JPL太陽系動力學視野系統運算設定
本帖最後由 WCYue 於 2023-5-24 10:36 編輯JPL太陽系動力學視野系統
https://ssd.jpl.nasa.gov/horizons/
JPL Horizons系統是一個功能強大的天文數據庫和曆算工具,提供了多種查詢選項和坐標系統。此外,JPL Horizons也提供了API接口,方便在自己的程式中直接調用數據。
以下是主要的選項和坐標系統的簡要介紹:
1. 查詢選項:
* Ephemeris Type: 您可以選擇觀察者(Observer)、太陽系閘道(Solar System Barycenter)或原始元素(Osculating Elements)來控制位置和速度數據的計算方式。
* Target Body: 選擇您要查詢的天體,例如行星、衛星、小行星等。
* Observer Location: 如果您選擇了觀察者類型,您需要指定觀察者的位置,例如地球上的經緯度坐標、天文台代碼等。
* Time Span: 設定查詢的時段和步長,以控制生成的數據表的時間範圍和時間間隔。
* Table Settings: 選擇要生成的數據類型,例如坐標、速度、視差、光行時等。您可以根據需求選擇不同的數據類型。
2. 坐標系統:
* 地心赤道座標系(Geocentric Equatorial Coordinates):以地球中心為原點,赤道平面為基準面的坐標系統。赤經(RA)和赤緯(Dec)是這個坐標系統的主要坐標。
* 黃道座標系(Ecliptic Coordinates):以地球中心或太陽系重心為原點,黃道平面為基準面的坐標系統。黃經(Ecliptic Longitude)和黃緯(Ecliptic Latitude)是這個坐標系統的主要坐標。
* 角度座標系(Angular Coordinates):以觀察者為原點,描述天體在天球上的位置。方位角(Azimuth)和高度角(Altitude)是這個坐標系統的主要坐標。
* 位置角和距離(Position Angle and Separation):描述兩個天體在天球上相對位置的坐標系統。位置角從北點逆時針度量,距離表示兩個天體之間的角距離。
JPL Horizons系統支持以上坐標系統以及其他一些坐標系統。您可以根據需求選擇合適的坐標系統來查詢和計算天體的位置和速度數據。此外,JPL Horizons還提供了一些額外的選項,例如光行時修正、大氣折射修正等,以提高數據的精確性。
本帖最後由 WCYue 於 2022-8-10 18:28 編輯
太陽黃經位置計算設定
https://ssd.jpl.nasa.gov/horizons/app.html#/
Observer Table Settings
Additional Table Settings
Time Specification > Step size = 90023;unit = equal intervals (unitless)
以下是一個使用Python自動化生成每年每隔15度黃經出現在香港的實際時間的範例。我們將使用`astroquery.jplhorizons`庫來查詢JPL Horizons數據庫。首先,需要安裝`astroquery`庫:
```bash
pip install astroquery
```
然後,使用以下代碼來生成每年每隔15度黃經出現在香港的實際時間:
```python
from astroquery.jplhorizons import Horizons
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
def get_sun_longitude(start_date, end_date):
# Get ephemeris data
obj = Horizons(id='Sun', location='geographic +120.0 +22.3', epochs={'start': start_date, 'stop': end_date, 'step': '1h'}, id_type='majorbody')
eph = obj.ephemerides(extra_precision=True)
# Convert to DataFrame
df = eph.to_pandas()
# Calculate Hong Kong Time (HKT)
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime_utc']) + timedelta(hours=8)
# Filter data for longitudes of interest
longitudes = range(0, 361, 15)
filtered_data = []
for lon in longitudes:
min_diff = 360
nearest_datetime = None
for index, row in df.iterrows():
ecl_lon = row['EclLon']
diff = abs(ecl_lon - lon)
if diff < min_diff:
min_diff = diff
nearest_datetime = row['datetime']
filtered_data.append((lon, nearest_datetime))
return filtered_data
# Define start and end dates for the query
year = 2023
start_date = f'{year}-01-01 00:00'
end_date = f'{year + 1}-01-01 00:00'
# Get the Hong Kong times for every 15 degrees of solar longitude
result = get_sun_longitude(start_date, end_date)
# Print the result
for lon, hkt in result:
print(f"Solar longitude: {lon}°, Hong Kong Time: {hkt}")
```
這個範例程式碼將獲得每年每隔15度黃經出現在香港的實際時間。請注意,這個代碼使用1小時的步長,因此結果的精確度可能略低。 若要提高精度,可以減小查詢步長(例如,使用1分鐘或1秒),但這將導致較大的數據量,需要更多時間來處理。
這個範例使用的是2023年的數據。可以通過更改`year`變量來選擇其它年份。
頁:
[1]