太阳塔观测实验报告

太阳塔观测实验报告091210016天文与空间科学学院蒙延智[e-mail]小组成员：赵珊珊，闫旭，周宇浩一、实验目的利用南京大学太阳塔成像光谱观测系统，扫描观测Hα和[CaII]8542的三维数据集（cube）。通过观测和数据处理，了解太阳塔成像光谱观测系统的工作原理；熟悉观测基本操作；了解CCD成像观测系统扫描观测；懂得CCD光谱观测系统所采集数据的结构和处理；获得光谱仪Hα和[CaII]8542线的色散度和CCD中心像元的观测波长；熟悉三维数据的结构、存取以及处理方法。二、实验原理1.太阳塔对地面观测而言，太阳光线进入望远镜之前要经历地球大气的随机运动，太阳在焦平面上成的像也会随机闪动。白天，地面受阳光照射温度升高，地表出现强烈的对流扰动，在由于水的比热大，温度梯度小，故通常在大的湖泊附近建太阳望远镜。对陆地而言，通常在距离地面20米范围内大气存在剧烈湍动，因此其视宁度极差，从而降低望远镜的实际分辨率。为得到较好的视宁度，工作人员通常尽可能选择较好的台址，并花上数月乃至数年的时间对那里白天的视宁度进行观测。另一方面，也可避开贴近地面的位置安放望远镜以避免大气对流和扰动对光线传播的影响，然后让光线通过温度较稳定的通道（现多采用真空），望远镜的各光学器件及分析设备置于一塔式建筑内，这就是太阳塔的原理。采用这种结构的好处还在于：望远镜的焦距可做得很长，直接聚焦所成的太阳像的直径较大；望远镜的口径也可做得较大；大型配套分析测量仪也可很方便地放于实验室内。南京大学天文系的太阳塔建于1982年，是我国第一座太阳塔（中国科学院云南天文台大约在2005年底建成一座一米塔式太阳望远镜）。塔高19米。塔身的建筑有内外两层，外塔和内塔的结构分离，外塔对内塔起保护作用，使其内温度比较稳定。内塔顶的定天镜系统由两块直径为0.65米的平面镜组成。平面镜的支架可按特殊的要求旋转和移动以保证阳光总能够充分被反射到塔底的成像镜上。成像镜是一块形状为旋转抛物面的反射镜，直径为0.45米。它就是太阳塔的物镜，太阳光经它聚焦并再经两次反射后进入分析仪器的入口（即望远镜的焦平面）形成直径为0.21米的太阳像。2.光谱仪色散度和CCD中心像元观测波长光谱仪的线色散度，是CCD观测成像系统所采集的数据，在色散方向，相邻两个像元所对应的波长间隔。在y-λ两维数据文件里，可以得到一组平均谱线轮廓值NjNkjP1，其中j为狭缝方向像元数的标记，k为色散方向像元数的标记。利用这组数据，可以作出谱线轮廓。但λ方向的坐标为像元数，y方向为相对强度值。利用太阳光谱图，可以证认Hα线和[CaII]8542线中各谱线的波长。以Hα线为例，设起始像元（j=0）对应的波长为λ0，[FeI]线的像元数坐标为nFe，对应的波长为λFe（6564.223埃），Hα线的像元数坐标为nH，对应的波长为λH（6562.808埃），利用这两条谱线，可建立两个方程：0λλλnFeFe0λλλnHH其中Δλ为色散度。中心像元所对应的波长λnλλCC0。把λ方向的像元数换成波长值，就可以画出以波长为横坐标的谱线轮廓。由于光谱仪、CCD照相机以及太阳连续辐射背景的影响，谱线基线不是一条水平线，这样可以给谱线证认带来一定误差。因此，所得到的观测谱线轮廓应作以连续光谱强度为单位的归一化处理。得到谱线的剩余强度。0iiiFFγ其中Fi为第i个像元的辐射强度，0iF为对应的连续辐射强度。在太阳光谱中，可以证认多条谱线，建立关系，0λλλnjj其中nj为像元数，λj为对应波长。利用最小二乘法，可以得到精确的色散度。3.CCD成像系统扫描观测和三维数据结构CCD成像光谱观测系统由CCD照相机、图像处理器、计算机、录像机、监视器和扫描系统组成。扫描观测时，光谱仪的狭缝固定不动，马达驱动望远镜使得太阳的像均匀扫过狭缝。当太阳的像在某一位置P1时，计算机采集CCD的输出，得到一幅y-λ二维光谱图。接着使太阳的像在垂直狭缝的方向移动一段距离（大约2″）到P2处，采集第二幅y-λ二维光谱图。依此类推，最终扫描至位置PN。这样就得到了一组（x,y,λ）的三维数据集，其中x是扫描方向，y是狭缝方向，λ是色散方向。这种三维数据通常称为一个cube。垂直于x轴的一个切面是y-λ光谱图，垂直于y轴的一个切面是x-λ光谱图，而垂直于λ的一个切面是扫描观测区域的单色像。4.单色像与速度场取吸收线最小值的位置λmin，作垂直于λ方向的切面，它就是λmin处的单色像。在一个Hα线或[CaII]8542线扫描观测数据cube中，选取位置（x1,y1），就得到一条光谱S1，在位置（x2,y2）处得到光谱S2，这样可以得到一系列光谱。我们可以计算出每条光谱谱线轮廓的重心λp。线重心指的是剩余强度的重心，其表达式为λIIλλIIλλλCλλλλCλλpdd2121这里由于进行了归一化，因此可以取CλI=1来计算。把某一位置谱线线心作为参考线心rpλ，计算所有其它谱线的线心相对于参考线心的位移，rpipλλλ就可以得到这个区域的相对线心位移。我们有Doppler速度关系cλλv其中c为光速，且设红移速度为正，则我们可以获得扫描区域的速度场。三、实验步骤1.观测时间：2011年11月24日上午10:462.观测地点：南京大学太阳塔3.观测结果：得到了两份CaII和[CaII]8542的扫描数据cube。