Najnowsze wyniki prac w ramach projektu Carnegie Supernova Project dostarczają najlepszych jak dotąd metod kalibracji do wykorzystania supernowych typu Ia do mierzenia odległości w przestrzeni kosmicznej, które z kolei mają wpływ na naszą wiedzę o tym jak szybko rozszerza się wszechświat oraz jaką rolę w tym procesie odgrywa ciemna materia. Wyniki badań opublikowano w periodyku Astrophysical Journal.
Supernowe typu Ia to fantastycznie jasne zjawiska gwiezdne. To gwałtowne eksplozje białego karła – krystalicznej pozostałości po gwieździe, która wyczerpała już swoje paliwo jądrowe – będącego elementem układu dwóch gwiazd.
Oprócz tego są one niesamowite do oglądania same z siebie, supernowe typu Ia są także niezwykle ważnym narzędziem, które astronomowie wykorzystują niczym miarkę do pomiarów odległości do różnych obiektów kosmicznych.
Choć wciąż nie znamy dokładnych szczegółów eksplozji, uważa się, że wywołuje ją osiągnięcie przez białego karła krytycznej masy, dzięki czemu jasność zjawiska można przewidzieć na podstawie energii eksplozji. Różnica między przewidywaną jasnością a jasnością obserwowaną z Ziemi oznajmia nam odległość do takiej supernowej.
Astronomowie stosują te precyzyjne pomiary odległości wraz z prędkością oddalania się od nas ich galaktyk macierzystych do określania tempa w jakim rozszerza się wszechświat. Dzięki skończonej prędkości światła, nie tylko możemy mierzyć jak szybko wszechświat rozszerza się teraz, ale spoglądając coraz dalej w przestrzeni, widzimy odleglejszą przeszłość i możemy sprawdzić jak szybko wszechświat się rozszerzał w odległej przeszłości. Właśnie takie pomiary doprowadziły do zdumiewającego odkrycia w latach dziewięćdziesiątych XX wieku, że rozszerzanie wszechświata przyspiesza pod wpływem tak zwanej ciemnej energii. Poprawienie szacunków odległości za pomocą supernowych typu Ia pozwoli astronomom lepiej zrozumieć rolę ciemnej materii w rozszerzaniu wszechświata.
Niestety prędkość z jaką jasność eksplozji supernowych typu Ia maleje jest niejednorodna. W 1993 roku Mark Phillips, astronom z Carnegie wykazał, że eksplozje, których jasność spada wolniej są jaśniejsze od tych, których jasność spada szybciej. Ta korelacja, którą powszechnie nazywa się związkiem Phillipsa, pozwoliła grupie astronomów z Chile na opracowanie precyzyjnego narzędzia do pomiaru tempa rozszerzania się wszechświata bazującego na eksplozjach supernowych typu Ia.
Badanie supernowych w bliskiej podczerwieni okazało się tutaj kluczowe. Promieniowanie z tych eksplozji musi podróżować przez pył kosmiczny, aby dotrzeć do naszych teleskopów. Te drobne międzygwiezdne cząstki przesłaniają promieniowaniem w niebieskim zakresie widma bardziej niż w zakresie czerwieni, tak samo jak dym pożaru lasu sprawia, że wszystko wygląda na bardziej czerwone. To może sprawiać, że astronomowie mylnie uważają, że supernowa znajduje się dalej niż w rzeczywistości. Jednak pracując w podczerwieni astronomowie mogą wyraźniej zaglądać za tę pyłową przesłonę.
„Jednym z głównych celów projektu Carnegie Supernova Project było stworzenie wiarygodnej, wysokiej jakości próbki supernowych oraz wiarygodnych metod określania ich odległości o Ziemi” mówi główny autor artykułu.
„Jakość tych danych pozwala nam lepiej korygować pomiary, poprzez uwzględnienie efektu pociemnienia spowodowanego przez pył kosmiczny” dodaje Mark Phillips, astronom z Obserwatorium Las Campanas w Chile oraz współautor opracowania.
Kalibracja tych mierników odległości jest niezwykle istotna, ponieważ istnieje kilka nieścisłości między różnymi metodami określania tempa rozszerzania wszechświata. Stałą Hubble’a można niezależnie szacować na podstawie promieniowania tła, pozostałości po Wielkim Wybuchu. To kosmiczne mikrofalowe promieniowanie tła zostało zmierzone niezwykle dokładnie przez satelitę Planck, i daje nam ono nieco wolniej rozszerzający się wszechświat niż ten mierzony na podstawie supernowych typu Ia.
„Te różnice mogą zwiastować nową fizykę, ale tylko jeżeli są rzeczywiste” mówi Burns. „Właśnie dlatego potrzebujemy, aby nasze pomiary supernowych typu Ia były tak precyzyjne jak to tylko możliwe, ale musimy także zidentyfikować i skwantyfikować wszystkie źródła błędów”.
Źródło: Carnegie Institution for Science