上海天文台科研团队提出 Gaia DR3星表视差零点校正新方法

近日,中国科学院上海天文台天体测量团队提出一种针对 Gaia DR3 视差零点偏差的高精度混合校正方法。该方法将全局参数化修正与局部数据驱动校正相结合,可更有效削弱 Gaia 星表中残留的空间系统误差,为恒星距离测量、银河系结构研究和天球参考架应用提供更可靠的数据基础。相关成果发表于国际期刊《皇家天文学会月报》(Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, MNRAS)。

Gaia 卫星是当前国际上最重要的空间天体测量任务之一,已为超过十亿颗天体提供高精度位置、视差和自行数据。其中,视差是测量恒星距离的关键量,相当于天文学中丈量银河系的“标尺”。然而,即使是 Gaia 这样高精度的星表,视差测量中仍存在微小但不可忽略的系统偏差,即“视差零点偏差”。这种偏差通常在几十至数百微角秒量级,会直接影响精密距离测量,并进一步影响恒星物理、银河系结构和宇宙距离尺度等研究。

此前,Gaia 官方团队已给出标准视差零点修正模型,可有效改正随星等、颜色等参数变化的整体偏差。但上海天文台天体测量团队发现,经过现有模型修正后,全天范围内仍残留复杂的空间结构误差,幅度可达数十微角秒(见图1)。通俗地说,原有方法可以校准“尺子”的整体刻度,却难以完全修正不同天空区域中的局部刻度差异。

针对这一问题,研究团队提出“全局预处理+局部精修”的混合校正策略。首先,利用全局模型去除视差零点偏差中主要的星等和颜色依赖;随后,通过滑动窗口等局部数据驱动方法,在不同天空区域进一步捕捉和修正残余空间误差。对于较暗天体,充分利用大型类星体样本作为近似零视差的绝对参考。由于类星体位于极遥远的宇宙深处,其真实视差几乎为零,且数量庞大、全天分布广,是检验 Gaia 暗端视差系统误差和构建高精度天体测量参考基准的重要参考点。对于较亮恒星,则结合宽双星和大麦哲伦云样本的视差分布特性进行校正,从而兼顾不同亮度范围内校准源分布不均的问题。

验证结果表明,与传统全局参数化模型相比,该混合方法能够显著压制 Gaia DR3 视差中的局部空间系统误差,使全天残差分布更加平坦、接近零点(见图2)。这说明,仅依靠平滑的全局模型难以完全描述 Gaia 视差偏差的复杂空间结构,而引入局部修正可以进一步提高星表的实际使用精度。

论文第一作者、上海天文台博士研究生丁页表示:“Gaia 星表精度非常高,但也正因为精度高,几十微角秒量级的系统误差会变得十分重要。我们的工作希望把这些隐藏在天空不同区域中的微小偏差进一步找出来、校正掉。”

论文通讯作者、上海天文台廖石龙研究员表示:“这项研究不仅为 Gaia DR3 视差使用提供了一套更精细的校正方案,也展示了大型类星体样本在高精度天体测量系统误差诊断中的重要价值,并为未来 Gaia DR4 视差零点问题的处理提供了方法参考。”

共同通讯作者、上海天文台齐朝祥研究员表示:“高精度星表不仅需要高精度观测,也需要对系统误差有深入认识。该工作有助于推动 Gaia 数据在天体物理和天球参考架研究中的可靠应用。”

此外,该研究相关成果已在2026年欧洲天文学会年会(EAS 2026)上由科研团队代表丁页口头报告展示并与国际同行进行了交流。团队博士后武琦琦围绕 Gaia 光学参考架基准源评分及选源策略、硕士研究生朱科宇围绕中红外天球参考架构建等方向展示了最新进展(见图3),体现了上海天文台天体测量团队在高精度天体测量数据处理与多波段天球参考架研究方面的持续布局。

该论文作者还包括博士后武琦琦、硕士研究生徐琦和朱科宇。该工作得到国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目、中国科学院战略性先导科技专项及中国科学院上海分院抢占制高点青年攀登计划等项目资助。

1. 全天分布图展示了类星体样本的平均视差(第一个)与宽双星样本的平均视差差值(第二个)。对比原始数据(第三个)与经过官方 L21 模型校正后的数据(第四个)可以发现,虽然 L21 模型能够进行整体修正,但在天球上依然遗留了显著的局部空间零点误差结构,误差幅度达到 10~30 微角秒。

2. 对比类星体样本(上)和双星样本(下)分别应用官方L21模型和团队提出的“全局预处理+局部精修”混合策略后的平均视差和平均视差差值的全天分布。可以直观地看到,相比于L21模型校正后的红蓝斑驳,应用了混合策略后的天图呈现出高度均匀的绿色(代表残差趋近于0)。这表明新策略成功且有效地抹平了极其微小的局部零点残差,实现了校正精度的大幅跃升。

3. 团队博士研究生丁页口头报告(上)、博士后武琦琦海报+快速口头报告(中)、硕士研究生朱科宇海报+快速口头报告(下)

论文链接: https://doi.org/10.1093/mnras/stag1115

科学联系人:

丁页:yeding@shao.ac.cn

廖石龙:shilongliao@shao.ac.cn

齐朝祥:zxqi@shao.ac.cn


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