Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成
Report on the new exhibit, Star Chart based on Gaia EDR3

鈴木裕司

SUZUKI Yuji

愛媛県総合科学博物館研究報告

第27号

別刷

Reprinted from the
BULLETIN OF EHIME PREFECTURAL SCIENCE MUSEUM No.27

2022

抜刷表紙27号.indd 102022/09/08 11:26

愛媛県総合科学博物館研究報告

Bulletin of Ehime Prefectural Science Museum, No.27（2022）, p. 123－138

技術報告

Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成
鈴木

裕司 *

Report on the new exhibit, Star Chart based on Gaia EDR3SUZUKI Yuji

Abstract：A star chart based on Gaia EDR3 was created as a new exhibit in universe zone of permanent exhibition. In
this star chart, more than 1.73 billion stars were drawn as color circles almost automatically using JavaScript, Windows
Power Shell and Command Prompt. With Gaia EDR3 data, the star chart has a resolution of 10000 pixel / 10 degree.
Even in the printed star chart, a star of the 18 magnitude is able to be found as a single dot. While the Milky Way
is looked like cloud at a distance of 2 meters, it can be seen as many stars if you look at it closely. After coordinatetransformation, the star chart is also used in a planetarium.
キーワード：星図，Gaia EDR3，Illustrator，JavaScript，Windows Power Shell
Key words：Star Chart, Gaia EDR3, Illustrator, JavaScript, Windows Power Shell

はじめにつ，天文学について理解ができるものへ変えていくことを考えている．そんな中，最初に更新を行ったのが図 12021 年度の展示更新で，常設展内の宇宙のゾーンににある壁である．もともとはオリオン星雲などの画像

ある展示の更新を行った．宇宙のゾーンの中央を仕切るが大きく表示されていた（図 2）．見栄えはするものの，3 枚の壁をつなげ，縦 2.5m ×横 8.5m の 1 枚の壁とし，情報が少ないため，繰り返し見る展示になり難いのが課そこに Gaia 衛星のデータを用いて作成した星図を印刷題である．これらの壁 3 面を全てつなげて縦 2.5m ×横した壁紙を貼り，大きな星図とした（図 1）．Gaia 衛星

8.5m の巨大な 1 枚の壁とし，壁紙として星図を印刷しのデータは Early Data Release 3（EDR3）を使用し，約たものを貼ることとした．壁紙の下には鉄板を仕込んで17.3 億個の恒星を色付きの丸としてプロットした．手動磁石がつくようにし，解説を更新しやすい仕立てとした．

ではとても処理できない数のため，データ処理は Power

星図は中緯度域を正距円筒図法で作成し，天の北極・

shell を用い，描画は Illustrator に対して JavaScript でス

天の南極それぞれから 30 度の範囲は等距離射影方式でクリプトを作成し，バッチファイルを使ってまとまった作成し，中緯度域とは別枠に配置した．

量の作業が自動で進行するようにして，星図を作成した．

星図にした理由はいくつかある．①当館にはプラネタ

また，作成した星図を座標変換して全球画像を作成し，リウムがあるせいか，展示の中には星座を扱ったものはプラネタリウムへ投影できるようにした．この報告では，あるものの，夜空の星を扱ったものがない点．②夜空の主に星図の作成過程について紹介する．

星は天文を知る上での入り口であり，多くの人にとって何かしら知っているものが含まれる点．③夜空全体を網展示更新の方向性

羅することで，例えばニュースで話題になった天体がどこにあるのか，知っている情報とリンクさせることがで当館に天文の学芸員として着任して以来，常設展の宇きる点．④大きな壁に対して解像度の高い絵を印刷する

宙のゾーンの更新を行うことが課題となっていた．展示

ことで，家やデジタルでは体験できない，大きくかつ細更新の方向性としては，説明主体ではなく，現象を記録

かい圧倒的な情報量を表現できる点．⑤ Gaia EDR3 のした画像や観測データを可視化したものを読み解きつ

データが 2020 年 12 月に公開されたばかりで，最新の天* 愛媛県総合科学博物館 学芸課 自然研究グループ
Curatorial Division, Ehime Prefectural Science Museum－ 123 －

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Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成

