2006 年度 課題研究 P6
すざく SWG phase 観測データの解析とデータベースの作成
小川

恵美子

佐野

2007 年 3 月 19 日

1

武

概要
（１）すざく SWG phase（2005 年 8 月 11 日〜2006 年 6 月 30 日）の XIS の観測データを全て解析し，ライトカーブ，イメージ，スペクトルのデータを作成し，データベースとしてまとめる。
（２）ライトカーブ、イメージではエネルギーバンドを区切って解析する、スペクトルはフィッティングも行う、データの並べ方を工夫するなどし、立教大学が作っているものより詳しく、使いやすいデータベースを作成する。
（３）データベースから，興味深い観測データを探しだし、解析を行う。

目次「すざく」衛星と搭載機器

1

3

1.1

「すざく」衛星. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31.2

搭載されている観測機器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

1.3

XIS(X-ray Imaging Spectrometer) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

データ解析

9

2.1

解析準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

92.2

ライトカーブ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.3

イメージ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

2.4

スペクトル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

データベースの作成

18

3.1

デザイン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

3.2

サイトマップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

3.3

サイト概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

3.4

データベースの URL

19

2

3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

データベースから得られた成果

21

5

まとめ

27

6

シェルスクリプトソース集

28

6.1

解析準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

6.2

ライトカーブ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

6.3

イメージ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

6.4

スペクトル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

37

7

参考文献

49

8

謝辞

50

2

1 「すざく」衛星と搭載機器
1.1 「すざく」衛星
すざく（Astro-E2）は、ISAS/JAXA の M-V-6 号ロケットにより，2005 年 7 月 10 日に打ち上げられた，
我が国 5 番目の X 線天文衛星である。衛星は直径 2.1m の八角柱の構体を基本とし，全長 6.5m（軌道上で鏡筒伸展後）の大きさをもつ。太陽パネルを広げた幅は 5.4m になる。衛星の重量は 1680kg にもなり，日本の科学衛星としては，これまでにない大型衛星である。姿勢は，太陽電池パネルが太陽から 30 度以内の方向に常に向くように三軸制御される。科学観測機器は太陽電池パネルの軸に垂直に向けられるので，観測できる範
囲は太陽から 60〜120 度の角度範囲に限定される。「すざく」は近地点高度 250km，遠地点高度 550km，軌道
傾斜角 31 度の楕円軌道に投入され，その後，搭載二次推進系により高度約 570km の略円軌道へ最終投入された。1 日に地球を 15 周するが，鹿児島県内之浦の地上局から衛星と通信できるのはその内の 5 回のみである。
そのため追跡オペレーションは 1 日 5 回，約 10 分ずつ行われる。
「すざく」衛星は，2000 年 2 月に打ち上げロケットの不具合によって軌道投入できなかった Astro-E 衛星の再挑戦をかけたミッションであり，「はくちょう (1979)」「てんま (1983)」「ぎんが (1987)」「あすか (1993)」に続く X 線天文衛星として，日本国内の大学，諸機関，米国航空宇宙局 (NASA) などの協力で開発が進められてきた。さまざまな X 線天体に対して，これまでになかった広いエネルギー領域 (0.3-600keV) にわたり，高いエネルギー分解能かつ高感度での観測ができることが最大の特徴である。

図1「すざく」の概観

図2

3「すざく」の内部構造

図 3 X 線天文学の歴史と日本の X 線天文衛星4

1.2 搭載されている観測機器
1.2.1 概要
「すざく」衛星には 5 つの軟 X 線検出器と 1 つの硬 X 線検出器が塔載されている。軟 X 線望遠鏡は，5 つの X 線反射鏡 (X-ray telescope;XRT) と 5 つの焦点面検出器 (4 つの XIS 検出器と 1 つの XRS 検出器) からなる。XIS(X-ray Imaging Spectrometer) は X 線 CCD カメラで，0.2-12keV のエネルギー帯域をカバーし，典型的なエネルギー分解能は 130eV である。XRS（X-ray Spectrometer）は X 線マイクロカロリメータで，エネルギー帯域は XIS と同程度，典型的なエネルギー分解能は 6eV である。残念なことに，2005 年 8 月 8日，XRS で使用している液体ヘリウムが消失するという事故が発生し，XRS による観測は不可能になった。
さらに高いエネルギー（10-700keV）の X 線を観測するために開発されたのが硬 X 線検出器（Hard X-ray

Detector;HXD）である。「すざく」では XIS4 台と HXD で同じ天体を同時に観測することができ，広いエネ
ルギー帯で高感度の X 線分光が可能である。特に，硬 X 線領域（10-300keV）においてこれまでで最高の感度，軟 X 線領域（0.3-1keV）で，これまでの CCD カメラに比べて高い感度と分解能を実現している。
衛星内での検出器の配置を図 4 に示す。また，各検出器の特徴や性能を表 1 にまとめた。
今回我々は XIS のデータの解析を行ったので，XIS について次のセクションで詳しく述べる。

図4

衛星上での各検出器の配置。なお，図中の S/C X,S/C Y は衛星座標系，DETX,DETY は検出器座標系である。

5

表1

XRT

XIS

「すざく」に搭載されている観測機器の性能

焦点距離4.75 m視野（FWHM）

17’@1.5keV,13’@8keV

Plate scale

0.724 arcmin/mm

有効面積

440 cm2 @1.5keV, 250 cm2 @8keV

角分解能

2’

視野

17.8’ × 17.8’

エネルギー帯域

0.2-12keV

有効画素数

1024 × 1024

１画素のサイズ24µm × 24µm

エネルギー分解能〜130eV@6keV

有効面積（XRT-込み）

340cm2 (FI), 390cm2 (BI) @1.5keV
350cm2 (FI), 100cm2 (BI) @8keV

HXD

時間分解能

8s (Normal mode), 7.8ms (P-Sum mode)

視野34’ × 34’( 100keV), 4.5°× 4.5° ( 100keV)

エネルギー帯域
エネルギー分解能

10-600keV (PIN 10-60keV, GSO 30-600keV)√
PIN 〜3keV(FWHM), GSO 7.6/ EMeV %(FWHM)

