人類首線黑洞照片

茍利軍　黃月

2019年4月10日21點，人類首張黑洞照片在全球6地的視界面望遠鏡發布會上同步發布。

經過漫長的等待，在全球200多位科學家的努力之下，第一張黑洞照片新鮮出爐。

長久以來在電腦上模擬得到的黑洞形象，第一次真實地呈現在我們的眼前。在這張來自視界面望遠鏡的照片里，M8了中心黑洞如同電影《指環王》中索倫的魔眼，在溫暖而神秘的紅色光環中間，是一片深黑的無底之洞。

這個圓環的一側亮一些，，另一側暗=些，原因在于吸積盤的運動效應一朝向我們視線運動的區域由于多.普勒效應而變得更亮，遠離我們視線運動的區域會變暗。中間黑色的區域就是黑洞本身——光線無法逃離之處。

19.8年，美國天體物理學家約翰·惠勒提出了“黑洞”的概念，而100多年前德國物理學家卡爾·史瓦西就、對黑洞做出了精確解，今天我們又收獲了第一張黑洞的照片，人類對黑洞和宇宙的認識又邁出了關鍵一步。

在2017年4月全球8個射電望遠鏡陣列組成虛擬望遠鏡網絡“事件視界望遠鏡”并拍下第一張黑洞照片之時，我們就曾寫到，“人類第一次看到黑洞的視界畫，無論我們最終得到的黑洞圖像是什么樣子——是像電影畫面一般壯觀恢宏，或者只有幾個模糊的像素點——事件視界望遠鏡都意.義非凡，這是我們在黑洞觀測史上邁出的重要一步。觀測結果不僅僅是一張照片那么簡單，它一方面呼應著愛因斯坦的廣義相對論，一方面也將幫助我們回答星系中的壯觀噴流是如何產生并影響星系演化的。我們將成為有史以來第一批‘看見黑洞的人類，真是好運氣。

兩年之后，這張寶貴的照片向幸運的我們也提出了更多的問題。

這張值得全世界6地同時興師動眾發布的照片，究竟是怎么拍出來的？

在過去10多年時間里，麻省理工學院的科學家們聯合了其他研究機構的科研人員，開展了激動人心的“事件視界望遠鏡”項目，全球多地的8個亞毫米射電望遠鏡同時對黑洞展開觀測。

它們北至西班牙，南至南極，向選定的目標撒出一條大網，撈回海量數據，以勾勒出黑洞的模樣。

事實上，亞毫米波段和我們非常熟悉的可見光有著天壤之別。這個波段我們是無法直接看到的，所以利用亞毫米波段給黑洞拍照，其實就是得到黑洞周圍輻射的空間分布圖。

對于我們日常接觸的光學照片來說，它反映的是光學波段不同顏色或者頻率的光子在不同空間位置上的分布情況。明白了這一點，我們就很容易理解亞毫米波段“黑洞照相館”的原理了。

盡管是在單個頻率進行亞毫米波段觀測，但由于黑洞周圍不同區域的光子所產生的輻射強度不同，我們可以得到一個光子強度分布圖，然后假定不同的強度對應著不同的顏色，就能夠得到一幅“偽色圖”。圖中的顏色很可能是科學家根據個人喜好自行設定的顏色——這也可以解釋M87的照片為什么是魔眼色，而不是電影《星際穿越》中黑洞“卡岡圖雅”的亮黃色。

光學照片的清晰度取決于分辨率。根據天文學家所了解的知識，要想提高望遠鏡的分辨率，我們可以做兩方面的努力：一是降低觀測頻段光子的波長（等價于增強能量），二是增加望遠鏡的有效口徑。這一次，通過VLBI技術對全球8個不同地方的望遠鏡進行聯網，我們得到了一個口徑達l萬千米的望遠鏡。在VLBI技術相對成熟的射電波段之內，科學家們選擇了能量最高的區域——毫米和亞毫米波段。

電影《星際穿越》中的“卡岡圖雅”黑洞有著深不見底的黑色中心與立體清晰的氣體圓環，此次發布的照片里的M8了為何模糊許多？

然而，盡管我們現在的亞毫米望遠鏡基線已經達到了l萬千米，但由于空間分辨率剛達到黑洞視界面的尺寸，所以在科學家們觀測的有限區域內，分辨率就相當于有限的幾個像素。在《星際穿越》電影當中，天文學家基普·索恩設想的黑洞形象，包括吸積盤的許多具體細節都通過技術手段呈現了出來。然而在真實的情況下，我們在照片中只能看到吸積盤上的幾個亮斑而已。

隨之而來的一個問題是，既然我們可以將兩個望遠鏡放置得很遠從而實現更高的分辨率，那么我們能否只用兩個望遠鏡來完成黑洞照片呢？

很遺憾，不行。觀測要求的不僅僅是分辨率，還有靈敏度——高分辨率可以讓我們看到更多的細節，而高靈敏度則能夠讓我們看到更暗的天體。

如果未來能讓更多望遠鏡加入到這個陣列，我們就能探測到更弱的輻射區域，看到更多的細節，得到一張更加清晰的黑洞照片。

視界面望遠鏡201了年開始給黑洞拍照片，2019年才發布成果，為什么這張簡單而“模糊”的照片“沖洗”了兩年之久？

首先，望遠鏡觀測到的數據量非常龐大。2017年時8個望遠鏡的數據量達到了IOPB（相當于10240太字節），2018年又增加了格陵蘭島望遠鏡，數據量繼續增加。龐大的數據量讓數據處理的難度不斷加大。

其次，在數據處理的過程當中，科學家也遭遇了不少技術難題，比如黑洞附近的氣體處于一種極端環境當中，其運動有著非常多的不確定性。為了解決這些問題，科學家們還專門開發了特定的程序和工具。

最后，為了保證結果的準確性，在最終數據處理的時候，嚴謹的科學家們在兩個不同的地方分別處理、分別驗證。這兩個數據中心，一個位于美國的麻省理工學院，另外一個位于德國的馬普射電所。二者彼此獨立地處理數據，也彼此驗證和校對，保證了最終結果的準確可靠。