天文学科研进展反复探究LAMOST数据建造最新的早型星表
北京大学博士生孙唯佳、段晓苇与国家天文台邓李才研究员、澳大利亚麦考瑞大学Richard de Grijs教授、北京师范大学博士后章博以及国家天文台刘超研究员合作，利用LAMOST高分辨率光谱数据，建立了目前规模最大的早型星表，并首次提供了大样本A型星表。此外，他们开发了一种基于支持向量回归的恒星参数机器（Stellar Label Machine, SLAM），以精确计算包括自转速度在内的4万颗早型星的物理参数。这些数据为深入理解早型星及其自转特征提供了丰富且可靠的资源。这项工作已被国际知名期刊《天体物理学报增刊》（The Astrophysical Journal Supplement Series）接收发表。
早型星因其高温、高质量和短寿命而显得特别重要，它们是宇宙化学富集和再电离过程中的关键参与者，同时也是各种超新星和伽马暴可能源头。由于它们初始角动量较大，其主序阶段收缩时间更短，而且通常缺乏深层对流区以及拥有强磁场，这使得它们具有明显更快的自转速度。因此，对于分析早型星自旋特性至关重要，而准确的地球参数则对于解释其相关物理问题至关重要。
通过LAMOST DR7中线指数筛选，研究团队构建了最大样本及第一个大样本A型晚期OBA-F类型恒星表并验证了该表格的可靠性。此外，该SLAM方法还给出了40034颗候选体的大约4万颗年轻恒星（包括OBA-F类型）的有效温度、面重力、整体金属含量和自转速率等多个物理参数。在60信噪比以上时，该模型预测出的有效温度误差小于75K，面重力误差小于0.06 dex，大致金属含量误差小于0.05 dex，以及平均旋转速率误差仅为3.5 km/s。此外，还展示了SLAM各个参数随信噪比变化的情况图一，以及在赫罗图上筛选出候选体分布情况图二；同时显示出这些年轻恒心质量与年龄之间关系图三。
此项成果不仅证明了构建的大样本晚期OBA-F类型恒壳列表及A类晚期B-AF类别分类值得信赖，同时也证实了解决中等质量初级主序带演化系列之谜所需数据资源丰富且可用。这将有助解决关于太阳系之外主要组成元素产生方式以及其他许多科学难题。审稿人称赞这篇文章：“这是令人振奋的一步前进，因为发布的大约40,000中等质量恒壳列表将成为未来的研究非常受欢迎的一个参考数据库。”