洠憣暐凡氛$TGO445!)33.39*
3132/2/9!!!!澂瓊踙媣• 22. Untangling the Galaxy. II. Structure
within 3 kpc• 23. Makemake + Sedna:A Continuum Radiation Transport andPhotoionization Framework for
Astrophysical Newtonian Fluid
Dynamics• 24. The physical parameters of clumps
associated with class I methanolmasers• 25. A statistical analysis of dust
polarization properties in ALMA
observations of Class 0 protostellarcores• 26. Young Faithful: The Eruptions ofEC 53 as It Cycles through Filling andDraining the Inner Disk

• 27. The ALMA Survey of 70 μm Dark
High-mass Clumps in Early Stages(ASHES). II: Molecular Outﬂows in theExtreme Early Stages of Protocluster
Formation• 28. The role of collision speed, clouddensity, and turbulence in theformation of young massive clusters
via cloud-cloud collisions

#27

70μm dark High-mass clumps in Early StageにおけるALMA サーベイ(ASHES)で得られた、大質量星形成の極めて初期の段階でのアウトフローの研究について
COとSiOを用いて、301個の高密度コアのうち43個のアウトフローを同定した(検出率14%)
低質量なコアから大質量なコアに関連した6つのepisodicなアウトフローを発見したことから、原始星進化の極めて初期の段階で、様々な質量のコアでepisodicなアウトフロー(降着)が始まっていることを示した
また、この70μmのdark clumps内には、COアウトフローとは無関係な熱的なSiOの放射も見られることがある
このSiOの放射は、衝突やフロー同士のintersection、未検出の原始星やその他の運動によって生じている可能性がある#27• 12のinfrared dark cloudsを観測• CO 2-1 and SiO 5-4 lines• 12m array data only

• Velocity range: 9~95 km/s
• Vmax のmean/medianは28/21 km/s
• 9個のコアからのoutﬂowは、30 km/sよりも高速であった• outﬂowの長さは、0.04~0.45pc• mean/median: 0.25/0.23 pc• Fig.1は、一つのクランプにおける同定されたアウトフローのoverviewを示す• 43のアウトフローを確認、そのうちはっきりとしたものは33、残りはmarginalであると判断• CO outﬂowのdetection rateは~14% (41/301)-1天体から2つのアウトフローが見られたものもあった• SiO emissionも付随していたものは~9% (28/41)

#27• FoutとLbol/Mclumpは、正の相関がある
̶> このことは、high-mass領域において、原始星進化に伴って、outﬂow forceが増加することを示す• この観測でのoutﬂow fourceの値は、他のhigh-mass clumpsと比べて、比較的小さい
̶> Lbol/Mclumpの値が高いことからも分かるが、この観測領域の進化が遅れていると考えられる• MdotとLbol/Mclumpも正の相関が見られる
̶> 星進化に伴って、降着率が増加する• 降着率に関して、理論予測よりも低い(opacityやinclinationを考慮しても)• Dynamical timescaleとcore massには相関がある• 質量の大きいコアの方が、outﬂowのtdynが長い傾向
̶> 原始星団の中では、質量の大きいコアほど、降着の歴史が長いことを示唆

#27• 大部分の星形成領域で、outﬂowのLoutは乱流の放出率(dEturb)よりも小さい
̶> 現段階では、大部分の天体では、outﬂowのフィードバックが内部の乱流を再増幅できていないことを示す
̶> outﬂowが母星雲に与える影響はこのサンプ
ルでは無視できる程度• COとSiOが同様に見られた天体もあれば、outﬂowとは無関係にSiOが見られるケースもある
̶> SiOの生成のメカニズムは、outﬂow以外にも衝突やﬂow同士の交差などの可能性もある

