CTA報告 97: Direct Cherenkov光を用いた宇宙線化学組成計測手法のモンテ
カルロシミュレーション評価(III)
大石理子, 池野祐平A, 石尾一馬, 稲田知大, 奥村曉B,C, 片桐秀明D,櫛田淳子, 郡司修一E, 斎藤隆之F, 榊直人G, Dang Viet TanD,永吉勤H,西嶋恭司A, 平井亘A, 増田周F, 吉越貴紀, 吉田龍生D他 CTA-Japan Consortium
東大宇宙線研, 東海大理A, 名大STE研B, MPIKC, 茨城大理D, 山形大理E,京大理F, 阪市大理G, 埼玉大理H
日本物理学会 2015年秋季大会@大阪市立大学

1Outline PeV領域近傍の宇宙線化学組成計測
 Direct Cherenkov光を用いた宇宙線電荷計測の原理
 CTAアレイの配置とMCシミュレーション
 データ解析の流れ
 シミュレーションデータから推定した期待イベント数と再構築電荷分布（電荷分解能） Xmaxと再構築電荷との関係
 まとめと今後日本物理学会 2015年秋季大会@大阪市立大学

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PeV領域近傍の宇宙線化学組成計測
 宇宙線スペクトルの3PeV近傍”knee”構造が系内天体での加速限界の反映であるな
らば、エネルギーが高くなるにつれ電荷の大きい重い元素の比率が増加すると予想される
 PeV近傍の重元素スペクトル
計測は、低エネルギー(<PeV)領域は飛翔体によって、高エネルギー(>PeV)領域は空気シャワーアレイ実
験によって担われている 化学組成の測定結果は実験ごとにばらつきが大きいのが現状

PeV

http://cerncourier.com/cws/article/cern/28675
電荷分解

有効面積

飛翔体

良好

小

地上EASアレイ

困難

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3Direct Cherenkov光を用いた宇宙線電荷計測の原理

DC光 一次粒子が大気上層部で放出する
Cherenkov光を地上の望遠鏡で集光・検出

宇宙線粒子

焦点面検出器上での位置関係

単位長さあたりのチェレンコフ光子放出数:𝑑𝑁𝑐= 2𝜋𝑍 2 𝛼𝑑𝑠
非弾性散乱

𝑒2
α : 4𝜋𝜀 ℏ𝑐0

sin2 𝜃𝑐𝑑𝜆𝜆21cos𝜃𝑐 =𝑛𝛽 単位長さあたり発光量は電荷数Zの二乗に比例することを用いて、地表での検出光量から親粒子の電荷数を測定可能

地上望遠鏡を使用したDirect
Cherenkov光検出手法の概要

 この地上の反射鏡を用いた観測手法の初めての定量的評価は Kieda et al. (2001)
による
 H.E.S.S.がこの手法を用いて計測した宇宙線鉄のスペクトル(13 TeV-200 TeV)を2007年に発表

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CTAアレイの配置とMCシミュレーション
 CTAでの観測のモチベーション：中口径望遠鏡の数の増大によるイベント統計の改善（など） シミュレーションツール：空気シャワー記述部分はCORSIKA(6.990),装置応答記述部分は独自ツール(sim_telarray)。ハドロン相互作用モデルはQGSJET-IIを使用。
 使用したアレイ配置 Production 2 ：sub-Array 2A の LST(4台)/MST(24台) 鉄(z=26)に加え、C,O,Ne,Mg,Si (Z=6,8,10,12,14),H,He(Z=1,2)のデータも生成

y (m)sub2A 望遠鏡配置

鉄(z=26)

MST
LST

x (m)

陽子(z=1)天頂角

z= 20 deg

角度範囲0-10 deg

コア半径1000 m

べき指数

-2.0*

エネルギー
帯

5 TeV 1 PeV

100 GeV 1 PeV

イベント数

1.8×107

5.5×108*解析時に-2.7になるようイベントに荷重データ解析の流れ
望遠鏡抽出･ピクセル信号の時間積分解析パラメータ：抽出する望遠鏡の選択・時間積分の幅と開始時刻

シャワーイベント選定

解析パラメータ：ピクセル信号量しきい値・ピクセル本数

シャワー選定条件を満たさないイベントは排除

エネルギー・到来方向・コア位置決定

解析パラメータ：到来方向再構築法・エネルギー構築法
エネルギー条件を満たさないイベントは排除

Direct Cherenkov (DC) pixel 探索・DCイベント選択解析パラメータ：ピクセル探索エリアの設定・カット値の設定
有意なDC pixelが見つからないイベントを排除

電荷再構築

解析パラメータ：ピクセル光量から電荷への変換look up tableの仕様
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6イベントカウント見積もりに使用した
VHE 領域の重元素flux 文献値
 Hörandel (2003) Astropart. Phys. 19 193

