Medir a distância até objetos distantes no espaço pode ser complicado. Nem sequer sabemos a distância precisa até mesmo dos nossos vizinhos mais próximos no Universo – as Pequenas e Grandes Nuvens de Magalhães. Mas estamos começando a encontrar as ferramentas para medi-lo. Um tipo de ferramenta é a Variável Cefeida – um tipo de estrela que varia sua luminosidade em um padrão bem definido. No entanto, não sabemos muito sobre suas propriedades físicas, tornando mais difícil utilizá-los como marcadores de distância. Encontrar suas propriedades físicas seria mais fácil se houvesse algum binário Cefeida que pudéssemos estudar, mas os astrônomos só encontraram um par até agora. Até que um artigo recente de investigadores da Europa, dos EUA e do Chile mostra medições de 9 sistemas Cefeidas binários adicionais – o suficiente para que possamos começar a compreender as estatísticas destes úteis marcadores de distância.
Como as estrelas tradicionais, os sistemas Cefeidas binários resultam quando duas estrelas orbitam uma em torno da outra. Neste caso, ambas as estrelas devem ser Cefeidas – o que significa que são massivas em comparação com o nosso Sol e muito mais brilhantes. Além disso, a sua luminosidade deve variar num padrão repetível para que possamos rastreá-la de forma consistente.
Todas essas características podem variar muito se duas estrelas mudarem de luminosidade, mas em taxas e fases diferentes uma em torno da outra. É difícil analisar qual estrela está crescendo, qual está minguando e em que direção elas estão se movendo, tanto em comparação conosco quanto entre si. São necessários longos períodos de observação para fixar algumas dessas variáveis, e é precisamente isso que o novo artigo descreve.
Os pesquisadores analisaram nove conjuntos de Cefeidas que se acreditava serem sistemas binários, mas que ainda não haviam sido confirmados devido à dificuldade de separar as duas estrelas uma da outra. Eles retiraram dados do banco de dados do Experimento de Lentes Gravitacionais Ópticas (OGLE), um projeto de observação de estrelas variáveis administrado pela Universidade de Varsóvia há mais de 30 anos. Ao fazê-lo, puderam confirmar, pela primeira vez, que cada um destes supostos binários continha duas estrelas separadas.
Esses nove sistemas binários estavam localizados na Pequena e Grande Nuvem de Magalhães e na Via Láctea. Um localizado na Via Láctea é de longe o mais próximo, a apenas 11 quiloparsecs (cerca de 3.000 anos-luz) de distância. Os investigadores também tiveram boa sorte devido à duração dos períodos orbitais dos binários que estudaram – a maioria tinha mais de cinco anos, e um conjunto de dados observacionais mais curto poderia não os ter detectado.
Compreender como esses sistemas existem e onde estão é apenas o primeiro passo. Usá-los para uma ciência mais útil é o próximo passo. A maneira mais óbvia de fazer isso é aumentar nossa compreensão das Cefeidas. Apesar de ser um dos marcadores de distância mais utilizados no Universo, sabemos surpreendentemente pouco sobre como se formam, de que são feitos ou sobre o seu ciclo de vida. Estudar de perto um sistema binário, onde as estrelas interagem, poderia ajudar a lançar luz (figurativamente neste sentido) sobre algumas dessas propriedades.
Crédito – NASA
Como os autores apontam em seu artigo, isso faz parte de um projeto em andamento de longo prazo – eles também fizeram parte da equipe que confirmou o sistema binário Cefeida original em 2014. OGLE continua a coletar mais dados, assim como outras pesquisas do céu. , e provavelmente existem mais binários Cefeidas por aí. Cada nova descoberta ajudará a melhorar a nossa compreensão estatística destes marcadores de distância críticos – só precisamos de ter tempo para os encontrar primeiro.
Saber mais:
Pilecki et al. – Cefeidas com companheiros gigantes II. – Confirmação espectroscópica de nove novos sistemas binários de dupla linha compostos por duas Cefeidas
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Imagem principal:
RS Puppis, uma das estrelas variáveis Cefeidas mais brilhantes conhecidas na galáxia Via Láctea
Crédito – NASA, ESA e Hubble Heritage Team
Fonte: InfoMoney
