科学家认为柏拉图任务可能是有史以来最成功的行星搜寻任务
2026年,欧洲航天局(ESA)将启动下一代系外行星搜寻任务,即行星凌日和恒星振荡(PLATO)任务。该任务将使用凌日法扫描超过245,000颗主序F、G和K型(黄白、黄色和橙色)恒星,以寻找可能绕太阳类似轨道运行的类地行星。按照“容易实现的目标”方法(又名:追随水流),这些行星被认为是适宜居住的有力候选者,因为它们最有可能具备地球上生命诞生的所有条件。
了解柏拉图可能会探测到多少颗行星以及有多少颗行星将符合类地特征,对于确定它应该如何以及在何处投入观测时间至关重要。
根据即将发表在《天文学与天体物理学》杂志上的一项新研究,柏拉图任务可能会发现数万颗行星。根据几个参数,他们进一步表明它可以探测到至少500颗地球大小的行星,其中大约有十二颗行星将拥有围绕G型(类太阳)恒星的有利轨道。
这项研究由来自德国航空航天中心(DLR)行星研究所(IFP)和光学传感器系统研究所、柏林自由大学(FUBerlin)地质科学系以及天文学中心的研究人员进行和柏林工业大学(TUB)的天体物理学。该研究的详细信息可以在预印本服务器arXiv上找到。
菲利普·马图谢夫斯基(FilipMatuszewski)博士格勒诺布尔阿尔卑斯大学格勒诺布尔行星和天体物理研究所(IPAG)的候选人在柏林FU和系外行星和大气研究期间领导了这项研究,作为其论文的一部分。
为了评估PLATO可以探测到的系外行星数量,Matuszewski和他的团队开发了一种名为PLATOEstimator行星产量(PYPE)的工具。该工具将统计方法与行星形成模型的发生率和开普勒太空望远镜获得的数据结合起来。这使他们能够根据为全天PLATO恒星输入目录(PIC)选择的一小部分观测场来估计PLATO在四年内将探测到多少颗系外行星。
正如Matuszewski通过电子邮件向《今日宇宙》解释的那样:
“首先,我们需要一个合成的行星群(我们自己的小宇宙,如果你愿意的话)。为了做到这一点,我们采用了一个行星群模型,它基本上是对1000个原行星盘演化成行星系统的模拟(克里斯托夫·莫达西尼(ChristophMordasini)瑞士伯尔尼大学为我们提供了这些行星系统。由于由此产生的系统与我们目前所了解的系外行星有很大不同,因此我们希望包括开普勒的数据。根据开普勒的出现率,我们形成了自己的两个系统-用作比较的行星人口。”
Matuszewski说,第二步包括团队估计柏拉图在一个视野中将观察到的恒星数量(约125,000颗),并为每个行星系统分配一个行星系统(基于我们自己的行星系统)。接下来,他们考虑了其中有多少行星具有相对于柏拉图凌日的正确方向(它是否位于望远镜的边缘?),从而产生可见的亮度下降。对于围绕与太阳大小相同的恒星运行、轨道周期为365天的植物来说,发生这种情况的概率(又称凌日概率)仅为0.47%。
但当考虑到柏拉图将观测到的恒星数量时,仍然留下数以万计的候选者可供研究。最后,他们采用了一种检测效率模型,该模型考虑了PLATO相机的性能和各种噪声源,以查看传输信号是否比背景噪声更强。
“这是PYPE的基本功能,”Matuszewski说。“从那里,我们可以调整程序,为我们提供各种错误场景和时间段的结果。我们发现有多少行星在这里观察两年,在那里观察两年?如果我们在某个特定领域观察更长时间会怎么样?”
当他们将PYPE应用于天文台为期四年的主要任务时,团队获得了一些非常令人鼓舞的结果。根据其观测的领域和时间、行星的轨道周期、行星的方向和其他因素,他们发现柏拉图很可能探测到数千或数万颗系外行星。
更令人鼓舞的是,他们发现从统计数据来看,这些行星中有相当一部分可能与地球相似。正如Matuszewski解释的那样,“使用最保守的行星数量模型和任务场景,我们估计在四年的名义任务持续时间内至少会检测到500颗地球大小的行星。”
“这包括每种类型的恒星以及到恒星的每种距离。如果我们观察围绕G星(地球-太阳类似物)轨道周期为250-500天的地球大小的行星(地球-太阳类似物),我们估计最多有12次探测到。是用最乐观的行星模型进行2+2年的观测。”
在过去20年中,已知系外行星的数量呈指数级增长,截至2023年7月30日,在4,087个系统中已确认检测到5,483颗系外行星(还有9,770颗候选行星等待确认)。这些系外行星的发现和特征已经为我们提供了信息(并提出了挑战)关于行星形成和发生率的流行理论。
然而,对于某些类型的行星有多常见(与系外行星普查中的差距有关),仍然存在一些悬而未决的问题和很大的不确定性。
这项研究以及类似研究的目的是建立可与观测数据进行比较的估计值。结果与估计的偏差将有助于为行星形成模型提供信息,并让科学家更好地了解系外行星的常见程度——考虑到大小、质量、成分、轨道周期等。
特别是,柏拉图的结果将表明围绕G型太阳类似物运行的类地行星是多么普遍,这将有助于缩小对可能适合居住和有人居住的世界的搜索范围。
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