在当今时代，人工智能技术已经成为天文学家的得力助手，其中一个有趣的应用是为观测站选址。
为了确保获取到清晰的天文观察数据，观测站的选址必须非常慎重，这涉及到众多因素的综合考量。这些因素包括每年的晴朗夜晚天数、大气稳定性、空气湿度、夜空亮度、风速、光污染、地表地形等等。借助人工智能，科学家们能够从气象卫星云图、地理信息系统等宏观数据中推理出这些因素，从而为选址提供依据。
举个例子，中国科学院国家天文台联合印度尼西亚的科研团队发表了一项研究工作[1]，利用人工智能、数据分析等技术，分析了风云2号气象卫星获取到的卫星云图，比较了中国境内不同地区的观测条件。结果显示，北纬40度附近地区的可观测天数最多，因此最适宜建设天文观测站。
图1. 风云2号的卫星云图
图2. 基于风云2号卫星云图分析出中国不同地区的可观测天数
2023年3月，《自然·天文学》杂志发表的一篇文章，探讨了日益泛滥的低轨道人造卫星对天文台站的影响[2]。研究者分析了哈勃太空望远镜过去20年的观测数据，发现人造卫星对天文台站造成的干扰呈逐年上升趋势。他们绘制出了地球上不同地区受影响的程度，可以看到很多地区已经不适合建天文台了。因为满天都是人造卫星，根本找不出有效的观测时间。
目前，尽管人工智能技术可以帮助科学家们避开这些重度污染地区，但若人造卫星数量持续增加，恐怕就真的无能为力了。
图3. 哈勃太空望远镜看到的人造卫星轨迹
图4. 全球受人造卫星污染程度的分布图
参考文献：
[1] Wang X Y, Wu Z Y, Liu J, et al. New analysis of the fraction of observable nights at astronomical sites based on FengYun-2 satellite data[J]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2022, 511(4): 5363-5371.
[2] Kruk S, García-Martín P, Popescu M, et al. The impact of satellite trails on Hubble Space Telescope observations[J]. Nature Astronomy, 2023, 7(3): 262-268.
供稿：清华大学 王东
制作：北京邮电大学 戴维
审核：北京邮电大学 李蓝天