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第132章 光谱分析（第2页）

-谱线展宽：热运动（多普勒展宽）或湍流（压力展宽）。

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光谱分类系统

恒星光谱分类（哈佛分类）

|类型|颜色|温度k|示例|

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

|o|蓝|≥o，ooo|参宿七|

|b|蓝白|o，ooo–o，ooo|天狼星|

|a|白|，oo–o，ooo|织女星|

|f|黄白|，ooo–，oo|南河三|

|g|黄|，oo–，ooo|太阳|

|k|橙|，oo–，oo|大角星|

||红|，oo–，oo|比邻星|

特殊光谱特征

-射线星：年轻恒星（ttauri型）、激变变星。

-分子吸收带：型星的tio、红外观测中的、h?o。

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科学应用案例

恒星物理

-太阳光谱：夫琅和费线揭示太阳大气含铁、钙、钠等种元素。

-化学特殊星：如锆星（s-process元素丰）。

系外行星探测

-径向度法：通过恒星光谱周期性偏移现行星（如pegasib）。

-透射光谱：行星大气吸收恒星光形成的特征（如hdb的钠线）。

星际介质

-厘米氢线：射电波段探测中性氢分布。

-分子线：追踪分子云和恒星形成区。

宇宙学

-类星体光谱：红移（如z=的usj）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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技术挑战与前沿

极限与误差

-信噪比（snr）：暗弱天体需长时间曝光（如o米望远镜将提升效率）。

-混叠效应：高密度谱线区（如紫外）需高分辩率（r＞oo，ooo）。

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jdt）：探测冷尘埃和有机分子。

自动化与大数据

-机器学习：自动分类恒星光谱（如ost巡天的oo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jdt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）。

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