天文學家將蓋亞和GRAVITY數據結合起來，對明亮恆星附近的暗淡天體進行成像，這可能會徹底改變對附近系外行星的搜索。要探測靠近明亮恆星的微弱天體是非常困難的。然而，透過將歐空局蓋亞太空望遠鏡的數據與歐空局地面GRAVITY 儀器的數據結合，科學家們成功做到了這一點。

科學家們透過將歐空局蓋亞（Gaia）任務的數據與歐洲南方天文台（ESO）的GRAVITY 儀器的數據相結合，探測到了來自8 顆發光恆星以前從未見過的暗伴星的光信號。資料來源：歐空局

他們首次捕捉了迄今尚未發現的八顆發光恆星的暗伴星的光訊號。這項技術為捕捉靠近主恆星軌道的行星影像提供了誘人的可能性。

你有沒有試過在明亮的路燈下拍螢火蟲？很可能你在快照中看到的只是燈柱發出的強光。天文學家在明亮的恆星旁邊追逐微弱的小恆星或行星時也會遇到同樣的問題。

為了解決這個問題，由歐洲南方天文台（ESO）科學家托馬斯-溫特哈爾德（Thomas Winterhalder）領導的一個國際天文學家小組首先搜索了蓋亞編制的星表，其中列出了數十萬顆疑似伴星的恆星。雖然伴星的亮度不足以被蓋亞直接觀測到，但它們的存在會導致亮度更高的主恆星的軌跡出現微小擺動（見下圖），而這只有蓋亞才能測量到。

在蓋亞的恆星軌道目錄中，研究小組確定了八顆恆星作為GRAVITY 的目標，GRAVITY 是位於智利Cerro Paranal 的歐洲南方天文台甚大望遠鏡的先進近紅外線干涉儀。 GRAVITY將不同望遠鏡的紅外線光結合在一起，透過一種稱為乾涉測量的技術來捕捉暗淡天體的微小細節。

天體測量學是透過精確測量恆星在天空中的位置來探測恆星運動的方法。當恆星圍繞行星系統的質心擺動時，透過測量恆星位置的微小變化，這種技術也可用於識別恆星周圍的行星。圖片來源：歐空局

由於GRAVITY 獨一無二的銳利和靈敏的眼睛，研究小組捕捉了所有8 個預測伴星的光訊號，其中7 個伴星是以前未知的。其中三個伴星是非常小而暗淡的恆星，另外五個是褐矮星。這些天體介於行星和恆星之間：質量比最重的行星大，但比最輕的恆星輕且暗。

這項研究中發現的其中一顆褐矮星繞其主星運行的距離與地球距離太陽的距離相同。這是第一次可以直接捕捉到如此接近其主恆星的褐矮星。

歐空局蓋亞衛星觀測銀河系的效果圖。天空的背景影像是由超過18億顆恆星的數據編輯而成的。它顯示了蓋亞觀測到的恆星的總亮度和顏色，作為蓋亞早期數據發布3（Gaia EDR3）的一部分於2020 年12 月發布。來源：太空船：ESA/ATG medialab；銀河：ESA/Gaia/DPAC; CC BY-SA 3.0 IGO.致謝：A. Moitinho

托馬斯解釋說：”我們已經證明，捕捉暗伴星的圖像是可能的，即使它的軌道非常接近其明亮的宿主。這一成就彰顯了蓋亞和GRAVITY之間非凡的協同作用。只有蓋亞才能識別出這種容納一顆恆星和一個’隱藏的’伴星的緊密系統，然後GRAVITY就可以接手，以前所未有的精確度為更小更暗的天體成像。

在先前的研究中，天文學家利用蓋亞數據和另一個地面天文台捕捉了一顆巨型氣體系外行星的圖像。這顆行星圍繞其主恆星運行的距離大約是地球與太陽距離的17倍，在天空中劃過的角度比GRAVITY在這項新成果中拍攝到的伴星的典型距離要寬得多。

蓋亞觀測推斷出的小伴星通常位於幾十毫阿秒的微小分離角上，也就是從100千米的距離看一枚一歐元硬幣的大小。

托馬斯繼續說：”在我們的觀測中，蓋亞數據就像一種路標。我們能透過GRAVITY 看到的天空部分非常小，因此我們需要知道該往哪裡看。蓋亞對恆星的運動和位置進行了無與倫比的精確測量，這對於將我們的儀器指向天空中的正確方向至關重要。

Gaia 和GRAVITY 的互補性不僅在於利用Gaia 的資料來規劃後續觀測和實現探測。透過將兩個資料集結合起來，科學家們能夠分別”稱量”各個天體的重量，並分辨出主恆星和各自伴星的質量。

GRAVITY 也測量了伴星和主星在紅外線波長範圍內的對比。結合質量的估計，研究小組得以評估伴星的年齡。令人驚訝的是，其中兩顆褐矮星的亮度低於人們對其大小和年齡的預期。一個可能的解釋是，這些褐矮星本身有一個較小的伴星。

迄今為止已經發現了5000 多顆系外行星，但它們長什麼樣子呢？歐空局專門的系外行星任務”契普斯”、”柏拉圖”和”阿里爾”正在尋找答案。圖片來源：歐空局

在展示了Gaia-GRAVITY 組合的威力之後，科學家現在正期待著追蹤Gaia 星表中所列恆星的潛在伴星。

“蓋亞任務的獨特之處在於它能夠發現天空中近距離星對的微小運動。將作為第四次數據發布（DR4）的一部分提供的下一個星表將包含更豐富的恆星集合，其中可能有較小的伴星，”歐空局蓋亞科學家約翰內斯-薩赫曼（Johannes Sahlmann）說。 “這一結果為我們在銀河系中尋找行星開闢了新天地，並有望讓我們看到新的遙遠世界。”

編譯來源：ScitechDaily