ヴァーチャル天文台によるサイエンス：
AGN周囲の銀河のクラスタリング
Abstract
ヴァーチャル天文台(Virtual Observatory, VO)は、世界各国の様々な天文データアーカイブを透過的に利用するための統合データシステムである。大規模観測装置の発展により天文データの量は今後さらに急増することが予想され、アーカイブの重要性も高まっている。またVOは開発から実用段階に入り、VOを用いて行われる研究も増えつつある。
日本では、国立天文台JVOプロジェクトにより、ポータルサイトが開発され、VOデータへのアクセスを提供している。
JVOでは現在、さらなる機能向上のための開発を進めており、その現状を紹介する。また、我々のグループがJVOを用いて行った、AGN周囲の銀河のクラスタリングとブラックホール質量についての研究成果を報告する。

世界各国のVOサービス
Data

白崎裕治、江口智士、大石雅寿、水本好彦(国立天文台)JVOの新機能として、世界各国のVOサービスにあるデータを収集し、一つのファイルシステムにまとめる、VOクローラの開発を行っている。
クローリングしてきたデータを用いることで、大規模データへの高速なアクセスが可能になる。

Dataarchive

Query

小宮 悠,

全VOサービスの、カタログデータと、画像・スペクトルのメタデータを収集

Crawling system
VO tables
Data registration system
Table data

天球画像上でデータの分布を見ることができる、
JVO Sky の開発を行った。

Table metadata

http://jvo.nao.ac.jp/portal
JVOではポータルサイトを通じて、VOサービスの検索や、VOデータの検索、表示などを実現してきた。VOは、アーカイブデータの利用、特に多波長データを用いた研究などに大きな役割を果たすと考えられる。
現在、JVO portalの使い勝手を向上させ、新機能を盛り込んだ、JVOver.2.0 へ向けて開発を進めている。

クローリングデータは、Hadooop（Apacheによる大規模データ分散処理フレームワーク）を用いて管理される。

もう一つのVOへのアクセス方法として、コマンドラインからVOサービスを利用する、JVOコマンドラインツールの開発を行った。
jc コマンド により、スクリプトを用いて、大量データに繰り返し検索を行う、といった使い方が可能になる。

従来のVOでは座標を指定しての検索が主であった。しかし、クローリングデータを用いることで、大規模な全天カタログのクロスマッチを行い、座標を指定せずに特定の条件を持つ天体を検索する、といった新しいVOの使い方が可能になる。

SDSSとUKIDSSのカタログをクロスマッチした結果を検索。
グレー：検索済み領域。赤：ヒットしたデータがある領域

Google Sky の画面上に、Subaruなどの観測データの分布が表示される。画面上の三角形が、そのHTM Index 内に観測データが在ることを示している。画像を拡大していくと、個々の画像の撮像範囲が表示され、この画面からデータのダウンロードも可能。

Analysis
VOを利用したサイエンスの研究も増えてきつつある。
我々のグループでは、JVOを通して収集したデータにより、AGN周囲の銀河のクラスタリング度を調べ、そのブラックホール質量との相関についての研究を行った。
多くの銀河は中心に巨大ブラックホールを持ち、AGNは巨大ブラックホールの活動であると考えられている。またブラックホール質量と銀河バルジの光度などに強い相関があることから、銀河とブラックホールの「共進化」が主張されているが、ブラックホールの成長過程はいまだ謎につつまれている。
銀河は合体により成長してきたと考えられ、銀河合体はブラックホールの成長にも大きく影響する。そのため、銀河の存在する環境を調べることは、「共進化」の理解にも重要であると考えられる。

DataFigure 1:

クラスタリング解析には、２点相関関数 ξ(r) が用いられる。関数形は、
power-law ξ = (r0/r)γ を仮定した。
観測からは、射影相関関数 ω(rp)を導出する。

r : AGNからの距離
ρ(r): 銀河数密度分布
ρ0: 平均銀河密度

Result-1Mp。
全AGNに対する相関距離r0は、5.8+0.8
h- 0.6
ブラックホール質量によりサンプルを4分割し、各質量範囲での相関距離を出したものが、下の図のようになる。

rp: AGNからの射影距離n(rp): 銀河面密度分布
nbg:背景銀河の面密度(π: 視線方向距離, Γ: ガンマ関数)

上記の式から、銀河の面密度分布n(rp)は右の式で表される。
ρ0 ,は、過去の研究で出されているluminosity funtion から推定した。
各AGNの周りの銀河を検索し、分布を全AGNで集計した結果を、上記の式でfitすることにより、 n(rp), r0 を導出する。

Figure 3

Distribution of AGNs used in this work in
mass-redshift space. Typical uncertainty ofAGN samples:
BH mass estimate is shown at the top left
(z=0.1 – 1.0 で、UKIDSS のcorner. The superposed grid indicates the
観測範囲にあるAGN)
sub-samples which we used to explore mass
・SDSS DR7 quasar catalog
and redshift dependences.
(Shen et al. 2011)8,192 AGNs・Greene & Ho (2007)
1,202 AGNs

Dependence of the scale length, r0, of AGN-galaxy cross-correlationon the virial mass, MBH, of SMBH.

Galaxy samples:
・UKIDSS DR8 catalog(Large Area Survey,K-band data)

Figure 2
Projected number density distribution, n(rp), of galaxies around AGNs forthe four BH mass ranges: log(MBH/Mʘ)= 9.0-10, 8.2-9.0, 7.5-8.2 and 6.5-7.5.

この図からわかるとおり、MBH≳108M☉の範囲では、MBHとr0に正の相関が見られ、銀河の密集した領域でより大質量のブラックホールが形成されている傾向が見て取れる。各質量範囲
では赤方偏移依存性、luminosity依存性が見られないことから、この傾向は観測のバイアスによるものではなく、実際の相関があると考えられる。
一方、 MBH≲108M☉の範囲では、相関が見られなくなる。このことは、より大きなブラックホールと小さなブラックホールで、成長の仕方が異なる可能性を示唆する。
HSCサーベイなど、今後の大規模観測により、より詳細なデータが得られることで、ブラックホールの成長過程の理解につながることが期待される。
研究内容の詳細は、論文⇒をご覧ください。・

arXiv: 1306.6407