有効面積〜160 cm2 @20keV, 〜260 cm2 @100keV

時間分解能

61µs

6

1.3 XIS(X-ray Imaging Spectrometer)
X 線検出に用いられる CCD は、半導体検出器を 2 次元アレイ状に並べたものといえる。CCD のある画素に X 線が入射すると、ある確率で光電吸収が起こる。その結果生じた光電子はエネルギーを失うまで次々とSi 原子と衝突を繰り返し、電子・正孔対を作る。生じる電子・正孔対の数は、入射 X 線エネルギー E に比例し、およそ (E/WSi ) 個となる (ここで WSi は Si の平均電離エネルギー 〜3.65eV)。こうしてできた電子の集
まり (一次電子雲と呼ぶ) を正確に検出することによって、入射 X 線エネルギーを知ることができる。また、検出器の位置分解能は画素の大きさ (XIS では 24µm) によって決まり、比例計数管 (およそ 100µm) と比べて優れている。入射 X 線は空乏層内で吸収されなければ正確なエネルギー測定ができないため、高いエネルギーの X 線の検出効率を上げるには、空乏層を厚くする必要がある。
「すざく」の XIS は 4 台の X 線 CCD カメラから構成され (図 5)、天体の撮像と X 線スペクトルの取得を目的としている。
「あすか」に搭載された CCD カメラ (SIS) に比べて、空乏層の厚さが 2 倍になったため、高エネ
ルギーの X 線に対する感度が向上している (7keV で約 2 倍)。また、CCD の動作温度を-90 ℃まで下げたことで暗電流を押さえ、電荷転送非送率を減少させるなど、様々な工夫がなされている。

図5

XIS の概観

7

XIS の 4 台のセンサーをそれぞれ xis0, xis1, xis2, xis3 と呼ぶ。また、CCD には表面照射型 (Frontside
Illuminated; FI) と裏面照射型 (Backside Illuminated; BI) がある (図 6)。表面照射型 CCD では X 線を電極側から入射するため、低エネルギーの X 線は電極や絶縁層で吸収されてしまうのに対し、裏面照射型 CCD では X 線を電極の逆側から入射するため低エネルギーの X 線に対して高い検出効率を得ることができる。xis0,

xis2, xis3 の 3 台が FI-CCD、xis1 が BI-CCD である。

図 6 CCD の断面図。FI-CCD（左）と BI-CCD（右）を模式的に示したもの。

XIS では軌道上でのエネルギーの絶対精度の測定のために、カメラごとに較正線源（calibration source）が取り付けられている。線源はいずれも 55 Fe(半減期 2.7 年) で、Mn Kα (5.9 keV)、Mn Kβ (6.5 keV) の特性

X 線を出す。
較正線源の位置については、図 7 に示した。

図 7 XIS の座標系と較正線源の位置。この図は XIS から望遠鏡を見上げた図になっている。RAW 座標
系（RAWX,RAWY）と Actual 座標系（ACTX,ACTY）は XIS に特有の座標系である。

8

2 データ解析
データ解析について述べる。
データ解析にはシェルスクリプトを用いた。なお、データ解析で用いたスクリプトは 6 章シェルスクリプト
ソース集に全てまとめた。

2.1 解析準備
2.1.1 ダウンロード
すざく SWG phase の XIS の全観測データを SWG のホームページからダウンロードした。

URL は
http://www.astro.isas.jaxa.jp/suzaku/sw/process/rev07/cl_evt/
である。このページには SWG のパスワードがかかっているので、パスワードを知らないとデータのダウンロードはできない。
ダウンロードした観測データから、XIS での観測がないものは削除した。結果、SWG phase の XIS での観測データは 240 個であった。
ここでダウンロードしたデータは、地没や SAA（South Atlantic Anomaly）の時間帯のデータが除かれた

cleaned event ﬁle である。

2.1.2 cleansis
次にダウンロードした全ての cleaned event ﬁle に cleansis という作業を行った。cleansis とは、XIS のevent ﬁle 中にある hot pixel や ﬂickering pixel を取り除く作業である。
各観測データのディレクトリの下に cleandata というディレクトリを作り、cleansis したデータは全てcleandata 内に保存した。

2.2 ライトカーブ
cleansis したデータを解析し、全ての event に対してライトカーブの画像を作成した。
event ﬁle を読み込んだとき、まずライトカーブを確認するべきである。観測中に検出器に何らかの異常が起こっていないか、太陽活動起源のフレアアップが起こっていないか、突発天体がバーストを起こしていないか、などの情報をライトカーブから得ることができる。

xselect で event ﬁle を読み込みライトカーブを作成した。
FI カメラと BI カメラのデータを分けて解析し、またエネルギーバンドを 0.3-2keV,2-10keV の 2 つに分けて解析を行った。また、データベースをより使いやすいものにするために、解析したそれぞれのデータについて
大小 2 種の画像を作成した。よって 1 つの event に対し 8 種の画像データができた。画像データは gif 形式で9

保存した。
作成したライトカーブの一例を下に示す。この例は銀河団 A2218（20051026113000-20051027043400）のラ
イトカーブである。

FI カメラ

2-10keV0.3-2keV

BI カメラエネルギーバンドを分けて解析を行うとき、エネルギーバンドの指定は PI channel で行うが、XIS での PI

channel とエネルギー E との関係は以下の式のとおりである。
E ＝ 3.65P I（eV ）また今回の解析では、binsize は基本的には 160 としたが、カウント数が少なく binsize160 ではライトカーブ
として用を成さない event に対しては、個別に binsize を設定した。binsize を個別に設定した event の一覧を
以下の表 2 に示す。

