天文學家有哪些不同類型，他們之間的區別是什麼？

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首先，讓我們把天文學研究工作粗略的分為兩個部分：數據採集和分析; 假說和理論模型構建。這種分類方式非常粗暴，但有利於我們在腦海中建立一個坐標。從事這兩類工作的人，也就是人們通常說的觀測天文學及家和理論天文學家。

愛因斯坦在1917年做的工作可以看做一個純粹的理論天文學工作（或者理論宇宙學工作）。他完全從自己剛剛創立的廣義相對論出發，寫出一個方程式，將宇宙的幾何和宇宙中的物質組分聯繫起來。在方程中加入一個常數後，他找出了能讓穩定宇宙空間的解。他的研究方式完全由猜想和數學推理構成。在研究中他並沒有真正考慮真實宇宙的情況，或者任何由望遠鏡採集的數據。他想要考察的不過是宇宙概念的自洽性。

相比之下1922年，埃德溫.哈勃的工作方式完全是一個觀測天文學家。他需要每天晚上到威爾遜天文台工作，手動操作胡克望遠鏡，尋找天上的「星雲」，並對它們拍照。第二天，他需要去檢查照相底片上的圖像。他要找的是這些星雲中的「造父變星」。這類天體可以作為測量星雲距離的尺子。最終，他在仙女座大星雲中找了第一個寶貴的例子。通過計算這顆造父變星的光變周期，他證明了仙女座大星雲是一個遠在銀河系疆域之外的，和銀河系類似的巨大恆星系統。而宇宙可能由無數這樣的星系構成。隨後在1929年，哈勃從收集到的一系列河外星係數據中總結了哈勃定律。哈勃定律是膨脹宇宙理論的觀測基石。

觀測中的哈勃。那個椅子一定非常不舒服。

哈勃的工作方式在今天依然是觀測天文學家的標準範式之一，從某個理論上重要的觀點出發，設計觀測方法來證明假說。他們往往會親自觀測和收集數據，並分析數據。哈勃作為威爾遜山駐站天文學家，有能力佔用大量的望遠鏡預留時間。但今天大多數的觀測天文學家並沒有這樣的條件，他們需要遞交申請，競爭公共的望遠鏡資源。

同事ZZ在Palomar天文台海爾望遠鏡觀測室操作望遠鏡曝光。今天的天文學家比哈勃的條件好了不少。

在哈勃的故事裡還有另一個隱藏的天文學家，米爾頓·赫馬森。他14歲就輟學了，沒有大學學位。但他極其精於擺弄望遠鏡，處理望遠鏡曝光圖像。因此，威爾遜天文台的建造者海爾,將他任命為駐站工作人員。米爾頓和哈勃合作，幫助後者發現了哈勃定律。在米爾頓的一生里，曾經做過不少重要的天文學發現。但他的本職工作是幫助其他天文學家獲取，處理數據。在今天的天文台里，這樣工作人員一般被稱作觀測助理。他們長期駐紮在天文台站，對望遠鏡了如指掌，具有精湛的觀測技巧。他們幫助遠道而來的天文學家操作望遠鏡，完成曝光，甚至進行初步的處理。這使得天文學觀測工作的失誤風險大大降低。有的天文台如加拿大-法國-夏威夷望遠鏡(CFHT)甚至已經完全不需要天文學家專程來到現場，只需要給定觀測對象和曝光時間，駐站觀測人員便會幫助獲取圖像，初步處理，並寄回適於科學研究數據。

讓我們回到宇宙發現史。哈勃的工作，幫助人們發現宇宙是一個無比廣闊的空間。那麼河外星系是如何在宇宙空間中分布的呢？這需要對大量的星系進行三維位置測量。而且這樣的測量應該在空間上是連續的，星系的選擇方式應該是盡量無遺漏的。這樣的觀測方式稱作「巡天」。現代巡天觀測如SDSS可以獲取成幾千萬星系圖像。這需要上百天文學家一起工作。在觀測部分，天文學家們需要設計巡天策略，定標策略，制定統一的數據處理軟體，構建數據發布平台。理論工作者則負責從科學數據中掘金。

巡天觀測好像是將宇宙的一個切片提取出來，儲存在了伺服器上。這樣科學家們就可以直接探索這個計算機中的宇宙切片。巡天巨大的數據量使得數據型天文學家出現。他們利用統計方法連接觀測和理論。

SDSS DR7 Navigate Tool輸入坐標，SDSS資料庫就會返回你需要的天區圖像

第一個現代河外星系巡天始於1977年，哈佛-史密松森天文中心的年輕科學家Marc.Davis和他的三位同仁制定了CFA星系巡天計劃。這個項目計劃為全天2400個星系的紅移進行精確測量。第一期巡天在1982年完成，觀測到的星系中最暗的比人類肉眼極限還要暗上兩千多倍。將這些星系畫在一張圖上，人們將可以粗略的畫出宇宙的一個切片的三維地圖。

