在星族合成模型中应使用还是不使用合成恒星光谱？

星族合成（SPS）模型对于研究星团与星系至关重要。它们提供了从星系的积分光谱能量分布、颜色或光谱中提取恒星质量、恒星年龄、恒星形成历史、化学增丰与尘埃含量的手段。如同多数模型，它们包含不确定性，可能妨碍我们建模与解释观测光谱的能力。本文旨在研究一类特定的模型不确定性来源：经验性与合成恒星光谱库的选择。经验库受限于参数空间覆盖不足，而合成库受限于建模不准确。鉴于目前无法同时拥有理想恒星参数覆盖与理想恒星光谱，我们应倾向于何者：更好的参数覆盖（合成库）还是逐星更好的光谱（经验库）？为研究此问题，我们构建了一个模拟经验库覆盖的合成恒星库，以及针对这些研究而定制的、采用不同恒星库选择的SPS模型。通过对模型预测的对比及邻近星系样本的光谱拟合，我们得知：预测颜色受覆盖效应的影响甚于合成库与经验库的选择；对预测光谱指数的影响多重且难以简单定论；推导的星系年龄几乎不受库选择影响，但在使用参数覆盖有限的SPS模型时被低估；金属丰度对有限的赫罗图（HRD）覆盖具有稳健性，但使用合成库时被低估。