文学の成果を反映できるとともに，今後 10 年以上は古1,542,033,472 天体，
GRP のデータがあるのは 1,554,997,939

くならないと考えられる点である．当初は Gaia 衛星の天体となっている（Gaia Collaboration et al., 2021）．

データを用いたとしても，1 億個程度の恒星をプロット
星図における恒星の描写する想定であった．しかし，星図の中に天の川を描写する方法を当時は知らなかったため，Gaia 衛星のデータを用いて数多くの恒星をプロットすることでリアルな天等級の扱いの川を再現できるのではないかと考え，10 億個以上のGaia EDR3 の G バンドでの等級ごとの天体の数（Gaia

恒星をプロットすることとした．天の川を恒星の集まり

Collaboration et al., 2021, Fig.1） を 見 る と， 約 21 等 級として表現することで，遠くから見るとぼやっとした姿

よりも暗い側で天体の数が急に減少している．そのたに見え，近づくとそれが恒星の集まりに見える状態を再め，おおむね全ての天体のデータを取得できているの

現できることを理想とした．

は G バンドで 21 等級までと判断し，それより明るい
1,734,531,111 天体のデータを使用した．

Gaia 衛星について

明るい恒星の中には，Gaia EDR3 のデータに含まれて い な い 天 体 が あ る． そ こ で， 明 る い 恒 星 の 情 報 はGaia 衛星は，欧州宇宙機関（ESA）によって 2013 年

HIPPARCOS カタログ（Perryman et al., 1997）のデータ

12 月 9 日に打ち上げられた衛星である．地球と太陽のを用いた．HIPPARCOS カタログには，約 9 等級までの系のラグランジュ点 L2 に位置し，恒星の 3 次元的な

118,218 天体の情報が掲載されている．どちらのカタロ

空間・速度分布を測定して物理的性質を求めることで，グにも掲載されている天体については，対応天体のリ

天の川銀河の構造や進化についての理解を進めること

ストを参照し，HIPPARCOS カタログに掲載されているを目的としている．この目的を達成するため，Gaia 衛

データを優先した．

星は 20 等級までの 10 億個以上の恒星の 3 次元的な位

HIPPARCOS カタログからは恒星の明るさは V バンド

置・固有運動・明るさを調べることを目指した（Gaiaを採用した．これは Gaia の G バンドとは波長特性が異Collaboration et al., 2016）．

なるため，特に赤い色の恒星では，2 つのカタログでのGaia 衛星のデータは処理が終わると世界に公開され等級の差が大きくなっている．しかしながら，星図は実る．最初のデータ公開（DR1）は 2016 年 9 月に行われ，視等級もしくは V 等級を使用して作成されることが通2018 年 4 月に 2 回目（DR2），そして 3 回目の早期デー常である．そのため，明るい天体まで Gaia の G バンド

タ公開（EDR3）が 2020 年 12 月に行われた．Gaia 衛星に直してしまうと，普段目にする星図と比較して違和感のデータは，インターネットを通じてダウンロードするが出てしまう．そこで，HIPPARCOS カタログの値を採ことができる（ESA, gaia archive）．

用した相対的に明るい恒星は V バンド，Gaia EDR3 の値を採用した相対的に暗い恒星は Gaia の G バンドといGaia EDR3 のデータ

う 2 つの等級を用いることで，­1 等級から 21 等級の恒星まで同一の基準を用いて星図上で表現することができ

Gaia 衛 星 の EDR3 の デ ー タ に は 大 ま か に， 天 体 のるようにした．

ID，位置，年周視差，明るさとその誤差の情報が含まGaia のデータでは恒星の数が多すぎるため，Illustrator

れる．明るさの情報には 3 種類ある．1 つ目が Gaia の上で全ての恒星をオブジェクトとして扱うことはでき

G バンドで，位置測定に用いられる．G バンドは 330-

ない．そこで，HIPPARCOS カタログを採用した恒星は1050nm をカバーしており，恒星からの白色光をそのま

オブジェクトとして，Gaia のデータを採用した恒星は

ま観測していることになる．2 つ目と 3 つ目は色情報

PNG で書き出した画像の形で星図に用いることとした．

を取得するもので，330-680nm をカバーする GBP バン

星図のデータでは，全ての恒星はある大きさをもつ丸

ドと 640-1050nm をカバーする GRP バンドである（Gaiaとして表現されている．この時，最小の大きさは印刷可

Collaboration et al., 2016）．公開されているデータには多能性から制限され 0.04mm（～ 0.1pt）とした．最大の大くの情報が含まれているが，それらのうち，各恒星につきさは，1 つの恒星が目立ち過ぎないよう，2-3cm にとい て 天 体 の ID（designation）， 赤 経（ra）， 赤 緯（dec），

