Herkese açık evren: Veri arşivleri

Kanca

Webb'in Yaratılış Sütunları görüntüsünü hazırlayan uzmanlar işe nasıl başlıyor? Webb ekibinin anlattığına göre, bir arama kutusuna hedefin adını ve teleskobun adını yazarak. Arşiv, Yakın Kızılötesi Kamera ile çekilmiş altı sonuç döndürüyor; uzmanlar bunları indirip işlemeye başlıyor.

Aynı arama kutusu senin için de açık. Bu dersi hazırlarken biz de aynı sorguyu Python'dan yaptık: Webb'in Kartal Bulutsusu'nun sütunlarına ait, işlenmiş altı yakın kızılötesi ve üç orta kızılötesi görüntüsü karşımıza çıktı, hepsi Ağustos 2022'de çekilmiş. Bir gökbilim profesörünün üzerinde çalıştığı veri, çoğu zaman senin de birkaç satır kod uzağında.

Merkezi soru

Gökbilimin büyük veri arşivleri hangileri, içlerinde ne var, ve Python'la bu arşivlere nasıl soru sorup gerçek veriyi kendi bilgisayarına indirebilirsin?

Anlatım

Neden açık?

Büyük teleskopların gözlemleri çoğu zaman kamu parasıyla yapılır. Pek çok gözlemevi, veriyi toplayan ekibe kısa bir öncelik süresi tanıdıktan sonra onu herkese açar. Bunun bilimsel bir getirisi de var: aynı veri, başlangıçta hiç düşünülmemiş sorulara cevap verebilir. Bir yıldız tayfı için toplanmış bir gözlem, yıllar sonra bir başkasının gezegen aramasında işe yarar.

Arşivler bu verileri düzenli biçimde, çoğu FITS olarak, tablolar ve kataloglarla birlikte saklar. Hepsinin bir web arayüzü, çoğunun da koddan erişilebilen bir kapısı vardır. Bu derste dört büyük kapıyı tanıyacağız: Hubble ile Webb'in arşivi MAST, Avrupa Uzay Ajansı'nın Gaia arşivi, NASA'nın Ötegezegen Arşivi ve Sloan Dijital Gökyüzü Taraması.

MAST: uzay teleskoplarının deposu

Webb ekibine göre Barbara A. Mikulski Uzay Teleskopları Arşivi, kısa adıyla MAST, Webb dahil yirmiyi aşkın teleskobun verisini saklar. Web sayfasında hedefin adını ya da koordinatlarını, görevin adını yazarak arama yaparsın. Python'da ise astroquery adlı paket, Astropy topluluğunun bir parçası olarak, bu arşivlere soru sormayı kolaylaştırır.

Önce kurarız: «!pip install astroquery». Sonra «from astroquery.mast import Observations» yazar ve şunu sorarız: «Observations.query_criteria(objectname="M16", radius="0.05 deg", obs_collection="JWST", dataproduct_type="image", calib_level=3)». Yani M16, Kartal Bulutsusu, çevresinde, Webb'e ait, işlenmiş görüntüleri getir. Bizim çalıştırdığımızda dokuz satır geldi: altı NIRCam, üç MIRI görüntüsü. Süzgeçler arasında F090W'dan F1500W'ya uzanan adlar vardı; sayı, mikrometre cinsinden dalga boyunun yüz katını gösteriyor.

Gaia: bir milyar yıldızın kimliği

Avrupa Uzay Ajansı'na göre Gaia'nın üçüncü veri yayını, DR3, 13 Haziran 2022'de yayımlandı. Yaklaşık 1,8 milyar kaynak için parlaklık, yaklaşık 1,46 milyar kaynak için konum, paralaks ve öz hareket içeriyor. Bu veriler 25 Temmuz 2014 ile 28 Mayıs 2017 arasındaki 34 aylık gözleme dayanıyor. Ajansın takvimine göre 66 aylık veriye dayanan dördüncü yayın, DR4, 2 Aralık 2026'da çıkacak.

Gaia arşivine bir sorgu diliyle soru sorulur: ADQL, yani gökbilimsel veri sorgu dili. Tablolar için tasarlanmış SQL diline benzer. «SELECT» ile hangi sütunları istediğini, «FROM» ile hangi tablodan, «WHERE» ile hangi koşulla istediğini söylersin. Python'da «from astroquery.gaia import Gaia» yazar, sorguyu «Gaia.launch_job(sorgu)» ile gönderirsin.

