2018 年度第 48 回
天文・天体物理若手夏の学校

集録集

太恒

謝辞

2018 年度天文・天体物理若手夏の学校は、基礎物理学研究所 (研究会番号:YITP-W-18 − 02) を始め、国立天文台、理論天文学宇宙物理学懇談会、一般社団法人 豊橋観光コンベンション協会、光学赤外線天文連絡会、高エネルギー宇宙物理連絡会、野辺山宇宙電波観測所からのご支援、また、
企業・個人 (プログラム集参照) からご寄付により成り立っております。事務局一同厚く御礼申し上げます。

太陽・恒星分科会

オーラルアワード (太陽・恒星分科会)
順位 講演者

所属

学 講演タイトル
年

1位

谷口大輔

2位

河合敏輝

3位

木原孝輔

東京大学

M1 近赤外線高分散分光器 WINERED を用いた Y,J バンドのライン強度比からの晩期型巨星有効温度の決定
名古屋大学 M1 深層学習と数値計算を用いたナノフレアの検出およびエネルギー導出手法の開発
京都大学
M1 深層学習による画像認識を用いた太陽フレ
ア予報システムの開発

ポスターアワード (全分科会)
順位 分科会名 講演者

所属

学 講演タイトル
年

1位

星惑

安部大晟

名古屋大学 M1 分子雲中におけるフィラメント形
成と星形成開始条件の解明に向
けた数値シミュレーション

2位

星惑

櫻庭遥

東京工業大 M2 エンスタタイトコンドライト集
学

3位

銀河

安藤誠

東京大学

積による地球大気形成

M1 COSMOS 領域における原始銀河団コアの探索indexa1

Sato Tatsuki

全対流層星の自転周期と X 線光度の関係

a2

御堂岡拓哉

星風衝突連星系 WR 125 の X 線での初検出

a3

谷口大輔

近赤外線高分散分光器 WINERED を用いた Y,J バンドのライン強度比からの晩期型巨星有効

a4

關嵩覚

恒星フレアにおけるリチウム合成の可能性

a5

河合敏輝

深層学習と数値計算を用いたナノフレアの検出およびエネルギー導出手法の開発

a6

木原孝輔

深層学習による画像認識を用いた太陽フレア予報システムの開発

a7

山崎大輝

飛騨天文台 SMART 望遠鏡の偏光観測からコロナ磁場を推定するコードの開発

b1

OUCHI
OMA

b2

田口健太

爆発直後のスペクトルで迫る、新星爆発の様相

b3

鷲ノ上遥香

ゼロ・低金属量星でのコロナループ加熱と X 線放射

b4

古谷侑士

浮上磁場を伴わないコロナジェットの生成機構、および光球・彩層スケールへの応用の可能性

c1

石川遼太郎

ひので衛星で探る太陽光球面乱流の発達過程

c2

阿部仁

Hinode-IRIS-ALMA によるプラージュ領域同時観測

c3

徳田怜実

撮像観測による太陽彩層微細構造の３次元速度場の解析

c4

町田亜希

飛騨天文台 SMART/SDDI で観測された浮上磁場領域とアーチフィラメントシステム

c5

大西隆平

種族 II 矮新星で初めて観測されたスーパーアウトバースト

c6

河合広樹

軟Ｘ線、Hα 線、可視連続光による巨大恒星フレア同時多波長観測の成果

c7

杉田龍斗

単独 G 型主系列星に対するスーパーフレア調査

温度の決定

RY-

持続的なエネルギー散逸に対する、星の外層の力学的な応答

——–index

a1

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全対流層星の自転周期と X 線光度の関係
佐藤 樹 (中央大学大学院 理工学研究科)

Abstract小質量星は数百万 K の高温のプラズマを持ち、定常的に X 線を放射しており、この X 線光度と自転の関係は、恒星ダイナモの振る舞いを表していると考えられる。太陽型星のように対流層と放射層の２つの層の境界 (タコクライン) では、効率的にダイナモが駆動すると考えられている。一方で、スペクトルタイプ M4以降の晩期 M 型星は、全てが対流層のみでありタコクラインを持たない為、ダイナモがどのように働くのかは分かっていない。Wright et al. 2011 及び Wright et al. 2016 では、回転のパラメーターに対流運動を考慮したロズビー数（Ro ）を用いて、晩期 M 型星も含めた小質量星の回転と X 線放射の関係を結びつけた。その結果、小質量星はそのスペクトル型に依らず、Ro <0.13 の天体は全放射光度で正規化した定常 X 線
光度 (LX /Lbol ) が 10−3 erg s−1 で一定になり、Ro >0.13 の天体では LX /Lbol =104 − 108 erg s−1 の範囲で、

LX /Lbol ∝ Ro−2.70 の冪乗則に従って減少する事を示した。この観測事実は、恒星ダイナモが放射層を持たない晩期 M 型星にまで拡張できる事を示唆している。しかし、Ro >0.13 の天体のサンプル数は、太陽近傍

13 pc 以内の 4 天体のみであったため、我々は Ro >0.13 の晩期 M 型星を 33 pc 以内からサンプリングすることで、天体の統計数を増やし、LX /Lbol と Ro の関係が放射層を持つ恒星と同様になるかを調査した。具
体的には、X 線天文衛星 Chandra と XMM-Newton のアーカイブデータを用いて、全 7 天体を解析し、各天体の定常 X 線光度 (0.2-2.4 keV) を算出した。その結果、我々のサンプルから得られた冪は β=-2.4±1.46であり、先行研究と矛盾が無いことが分かった。このことから、我々の結果も、晩期 M 型星の X 線放射機
構が太陽型星と同様であり、タコクラインの有無には依らないことを示唆する。

1

Introduction1.1

小質量星の内部構造

1.2

Rotation-activity

小質量星の対流層では自転による差動回転によって、定常的に磁場の拡散や磁気エネルギーの放出が小質量星における星の内部構造は、スペクトル型

起こっており、これらに伴い X 線も放出されると考によって変化する。我々の身近にある太陽は G 型主えられている。このように、定常 X 線光度と星の回系列星であり、その内部構造は核の外側に放射によっ 転の関係は、恒星ダイナモの振る舞いを表す。先行てエネルギーを伝達する放射層、さらにそのの外側 研究 (Wright et al. 2016) では、回転のパラメーターに対流によってエネルギーを伝達する対流層がある。 に対流運動を考慮したロズビー数（R ）を用いて、このように大きく 2 層で構成される小質量星は部分対流層星と呼ばれ、スペクトル型が K の晩期から Mの早期に属する。一方で、スペクトル型が M の晩期
から L に属する小質量星は、対流層のみによって構成される全対流層星である。

oRo <0.13 の晩期 M 型星と部分対流層を含めた小質量星の回転と X 線放射の関係を結びつけた。(図 1) 一
方で Ro >0.13 の晩期 M 型星は 4 天体のみわかっており、統計的な議論を行う上では不十分である。そこで我々は、自転周期の長い晩期 M 型星の X 線光度を求め、全対流層星において LX /Lbol ∝ Roβ の関係
が 部分対流層星と同様かどうかを調査した。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

Wright et al. 2016
10−2
10−3

Lx/Lbol

10−4
10−5
10−6
10−7
10−8

10−3

10−2

10−1
Ro=Prot/ τ1

図 1: 小質量星ににおける Rotation-actuvity の関係
ドットは部分対流層星と自転周期が 20 日以上の全対
流層星、色付きは自転周期が 20 日以上の全対流層星

Reference
Wright, & Drake 2016Natur.535..526W
Wright 2011ApJ...743...48W

——–indexa2

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星風衝突 WR 連星系 WR 125 の長周期 X 線光度変動
御堂岡 拓哉 (東京大学大学院 理学研究科天文学専攻)

Abstract
Wolf-Rayet 星 (WR 星) の多くは連星系であり、特に両者の星風衝突によって高温ガスが形成されているものを「星風衝突 WR 連星 (Colliding Wind Wolf-Rayet Binaries; CWWB)」と呼んでいる。一般に、楕円軌道を持つ長周期 CWWB は近星点付近でダストを生成し、周期的に赤外線増光する。今回のターゲットである WR 125(WC7+O9) は 1990–1993 年にかけてダストによる赤外線増光が報告されている。また X 線では 1981 年に Einstein 衛星で初検出され、1991 年の ROSAT 衛星の観測の視野内にも入っている。我々は2016–2017 年に Swift 衛星、XMM-Newton 衛星により計 33ksec の即応観測を行った。この間に有意な光度変動が得られなかったことから、WR 125 は少なくとも周期 25 年以上の長周期 CWWB であると考えられる。 今回我々は、赤外線増光の報告から近星点付近であったと推測される 1991 年の ROSAT による指向観
測データに注目した。解析の結果、ROSAT/PSPC では有意に X 線は受かっておらず、近星点から十分遠いと推測される 1981 年の Einstein、また 2016–2017 年に Swift で観測されたフラックスよりも低い値を示した。つまり X 線光度は、連星間距離に反比例して変動するという予想に反して、近星点付近で低エネルギー

X 線が減光していることが示唆される。

1

Introduction
Wolf-Rayet 星（WR 星）の多くは連星系を成し(Rosslowe & Crowther 2015)、両者からの星風の衝突により 107 − −108 K の温度をもつ高温プラズマを放出する。これを Colliding Wind Wolf-rayet Binary（CWWB）という。楕円軌道を持つ長周期の CWWBにおいては、近星点を通過する際にダスト起源の赤だった。1991 年には X 線天文衛星 ROSAT でも指向観測が行われたが有意に X 線は検出されていなかった (Pollock et al. 1995)。また、1990∼1993 年に一度だけダストによる赤外線増光が確認されて (Williams

et al. 1992, 1994) 以来赤外線での増光は見られていないため、非常に長周期であることが示唆されている。そこで我々は WR 125 の長期的、短期的な光度変動を確認するため複数回の即応観測を依頼した。

