The Star Formation Newsletter No. 368 57-69

2023/11/10 ⽯原

57. X-ray emission from pre-main sequence stars with multipolar magnetic fields
58. An ALMA Glimpse of Dense Molecular Filaments Associated with High-mass Protostellar Systems in the Large
Magellanic Cloud
59. Photometric determination of the mass accretion rates of pre-main sequence stars. VII. The low-density cluster
NGC 376 in the Small Magellanic Cloud
60. Photometric determination of the mass accretion rates of pre-main-sequence stars. VIII. Recent star formation in NGC 299
61. Protostellar Interferometric Line Survey of the Cygnus-X region (PILS-Cygnus) – The role of the external environment insetting the chemistry of protostars
62. The molecular clouds in a section of the third Galactic quadrant: observational properties and chemical abundance ratio
between CO and its isotopologues
63. MAPS: Constraining Serendipitous Time Variability in Protoplanetary Disk Molecular Ion Emission
64. The Accretion History of EX Lup: A Century of Bursts, Outbursts, and Quiescence
65. ALMA observations of the Extended Green Object G19.01−0.03: II. A massive protostar with typical chemical abundances
surrounded by four low-mass prestellar core candidates
66. CMR exploration II – filament identification with machine learning
67. On the conditions for warping and breaking protoplanetary discs
68. ATLASGAL: 3-mm class I methanol masers in high-mass star formation regions
69. Buoyancy response of a disk to an embedded planet: a cross-code comparison at high resolution

59. Photometric determination of the mass accretion rates of pre-main sequence stars.
VII. The low-density cluster NGC 376 in the Small Magellanic Cloud
Styliani Tsilia, Guido De Marchi, Nino Panagia

概要• SMCの星団NGC376で形成された低質量星の性質を調べた• HSTによる測光観測からPMS候補244個を同定し、質量、年齢、降着率を導出• NGC376は、NGC346のメンバーに⽐べ質量降着率が系統的に低く、領域のガス密度がPMS星への質量降着率に影響を与えている可能性を⽰唆
観測データ• NGC376 (d=850 pc)• SMCのウィングに位置• ~1/5 Zo• 低ガス密度• HST V, I, Hαバンド

PMS候補Color-color diagram / 空間分布
• Hα超過の星を探査• Hα超過が合成不確かさ𝛿!"#! の５倍以上 (𝛿!"#! =𝛿!$ + 𝛿#$! )• Hα輝線の等価幅𝑊%& の絶対値が20Å以上であること (White & Basri 2003)→ PMS候補264天体（うち20天体はBe星と思われる⼤質量星）• 低質量PMS星は視野全体に均等に分布• ⼤質量星は星団の中⼼付近に分布• 低質量PMS星が全てNGC376で形成されたとすると、放出か重⼒相互座⽤による星団外への移動を経験？
→ ⾒積もられた星団の脱出速度3 km s-1 (Sabbi et al. 2011)と整合的

物理量• CMDから質量、年齢、光度、質量降着率を導出• 平均質量0.79±0.17Mo• 年齢の中央値28Myr, 20-40Myrのレンジ← ⼤質量星の年齢の中央値と⼀致 (Sabbi et al. 2011)• 降着光度の中央値10-31 erg s-1 (~0.0036 Lo)← SMCにおいて最も星形成の活発な星団NGC346と⽐べると2.5倍低い• 降着率の中央値7.9x10-9 Mo yr-1 で低い

NGC376
NGC346

質量降着率• 降着率を多変量フィット (De Marchi et al. 2017)
𝑀̇ '(( = 𝑎× log 𝑡 + 𝑏× log 𝑚 + 𝑐• 質量降着率が年齢と質量のみに依存するならcが領域で不変• ⾦属量で異なることは発⾒済 (De Marchi et al. 2017)• 同レベルの⾦属量であるNGC346と⽐較してcが有意に低く出た• NGC376: c=-3.65±0.05, NGC346: c=-3.41±0.03→ 別の要素が影響• NGC376は背景銀河の数がSMCの他の星団に⽐べ多く、低密度な環境であり質量降着率に影響している可能性

NGC376
NGC346

66. CMR exploration II – filament identification with machine learning
Alison K. Young, Struan Stevenson, C. J. Nixon, Ken Rice概要
• フィラメントは星形成過程において重要• Collision-induced magnetic reconnection (CMR)によるフィラメン
ト形成のシミュレーションを採⽤• 2つの機械学習技術CASI-2DとDenoising Diffusion Probabilistic
Models (DDPMs)を使いダスト放射データからフィラメントを同定• それぞれ80%以上、70%以上の⾼い検出率を達成した
データ&⼿法• CMRフィラメントを含むもの、含まないもののシミュレーション
セットを使い、機械学習でフィラメントを区別• CMRフィラメントを含むセット•••

Athena++コードによるMHDシミュレーション
CMRフィラメントのモデルはKong et al. (2021, 2023)を採⽤
オーム抵抗、初期磁場、雲密度、雲サイズ、温度、衝突速度、シアー速度を変化させた計15のシミュレーション• CMRフィラメントを含まないセット•••

Xu et al. (2023a)およびOffner & Arce (2015)の乱流雲MHDシミュレーション
恒星⾵の圧縮などのメカニズムで形成されるフィラメント構造
プランマー密度プロファイルを持つ⼈⼯直線状フィラメント