どめた．それに対し，表現するべき恒星の明るさの範囲

G バンド等級（phot_g_mean_mag），
GBP バンド等級（phot_は，­1 等～ 21 等の 23 等級分であり，明るさの比を面

bp_mean_mag），GRP バ ン ド 等 級（phot_rp_mean_mag）

積の比で表現する．等級の定義である 5 等級で 100 倍のを星図作成に用いた．Gaia EDR3 に含まれる天体の数は差とした場合，明るい恒星が大きくなりすぎてしまうた

1,811,709,771 天体で，そのうち G バンド等級のデータ

め，この比率を変更し 6 等級で 100 倍の差となるようにがあるのは 1,809,254,432 天体，GBP のデータがあるのはした．また，暗い恒星については面積の代わりに不透明－ 124 －

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度を変化させることで，上記の明るさの範囲を表現する

裕司

で，コマンドラインから実行できる．例えば，こととした．等級と直径・不透明度の関係をまとめたも

curl.exe -LO http://適切なURL/GaiaSource_000000003111.csv.gzのを表 1 に示す．

とすることで，GaiaSource_000000-003111.csv.gz のファ
色情報の扱いイルをダウンロードできる．

星図では，恒星を表す丸に色情報も付加している．

ESA（2020）を見ると，ファイルの一覧が表示されて

HIPPARCOS カタログにはスペクトル型の情報が含まいるので，これをコピーもしくはこのページのソースをれているのに対し，Gaia のデータでは DR2 に色温度のコピーし，Excel を利用して置換や余分な部分の削除を情報が含まれている（Gaia Collaboration et al., 2018）も行い，上記コマンドの形に整えれば，あとは .ps1 ファのの，EDR3 には含まれておらず，GBP バンドと GRP バ

イルを実行することで，自動で全てダウンロードしてく

ンドの等級から推定する必要がある．そのため，Gaia-

れる．ただし，データ容量が膨大であることに注意が必

HIPPARCOS のクロスマッチカタログに含まれる恒星を要である．

用いて，スペクトル型と GBP- GRP の関係を求めることとした．図 3 は横軸に HIPPARCOS カタログの V バンド

CSV ファイルのデータ処理

等級と Gaia のデータの G バンド等級の差（V - G）
，縦

CSV ファイルからのデータの抽出は Windows Power

軸に Gaia のデータの GBP と GRP の差（GBP - GRP）をプ

Shell で行った．Windows Power Shell を用いるメリット

ロットしたものである．これを見ると，スペクトル型にとしては，import-csv と select のコマンドを組み合わせ

主に分布する領域があるため，
表 2 のように条件を定め，ることで，望む項目名のデータを抽出できる点が挙げら

Gaia のデータに対してプロット用のスペクトル型を対れる．抽出したデータを変数に入れることで，スクリプ応させた．ここで，GBP と GRP の両方の値がない恒星はトで扱うことができ，必要な処理を行った後，書き出し

F 型，GBP の値のみある恒星は A 型，GRP の値のみあるを行う．データの抽出を行うことでデータ容量が軽くな

恒星は G 型とした．このスペクトル型はプロットする

り，全恒星のデータを 1 つの HDD に格納できるサイズ

時の色を決めるものであり，実際のスペクトル型を表すになる（それでも抽出した全てのデータを .txt で書き出

ものではない．それぞれのスペクトル型に対して表 2 にした状態で 154GB ある）．
これらのデータに対し，Gaia-HIPPARCOS のクロス

記されている RGB の値を用いて色を表現した．

マッチカタログを参照して，HIPPARCOS カタログに含まれる恒星のデータを除く．データ量は膨大だが，Gaia

恒星のプロットの自動化についてのデータは ID 順に並んでいるため，クロスマッチカタ概

ログも Gaia の ID 順にソートすることで，計算量をデー要先に記した通りに恒星の仕様を決定し，プロットする

タ数の和程度に抑えることができる．

段階へと進んだ．Illustrator を JavaScript で動かす方法は

HIPPARCOS カタログのデータを除いた後は，全天を書籍が出ている他，星図を作成する方法に絞っても，江赤経・赤緯で 10 度× 10 度に区切った領域ごとにデータ