外線増光が起こることがわかっている (Williams etal. 1992)。また、CWWB の多くは星風の衝突時に X線も放出する。連星間距離の違いによりプラズマはを得るために重要である。そのため、我々はこれま

Observations and Data Reduction

様々な性質を持つため、X 線観測は星風パラメータ2

で CWWB である WR 星の X 線モニタリングを行っ

Table 1 は X 線天文衛星 Swift と XMM-Newton でてきた。過去に観測した天体には WR 19、WR 140の観測ログとそれぞれのカウントレートを示していが挙げられるが (Sugawara et al. 2015)、これらは比る。我々は 2016 年 11 月 28 日から 2017 年 3 月 16 日

較的明るく、また軌道周期もわかっており X 線観測にかけて Swift で計 12ksec の観測を行った。今回用しやすいと考えられた。

いた X-ray Telescope(XRT) は 0.3–10 keV に感度を今回観測対象に選んだ WR 125 は主星が WC7 型、 持つ X 線望遠鏡であり、2 次元画像とスペクトルが得伴星が O9 型の (van der Hucht 2001)CWWB であられる Photon-counting (PC) Mode を用いて観測をる (Williams et al. 1994)。1981 年に X 線天文衛星行った。また、得られたデータをもとに Swift-XRT

Einstein で初めて検出されており (Pollock 1987)、そ data products generator1 を用いてライトカーブ、スの時の光度は 1.4 ± 0.4 × 1033 erg s−1 @0.2–4.0 keV
1 http://www.swift.ac.uk/user objects/index.php

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表 1: Observation logs and the count rates with Swift and XMM-NewtonĊ@0.3–1.5keVa

Ċ @1.5–10.0keVa

Satellite/Detector

mode

Obs. ID

Start time [UT]Exposure time (ks)

Swift/XRT

Photon-Counting

00034826001

2016-11-28T01:50

4.8

0.87±0.25

1.5±0.32

Swift/XRT

Photon-Counting

00034826002

2016-12-17T13:27

4.7

0.57±0.20

1.7±0.34

Swift/XRT

Photon-Counting

00034826003

2017-03-16T06:19

2.3

0.62±0.31

1.2±0.42

XMM/EPIC

Full frame

0794581101

2017-05-11T08:43b21.5

5.2±0.49

15.5±0.80−2(10counts s−1)(10−2 counts s−1 )aObserved count rates of each energy band. The rate of XMM-Newton used EPIC-pn detector.

bStarting time of MOS1-observation.

表 2: The best-fitting parameter of spectral fitting
TBabs*apec

TBabs*varabs*vapec

normalized counts s−1 keV−1

Parameter
Interstellar absorption
NH (1022 cm−2 )1.6±0.10

0.7(fixed)———

8.2±0.64

kT(keV) a

2.3±0.16

2.2±0.17

E.M. (1056 cm−3 )b

Circumstellar absorption
NHe (1020 cm−2 )3.55±0.22

1.61±0.04

Fx (10−13 erg cm−2 s−1 ) c

7.9

7.6

Lx (1033 erg s−1 )d

4.4

4.0

χ2 /dof

197/135

189/135(data−model)/error

Thermal plasmaa Plasma temperatureb The emission measure in cm−3
c The absorbed flux (0.5-10.0 keV)

Swift/XRT/2016-11-28
Swift/XRT/2016-12-17
Swift/XRT/2017-03-16
XMM/MOS1/2017-05-11
XMM/MOS2/2017-05-11
XMM/PN/2017-05-11

0.1

0.01

10−3

10−4
2
0
−2
0.5

d The absorption-corrected luminosity (0.5-10.0 keV).

We calculated by assuming a distance of 4.1 kpc(Gaia Collaboration 2018).

ペクトルを作成した (Evans et al. 2007, 2009)。
ま た 、2017 年 5 月 11 日 に XMM-Newton で

21.5ksec の観測を行った。The European Photon
Imaging Camera (EPIC) は X 線反射鏡と CCD 検
出器により 0.2–12.0 keV のエネルギー帯域の X 線の

1

2
Energy (keV)510

図 1: The spectra of WR 125 and the best-

fitting models
The solid lines show their fitting models respectively. This model is TBabs*varabs*vapec.

3

Results&Analysis

結像、分光を行う。我々は ESA の SAS Data Analy-

即応観測の結果、Swift で座標 (19h 28m 15.6s,
sis Threads2 を参考にし、SAS version 15.0.0 を用い +19◦ 33′ 20.9′′ ) を中心とする半径 2.7 秒角の領域にて 0.3–10.0 keV におけるライトカーブ、スペクトル 90%の信頼度で X 線を検出した (Evans et al. 2014)を作成した。また、以下のスペクトル解析には HEA-

。 Gaia Collaboration (2018) によると WR 125 のSOFT version 6.22.1 と XSPEC version 12.9.1p を 座標は (19h 28m 15.61s, +19◦ 33′ 21.53′′ ) であるた
用いた。
め、WR 125 からの X 線検出は確からしいといえる。
Swift の 3 回のデータを minimum 10 でビンまとめ、Swift に比べ観測時間が長く photon count 数の2 https://www.cosmos.esa.int/web/xmm-newton/sasthread-timing
https://www.cosmos.esa.int/web/xmm-newton/sas-threadepic-filterbackgroundhttps://www.cosmos.esa.int/web/xmm-newton/sas-threadmos-spectrum
https://www.cosmos.esa.int/web/xmm-newton/sas-threadpn-spectrum

大きかった XMM の MOS1、MOS2、PN のデータ
を minimum 15 でビンまとめし、合計 6 つのデータを用いて XSPEC でスペクトル解析を行なった。太
陽組成は wilm(Williams et al. 2000) に設定し、星間吸収と光学的に薄い高温プラズマを仮定したモデル

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校(TBabs*apec) でフィッティングを行なった。まず別々のパラメータでフィッティングしたところエラーの表 3: Observed flux with Einstein, ROSAT and

範囲でパラメータが一致したので 6 データ同時フィッ

XMM-Newton in the 0.5–10.0 keV range

トを行なった。Table 2. はベストフィット時の各パラ

Obs. year

Satellite/Detector

メータを表す。

Observed flux a(erg s−1 cm−2 )銀河系内の WR 星カタログ (Vuong et al. 2003)

1981.3Einstein/IPC

1.5×10−12によると B バンドと V バンド間の色超過 E(B-V)

1991.8ROSAT/PSPC＜ 4.2×10−13

2016.9–2017.4

Swift/XRT&XMM/EPIC

7.9×10−13

は 1.66 であり、選択減光 RV を銀河系内の平均値

3.1(Cardelli et al. 1989) と仮定したところ、Vuonget al. (2003) での式を用いて NH は 0.81 × 1022cm

温度などの星風パラメータは他の WC 型の WR 星に

理 論 値 に 対 し て ベ ス ト フィット の 値 は 1.6 ×

10

cm

−2

keV range using model APEC with WebPIMMS.

−2だと推定された。
22

a We converted each count rate to the flux in the 0.5–10

とかなり大きく出ており、星間吸収だけ

典型的な値であることが確認された。

1981 年 4 月 9 日に Imaging Proportional Counter

でなく WR 星周辺に吸収に起因する物質が存在する(IPC) 検 出 器 で 観 測 さ れ た Einstein 衛 星 の カ ウと考えられる。よって WR 星付近の吸収を考慮する

ントレートは 0.0122 counts/s であった (sequence

ためモデル varabs を導入し、TBabs の NH は理論値

No. 8680)。また、ROSAT 衛星では Position Sen-である 0.8 × 10 cm
22−2に固定した。また熱的プラズ

sitive Proportional Counters (PSPC) 検出器を用いマにもアバンダンスを設定できるよう vapec にモデて 1991 年 10 月 28 日に 2.1 ksec の指向観測（seq.id

ルを変更して同時フィッティングを行った。ここで化RP170260N00）があったが WR 125 付近で有意に X

学組成だが single WC7 star である WR90 の abun-

線は検出されていなかった。よって視野内で受かっdance (Dessart et al. 2000) を参考に C、O、Ne の ていた点源のうち最も暗かった 0.005 counts/s より値を定めた。その他の abundance は Fe と同様にし、 も低いカウントレートを示すといえる。
Fe は free parameter にしてフィットした。もちろん、NASA の提供する WebPIMMS で APEC モデ

WC 型の WR 星であるため H と N は０である。そル を 用 い て Einstein の カ ウ ン ト レ ー ト を 0.5–

うして得られたパラメータが Table 2. の右側である。 10.0 keV のエネルギー帯のフラックスに変換した

χ2 /dof は 189/135(=1.40) と単純なモデルと比べ少ところ 1.5×10−12 erg s−1 cm−2 だった。また同様

しだけよくなっており、WC7 型であることを考慮しに ROSAT/PSPC での最小検出カウントレートをフて設定したアバンダンスは大きく間違ってはいない

ラックスに変換したところ 4.2×10−13 erg s−1 cm−2

ことがわかった。また、吸収を無視して求めた光度だった。この値は 1991 年に ROSAT で観測されたとプラズマ温度は CWWB の典型値といえる (Gagné

WR 125 の上限フラックスである。

et al. 2012)。

表 3 は Einstein, ROSAT and XMM-Newton(Swift) の 0.5–10.0 keV におけるフラックスを表す。
赤外線増光の報告から近星点付近であったと推測さ

