坛：2016年11月，它拥有来自115个国家的4500名成员。一年两次的全体会议聚集了数百名与会者，在不同区域轮流举行。2017年3月将在巴塞罗那举行，2017年9月将在蒙特利尔举行，继2016年东京和丹佛之后。RDA工作是自下而上组织的，工作组有18个月的时间来产生可实施的交付成果，兴趣小组作为沟通和讨论的平台，也产生重要的产出，如调查和建议。目前有27个工作组和45个兴趣小组，处理各种各样的主题，包括社区需求，共享参考，数据管理和服务，以及与数据共享基础设施有关的主题。一些科学界使用RDA作为一个中立的论坛来定义自己的学科数据共享框架，取得了重大成功，如小麦数据互操作性工作组与国际小麦倡议协调工作。天文学有IVOA来定义其互操作性标准，因此我们不需要在RDA中为此目的创建一个组。但是RDA中讨论的许多主题对我们来说都有很大的兴趣，例如数据引用或数据存储库的认证。我们有很多东西可以分享，从我们学到了什么，在建立我们的学科全球数据基础设施;我们也有很多东西可以向别人学习。本文讨论了RDA当前的主题或天文数据提供者感兴趣的结果，以及与天文学的当前联系。
2017-01-03 astro-ph.IM
ESASky: The whole of space Astronomy at your fingertips
ESASky是一个新的科学驱动的发现门户网站，适用于所有欧空局天文任务，使全球用户能够简化访问欧空局和其他数据提供商的高水平科学就绪产品。该工具具有天空探索界面和单/多目标界面，并且不需要事先了解每个任务的具体细节。用户可以在多个波长下探索天空，快速查看目标的可用数据，并检索相关产品，只需点击几下。该工具的第一个版本于2016年5月发布，提供了对成像数据和一些目录的访问。未来的版本将能够检索光谱数据，并将纳入未来允许时域探索和研究太阳系天体。
2016-10-31 astro-ph.IM
CIAO: Chandra's Data Analysis System for X-Ray Astronomy and Beyond
Durham University Space Research Center（杜伦大学空间研究中心）
本文介绍了CIAO系统的设计、发展和能力，涵盖了其核心架构、脚本环境、建模工具、可视化工具、模拟组件及测试基础设施，展示了其在X射线天文学和多波段天体物理研究中的重要性。
2026-05-13 astro-ph.IM
Computational Astrophysics, Data Science & AI/ML in Astronomy: A Perspective from Indian Community
本文从印度天文学与天体物理学社群出发，分析 HPC、大数据和 AI/ML 的关键作用，并提出建立国家计算资源框架以支持高影响力研究。
2025-01-07 astro-ph.IM
FAIR approach for Low Frequency Radio Astronomy
本文介绍了MASER服务，一个遵循FAIR原则的低频射电天文学“科学就绪”工具箱，基于IVOA协议和IHDEA工具提供数据发现、探索、注释与存储库管理，支持DOI引用与网络语义注释。
2024-01-08 astro-ph.IM
Radio Astronomy visibility data discovery and access using IVOA standards
加强无线电数据的互操作数据访问已成为国际虚拟天文台联盟（IVOA）的一个科学优先事项。这导致了IVOA射电天文学兴趣小组的成立。一些射电天文学家和项目科学家参加了各种项目（NRAO、ASKAP、LOFAR、JIVE、ALMA、SKA、INAF、NenuFAR等）。加入了。他们正在共同为更好地将其服务集成到虚拟天文台（VO）基础设施中铺平道路，并建议扩展IVOA标准以帮助实现这一目标。校准的无线电数据集，如立方体，图像，频谱和时间序列，已经可以使用IVOA中定义的ObsCore/ObsTAP规范或SIAv 2，SODA，SSA和ConeSearch等数据产品特定服务进行搜索和检索。然而，无线电能见度数据的属性还没有完全实现在VO景观。我们需要特定的功能来完善数据发现和选择，以适应射电天文学家的需要。在这种情况下，斯特拉斯堡天文学中心（CDS）的VO团队建议考虑ObsCore/ObsTAP规范，并在ObsCore和现有的测量集（MS）元数据配置文件之间建立交叉通道，用于无线电可见度数据（VD）的数据发现。为了考虑VO的无线电VD数据集和科学就绪数据集之间的粒度差异，该方法将MS数据文件拆分成由ObsTAP服务服务的数据集列表，从而实现多波长上下文中的粗粒度发现。还通过添加列元数据或通过使用DataLink技术来提供无线电特定元数据，诸如天线数量、频率范围、$uv$平面覆盖图、频率-相位…
2020-12-16 astro-ph.IM
Automated data reduction workflows for astronomy
来自复杂的现代天文仪器的数据通常由大量不同的科学和校准文件组成，它们的简化需要各种软件工具。工具的执行链是一个复杂的工作流程，需要调整和监督，通常由不一定是任何特定工具专家的个人研究人员进行。通过使用自动工作流来组织数据并执行数据简化步骤的顺序，可以提高数据简化的效率。为了实现这样的效率提高，我们设计了一个系统，允许直观的表示，执行和修改的数据减少工作流程，并具有检查和与数据交互的设施。欧洲南方天文台（ESO）开发了Reflex，这是一个自动化数据简化工作流程的环境。Reflex是作为Kepler工作流引擎的定制组件包实现的。Kepler提供了图形用户界面来创建数据简化过程的可执行流程图表示。Reflex的主要功能是基于规则的数据组织器，重用结果的基础设施，彻底的簿记，数据后代跟踪，交互式用户界面，以及利用数据组织过程中创建的信息执行工作流的新概念。Reflex包含了一些新的概念来提高天文数据处理的效率。虽然Reflex是开普勒工作流引擎中天文科学工作流的具体实现，但整体设计选择和方法也可以应用于其他环境，以运行自动化科学工作流。
2013-11-21 astro-ph.IM
Practical Provenance in Astronomy
最近，国际虚拟天文台联盟（IVOA）发布了一个标准，以结构起源元数据，和几个实施正在开发中，以捕捉，存储，访问和可视化天文数据产品的起源。该BoF将侧重于天文学起源的实际需求。越来越多的项目表示需要提出公平数据（可查找、可解释、可互操作和可重复使用），从而管理来源信息，以确保这些数据的质量、可靠性和可信度。概念已经到位，但现在需要应用规范和实用工具来回答具体的用例。在本次会议期间，我们讨论了项目（观测站或数据提供商）考虑哪些策略来捕获其背景下的出处，以及最终用户如何查询出处信息以增强其数据选择和检索。目的是确定现在需要开发的工具和格式，使来源更加实际，增加天文学领域对来源的采用。
2021-01-21 astro-ph.IM
From Timbuktu to SKA: Who owns the Astronomy knowledge Africa produces?