Çözümlü problem: En yakın yıldızlar

Paralaks yıldızın uzaklığını verir: d = 1000 / p. Sesli okunuşu: uzaklık, parsek olarak, bin bölü paralaks; paralaks mili yay saniyesiyle yazılır. Gaia'ya şunu soralım: paralaksı 300 mili yay saniyesinden büyük, yani 3,3 parsekten yakın yıldızları, paralaksa göre büyükten küçüğe sırala. Sorgu, sözcük sözcük: «SELECT TOP 5 source_id, ra, dec, parallax FROM gaiadr3.gaia_source WHERE parallax > 300 ORDER BY parallax DESC».

Bizim çalıştırdığımızda en üstte paralaksı yaklaşık 768 mili yay saniyesi ölçülmüş bir kaynak geldi. 1000 / 768 ≈ 1,30 parsek; bir parsek 3,26 ışık yılı olduğundan yaklaşık 4,24 ışık yılı. Sesli okunuşu: bin bölü yedi yüz altmış sekiz, bir virgül otuz parsek. Konumu Erboğa yönünde: Proxima Centauri. İkinci sırada paralaksı yaklaşık 547 olan Barnard Yıldızı geldi: yaklaşık 1,83 parsek.

Çözümlü problem: On parseklik mahalle

Şimdi sayalım: «SELECT COUNT(*) FROM gaiadr3.gaia_source WHERE parallax > 100». Paralaksı 100 mili yay saniyesinden büyük, yani on parsekten yakın kaç kaynak var? Bizim sorgumuz 315 döndü. On parseklik bir kürenin hacmi, dört bölü üç çarpı pi çarpı on üzeri üç, yaklaşık 4190 parsekküp. 315 / 4190 ≈ 0,075; yani her on üç parsekküpe kabaca bir kaynak düşüyor.

Burada bir uyarı var, ve bu uyarı ders kadar önemli. Ajansa göre Gaia'nın parlaklık sınırı yaklaşık G ≈ 3; yani gökyüzünün en parlak birkaç yıldızını düzgün ölçemez. Listede bazı gerçek komşular eksik olabilir, bazı hatalı ölçümler de yer alabilir. Arşivden gelen bir sayı, ancak o kataloğun sınırlarını bildiğinde anlamlıdır.

NASA Ötegezegen Arşivi

NASA'nın Ötegezegen Arşivi, doğrulanmış gezegenlerin özelliklerini tek bir tabloda toplar. Bu arşive de bir tablo sorgusuyla, hatta yalnızca bir tarayıcı adresiyle soru sorulabilir: adres çubuğuna arşivin sorgu kapısının adresini, ardından «select count(*) from pscomppars» gibi bir cümleyi yazarsın, cevap bir tablo dosyası olarak iner. Bizim Eylül 2026'daki sorgumuzda altı binden fazla doğrulanmış ötegezegen vardı. Bulunma yöntemine göre gruplayınca geçiş yöntemi yaklaşık dörtte üçle açık ara öndeydi; ardından dikine hız yöntemi geliyordu.

Arşivler birbirine bağlanınca daha çok şey söyler. Aynı arşive en yakın gezegen sistemlerini sorduğumuzda, Proxima Centauri'nin ve Barnard Yıldızı'nın gezegenleri ilk sıralarda geldi. Arşivin Barnard için verdiği uzaklık, 1,827 parsek, bizim Gaia paralaksından hesapladığımız değerle aynı. İki ayrı kapıdan girip aynı yıldızda buluştuk.

Sloan Dijital Gökyüzü Taraması

Sloan Dijital Gökyüzü Taraması, kısaca SDSS, milyonlarca galaksinin, kuasarın ve yıldızın görüntüsünü ve tayfını toplayan, yirmi yılı aşkın bir tarama. Taramanın kendi sayfasına göre bugünkü beşinci evresi, SDSS-V, de verilerini herkese açık tutmayı sürdürüyor; en son veri yayını DR20. Verileri web arayüzünden görsel olarak gezebilir ya da yine bir sorgu diliyle indirebilirsin.

Arşivle çalışmanın alışkanlıkları

İyi bir arşiv kullanıcısı işe belgeleri okuyarak başlar. Her arşivin sütun adları, birimleri ve bilinen sorunları bir sayfada yazılıdır; Gaia'nın parlak yıldız sınırı da orada durur. Sorgular küçük tutulur: milyarlarca satırlık bir tabloya sınırsız bir soru göndermek hem seni hem sunucuyu bekletir, bu yüzden önce birkaç satırlık bir denemeyle sütunların doğru geldiği görülür. Sonuç yayımlanırken de verinin nereden geldiği yazılır; arşivlerin çoğu, verilerini kullananlardan belirli bir biçimde atıf yapmalarını ister.