4

Discussion
我々は WR 125 からの X 線スペクトルを初めて取得することに成功した。約半年間に渡りフラックス
を比較したところ有意な変化がないことが確認できたので、前回の近星点通過が 1993 年付近であったことを考慮すると軌道周期は 24 年以上であると考えられる。また、WR 125 のスペクトル解析により WR
星周辺で大きく吸収を受けたこと、光度やプラズマれる 1991 年に ROSAT で観測されたフラックスは近星点から十分遠いと推測される時期に Einstein,Swiftで観測されたフラックスよりも低い値を示している。
つまり X 線光度は、連星間距離に反比例して変動するという予想 (e.g., Usov 1992) に反して、WR 140
や WR 21a と同様 (Sugawara et al. 2015)、近星点付近で低エネルギー X 線が大きく減光していることが示唆される。そこで我々は今回の減光理由について三つの仮説を立てた。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
第一の仮説は WR 星や伴星が星風衝突領域の手前に在る場合である。WR 連星系と地球が一直線に並んでいる場合、WR 星または伴星の星風により星風衝突領域が隠されることが考えられる。ちょうど隠された状況を ROSAT が観測したというものである。
第二の仮説は星風加速不足による衝突領域の減少

Reference
Cardelli J. A., Clayton G. C., Mathis J. S., 1989, ApJ,
345, 245
Dessart L., Crowther P. A., Hillier D. J., Willis A. J.,
Morris P. W., van der Hucht K. A., 2000, MNRAS,
315, 407である。星風衝突領域とは主星と伴星からの星風のEvans P. A., et al., 2007, A&A, 469, 379

運動量が等しくなり、お互いの星風がぶつかる場所

Evans P. A., et al., 2009, MNRAS, 397, 1177のことである。運動量は星から失われるガスの質量と速度の積で表される。一般的に損失ガスの質量は主星の WR 星からのものが伴星からのガスより１桁ほど多く、そのため衝突領域は伴星寄りになる。星風の速度は有限なので、仮に連星の成す距離が近いと伴星からの星風が十分に加速される前に主星からの星風が伴星表面に到達し、赤道周辺から順に星風衝
突領域が消滅するという現象が考えられる。実際にEvans P. A., et al., 2014, ApJS, 210, 8Gagné M., Fehon G., Savoy M. R., Cartagena C. A., Cohen D. H., Owocki S. P., 2012, in Drissen L., RobertC., St-Louis N., Moﬀat A. F. J., eds, Astronomical
Society of the Pacific Conference Series Vol. 465, Proceedings of a Scientific Meeting in Honor of Anthony
F. J. Moﬀat. p. 301 (arXiv:1205.3510)
Gaia Collaboration 2018, VizieR Online Data Catalog,
1345

WR 140 やイータカリーナでは星風加速不足で衝突領 Luo D., McCray R., Mac Low M.-M., 1990, ApJ, 362,
域が減少し近星点付近で flux が急激に減少したとい
267
う観測結果が得られている (Sugawara et al. 2015)。 Myasnikov A. V., Zhekov S. A., 1993, MNRAS, 260, 221
第三の仮説は星風衝突領域からの X 線が WR 星
星風に大きな吸収を受けている、というものである。

ROSAT の観測可能波長域は 0.1–2.0 keV 付近である。それに対し Swift は 0.3–10.0 keV、XMM は 0.3–

Pollock A. M. T., 1987, ApJ, 320, 283
Pollock A. M. T., Bignami G. F., Hermsen W., Kanbach
G., Lichti G. G., Masnou J. L., Swanenburg B. N.,
Wills R. D., 1981, A&A, 94, 116

12.0 keV に感度を持つ。よって WR 星の吸収により Pollock A. M. T., Haberl F., Corcoran M. F., 1995, invan der Hucht K. A., Williams P. M., eds, IAU SymROSAT の観測可能な低エネルギー領域の X 線が吸収され、観測できなかった可能性が考えられる。そこで我々はどれほど吸収が大きくなると軟 X 線が検出できなくなるか実験した。その結果ベストフィット
で 1.6 × 1022 cm−2 であった NH を 1.0 × 1023 cm−2に変化させると低エネルギー領域で検出できなくな
ることがわかった。この値は連星間距離が小さくなることで十分考えられる値であり、近星点付近では実現可能な値であると考えられる。

posium Vol. 163, Wolf-Rayet Stars: Binaries; Colliding Winds; Evolution. p. 512
Rosslowe C. K., Crowther P. A., 2015, MNRAS, 447,
2322
Stevens I. R., Blondin J. M., Pollock A. M. T., 1992,
ApJ, 386, 265
Sugawara Y., et al., 2015, PASJ, 67, 121
Usov V. V., 1992, ApJ, 389, 635

WR 125 は軌道周期をはじめ、未だ解明されてい Vuong M. H., Montmerle T., Grosso N., Feigelson E.
ない点が数多く存在する。我々は今後も観測を続けていき軌道パラメータを決定することで星風パラメー
タを推定することができるだろう。そうして初めて
今回の近星点付近での減光原因に制限がつけられると考えている。

D., Verstraete L., Ozawa H., 2003, A&A, 408, 581

Williams P. M., van der Hucht K. A., Bouchet P., Spoelstra T. A. T., Eenens P. R. J., Geballe T. R., Kidger
M. R., Churchwell E., 1992, MNRAS, 258, 461
Williams P. M., van der Hucht K. A., Kidger M. R.,
Geballe T. R., Bouchet P., 1994, MNRAS, 266, 247
Wilms J., Allen A., McCray R., 2000, ApJ, 542, 914
van der Hucht K. A., 2001, New Astronomy Reviews,
45, 135

——–index

a3

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

近赤外線高分散分光器 WINERED を用いた

Y ，J バンドのライン強度比からの晩期型巨星有効温度の決定法
谷口 大輔 (東京大学大学院 理学系研究科 天文学専攻 M1)

Abstract
恒星大気を特徴づけるパラメーターの中でもとりわけ重要なものの一つである有効温度を決定する手法は，
これまで数多く考案されてきた．その中でも，星間減光や他の大気パラメーターからの影響を受けにくい経験
的な温度指標となる「ライン強度比」（LDR）を用いた有効温度決定法に我々は着目した．本研究では，近赤外線高分散分光器 WINERED が取得できる Y （0.97–1.09 μm），J （1.15–1.32 μm）バンドの R ∼ 28, 000のスペクトルを用い，LDR から晩期型巨星の有効温度を決定する手法を開発した (Taniguchi et al. 2018)．
この波長帯は低励起ポテンシャルの吸収線を数多く含むため，多数の吸収線ペアを用いて高い統計的精度を実現することが可能となる．我々が 81 の吸収線ペアを用いて作成した温度指標は，3700 < Teﬀ < 5400 K か
つ −0.5 < [Fe/H] < +0.3 dex の巨星に適用でき，最も良いケースで ±10 K の精度で有効温度を推定できる．

1

Introduction
恒星大気は主に有効温度（Teﬀ ），表面重力（log g ），金属量（[Fe/H]）で特徴づけられる．このうち，Teﬀ
はスペクトルの形に強い影響を与え，恒星スペクトルの解析においてしばしば最初に決定する物理量となっている．Teﬀ を推定する手法はこれまで数多く開発されてきたが，その中でも我々は高分散分光スペク
トル中のライン強度比（line-depth ratio，LDR）を用いた手法に着目した．この手法は，太陽と同程度かそれ以下程度の有効温度の恒星では中性元素の低励
起吸収線の強度は高励起線に比べて Teﬀ に敏感である (Gray 2008) ため，それらの吸収線の深さの比がTeﬀ の良い指標となることを用いた手法である (Gray& Johanson 1991; Fukue et al. 2015, and references
therein)．LDR は観測のみに依存して較正した経験
的有効温度決定法なので，モデルを介した手法とは異なりモデル選択に起因する系統誤差を生じない．経験的手法の中でも，LDR は星間吸収の影響を受けず，また Teﬀ 以外の恒星大気パラメーターに比較的影響を受けにくいという特長を持つ．更に，多くの吸収線ペアから推定した有効温度の平均を用いることで高い統計的精度を達成することができ，金属量決定に伝搬する誤差を減らすことができる他，モニター
観測で微小な有効温度の変化を捉えることもできる．

これまでの LDR を用いた有効温度決定手法の多く
は可視光域の高分散分光スペクトルを用いてきた (e.g.

Kovtyukh et al. 2003, 2006; Kovtyukh 2007)．また，
近赤外線では，Sasselov & Lester (1990) が 1.1 μm
周辺の CI と SiI の吸収線の LDR を用いて Cepheidの相対的な有効温度と減光を推定したが，較正に用いた天体と吸収線の数が限られていたため，その応用は限られていた．これに対して，近年の近赤外線
高分散分光の発展により，近赤外線高分散分光スペ
クトルから包括的に LDR で有効温度を決定することが可能となってきた．近赤外線の LDR を用いた初の包括的な試みとして，Fukue et al. (2015) はすばる望遠鏡に搭載された IRCS を用いた観測により，H バ
ンド（1.50–1.65 μm）で LDR と Teﬀ の関係を較正した．しかしながら，H バンドでは低励起な吸収線の数が少なく，また分子の吸収線とのブレンドも多い
ため，Teﬀ の良い指標となる吸収線のペアを 9 ペアしか見つけることができなかった．この結果，得られた

Teﬀ –LDR 関係を用いて推定した有効温度の統計的誤差は ∼ 50 K ほどであり，これは可視光の LDR を用いて達成可能である ∼ 5 K (Kovtyukh et al. 2006)には遠く及ばないものであった．そこで我々は Y とJ バンドのスペクトルから包括的に LDR–Teﬀ 関係を求めることを初めて試みた (Taniguchi et al. 2018)．
この波長帯は数多くの低励起と高励起な吸収線を含2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
み (e.g. Meléndez & Barbuy 1999)，多数の有用な吸表 1: 観測した天体とそれらの大気パラメーター．