E > 1 TeVでの積分フラックス比較

𝐹 = 𝐶 𝐸/TeV −𝛾
Element

Cg

H (Z=1)

8.73×10-2

2.71

He (Z=2)

5.71×10-2

2.64

C (Z=6)

1.06×10-2

2.66

O (Z=8)

1.57×10-2

2.68

Ne (Z=10)

4.60×10-2

2.64

Mg (Z=12)

8.01×10-2

2.64

Si (Z=14)

7.96×10-2

2.75

Fe (Z=26)

2.04×10-2*

2.59＊H.E.S.S.測定値 C=(2.20.9)×10-2, g=2.62(QGSJET-II)

シミュレーションを行ったエネルギー範囲での積分フ
ラックス値をイベント数見積もり時に使用

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再構築電荷の分布と期待イベント数(24 MSTs, All energy)
 観測時間は50時間を仮定
再構築電荷分布(E>12.5 TeV)

電荷分解能(All energy) 電荷分解能はGaussian Fitでの値
 電荷分解能はエネルギー依存性がある
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再構築電荷の分布と期待イベント数(24 MSTs, All energy)
 観測時間は50時間を仮定
再構築電荷分布(E>12.5 TeV)

電荷分解能(All energy) 電荷分解能はGaussian Fitでの値
 電荷分解能はエネル
ギー依存性がある
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9再構築電荷の分布と5期待イベント数(エネルギー帯分割)
1.1 <log10(E/TeV)<1.3

1.7 <log10(E/TeV)<1.9

エネルギー帯別の再構築電荷分布1.3 <log10(E/TeV)<1.5

1.9 <log10(E/TeV)

1.5 <log10(E/TeV)<1.7

s=4.8

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エネルギーは鉄データで作成したlook-up tableを使用した再構築エネルギー10単位時間当たりの期待イベント数
単位時間当たりの期待イベント数（積分） 陽子＋ヘリウムの混入数が鉄に対して~3%になるカットの場合で、単位時間あたりの検出期待値としてFe 1.2×102 イベント,Si+Mg+Ne 5.8×101 イベントと見積もった。
 H.E.S.S.での観測では、z<22の条件の357時間デー
タで、カット後に残ったイベント数が1899。

 現状での見積もり数はH.E.S.S.の~30倍となるが、H.E.S.S.の解析は陽子の混入率は1%未満であるため、カット効率が今解析と同一
日本物理学会 2015年秋季大会 大阪市立大学 でないことは注意
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Xmaxと原子核質量数(A)の関係性
 Xmax：空気シャワー中の粒子の数が最大になる高度の空気厚み
 チェレンコフ光イメージの重心位置からXmaxの推定が可能
 原子核の散乱断面積がおおよそ質量数Aの2/3乗に比例するため、Xmaxも入射原子核の核種を知る指標となる
Xmaxと再構築エネルギーの関係 (鉄)Xmaxと再構築エネルギーの関係（全粒子）

誤差棒は分布の平均値の誤差分布の幅

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エネルギーは鉄データで作成したlook-up tableを使用した再構築エネルギー12

Xmaxと再構築電荷数(Z)の相関補正XmaxとDirect Chernekov光解析で得られた再構築電荷の関係
A Xmaxのエネルギー依存性を補正

 重元素イベント抽出
カット後
 陽子＋ヘリウムの数は希少（誤判定による混入イベント）
 軽元素の方がXmaxが大きくなる傾向は有意

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 Xmaxを陽子＋ヘリウムの雑音除去に補助的に使用することが可能

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まとめと今後
 CTAのアレイ(sub2A, MST+LST)に対し、鉄, 陽子、ヘリウム等の８種類の原子核のデータを生成し、MST 24台についてH.E.S.S. –likeな重元素抽出カットを施して、期待イベント数を見積もった。
 重元素選択過程後に残る単位時間あたりの期待検出イベント数は, 鉄
1.2×102 イベント, Si+Mg+Ne 5.8×101 イベント｡H.E.S.S.観測ではz<22の条件下の357 hour で 鉄以外の軽元素も含んだ値で1899 イベントであり、現解析では~30倍程度のイベントレートが見込まれている（解析のカット効率および天頂角分布が同一ではないため粗い比較）
 鉄のシミュレーションデータをlookup-tableとして使用し、８種類の核種に対して電荷の再構築を行った。1.5<log10(E/TeV)<1.7のエネルギーバンドにおいては再構築電荷の幅は s=4.8 (H.E.S.S.とおよそ同等)。
 (今後)これらの結果はhadron interaction modelに依存するので、現在のQGSJETに加え、SIBYLLでのデータ生成を行う。

 (今後)解析パラメータ群について最適化を続行する。
 (今後）LSTで同様の観測をした場合の結果を求める（ピクセルサイズ・時間分解能が向上することによる効果の評価）
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