越（2019）や hokori（2015）などを参照することができを分割していく．領域ごとに作業フォルダを作成し，そる．しかしながら Gaia 衛星のデータは，恒星が 10 億個の中に各データファイルのうち，当該領域内の恒星を含以上あることから，全ての作業をスクリプトで動かす必むデータを入れていく．この時に，GBP と GRP の等級か要がある．また，1 つのデータファイルで完結するサイら判別したスペクトル型を割り当てる．領域ごとに分割

ズでないため，データの事前準備や画像書き出しなどもされたデータから，プロットするための JavaScript ファ

スクリプト化する必要があることに難しさがある．

イルなどを作成する．

星 図 デ ー タ 作 成 の 流 れ を 図 4 に 示 す． 実 行 端 末 がWindows であるため，CSV などのファイルの読み込み・Illustrator での JavaScript によるプロット処理速度

書き出し・条件分岐などが必要なものは Windows Power

HIPPARCOS カタログの様に，10 万個程度の恒星のプ

Shell でスクリプト（.ps1）を実行し，コマンドの実行なロットであれば，速度を気にせず 1 つのデータファイル

どはバッチファイル（.bat）を作成しコマンドプロンプに対してスクリプトを実行しても，力業で処理を行うこトで実行した．

とができる．しかし，Gaia のデータを用いて 10 億個以上の恒星をプロットする場合は，そもそも 1 つのファイ

ダウンロードルとして扱うにはデータ量が大きすぎる上，分割の仕方

指 定 し た URL か ら の フ ァ イ ル の ダ ウ ン ロ ー ド はでわずかに処理速度が短縮される場合，全体として数時

Widows Power Shell で curl.exe コマンドを使用すること

間，時には数日単位での時間の短縮となる．そのため，－ 125 －

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Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" 1-4_0.ai

処理が速くなるデータの分割条件を探すこととした．なお，下記試行において，処理時間そのものは言及していとすれば，「1-4_0.ai」のファイルを開くことができ，"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" 1-4_1-500.js

るパラメータ以外によっても変化することをことわってとすれば，開いているファイルに対して「1-4_1-500.js」

おく．
まず，1 レイヤーにプロットするオブジェクトの数を調べた結果を表 3 及び図 5 に記す．これを見ると，を実行することができる．PNG ファイルの書き出しを行う .js ファイルも作成し，10000 天体当たりの処理時間が 2 次関数的に増加してい"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe"

る（処理時間の累計でないことに注意）．1 レイヤーのtimeout /t 30

オブジェクトを増やしていくと急速に処理時間が長くな

copy 1-4.ai 1-4_0.ai

るため，1 レイヤーのオブジェクト数はなるべく少ない"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" 1-4_0.ai方がよいということになる．

"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" 1-4_1-500.js

では，1 レイヤーに配置するオブジェクトの数はどれ"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" 1-4_501-1000.js

くらいが適切か．1 レイヤーのオブジェクト数のみを"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" 1-4_1001-1500.js

変化させ，HIPPARCOS カタログの全恒星（約 10 万個）"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" 1-4_1501-2000.js

をプロットするのにかかる時間を測った結果が表 4 及び"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe" export_png.js

図 6 である．これを見ると，
1 レイヤー当たりのオブジェ

ren output.png 4-8_0.png

クト数は 300-500 個が理想的で，多くても 1000 個にと

taskkill /IM Illustrator.exeの様にバッチファイルの記述することで，描写からどめた方がよいことが分かる．
表 5 は 1 つの .js ファイルで処理するオブジェクト数

PNG 書き出しまでを自動化することができる．ここで，と HIPPARCOS カタログの処理時間を記したものであ「timeout」コマンドは，指定した秒数間だけ処理を待機る．ここから，データは 1000 天体程度に区切って .js でさせるコマンドである．Illustrator が起動しきらないま

読み込ませた方がよいことがわかる．

ま次に進むと，命令が正しく実行されず，バッチ処理が

表 6 及び図 7 は，書き出し時における 1 つの .ai ファ

止まる原因となる．Illustrator の起動にかかる時間は端

イル上のオブジェクト数とそれを PNG 形式で書き出す

末によって異なるため，このコマンドによって待機時間

ための処理時間をまとめたものである．書き出しについを調整する．また，「taskkill」コマンドはプロセスを強ても，できるだけオブジェクト数が少ない方が，処理す制的に終了させるコマンドである．Illustrator を起動しる単位時間が短いことになる．