収線ペアを見つけ，可視光に匹敵する高い精度を達Object
ε Leo
κ Gem
ε Vir
Polluxμ LeoAlphard
Aldebaran
α Cet
δ Oph
Arcturus

成することが期待できる．

2

Observations
我々は Arcturus 等の恒星大気パラメーターがよく

SpTypeG1II
G8IIIa
G8III
K0III
K2IIIbK3II-III
K5III
M1.5IIIa
M0.5III
K0III

Teff [K]5398 ± 31
5029 ± 47
4983 ± 61
4858 ± 60
4470 ± 40
4171 ± 52
3882 ± 193796 ± 65
3783 ± 20
4286 ± 35[Fe/H] [dex]−0.06 ± 0.04
−0.01 ± 0.05
+0.15 ± 0.16
+0.13 ± 0.16
+0.25 ± 0.15
+0.08 ± 0.07
−0.37 ± 0.17
−0.45 ± 0.47
−0.03 ± 0.06
−0.52 ± 0.08

J mag
+1.63
+2.02
+1.31
−0.52
+1.93
−0.36
−2.10
−0.62
−0.24
−2.25

S/N
332
248
290
287
226
291
141
290
368
264

スペクトル型と等級は SIMBAD (Wenger et al. 2000) より．
大気パラメーターは Heiter et al. (2015) と Prugniel et al.
(2011) より．S/N は 53 次の観測スペクトルで測定した値．

分かっている 10 個の晩期型巨星を，主に Gaia FGK

benchmark stars (Blanco-Cuaresma et al. 2014) か として Arcturus の WINERED スペクトル中に同定ら選んだ（表 1)．これらの恒星は 3700 < Teﬀ < されたラインリスト (Ikeda et al. in preparation)
5400 K の範囲の有効温度を持ち，Arcturus 以外の 9 を用いた．このラインリストの中から，(i) 比較的孤天体は太陽程度の金属量を持つ．我々はこれらの 10 天立した，(ii) とりわけ深いわけではない，(iii) 中性体を 2013 年 2 月 23 日から 2014 年 1 月 23 日にかけて， の，(iv) Fe，Ti，Si，Cr，Ca，Ni，Mg，Na，Co，Al，
神山天文台荒木望遠鏡（D = 1.3 m）のナスミス台

Mn，K の吸収線のみを選んだ．この結果，Y バンドに搭載した近赤外線高分散分光器 WINERED (Ikeda

で 125 本と J バンドで 99 本の吸収線が残った．こet al. 2016) を用いて観測した．WINERED は一度

れらの吸収線に対して，吸収線 i の恒星 n での深さの露光で z ’，Y ，J バンド（0.91–1.35 μm）を R ∼(n)を吸収線の底付近の数点を二次関数でフィッティ
28, 000 で高い効率（> 50%）で観測することができ ングすることで決定した．また，d(n) < 0.02 を満た
iる．我々のターゲットはどれも明るい（−2.3 < J < す弱い吸収線を除外した．

di

2.0 mag）ので，各天体に対して 12–240 s の露光でS/N が 100 を超えている1 ．また，各天体に対応して
大気吸収標準星として A0V 型星を観測した．

3.2

吸収線ペアの選定

まず，得られた 122 本と 99 本の吸収線から，(i) 両

3Data Analysis

方の吸収線が同じ次数に属し，(ii) それらの励起ポテ
ンシャルが 1 eV 以上離れていて，(iii) ともに 4 天体以

我々は WINERED チームで開発されている一次上で検出されている，約 1500 の吸収線ペアを選んだ．

処理パイプラインを用いて通常の一次処理を行った

それぞれの吸収線ペア j に対し，各天体での LDR，後，A0V 型星の観測スペクトルを用いた大気吸収線

rj

(n)

(n)

(n)

≡ di /di′ を求め，LDR と Teﬀ の関係，Teﬀ =補正 (Sameshima et al. 2018) を行った．その後に， aj log rj + bj を Total Least Squares 法 (Markovsky
以下に述べる手法で Teﬀ に敏感な LDR の選定と，そ& Van Huﬀel 2007) を用いて推定した．更に，得られらの LDR と Teﬀ の間の関係の較正を行った．な

れた関係から各天体の有効温度 Tj

お，以下の解析では，大気吸収線の影響が相対的にした．ここから，各関係の分散が σj > 150 K となる

少ない次数である 57–52 次（0.97–1.09 μm）と 48–43

約 900 の吸収線ペアと，傾き aj が正となる 21 ペア

次（1.15–1.32 μm）のみを用いた．

を除外した．

(n)

(n)

± ∆Tj

を推定

以上で得られた約 600 の吸収線ペアから同じ吸収

3.1

吸収線の選定と深さの測定線が重複することがないような吸収線ペアのセットを選ぶことを考える．このようなセットは無数にある

LDR に用いる吸収線の選定のために，吸収線デー が，その中から (i) Teﬀ と強く結びついていて，(ii) 2
タベース VALD (Ryabchikova et al. 2015) を出発点 本の吸収線の波長差が短いような，セットを選んだ．
1 ここでの S/N は大気吸収線補正や連続光の精度を含んだ値
であり，もともとの S/N はこれより高いものである．

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校





± 10.
± 20.



Teff>.@













logrj





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

logrj









Teff>.@

Teff>.@



5HTXLUHG619DOXH














Teff>.@








logrj









logrj



図 1: 得られた LDR–Teﬀ 関係の例．緑四角で示された



(IIHFWLYH7HPSHUDWXUH>.@

図 2: TLDR の統計的誤差が 10 K と 20 K それぞれにArcturus は関係の較正には含めていない．Taniguchi 達するために必要な S/N の推定値．Taniguchi et al.
et al. (2018) より転載．
(2018) より転載．

我々は最終的に Y バンドで 47 個と J バンドで 34








$UFWXUXVTLDR−Teff>.@Results and Discussions

TLDR−Teff>.@

4








個の LDR–Teﬀ 関係を得た．これらの関係のうちの

いくつかを図 1 に示した．また，これらの 81 ペアか

$UFWXUXV














Teff>.@











>)H+@>GH[@



(n)(n)
ら得られる Tj ± ∆Tj の重み付き平均をとること

で，各天体の LDR 温度 TLDR を決定した．

図 3: 再決定した有効温度 TLDR と文献値 Teﬀ の差の有効温度依存性（左パネル）と金属量依存性（右パ

4.1

期待可能な有効温度決定精度

ネル）．緑四角は Arcturus を示す．Taniguchi et al.

(2018) より転載．

新たに天体を観測する際にどの程度の S/N で観測する必要があるか事前に知っておくことは意義があ+0.3 dex で有効であることが分かる．また，Fukue

るだろう．そこで，全ての次数に対してある特定のet al. (2015) によれば Arcturus は太陽より低い金属量（[Fe/H] = −0.52 dex）と太陽とは異なる組成比
S/N を与えた時に期待できる有効温度の統計的誤差
√ ∑
(n) 2
(n)
′
（
[Ti/H] = −0.313 dex，[Si/H] = −0.252 dex）を持∆TLDR= 1/ j (1/∆Tj ) を見積もった．まつ (Jofré et al. 2015) ため LDR–Teﬀ 関係から外れる(n)′
たこれを用いることで，∆TLDR= 10 K と 20 K にと示唆されていたため，我々の関係の較正には含めな達するために必要な S/N を見積もった (図 2)．図 2
かった．これに対し，我々が得た Arcturus の TLDR はより，例えば 4000 K の天体の有効温度を ±10 K 以
文献の Teﬀ に矛盾しないものであった (図 3) ものの，下の統計的誤差で決定するためには，S/N = 100 必
丁寧に結果を見てみると Arcturus は他の天体とは異要になることが分かる．
なる挙動をしていた．具体的には，Ti i（低励起）とFe i（高励起）のペアである 22 の吸収線ペアのみを用

4.2

LDR–Teﬀ 関係の金属量依存性

図 3 によれば，文献値の有効温度との差，TLDR −Teﬀ は [Fe/H] にも Teﬀ にも明確な依存性を持たず，本手法は 3700 < Teﬀ < 5400 K かつ −0.5 < [Fe/H] <いた場合に得られる有効温度は 4120±60 K，Fe i（低励起）と Si i（高励起）の 14 ペアのみを用いた場合は4485 ± 35 K であった．我々の選んだ吸収線ペアのうちの約 4 割がこれらのペアで占められており，この両2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校者が打ち消し合うことによって TLDR = 4312 ± 36 Kという文献値 Teﬀ = 4286 ± 35 K に近いが分散が大きい LDR 温度が得られたと考えられる．

先行研究の LDR との比較

4.3

Reference
Blanco-Cuaresma, S., Soubiran, C., Jofré, P., & Heiter,
U. 2014, A&A, 566, A98
Fukue, K., Matsunaga, N., Yamamoto, R., et al. 2015,
ApJ, 812, 64

他の波長域での代表的な LDR–Teﬀ 関係と今回のGray, D. F. 2008, The Observation and Analysis of Stellar Photospheres

結果を比較する．可視光域では，主系列星に対して

Gray, D. F., & Johanson, H. L. 1991, PASP, 103, 439

は Kovtyukh (2007) が 161 天体を用いて 131 ペアの関係を，巨星では Kovtyukh et al. (2006) が 215 天体を用いて 100 ペアの関係を，超巨星では Kovtyukh

et al. (2003) が 181 天体を用いて 105 ペアの関係を導出し，どれも最も良いケースで ±5 K の統計的誤差で有効温度を推定している．これに対して，H バンドでは Fukue et al. (2015) が 9 天体を用いて 9 ペアの関Heiter, U., Jofré, P., Gustafsson, B., et al. 2015, A&A,
582, A49
Ikeda, Y., Kobayashi, N., Kondo, S., et al. 2016, in
Proc. SPIE, Vol. 9908, Ground-based and Airborne
Instrumentation for Astronomy VI, 99085Z
Jofré, P., Heiter, U., Soubiran, C., et al. 2015, A&A,
582, A81

