天文学家绘制的包含1.3亿颗恒星的地图揭示了宇宙中隐藏的阴霾

天文学家依靠清晰的观测来研究天体，但宇宙尘埃会改变我们的观测结果，使恒星看起来比实际更红、更暗。 要纠正这一点，研究人员需要了解尘埃是如何与光线相互作用的。

红色表示消光在长波长（光谱的红色端）下降较快的区域，蓝色表示消光对波长的依赖性较小的区域。 数据不足的区域显示为白色。 灰色等值线表示尘埃密度较高的区域。 资料来源：X. Zhang/G. 格林，MPIA

天文学家利用欧空局盖亚任务的数据和LAMOST巡天的高分辨率光谱，绘制出了最详细的银河系尘埃三维图。 这一突破不仅增强了我们观测遥远恒星的能力，还加深了我们对星际尘埃的了解，而星际尘埃在恒星和行星的形成过程中起着至关重要的作用。 意想不到的是，他们的研究揭示了尘埃消亡的表现与之前想象的不同，这可能暗示了多环芳烃等复杂分子的存在，这可能对生命起源产生影响。

宇宙尘埃带来的天体障碍

当我们观测遥远的恒星时，我们看到的并不总是我们得到的。 一颗看起来偏红的恒星实际上可能并不是这种颜色，它的光线可能在穿过宇宙尘埃到达我们的望远镜之前就已经被改变了。 为了确保观测的准确性，天文学家必须考虑到这些尘埃，它们不仅会使恒星的颜色偏红（这种现象被称为"变红"），还会使其亮度变暗（"消光"）。 这就好像我们透过一扇布满灰尘的窗户来观察宇宙。 现在，两位天文学家绘制了一幅突破性的三维地图，以前所未有的细节揭示了星际尘埃的分布和特性，为我们的宇宙观提供了新的清晰度。

尘埃如何改变我们的宇宙观

幸运的是，天文学家有办法重建尘埃的影响。 宇宙尘埃对光的吸收和散射并不均匀，它对波长较短（蓝光）的影响比对波长较长（红光）的影响更大。 这种模式被称为"消光曲线"，有助于科学家确定尘埃的成分并了解其环境，包括星际空间不同区域的辐射条件。

盖娅卫星在银河前的艺术视图。 图片来源：ESA/ATG medialab；背景：ESO/S： ESO/S. 布鲁尼耶

从 1.3 亿个光谱中检索尘埃信息

马克斯-普朗克天文学研究所（MPIA）的博士生张翔宇和该研究所的独立研究小组组长（索菲亚-科瓦列夫斯卡亚小组）、张翔宇的博士生导师格雷戈里-格林（Gregory Green）就是利用这些信息构建了迄今为止最详细的银河系尘埃特性三维地图。 张和格林利用欧空局盖亚任务（Gaia mission）的数据，该任务历时10.5年，对银河系和我们最近的银河系邻居麦哲伦云（Magellanic Clouds）中超过10亿颗恒星的位置、运动和其他属性进行了极其精确的测量。 盖亚任务的第三次数据发布（DR3）于2022年6月公布，提供了2.2亿个光谱，质量检查结果告诉张和格林，其中约1.3亿个光谱适合他们寻找尘埃。

盖亚光谱的分辨率较低，也就是说，它们将光线分成不同波长区域的方式相对粗糙。 这两位天文学家找到了绕过这一限制的方法： 在他们选择的恒星中，有1%的恒星拥有由中国国家天文台进行的LAMOST巡天观测所提供的高分辨率光谱。 这提供了有关恒星基本属性的可靠信息，比如恒星的表面温度，它决定了天文学家所说的恒星的"光谱类型"。

重建星际尘埃的三维地图

张和格林训练了一个神经网络，根据恒星的特性和星际尘埃的特性生成模型光谱。 他们将结果与来自盖亚的 1.3 亿个合适光谱进行比较，并使用统计（"贝叶斯"）技术推断出我们与这 1.3 亿颗恒星之间的尘埃属性。

这些结果使天文学家得以重建第一张详细的银河尘埃消光曲线三维图。 之所以能绘制出这张地图，是因为张和格林测量了数量空前的恒星消光曲线--1.3 亿颗恒星，而之前的研究只测量了大约 100 万颗恒星。

不过，尘埃对天文学家来说不仅仅是个麻烦。 它对恒星的形成非常重要，因为恒星是在巨型气体云中形成的，这些气体云被尘埃遮挡住了周围的辐射。 当恒星形成时，它们被气体和尘埃的圆盘所包围，这就是行星的诞生地。 尘粒本身就是最终成为像我们地球这样的行星固体的构件。 事实上，在银河系的星际介质中，大部分比氢和氦重的元素都被星际尘粒锁住了。

宇宙尘埃的意外特性

新成果不仅生成了精确的三维地图。 它们还发现了星际尘埃云的一个惊人特性。 在此之前，人们预计尘埃密度较高的区域的消光曲线应该会变得更加平坦（对波长的依赖性更小）。 当然，在这种情况下，"较高密度"仍然非常小：约为每立方米中尘埃的十亿亿分之一克，相当于地球半径的球体中仅有 10 千克尘埃。 在这样的区域中，尘粒往往会增大，从而改变整体的吸收特性。

相反，天文学家发现，在中等密度区域，消光曲线实际上变得更加陡峭，小波长的吸收比长波长的吸收更有效。 张和格林推测，造成这种陡峭化的原因可能不是尘埃，而是一类叫做多环芳香烃（PAHs）的分子的增长，这种分子是星际介质中最丰富的碳氢化合物，甚至可能在生命的起源中扮演了一定的角色。 他们已经着手通过未来的观测来验证他们的假设。

编译自/ScitechDaily