欧洲航天局盖亚空间望远镜公布迄今最详尽银河系地图

    来源: 神秘的地球

      欧洲航天局盖亚空间望远镜公布迄今最详尽银河系地图 包含近20亿颗恒星高精度数据

      欧洲航天局盖亚空间望远镜公布迄今最详尽银河系地图 包含近20亿颗恒星高精度数据

      据cnBeta:外媒CNET报道,欧空局盖亚天文台收集的新信息提供了迄今为止最详细的银河系地图。该项目的地图现在包括近20亿颗恒星,它帮助该机构追溯银河系的历史。“新的盖亚数据有望成为天文学家的宝库,”欧空局盖亚项目副科学家Jos de Bruijne在一份声明中说。

      新数据不仅使7年来测绘的恒星总数接近20亿颗,而且还包括 “对我们宇宙附近30多万颗恒星的详细普查”,这意味着距离太阳326光年以内的恒星。30多万颗恒星被认为是该区域92%的恒星。这比1991年的旧数据多了100倍的恒星。

      新数据提供的位置、运动和亮度测量结果比旧信息精确了 “几个数量级”。“盖亚在过去七年里一直在盯着天空,绘制恒星的位置和速度,”英国航天局空间科学负责人Caroline Harper说。“多亏了它的望远镜,我们今天拥有了有史以来最详细的数十亿颗恒星3D图集。”据该机构报道,新地图可以帮助天文学家进行预测,设想160万年后4万颗恒星的运动情况。本周发布的是两部分中的第一部分,第二部分预计将在2022年发布。盖亚的“恒星普查”始于2013年。

      相关报道:最精细银河系恒星地图发布!盖亚望远镜完成20亿颗恒星的数据测定

      据科研圈:近日,欧洲航天局盖亚空间望远镜公布了迄今最为详尽和精确的恒星地图,包含了近20亿颗恒星的高精度数据,为理解银河系的起源和未来提供了关键信息。12月3日,一个国际天文学家团队公布了迄今为止最详细的银河系大片区域恒星名录。

      欧洲航天局(ESA)盖亚空间望远镜(Gaia)发布第三版早期数据,包含了近20亿颗恒星的位置、运动、亮度和颜色等参数的高精度数据,以及首次对太阳系加速度进行光学测量的原始结果,这些数据将向公众开放。数据集和早期科学发现在英国皇家天文学会(Royal Astronomical Society)主办的一个特别新闻发布会公布。

      盖亚卫星发射于2013年,其运行轨道围绕着日地拉格朗日L2点,该点位于太阳到地球连线延长线上距地球150万公里处。地球和太阳的万有引力在L2点达到平衡,因此航天器能够始终保持稳定的位置,长期一览无余地观察着天空。

      盖亚的主要任务是利用视差测量恒星间的距离。简单来说,把一条手臂伸直,竖起大拇指,然后试着分别用左眼和右眼观察它,你就会发现拇指的位置好像发生了变化,这就是视差。在这项研究中,天文学家们使用盖亚天文台持续扫描天空,测量当地球绕太阳运行时,观测到的恒星位置发生了怎样的变化。

      只要知道恒星的微小位置变化,就可以计算出它们之间的距离。在地球上这种观测受到大气层的干扰,因而非常困难。而在太空中,观测仅仅受限于望远镜的光学性能。

      2016年9月,盖亚发布了第一版恒星地图,包含约200万颗恒星的数据,2018年4月又发布了第二版,包含了约16亿颗恒星的位置。这次公布的第三版地图总计包含近20亿颗恒星的位置,数据也较之前更为精确。此外,盖亚还跟踪其观测范围内的恒星随时间变化的亮度和位置变化情况(称为自行,proper motion),并通过光谱分析,测量它们靠近或远离太阳的速度,同时估算它们的化学组成。

      新公布的数据中还包含对距离太阳326光年内的30万颗恒星精度极高的测量结果。研究人员利用这些数据来预测未来160万年恒星背景将会发生怎样的变化。研究人员还证实,太阳系正在其绕银河系的轨道上加速运行。

      这种加速较为缓慢,对于一个在圆形轨道上运行的系统而言是预期范围之内的。过去一年,太阳以每秒7毫米的速度靠近银河系中心,而它沿轨道运行的速度达每秒230公里。

      此外,来自盖亚的数据还详细描绘了银河系最大的两个伴星系——大麦哲伦云和小麦哲伦云,让研究人员能够看到其中不同的恒星群。一张生动的效果图描绘了这两个云星系,以及由一些恒星构成的连接它们的桥梁。

      英国盖亚数据处理和分析协会(Gaia DPAC)项目主管、剑桥大学天文学研究所Floor van Leeuwen博士评论:“盖亚正在测量数千光年之外的上亿个天体之间的距离,这种精度相当于在2000多公里之外测量一根头发的直径。这些数据是天体物理学的支柱之一,使我们能够对临近的恒星进行深入分析,探讨关于银河系的起源和未来的关键性问题。”

      盖亚将持续采集数据到至少2022年,且这一期限有可能延长至2025年。最终公布的版本将包括超过20亿个天体的数据,恒星位置的最终数据精确度预期可达目前公布结果的1.9倍,自行数据的精确度预计将提高7倍以上。

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