係を導出したが，その統計的誤差は ∼ ±60 K であっ Kovtyukh, V. V. 2007, MNRAS, 378, 617
た．我々は Y と J バンドのメリットにより，近赤外
線ながら 9 天体で 81 ペアの関係を導出し，最も良いケースで ±10 K という可視光に迫る精度で LDR–Teﬀ
関係を導出することに成功した．

5

Summary and Conclusion

Kovtyukh, V. V., Soubiran, C., Belik, S. I., & Gorlova,
N. I. 2003, A&A, 411, 559
Kovtyukh, V. V., Soubiran, C., Bienaymé, O., Mishenina, T. V., & Belik, S. I. 2006, MNRAS, 371, 879
Markovsky, I., & Van Huﬀel, S. 2007, Signal processing,87, 2283
Meléndez, J., & Barbuy, B. 1999, ApJS, 124, 527

我々は近赤外線高分散分光器 WINERED の Y と J
バンドで観測した 9 天体のスペクトルを用いて，81の LDR–Teﬀ 関係を導出した．この手法を用いれば，近赤外線で銀河面の遠くまで見通しながら，可視光の LDR に迫る高い統計的精度で有効温度を導出す

Prugniel, P., Vauglin, I., & Koleva, M. 2011, A&A, 531,
A165
Ryabchikova, T., Piskunov, N., Kurucz, R. L., et al.
2015, Phys. Scr., 90, 054005

ることが可能となる．また，±10 K の精度で 4000 K

Sameshima, H., Matsunaga, N., Kobayashi, N., et al.
2018, PASP, 130, 074502の有効温度を決定したい場合，S/N ∼ 100 が必要と

Sasselov, D. D., & Lester, J. B. 1990, ApJ, 360, 227なる．

Taniguchi, D., Matsunaga, N., Kobayashi, N., et al.
2018, MNRAS, 473, 4993

Acknowledgement
本研究は松永典之先生他皆様との共同研究です (Taniguchi et al. 2018)．また，観測にあたっては多くの皆様にご助力頂きました．ここに篤くお礼申し上げます．

Wenger, M., Ochsenbein, F., Egret, D., et al. 2000,
A&AS, 143, 9

——–index

a4

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

恒星フレアにおけるリチウム合成の可能性
關 嵩覚 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract
現在さまざまな場所でリチウムの存在量が観測されているが、それに対する理論的な説明は未だ与えられていないものが多い。未解明な存在量の中でも今回は現在の宇宙のリチウムの存在量、すなわち太陽と同時代のリチウムの存在量に関して、その起源について考えていく。
それに対する寄与として考えられているのはビッグバン元素合成、宇宙線と星間物質との相互作用、超新星
爆発、新星爆発、小質量星の内部での合成である。しかしこれらの候補におけるリチウムの生成量を理論的に計算すると、観測からわかっている現在の存在量に対して少なすぎるという結果が得られる。一方で太陽フレアの X 線観測の結果が、フレアにおけるリチウム合成の可能性を示唆している。そこで、上述の候補の中に恒星フレアにおける元素合成を加えることでより正確な説明となることが期待される。
恒星フレアとは、恒星大気における磁気エネルギーの爆発的解放現象である。このときに発生した衝撃波がヘリウムなどの粒子を加速し、それが大気中の原子と衝突することで原子核反応が起こると考えられる。フ
レアで加速された粒子によるリチウムの合成は 4 He + 3 He → 6 Li + p や 4 He + 4 He → 7 Li + p といった反応が主であるとされ、これまでに議論されている。
本研究ではフレアの粒子加速によって起こりうる反応を考察し、粒子に与えられるエネルギーやフレアの活動の時間変化などをパラメータとすることで合成される元素量を計算する。その計算結果によって実際に恒星フレアにおいて元素合成が起こっているか、さらにはそれが宇宙の化学進化に対して十分な寄与を与えているかを評価する。今回の発表ではより厳密に考える前段階として、考慮する反応を制限し、各種パラメー
タを簡単化して行った数値計算結果について述べる。

1

Introduction

表 1: 各起源の寄与 [%]SBBN GCR SNe STARs

現在のリチウムの起源としてはビッグバン元素合
成 (Standard Big-Bang Nucleosynthesis, SBBN)、宇6

Li

宙線と星間物質との相互作用 (Galactic Cosmic Ray,

7

Li

100
12

18

< 20

50 − 70

GCR)、超新星爆発 (Supernovae, SNe)、小質量星内部での合成 (以下での STARs は小質量星を表すとすにおいて、超新星爆発による寄与は最大で 20% である) が考えられている。ここでの小質量星とは新星やりここからファクター 6 程度小さくなる可能性があ

赤色巨星などのことである。またリチウムは星の内る。さらには小質量星での合成というのはまだまだ部において ≳ 106 [K] で簡単に崩壊してしまう。これ

未解明でありここでの 50 − 70% という値はそれ以外

らのことより、リチウムの起源を明らかにすることの寄与の足りない部分を全てまかなうとした値であは起源となる様々な天体や現象の物理も明らかにする。本研究はここに新たな寄与としてフレアでの元ることができると期待される。

素合成が考えられるかということを調べていく。
Prantzos (2012) によると現在のリチウムの起源のフレアでのリチウム合成の示唆として Kotov et al.
寄与というのは表 1 のように見積もられている。た (1996) などがある。リチウムの合成では次式のようにだしここで考えられている小質量星とは赤色巨星、漸 ガンマ線を出すことがわかっており、このエネルギー
近巨星分枝、新星のことであり、また 6 Li の寄与として銀河形成前のものは無いとしている。この結果

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校の光子がピークを作っているのが図 1 から分かる。
4
4

He + 4 He −→ 7 Li + p + γ(478keV)
He +

4

He −→

7

Be + n + γ(429keV)

inelastic のこと)。また他の量の意味は Q が生成量、v が速度、σ が i と j によって r が生成される反応の反応断面積、Ė がエネルギー損失率、N が加速 (入射) 粒子のエネルギースペクトル、τ が入射粒子が周囲の粒子と衝突して崩壊するまでの平均寿命となっている。これらの量の積分を核種 i と j について和をとる、すなわち r を生成する反応全てについて足し合わせることで最終的な生成量が得られる。
今回の計算の制限について、リチウムの生成反応
は α + α reaction のみを考えた。つまり 7 Li の生成は
4

He + 4 He −→ 7 Li + p

4

He + 4 He −→ 7 Be + nのみを考え (7 Be は半減期約 53 日で電子捕獲して 7 Li
図 1: 観測例:太陽フレアの X 線観測になるので 7 Li の生成とみなす)、6 Li の生成は
4

He + 4 He −→ 6 He + p + p

どれほど生成されるかを計算し、それが宇宙の化学

4He + 4 He −→ 6 Li + d

進化に十分な寄与をするかを調べる。

4

He + 4 He −→ 6 Li + p + n以上のことよりフレアでどんな元素合成が起こりのみを考えた (6 He は半減期約 0.8 秒で β 崩壊して

2

Methods
今回行った計算は今後の研究でより厳密に考えるための前段階として、考慮する反応を制限しパラメータを簡略化した計算である。手法としては thick target

6

Li になるので 6 Li の生成とみなす)。これらの反応の反応断面積は Mercer et al. (2001) の値を用いた。
またパラメータの簡略化については以下の三つを行った。

interaction model を採用し Tatischeﬀ et al. (2006)• Ėi は ionization loss のみを考慮するやその引用文献である Parizot & Lehoucq (1999) を• 入射エネルギースペクトルは power law を仮定
する : Ni (E) ∝ E −s

参考にした。

thick target interaction model とは加速された粒• 入射粒子は周囲の粒子との衝突で崩壊しないも子が大気中で減速するときに核反応を起こすというのとする : τiine → ∞

モデルである。ここで加速粒子のエネルギースペク
トルと周囲の組成は仮定として与えるものとする。これによって計算される生成量はr∑ ∫ ∞ dEvi (E)σij
(E)
Qr =
nj
Ėi (E)0ij∫ ∞[ ∫ E′]dE ′′×
dE ′ Ni (E ′ ) exp −Ėi (E ′′ )τiine (E ′′ )E
E

3Results
以上のもとで行った計算結果は図 2 のようになった。

ただし入射エネルギースペクトルの規格化は 1[erg] のエネルギーが 10[MeV] 以上の陽子に与えられるとし、加速された α 粒子と陽子の比が α/p = 0.1 であるとで与えられる。ここで各添字の意味は i が加速粒子、 した。グラフを見るとどちらのリチウムも power law

j が周囲の粒子、r がこの二つが反応することによっ index が大きくなるにしたがって単調に減少しているて生成された粒子を表す (ine は非弾性を意味する ことがわかる。このことは、power law index の増加

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

Production yield [ nucleus erg-1 ]101

Lithium-6 (6Li)
Lithium-7 (7Li)

7

Li

6

Li

100

10-1

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

5.5

6

Power law index, s

図 2: 計算結果に伴い低いエネルギーをもった粒子の数が多くなり反応が起こらなくなっていくことを表していると考えられる。また今回はエネルギー損失率が ionization

loss のみと仮定したり、入射粒子の周囲の粒子との衝突による崩壊を無いものとしたので、より厳密に考えた場合の生成量はこの値よりも小さくなることが予想される。しかし今回考慮しなかった反応も存在するためそれによる寄与も考慮して初めてフレア
での生成量が正しく見積もることができる。