• RADMC-3Dで合成250µmダスト放射マップを作成

データ＆⼿法
データセット• CMRフィラメントと乱流雲の両⽅を含む13733枚の画像、乱流雲のみの画像および⼈⼯フィラメントを含む3060枚の画像（ネガティブトレーニングサンプル）を訓練⽤、検証⽤、テスト⽤の３つのサブセットに分類
機械学習モデル• CASI-2D (Van Oort et al. 2019)• DDPMs (e.g., Sohl-Dickstein et al. 2015)
性能評価• HDシミュレーションデータによる誤検出率の評価• Taurus, Orion, Auriga-California Cloudsに対する250µmデータに
適⽤

結果：性能評価

CASI-2D

ü 誤検出率5%の閾値でCASI-2Dで80%以上、diffusionで70％以上を達成
ü CASI-2Dは明るい構造を誤検出、微弱な構造を検出できない傾向
ü Diffusionは形状が似ていると誤検出する傾向
ü ２つのモデルを組み合わせると誤検出は低下
実際の形成メカニズムを調べるにはゼーマン観測や分⼦輝線観測などの追加観測は必要

diffusion

結果：性能評価
ü 誤検出率5%の閾値でCASI-2Dで80%以上、diffusionで70％以上を達成
ü CASI-2Dは明るい構造を誤検出、微弱な構造を検出できない傾向
ü Diffusionは形状が似ていると誤検出する傾向
ü ２つのモデルを組み合わせると誤検出は低下
実際の形成メカニズムを調べるにはゼーマン観測や分⼦輝線観測などの追加観測は必要

結果：観測データへの適⽤
TaurusOrion AAuriga-California

68. ATLASGAL: 3-mm class I methanol masers in high-mass star formation regions
W. Yang, Y. Gong, K. M. Menten, J. S. Urquhart, C. Henkel, F. Wyrowski, T. Csengeri, S. P. Ellingsen, A. R. Bemis, J. Jang

概要
• Class I CH3OHメーザーは⼤質量星周りのショックアウトフローと関連• 新しいメーザー源の発⾒やメーザーと親クランプの性質等の関連性を調べた• 408個のATLASGALクランプから84GHzで54, 95GHzで100, 104.3GHzで4天体のメーザーを検出• SiO輝線のウィングを持つ天体と関連• Bolometric光度、クランプ質量、H2 柱密度と正の相関
観測データ• 様々な進化段階・光度のATLASGALクランプ408個• IRAM 3mm (83.8-115.7 GHz)輝線観測• SiOデータ (Csengeri et al. 2016)

結果
ü 408個のATLASGALクランプから84GHzで54, 95GHzで100,104.3GHzで4天体のメーザーを検出
ü 84GHzで50個, 95GHzで29個, 104.3GHzで４個が新発⾒ü 95GHzメーザーは84GHzメーザーより強いü システム速度との相対速度が~1-5km/s以内でよくトレース
ü 104.3GHzメーザーは⾚⽅偏移

議論：SiOとの関連

ü 全てのメーザーがSiOと正の相関ü SiOウィングありの天体の⽅が検出率・強度が⾼い← より⾼いショック速度でより明るいメーザーが⽣成

議論：クランプ物理量との関連
ü クランプのボロメトリック光度、質量、光度-質量⽐、ダスト温度、平均柱密度、平均体積密度、ピーク柱密度について、CH3OH放射との関連性を調査
ü 質量を除いて84GHz放射を検出したクランプとしなかったクランプで有意に異なる分布
ü 質量を除いて104.3GHz放射を検出したクランプは84GHz,95GHz放射を検出したクランプと有意に異なる分布→ より厳しい条件下でのみ104.3GHzが検出可

84GHz 検出vs未検出

84GHz, 95GHz, 104.3GHz検出議論：クランプ物理量との関連

95GHz

ü 全てのCH3OH放射において、ボロメトリック光度やクランプ質量と正の相関ü 84GHz, 95GHz放射において、ピーク柱密度と正の相
関ü 全てのCH3OH放射において、光度ー質量⽐、ダスト温度、平均体積密度との相関は弱い/なし
84GHz

104.3GHz議論：進化段階との関連
⾚外発光をもとにクランプを４つの進化段階に分類 (Urquhart et al. 2022)
ü 進化とともにCH3OH放射/メーザーの検出数・率が増加
ü 104.3GHzはHII段階でのみ検出← 158.6Kのエネルギー準位を持っており、低温環境では励起されにくい
光度-質量⽐を進化の指標として⽤いる(e.g., Molinari et al. 2016)
ü Ladeyschikov et al. (2022)の４つのメーザーと⽐較
ü 84, 95GHzメーザーはH2Oと同様の進化段階で、class IIより前に現れる
ü 104.3GHzはより進化した段階

議論：メーザー強度⽐から物理条件を制約
ü RADEXでCH3OH輝線をモデル化
ü 3つのメーザーが検出されたG10.34-0.14について、励起に必要な条件は• 1015cm-2 /km s-1で Tk=62±3K, para-H2数密度 4.4(±1.5)x 106 cm-3
• 1016cm-2 /km s-1で Tk=57±3K, para-H2数密度 7.9(±2.5)x 105 cm-3
ü 104.3GHzメーザーは⾼密度環境(>105cm-3)で⽣成

⿊：104.3/84のピーク強度⽐
⽩：95/84のピーク強度⽐