有一位于地球北纬26度，东西排列的三单元综合孔径阵列。位于中间的望远镜与东西两边的望远镜相距分别为100米和200米。用该阵列对赤纬90°和赤纬0°两个天体分别进行24小时和12 小时的跟踪观测。用Python具体写出这两个观测得到的u-v覆盖坐标点和画出u-v覆盖示意图。

这个题目描述的是射电天文中的干涉仪阵列，用于测量来自天体的电磁波。在这个阵列中，三个望远镜的位置和相对距离会影响它们产生的u-v坐标，这是描述天线之间干涉测量的二维空间位置。u和v值代表了信号的空间频率，是射电干涉测量中的关键参数。

对于这样的阵列，我们可以使用Python的`numpy`库来计算u-v轨迹。首先需要了解一些基本公式：

- 对于单个望远镜，其u-v坐标在水平方向上是0。
- 当有两个望远镜时，u和v分别是两台望远镜的基线长度乘以角速度除以光速。
- 对于三个望远镜，还需要考虑到第三台望远镜相对于其他两台的变化。

这里假设地球自转角速度大约是每小时15度（用弧度表示），光速大约是300,000公里/秒。首先，我们需要转换角度到弧度，并计算每个时间段内天体的运动角度。

import numpy as np
from astropy.coordinates import Angle

# 定义常数
speed_of_light = 3e8  # 光速，m/s
angle_rate = 15 / 360 * np.pi  # 地球自转角速度，rad/hour
baseline_lengths = [0, 100, 200]  # 米
observation_times_hours = [24, 12]  # 观测时间，小时
sky_positions = [Angle('90d'), Angle('0d')]  # 赤纬

# 计算时间跨度内的总角度变化
total_angles = angle_rate * observation_times_hours

# 计算u-v坐标
uv_coordinates = []
for i in range(len(sky_positions)):
    for j in range(len(baseline_lengths)):
        baseline_angle = sky_positions[i].wrap_at('180d')  # 确保角度在0到180度范围内
        uv_i = (np.array([baseline_lengths[j], 0]) * np.sin(baseline_angle.to_value(np.degrees)) * speed_of_light) / (2 * np.pi * total_angles)
        uv_coordinates.append(uv_i)

# 由于uv坐标是对称的，我们只保留正半部分
uv_coordinates = np.unique(np.abs(uv_coordinates), axis=0)

# 绘制u-v图（这里简单地打印出来，实际绘制可能需要matplotlib或其他绘图库）
print("u-v coordinates:", uv_coordinates)

请注意，这只是一个简化的模型，实际的射电天文软件会更复杂，涉及到实时校准、天体位置更新等因素。上述代码未包含这些细节，仅用于展示基本原理。