Reference
Prantzos, N. 2012, A&A, 542, A67
Kotov, Y. D., Bogovalov, S. V., Endalova, O. V., &Yoshimori, M. 1996, ApJ, 473, 514
Tatischeﬀ, V., Kozlovsky, B., Kiener, J., & Murphy, R.
J., 2006, ApJS, 165, 606
Parizot, E., & Lehoucq, R., 1999, A&A, 346, 221
Mercer, D., Austin, S., Brown, J., et al., 2001, Phys.
Rev. C, 63, 065805

——–indexa5

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

深層学習と数値計算を用いたナノフレアの検出およびエネルギー導出手法の開発
河合 敏輝 (名古屋大学大学院 理学研究科)

Abstract
本研究の目的は、ナノフレアがどれだけ太陽コロナの加熱に寄与しているかを測定するため、ナノフレアの検出およびエネルギー導出を行う手法を確立することである。そのために、様々なエネルギーのナノフレア
によって加熱されるコロナループの流体一次元数値計算を Hinode/XRT で疑似的に観測し、観測される輻
射の時間変化を入力した際、注入されたフレアのエネルギーの時間変化を出力するよう、深層学習を用いてDeep Neural Network (DNN) を学習させる、という新たな手法を提案する。また、提案する手法と先行研究で使用されている既存の手法のエネルギー導出の精度をシミュレーション内において比較する。既存の手法には 2 つの仮定がある。ナノフレアによってコロナループが 5 MK まで加熱されることと、発生したナノフレアのエネルギーはコロナループの熱エネルギーの変化量に等しいということである。提案する手法では、学習に用いた流体数値計算の設定自体が仮定となる。今回は 560 個の数値計算結果を用いて DNN を学習させる。結果として、既存の手法では 1025 erg 程度より小さなフレアのエネルギーを正しく導出することはできなかったが、提案する手法では、そのような非常に小さなナノフレアであっても、比較的正確にエネ
ルギーを導出することができた。ナノフレア発生前のコロナループが完全に熱的・力学的に平衡状態ではな
いため、ナノフレアのエネルギーが非常に小さい場合、非平衡状態に由来する密度や温度のわずかな変動が熱エネルギーに与える影響が、ナノフレアによる熱エネルギーの変化に対して支配的となり、既存の手法ではエネルギー導出が正確に行うことができなかったと考えられる。実際のナノフレアは本研究で用いた数値
計算設定よりも熱的・力学的に非平衡状態で発生していると考えられるため、実際の観測においても、提案する手法がナノフレアの検出およびエネルギー導出により適していることを示唆している。

1

Introduction

ナにおいて散逸することによってコロナを加熱しているというモデルである。一方、ナノフレア加熱説

約 6,000K の光球表面に対して、太陽コロナの温度とは、コロナにおいて小規模な爆発現象が多量に発は 1MK を超える高温状態となっている。しかし、ど生することによって、コロナを加熱しているというのようなメカニズムでコロナがこのような高温状態モデルである。本研究では、ナノフレア加熱説に着に加熱されているか詳細はわかっておらず、コロナ加熱問題として長年議論が続けられている。コロナを加熱するのに必要なエネルギーは領域によって異なるが、光球からのエネルギーの約 0.01 − 1% がコ
ロナ加熱に用いられれば、そのような高温状態を維持できる（表 1）。

光球からのエネルギー流束 [erg/cm2 /s]
熱エネルギー∼ 1010

運動エネルギー∼ 109

コロナ加熱に必要なエネルギー流束 [erg/cm2 /s]

コロナ加熱問題を説明する有力な仮説に、波動加熱

活動領域∼ 1 × 107

説とナノフレア加熱説と呼ばれているものがある。波

静穏領域∼ 3 × 105

動加熱説とは、光球面からコロナへと伸びる磁力線

コロナホール∼ 8 × 105が、光球における対流運動によって揺すられ、エネ

表 1: 光球からのエネルギー流速およびコロナ加熱にルギーが波となってコロナへと伝わり、それがコロ必要なエネルギー流束 (Withbroe & Noyes 1977)

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
目する。

2

Methods

フレアのエネルギーごとの発生頻度分布は、べき乗則に従い、フレアのエネルギー E を用いて以下の式で表される (Shimizu 1995)。

コロナ中にはコロナループと呼ばれるアーチ状の構造が存在している。このループは磁力線の束であり、これらが磁気再結合を起こすことによってエネdN= E −α × Const.
dE(1) ルギーの解放、つまりフレアが発生する。そこで、コロナループに沿った 1 次元の流体運動およびエネル
この式における α が α > 2 を満たす場合、より小さな ギー輸送を解くため、CANS1 という宇宙流体シミュ
フレアによる加熱が支配的になると言える。Hinode

レーションのパッケージを使用する。基礎方程式は衛星に搭載された X-Ray Telescope(XRT) による活以下の通りである。

動領域の観測によって、1025.5 ⪅ E ⪅ 1027.5 erg∂∂(ρS) +(ρVx S) = 0∂t∂xにおいて、α > 2 を満たす結果となった (Uemura

2018)。しかし、検出した全てのフレアについてコ
ロナに注入されたエネルギー流束 Fin を導出すると、

Fin ≃ 5.6 × 104 erg となり、活動領域を高温状態に維持するのに必要なエネルギー流束（≃ 1×107 erg）と比較すると非常に小さな値となった。Uemura (2018)によると、α > 2 が E ≃ 1023 erg まで保持される場
合、活動領域を加熱するのに十分なエネルギーフラックスが存在することになる。しかし、Uemura (2018)の結果を見ると、E ⪅ 1025.5 erg のフレアの検出およびエネルギー導出が正確に行えていない可能性がある。そこで、そのような微小なフレアの検出およびエネルギー導出を行う手法を開発する必要がある。
本研究では、以下の一連の過程によってナノフレアの検出およびエネルギー導出を行う手法の開発を目指す。まず、様々なエネルギーのフレアによって加熱されるコロナループを一次元流体シミュレーション
によって再現し、XRT による疑似的な観測を行い、放射強度の時間発展を取得する。コロナループに注入されたフレアのエネルギーと、その際の放射強度∂∂(ρVx S) +[(ρVx2 + p)S] = ρgS
∂t
∂x
[(
) ]
p
1 2
∂
+ ρV S∂t
γ−1 2 x
[(
)
]
γ
1 2
∂T
∂
p + ρVx Vx S − κ
S
+
∂x
γ−1
2
∂x

(2)
(3)

(4)

= (ρgVx + H − R + Hf )S
kB
ρT
(5)
m
式中の S はループ断面積、γ = 5/3 は比熱比、kB はp=

ボルツマン定数、 g は重力加速度、 H は定常加熱、

Hf はフレアによる加熱、R は放射冷却、κ は熱伝導度をそれぞれ表す。仮定として、コロナループは変形せず断面積が一様、非粘性・圧縮性流体として扱い、重力を考慮する。さらに、フレアを発生させる
前にループに沿って一様な定常加熱を与えることで、力学的・エネルギー的にほぼ平衡な状態を維持し、それを初期状態とする。フレア Hf は、の時間発展の組み合わせをデータセットとして取得

Hf = Hf 0 · q(t) · f (x)する。そして、それらのデータセットを用いて Deep

{
}{
(
)}
t − τft
1
1 + tanh
1 − tanh
(7)
4
0.1τ0
0.1τ0
]
{
(
)}
[
1
1
x − 20H0(x − L)2
f (x) = √·1 + tanh
exp −
2wf2
2
3H0
2π
(8)

Neural Network（DNN）に学習させることによって、放射強度からその際のフレアのエネルギーを算出できるようにする。さらに、シミュレーション内において Shimizu (1995) や Uemura (2018) で使われていた手法とその精度を比較することによって、実際の観測への適用の可否を考察する。

(6)q(t) =という式で表される。ただし Hf 0 、τf 、wf 、L はそれぞれ注入エネルギー、注入時間、加熱範囲、ループ長をそれぞれ表す。
シミュレーションの各パラメータは表 2 の通りである。
1 CoordinatedAstronomical
Numerical
Software;http://www-space.eps.s.u-tokyo.ac.jp/ỹokoyama/etc/cans/

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
記載されたもの以外のパラメータについては CANSのエネルギーの時間発展と、その際の疑似観測から得のデフォルトに従う。フレアによるエネルギーをラた放射強度の時間発展の対応を DNN に学習させる。

ンダムに設定し、同様のシミュレーションを 600 回作成した 600 個のデータセットのうち、560 個を学習行う。

用のデータセットとして使用する。残りのデータセッ

パラメータ

値

ループ長 L

60 Mm

ループ半径 r5 Mm

遷移層位置 xtr

f (x) =

0(x ≤ 0)x (x > 0)

(9)

1 sec

フレア数

1

フレア継続時間 τf

定常加熱 H

Linear Unit : ReLU）

3000 sec

フレア発生時刻 tf

フレアエネルギー

して用いる。活性化関数にはランプ関数（Rectified

3 Mm, 57 Mm

シミュレーション時間 τsim

フレア発生場所 xf

トは DNN の汎用性を確かめるためのテストデータと120 sec∫∫

Hf dtdxを用いる (Glorot et al. 2011)。誤差の指標となる損失関数には回帰問題で一般的に使用される平均二乗

30 Mm

誤差を用いる。各学習において誤差逆伝播法 (LeCun

1023 –1028 erg

et al. 1989) を用いて各フィルタおよび全結合層の重2 × 1032 erg/s

み、バイアスに対する勾配を求め、損失関数を減少させる方向へと微小変化を繰り返すことで DNN を
表 2: 流体シミュレーションに用いた各パラメータ。 最適化していく。最適化手法には Adam（Adaptive
シミュレーションからコロナループの各グリッドにおmoment estimation）

