2022年7月29日，北京大学科维理天文与天体物理研究所傅煜铭博士和吴学兵教授所在团队在著名天文期刊The Astrophysical Journal Supplement Series （ApJS）发表论文，在前期已选出16万多个银道面背景类星体候选体基础上，使用国内外5台光学望远镜的光谱观测高效证认了204个银道面背景类星体，其中191个为首次发现。研究结果验证了该团队提出的银道面背景类星体选源方法的有效性，为后续大样本的银道面背景类星体巡天打下了坚实基础。
图1. 通过光谱观测证认的204个银道面背景类星体（红色方框）在银道坐标系中的分布。背景图展示了所有已知类星体的全天密度分布。
类星体是明亮的活动星系核，其中心的超大质量黑洞通过吸积周围气体物质释放巨大能量。类星体是遥远宇宙的重要探针，对研究超大质量黑洞的形成和演化至关重要。过去数十年来，类星体巡天取得了很大进展，但在天区覆盖范围上仍然存在不足。大型类星体巡天主要关注北天的高银纬天区，而通常不覆盖银道面天区（银纬|b|<=20°区域）。截至2021年底，文献中已被证认的I型类星体和活动星系核接近83万个，其中仅有不到6000个位于|b|<20°内，仅有不到300个位于|b|<10°内。
尽管现有样本较少，银道面背景类星体（GPQ）具有其所处天区赋予的特别价值。高精度的天体测量数据对于研究银道面的盘恒星和核球恒星十分重要，但由于缺少该天区的背景类星体，以欧洲Gaia卫星为代表的天体测量研究难以对银道面的天体测量系统误差进行准确估计。一个较大的银道面背景类星体样本有助于建立更好的天体测量参考架，提高银道面天体测量的精度，帮助我们更好地了解银河系的结构和运动学性质。另一方面，利用银道面背景类星体的光谱特征还可以用于示踪银盘上的气体分布，以及测量银河系消光等。
由于银道面严重的尘埃消光、红化以及密集的星场，寻找银道面背景类星体十分困难。使用高银纬天区数据发展的类星体选源方法不能直接适用于银道面天区，因为高银纬天区和银道面天区的天体测光数据遵循不同的统计分布。为了应对这种类星体选源中的数据集偏移问题，北京大学傅煜铭博士和吴学兵教授所在团队构建了一种基于迁移学习的银道面背景类星体选源方法，通过模拟的方式减小训练数据与测试数据在天体特征分布上的差异，进而可以利用机器学习算法训练分类模型。为了进一步排除恒星污染，该团队还发展了一种基于Gaia卫星自行数据的辅助选源方法，使用零自行概率密度判据选取类星体候选体。对Pan-STARRS1和AllWISE光学-红外测光星表中位于银道面方向的天体应用上述选源方法，最终构建了包含16万个源的银道面背景类星体候选体星表（文章1）。
从2018年起，该团队通过与国内外研究团队合作，利用国家天文台兴隆站2.16米望远镜、云南天文台丽江站2.4米望远镜、美国帕洛玛天文台5米海尔望远镜、美国MDM天文台1.3米望远镜、澳大利亚国立大学2.3米望远镜对银道面背景类星体候选体开展了光谱观测证认。本次公布的数据一共包含204个银道面背景类星体，其中191个为首次发现，证认成功率高达84%。该样本的类星体红移在0.069到4.487之间，因为只有更亮的类星体才能在银道面方向被观测到，所以通过光谱估算的银道面背景类星体黑洞质量高于美国斯隆数字巡天类星体表DR7Q的平均水平（图3）。
图2. 使用国家天文台兴隆站2.16米望远镜（XLT）和云南天文台丽江站2.4米望远镜（LJT）拍摄的银道面背景类星体光谱示例。我国两台2米望远镜证认了204个类星体中的137个。
图3. 证认的204个银道面背景类星体黑洞质量随红移分布图（黄色圆圈、绿色三角和蓝色菱形）。背景的灰色点为斯隆数字巡天（SDSS）类星体表DR7Q的黑洞质量分布，黑色方块为SDSS DR7Q的黑洞质量中值分布。
该团队预期在未来两年中证认约200个位于银纬5度以内的背景类星体，并通过我国郭守敬望远镜（LAMOST）的光谱巡天证认上千个银纬20度以内的背景类星体。此外，银道面背景类星体候选体的天体测量应用研究也正在开展。北大天文团队主导的银道面背景类星体搜寻项目将类星体的系统搜寻拓展到了银道面的密集星场区域，展示了在复杂条件下使用天文领域知识提升数据挖掘效果的可行性，以及银道面背景类星体对天体测量和天体物理研究的重要意义。相关成果获得了包括欧洲Gaia卫星团队最近发表的多篇文章的引用。
该项目的最新论文（文章2）已发表在国际著名天文期刊ApJS (Fu, Wu, et al. 2022, 261, 32)，文章1已于2021年在ApJS发表 (Fu, Wu, et al. 2021, 254, 6)。论文的相关数据已通过中国国家天文科学数据中心发布。
本项目研究得到国家自然科学基金委和中国载人航天工程的资助，以及国家天文台兴隆站和云南天文台丽江站等单位的大力支持和帮助。国家天文科学数据中心为天文观测设备和研究计划提供数据与技术服务。
论文链接：
文章1：https://doi.org/10.3847/1538-4365/abe85e
文章2：https://doi.org/10.3847/1538-4365/ac7f3e
论文数据：