瑪格麗特.蓋勒，哈佛-史密松森天文中心的科學家，和她的兩位同事採取了新的繪圖方法。她們增加了距離這一新的維度，立體的呈現了星系在一個6度厚，跨度130度的宇宙切片中的分布。這些星系被畫在一個扇形圖中，星繫到扇形頂點的長度代表了星系在視線方向的距離。在這張粗糙的宇宙地圖上，星系並不是均勻分布的，而是很明顯的聚集在巨大的纖維結構上，而纖維結構又似乎附著在巨大的泡狀空洞結構上。可以認為，蓋勒的這個工作具有明顯的數據型天文學研究特點。

CFA巡天數據。每個藍點代表一個星系。圖片展示了星系在宇宙一個切片中的分布。

那麼如何理解這樣的結構，什麼樣的宇宙模型可以解釋這樣的觀測？這時候，我們再次需要理論天文學家。然而「長城」和「空洞」這樣的複雜結構的性質非常難以通過傳統的解析方法精確計算和描述。Marc.Davis和他的新合作者Simon.White以及Carlos.Frenk利用計算機來解決問題。他們採用一種被稱作「N體數值模擬」的數值計算方法。顧名思意，N體數值模擬跟蹤一大群虛擬粒子隨時間的演化。每個虛擬粒子代表宇宙中的一團物質，粒子相互之間由引力作用聯繫。在計算開始的時候，粒子近乎均勻的分部在虛擬空間的各處，隨著時間的演化，在引力的拉扯中聚集。這類似於在計算機里建立一個小宇宙。如果採用了正確的模型，當計算結束的時候，虛擬粒子空間結構應該能很好的和真實宇宙的結構對應。Simon White和Carlos Frenk在這個工作中扮演了一種新型的角色：數值模擬天體物理學家。這樣的研究和傳統理論研究的區別主要在於計算機方法的深度應用，這使得他們可以探索過去理論學家很難抵達的複雜領域。

數值模擬最終的研究表明，冷暗物質宇宙學能夠最好的和CFA巡天符合。那麼冷暗物質是什麼？建造具體的冷暗物質粒子模型，又回到了經典理論研究領域。

Eagle 數值模擬中的星系

我打算在這裡結束回答。還有很多天文學家的研究方式沒有被涉及。例如，建造觀測儀器的天文學家和建造望遠鏡的項目管理人一直都藏在故事的背後。

讀者也會很容易發現，一個天文學家的身份往往會在研究中改變。並不是所有人都像愛因斯坦一樣是純粹的理論家。哈勃在他研究生涯的大多數時候都是觀測天文學家，但當他總結哈勃定律，或是為星系分類的時候，他就會涉足數據天文學家和理論天文學家的領域。赫馬森的職位是觀測助手，但他也同樣是一位成功的觀測天文學家。Marc Davis在CFA巡天中扮演了一位傑出的觀測天文學家，但他同樣是數值宇宙學研究的開創者。所以，天文學家並不會被被某種研究範式禁錮，而是被科學問題驅動不斷探索新的領域。

先拋個磚。

讀研的時候就聽說過一句話，天文學家分兩種，一種做觀測的，一種做理論的。做觀測的人的結果，除了自己不相信，其他所有人都相信；做理論的人的結果，除了自己相信外，其他所有人都不相信。這實在是個深刻的段子，深刻到你越是走向職業天文的高處，也就越發現它的正確性。

現在，作為一名職業的天文學工作者，可能更多的屬於第三類: 做統計的。

隨著IT的進步，各種大規模巡天觀測的開展，天文學的觀測數據也進入了海量的大數據時代，第三類做統計的天文學家也就應孕而生了。他們也許並不直接接觸觀測設備(望遠鏡)，但是必須對各種觀測上的不確定性和選擇效應有所理解；他們可能也不是一流的理論天體物理學家，但是他們必須清楚各種不同的理論模型需要什麼樣的觀測證據才能有效的加以區分。總結一下這一類天文學家的傲慢和偏見: 信息量不足時，一切學問都是統計學。

斗膽提供一個不一樣的分類方式，主要還是想推薦一篇文章給大家：已故的著名天文學家，Harvard/CfA的John Huchra給自己寫的半自傳體的短文： Mapmaker, Mapmaker Make Me a Map:
https://www.cfa.harvard.edu/~dfabricant/huchra/mapmaker.pdf

