大数据时代的天文学研究  

Astronomy research in big-data era

作　　者：崔辰州[1] 于策[2] 肖健[3] 何勃亮[1] 李长华[1] 樊东卫[1] 王传军[4,5] 曹子皇[6] 范玉峰[4] 洪智[3] 李珊珊[1] 米琳莹[1] 裘实[3] 万望辉 王建国[4] 王甲卫[1] 尹树成[3] 郝晋新[8] 薛艳杰[8] 刘梁[9] 陈肖[10] 张海龙[11] 谌俊毅[12] 乔翠兰[7] 苏丽颖[13] 

机构地区：[1]中国科学院国家天文台中国虚拟天文台,北京100012 [2]天津大学计算机科学与技术学院,天津300072 [3]天津大学软件学院,天津300072 [4]中国科学院云南天文台丽江天文观测站,昆明650011 [5]中国科学院大学,北京100049 [6]中国科学院国家天文台郭守敬望远镜运行与发展中心,北京100012 [7]华中师范大学物理科学与技术学院,武汉430079 [8]中国科学院国家天文台基础科学研究部,北京100012 [9]中国科学院紫金山天文台信息化建设中心,南京210008 [10]中国科学院上海天文台计算中心,上海200030 [11]中国科学院新疆天文台计算机技术室,乌鲁木齐830011 [12]中国科学院云南天文台信息中心,昆明650011 [13]北京工业大学机电学院,北京100024

出　　处：《科学通报》2015年第5期445-449,共5页Chinese Science Bulletin

基　　金：中国科学院信息化专项(XXH12503-05-05);国家自然科学基金委员会与中国科学院天文联合基金(U1231108);科技部科技基础性工作专项(2012FY120500);北京市教委青年拔尖人才培育计划资助

摘　　要：天文学已经进入数据密集型时代或者说大数据时代.面对海量天文数据在存储、计算、网络、软件、算法乃至工作模式等方面的需求和挑战,天文学家连同计算机和信息技术领域的专家正努力使基于科学数据的知识发现过程变得更加容易.虚拟天文台旨在实现科学数据的互操作,打造一个全球性的数据网格.天文信息学则从分支学科的高度来考虑天文学的长远发展.数据挖掘和知识发现在数据密集型时代大有可为,自身也必将获得长足发展.本文简要论述天文学研究在数据密集型时代所面临的挑战,介绍虚拟天文台理念和最新进展,探讨天文信息学发展的必要性和所包含的研究内容,阐明数据挖掘和知识发现的必要性和发展方向.Astronomy research has entered an increasingly data-intensive, or ＂big data＂ era. Exponential growth in the size of astronomical archives brings with it completely new requirements and challenges for data storage, computing power, networks, software, algorithms, and even research methods. Astronomers and experts in information and computation technology （ICT） are working together to simplify knowledge discovery within these massive data sets. Worldwide astronomical archives are connected through the virtual observatory （VO） framework, which provides interoperability standards and services that have allowed the creation of a global astronomical data grid. Astroinformatics, a bridge between astronomy and ICT and applied computer science, aims to engage a broader community of researchers both as contributors to and as consumers of the new methodology for data-intensive astronomy, thus building upon the data-grid foudations established by the VO framework. Data mining （DM）, knowledge discovery in databases （KDD）, machine learning, and visualization techniques have become a necessity. In this paper, the challenges facing modem astronomical research are briefly described, the concepts underlying the VO and astroinformatics and the latest progress in these fields are introduced, and the need for DM and KDD techniques in astronomy is discussed.

关 键 词：虚拟天文台 天文信息学 大数据 数据挖掘 知识发现 

分 类 号：P1-39[天文地球—天文学]