Auf der Suche nach seltenen Objekten

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Weekly Science Update – Übersetzt von Harald Horneff

Eine Infrarotaufnahme der vollständigen, flachen (nicht in die räumliche Tiefe gehenden) IRAC-Durchmusterung, mit Hundertausenden von Quellen. Wissenschaftler haben eine neue Methode entwickelt, um seltene Objekte in solcherlei Aufnahmen zu erkennen. Einschübe lenken die Aufmerksamkeit auf eine Gruppe von Galaxien (Mitte), eine nahe gelegene Galaxie (unten rechts) und einen entfernten Galaxiencluster (unten links). NASA Spitzer Space Telescope

 

Astronomen spezialisieren sich wie andere Wissenschaftler auf die Untersuchung von Objekten, deren Bedeutung sie erkennen. Wie können folglich neuartige Objekte entdeckt werden, die bis dahin unbekannt waren oder von denen man keine Notiz nahm? Eine Möglichkeit ist der Zufall. Heutige moderne Teleskope mit ihren Fähigkeiten des Abbildens oder Durchmusterns großer Himmelsbereiche werden im Verlauf der Untersuchung bestimmter Arten von Himmelskörper unvermeidlich alle möglichen weiteren Dinge enthüllen. Der Infrared Array Camera (IRAC) an Bord des Spitzer-Weltraum-Teleskops gelangen zum Beispiel äußerst empfindliche Mehrfarbenbilder in einer Himmelsregion von vierfacher Vollmondgröße bei der Suche nach lichtschwachen Galaxien. Doch unter den vielen Galaxien im Bild waren auch Hunderttausende heller Punkte, wovon die meisten alle Arten von Sternen waren, aber möglicherweise auch andere Objekte, die alle deshalb punktförmig erscheinen, da sie weit genug entfernt sind. Sowohl das Unerwartete entdecken als auch das Erwartete verstehen sind Teil des Erfolgs großer systematischer Studien.

Diese ungewöhnlichen Objekte herauszufiltern ist jedoch normalerweise nicht einfach. Eine der gebräuchlichsten Techniken in der Astrophysik ist die Einordnung astronomischer Objekte nach ihrer beobachteten, gemessenen Farbe und Helligkeit und weniger nach Größen wie Masse oder Ausdehnung, die immer viel schwieriger zu bestimmen sind. Beispielsweise wird ein Auftragen der Leuchtkraft gegen die Rötung jeder dieser vielen unbekannten Quellen im Allgemeinen mit den Datenpunkten in Form einer Gruppe enden, wobei jede Datengruppe Objekte mit ähnlichen physikalischen Eigenschaften enthält – vielleicht normale oder ungewöhnliche Sterne, Asteroide, Galaxien oder anderes. Sinnvolles daraus zu machen ist ein bewegtes Feld der astronomischen Forschung.

SAO-Astronom Massimo Marengo hat mit seiner Frau, der Physikerin Mayly C. Sanchez, eine Arbeit über eine neue Technik veröffentlicht, um seltene astronomische Quellen einzuordnen. Sie benutzen die oben angeführte Art von graphischen Darstellungen, ohne etwas über die Natur der Quellen vorauszusetzen. Ihre Technik beruht auf statistischen Methoden, bei der die Distanz zwischen benachbarten Datenpunkten in einer graphischen Darstellung von Eigenschaften (zum Beispiel Farbe gegen Helligkeit) gemessen wird. Dann berechnet man, ob diese Entfernung oder nicht darauf schließen läßt, daß die beiden Objekte eventuell physikalisch ähnlich sind. Wenn es relativ isolierte Datenpunkte gibt, sind sie dadurch leicht als selten zu identifizieren und eignen sich für genauere Folgeuntersuchungen. Die graphischen Darstellungen sind teilweise deshalb so leistungsfähig, da sie außer Acht lassen, wo sich die Quellen in dem räumlichen Abbild befinden und sich stattdessen ansehen, inwiefern die beobachteten Eigenschaften dieser Quellen mit den Eigenschaften anderer Objekte vergleichbar sind.

Die beiden Wissenschaftler wandten ihre Methode auf Aufnahmen der IRAC für die Suche nach lichtschwachen Galaxien an. Es stellt sich heraus, daß sogenannte Braune Zwerge – Sterne, die nur wenig größer als Planeten und kaum imstande sind, Kernbrennstoff zu verbrennen – eine infrarote Farbe besitzen, die ausreichend abweichend von anderen Sternen und Galaxien ist, daß ihre Datenpunkte in diesen Darstellungen gewöhnlich außerhalb der Hauptgruppen liegen. Sie können daher leicht inmitten von Hunderttausenden anderer Datenpunkte ausgemacht werden. Die neue Technik, welche recht allgemein anwendbar ist und mit jeden zueinander in Beziehung gesetzten Eigenschaften und Quellen arbeiten kann, eröffnet einen leistungsfähigen neuen Weg, um systematisch große Mengen an Daten zu untersuchen und nach den seltenen, vielleicht sogar unerwarteten Quellen zu suchen, die helfen, die ganze Geschichte der kosmischen Menagerie zu erzählen.

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