John自己是著名的觀測宇宙學家， @狐狸先生提到的CfA巡天就是他和同事M.Geller一起主持的。在文章中，John說他們一幫天文學家在一次深刻地哲學討論後，發現天文學家是否可以成功取決於一系列要素，而這些要素基本可以劃分為7個獨立的"主成分"，或者說，一個天文學家的能力可以用一個7維向量空間的矢量進行描述；「成功」與否只取決於向量的絕對長度，而向量的方向，則可以說反映了科學家的不同「類型」；在任何一個「維度」上有建樹都可以功成名就。這7個向量和他們的代表人物是:

1. 原始智商 (Raw Intelligence) : S.Chandrasekhar
2. 淵博的知識 (Knowledge): Allan Sandage
3. 公眾關係 (Public Relation): Carl Sagan
4. 創造性 (Creativity): Jeremy Ostriker
5. 品味 (Taste): Wallace Sargent
6. 效率 (Effectiveness): James Gunn
7. 競爭意識 (Competence): Marteen Schmidt

在代表人物裡面，John也說明了，這裡的名字和他們最初討論的版本略有不同，但這7位大牛可以說是實至名歸了。

原始智商和知識淵博程度的差異就是先天獲得和後天累積吧；當然，很多極其聰明的人也會擁有非常淵博的知識。比如Daniel Eisenstein，可能天體物理圈裡的人多少都會聽過一些傳說級別的故事吧，"Daniel想了30秒，說了一個數，回去一幫博後算了幾天發現這個值是對的"。。。之類的；當然，言下之意也是說，即便你沒有出眾的智商，憑藉廣泛的積累和不倦的思考，依然可以憑藉知識上的底蘊取得成功的。

創造性強者大概可以描述為非常擅長於做那種你讀過之後發現每個字都懂，但是一拍腦袋，"我TM怎麼沒想到"工作的人吧。。。我個人在現在的"偶像"，也是Harvard大學的Charlie Conroy我個人認為是這個方向的代表，從球狀星團到星族初始質量函數，每個接觸過的領域都可以扔下一兩個引人遐想的科學想法，非常厲害。

品味。。。怎麼說呢，Wallace Sargent是個在接受記者採訪依然會說"fxxxking"的科學家，品味肯定指的不是這個；要說科學品味，看看他的學生大概就知道是什麼意思了

用效率概括James Gunn其實蠻委屈的，James可說是不多見的橫跨理論-觀測-儀器三大領域的人物，任何簡單的分類對他都無效；但從他早年聽個報告就想出了Gunn-Peterson檢驗，為了測星系紅移，撿撿倉庫里的垃圾就能造出當時最好的光譜儀來看，的確是效率爆棚的怪獸。

競爭意識對於科學的成功不可或缺，為什麼類星體的發現者Marteen Schmidt是代表人物，背後的故事我並不清楚。。。但是有這樣特性的天文學家現在並不少見，尤其是在高紅移星系，系外行星這些熱門領域

我覺得，每個進入學術圈的人都應該認真地，誠實地想一想自己的優勢到底在哪？到底最適合往哪個方向發展；記住，任何一個"維度"上的出色都是很不容易的！

天文（astronomy）作為最古老的自然科學之一，涵蓋面其實相當的廣。在公眾的理解里，大抵只要是研究地球之外，天上的東西，就是天文了。眾多天文愛好者、高校社團、科普宣傳，也通常將天文包裝成拿著望遠鏡夜觀天象，辨識星座，陪你去看流星雨。不過，真實的天文學科，遠遠不只這些。

從研究方法來看，和其他自然科學一樣的，天文學也需要基於實踐、並提出理論。由於天文學研究的對象特殊，從歷史上看，天文學中的實踐經驗絕大部分都來自於天文觀測，而不像其他學科來自實驗室的結果。因此，天體測量學（astrometry）是天文中最最古老也最基礎的分支，為天文觀測確定準確可靠的坐標、時間、曆法等等，「夜觀天象」。現在則還要建設並運行各種天文望遠鏡。而在理論上呢，解釋天文觀測到的現象和數據，離不開物理學。所以天文和物理會給人走得很近的感覺，而天體物理學（astrophysics）也成為天文學重要的理論分支。而隨著人類技術的進步，以及天文學研究領域的拓展呢，地球上的實驗室也慢慢加入進來。比如，我們現在已經有能力把月球上的岩石樣本帶回地球了。我們也有能力向太陽系內發射探測器，去探測其他星體的岩石、大氣、磁場等等。而且，人們發現星際空間中存在大量的化學物質。研究天體的化學組成、星際空間中的化學反應，或者在地球實驗室中模擬這種過程（如米勒實驗），使得天體化學（astrochemistry）和天體生物學（astrobiology）成為新興的交叉學科領域。天體化學更傾向於星際介質或者星際塵埃中的前生物分子（各種有機小分子），有更多的射電天文觀測數據做支撐。而天體生物學則更偏向於在地面實驗室中模擬可能的宇宙環境，探索從生物分子的基本物質單元如核糖和氨基酸生成生物大分子的可能性。而研究宇宙大尺度結構，詢問我們世界和物理的終極理論的方向，則專門成了宇宙學（cosmology），這是可愛的 @狐狸先生的研究方向。
技術的進步使得近年來天文台、望遠鏡獲得的觀測數據越來越龐大，分析數據的任務也越來越重。因此，現在計算機科學中很火的大數據、機器學習、圖像處理，都在天文觀測領域有著越來越大的應用。計算機性能的大幅提升也使計算機建模、做數值模擬成為家常便飯的事情了。這些是混跡在天文學研究中的計算機科學家、圖像學家、數學家和程序員們。

