Projet ANR-10-BLAN-0508 – GALHIS : Comprendre les mécanismes passés et présents des régions internes de la Voie Lactée
Programme : Sciences de l'information, de la matière et de l'ingénierie : Sciences de l’univers (Blanc SIMI 5) 2010
Année de financement : 2010
Coordinateur du projet : Madame Annie ROBIN (CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE - DELEGATION REGIONALE CENTRE-EST)
Partenaires : Univers, Transport, Interfaces Nanostructures, Atmosphère et Environnement, Molécules; Unité de Recherche Soleil; Galaxies, Etoiles, Physique, Instrumentation
Montant : 400000.0 euros
Date de début : 2011
Durée : 36 mois
Résumé : Le projet a pour objectif de comprendre la formation de la Voie Lactée à partir d’observations des populations stellaires, en particulier les régions internes qui contiennent la plus grande partie de la masse stellaire. Nous caractériserons les propriétés des populations stellaires qui dominent cette région (bulbe, barre, disque mince, et disque épais) afin de contraindre leurs modes de formation, leurs liens et interactions dans le temps, leur dynamique (migrations radiales, instabilités). Pour cela, nous analyserons plusieurs jeux de données spécifiques (photométriques, astrométriques et spectroscopiques) qui nous donneront accès aux caractéristiques physiques et aux traceurs de l'évolution (âge, abondances chimiques, cinématique). Ces données couvrent une trentaine de champs et concernent plusieurs millions d'étoiles en photométrie et astrométrie (mouvements propres), et plusieurs milliers d'étoiles en spectroscopie (abondances chimiques et vitesses radiales). Des données complémentaires provenant des relevés publiques seront également utilisées. Nous analyserons les données en plusieurs étapes. D'abord par une analyse directe individuelle des différents champs, ensuite par une analyse croisée des différents champs et des différents observables (abondances, mouvements propres, vitesses radiales, densités stellaires) permettant de caractériser les populations stellaires à différentes échelles, les variations spatiales de ces caractéristiques et les corrélations entre les paramètres traceurs de l'évolution (âge, composition chimique et cinématique). On pourra ainsi déduire une caractérisation qui soit capable de différencier les différents scénarios de formation et d'évolution (détermination de l'époque de formation, histoire du taux de formation stellaire, rôle des accrétions dans la formation, rôle des interactions bulbe/barre/disque mince/disque épais, rôle des migrations et des interactions dynamiques). En parallèle nous intégrerons les résultats obtenus dans un modèle de synthèse de populations qui permettra de tester la cohérence des résultats dans les différents champs et d'assurer que les paramètres déduits des observations ne souffrent pas de biais systématiques, et le cas échéant de trouver la méthode de correction des biais. Des ajustements des paramètres globaux de ce modèle (paramètres des lois de densité, taux de formation d'étoiles, gradients, ellipsoïdes des vitesses, rotation galactique, etc...) seront faits en utilisant des méthodes comme les chaînes de Markov Monte Carlo, afin d'optimiser les résultats. Nous pourrons ainsi tester le scénario le plus probable qui se dégagera de nos études. Des tests dynamiques seront menés en parallèle pour assurer la cohérence de la distribution de la masse avec l'histoire de la formation. Pour cela deux approches seront menées, l'une basée sur la méthode de Syer & Tremaine (1996), appelée "Made-to-Measure" qui permet d'adapter les orbites de la méthode de Swartzschild à un jeu de données, l'autre basé sur l'approche N-corps et Tree SPH de Semelin & Combes. A partir de conditions initiales fournies par les simulations cosmologiques, on suit l'évolution (chemo-dynamique) d'une Galaxie de même type morphologique et masse que la Voie Lactée. Cette approche est appelée "Ready-to-Wear".
Le projet aboutira donc à des simulations très réalistes de la Galaxie, qui pourront être utilisées dans le cadre de la préparation de missions spatiales (notamment Gaia) et de l’Observatoire Virtuel. Les méthodes développées pour l'analyse de grands jeux de données multi-paramètres pourront être ensuite appliquées à l’analyse future de grands relevés, en particulier Gaia.