瞬态探测与巡天

瞬态探测利用广域巡天反复对天空成像，以发现突然出现、增亮或移动的天体，例如超新星、新星和小行星。

Definition

瞬态探测是通过比较同一天空区域的重复图像（通常通过差分成像）来识别在可观测时间尺度上发生变化的天文源。

Scope

本主题涵盖通过巡天调查发现瞬态和移动源。它包括广域巡天设计和观测频率、通过减去参考图像以分离变化的差分成像、自动化候选体探测和分类，以及表征已发现瞬态的警报系统和快速后续观测。它不包括单个瞬态类别的详细物理学。

Core questions

• 差分成像如何将变化的源从静态背景中分离出来？
• 如何针对不同的瞬态类别优化巡天观测频率和深度？
• 在自动化探测中，如何将真实的瞬态与伪影区分开来？
• 警报如何分发和优先排序以进行快速后续观测？

Key theories

最佳图像相减

在减去图像之前，将新图像的点扩散函数和通量标度与参考图像匹配，可以清晰地揭示已发生变化的源，同时抑制静态天空。

巡天策略

以选定的深度和观测频率重复扫描广阔的天区，可以构建天空的时间分辨图，从而大规模系统地发现瞬态和移动天体。

Clinical relevance

瞬态巡天发现了用于测量宇宙加速的超新星，找到了近地小行星，捕捉到了引力波和伽马射线事件的光学对应体，并使得对爆炸现象的群体研究成为可能。

History

照相超新星搜索让位于基于CCD的广域巡天，并采用自动化差分成像；后续项目扩大了覆盖范围和观测频率，发展成为全天巡天，每晚产生数百万条警报。

Seminal works

• alard1998
• ivezic2019
• chromey2016

Frequently asked questions

什么是差分成像？

差分成像是在匹配分辨率和亮度标度后，从新图像中减去参考图像，只留下已发生变化的源，从而分离出瞬态和变星。

瞬态巡天中为什么需要自动化分类器？

大型巡天产生的候选探测数量远超人类检查能力，其中大部分是伪影，因此自动化算法对于标记真正的天体物理瞬态以进行后续观测至关重要。