10

表 2: binsize 個別設定一覧
通し番号

天体名

観測日時

binsize62

AB Dor20050918195600-20050918211600

96

63

4U1626-67

20050918211600-20050918223600

3268

GX 17+2

20050922055600-20050922071600

16

71

GC BGD1

20050924110500-20050924124000

6472

GC BGD2

20050924124000-20050924141600

6474

GC BGD3

20050925172700-20050925190200

6479

GC BGD1

20050930042900-20050930060500

6480

GC BGD2

20050930060500-20050930074100

64

82

GC BGD3

20051001062100-20051001073500

64

87

QSO1727+5

20051004105000-20051004115000

8

89

A2312

20051005032400-20051005043500

96

205

73P SW3 C1

20060507091300-20060507113000

96

206

73P SW3 C220060507113000-20060507130000

96

207

73P SW3-Part2-C1

20060513040700-20060513050000

96

208

73P SW3-Part2-C2

20060513050000-20060513063600

96

209

73P SW3-Part2-C3

20060513063600-20060513081200

96

210

73P SW3-Part2-C4

20060513081200-20060513094800

96

211

73P SW3-Part2-C5

20060513094800-20060513112400

96

212

73P SW3-Part2-C6

20060513112400-20060513130000

96

213

73P SW3-Part2-C7

20060513130000-20060513143600

96

214

73P SW3-Part2-C8

20060513143600-20060513161000

96

222

73P-SW-1

20060607162000-20060607173900

96

223

73P-SW-2

20060607173900-20060607191500

96

224

73P-SW-3

20060607191500-20060607205100

96

225

73P-SW-4

20060607205100-20060607222700

96

226

73P-SW-5

20060607222700-20060608000300

96

227

73P-SW-6

20060608000300-20060608013900

96

228

73P-SW-7

20060608013900-20060608031500

96

229

73P-SW-8

20060608031500-20060608050000

96

230

73P-SW-9

20060608050000-20060608062700

96

231

73P-SW-10

20060608062700-20060608080300

96

232

73P-SW-11

20060608080300-20060608093900

96

233

73P-SW-12

20060608093900-20060608111400

96

234

73P-SW-13

20060608111400-20060608125100

96

235

73P-SW-14

20060608125100-20060608142600

96

11

236

73P-SW-15

20060608142600-20060608162000

96

2.3 イメージ
2.3.1 FITS ファイルの作成
イメージではエネルギーバンドを 0.3-2keV,2-10keV,6-7keV の 3 つに区切った。

6-7keV を選択したのは中性鉄の 6.4keV, ヘリウム様鉄の 6.7keV などの鉄由来の軌線に注目したからである。
カメラはライトカーブと同じく BI(xis1) と FI(xis0,2,3) の 2 種に分けたので、合計 6 種類ずつの FITS ファ
イルを xselect を用いて作成した。

2.3.2 ds9
イメージ作成ソフトは ds9 を用いた。
仕様をそろえるため、まず下に示す grid ファイルを作成した。

2.3.3 gridori.grd と oriS.grd の２つに大別されているが、違いは zoom がそれぞれ 2.5、1.0 であること以外同じである。

scale は log、color は sls とした。max,min はデータごとに自動定義されるよう、セットしなかった。
hight,width はギャラリーに載せる時のサイズを考慮して決定した。
smooth はカウントの多い 0.3-2keV と 2-10keV では radius=2、カウントの少ない 6-7keV では radius=4 とした。

grid は入れたが、contour と region は特に入れなかった。
できたイメージの例を以下に示す。これは暗黒星雲 MBM12（20060203224500-20060206153000 ）のデータ
である。

12

FI カメラ

6-7keV

2-10keV0.3-2keV

BI カメラ

2.4 スペクトル
2.4.1 PHA ファイルの作成
xselect で event ﬁle を読み込み calibration source のデータを取り除き、スペクトルを抽出し、PHA ファ
イルとして保存した。今回は、さまざまな種類の天体の観測データを解析しなければならなかったため、スペクトル取得領域の指定は行わず、観測領域全面からスペクトルをとった。

13

2.4.2 GRPPHA によるビンまとめ
xselect で作られたスペクトルは、そのままではビンが細かく、1 つのビンあたりの統計がよくない。そこ
で、実際にスペクトルのフィッティングを行う前に grppha というソフトを用いて binning する必要がある。
今回の解析では、グラフを描いたときの見やすさなどを考慮し、0-511 channel までは 1bin まとめ、512-1023

channel までは 8bin まとめ、1024-2047 channel までは 16bin まとめ、2048-4095 channel までは 32bin まとめ、というように binning を行った。
ただし、この bin まとめではデータ点が少なくなりすぎてしまう event に対しては、1bin あたりに少なくとも 20 cts はあるように bin まとめをするように設定した。bin まとめの設定を変更したものは、表 2 に示した

event と同じである。

2.4.3 xspec
xspec では、grppha で bin まとめした PHA ファイルからスペクトルを描いて保存することができる。また、モデルフィッティングも行える。今回は xspec11 を使用した。
データの読み込み

xspec でデータを読み込ませる際、バックグラウンドファイルと検出器のレスポンスファイル（rmf ファイ
ル、arf ファイル）を読み込ませる必要がある。web 上の calibration data base などで公開されているファイ
ルをダウンロードして用いた。用いたファイルは以下のとおり。
バックグラウンドファイル

FI：NEP xisnom6mm det ﬁ rev.pi
BI：NEP xisnom6mm det bi.pi
rmf ファイル
FI：ae xi0 20060213.rmf
BI：ae xi1 20060213.rmf
arf ファイル
FI：ae xi0 xisnom6 20060615.arf
BI：ae xi1 xisnom6 20060615.arf
バックグラウンドは NEP（North Ecliptic Pole：黄道北極方向）のデータを使用した。このデータを引くことによって、Cosmic X-ray background や Non X-ray background など、観測している天体由来ではない X
線を除去することができる。rmf は Redistribution Matrix File の略で、検出器のレスポンスを与えるファイルである。arf は Auxiliary Response File の略で、望遠鏡のレスポンスを与えるファイルである。

14

スペクトルの表示

BI カメラのデータと FI カメラのデータに分けて PHA ファイル、レスポンスファイル、バックグラウンドを読み込み、2 つのスペクトルを 1 つの画像上に表示させた。また、データベース作成のために大小 2 種の画像を描き保存した。スペクトル解析を行う際には 0.4keV 以下と 12.0keV 以上のデータは使わないようにして表示させ、表示を行うと同時にカウントレートも求めるようにした。作成したスペクトルの一例は以下の図 8。
これは Cyg X-1（20051005043500-20051005151200）のデータである。

