第132章 光谱分析（2/2）

-谱线展宽：热运动（多普勒展宽）或湍流（压力展宽）。

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3.光谱分类系统

(1)恒星光谱分类（哈佛分类）

|类型|颜色|温度(K)|示例|

|------|------|----------|------|

|O|蓝|≥30,000|参宿七|

|B|蓝白|10,000–30,000|天狼星|

|A|白|7,500–10,000|织女星|

|F|黄白|6,000–7,500|南河三|

|G|黄|5,200–6,000|太阳|

|K|橙|3,700–5,200|大角星|

|M|红|2,400–3,700|比邻星|

(2)特殊光谱特征

-发射线星：年轻恒星（TTauri型）、激变变星。

-分子吸收带：M型星的TiO、红外观测中的CO、H?O。

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4.科学应用案例

(1)恒星物理

-太阳光谱：夫琅和费线揭示太阳大气含铁、钙、钠等67种元素。

-化学特殊星：如锆星（S-process元素超丰）。

(2)系外行星探测

-径向速度法：通过恒星光谱周期性偏移发现行星（如51Pegasib）。

-透射光谱：行星大气吸收恒星光形成的特征（如HDb的钠线）。

(3)星际介质

-21厘米氢线：射电波段探测中性氢分布。

-CO分子线：追踪分子云和恒星形成区。

(4)宇宙学

-类星体光谱：红移（如z=7.54的ULASJ1342）测量宇宙膨胀。

-宇宙微波背景：黑体光谱验证大爆炸理论。

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5.技术挑战与前沿

(1)极限与误差

-信噪比（SNR）：暗弱天体需长时间曝光（如30米望远镜将提升效率）。

-混叠效应：高密度谱线区（如紫外）需超高分辩率（R＞100,000）。

(2)多信使结合

-X射线光谱（如钱德拉卫星）：研究高温等离子体。

-红外光谱（如JWST）：探测冷尘埃和有机分子。

(3)自动化与大数据

-机器学习：自动分类恒星光谱（如LAMOST巡天的500万条光谱）。

-合成光谱库（如PHOENIX）：理论模型拟合观测数据。

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总结

光谱分析如同天体的“指纹鉴定”，通过一束光解码宇宙物质的组成、运动和演化。从牛顿的棱镜实验到JWST的深空光谱，这一技术不断突破极限，成为连接微观原子物理与宏观宇宙学的桥梁。未来极高分辨率光谱仪（如ELT的HIRES）或将揭示系外行星大气的生命信号（如氧气、甲烷）。