#28

若い大質量星団(YMC)は、最近形成された天体であり、星形成速度が異常に早いことが知られている
本研究では、YMCの形成メカニズムとして、巨大分子雲の衝突を提案し、他の研究者が提唱している conveyor-belt形成モードと一致する可能性を示した
Cloud-cloud collisionsの平滑化粒子流体力学シミュレーションを行い、cloudの衝突速度、初期分子雲密度、乱流が、全体的な星形成速度と衝突によって形成されるクラスターに与える影響を調べた
結果として、衝突速度が速く、初期密度が高く、乱流が小さいほど、全体的な星形成率は上昇、より大きな質量を持つ星団が形成されることが示された

#28• 数値シミュレーションには、PHANTOM、SPHを用いた• Smoothing lengthsと粒子密度は、Newton-Raphson法を用いて同時に解いている• SPHの計算には、M4 cubic spline kernel functionを用いている• 運動方程式はleapfrog法• Artiﬁcial viscosity導入• sink粒子を使用(密度がρ=10-18 g/cm-3以上の時)• sink粒子の降着半径0.01 pc• Cloud-cloud collisionのシミュレーションには、NSPH=5*106のsink particleを用いている• 初期状態として、2つの楕円球状のcloudを用意(Table1, Fig1左参照)• それぞれのcloudsをz軸方向に沿って正面から衝突させる(衝突速度Mcollとして4つのパラメータを振ってある)̶ Mcoll=0: 静止, Mcoll=20: 低速度, Mcoll=50: 標準速度, Mcoll=100:
高速度• 乱流は、Mturb=10( 2.5 km/s)と20( 5 km/s)を適用• 全ガス質量の10%がシンク粒子に変換される時間(t10%=1.08Myr)までの標準速度、標準密度、低乱流の場合のcloud衝突の進化の結果• 10%というのは、密なガス雲で観測された星形成率の近似値を反映• この結果の示すクラウドの進化は、衝突によって衝撃面でのシンク粒子が形成されることを示している• 最後のコマでは、衝撃波面から離れたところに密度の高いフィラメントが分布しいる ̶> 衝突とは無関係に重力崩壊により生成
低乱流シミュレーションでの衝突速度と初期の分子雲密度の空間分布への影響と、乱流レベルを変化させたシミュレーションを行った (次ページに結果)

#28
初期の分子雲密度236 cm-3 130 cm-3

Low turbulence models• t10%における低乱流の場合の結果• 行：初期の分子雲密度、列：衝突速度を示す

518 cm-3[衝突速度での比較]• 一番下の行(密度が高い場合)では、衝突速度が衝突波面におけるシンク粒子の分布に与える影響が明確に表れている• 高速衝突では、xy平面に沿った方向の重力崩壊は無視できるほど小さく、シンク粒子は衝撃圧縮層に閉じ込められ、分布が円筒状になる• 標準的な速度での衝突では、シンク粒子の分布はより球状に近い ̶> 衝撃
圧縮層に対して垂直に重力崩壊が起こる時間が長いため衝突速度2050

α0, turb

100[初期の密度での比較]• 初期のクラウドの密度が小さいと、重力よりも乱流の影響の方が大きい
̶> 衝撃波面でのシンク粒子の分布がより分散する

Stationary run• α0,turbが大きいと乱流が支配的になり、シンク粒子は離散的に存在する• α0,turbが小さいと重力の方が支配的になり、クラウドの長軸にほぼ平行なフィラメントに沿ってシンク粒子が生成されている• 衝突速度がMach 10の時も20の時も、どちらもシンク粒子の分布はフィラメント状である ̶> 大質量クラスターを形成するのに十分に濃縮されていない

#28

High turbulence runs

• 一般的に、星形成率は高速衝突モデルで最も急速に増加する(黄線)• 低乱流モデル(上段)では、低衝突・定常モデルの星形成率が高速衝• 高乱流モデルでは、衝突ガスの速度のレンジが大きいために、衝撃層の存在が目立ちにくい• 低乱流モデルと比べて、シンク粒子の生成は早い時期から始まるが、大規模な重力崩壊は、遅い時間となっている• 高密度モデル(一番下の段)の結果は、低乱流の時と同様である

