ALMA Pipeline Heuristik

Die Atacama Large Millimeter Array (ALMA) Pipeline-Heuristik wird entwickelt, um Daten, die mit den Standardbeobachtungsmodi wie Single Fields, Mosaiken oder Single Dish "On-the-fly" Karten aufgenommen wurden, automatisch zu reduzieren. Ziel ist es, ALMA auch für Astronomen, die keine Experten auf dem Gebiet der Radiointerferometrie sind, leicht zugänglich zu machen. Die Pipeline-Heuristik muss das Expertenwissen erfassen, das erforderlich ist, um Datenprodukte bereitzustellen, die für die weitere wissenschaftliche Analyse benutzt werden können.

Design

Das ALMA-Pipeline-Heuristiksystem ist in Form von Python-Skripten mit CASA (Common Astronomy Software Applications) als Datenreduktionspaket implementiert. Es bietet Kalibrierung, Flagging und automatisches Detektieren von Linien- bzw. Kontinuumsemission, Basisliniensubtraktion, automatisches Maskieren und Cleaning zur Berechnung von Datenkuben. Es werden verschiedene Techniken zur Suche nach fehlerhaften Daten verwendet. Im Spektralbereich werden Algorithmen zur Erkennung von Randeffekten angewendet, während im Zeit- und UV-Bereich Mittelwertverfahren benutzt werden. Die Pipeline ist parallelisiert und wird seit 2015 standardmäßig für die Verarbeitung von ALMA-Interferometrie- und Single Dish Daten eingesetzt.

Tasks

Die Pipeline-Funktionalität wird als CASA Tasks bereitgestellt. Diese Tasks können von den PIs auch für die Offline-Bearbeitung in CASA verwendet werden. Gegenüber einfachen CASA-Befehlen profitiert man von der automatischen Heuristik und der Weblog-Ausgabe. Die Tasks werden auch für andere Projekte wie VLA, VLASS (VLA Sky Survey), SRDP (Science Ready Data Products) und das 45m-Teleskop NAOJ verwendet und erweitert.

Weblog

Die Ergebnisse der Pipeline-Verarbeitung werden als hierarchische Webseiten dargestellt, die die Navigation von Überblicken auf oberer Ebene bis hin zu Detailseiten, die die Datenstruktur und die Reduktionsschritte mit Plots und Qualitätsbewertungen veranschaulichen, zur Verfügung stellt.

Qualitätsbewertung

Die Qualität der Datenverarbeitung und der Produkte wird mit numerischen Qualitätsbewertungen (Quality Assessment / QA) bewertet, die von 0,0 (schlecht) bis 1,0 (perfekt) reichen. Ein Ampelsystem mit den Farben Grün (1,0-0,66), Gelb (0,66-0,33) und Rot (0,33-0,0) zeigt drei Hauptkategorien, die den QA2-Prozess durch ALMA-Mitarbeiter leiten sollen. QA-Bewertungen basieren auf Metriken wie RMS, S/N-Verhältnis usw. Jeder Schritt in einem Reduktionsrezept und jedes Reduktionsbereich (Kalibrierung, Flagging, Bildgebung) ist mit einer Bewertung versehen.

Referenzen

  • Geers, V, Davis, L., Hales, C.A., Kent, B., Kern, J., Kosugi, G, Muders, D., Nakazato, T., Sugimoto, K., Williams, S., Wyrowski, F., The ALMA Science Pipeline, ADASS XXVI ASP Conference Series, Vol. 521, 2019

  • Humphreys, E., Miura, R., Brogran, C., Hibbard, J., Hunter, T., Indebetouw, R., Kern, J., Videla, L., Villard, E., Chang, C.-S., Davis, L., Francke, H., Gallardo, J., Garcia, J., Geers, V., Gomez, L., Gonzalez, S., Kent. B., Kosugi, G., Mason, B., Morales, F., Morokuma-Matsui, K., Muders, D., Nakazato, T., Sugimoto, K., Williams, S., The ALMA Science Pipeline: Current Status, Proceedings of the 2016 ALMA Conference, 2016, id. 1

  • Kent, B., Masters, J., Chandler, C., Davis, L., Kern, J., Ott, J., Schinzel, F., Medlin, D., Muders, D., Williams, S., Geers, V., Momijan, E., Butler, B., Nakazato, T., Sugimoto, K., The Very Large Array Data Processing Pipeline, AAS Meeting #231, id. 342.14

  • Lightfoot, J., Wyrowski, F., Muders, D., Boone, F., Davis, L., Shepherd, D., Wilson, C., ALMA Pipeline Heuristics, ADASS XV ASP Conference Series, 2006

  • Muders, D. Wyrowski, F., Lightfoot, J., Williams, S., Nakazato, T., Kosugi, G., Davis, L., Kern, J., The ALMA Pipeline, ADASS XXIII ASP Conference Series, 2014

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