都觉得爱因斯坦是物理学大师,但他当年的工作可是纯纯的天文学

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都觉得爱因斯坦是物理学大师,但他当年的工作可是纯纯的天文学

图片:《快乐星球》

天文学家有哪些不同类型,他们之间的区别是什么?

狐狸先生,研究天文学的狐狸

首先,让我们把天文学研究工作粗略的分为两个部分:数据采集和分析; 假说和理论模型构建。这种分类方式非常粗暴,但有利于我们在脑海中建立一个坐标。从事这两类工作的人,也就是人们通常说的观测天文学及家和理论天文学家。

爱因斯坦在 1917 年做的工作可以看做一个纯粹的理论天文学工作(或者理论宇宙学工作)。他完全从自己刚刚创立的广义相对论出发,写出一个方程式,将宇宙的几何和宇宙中的物质组分联系起来。在方程中加入一个常数后,他找出了能让稳定宇宙空间的解。他的研究方式完全由猜想和数学推理构成。在研究中他并没有真正考虑真实宇宙的情况,或者任何由望远镜采集的数据。他想要考察的不过是宇宙概念的自洽性。

相比之下 1922 年,埃德温.哈勃的工作方式完全是一个观测天文学家。他需要每天晚上到威尔逊天文台工作,手动操作胡克望远镜,寻找天上的“星云”,并对它们拍照。第二天,他需要去检查照相底片上的图像。他要找的是这些星云中的“造父变星”。这类天体可以作为测量星云距离的尺子。最终,他在仙女座大星云中找了第一个宝贵的例子。通过计算这颗造父变星的光变周期,他证明了仙女座大星云是一个远在银河系疆域之外的,和银河系类似的巨大恒星系统。而宇宙可能由无数这样的星系构成。随后在 1929 年,哈勃从收集到的一系列河外星系数据中总结了哈勃定律。哈勃定律是膨胀宇宙理论的观测基石。

观测中的哈勃。那个椅子一定非常不舒服。

哈勃的工作方式在今天依然是观测天文学家的标准范式之一,从某个理论上重要的观点出发,设计观测方法来证明假说。他们往往会亲自观测和收集数据,并分析数据。哈勃作为威尔逊山驻站天文学家,有能力占用大量的望远镜预留时间。但今天大多数的观测天文学家并没有这样的条件,他们需要递交申请,竞争公共的望远镜资源。

同事 ZZ 在 Palomar 天文台海尔望远镜观测室操作望远镜曝光。今天的天文学家比哈勃的条件好了不少。

在哈勃的故事里还有另一个隐藏的天文学家,米尔顿·赫马森。他 14 岁就辍学了,没有大学学位。但他极其精于摆弄望远镜,处理望远镜曝光图像。因此,威尔逊天文台的建造者海尔,将他任命为驻站工作人员。米尔顿和哈勃合作,帮助后者发现了哈勃定律。在米尔顿的一生里,曾经做过不少重要的天文学发现。但他的本职工作是帮助其他天文学家获取,处理数据。在今天的天文台里,这样工作人员一般被称作观测助理。他们长期驻扎在天文台站,对望远镜了如指掌,具有精湛的观测技巧。他们帮助远道而来的天文学家操作望远镜,完成曝光,甚至进行初步的处理。这使得天文学观测工作的失误风险大大降低。有的天文台如加拿大 - 法国 - 夏威夷望远镜(CFHT)甚至已经完全不需要天文学家专程来到现场,只需要给定观测对象和曝光时间,驻站观测人员便会帮助获取图像,初步处理,并寄回适于科学研究数据。

让我们回到宇宙发现史。哈勃的工作,帮助人们发现宇宙是一个无比广阔的空间。那么河外星系是如何在宇宙空间中分布的呢?这需要对大量的星系进行三维位置测量。而且这样的测量应该在空间上是连续的,星系的选择方式应该是尽量无遗漏的。这样的观测方式称作“巡天”。现代巡天观测如 SDSS 可以获取成几千万星系图像。这需要上百天文学家一起工作。在观测部分,天文学家们需要设计巡天策略,定标策略,制定统一的数据处理软件,构建数据发布平台。理论工作者则负责从科学数据中掘金。

