[论文解读] LSST Science Collaborations Observing Strategy White Paper: "Science-driven Optimization of the LSST Observing Strategy"

Marshall, Phil, Philip J. Marshall+28 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2017

Stellar, planetary, and galactic studies参考文献 1被引用 110

一句话总结

这份社区白皮书正式化了 LSST cadence（观测策略）对科学成果的影响，介绍了一个 Metrics 框架（MAF）来评估节拍，并倡导探索 rolling cadence 以优化 time-domain 与运动物体科学。

ABSTRACT

The Large Synoptic Survey Telescope is designed to provide an unprecedented optical imaging dataset that will support investigations of our Solar System, Galaxy and Universe, across half the sky and over ten years of repeated observation. However, exactly how the LSST observations will be taken (the observing strategy or "cadence") is not yet finalized. In this dynamically-evolving community white paper, we explore how the detailed performance of the anticipated science investigations is expected to depend on small changes to the LSST observing strategy. Using realistic simulations of the LSST schedule and observation properties, we design and compute diagnostic metrics and Figures of Merit that provide quantitative evaluations of different observing strategies, analyzing their impact on a wide range of proposed science projects. This is work in progress: we are using this white paper to communicate to each other the relative merits of the observing strategy choices that could be made, in an effort to maximize the scientific value of the survey. The investigation of some science cases leads to suggestions for new strategies that could be simulated and potentially adopted. Notably, we find motivation for exploring departures from a spatially uniform annual tiling of the sky: focusing instead on different parts of the survey area in different years in a "rolling cadence" is likely to have significant benefits for a number of time domain and moving object astronomy projects. The communal assembly of a suite of quantified and homogeneously coded metrics is the vital first step towards an automated, systematic, science-based assessment of any given cadence simulation, that will enable the scheduling of the LSST to be as well-informed as possible.

研究动机与目标

• 量化 LSST 观测策略的改变如何影响广泛的科学目标。
• 发展并分享定量指标（MAF）来评估每个科学案例的 cadence。
• 为每个科学项目定义一个 Figure of Merit (FoM) 以比较 cadence。
• 推动一个模块化、可发表的观测策略优化框架，便于社区参与。
• 探索新颖的 cadence 概念（例如 rolling cadence），以提升特定科学回报。

提出的方法

• 使用 LSST Operations Simulator (OpSim) 生成在基线策略及变体下的现实的十年观测节拍。
• 使用 Metric Analysis Framework (MAF) 来评估 cadence 如何支持多项科学研究。
• 定义并应用针对科学的诊断指标和 Figures of Merit (FoMs) 来比较 cadence。
• 将指标编码到 MAF Python API，并通过在线仓库分享给社区使用。
• 将白皮书结构化为模块化章节，每个科学项目一个 FoM，以便进行可发表的分析。
• 采用“living-document”方法，持续为 LSST 调度过程提供信息。

实验结果

研究问题

• RQ1 LSST 观测节拍的变化如何影响达到基线与扩展科学目标的能力？
• RQ2 哪些指标最能准确地反映每个科学案例的节拍表现？
• RQ3 是否能找到一个科学优化的 cadence，在多个 LSST 科学主题上共同提升结果？
• RQ4 rolling cadence 和非均匀天空切分如何提升 time-domain 与 moving-object 的科学研究？
• RQ5 应如何将社区意见整合到最终 LSST 观测计划的决策过程中？

主要发现

• 值得注意的是，推动偏离天空的空间均匀年度铺划的动机存在：rolling cadence 可能有利于若干时域与运动天体项目。
• 一组社区开发的 MAF 指标提供了定量框架来评估不同的 cadence。
• 指标清单和 FoMs 使得对不同科学目标的直接对比成为可能，尽管并非总是普适。
• 该论文提出一种 living document 方法，用以传达结果并指导日程的持续改进。
• OpSim 作为观测节拍测试的现实基础，并将为 LSST 调度器及相关软件的发展提供信息。
• 该方法强调模块化、可发表的分析，随着指标成熟可作为快照论文提取。