從研究對象來看，有研究恆星的、行星的、彗星隕石的、星際介質的、星系的、類星體的、黑洞的、宇宙大尺度結構的……每一類天體，都有一大群科學家在系統地研究。但是隔行如隔山吶，做黑洞的科學家可能對行星不會十分清楚。其中呢，尤其是研究行星的，太陽系內的行星的，習慣上都叫他們「行星科學（planetary science）」，狹義上都不怎麼算天文學了，可見差異之大。
學術期刊《天文學和天體物理》（Astronomy Astrophysics）中把他們接收的論文大致分成了如下幾個類別：

Astrophysical process 天體物理過程。用物理理論來解釋天體的性質和天體間的相互作用。
Cosmology 宇宙學。研究宇宙大尺度結構。
Extragalactic astronomy 河外天文學。研究銀河系外的東西。
Galactic structure, stellar clusters and populations 研究星系和星團的結構。
Interstellar and circumstellar matter 研究星際介質。
Stellar structure and evolution 研究恆星結構和演化過程。
Stellar atmosphere 研究恆星大氣。
The sun 這是專門研究太陽的。
Planets and planetary systems 研究行星和行星系統。
Celestial mechanics and astronomy 天體力學。三體問題該算是天體力學裡的吧。
Atomic, molecular and nuclear data 提供資料庫。基本上就是光譜學的東西，原子分子的光譜譜線在什麼地方，為天文觀測提供支持。
Astronomical instrumentation 做儀器的。
Catalogs and data 也是資料庫。星表啊、校準標準啊，各種天體測量學的東西。
Numerical methods and codes 數值方法和電腦程序。

這個分類當然不是唯一的答案，不過可以大致看出，現在天文學科的疆土吧。

圓桌介紹里提到了「氣象專家」，就此說兩句。從廣義來說，確實有部分天文工作者可以算作氣象專家，尤其是在新興的空間天氣領域。

空間是指來自天體的電磁輻射、粒子和磁場，主要來源是太陽，這部分是天文工作者的研究對象，
天氣是說這些輻射、粒子等對地球磁層、電離層、中高層大氣等的影響，這部分算氣象，
所以美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）和中國氣象局都有專門的空間天氣機構，這些機構裡面有不少人和他們在天文台、大學、NASA等機構的天文學工作者一樣擁有天體物理博士學位，同時他們也是空間天氣方面的氣象專家。

相關網站：
美國國家海洋和大氣局-空間天氣預報中心：NOAA/NWS Space Weather Prediction Center（英文）
中國氣象局-空間天氣監測預警中心：國家空間天氣監測預警中心（中文）

請允許我抖機靈：

很久以前看到的圖，找不到來源了，估計是buzzfeed上的某個標題『How people in science see each other』

按照我的理解，就分兩類。
理論類: 以數學模型推導，解釋天文現象，或發現新的未被觀測到的可能現象，是建築大廈的設計師。理論類也做觀測工作，自然是為了證明理論的適用性，但往往是將觀測工作交給第二類天文學家完成。

實踐類: 為了能夠觀測到理論類天文學家預言的現象，需要工具，甚至全世界科學界的集體努力。這一類天文學家了解需要觀察什麼，並將需求與科學製造結合起來，有了設備，才可以驗證。順帶發現一些無法解釋的現象，然後理論類開干，他們本著科學精神，也會互相質疑，比如你那信號是干擾，不可信之類的。這一類是建築大廈的泥瓦匠。

有趣的是，人類製造工具本來是知道自己想要觀察什麼的，但偏偏上帝和人類開玩笑，總會讓人類發現一些與初衷無關的新東西。
以上兩類並沒有明確區分標準。為了研製新設備，牽頭的首席科學家可能就是理論類大牛。

天體物理除了理論和觀測，近年來還能從另外一個方向研究天體物理問題，那就是做實驗。

歡迎加入實驗室天體物理的大家庭。

有研究位置距離的，各行個業都分得很細。