巡天观测好像是将宇宙的一个切片提取出来,储存在了服务器上。这样科学家们就可以直接探索这个计算机中的宇宙切片。巡天巨大的数据量使得数据型天文学家出现。他们利用统计方法连接观测和理论。

SDSS DR7 Navigate Tool 输入坐标,SDSS 数据库就会返回你需要的天区图像

第一个现代河外星系巡天始于 1977 年,哈佛 - 史密松森天文中心的年轻科学家 Marc.Davis 和他的三位同仁制定了 CFA 星系巡天计划。这个项目计划为全天 2400 个星系的红移进行精确测量。第一期巡天在 1982 年完成,观测到的星系中最暗的比人类肉眼极限还要暗上两千多倍。将这些星系画在一张图上,人们将可以粗略的画出宇宙的一个切片的三维地图。

玛格丽特·盖勒,哈佛 - 史密松森天文中心的科学家,和她的两位同事采取了新的绘图方法。她们增加了距离这一新的维度,立体的呈现了星系在一个 6 度厚,跨度 130 度的宇宙切片中的分布。这些星系被画在一个扇形图中,星系到扇形顶点的长度代表了星系在视线方向的距离。在这张粗糙的宇宙地图上,星系并不是均匀分布的,而是很明显的聚集在巨大的纤维结构上,而纤维结构又似乎附着在巨大的泡状空洞结构上。可以认为,盖勒的这个工作具有明显的数据型天文学研究特点。

CFA 巡天数据。每个蓝点代表一个星系。图片展示了星系在宇宙一个切片中的分布。

那么如何理解这样的结构,什么样的宇宙模型可以解释这样的观测?这时候,我们再次需要理论天文学家。然而“长城”和“空洞”这样的复杂结构的性质非常难以通过传统的解析方法精确计算和描述。Marc.Davis 和他的新合作者 Simon.White 以及 Carlos.Frenk 利用计算机来解决问题。他们采用一种被称作“N 体数值模拟”的数值计算方法。顾名思意,N 体数值模拟跟踪一大群虚拟粒子随时间的演化。每个虚拟粒子代表宇宙中的一团物质,粒子相互之间由引力作用联系。在计算开始的时候,粒子近乎均匀的分部在虚拟空间的各处,随着时间的演化,在引力的拉扯中聚集。这类似于在计算机里建立一个小宇宙。如果采用了正确的模型,当计算结束的时候,虚拟粒子空间结构应该能很好的和真实宇宙的结构对应。Simon White 和 Carlos Frenk 在这个工作中扮演了一种新型的角色:数值模拟天体物理学家。这样的研究和传统理论研究的区别主要在于计算机方法的深度应用,这使得他们可以探索过去理论学家很难抵达的复杂领域。

数值模拟最终的研究表明,冷暗物质宇宙学能够最好的和 CFA 巡天符合。那么冷暗物质是什么?建造具体的冷暗物质粒子模型,又回到了经典理论研究领域。

Eagle 数值模拟中的星系

我打算在这里结束回答。还有很多天文学家的研究方式没有被涉及。例如,建造观测仪器的天文学家和建造望远镜的项目管理人一直都藏在故事的背后。

读者也会很容易发现,一个天文学家的身份往往会在研究中改变。并不是所有人都像爱因斯坦一样是纯粹的理论家。哈勃在他研究生涯的大多数时候都是观测天文学家,但当他总结哈勃定律,或是为星系分类的时候,他就会涉足数据天文学家和理论天文学家的领域。赫马森的职位是观测助手,但他也同样是一位成功的观测天文学家。Marc Davis 在 CFA 巡天中扮演了一位杰出的观测天文学家,但他同样是数值宇宙学研究的开创者。所以,天文学家并不会被被某种研究范式禁锢,而是被科学问题驱动不断探索新的领域。


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