ける温度および密度のパラメータの時間発展を取得する。各グリッドは単温度（isothermal）とみなし、それらのパラメータを用いて CHIANTI(Del Zanna

et al. 2015) から、各グリッドにおけるスペクトルを取得する。ただし、エミッションメジャー EM は

EM = ρ2 とし、制動放射による放射もスペクトルに含む。それらのスペクトルをコロナループ全体で似的に観測し、輻射強度の時間発展を得る。
ここからは、Shimizu (1995) や Uemura (2018) で使われていた既存の手法と今回提案する手法で過程が分かれる。既存の手法ではナノフレアによってコロナループが 5MK 程度にまで加熱されると仮定している。そのような仮定を置くことで、フィルタの感(10)

vt+1 = β2 vt + (1 − β2 )∇E(wt )2
mt+1
m̂ =
1 − β1tvt+1v̂ =1 − β2t(11)

wt+1 = wt − α √積分し、取得したスペクトルの時間発展を XRT のAl-poly フィルタ (Narukage et al. 2014) を用いて疑mt+1 = β1 mt + (1 − β1 )∇E(wt )m̂v̂ + ϵ

(12)
(13)
(14)

を使用した (Kingma & Ba 2015)。ただし wt は t 回目の学習におけるフィルタもしくは全結合層の重み、バイアスを表す。また、m0 = 0、v0 = 0、α = 0.001、

β1 = 0.9、β2 = 0.999 である。それぞれの手法について、シミュレーション内におけるフレアのエネル
ギーの導出精度を検証する。

度情報などからコロナループの熱エネルギーを算出することが可能となる。ノイズ以上の放射強度の急な上昇をフレアの発生とみなし、フレア発生前と急3Results and Discussion

な上昇のピークにおける熱エネルギーの差分を、フ

結果として、既存の手法ではフレアのエネルギー

レアによって解放されたエネルギーと定義する。たが E ⪆ 1025 erg の時は正確にエネルギーを求めるこ

だし、本研究ではコロナループの体積は自明であるとができるが、それよりもエネルギーの小さなフレと仮定する。

アに関しては大きな誤差を持つようになった（1）。

提案する手法においては、コロナに注入したフレア

これは、コロナループの初期状態が完全には平衡状2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
ンを増やすなどして、学習させた DNN を実際の観測に適用させ、ナノフレアのコロナ加熱への寄与を算出することを目指す。

Reference
Shimizu, T. 1995, PASJ, 47, 251
Uemura, R. 2018, Master’s thesis
Narukage, N., Sakao, T., Kano, R., Shimojo, M.,
Winebarger, A., Weber, M., & K. K. Reeves 2014,
Sol. Phys., 289, 1029
Del Zanna, G., Dere, K.P., Young, P. R., Landi, E., &Mason, H. E. 2015, A&A, 582, A56
Withbroe, G.L, Noyes, R.W., 1977, ARA&A, 15, 363
Glorot, X., Bordes, A., & Bengio, Y. 2011, Proceedingsof the 14th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 315

図 1: シミュレーション内におけるフレアのエネル
ギー導出の精度の検証結果。横軸は実際にシミュレー
ションに注入したエネルギー、縦軸はそれぞれの手法で導出したフレアのエネルギーを表す。青点が破線の近くに分布するほど精度が高い。データセット
は DNN の学習に用いたものとは異なるものを使用している。上：既存の手法を用いた場合。下：深層学習に基づく手法を用いた場合。
態とはなっていないため、発生したフレアのエネル
ギーが極めて小さい場合、温度や密度のわずかな変動が熱エネルギーに及ぼす影響が支配的となり、正しくエネルギーの導出ができなくなった。その一方で、提案した手法では、そのような小さなフレアであっても比較的正確にエネルギーを導出することが可できた。実際のフレアは今回のシミュレーション
より熱的・力学的に非平衡なコロナループにおいて発生する可能性が高い。そのため、既存の手法によって求められる最小のフレアのエネルギーも、実際にはもっと大きくなる。以上のような点から、実際の観測においても、提案した手法がナノフレアの検出およびエネルギー導出により適している可能性がある。今後は、シミュレーションの設定のバリエーショ

LeCun, Y., Boser, B., Denker, J. S., Henderson, D.,
Howard, R. E., Hubbard, W., & Jackel, L. D. 1989,
Neural Computation, 1(4):541
Kingma, D. P. & Ba, J. L. 2015, Conference paper at International Conference on Learning Representations

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2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

深層学習による画像認識を用いた太陽フレア予報システムの開発
木原 孝輔 (京都大学大学院 理学研究科 宇宙物理学教室 M1)

Abstract
太陽フレア（太陽面爆発）とは、太陽大気における磁気エネルギーの爆発的解放現象である。太陽フレア
は、その最大 X 線強度によって規模が分類され、プラズマの放出現象や宇宙放射線の増加などをしばしば伴う。これらの現象は、通信障害や航空機乗員の被曝などを引き起こし、現代社会に大きな影響を与える可能性が高い。そのため、地球近傍空間の環境変動である宇宙天気を予報する研究が行われている。特に、宇宙天気の擾乱源である太陽フレアの発生を予報することが重要である。しかし、これを物理的に予報するのは困難である。そこで近年、大量の太陽観測データに対して、データ間の関係性を見つけ出す機械学習の手法を用いることで、太陽フレアを予報する試みがなされている。機械学習を用いた従来の研究（Nishizuka etal. (2017) など）では、磁場などの物理量やその時間変化などに着目し、規模の大きいフレアが発生するか否かを予報している。対して Muranushi et al. (2015) は、太陽画像そのものがもつ特徴に着目し、ある時刻から 24 時間以内に観測される最大の X 線強度を予報した。これは、(a) 物理量に着目することなく画像認識の手法を用いた点、(b) 太陽フレアに関連する様々な現象の数値を予報できる汎用性を持つ点、で他にはない研究となっている。今回は Muranushi et al. (2015) が用いた画像認識の手法を、新たな手法である深層学習に変更し、24 時間以内の最大の X 線強度をより精度よく予報することを試みた。深層学習は機械学習の中でも、Krizhevsky et al. (2012) をはじめ画像認識の分野で近年著しく発展している手法である。予報に用いる画像データとして、SDO 衛星に搭載されている極端紫外線の観測装置 AIA、磁場強度の観測装
置 HMI のデータを用意し、それぞれの画像に対して異なる予報精度を得た。本講演では、今回得られた予報精度についていくつかの先行研究と比較し、議論する。

1

Introductionされるため、太陽フレアの発生を事前に予測することが、宇宙天気研究の一つの目標となっている。

太陽フレア（太陽面爆発）とは、太陽大気における
磁気エネルギーの爆発的な解放現象である。太陽フレアが発生すると、宇宙空間にプラズマを放出、宇宙放射線の増加、軟 X 線の放射など、様々な現象を引き起こす。フレアに伴って地球上空で観測された
軟 X 線強度が、10−4 W · m−2 を超えると X クラス、

10−5 W · m−2 を超えると M クラス、というように、大きいものから X、M、C の順に太陽フレアの規模が分類される。
太陽フレアが発生すると、地球周辺空間の環境が変化し、この環境変動は宇宙天気と呼ばれる。例えばプラズマの放出によって、電力網への損害や電波障害が、宇宙放射線によって、宇宙飛行士や航空機乗員の被曝、人工衛星の故障など、様々な被害が発生する可能性がある。このように、太陽フレアは現
代社会のインフラに大きな影響を与えることが想定

しかし、太陽フレアは非常に複雑な過程を経て発生するため、その発生を物理的に予報することは困難である。そこで近年、機械学習の手法を用いて太陽フレアを予報しようという研究がなされている。機械学習とは、データ間の関係性をコンピュータに発見させる研究手法である。一般に機械学習には大量のデータを必要とするが、太陽については長年の観測データが蓄積されているため、機械学習に最適な対象と言える。多くの先行研究では、太陽の活動的な領域から抽出した物理量（磁場強度やその時間変化など）から、その領域でフレアが発生するか否かを予報している (Ahmed et al. 2013; Bobra & Couvidat

2015; Liu et al. 2017; Nishizuka et al. 2017, 2018)。
これに対し、Muranushi et al. (2015) では、太陽の全面画像が持つ画像的な特徴から、その画像の時刻

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校より 24 時間以内に観測される最大の X 線強度を予報(2) Muranushi et al. (2015) が予報材料とした HMIしている。Muranushi et al. (2015) は、(a) 物理量か以外にも、AIA の画像も用いて画像認識を行い、らの予報ではなく、画像的な特徴からの予報、いわどの画像が最も予報に有効かを調べた

ゆる画像認識の手法を用いている点、(b) 発生の有無ではなく X 線強度という数値を予報する点、の 2 点の 2 点である。

で他の先行研究にはない手法を用いている。特に (b)については、X 線強度に限らず、例えば太陽活動に

2.2

Deep Learning

よる地磁気の擾乱の度合いなど、太陽活動に由来す
る様々な現象に伴う数値を予報できる、という点で汎用性が期待される。そこで本研究では、Muranushi

et al.(2015) が用いた画像認識の手法を、深層学習と計算には Facebook が開発したオープンソース深
層学習用ライブラリ PyTorch1 を使用した。表 1 が今回用いたネットワークの詳細である。

いう彼らが用いていない新たな手法に置き換えて計表 1: 今回計算に用いたネットワーク
Layer
Filter
StrideOutput

算を行い、より良い予報精度を得ることを試みた。
深層学習は機械学習の手法の一つである。人間のinput

脳細胞を模したニューラルネットワークという計算(256,256,1)

素子を階層的に重ねた、ディープニューラルネット

1

convolution(11,11)(4,4)(62,62,32)

