1
人物2 - 审核与身体检查负责人 你是谁 你是团队中的侦探。当第 1 个人物寻找候选对象时，你要分辨出哪些实际上是真正的行星，哪些则是伪装成行星的冒牌货。光曲线中的每一个变化点并不都代表一颗行星——有些是双星系统的掩星现象，有些是仪器噪声，还有些仅仅是宇宙射线撞击探测器所致。你的任务就是将这些真实信号与假信号区分开来。 将自己想象成质量控制检查员。第 1 个人是负责生产候选行星的工厂，而你则是负责逐一进行检查并判定“这颗是真的”或“这是垃圾”的人。若没有你的参与，我们最终得到的候选名单中将包含大量误报信息，而我们的最终结果也将显得不够专业且缺乏可靠性。 你将实际执行的任务 首先，你需要获取由第 1 个人创建的候选表。该表将包含诸如周期、深度、持续时间以及每个目标对应的 SNR 等列。你的任务是向该表中添加更多列，比如那些能告诉我们候选对象是否可能真实存在的列。 你首先要做的是实施奇偶深度检查。这是外行星猎人们常用的经典测试方法。你从折叠的光行曲线中提取过境数据，并将其分为两组：奇数编号的过境和偶数编号的过境。如果这颗行星确实存在，那么两组数据的深度应该是一致的。如果奇数与偶数过境之间的深度存在显著差异，这通常意味着该系统实际上是由两颗相互遮掩的恒星组成的联星系统，而非行星。相关的代码已在处理流程中预先存在。 接着它会计算出一种名为“奇偶 sigma”的数值。你的任务是将这个数值转化为简单的通过或失败判定。如果“奇偶 sigma”大于 3，你就需将该候选人标记为可疑。 你接下来要做的第二件事是对该行星的半径进行合理性检查。你将利用凌日深度来计算该行星的半径。如果深度暗示该行星比木星更大，但恒星却是一颗小型的 M 型矮星，那就说明情况有误。你可以通过使用“astroquery”来从 Gaia 或 TIC 目录中提取恒星参数。这有助于甄别那些在物理上不可能存在的候选对象。 你将要做的第三件事是将与你的候选对象进行比对，并将其与 NASA 外太阳系天体档案库进行对照。通过这种方式，你可以确认这颗行星是否已被发现。你将从档案库中提取 TOI 表，并查看你的候选对象是否与任何已知的行星相匹配。你需在表中添加一列，标明“已知”或“新”。这非常重要，因为发现一颗已知的行星仍具有价值——它表明你的筛选流程是有效的——但找到一个新的候选对象则更加令人振奋。 你需要学习的内容 你无需成为一名程序员，但确实需要能够自如地运行 Python 脚本。大部分代码已在流程中预先存在——你只需运行它并解读结果即可。你应该理解“odd_even_sigma”的含义以及为何一个数值大于 3 便被视为警示信号。同时，你还应掌握恒星参数的基础知识——什么是 M 型矮星、什么是类似太阳的恒星，以及每种类型的恒星在物理上可接受的行星大小范围。 您将使用‘astroquery’工具从美国国家航空航天局（NASA）系外行星档案库中提取数据。这是一个库，让您能够通过 Python 直接对档案库进行查询。您无需成为专家——只需遵循代码中的示例并根据自身需求进行相应调整即可。 你将产出的内容 在训练营结束时，你将为候选人表添加了新列。这些列包括： - 'odd_even_pass' - 布尔值，表示奇偶测试是否通过 - ‘planet_radius_plausible’ — 布尔值，表示半径是否在物理上合理 - '已知行星' - 是或否，表示该星球是否已在NASA档案中 你还将生成一份“高可信度候选人”列表——即通过了所有检查的候选人。这份名单将是团队接下来所做一切工作的基础。 为什么你的角色很重要 你就是这座大门的守护者。没有你的工作，我们面前将是一份包含大量无用信息的候选者名单。而有了你的工作，我们便能自信地断言：“这些是真行星”以及“这些是假阳性”。这便是草率的项目与专业项目之间的区别所在。高级级别特别要求进行“物理核查”——而这正是你所负责的工作。 你将使用的工具 Python、Pandas、Astroquery和NASA系外行星档案库。你还将使用Person 1创建的候选人表。 关键截止日期 到第 6 天时，你应该已经对所有候选者进行了奇偶性检查。到第 8 天时，你应该已经完成了星级参数检查及交叉参照工作。到第 10 天时，你应该已准备好一份最终的高置信度候选者名单，供机器学习团队使用。