Star Formation Newsletter#348 30–36
崔仁士 (ASIAA)

No. 30

背景と概要• 原始星のaccretionはepisodic• Accretion burstでluminosityが数桁上がる天体àFU Ori-type• Accretion burstによるluminosityの変化は円盤やエンベロープの環境を大きく変えるため重要• 最近のサーベイによるとFU Ori-typeのような変光は従来考えられていたよりも一般的なよう• しかしaccretion burstのタイムスケールの短さからburstによる変光を観測するのは難しい
à Past luminosity burstを見つける方法が必要• burstは円盤内のダストサイズ分布を変えるàspectral indexの分布からpast burstを見つける方法をsimulationで模索
シミュレーションの設定• Formation and Evolution of Stars and Disks (FEOSAD)というコード• Flattened prestellar diskから始めてdiskの成長，進化を計算 (Molyarova+21)• ガスとダストのダイナミクス，揮発性分子の進化を同時に解く• 計算自体は二次元 (r,φ)だが，スケールハイトを計算することで鉛直方向の効果も取り入れている

For gas:• 流体力学，質量，モメンタム，エネルギー保存の式を解く• 粘性トルク，粘性加熱，中心星からの輻射による加熱，ダストの熱放射によるcoolingが入ってる• 粘性の効果はSakura–Sunyaev αで計算

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(シミュレーションの設定続き)
For dust & volatiles:• 1.0 µm以下のsmall dustとそれ以上のgrown dustの2成分

dN/da=a–3.5• small dustは式(4)，grown dustは式(5)，(6)に従う• small dustはgasにcouple，grown dustはdecouple• Sはsmall-to-grown dust conversion rate
• Grown dustの最大サイズはダスト成長の式と衝突破壊による成長限界で決定••••

Kはiceの量によるダスト破壊の起こりやすさを決めるパラメータ
iceが少ないダストは破壊されやすい（合体しにくい）
CO, CO2, H2O, CH4の固相，気相の変換を計算（ケミストリーは入っていない）

Mcore=0.66 Msun
M*=0.46 Msun at 500 kyr(Molyarova+21)

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モデル• 90 kyr (model 1)と290 kyr (model 2)をそれぞれembedded phase, early T Tauri phaseと思って取り出す• luminosityを300

4Spectral index (for model 2)• small dust, grown dustの2成分でそれぞれopacityを計算，面密度と温度から1.3 mm, 3 mm (ALMA Band 6 & 3)間でのspectral index αの半径分布を計算

snow line• Snow line前後でαのdrop• snow line内側では小さいダストが多くmm波ではoptically thin，外側ではgrown dustが多くoptically thick• Post-burst期には広いαのピーク• burst後のダスト再成長の速度が内側ほど早いのでamaxの分布に谷ができる
ため• Cieza+16でpost-burst sourceと思われるV883 Oriに42 auに広いαのピーク，よく一致• model 1ではspiralがあるため1次元の解析でこれらの特徴は見えない，バーストが弱いとダスト再成長のタイムスケールは早い

α~2+β5

No. 32

背景と概要• Outflowの分子雲へのフィードバックをよく知りたい• 近傍の分子雲で原始星からのoutflowが分子雲の乱流を維持する程度のエネルギーを放っていることが調べられてきている• より正確にアウトフローのフィードバックを知るにはより正確なアウトフロー分布の調査が必要• ディープラーニングを用いた手法CASI-3Dで近傍分子雲のアウトフローを調べ上げた

観測データ• 12CO, 13CO J=1–0のサーベイ観測• 文献からYSOカタログ

Telescope
FARCO 13.7m

NRO 45m

CloudOphiuchus
TaurusPerseus
Orion Aθ
('')
45/47

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rms (12CO) rms (13CO)
(K)
(K)
0.69
0.23
0.28
0.125
0.17
0.14
0.35
0.40

Δv
(km/s)
0.125
0.26/0.27
0.125
0.22

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手法

CASI-3D• Convolutional neural networks (CNNs)を用いたディープラーニング
モデル• MHDシミュレーションを元にモデルを作成 (詳細はXu+20)• 2つのモデルME1とMF• それぞれ12CO 2–1 emission，mass franction of stellar feedback
で学習
データプロセッシング• emissionのログをとった後，平均値を引いてstdで割ることでデータを規格化• データのダイナミックレンジに対応するためらしい• 全体のマップを64x64x32 (PPV)のchunksに分けてchunkごとにモデルをアプライ
Outflow mass
• 13COが受かっていれば13CO，そうでなければ12COを使ってoptically thinを仮定して質量を導出• 12COのexcitation temperatureは25 Kかピーク強度どちらか高い方• [12CO]/[13CO]=62, [12CO]/[H2]=10–4