Arşiv sunucuları zaman zaman yavaşlar ya da bakıma girer. Bu dersi hazırlarken Gaia arşivi bize, dördüncü yayına hazırlık nedeniyle bazı sorguların zaman aşımına uğrayabileceği uyarısını gösterdi. Böyle bir durumda sorguyu daraltmak ya da bir süre sonra yeniden denemek çoğu zaman yeterlidir.

Aslında…

Büyük resim

Açık arşivler gökbilimi demokratikleştirdi. Bir yıldızın uzaklığını, bir gezegenin yörüngesini, bir galaksinin tayfını görmek için artık bir gözlemevine yolculuk etmen gerekmiyor. Aynı veriye bir gökbilim profesörüyle aynı anda, aynı biçimde ulaşıyorsun; fark, sorduğun sorunun kalitesinde.

Arşivler aynı zamanda bilimin sınamasıdır. Bir ekip bir sonuç yayımladığında, başkaları aynı veriyi indirip aynı hesabı tekrarlayabilir. Bu derste Gaia'nın paralaksı ile ötegezegen arşivinin uzaklığının örtüştüğünü görmek, bu sınamanın küçük bir örneğiydi.

Özet

1. Büyük teleskopların verilerinin çoğu herkese açık arşivlerde durur: MAST Hubble ve Webb dahil yirmiyi aşkın teleskobun, Gaia arşivi 1,8 milyar kaynaklı DR3'ün, NASA Ötegezegen Arşivi doğrulanmış gezegenlerin, SDSS milyonlarca galaksi ve kuasarın verisini sunar.
2. Python'daki astroquery paketiyle bu arşivlere koddan soru sorulur; Gaia'ya ADQL ile «parallax > 300» diye sorunca Proxima Centauri 768 mili yay saniyesiyle, yani 1,30 parsekle en üstte geldi; on parsek içinde 315 kaynak döndü.
3. Arşiv verisi kataloğun sınırlarıyla birlikte okunmalıdır: Gaia en parlak yıldızları ölçemez. Belgeleri okumak, küçük sorgularla başlamak ve kaynağı belirtmek, arşivle çalışmanın temel kurallarıdır.

Görev

Quiz

1. MAST nedir ve hangi teleskopların verisini saklar?
2. Gaia DR3 ne zaman yayımlandı, kaç kaynak içerir ve hangi dönemdeki gözlemlere dayanır?
3. Paralaksı 768 mili yay saniyesi ölçülen yıldıza uzaklık parsek ve ışık yılı olarak ne kadardır?
4. Gaia'nın on parsek içinde bulduğu kaynak sayısı neden gerçek komşu sayısından farklı olabilir?
5. Bir arşivle çalışırken hangi alışkanlıklar işe yarar?

Cevaplar

1. Barbara A. Mikulski Uzay Teleskopları Arşivi; Webb dahil yirmiyi aşkın teleskobun verisini saklar.
2. 13 Haziran 2022'de; yaklaşık 1,8 milyar kaynak içerir ve 2014 Temmuz ile 2017 Mayıs arasındaki 34 aylık gözleme dayanır.
3. 1000 bölü 768, yaklaşık 1,30 parsek; 3,26 ile çarpınca yaklaşık 4,24 ışık yılı.
4. Çünkü Gaia'nın parlaklık sınırı yaklaşık G ≈ 3 olduğundan en parlak yıldızları düzgün ölçemez ve katalogda bazı hatalı ölçümler de bulunabilir.
5. Belgeleri okumak, küçük sorgularla başlamak ve verinin kaynağını belirtmek.

Kaynaklar

Sonraki derse köprü

Artık arşivden bir görüntüyü ya da bir yıldızın kaydını indirebiliyorsun. Bir sonraki adım, o görüntüdeki bir yıldızın ışık miktarını kendin ölçmek: pikselleri toplamak, gökyüzünün arka planını çıkarmak, sonucu bir parlaklık sayısına çevirmek. Bir yıldızın parlaklığındaki küçük bir düşüş neden bir gezegenin işareti olabilir, ve fotometri nasıl yapılır?