はじめに

この文書では、ASTEのOn-The-Fly (OTF)観測システムについて解説します。詳細は Sawada et al. 2008, PASJ, 60, 445 (arXiv:0712.1283) をご参照ください。

OTF観測とは、観測領域を連続的にスキャンしながら短い時間間隔でデータを取得していくマッピング観測の手法です。通常のposition switch観測と比較して、以下のような利点があります。ビームに比べて十分広い領域を比較的浅い積分で掃く場合に、とくに効果を発揮します。

dead timeが減り、観測効率が向上する（詳細は次節）。
マップ全面を短時間で掃けるため、その間のシステムの変動（大気の状態, ポインティング, ...）が少ない。
Nyquistレートより細かくデータを取得するため、空間情報を失わない。

以下のようなドキュメントも参照してください。

Mangum, Emerson, & Greisen 2007, A&A, 474, 679 (ADS)
Kitt Peak 12-m: http://www.cv.nrao.edu/~jmangum/12meter/docs/otfdoc.ps
FCRAO 14-m: http://donald.astro.umass.edu/~fcrao/library/manuals/otfmanual.html
IRAM 30-m: http://iram.fr/IRAMES/groups/astronomy/OTF/HTML/sl-otf.html
SMTO 10-m: http://www.mpifr-bonn.mpg.de/div/hhertz/smto-otf-guide/smto-otf-guide.html

OTF観測におけるスキャンパターンの概念図を図1に示します。図中「on-source」とあるのがスキャンの本走（以下、単に「スキャン」と呼ぶ）で、この間アンテナは一定速度で駆動され、 0.1秒（ACG）または0.2秒（WHSF）間隔でデータの取得が行われます。スキャン中にアンテナが目的の方向を向くよう、各スキャンの前に「approach」（助走）が入ります。スキャンとスキャンとの間にOFF点が入らない場合（図1-1下）にはスキャン終了点からapproach開始点への移動「transit」が入ります。以上は連続波のraster観測の場合と同様です。 approachおよびtransitには、それぞれ4秒, 2秒をかけることを推奨します（ASTE会議2005/03/10資料を参照）。

通常のposition switch ("step-and-integrate")観測と同様、観測の最初および適当なタイミングに"chopper-wheel"キャリブレーション（R-SKY）データを取得する必要があります。 OFF点は各スキャンの前、あるいは数スキャンに1回の割合で取得します。

Fig. 1-1: scan pattern
図1-1：スキャンパターンの概念図。 (上) 観測シーケンス「1*」 (OFF-ON)の場合、 (下) 観測シーケンス「1**」 (OFF-ON-ON)の場合。

観測の結果として、Nyquistレートより細かい間隔で取得されたデータ点によってマップ領域が埋め尽くされます。データ点は規則正しいグリッド上には並ばないので、 convolutionをかけることにより正方格子のマップを作成します。リダクションソフトに実装されているconvolution関数は以下のとおりです（図1-2）：

1次Bessel関数とGaussianの積
$\frac{J_1(r/a)}{r/a} \times \exp\left[ -\left( \frac{r}{b} \right)^2 \right]$
ただしrはグリッド点とデータ点の間の距離 [pixels]、 a=1.55/ $\pi$ , b=2.52。「その他の情報」も参照。
Sinc関数とGaussianの積
$\frac{\sin (r/a)}{r/a} \times \exp\left[ -\left( \frac{r}{b} \right)^2 \right]$
ただしrはグリッド点とデータ点の間の距離 [pixels]、 a=1.55/ $\pi$ , b=2.52。
Gaussian
$\exp\left[ -\left( \frac{r}{a} \right)^2 \right]$
ただしrはグリッド点とデータ点の間の距離 [pixels]、 a=1。
Pillbox (Cell-averaging)
$1 (|x| \le 0.5, |y| \le 0.5), 0 \mbox{(otherwise)}$
ただしx, yはグリッド点とデータ点の間のX方向, Y方向のオフセット [pixels]。
以上4つの関数はMangum (1999); Mangum, Emerson, & Greisen (2000)によります。
Spheroidal関数
$|1-\eta_x^2|^\alpha \psi_{\alpha 0}(c,\eta_x)\cdot |1-\eta_y^2|^\alpha \psi_{\alpha 0}(c,\eta_y) (|\eta_x|\le 1, |\eta_y|\le 1), 0 \mbox{(otherwise)}$
ただしx, yはグリッド点とデータ点の間のX方向, Y方向のオフセット [pixels]、 $\eta$ _x = 2x/m、 $\eta$ _y = 2y/m。詳細はSchwab (1984)を参照。
MapのGUIで指定する二つのパラメータは、それぞれ Schwab (1984)でのパラメータm(=4,5,6,7,8)と $\alpha$ (=0.0,0.5,1.0,1.5,2.0)。

Fig. 1-2: Convolution functions
図1-2：実装済みのConvolution関数 Bessel*Gauss (a=1.55/ $\pi$ , b=2.52), Sinc*Gauss (a=1.55/ $\pi$ , b=2.52), Gauss (a=1.0), Pillbox, Spheroidal (m=6, $\alpha$ =1.0)。

last update: 2008-06-26