突モデルを上回っているものの、星形成が起こり暫くの間継続した
比較的に遅い時期に起こる
̶> 重力が星形成を支配するようになってきた為に起こる• 高乱流モデル(下段)では、星形成率は同じような値に達するが、衝突速度が高いほど早い時期である• 衝突速度は、乱流の2倍以上(Mcoll>2Mturb)でなければ、より短いタイムスケールで星団が形成されない• 衝撃波面にフィラメントが溜まる為には、流速が乱流よりも大きくなければならない(Matsumoto+2015の結果とも一致)

Gaia DR2 dataによる階層的clustering analysisの結果- clusters, co-moving groups, other stellar structuresの探査を目的
過去の研究をもとに、1kpc̶>3kpcへと拡張、同定した数を8292個まで増やした
Population propertiesを解析するために、Aurigaというneural networkを用いた- 個々の測光量と視差から、age, extinction, distanceをロバストに推定
この研究で、spiral armsの時間的な構造を調べた
いて座のspiral armsは過去100 Myrの間に500 pc以上移動していたペルセウス座のspiral armsは、過去25 Myrの間で、星形成活動が小康状態になっていた
Spiral armsは、~100 Myrのタイムスケールで変遷している~1 Gyrの年老いた星の流れも見られたが、その起源は不明

流体計算において、広範囲の物理過程を考慮することは必要であるために、近年は、重力に加えてradiation transportやphotoionizationも扱ってきている
この研究では、MAKEMAKE(continuum radiation transport)とSEDNA(photoionization)のアップデートを行い、PLUTOに結合した
論文内では、解いた方程式についての説明あり
この計算を適用した研究や、現在行なっている研究の概要等を紹介

この研究では、ATLASGAL surveyで得られたclass I メタノールメーザーとcold dust clumpsの関連性についてを調査した
Class Iメタノールメーザーの~100%がATLASGALのコンパクト天体のカタログに掲載されている天体と関連していることがわかった
メタノールメーザーは、ATLASGALの全サンプルと、以前の観測ではメタノールメーザーが検出されていないサンプルの両方から、より高い密度、輝度、温度を持つclumpから発生している傾向があることがわかった
また、Class IのメーザーはClass IIのメーアーよりもサブミリ波のピークからの距離が大きいことがわかった
ATLASGALとClass Iメタノールメーザーの結果は、これらのメーザーがどのようにしてポンピングされて、どの進化段階で出現したのかを理解するのに役立つだろうDust grain-alignmentのメカニズムの理解を深めるために、Class0の原始星からのミリ波偏光ダスト放射のALMA map 12枚から、ダストの偏光量の統計的解析を行なった
観測結果と、MHDモデルの合成観測結果との比較から、全強度と偏光ダストの分布が異なる空間スケールで分布していることが示唆された。
例えば、人為的に高いP̲fracを生成することでALMA観測の統計量に影響を与える可能性があることが示された
Class 0原始星に典型的に見られる様々な局所的な条件において、dust alignment機構がダスト偏光を生成するのに効率的であることを示唆している
これらの天体で発見された粒子の整列効率は、標準的な常磁性粒子のRAT整列で生成される効率よりも高いようである

若い天体では、降着バーストが起こることがあるが、このようなバーストは散発的に起こることが多く、観測的にも理論的にも説明が難しい
この研究では、若い天体EC53の周期的なバーストについて説明するために、近赤外・サブミリ波を用いて、それぞれ約530日の周期で得られたもので考察した観測された円盤の特性と降着速度に基づいて、α円盤の定式化を仮定して、EC53の降着過程に関連する物理パラメータを定量化した
このようなバーストの引き金となるものは、推測であるが、円盤内での周期的な質量の蓄積と排出である可能性が高い