たまま処理を続けると不具合が起こる可能性があるの以上の結果を踏まえて，いくつかのパラメータを変化させながら書き出しまでの処理時間を測ったものが表 7で，適当なタイミングでアプリを終了し，再起動させるために使用している．

である．この結果から，Illustrator を JavaScript で処理する時には，1 つの JavaScript で処理するのは 500 天体，1

Photoshop で複数の PNG 画像を合成

レイヤーには 1000 オブジェクト，1 つの .ai ファイルで40000 天体を描写するごとに PNG 画像の書き出しを40000 天体になったら PNG 書き出しを行うこととした．

行うようにしているため，出力される画像はパズルの最終的に Gaia のデータで行った際，処理が一番早い PC

ピースのような形となる．これら複数の画像を足し合では 10000 天体当たり 36 秒で書き出しまで終了できる

わせることで，領域全体の画像が完成する．Illustrator

ようになった．24 時間当たりに直すと，2400 万天体をで PNG 書き出しを行う際に，アートボードごとに書き処理できることになる．

出すようにしておくこと，空白も含めて書き出すことができ，PNG 画像の大きさをそろえることができる．
Photoshop で は そ れ ら の 画 像 を 全 て 読 み 込 み，1 枚 のバッチファイルからの JavaScript の実行
Illustrator へ .js ファイルを入力していることが，恒星PNG 画像として書き出せばよい．領域によっては画像をプロットしている作業となる．この作業工程をバッチの枚数が数 100 枚になり，全て読み込むと動作が遅くなファイル（.bat）に記述することで自動化した．

る．その場合は全体の 1/3 ほどを読み込んで合成して書き出し，再度合成を行う．

コマンドプロンプトにて，10 度× 10 度の画像が全ての領域において作成できた"C:¥ai のパス ¥Illustrator.exe"のように Illustrator の実行ファイルを直接指定したコマら，それらを大元の星図用の .ai ファイルに貼っていく．

ンドを入力することで，コマンドラインから Illustrator

ただし，各画像が約 10000 × 10000 の大きさを持ち，全を起動できる．引数としてファイル名を 1 つ入力するこ

画像で約 52GB のサイズがあるため，1 つの .ai ファイとができ，

ルに全てをまとめようとすると処理が重すぎて動作しな－ 126 －

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裕司

くなる．そのため，Gaia のデータの画像以外の部分をるため，Gaia のデータを使用した画像のみで作成した．

完成させた後，全体を 7 つの領域に分けて Gaia の画像

制作した画像は，当館の博物館講座にて天の川についてを配置した．なお，制作の段階において，印刷業者と話解説する際に，実際にプラネタリウムに全球画像としてし合った結果，印刷する壁紙の大きさから分割数を決め投影した．
この時作成した全球画像は 8K × 4K の解像度を持つ．

た他，PNG から TIFF に変換した画像を最終的に使用す

当館のプラネタリウムの解像度が 4K であるため，全球ることとした．

画像として投影するには十分な解像度である．しかしな恒星以外のデータ

がら，オリジナルの画像は 10 度当たりの解像度が 10Kであるため，全体では 360K × 180K の解像度を持つ．
すべての画像ファイルの容量を合計すると約 52GB ある

星図には，恒星以外に以下のデータを載せている・黄道ため，これを一度にプラネタリウムに読み込ませるのは・赤経赤緯のグリッド

不可能であるが，ズームした部分だけ読み込んで解像度・星座の線を高くすることができれば，宇宙を広角で見た場合と望・星座の領域（IAU，The Constellations より）

遠で見た場合とをシームレスにつなげることができる．

・星座名，星座略譜

今のところ，当館のプラネタリウムではこれを実現する

・メシエ天体（NASA，HEASARC より）

方法がないように思うが，実現の方法を探っていきたい．

・恒星名（IAU，Naming Stars より）
まとめ・バイエル符号最終的な星図のデータの一部を図 8，9 に示す．

2021 年度の展示更新にて，常設展の宇宙のゾーンに星図で表現されているもの

Gaia 衛星の EDR3 のデータを用いた全天星図の展示を制作した．21 等級以上の明るさの恒星約 17.3 億個を色Gaia のデータから 21 等級以上の明るさの恒星をプ付きでプロットするために，JavaScript，Windows Power

