四维宇宙巡天：利用HST、JWST、Euclid、Roman及未来任务的大视场无缝光谱突破宇宙方差
Surveying the Universe in 4D: Beating Cosmic Variance with Wide-Field Slitless Spectroscopy from HST, JWST, Euclid, Roman, and Beyond
- Space Telescope Science Institute（太空望远镜科学研究所）
- School of Earth and Space Exploration, Arizona State University（亚利桑那州立大学地球与空间探索学院）
- Beus Center for Cosmic Foundations, Arizona State University（亚利桑那州立大学宇宙基础布斯中心）
- NASA/GSFC（美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心）
- Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
AI总结：
本文总结2026年WFSS研讨会，探讨大视场无缝光谱在瞬变、星系演化及稀有源研究中的变革潜力，强调协同观测、前向建模与机器学习应对数据挑战，并呼吁基础设施建设和认可早期职业贡献。
AI中文摘要：
我们总结了2026年8月24日至28日举行的空间望远镜科学研究所研讨会“四维宇宙巡天：利用HST、JWST、Euclid、Roman及未来任务的大视场无缝光谱突破宇宙方差”的策略、经验教训和未来方向。研讨会审视了科学成果、观测和数据分析挑战、提取工具以及未来机遇。讨论强调了：(1) WFSS在瞬变现象研究、星系演化（包括空间分辨的和宇宙网更广阔背景下的）以及稀有天体族群方面的变革性潜力；(2) Euclid和Roman巡天、Rubin-LSST监测、JWST WFSS和高分辨率积分场观测之间的协同作用。与会者认为，前向建模和物理信息机器学习方面的进展对于解决光谱重叠、拥挤视场以及即将到来的超大数据量问题至关重要。要充分发挥WFSS的潜力，需要社区范围的基础设施、科学就绪的数据产品、可访问的基于云的分析工具，以及对数据处理流程的稳健基准测试。至关重要的是，与会者呼吁进行系统性变革，以适当认可那些为WFSS科学投入大量精力于流程、代码和校准开发的早期职业研究人员，并强调进展需要协作性、多学科实践，以优化下一代人的参与和受益。
英文摘要：
We summarize strategies, lessons learned, and future directions from the Space Telescope Science Institute workshop Surveying the Universe in 4D: Beating Cosmic Variance with Wide-Field Slitless Spectroscopy from HST, JWST, Euclid, Roman, and Beyond, held August 24--28, 2026. The workshop examined scientific results, observational and data analysis challenges, extraction tools, and future opportunities. Discussions highlighted (1) the transformative potential of WFSS for the study of transient phenomena, galaxy evolution --both spatially-resolved and within the broader context of the cosmic web--, and rare populations and (2) the synergies among Euclid and Roman surveys, Rubin-LSST monitoring, JWST WFSS, and high-resolution integral-field observations. Participants identified advances in forward modeling and physics-informed machine learning as essential for addressing spectral overlap, crowded fields, and upcoming, very large data volumes. Realizing WFSS's full potential will require community-wide infrastructure, science-ready data products, accessible cloud-based analysis tools, and robust benchmarking of reduction pipelines. Crucially, participants called for systemic changes to properly recognize early-career researchers who invest significant efforts in pipeline, code, and calibration developments that enable WFSS science, and stressed that progress requires collaborative, multidisciplinary practices that optimize the participation and benefits of the next generation.