図8スペクトルの例

モデルフィッティング
スペクトルの表示に加え、スペクトルのモデルフィッティングも行った。本来は各天体に対しモデルをよく考慮してフィッティングをしなければ正しいフィッティングとはならないが、今回は観測データ数が多いなどの理由により、すべての観測データに対して一律に、
・wabs∗powerlaw（吸収 ∗ べき関数）
・wabs∗mekal（吸収 ∗mekal）の 2 種類のモデルによっておおまかなフィッティングを行った。
フィッティングによって求められたモデルはスペクトルと共にグラフに表示し、また、グラフの下には求めたモデルと実際のデータの残差を表示させた。
フィッティングに用いたモデル
１．wabs（吸収）モデル

wabs モデルは X 線が星間物質によって受ける光電吸収をモデル化したものであり、光電吸収を受ける確率は

15

A(E) = exp(−NH ∗ σph (E))
であらわされる。σph (E) は光電吸収断面積であり、主要元素の断面積を組成比に従って重みをつけて足し合
わせたもの。このモデルのパラメータは NH だけである。NH は水素柱密度であり NH ＝ nd（n：水素密度、

d：吸収体の視線方向の厚さ）である。NH は主要元素である水素が単位面積あたり視線方向にどれだけあるかの目安となる。
銀河系の中には 106 K 以下の低温ガスがあるので、X 線スペクトルは吸収を受けて低エネルギー側で下がる。
また、1-2keV の X 線に対しては主に O、Ne、Mg、Si、Fe などの吸収が支配的である。

２．powerlaw（べき関数）モデル

powerlaw モデルは、以下の式
A(E) = KE −αであらわされるモデルで、log-log スケールだと傾き −α の直線になる。パラメータは・K ：normalization（1keV における単位時間、単位エネルギー、単位面積あたりの放射光子数）
・α：photon index（無次元量）の 2 つである。この 2 つのパラメータを振ってフィッティングを行った。
３．mekal モデル

mekal モデルは、光学的に薄い高温プラズマからの放射を表すモデルで、熱制動放射に元素放射ラインを合わせたものになっている。パラメータは・K ：normalization
・kT ：プラズマ温度（keV）
・NH ：水素柱密度（cm−3 ）・Abundance：重元素（C、N、O、Ne、Mg、Al、Si、S、Ar、Ca、Fe、Ni）の含まれる割合が太陽と同じだと仮定し、重元素が太陽の何倍含まれているかを表す。
・redshift・switchの 6 個があるが、今回は K 、kT 、abundance の 3 つを振ってフィッティングを行った。

16

結果
各データに 2 種のモデルでモデルフィッティングをした結果の一例は以下の図 9、10 のようになった。図 9
はかに星雲（20050901215000-20050902010000）のデータ、図 10 はケンタウルス座銀河団（20051227060000-

20051228042000）のデータである。

図 9 wabs*powerlaw でのフィッティング

図 10

wabs*mekal でのフィッティング

また、フィッティングを行ったときに求められるパラメータ、フラックス、カウントレートは全てデータベースに記載した。今回のフィッティングは 2 種類のモデルで一律に行ったので、中にはフィッティングが不可能だったデータもある。このようなデータはグラフ上にモデルの線が表示されていない。

17

3 データベースの作成
html 作成はホームページビルダー 11（IBM 社）を補助的に用いた。

3.1 デザイン
実際のデータベースの構築にあたっては，立教大学の作成していたもの(http://agyo.rikkyo.ac.jp/ suzaku/index.html) を参考にし，それに改良を加えた。
ユーザーに使いやすいデータベースを作るため、具体的に次のような方針を立てた。
・ただ単にデータを羅列するだけでなく、天体をカテゴリ分けし、さらにリストから頭出しできるシステムを構築することによって検索機能の向上を図る。
・多量のデータから統計的情報を引き出すことができるので、ﬁtting パラメーターを表にまとめ、リストもダウンロードできるようにする。
・同イベントのバンド別、カメラ別の比較を容易にするため、１画面に収まる画像サイズを採用する。

3.2 サイトマップ
大局的には、サイト全体を「一覧で見る」「天体別に見る」「日付順に見る」「ダウンロード」の大きく 4 つのサブサイトにわけ，それぞれのギャラリーで掲載形式を変えて様々な用途に応じられるようにした。

図 11

サイトマップ

3.3 サイト概要
3.3.1 サブサイト：一覧で見る
立教大学のギャラリーとほぼ同じ構成で，イメージ（6 ページ），スペクトル（6 ページ），ライトカーブ（3ページ）をそれぞれ観測日時順に羅列した。さらに目次として各イベントをリスト化し，検索と頭出しをしや
すくした。

18

3.3.2 サブサイト：天体別に見る
まず全データを次の 8 つのカテゴリに分類した。カッコ内はイベント数

AGN(24)銀河 (11)銀河団 (33)
彗星 (25)コンパクト天体 (24)

SNR(77)galactic center&bulge&ridge(22)その他 (24)
これらのカテゴリごとにページを作成した。
ただし，SNR は数が多かったため，さらに crab(32)，crab 以外 1(23),crab 以外 2(22) の 3 ページに分割した。
（合計 11 ページ）
検索リストもカテゴリごとに作成し，順番は観測順ではなく原則アルファベット順になっている。
このサブサイトでは各イベントのイメージ，スペクトル，ライトカーブが同時に閲覧できるものにした。

3.3.3 サブサイト：日付順に見る
天体別のページ同様，イメージ，スペクトル，ライトカーブの 3 つを同時に見られるものを作り、観測日時順に並べた。
（全 8 ページ）

3.3.4 サブサイト：ダウンロード
まず，イメージ解析に用いた FITS ファイル，スペクトル解析に用いた PHA ファイルと GRPPHA でビンまとめした PHA ファイルを全データ zip 形式に圧縮し，ダウンロードできるようにした。
次に，各 ﬁtting パラメータを観測順に並べたデータリストを作成し，個別にダウンロードできるようにした。
最後に, 解析に使用した bash スクリプトを掲載した。

3.4 データベースの URL
データが膨大であるため作成したデータベースの全てをこのレポートに掲載することができない。

2007 年 4 月現在、京都大学宇宙線研究室のhttp://www-cr.scphys.kyoto-u.ac.jp/member/matumoto/temp/P6_2006_SuzakuDB/2006_p6_suzaku_data_base/で閲覧することができる。

19

4 データベースから得られた成果
立教データベースに比べ改善された点を列挙する。
・エネルギーバンド毎の解析を行った。
（イメージは 0.3-2keV、2-10keV、6-7keV、ライトカーブは 0.3-2keV、2-10keV）・calibration source，background を除去した。
・特にデータ点の少ない天体についてはビンまとめを個別に調節した。
・スペクトルを２つのモデルで簡単に ﬁtting した。
・各 ﬁtting parameter や ﬂux を表にまとめた。
・データの並べ方を工夫し，検索機能を向上させた。
完成したデータベースを眺めて、今回我々は興味深い１つの天体に注目してさらに詳しい解析を行った。