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結果• by eyeではどこがoutflowか区別は難しい• ほとんどcloud emissionが卓越しているため• ME1モデルとMFモデルで違い• Ophiuchis L1688領域の例• ME1モデルの方がほとんどのemissionをoutflowと認識（総質量の81%）• MFモデルはL1688の総質量の12%だけをoutflowに付随と認識• モデル予測からモーメントとエネルギーを計算• False detectionの可能性については後に議論12CO 1–0 of Ophiuchusの例

Background color: 12CO map
Blue/red contour: 同定されたoutflow成分
Yellow points: YSOs

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YSOとOutflowパラメータの相関Class I & flatだけ

全YSOs

全体的に
• 各パラメータとYSO密度の間に正の相関• 全部のYSOで見た方がcloudごとの違いは減る• Old YSO (Class II, III)もそれなりのoutflow massを持っていることを示唆• Outflowのdissipationのタイムスケールはdriving
sourceの寿命より長いのでは
Mass• Outflow massはcloud massの~10%• Outflow mass per YSO ~1 Msun
• 中心星質量の10–30%が原始星から直接吹かれる
outflow massと考えられてるので，1 Msunの星を考えるとほとんどは12COで見てるのはentrainmentされたものEnergy• Cloud total energyの4–14 %• 各cloudで先行研究で求められた値より5倍から一桁ほど大きな値 (~1046–1047 ergs)• 従来方より低速度の成分まで検出対象になるため• 先行研究のoutflowのkinetic energyがcloudの乱流を維持するのに十分な値というのを今回の手法でも確認

9Cloud全体

ME1モデル

MFモデル

Spatial Power Spectrum (SPS)• ~0.5 pcにブレイク• Outflowによるエネルギー注入の典型的な空間スケール？

Outflow without driving source• 右図のようにYSOがないところにもモデルではoutflowを検出• コヒーレントな高速度の構造はoutflowと認識してしまう

カラー: 観測マップ
コントア: モデル予測10No. 35

背景と概要• 分子雲には乱流が普遍的に存在• 銀河面に並行に銀河スケールに渡る分子雲の構造（e.g., extended Nessie）• 銀河スケールのshare motionが重要？その場合速度構造は銀河スケールでanisotropicになるはず• Gaia DR2のデータを用いて銀河スケールの（YSOに付随する）ガスの力学を調べた• 銀経l, 銀緯b別々に（YSOに付随する）cloudガスの運動を調べた初めての例
観測データ• 15149 Class I & Class II YSOs from Marton+16• Gaia DR2からparallexesとproper motion• <2 Myrの若いYSOsに絞る（付随する分子雲を見たいため）• parallax errorが20%以上のものも除く

YSO associationsの決定• YSOs density mapにDendrogramを適応• density mapは銀経l, 銀緯b, 距離log(d)でそれぞれ720, 100, 50 binsでbinningすることで作成• 距離方向に大きな分散àガウシアンフィットでprimaryな成分とその周辺だけを取る• 最終的に150のYSO associationのサンプル

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YSO associationのproperties• 各YSOの(l, b, d)からassociationの平均距離，距離の分散，サイズ，速度分散を推定• サイズ，速度はl, b方向それぞれ独立で計算• Monte-Carloで各パラメータのエラーを推定
速度分散のスケーリング側

アスペクト比(l/b)(vl,vb)成分を合わせた場合••

銀河面に整列している傾向
速度で見ても同じ傾向(vl,vb)成分別々•(vl,vb)成分で速度分散は大体同じ• 密度は非等方でも速度分散は等方的• 銀河のshare motion（緑線）はminor，速度分散は乱流由来そう• スロープ~0.67はLarson’s law（~0.38）より大きいが最近の研究結果と整合的• 圧縮性の乱流か重力収縮drivenの乱流で説明可能

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Energy dissipation rate
• Energy dissipation rate:• r はassociationのサイズ（と思われる）で乱流がdrivenされるスケール••

太陽系近傍を銀河の上方向から見た図

乱流は分子雲の衝突でdrivenされている説• Li17: 銀河のdiskと分子雲の共進化を調査, whereis mean surface density••

Diskのスケールハイトとσv,discを無視すると𝜖̇ ∝ Σ!"#$ /Σ$%&'!
Miville-Deschênes+17••

観測されたスロープ，–0.45とよく合う
Energy dissipation rateが銀河半径とともに下がるのは銀河面の密度減少（分子雲の衝突頻度の減少）が原因では

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No. 3115

No. 33

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No. 3417

No. 3618