免费咨询热线 491218(微信搜索加好友)

聚品赞留学

您现在的位置是:首页 > 留学新闻

留学新闻

人类史上最大射电地图公布:囊括1370万个宇宙源,完整勾勒活跃黑洞与恒星摇篮

洛法望远镜眼中的仙女座星系这是我们银河系最大的邻居——梅西耶31(M31),通常被称为仙女座星系。在洛法望远镜的视野...
洛法望远镜眼中的仙女座星系

这是我们银河系最大的邻居——梅西耶 31(M 31),通常被称为仙女座星系。在洛法望远镜的视野中,它呈现出与可见光下截然不同的壮丽景象。星系的中心区域在无线电波段上发出强烈的光芒,那里栖息着一个超大质量黑洞。而在中心之外,一系列明亮的圆环标记着新恒星正在孕育的活跃区域。在星系的外围以及更遥远的背景中,洛法望远镜捕捉到了无数其他的亮点。这些亮点几乎全部来自宇宙深处其他星系的中心,那里同样存在着正在喷发物质与能量的超大质量黑洞,其影响范围远远超出了它们所在的星系本身。

有史以来最大的宇宙射电地图发布

由低频阵列(Lofar)望远镜国际合作的科学家们,近日公布了迄今为止规模最大的射电天空地图。这幅地图也成为了目前最完整的、正处于活跃增长期的超大质量黑洞的“普查名录”。Lofar望远镜由遍布欧洲各地的数千个天线组成的网络构成,其中就包括位于瑞典的翁萨拉空间天文台。

这张被命名为LoTSS-DR3(洛法两米巡天第三次数据发布)的射电地图,囊括了约1370万个宇宙源,它的诞生标志着射电天文学领域与国际合作研究的一座重要里程碑。相关研究成果已发表在天文学权威期刊《天文与天体物理学》上,而这张详尽的宇宙地图也已向公众全面开放,供所有人线上浏览与探索。

“这张地图为我们审视射电天空和理解宇宙演化史,提供了一个令人叹为观止的全新视角。借助Lofar,我们能够捕捉到超大质量黑洞在宇宙中留下的活动印记,这使我们有机会深入探究这些活跃的巨兽是如何塑造宇宙历史的。”来自瑞典查尔姆斯理工大学的天文学家凯茜·霍雷卢分享道。

通过在极低的无线电频率下凝视宇宙,这幅地图展现了一个与我们通过可见光所熟知的宇宙截然不同的世界。

Lofar所接收到的无线电波信号,大多源于在磁场中高速穿行的高能粒子。这使得天文学家能够精确追踪宇宙中的剧烈能量释放事件,例如超大质量黑洞喷射出的强大物质喷流,或是那些在宇宙时间尺度上经历着爆发性恒星形成过程的特殊星系。

在对海量数据的处理中,研究人员还揭示了许多罕见且难以捕捉的天文现象。这其中包含了正在发生碰撞的星系、尚未被详细研究过的超新星遗迹,以及亮度会发生临时性变化的恒星和双星系统。这项研究预计还将为理解宇宙磁场带来全新洞见。

“Lofar具备极高的偏振测量精度,这使我们有能力探测到宇宙中那些几乎空无一物的广袤区域里存在的微弱磁场,”霍雷卢补充道。

基于这张新地图,已有数百项新的研究项目启动。这将是迄今为止向公众发布的最为庞大的宇宙射电图数据集。

“这批开放的科学数据,为所有渴望探索宇宙奥秘的人提供了一座金矿。尤其对于致力于揭示宇宙历史的天文学家而言,它更是无价之宝。它必将激发人们利用机器学习和人工智能等最新技术,开发出全新的数据挖掘方法,从这片数据的海洋中获取更深邃的洞见。”查尔姆斯理工大学教授、翁萨拉空间天文台负责人约翰·康威强调道。

发现宇宙的新窗口

图片展示了一个广阔的暗色背景,其上密布着无数几乎难以辨认的微小光点,而在两个角落则能看到更明亮的延伸结构:一个醒目的椭圆光晕和两个小型的圆形天体。

这张由洛法望远镜拍摄的图像,生动展示了从著名的仙女座星系(M 31)到另外两个射电星系NGC 315和NGC 383的射电天空景象。图像覆盖了仙女座和双鱼座的一部分星空区域,其跨度约相当于一臂之长的距离。
图片来源:LOFAR调查合作方

英国赫特福德大学的天文学家马丁·哈德卡斯尔认为,得益于洛法望远镜前所未有的观测广度、灵敏度和高分辨率,许多全新的发现正成为可能。

“我们得以构建一个涵盖不同演化阶段的超大质量黑洞及其射电辐射特性的庞大样本。初步研究已经表明,这些活跃黑洞所表现出的性质,不仅取决于黑洞自身,还与其所在的宿主星系以及星系的周遭环境密切相关。”哈德卡斯尔阐述道。

与此同时,这项大规模巡天还精确测量了数十万个星系中恒星的形成速率,清晰地描绘出恒星形成活动在宇宙历史长河中的演变轨迹。

目前,数据科学家们正利用这些数据搜寻罕见的天体现象,并已有所斩获,包括发现了此前未知的超新星遗迹、一些已知最大和最古老的射电星系,以及可能与宿主恒星发生相互作用的特殊射电辐射——后者甚至可能与系外行星的存在有关。

处理如此海量的观测数据,需要开发全新的技术来精确校正地球电离层对射电信号产生的干扰,这对计算能力提出了极高的要求。

“我们面临的数据处理规模是空前的,总量达到了惊人的18.6拍字节(1拍字节=1024TB)。这需要耗费超过2000万小时的计算时间,并投入多年的持续处理和严格监督才能完成。”德国图林根州统计研究所的亚历山大·德拉本特在谈及数据处理工作的挑战时说道。