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利用W.M.凯克天文台，天文学家研究了长期以来预测的巨行星和褐矮星的质量与自旋之间的关系。图片来源：NASAJPL加州理工学院
凯克天文台的一项研究表明，巨行星的自转速度可能比质量更大的褐矮星更快，这为行星系统的形成和演化提供了重要线索。
天文学家长期以来一直怀疑行星的质量可能与其自转速度有关。在我们的太阳系中，木星和土星自转特别快，每颗行星大约10小时就能完成一次完整的自转，并且它们共同拥有太阳系的大部分旋转能量。
为了验证这一想法，研究人员利用位于夏威夷冒纳凯阿火山的W.M.凯克天文台，对32颗遥远的气态巨行星和褐矮星进行了研究。研究对象包括6颗比木星大的巨行星和25颗褐矮星伴星。
利用凯克行星成像仪与特征仪（KPIC）的高分辨率光谱数据，研究团队发现，在考虑质量、大小和年龄因素后，气态巨行星的自转速度比质量更大的天体更快。研究人员还将他们的结果与早期的自转测量数据相结合，构建了一个经过筛选的样本，其中包括43个恒星及亚恒星伴星和巨行星，以及54个自由漂浮的褐矮星和行星质量天体。
这项研究由西北大学跨学科探索与天体物理研究中心（CIERA）的科学家牵头。研究团队还包括加州大学圣地亚哥分校天体物理与空间科学中心（CASS）、加州理工学院地质与行星科学部（GPS）、W.M.凯克天文台、斯图尔德天文台、詹姆斯C怀恩特光学科学学院、美国国家航空航天局喷气推进实验室以及多所大学的研究人员。他们的研究发表在《天文学期刊》上。
HR8799系统中的气态巨行星系外行星（左）和质量更大的褐矮星伴星（右）。图片来源：W.M.凯克天文台
天文学家如何测量系外行星的自转速率
本研究中观测到的许多行星绕其恒星运行的距离为数十到数百个天文单位（AU，即地球与太阳之间的距离）。天文学家仍在争论这些遥远行星是如何形成的，是在星周盘内逐渐形成的过程，还是类似于恒星形成的引力坍缩过程。为了研究这一问题，研究团队使用KPIC分离这些旋转行星发出的光，这会加宽其大气特征的光谱。
通过分析这些特征，科学家们可以确定一颗行星的自转速度有多快。主要作者、西北大学CIERA的研究员许志钧（DinoChihChunHsu）表示：
自旋是行星形成方式的化石记录。通过测量这些星球的旋转速度，我们可以开始拼凑出在数千万到数亿年前塑造它们的物理过程。借助KPIC，我们能检测到这些揭示其他邻近恒星周围行星旋转的微小信号。我们的研究结果表明，行星的质量以及行星质量与其恒星质量的比值，都会影响行星最终的旋转速度。这有助于我们缩小这些系统形成的物理机制范围。
行星质量、磁场与自转
这种复杂关系尤其可以通过一颗行星和一颗棕矮星来例证。在HR8799系统中，有一颗质量约为木星7倍的气态巨行星，其自转速度比同一系统中质量为木星24倍的棕矮星伴星快6倍。这可以用行星早期磁场与行星周围盘之间的相互作用来解释，这种相互作用导致它失去了自转速度。
行星形成研究的新视角证实了行星质量与自转之间长期预测的关系
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系外行星指围绕太阳系以外恒星运行的行星，它们大小、类型各异，既有类似地球的岩石行星，也有像木星般的气态巨行星。科学家通过凌日法、径向速度法等手段探测它们，这些行星的发现不仅深化了人类对行星系统的认知，也为寻找可能存在生命的天体提供了重要线索。
徐（Hsu）表示：行星间角动量的分布方式影响着行星系统的整体结构。甚至地球的自转和磁场最终也与太阳系形成时自旋能量的分配方式有关。KPIC是同类仪器中的首个，为研究系外行星开辟了全新的途径。它让我们能够测量此前几乎无法探测到的自旋等属性。
未来利用HISPEC开展的系外行星研究
研究团队计划通过研究自由漂浮行星（FFPs，也被称为流浪行星）的自旋来扩展其研究。他们还希望调查这些行星大气的成分。这将得到下一代仪器的协助，比如凯克天文台即将推出的HISPEC（用于系外行星表征的高分辨率红外光谱仪），该仪器未来将投入使用。正如徐所解释的，HISPEC将把这些测量扩展到更小、更远的天体。
西北大学助理教授、该研究的合著者贾森王解释道：我们吸取了KPIC的经验教训，并将其应用到HISPEC中，HISPEC将具有更好的灵敏度、更高的光谱分辨率和更宽的波长覆盖范围。借助HISPEC，我们能够大幅增加可测量自旋的行星数量，尤其可以研究性质更接近木星的行星，以了解我们的木星是否具有典型性。
我们才刚刚开始探索行星自转能告诉我们什么，许（Hsu）说。借助未来的仪器和更大的望远镜，我们将能够测量更多星球的自转，并将整个行星系统的旋转、化学组成和形成历史联系起来。
改编自最初发表于《今日宇宙》的一篇文章。
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系外行星指太阳系以外的行星，它们围绕太阳之外的恒星或其他天体运行。自1992年首颗系外行星被发现以来，人类已探测到数千颗，其大小、轨道、环境各异，有的可能具备生命存在的条件，是天文学研究的重要对象。
BY: Matthew Williams, Universe Today
FY: AI
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