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天文学家绘制出了迄今为止最详细的银河系磁场地图,揭示出银河系比之前所认为的更具结构且更具动态性。图片来源:Stock
一项新的射电调查显示,银河系的磁场错综复杂、分布广泛,并且与星系的结构组织密切相关。
由UBC奥肯那根分校领导的国际团队拍摄出了迄今为止最清晰的银河系磁场图像,而这幅图像绝非简单。研究结果表明,这个庞大的、看不见的结构比科学家们曾经认为的要复杂得多。
该项目由亚历克斯希尔博士牵头,他是不列颠哥伦比亚大学奥卡纳根分校欧文K巴伯理学院的助理教授,专长于射电天文学。希尔及其同事以位于彭蒂克顿附近的自治领射电天体物理天文台(DRAO)为基地,分析了DRAO15米望远镜的观测数据,绘制出首张法拉第旋转宽带图。这一效应使研究人员能够通过测量无线电波在穿越太空时的变化来追踪磁场,实现了对北天区的覆盖。
这幅全天图来自Dominion射电天体物理天文台的北半球天空GMIMS(DRAGONS)数据集,该数据集由前UBCO博士后研究员AnnaOrdog博士牵头。通过捕捉宽频率范围内的偏振射电辐射,DRAGONS能够分离同一视线上重叠的磁性特征,并揭示此前在较窄频段观测中模糊不清或消失的结构。该项目是全球磁离子介质巡天(GMIMS)的一部分,由DRAO天文学家、UBCO和卡尔加里大学兼职教授TomLandecker博士发起。
加拿大射电天体物理观测台(DRAO)的15米望远镜正在为DRAGONS巡天项目扫描天空。该巡天收集的数据属于新一代射电巡天数据,使科学家能够继续绘制银河系及其三维磁场结构。图片来源:卢卡加勒
通过我们的新数据集,我们可以观测星系内部的偏振辐射,并且发现其磁场具有丰富的结构,奥尔多格博士解释道。DRAGONS是首个在如此大的空间尺度上以及整个北天区域展示这种复杂程度的项目。
从理论到技术
这一方法可追溯到1966年提出的一个关键见解:如果你在许多不同频率上观测极化无线电波,就可以重建银河系磁场的三维图像,而不是将其简化为单一的平均信号。当时,研究人员根本没有能够进行这些宽频率测量的仪器。如今的宽带无线电技术,包括DRAO15米望远镜,终于使这种方法能在全天空范围内实际应用。
DRAGONS计划也是这台15米望远镜的首个科学项目。加拿大射电天体物理观测台(DRAO)最初将其作为平方公里阵列射电望远镜(SKA)的原型天线建造,SKA是目前正在非洲南部和澳大利亚西部建设的大型射电望远镜。奥尔多格博士带领团队进行了此次巡天的筹备工作,来自不列颠哥伦比亚大学奥卡纳根分校(UBCO)和卡尔加里大学的五名学生、DRAO的工程师和技术人员也提供了帮助,他们在此次观测活动期间让该仪器和观测系统上线运行。
银河系示意图,显示了来自人马臂的反向磁场。图片来源:JoAnneBrown博士,或VanEck等人研究中的图11。
15米望远镜是这类大规模磁化结构全天巡天的理想仪器——它能快速扫描,仅需六个月即可有效绘制出偏振天空的地图,她表示。15米望远镜距离UBCO很近,能让学生们参与动手测试,为巡天做准备。
一片充满复杂性的天空
这项发表于《天体物理学杂志增刊系列》的研究,追踪了偏振无线电波在穿越星系时如何扭曲,揭示了视线方向上磁场的强度、结构和方向。该调查显示,天空中超过一半的区域存在复杂的磁结构,而非简单的均匀磁场。
兰德克博士说,对研究人员来说,最大的惊喜是,天空中被称为法拉第复杂区域的部分竟然如此之多。
从左至右依次为研究人员丽贝卡布斯、安娜奥尔道格和亚历克斯希尔,他们站在用于收集研究数据的望远镜旁。图片来源:加拿大国家研究委员会
有了我们的新数据集,我们可以观测星系内部的偏振辐射,并且我们能看到,与早期观测方法相比,磁场具有更多的结构特征,朗德克尔博士说道。他也是一项更宏大的三维磁场绘图项目的负责人,同时还是多米宁天体物理射电天文台(DRAO)的名誉天文学家。
DRAGONS就像一个指南针,它告诉我们星系中的物质和磁场是如何组织的,以及磁场如何以以前从未实现过的方式与超新星爆炸产生的气泡、旋臂和星系的其他部分相互作用。
希尔博士解释说,磁场影响着恒星的形成以及星系的演化。
希尔博士表示:几十年来,我们只能以一种非常平均化、简化的方式测量银河系的磁场。但在理解宇宙及其万物如何运行和形成方面,它的磁场是谜题中的重要一环。
DRAGONS数据已经被用于一项对银河系磁场神秘大规模反转现象的研究。这项最新研究由卡尔加里大学博士生丽贝卡布思主导,并在《天体物理学杂志》的一篇随附论文中发表。奥尔道格博士表示,这是该数据集将为该领域的持续研究提供机会的一个很好的例子。
DRAGONS是新一代射电巡天项目的一部分,这类项目能让科学家绘制恒星之间空间中银河系的三维磁场结构,她补充道。这是加拿大对全球天文学界的一项重要贡献。
参考文献:
资助:加拿大国家研究委员会、美国国家科学基金会、加拿大自然科学与工程研究理事会、邓拉普天文与天体物理研究所
BY: University of Calgary
FY: AI
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