ロットしたが，印刷する時ににじみが発生するため，単Shell，バッチファイルを用いて処理を自動化した．プ

一の点として表現されている恒星はもっと明るいものに

ロットの結果，10 度当たり 10000 ピクセルの解像度をなる．完成した星図では，18 等級の恒星を単一の点と持つ画像データを作成でき，印刷した状態でも 18 等のして確認できた．それより暗い恒星は，単一では表現さ恒星が単一の点として表現されている非常に解像度の高れていなくても，集合として明るさに寄与しているので

い星図を作成することができた．冬の天の川についてはデータが無駄になってはいない．

遠くから見るとぼんやりした集合に見え，近づくと恒星

星図は暗い天体まで解像度高く表現されているため，の集まりに見えるという，当初意図した展示体験を提供

星団が恒星の集まりとして表現されている．また，当初できるようになった．制作した星図は他での活用も図っ意図した天の川の見え方については，色は赤味が強く，ており，プラネタリウムで投影するために座標変換をしコントラストが抑えられているものの，カメラで撮影して全球画像を作成し，実際に博物館講座にて活用した．

たかのような姿が表現できている．近づいた時に恒星の星図の画像データは非常に高い解像度を持っているのが集まりとして見えるかについては，冬の天の川で実現で特徴であるため，それを活かした見せ方を探っていきたきている．夏の天の川は恒星の数が多すぎたため，もはい．

や恒星として分解できないほどであるが，その代わりに
参考文献

暗黒星雲が恒星の抜けの部分としてよく再現されている．星図で表現されている星団・暗黒星雲の例を図 10
江越～ 15 に示す．

航，2019：天文関連の図版作成のための Illustratorの活用，大阪市立科学館研究報告，29，p.31-36

プラネタリウム投影への応用

ESA : gaia archive, https://gea.esac.esa.int/archive/（2022.06.18 参照）．

制作した星図は他の場面での活用を図っていく．例え

ESA, 2020 : Index of /Gaia/gedr3/gaia_source/, http://cdn.gea.

ば，天の北極と天の南極付近を表現した画像を正距円筒

esac.esa.int/Gaia/gedr3/gaia_source/（2022.06.18 参照）．

図法へと座標変換し，中緯度域の画像とパノラマ合成す

Gaia Collaboration, PRUSTI, T., DE BRUIJNE, J. H. J., et al.,

ることで，プラネタリウムに投影できる全球画像を作2016 : The Gaia Mission, Astronomy and Astrophysics,成した（図 16）
．明るい恒星は投影した際に目立ちすぎ595, A1.

－ 127 －

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2022/09/14 12:51

Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成（2022.06.18 参照）．

Gaia Collaboration, BROWN, A.G.A., VALLENARI, A., etal., 2018 : Gaia Data Release 2 Summary of the contents

IAU : Naming Stars, https://www.iau.org/public/themes/
naming_stars/（2022.06.18 参照）．

and survey properties, Astronomy and Astrophysics, 616,

IAU : The Constellations, https://www.iau.org/public/themes/

A1.

constellations/（2022.06.18 参照）．

Gaia Collaboration, BROWN, A.G.A., VALLENARI, A.,et al., 2021 : Gaia Early Data Release 3 Summary ofPERRYMAN, M.A.C., LINDEGREN, L., et al., 1997 : The

the contents and survey properties, Astronomy and

Hipparcos Catalogue, Astronomy and Astrophysics, 323，

Astrophysics, 649, A1.

p.49-52.

