图1. 疏散星团 NGC3532（图片来源:The MPG/ESO 2.2-metre telescope at ESO’s La Silla Observatory in Chile）

疏散星团不仅是研究恒星形成与演化的天然实验室，更是描绘银河系盘面结构的“示踪粒子”。近日，中国科学院上海天文台领导的研究团队基于Gaia DR3数据，利用自主研发的“疏散星团混合模型（MiMO）”，发布了一份包含1232个疏散星团的同构物理参数星表。该工作不仅提供了高精度的年龄、距离、消光和金属丰度参数，还突破性地给出了每个星团的恒星质量函数斜率，并从中甄选出163个具有极高数据质量的“MF Prime”样本，为后续深入研究银盘演化提供了坚实的观测基础。

在传统的星团研究中，天文学家往往面临着一个棘手的“成员星筛选”难题。为了获得干净的星团样本，以往的方法通常需要设定严格的条件来剔除背景场星，但这种“硬切”的做法往往是一把双刃剑：在去除噪声的同时，也极易误删真实的成员星，导致数据完整性受损，进而使得拟合出的星团年龄和质量分布出现偏差。针对这一痛点，研究团队开发的 MiMO 模型采用了一种全新的贝叶斯统计思路。它不再依赖严格的预筛选，而是将星团天区恒星在颜色星等图（CMD）上的分布视为单星、双星和场星的混合，同时将各成分纳入统一框架，解决了传统CMD拟合方法中场星污染和成员选择不完备的难题 。这种方法能够最大限度地利用观测数据，不仅提升了参数测定的精度和稳健性，还能够自洽地导出恒星质量函数等关键信息。

图2. MiMO在不同数据质量上的表现，如果主序较细，MiMO能给出来可靠的质量函数测量，如果场星污染过高，MiMO有可能拟合失败。

基于这一先进模型，团队构建了包含1232个星团的参数星表。特别值得一提的是，为了支持更深度的科学探索与复现，该星表不仅给出了参数的最佳拟合值，还完整发布了贝叶斯推断的“后验概率分布”（Posterior Chains）。这一数据极其宝贵，它允许其他研究者根据具体需求（例如引入新的光谱金属丰度作为先验信息）对结果进行重新加权分析，极大地扩展了数据的适用性。此外，星表还包含每颗恒星独立的测光成员星概率以及经过目视甄选的高质量“MF Prime”样本，为从蓝离散星识别到初始质量函数研究提供了多维度的支持。

图3. 该表展示了MIMO星表的部分数据样例，涵盖了1232个疏散星团的物理参数 。包括年龄、金属丰度、距离模数和消光，以及其恒星质量函数斜率。

此项研究由中国科学院上海天文台主导，联合南京大学和中国科学院紫金山天文台等多家研究机构合作完成。论文第一作者兼通讯作者为国家天文科学数据中心（NADC）青年数据科学家、上海天文台李璐博士。目前，研究成果已发表在天文学期刊《The Astronomical Journal》。为了推动社区的共同研究，研究团队已将包含后验概率链的完整星表数据，以及MiMO的源代码作为数据集正式汇交于国家天文科学数据中心(NADC) ，丰富了NADC在恒星天体物理领域的数据资源，并通过NADC的数据发布服务为全球天文学界提供了宝贵的研究工具与样本。本工作得到了国家自然科学基金青年科学基金、国家天文数据中心青年数据科学家项目以及中国空间站工程巡天望远镜（CSST）等项目的资助与支持。

论文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-3881/ae0cb6

数据集链接：https://nadc.china-vo.org/res/r101693/

科学联系人：李璐 lilu@shao.ac.cn