DEM L71/N23（観測日時 20050816122000-20050817143000）のイメージ解析を行った結果、エネルギーバ
ンドによって見え方が大きく異なることに気付いた。

図 12 0.3-2keV(FI)図 13 2-10keV(FI)図 14 6-7keV(FI)

0.3-2keV のバンドでは DEM L71(上) と N23(下) の 2 つの天体しか見えないが，2-10keV のバンドではDEM L71 の左上にもう一つ天体が見えるのがわかる。
さらに 6-7keV のバンドではむしろこの天体の方が明るくなるように見える。
この事実について文献を確認したが，我々が調べた範囲ではこれに関する記述が見つからなかったので興味を持ち，３つの天体を個別にスペクトル解析することにした。
まず図 15 のように領域を３つに区切り，上から A，B，C と名付けた。

20

図 15 ３つの region

A が高エネルギーで強い unknown，B が DEM L71，C が N23 である。
region の円は全て同じ半径にとり（r=1.11168’），強度を比較できるようにした。
それぞれをスペクトル解析した結果を図 16 に示す。

21

図 16 スペクトル結果

赤がＡ、青がＢ，緑がＣ

当初の予想では A の 6.4keV または 6.7keV の Fe 由来の輝線が見えることが期待されたが，そのような構造はなく，むしろ 4keV 以降連続的に A が B,C より強いという結果を得た。
そこで，A の powerlaw でのベキ（photon index）の下がり方に注目して ﬁtting を行った。

wabs*powerlaw 及 び wabs*mekal モ デ ル で は あ ま り 合 わ な い の で ，試 行 錯 誤 の 末 ，最 終 的 に
wabs*(powerlaw+vmekal) のモデルで ﬁt を行った。
ここで vmekal モデルとは、重元素量が太陽の何倍かを表す abandance を変数に持つ mekal モデルを発展させたもので、各元素 (He,C,N,O,…) ごとに太陽の何倍か変数とできる自由度の多い ﬁt モデルである。今回の解析では、O と Si を変数とした。

22

図 17 A の ﬁt

図 18 B の ﬁt23

図 19 C の ﬁt

赤がデータ点、青が (vmekal+powerlaw)*wabs モデルの ﬁt 結果、黄色はその vmekal*wabs 成分、緑はその powerlaw*wabs 成分を表す。

A,B,C いずれもおおむね 2keV 以下を vmekal*wabs モデルが、2keV 以上を powerlaw*wabs モデルが記述しているように見えるので、この ﬁt モデルが正しいと仮定すれば、2keV 以下と 2keV 以上の ﬂux を求めること
で各成分を比較することができる。
解析結果を表 3 に示す。

表 3 3 つの天体の比較

objectﬂux(0.4-2keV)cm−2 s−1

ﬂux(2-12kev)cm−2 s −1

photon index

χ2 /dofA

0.26 photons(3.4E-10 ergs)

2.3E-02 photons(1.6E-10 ergs)

2.14 ± 0.07

1.75

B

4.6 photons(5.8E-09 ergs)

2.1E-03 photons(8.5E-11 ergs)

5.38 ± 0.06

14.9

C

2.3 photons(2.9E-09 ergs)

1.8E-02 photons(7.8E-11 ergs)

4.86 ± 0.06

5.64

24

このモデルが正しいとすれば、A は B,C に比べ低エネルギーで 1 桁弱いにも関らず、高エネルギーではむしろ強いと言え、また photon index も小さい事がわかる。
ただしこの ﬁtting では χ2 値がかなり悪く，モデル ﬁt は決して正しいとは言えず，結論を出すにはまだ解析が不十分であろう。
より ﬁt をよくするには、・シュミレーションによる精密な arf ファイルの作成
・近接する A と B の漏れこみとすざくの位置分解能との考慮
・他の ﬁt モデルの検討などが考えられ、さらにこれらの解析を進めたかったが、時間的、技術的都合上ここまでで終了した。

25

5 まとめすざく SWG phase の XIS での全ての観測データ（240 個）を解析し、データベースとしてまとめあげた。
解析ではライトカーブ、イメージ、スペクトルのグラフを描き、ライトカーブ・イメージはエネルギーバンド
を分ける、イメージでは max・min の個別定義、スペクトルではモデルフィッティングなども行い、立教大学
が作成しているデータベースよりも詳しいものとなった。
また、データベースの構築においても、データの並べ方の工夫や天体のカテゴリ分け、検索機能の強化などさ
まざまな工夫を行い、使いやすいデータベースとなった。
このデータベースは今後京大宇宙線研究室の方々に公開される。
第 4 章で挙げたように、このデータベースからこのほかにもさまざまな興味深い現象が読み取れるであろう。
このデータベースが活用され、宇宙線研究室の方々の研究の助けとなれば幸いである。
また、今回は SWG phase のデータだけをまとめたが、今後公開されるすざくの観測データも解析し、このデータベースに付け加えていけば、より良いものになっていくのではないだろうか。

26

6 シェルスクリプトソース集
6.1 解析準備
全てのイベントファイルに cleansis をかけ、cleandata というディレクトリを作り保存する。

ls -1 > suzaku-data.list
for((num=1;num<243;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ suzaku-data.list‘
cd ${when}
cd xisls -1 --color=no *.evt.gz | sed ’s/.evt.gz//g’ > temp_evt.list
mkdir ./cleandata
max=‘awk ’END{print NR}’ temp_evt.list‘for((numb=1;numb<max+1;numb++))doevtname=‘awk -v countb=${numb} ’NR==countb{print $1}’ temp_evt.list‘

cleansis chipcol=SEGMENT<<EOF${evtname}.evt.gz./cleandata/${evtname}-2.evt.gz

EOF
done
cd
cd suzaku-data
done

xselect の読み込みに使う「FI.list」と「BI.list」を各ディレクトリ下に作成する。
ls -1 --color=no *.evt.gz > data.list
grep "xis0" data.list > FI.list
grep "xis1" data.list > BI.list
grep "xis2" data.list >> FI.list
grep "xis3" data.list >> FI.list

27

6.2 ライトカーブ
xselect で、大小２つのライトカーブの画像を描く。
注:ファイル名にスラッシュ記号を用いることができないため、DEM L71/N23（観測日時 20050816122000-