四、数据处理：用程序列head=IntArr(80*36)data=IntArr(240,160,40)abc=dialog_pickfile(file='D:\太阳\A20111124-114704.fits')openr,lun,abc,/get_lunreadu,lun,headprint,headreadu,lun,dataclose,lunfree_lun,lunCaII打开FITS文件loadct,3(1)加上:fori=0,39dobegindata2=data[*,*,i]window,itvscl,data2endfor得出40张不同扫描位置的实际CCD图,如第7张在右上方（用image=tvrd()write_bmp,'7.bmp',image：输出），显然有很多的坏点与误差（2）直接按公式开始求谱data2=total(data[*,*,7],2)/160data1=indgen(240)window,1plot,data1,data2，得显然很不光滑，且有很多不合适的值、，任何一点用该点与附近的二个点的平均代替，进行平滑处理，window,1fori=1,238dodata2[i]=(data2[i+1]+data2[i]+data2[i-1])/3plot,data1,data2得到再除去不合适的点，进一步拟合，并且对40张图进行平均，可得用n=where(data2eqmin(data2))print,n来求出[CaII]8542在x轴上的像元数，得到n=120,再由图证认出另外一条线[FeI]8538的像元数为85，则Δλ=0.1142Å，λ0=8528.2857Å由Δλ、λ0可得任意象元数相应的波长为：x1=dindgen(240)*0.1142+8528.2857黑体谱为1e1252kTλhcλhcB代入数值，取T=5770，则连续光谱为：y1=1.19106*10^23D/((-1+exp(2.49356*10^4D/x1))*x1^5)/8*60因而剩余强度的谱线轮廓为：arr=data2/y1window,1plot,data1,arr则可以证认出多条谱线：像元数谱线（波长）1208542858538698536.21888550.42178553.8运用最小二乘直线拟合，应用正则方程求解得到的结果为：Δλ=0.1195Å，λ0=8528.1363Å，则中心波长为：λC=8542.4763Å。（3）由下面的程序可得单色像arr=data[0,*,*]arr=reform(arr,160,40)arr=transpose(arr)window,3,xsize=40,ysize=160tvscl,arr得:window,1,xsize=400,ysize=500loadct,0contour,arr,xrange=[0,39],xstyle=1,yrange=[0,159],ystyle=1,$xtitle='XAxis',ytitle='YAxis',title='[CaII]MonochromaticImage',subtitle='!4k!3=8542A'loadct,33contour,arr,xrange=[0,39],xstyle=1,yrange=[0,159],ystyle=1,$levels=indgen(40)*1600-32000,/fil,/overplotimage=tvrd(true=1)write_jpeg,’CaIImonochromaticimage.jpg’,image,true=1这是[CaII]8542的日面单色像，图中不同颜色代表不同的数值，颜色越蓝则越暗，图中可以明显看到右边有两个黑子结构，大小不同，且周围伴随有耀斑，图中的横纹是由于CCD本身的性能影响的（4）求剩余强度的重心：aver=dblarr(40,160)fori=0,159doforj=0,39do$aver[j,i]=total((data[*,i,j]/y1-1)*x1)/total(data[*,i,j]/y1-1)endforendfor相对视向速度：speed=dblarr(40,160)speed=10^4D*(aver-aver[0,159])*3/aver[0,159]作出速度场：window,/free,xsize=400,ysize=500loadct,0contour,speed,indgen(40),indgen(160),xrange=[0,39],xstyle=1,yrange=[0,159],ystyle=1,$xtitle='XAxis',ytitle='YAxis',title='VelocityFieldby[CaII]Line(!9X!310!U4!Nm/s)'loadct,33contour,speed,indgen(40),indgen(160),$level=indgen(700)*1-350,/fill,/overplotloadct,6contour,speed,xrange=[0,39],xstyle=1,yrange=[0,159],ystyle=1,$levels=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3],c_labels=[1,1,1,1,1,1,1],/overplot,c_charthick=1（5）固定x或的图像固定x：window,/free,xsize=240,ysize=160loadct,0tvscl,data[*,*,0]image9=tvrd(true=1)write_jpeg,'1.x=30.jpg',image9,true=1固定y:window,/free,xsize=240,ysize=40tvscl,data[*,100,*]image11=tvrd(true=1)write_jpeg,'1.y=100.jpg',image11,true=1Hα打开FITS文件loadct,3(1)加上:fori=0,39dobegindata2=data[*,*,i]window,itvscl,data2endfor得出40张不同扫描位置的实际CCD图,如第7张在右上方（用image=tvrd()write_bmp,'7.bmp',image：输出），显然有很多的坏点与误差（2）直接按公式开始求谱data2=total(data[*,*,7],2)/160data1=indgen(240)window,1plot,data1,data2