hokori, 2015 : Illustrator で 星 図 と 星 座 を 描 く ス ク リ プ

NASA : HEASARC, https://heasarc.gsfc.nasa.gov/

ト，https://hokori.net/archives-2015/archive-170.html

表1（2022.06.18 参照）．

星図における恒星の等級と直径・不透明度の関係

等級

直径（mm） 等級

直径（mm） 等級

直径（mm） 等級

直径（mm）

等級

直径（mm）­1

27.252

4

4.000

9

0.587

14

0.086

19

0.040（32）018.566

5

2.725

10

0.400

15

0.059

20

0.040（22）210.040（15）1

12.649

6

1.857

11

0.273

16

0.040（100）

2

8.618

7

1.265

12

0.186

17

0.040（68）

3

5.871

8

0.862

13

0.126

18

0.040（46）※（）内の数値は不透明度を表す

表2

GBP － GRP の値と色の対応

スペクトル型

表3

GBP ­ GRP の条件

R

G

B

O型

GBP ­ GRP ≦ ­0.25

222

252

255

B型

­0.25 < GBP ­ GRP ≦ 0.1

198

255

255

A型

0.1 < GBP ­ GRP ≦ 0.4

255

255

255

F型

0.4 < GBP ­ GRP ≦ 0.7

255

255

188

G型

0.7 < GBP ­ GRP ≦ 1.0

255

230

120

K型

1.0 < GBP ­ GRP ≦ 1.6

255

200

50

M型

1.6 < GBP ­ GRP

255

150

32

1 レイヤーのオブジェクト数と 10000 天体当たりの処理時間

オブジェクトの個数

10000 天体当たりの描写時間

1 – 10000 個目

9.7 秒

10001 – 20000 個目

15.6 秒20001 – 30000 個目

26.6 秒30001 – 40000 個目

46.1 秒

40001 – 50000 個目

66.8 秒

50001 – 60000 個目

112.8 秒60001 – 70000 個目

146.9 秒

70001 – 80000 個目

182.3 秒

80001 – 90000 個目

220.4 秒90001 – 100000 個目

258.3 秒－ 128 －

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鈴木

表4

1 レイヤー当たりのオブジェクト数と HIPPARCOS カタログの描写時間

オブジェクト数／レイヤー

描写時間

10000 個100 秒

1000 個

85 秒

500 個

75 秒

400 個

70 秒

300 個

70 秒

200 個

115 秒

表5

裕司

1 つの .js ファイルで処理するオブジェクトの数と描写時間

1 つの .js ファイルで処理するオブジェクト数

描写時間

500 個ずつ

235 秒

1000 個ずつ

230 秒

2000 個ずつ

320 秒

表6

書き出し時のオブジェクト数と PNG への書き出し時間

書き出し時のオブジェクト数

PNG の書き出し時間

10000 天体当たりの書き出し時間

10000 個40 秒

40 秒／ 10000 天体

20000 個95 秒

47.5 秒／ 10000 天体

30000 個175 秒

58.3 秒／ 10000 天体

50000 個430 秒

86 秒／ 10000 天体

表7

各パラメータの組み合わせと処理時間

1 つの .js で扱う数

1 レイヤーの数

書き出し時の数

1 万天体当たりの処理時間

500 個

500 個

20000 個51 秒 /10000 天体

1000 個1000 個20000 個53.6 秒 /10000 天体

500 個1000 個20000 個49.9 秒 /10000 天体

500 個1000 個10000 個57.5 秒 /10000 天体

500 個1000 個40000 個45.8 秒 /10000 天体

500 個1000 個50000 個46.5 秒 /10000 天体－ 129 －

10鈴木祐司 2.indd 129

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Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成

図1

展示更新で作成した星図

図2

更新前の展示－ 130 －

10鈴木祐司 2.indd 130

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鈴木

図3

裕司

V­G（横軸）と GBP­GRP（縦軸）の関係－ 131 －

10鈴木祐司 2.indd 131

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Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成

図4

Gaia のデータのプロットの流れ－ 132 －

10鈴木祐司 2.indd 132

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鈴木

図5

図6

裕司

1 レイヤーのオブジェクト数と 10000 天体当たりの処理時間

1 レイヤー当たりのオブジェクト数と HIPPARCOS カタログの描写時間－ 133 －

10鈴木祐司 2.indd 133

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Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成

図7

書き出し時のオブジェクト数と 10000 天体当たりの書き出し時間－ 134 －

10鈴木祐司 2.indd 134

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鈴木

図8

裕司

最終的な星図データの一部（16h00m – 20h40m）－ 135 －

10鈴木祐司 2.indd 135

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Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成

図9

最終的な星図データの一部（04h00m – 09h20m）－ 136 －

10鈴木祐司 2.indd 136

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鈴木

図 10

図 11

図 12

裕司

図 13

M3

M35 と NGC2158

図 14

図 15

Snake Nebula

NGC188

Dark Doodad Nebula と NGC4372

小マゼラン雲，47 Tuc（NGC104）と NGC362－ 137 －

10鈴木祐司 2.indd 137

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Gaia 衛星のデータを用いた全天星図の作成

図 16

プラネタリウム投影用の全球画像－ 138 －

10鈴木祐司 2.indd 138

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