20050817143000）については天体名（下記スクリプト中の object）を定義する際には注意が必要である。
我々はこれを逐一手作業で修正したが、今考えれば天体名のリストを作ってそれを読み込ませるなど工夫の余地があったと思う。

ls -1 > suzaku-data.list
for((num=1;num<240;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ suzaku-data.list‘
cd ${when}
cd xiscd cleandata
sample=‘head -1 data.list‘
object=‘fkeyprint ${sample}+1 OBJECT | awk ’$1=="OBJECT"{print $3}’ | sed "s/’//g"‘filename=${object}_${when}xselect<<EOF
noread event FI.list./
set binsize 160
filter pha_cutoff 83 547
extract curve
plot curve
time off
mark 20 onla f "${filename} FI@0.3~2keV"
cpd ${filename}_lcL_FI.gif/gif
pl
/gif
q
filter pha_cutoff 538 2739
extract curve
plot curve
time off
mark 20 onla f "${filename} FI@2~10keV"
cpd ${filename}_lcH_FI.gif/gif
pl

28

/gif
q
filter pha_cutoff 83 547
extract curve
plot curve
time off
mark 20 on
paper 12 0.8
la f "${filename} FI@0.3~2keV"
cpd ${filename}_lcL_FI_s.gif/gif
pl
/gif
q
filter pha_cutoff 538 2739
extract curve
plot curve
time off
mark 20 on
paper 12 0.8
la f "${filename} FI@2~10keV"
cpd ${filename}_lcH_FI_s.gif/gif
pl
/gif
q
read event BI.listyes./
set binsize 160
filter pha_cutoff 83 547
extract curve
plot curve
time off
mark 20 onla f "${filename} BI@0.3~2keV"
cpd ${filename}_lcL_BI.gif/gif
pl
/gif
q
filter pha_cutoff 538 2739
extract curve
plot curve
time off
mark 20 onla f "${filename} BI@2~10keV"
cpd ${filename}_lcH_BI.gif/gif
pl
/gif
q
filter pha_cutoff 83 547
extract curve
plot curve
time off29

mark 20 on
paper 12 0.8
la f "${filename} BI@0.3~2keV"
cpd ${filename}_lcL_BI_s.gif/gif
pl
/gif
q
filter pha_cutoff 538 2739
extract curve
plot curve
time off
mark 20 on
paper 12 0.8
la f "${filename} BI@2~10keV"
cpd ${filename}_lcH_BI_s.gif/gif
pl
/gif
q
q
no
EOF

cd
cd suzaku-datadone

6.3 イメージ
xselect で８種類の FITS ファイルを作成する。
ls -1 > suzaku-data.list
for((num=1;num<240;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ suzaku-data.list‘
cd ${when}
cd xiscd cleandata
sample=‘head -1 data.list‘
object=‘fkeyprint ${sample}+1 OBJECT | awk ’$1=="OBJECT"{print $3}’ | sed "s/’//g"‘xselect<<EOF
noread event FI.list./30

filter column "STATUS=0:65535"
extract image
save image ${object}_all_FI.fits
filter pha_cutoff 83 547
extract image
save image ${object}_L_FI.fitsyesfilter pha_cutoff 548 2739
extract image
save image ${object}_H_FI.fitsyesfilter pha_cutoff 1644 1917
extract image
save image ${object}_Fe_FI.fits
yesread event BI.list
yesfilter column "STATUS=0:65535"
extract image
save image ${object}_all_BI.fits
filter pha_cutoff 83 547
extract image
save image ${object}_L_BI.fitsyesfilter pha_cutoff 548 2739
extract image
save image ${object}_H_BI.fitsyesfilter pha_cutoff 1644 1917
extract image
save image ${object}_Fe_BI.fits
yes
q
no
EOF

cd
cd suzaku-datadone

ds9 上で作成した、大きなイメージ画像のための grd ファイル（ori.grd）
global grid31set grid(system) wcs
set grid(sky) fk5
set grid(skyformat) hms
set grid(type) publication
set grid(type,numlab) exterior
set grid(grid) 1
set grid(grid,color) 1
set grid(grid,width) 0
set grid(grid,style) 1
set grid(gap1) {}set grid(gapunit1) degrees
set grid(gap2) {}set grid(gapunit2) degrees
set grid(axes) 1
set grid(axes,color) 2
set grid(axes,width) 3
set grid(axes,style) 0
set grid(tick) 1
set grid(tick,color) 5
set grid(tick,width) 0
set grid(tick,style) 0
set grid(border) 1
set grid(border,color) 5
set grid(border,width) 0
set grid(border,style) 0
set grid(labelling) exterior
set grid(labelup) 1
set grid(numlab) 1
set grid(numlab,font) helvetica
set grid(numlab,style) bold
set grid(numlab,size) 9
set grid(numlab,color) 7
set grid(numlab,gap1) {8}
set grid(numlab,gap2) {}set grid(textlab) 1
set grid(textlab,def1) 1
set grid(label1) { }set grid(textlab,gap1) {15}
set grid(textlab,def2) 1
set grid(label2) {}set grid(textlab,gap2) {}set grid(textlab,font) helvetica
set grid(textlab,style) plain
set grid(textlab,size) 18
set grid(textlab,color) 3
set grid(title) 1
set grid(title,def) 0
set grid(title,text) {object}
set grid(title,gap) {15}
set grid(title,font) times
set grid(title,style) bold
set grid(title,size) 18
32

set grid(title,color) 2

ds9 で大きなイメージ画像を作成
for((num=1;num<240;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ suzaku-data.list‘
cp ori.grd ./${when}/xis/cleandata
cd ./${when}/xis/cleandata
sample=‘head -1 data.list‘
object=‘fkeyprint ${sample}+1 OBJECT | awk ’$1=="OBJECT"{print $3}’ | sed "s/’//g"‘sed ’s/object/’${object}’(0.3~2keV)@’${when}’[FI]/g’ ori.grd > L_FI.grd
sed ’s/object/’${object}’(2~10keV)@’${when}’[FI]/g’ ori.grd > H_FI.grd
sed ’s/object/’${object}’(6~7keV)@’${when}’[FI]/g’ ori.grd > Fe_FI.grd
sed ’s/object/’${object}’(0.3~2keV)@’${when}’[BI]/g’ ori.grd > L_BI.grd
sed ’s/object/’${object}’(2~10keV)@’${when}’[BI]/g’ ori.grd > H_BI.grd
sed ’s/object/’${object}’(6~7keV)@’${when}’[BI]/g’ ori.grd > Fe_BI.grd
ds9 ${object}_${when}_L_FI.fits -height 650 -width 800 -scale log -cmap sls -zoom 2.5-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load L_FI.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_L_FI.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_H_FI.fits -height 650 -width 800 -scale log -cmap sls -zoom 2.5-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load H_FI.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_H_FI.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_Fe_FI.fits -height 650 -width 800 -scale log -cmap sls -zoom 2.5-smooth yes -smooth radius 4 -grid -grid load Fe_FI.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_Fe_FI.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_L_BI.fits -height 650 -width 800 -scale log -cmap sls -zoom 2.5-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load L_BI.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_L_BI.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_H_BI.fits -height 650 -width 800 -scale log -cmap sls -zoom 2.5-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load H_BI.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_H_BI.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_Fe_BI.fits -height 650 -width 800 -scale log -cmap sls -zoom 2.5-smooth yes -smooth radius 4 -grid -grid load Fe_BI.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_Fe_BI.jpeg -exit &33

