多信使天文学时代到来,天文学研究成果爆炸式增长
《环球科学》记者 李晓慧2017年10月17日上午十点，清华大学信息科学技术大楼与往常一样平静，只有二楼多功能厅的氛围有些不同，这里即将举行清华大学引力波成果发布会暨第六届北京引力波研讨会。国内参与引力波研究的研究人员、关心引力波的学生、老师、媒体坐满了整个多功能厅，大家期待着从亲历者口中听到，第五次引力波探测究竟有什么不同。
多信使天文学——通往太空的新窗口
400年来，人类观测宇宙使用的都是天文望远镜——“看”宇宙，直到2015年直接探测到引力波，人类才首次开始“聆听”宇宙。而在2017年8月17日，人类首次同时“看见”并“听见”宇宙。我们对宇宙的了解不再是盲人摸象，而变得“耳聪目明”。
整个事件要从北京时间2017年8月17日20时41分04秒说起，LIGO-Virgo引力波探测器网络捕获了一个来自两个致密恒星遗迹（“中子星”）旋近的引力波信号。在引力波网络观测到整个信号后的1.7秒，命名为GRB170817A的伽玛射线暴被费米伽玛射线暴监视系统探测到。
像GW170817（这次中子星合并事件）或者GRB170817A这样的强信号可以引发其他天文观测活动，因而常常被称作“触发器”。在这次的事件中，引力波和伽玛射线触发器生成了发送给天文界的警报，并发起了一场后续追踪运动。最终，全球各地的天文台探测到了许多来自这一事件，临近 NGC4993星系衰退的光信号。
在首次探测之后的几分钟内，全世界各地的望远镜就开始了忙碌的观测。在智利的Swope望远镜第一个在星系NGC4993中报道观测到明亮的光学源（SSS17a）。其他几个团队也在接下来的几分钟到几小时内独立探测到了这个源。在接下来的几个星期内，天文学家在光谱不同波段上都投入了观测设备，在那片区域进行观测。整个追踪过程，惊动了全世界70多家天文台。这些观测对这一灾变性事件提供了从并合前约100秒到并合后数星期的全面描述。
这些观测验证了这一假设：NGC4993中的两个中子星并合，同时产生了引力波、短伽玛暴和千新星。GW170817标志着天文学的新时代——多信使天文学的到来。对引力波和电磁波进行协同观测，一起研究同一个信号。
这一全球的追踪运动构成了一篇历史性的学术文章——“Multi-messengers Observations of a Binary Neutron Star Merger”。这篇文章的作者包括全球近1000个研究机构、3000多名研究人员，署名就用了10页的篇幅。
“自2017年8月到现在，基于GW170817事件的发现，已有100余篇文章发表于世界顶级学术期，。”清华大学LIGO科学合作组织工作组负责人曹军威说，“而此前每次引力波被探测到后，只有一篇文章发表。”多信使天文学领域的出现，给天文学研究带来了更多活力，以及更多的研究成果。
灵敏度提升，每天能探测到引力波
2015年9月，首次科学运行的LIGO就表现不俗，在四个月的运行期内，探测到两次来自双黑洞并合的引力波事件。第一次科学运行结束之后，设备关闭进行升级。2016年11月30日，升级后的LIGO开启了第二次科学运行。2017年8月1日，VIRGO正式加入LIGO的第二次科学运行，展开联合观测。到8月25日结束，整整运行了25天。升级之后的LIGO和Virgo配合默契，在三个探测器联合运行到第14天时，发现了双中子星并合的引力波事件，并引发了后续全球天文台追踪观测及研究。
完成任务之后的LIGO、Virgo双双进入下一次升级阶段，据LIGO科学合作组织称，LIGO的第三次运行将于2018年秋季启动。
“再次升级后的LIGO灵敏度会继续提升，探测几率有望提升8倍，”曹军威说，“到时，每个月、甚至每天都会探测到引力波。”到那个时候，多信使天文学将会达到另一个高度，多信使观测也许会成为常态，可以预期天文学领域将会迎来科研成果的爆炸式增长。
不过灵敏度提升后，对以清华大学LIGO工作组的研究人员为代表的数据处理工作组来说，压力山大。LIGO在探测的过程中会产生大量的天文数据，多信使天文学对数据处理的速度要求更高，“为了捕捉跟引力波伴随的时间很短的电磁信号，必须让引力波信号处理零延迟。”清华大学LIGO科学合作组织工作组成员都志辉说，他在工作组中的主要工作之一是优化致密双星并合信号搜寻程序流水线，加速引力波数据处理速度。之前，他带领团队将SPIIR滤波方法的工作效率提升了120倍，这种方法使滤波阶段的时间仅需要一秒钟，“也就是说，一秒钟就能够完成上万个引力波数据模板的匹配。”都志辉说。现在，LIGO将探测到的数据传到数据处理中心需要10秒，预处理工作需要10秒，滤波需要1秒，数据后处理需要10秒，一共是31秒左右。“我们希望将这一时间压缩到3-5秒。”都志辉对未来提升引力波数据处理速度信心满满。
2018年秋季，再次升级后的LIGO，引力波探测灵敏度进一步提升，高性能计算效率更高，将有更多的发现值得期待。
参考资料：http://www.ligo.org/
页:
[1]