宇宙究竟“大”到什么程度?科学家:每个数据都让人绝望

2020-11-28 16:10:03 怪奇菌

提起宇宙,可能许多人只知道它很大、很浩瀚,但对它的“大”和“浩瀚”并没有一个准确、清晰的概念。

就如同一个没有亲眼见过大海的人,他只知道大海非常的辽阔,因为书中都是这么形容的,但你要问他大海辽阔到什么程度,他肯定是哑口无言。

所以怎么让一个普通人知道宇宙的浩瀚、让没见过大海的人知道海洋多么辽阔呢?其实最好的方法就是将这种“浩瀚”和“辽阔”量化,和周围熟悉的事物进行对比,用数据凸显人类的渺小,从而反衬出宇宙的浩瀚。

对于我们这样生活在地球上的普通人来说,地球真的已经很大了,虽然没有时间和金钱去环游世界,但每逢节假日动辄十几、几十小时的路程,还是让我们对地球的辽阔有深刻的认识。

放眼宇宙,和地球体积差不多的行星恒河沙数。虽然不知道具体的数字,但其数量至少是地球所有沙砾的亿万亿倍。

不说整个宇宙了,在太阳系中地球也是微不足道的。根据测量,太阳的体积至少是地球的130万倍,而和地球同为行星的木星,其体积也是地球1321倍。

太阳系是不是很大?没错,对人类来说确实是很大。从木星到地球光速都需要35分钟。如果坐高铁的话(390公里/小时),这段距离大约耗时1615384.61个小时,约184年。

184年的旅程够惊人吧?但这段6.3亿公里的距离放到整个太阳系中,其实就如同小数点后面的几位数,完全是可以忽略不计的,因为太阳系的直径约37842921890300 公里(4光年)。

其实就如同木星在太阳系中如一滴水一样,庞大的太阳放到宇宙中同样犹如大海中的一滴水。 因为有太多恒星的体积比太阳大,比如很多人都知道的、前已知最大恒星——盾牌座UY。

盾牌座UY直径约为24亿公里,至少是太阳的1708倍。而光以光速跑完这一段路程,大约需要2小时13分钟。

除了惊人的直径,盾牌座UY的体积也是颠覆认知的,因为它达到了太阳的45亿倍。如此大的体积光需要6.7个小时才能绕行一圈,而绕行太阳仅需14.6秒,可想而知它究竟有多大。

宇宙所有的恒星中,盾牌座UY的体积几乎已经站在了巅峰,但这也仅仅是在恒星中,一旦将这个范围拓展到宇宙中所有的天体上,它就立即会跌下神坛。

可能很多人不知道,在距离地球35亿光年处,隐藏着代号为“SDSS J140821.67+025733.2”的超级黑洞。

据科学家的估计,这个黑洞可能是宇宙中最大的黑洞,其质量是太阳的1960亿倍,直径大约11668.8亿公里,光需要飞45天才能跨越这漫长的距离。

“SDSS J140821.67+025733.2”确实已经大得惊人了,但在整个宇宙尺度下,用“渺小”一词还是能够形容它的。

据科学家的计算,银河系的直径约15万光年,而质量已经达到了太阳的2100亿倍。近些年有研究指出,我们或许错估了银河系的实际大小,它应该比现在大40%左右。

值得一提的是,人类对宇宙的认识是随着科技的发展而不断革新的。就像天文学萌芽阶段,人们认为地球是宇宙的中心,可随着各种观测设备的出现以及对天体运动规律的总结,人们才发现这个观点错得不能再错。

银河系在宇宙中应该很大了吧?毕竟它是一个拥有1000亿颗恒星的大星系。但实际上你又错了,它在整个宇宙尺度下还是沧海一粟。

银河系隶属于“拉尼亚凯亚超星系团”,这个超星系团中有大约10万个“银河系”。而在整个宇宙中,像这样庞大的超星系团大约有几十个。

就像上文说的,人类对宇宙的认识是不断刷新的,这几十个超星系团的数量只是在当前科技下确定的,并不意味着宇宙中真的只有几十个。

目前,由超星系团组成的丝状结构是人类已知的最大宇宙结构。但有科学家认为它或许还不是宇宙中真正的最大,仅仅是某种巨型结构的一部分。

可能你会觉得这不可能,但宇宙颠覆认知的事情还少吗?要知道人类现在其实根本不知道宇宙究竟有多大。

我们平时说的宇宙通常指的是可观测宇宙,它直径大约为930亿光年。既然有可观测宇宙自然也就有不可观测宇宙,二者相加才是宇宙真正的大小。

让人绝望的是,人类可能永远没有机会知道宇宙的真正大小,而造成这个结果的主要原因是——光速限制。

按照大爆炸理论,宇宙从诞生的瞬间就不断地膨胀,在距离地球足够远的地方,空间膨胀的速度已经让光速望其项背。

想必大家都知道,我们能看到某个东西,是因为这个东西反射的光到达了我们的眼睛。而在足够远的地方,那里天体发出的光根本跑不过空间膨胀的速度,所以也就无法进入人眼,成为了不可观测的宇宙区域。

所以,因为宇宙存在着无法观测的区域,所以宇宙的实际大小人类根本就不知道,现在所有的结论其实都是在有限的数据中推测出来的。

就像上文所说,人类对宇宙的认知跟科技水平成正比,而这就意味着,目前人类对宇宙实际大小做出的判断,极有可能与事实有着巨大的差别。

总而言之,宇宙是浩瀚无边的,就像科学家所说的那样——对宇宙的认识越深,就越能体会每个数据蕴含的绝望。

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