North-West University（西北大学）；Centre for Higher Education Professional Development (CHEPD)（高等教育专业发展中心）；The Education and Human Rights in Diversity Research Unit (Edu-HRight)（教育与人权多样性研究单元）；Centre for Space Research（空间研究中心）；National Institute for Theoretical and Computational Sciences (NITheCS)（理论与计算科学国家研究所）
该研究探讨非洲天文学知识在全球学术体系中的归属问题，发现非洲学者的天文学成果多在洲外发表，呼吁通过转变发表选择、建立主权知识档案实现科学公平。
2026-08-24 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.IM
Minimal Re-computation for Exploratory Data Analysis in Astronomy
我们提出了一种技术，用于在迭代更改或添加数据分析程序时自动最大限度地减少重新计算，这在天文学探索性数据分析中经常出现。一个典型的例子是标记和校准的要求或不寻常的观察，其中目视检查表明改进的处理策略。该技术是基于memoization和引用透明的任务。我们描述了这种技术的CASA射电天文数据简化包的实施。我们还提出了一种技术，用于优化存储效率的memoized中间数据产品使用写时复制和块级重复数据删除和测量其实际效率。我们发现最小重新计算技术提高了数据分析的效率，同时减少了用户错误的可能性，提高了最终结果的再现性。它还有助于在批调度集群计算机系统上进行探索性数据分析。
2018-09-06 astro-ph.IM
The Ligo-Virgo-KAGRA Computing Infrastructure for Gravitational-wave Research
本文介绍了LIGO、VIRGO和KAGRA引力波观测站为应对O4观测期增长的计算需求，构建的基于HEP计算工具的分布式计算基础设施架构及未来O5升级计划。
2023-11-21 astro-ph.IM cs.DC
Building a Disciplinary, World-Wide Data Infrastructure
为了使科学数据完全可检索、可访问、可评估、可理解、可使用和可互操作，分享科学数据需要在学科一级开展工作，特别是确定数据应如何格式化和描述。每个学科都有自己的组织和历史作为出发点，本文探讨了一系列学科，即材料科学，晶体学，天文学，地球科学，人文科学和语言学在国际层面上组织起来解决这个问题的方式。在每一种情况下，简要介绍了与数据共享、科学驱动因素、组织和经验教训有关的学科文化，以及与他人共享或可以共享的具体数据基础设施的要素。评估了共同点和差异。确定了成功的共同关键要素：数据共享应是科学驱动的;确定跨学科标准的学科部分是强制性的，但具有挑战性;共享应用程序应伴随数据共享。诸如期刊和资助机构要求等激励措施也是类似的。对所有人来说，社会方面似乎比技术方面更具挑战性。治理方式更加多样化，并与学科组织相联系。CODATA、RDA和WDS可以促进学科互操作性框架的建立。以问题为导向也是成功搭建跨学科研究桥梁的关键因素。
2017-03-19 astro-ph.IM
High performance visualization for Astronomy and Cosmology: the VisIVO's pathway toward Exascale systems
本文提出将VisIVO可视化工具适配到（前）Exascale HPC系统，以提升天文学与宇宙学大规模数据可视化的可移植性、可复现性和I/O性能，并减少数据移动开销。
2025-08-28 astro-ph.IM cs.DC
Overview of the distributed image processing infrastructure to produce the Legacy Survey of Space and Time
本文概述了Vera C. Rubin天文台为生成时空遗产巡天（LSST）而构建的分布式图像处理基础设施，涵盖数据分发、年度重处理活动及跨学科工具实践应用。
2023-11-23 astro-ph.IM
Experiences of Commercial Supercomputing in Radio Astronomy Data Processing
本文通过访谈14位澳大利亚科学家和提供者并结合早期案例研究，分析商业HPC在射电天文数据处理中的优势与障碍，指出其在可访问性和可用性方面具有显著优势，但面临系统编程与并行化专业知识不足及科研资助认可缺失等障碍，并探讨了潜在解决方案。
2025-09-22 astro-ph.IM