usleep 10000000
cd
cd suzaku-datadone

ds9 上で作成した、小さなイメージ画像のための grd ファイル（oriS.grd）
global grid
set grid(system) wcs
set grid(sky) fk5
set grid(skyformat) hms
set grid(type) publication
set grid(type,numlab) exterior
set grid(grid) 1
set grid(grid,color) 1
set grid(grid,width) 0
set grid(grid,style) 1
set grid(gap1) {}set grid(gapunit1) degrees
set grid(gap2) {}set grid(gapunit2) degrees
set grid(axes) 1
set grid(axes,color) 2
set grid(axes,width) 3
set grid(axes,style) 0
set grid(tick) 1
set grid(tick,color) 5
set grid(tick,width) 0
set grid(tick,style) 0
set grid(border) 1
set grid(border,color) 5
set grid(border,width) 0
set grid(border,style) 0
set grid(labelling) exterior
set grid(labelup) 1
set grid(numlab) 1
set grid(numlab,font) helvetica
set grid(numlab,style) bold
set grid(numlab,size) 9
set grid(numlab,color) 7
set grid(numlab,gap1) {8}
set grid(numlab,gap2) {}set grid(textlab) 1
set grid(textlab,def1) 1
set grid(label1) { }set grid(textlab,gap1) {10}set grid(textlab,def2) 1
set grid(label2) {}set grid(textlab,gap2) {}set grid(textlab,font) helvetica

34

set grid(textlab,style) plain
set grid(textlab,size) 12
set grid(textlab,color) 3
set grid(title) 1
set grid(title,def) 0
set grid(title,text) {object}
set grid(title,gap) {15}
set grid(title,font) times
set grid(title,style) bold
set grid(title,size) 9
set grid(title,color) 2
ds9 で小さなイメージ画像を作成。
for((num=1;num<240;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ suzaku-data.list‘
cp oriS.grd ./${when}/xis/cleandata
cd ./${when}/xis/cleandata
sample=‘head -1 data.list‘
object=‘fkeyprint ${sample}+1 OBJECT | awk ’$1=="OBJECT"{print $3}’ | sed "s/’//g"‘sed ’s/object/’${object}’(0.3~2keV)@’${when}’[FI]/g’ oriS.grd > L_FIS.grd
sed ’s/object/’${object}’(2~10keV)@’${when}’[FI]/g’ oriS.grd > H_FIS.grd
sed ’s/object/’${object}’(6~7keV)@’${when}’[FI]/g’ oriS.grd > Fe_FIS.grd
sed ’s/object/’${object}’(0.3~2keV)@’${when}’[BI]/g’ oriS.grd > L_BIS.grd
sed ’s/object/’${object}’(2~10keV)@’${when}’[BI]/g’ oriS.grd > H_BIS.grd
sed ’s/object/’${object}’(6~7keV)@’${when}’[BI]/g’ oriS.grd > Fe_BIS.grd

ds9 ${object}_${when}_L_FI.fits -height 280 -width 420 -scale log -cmap sls-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load L_FIS.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_L_FIS.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_H_FI.fits -height 280 -width 420 -scale log -cmap sls-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load H_FIS.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_H_FIS.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_Fe_FI.fits -height 280 -width 420 -scale log -cmap sls-somooth yes -smooth radius 4 -grid -grid load Fe_FIS.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_Fe_FIS.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_L_BI.fits -height 280 -width 420 -scale log -cmap sls-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load L_BIS.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_L_BIS.jpeg -exit &35

usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_H_BI.fits -height 280 -width 420 -scale log -cmap sls-smooth yes -smooth radius 2 -grid -grid load H_BIS.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_H_BIS.jpeg -exit &usleep 10000000
ds9 ${object}_${when}_Fe_BI.fits -height 280 -width 420 -scale log -cmap sls-smooth yes -smooth radius 4 -grid -grid load Fe_BIS.grd-saveimage jpeg ${object}_${when}_Fe_BIS.jpeg -exit &usleep 10000000
cd
cd suzaku-datadone

6.4 スペクトル
xselect で event ﬁle から PHA ファイルを作成する。

ls -1 > suzaku-data.list
for((num=1;num<243;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ suzaku-data.list‘
cd ${when}
cd xiscd cleandata
sample=‘head -1 data.list‘
object=‘fkeyprint ${sample}+1 OBJECT | awk ’$1=="OBJECT"{print $3}’ | sed "s/’//g"‘xselect<<EOF
noread event FI.list./
filter column "STATUS=0:65535"
extract specsave spec ${object}_${when}_FI.phanoyesread event BI.list
yes
./

36

filter column "STATUS=0:65535"
extract specsave spec ${object}_${when}_BI.pha
no
yes
q
no
EOF

GRPPHA でビンまとめを行う。

for((num=1;num<241;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-day.list‘
object=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-name.list‘
cd ${when}
cd xiscd cleandata
grppha ${object}_${when}_FI.pha ${object}_${when}_FI_grp3.pha <<EOF
group 0 511 1 512 1023 8 1024 2047 16 2048 4095 32
exit
EOF
grppha ${object}_${when}_BI.pha ${object}_${when}_BI_grp3.pha <<EOF
group 0 511 1 512 1023 8 1024 2047 16 2048 4095 32
exit
EOF

cd
cd suzaku-data
done

xspec で、ビンまとめしたデータからスペクトルの表示と ﬁtting を行う。また、BI カメラと FI カメラのス
ペクトルデータを同時に表示した画像（大小）wabs*powerlaw、wabs*mekal で ﬁtting した結果と残差の画像（大小）を作成。

for((num=1;num<241;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-day.list‘

37

object=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-name.list‘
filename=${object}_${when}
cd ${when}
cd xiscd cleandata
xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
data 2:2 ${filename}_BI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
backgrnd 2 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi
response 2 ae_xi1_20060213.rmf
arf 2 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
show
iplot ldata
rescale x 0.4 12color 13 on 1
color 11 on 2
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}"
cpd ${filename}_sp_all_0310.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF
xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
data 2:2 ${filename}_BI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
backgrnd 2 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi
response 2 ae_xi1_20060213.rmf
arf 2 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
iplot ldata
rescale x 0.4 12color 13 on 1
color 11 on 2
time offlabel x "energy (keV)"label f38

label t "${filename}"
paper 12 0.8
cpd ${filename}_sp_all_0310S.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF

xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_BI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi
response 1 ae_xi1_20060213.rmf
arf 1 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*power
0.1
2
renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12
Csize 0.8
color 11 on 1
color 1 on 2
color 5 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[BI] fitting(powerlaw*wabs)"
cpd ${filename}_sp_BI_fit1_0310.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF
xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_BI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi
response 1 ae_xi1_20060213.rmf
arf 1 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**39

model wabs*power
0.1
2
renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12color 11 on 1
color 1 on 2
color 5 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[BI] fitting(powerlaw*wabs)"
paper 12 0.8
cpd ${filename}_sp_BI_fit1_0310S.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF

xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*power
0.1
2
renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12
Csize 0.8
color 13 on 1
40

color 1 on 2
color 6 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[FI] fitting(powerlaw*wabs)"
cpd ${filename}_sp_FI_fit1_0310.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF
xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*power
0.1
2
renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12color 13 on 1
color 1 on 2
color 6 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[FI] fitting(powerlaw*wabs)"
paper 12 0.8
cpd ${filename}_sp_FI_fit1_0310S.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF

xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_BI_grp3.pha
41

backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi
response 1 ae_xi1_20060213.rmf
arf 1 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*mekal
0.1

1 0.01

renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12
Csize 0.8
color 11 on 1
color 1 on 2
color 5 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[BI] fitting(mekal*wabs)"
cpd ${filename}_sp_BI_fit2_0310.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF
xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_BI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi
response 1 ae_xi1_20060213.rmf
arf 1 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*mekal
0.1

1 0.0142

renorm
query yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12color 11 on 1
color 1 on 2
color 5 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[BI] fitting(mekal*wabs)"
paper 12 0.8
cpd ${filename}_sp_BI_fit2_0310S.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF

xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*mekal
0.1

1 0.01

renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12
43

Csize 0.8
color 13 on 1
color 1 on 2
color 6 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[FI] fitting(mekal*wabs)"
cpd ${filename}_sp_FI_fit2_0310.gif/gif
pl
exit
exit
y
EOF
xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*mekal
0.1

1 0.01

renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
iplot ldata delchi
rescale x 0.4 12color 13 on 1
color 1 on 2
color 6 on 3
time offlabel x "energy (keV)"label flabel t "${filename}[FI] fitting(mekal*wabs)"
paper 12 0.8
cpd ${filename}_sp_FI_fit2_0310S.gif/gif
pl
exit
exit
y
44

EOF

cd
cd suzaku-datadone

wabs*powerlaw で ﬁtting を行い、0.4-12keV、0.4-2keV、2-10keV それぞれのエネルギーでのフラックスを求める。

for((num=1;num<241;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-day.list‘
object=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-name.list‘
filename=${object}_${when}

cd ${when}
cd xiscd cleandata

xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_BI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi
response 1 ae_xi1_20060213.rmf
arf 1 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*power
0.1
2
renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
flux 0.4 12flux 0.4 2
flux 2 10
exit
y
EOF

45

xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*power
0.1
2
renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
flux 0.4 12flux 0.4 2
flux 2 10
exit
y
EOF

cd
cd suzaku-datadone

wabs*mekal で ﬁtting を行い、0.4-12keV、0.4-2keV、2-10keV それぞれのエネルギーでのフラックスを求める。

for((num=1;num<241;num++))dowhen=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-day.list‘
object=‘awk -v count=${num} ’NR==count{print $1}’ object-name.list‘
filename=${object}_${when}
cd ${when}
cd xiscd cleandata
xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_BI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_bi.pi

46response 1 ae_xi1_20060213.rmf
arf 1 ae_xi1_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*mekal
0.1

1 0.01

renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
flux 0.4 12flux 0.4 2
flux 2 10
exit
y
EOF

xspec11<<EOF
data 1:1 ${filename}_FI_grp3.pha
backgrnd 1 NEP_xisnom6mm_det_fi_rev.pi
response 1 ae_xi0_20060213.rmf
arf 1 ae_xi0_xisnom6_20060615.arf
setplot energy
ignore **-0.4 12.0-**
model wabs*mekal
0.1

1 0.01

renormquery yes
fit
renormfit
renormfit
47

flux 0.4 12flux 0.4 2
flux 2 10
exit
y
EOF

cd
cd suzaku-data
done

7 参考文献・「すざく」ヘルプデスク；「すざく」ファーストステップガイド
・ASCA Team ；はじめての表街道

48

第 2.04 版

8 謝辞
大学生活の最後に、X 線衛星すざくのデータという科学の最先端に触れられてとても嬉しかったです。データ解析やスクリプトなどについて全くの初心者だった私に、お忙しい中初歩から丁寧に指導してくださった助
手の松本さん、TA の内山さんには本当に感謝しています。
またこの 1 年間、宇宙線研究室の先生方や院生のみなさまにはいろいろな場面で大変お世話になりました。ありがとうございました。このデータベースがみなさまのお役に立つことを願っています。（小川）
僕は解析どころかパソコンについてほとんど素人でした。入学以来プログラミングを食わず嫌いして 3 年半避け続けてきたツケがこの半年間で少しは取り返せたと思います。
プログラムは実際勉強し始めてみると楽しいもので今ではむしろ好きになりましたし，今後の研究に大きく生かされると思います。これもひとえに松本さん，内山さんのご指導の賜物です。また，P6 の仲間とはいい意
味で刺激し合えて一年間切磋琢磨できたと思います。本当にありがとうございました。（佐野）49