ワーク (DNN) を用いて計算を行うため、深層学習

2maxpooling

(3,3)

(2,2)

(31,31,32)と呼ばれている。この深層学習という手法は、特に

3convolution

(9,9)

(1,1)

(31,31,128)

画像認識 (Krizhevsky et al. 2012) において近年著し

4maxpooling

(3,3)

(2,2)

(15,15,192)

い発展を遂げており、画像認識を用いた太陽フレア

5convolution

(3,3)

(1,1)

(15,15,192)

予報システムを構築する上で非常に有力な方法とい6

convolution

(3,3)

(1,1)

(15,15,128)

える。

7

maxpooling

(3,3)

(2,2)

(7,7,128)

8

fully connected

1024

9

fully connected12

Methods

2.1

Data Preparation

深層学習の詳細については、教科書など詳しい文比較のため、データは Muranushi et al. (2015) と献 (岡谷 2015; Goodfellow et al. 2016; Shallue &Vanderburg 2018) を参考にされたい。ここでは、表

同期間のものを使用した。SDO 衛星に搭載されてい1 の概要を説明するに止める。まず、input として 256

る太陽面磁場強度観測器 HMI と、極端紫外線撮像装

ピクセル四方に圧縮した 1 ch の画像を入力した。そ置 AIA の画像データのうち、2011 年 1 月 1 日からの後、convolution 層と maxpooling 層において、画

2012 年 12 月 31 日までの毎時 00 分のデータを用意 像の特徴を抽出した新しい特徴量マップを作成した。
し、予報する材料とした。また、用意した画像と同 例えば 1 層目の convolution 層では、256×256×1 ch
期間の GOES 衛星の 1 − 8Å のデータから、画像のの画像から、62×62×32 ch の特徴量マップを作成し時刻より 24 時間以内に観測される最大の X 線強度た。Filter は抽出の際に注目する特徴量のピクセルサを抽出し、予報対象とした。詳細なデータセットの

イズ、Stride は抽出を行う間隔のピクセルサイズで準備については Muranushi et al. (2015) を参照されある。これらの操作を重ね、7 層目の maxpooling 層

たい。先行研究からの大きな変更点はの出力結果として、7×7×128 ch の特徴量マップを得た。これを 8 層目の fully connected 層で 1024 要素(1) Muranushi et al. (2015) では用いていない深層 のベクトルに変換したのち、最終的に 9 層目の出力
学習の手法を用いて、画像認識を行なったとして、X 線強度の値を予報した。以上の 9 層で画1 https://pytorch.org

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校像を変換し、その際の変換に用いるパラメータを調4

Discussion

整して最適なパラメータを得るのが、本研究で行なった学習の一連の流れである (厳密には、maxpooling

図 1 では、観測値が横に大きく広がっているのに層は最大値を取り出す操作をするのみで学習するパ

対し、予報値が 10−6 − 10−5 W · m−2 に偏っている

ラメータを持たないため、これを層に数えないことのが分かる。これらは C クラスフレアを予報していが多い)。このように、画像を階層的に変換し、その際の最適なパラメータを膨大な量の画像から計算しることに相当する。C クラスよりも大きな太陽フレ
アの発生頻度は低く、今回用いたデータの期間では、て最終的な出力を得るのが、深層学習を用いた画像

X クラスは 15 回、M クラスは 244 回、C クラスは認識の一般的な手法である。

2584 回発生している。このため、用いたデータの大部分が C クラスフレアであり、そのデータ量に影響されて、このような偏りが得られた可能性が考えら

3

Resultsれる。

この他にも、深層学習に関連する問題として、今AIA が観測する波長帯のうち、7 波長 (94Å、131Å 回用いたネットワークがフレアに関係する画像的特、171Å、193Å、211Å、304Å、335Å) と HMI の磁場 徴を抽出できていない可能性が存在する。2.2 節で説
強度マップの計 8 種を用いて計算を行なった結果、現 明したネットワークの構成は、ユーザーが深層学習時点で最も相関が見られたのは、94Å を用いた場合を適用する問題に合わせてチューニングする必要がである (図 1)。横軸が予報対象である X 線の観測値ある。調整次第では今回の結果を大きく上回る予報

を、縦軸が計算で得られた X 線強度の予報値を示し結果を得る可能性もあり、今後の課題としたい。

ている。斜めの線は、観測値と予報値が等しくなる
点である。

また、用いるデータごとに異なるチューニングを行う必要性も考えられる。本研究では、8 種類の画像を使った結果の比較を目的としたが、同時に全種の画像に対するチューニングは行えないため、AIA

94Å の画像を基準にチューニングを行なった。この波長は今回使用した画像の中で最も波長が短く、太陽を X 線で見た画像に近い。そのため、X 線の予報に有効である可能性を仮定し、AIA 94Å の画像を基準とした。用いる画像の種類によって結果が変化したことから、この仮定の検証にはさらなるチューニ
ングと計算が必要である。
図 1: 本研究の結果、及び Muranushi et al. (2015)の結果。右図は Muranushi et al. (2015) の発表資料より作成。横軸が X 線強度の実際の観測値、縦軸が予報値を表す。
図 1 左図より、本研究ではわずかに右上がりの相関は見られるが、正解である斜めの線からは大きく

5

Conclusion
本研究では、深層学習による画像認識を用いて、

太陽フレアによる X 線強度の値の予報を試み、Mu-ranushi et al. (2015) からの予報精度向上を試みた。
波長による予報結果の違いが見られたが、現時点で外れている。現時点では、先行研究からの大幅な予は、大幅な向上には至らなかった。今後はより良い予報精度向上には至っていないことが分かる。

報を行うため、深層学習内部のパラメータのチュー
ニングなどを継続して行う予定である。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

Acknowledgement
本研究を行うにあたり、株式会社ブロードバンド
タワー根本茂氏、柴田一成教授、浅井歩准教授をはじめ、多くの方々にお世話になりました。また本研究では、SDO、GOES のデータを使用しています。
本研究および発表を支えてくださった全ての方々に、深く感謝いたします。

Reference
Ahmed, O. W., Qahwaji, R., Colak, T., et al. 2013,
SoPh, 283, 157
Bobra, M. G. & Couvidat, S. 2015, ApJ, 798, 135
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A., et al. 2016,
Deep Learning (MIT Press)
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. 2012,
NIPS, 25, 1106
Liu, C., Deng, N.,& Wang, J. T. L. 2017, ApJ, 843, 104
Muranushi, T., Shibayama, T., Muranushi, Y. H., et al.
2015, Space Weather, 13, 778
Nishizuka, N., Sugiura, K., Kubo, Y., et al. 2017, ApJ,
835, 156
Nishizuka, N., Sugiura, K., Kubo, Y., et al. 2018, ApJ,
858, 113
Shallue, C. & Vanderburg, A. 2018, AJ, 155, 94
岡谷, 2015, 機械学習プロフェッショナルシリーズ 深層学
習 (講談社)

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2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

飛騨天文台 SMART 望遠鏡の偏光観測からコロナ磁場を推定するコードの開発
山崎 大輝 (京都大学大学院 理学研究科 宇宙物理学教室)

Abstract
太陽フレアは、コロナ磁場に蓄えられたエネルギーの突発的解放現象である。これまでの研究から、コロナ
磁場に蓄積されたエネルギーは磁気リコネクションによって解放されることがわかってきたが、エネルギーの蓄積過程や磁気リコネクションを起こすきっかけは未だに明らかになっていない。これらを解明するためには、コロナ磁場を測定し、その時間発展を調べる必要がある。しかし、コロナは非常に希薄であるため、コロナ磁場を直接測定することは困難である。そのためコロナ磁場は、一般的に直接測定が可能な光球磁場を外挿することで間接的に求められる。京都大学飛騨天文台 SMART 望遠鏡は、光球磁場を測定するために、光球の偏光観測を行っている。SMART 望遠鏡は他の観測装置よりも時間分解能が高いため、磁場の時間発展をより詳細に調べることができると期待されている。しかし、SMART 望遠鏡で得られた偏光データから光球磁場を導出するコードは未だ開発途上であり光球磁場が正しく求められない 問題があった。そこでSMART 望遠鏡で得られた光球の偏光データから光球磁場を導出するコードの改良を行なった。
本研究では事前にモデル大気を用いて偏光のデータベースを作り、観測データとの比較を行うことで磁場を導出する方法を採用した。これによって活動領域についてもより精度良く光球磁場を導くことに成功した。
さらに、SMART 望遠鏡で得られた光球磁場からコロナ磁場を導出するべくによって開発されたコードの実装も行った。

1

Introduction1.1

光球磁場導出について

1.2

コロナ磁場外挿について

磁気リコネクションの起こっているコロナはその密度が低すぎるために、直接は磁場を求めることは

太陽フレアは、コロナと呼ばれる太陽大気中における磁気エネルギーの解放現象である。太陽フレアのメカニズムが磁気リコネクションによるものであ
ることは理論的にも観測的にも明らかにされてきた(Shibata & Magara 2011); (Priest & Forbes 2002)。
しかし、フレア発生のトリガーメカニズムが何であできない。そこで十分に密度の高く、観測可能な太陽光球の磁場データを用いて、磁束管のコロナ中での力学平衡を仮定して MHD 方程式を解く外挿計算
によって 3 次元的に求められる。(Inoue 2016)
コロナ磁場外挿については、将来研究としてその具体的な内容を紹介する。

るかについてはまだ明らかにされていない。
太陽フレアの研究のためには、太陽光球磁場の高時間分解能での観測が求められる。光には磁場の存在する大気を通過する際に磁場の方向によって、特2

Instruments

定の偏光成分にのみ吸収を受ける性質がある。そこ
で太陽光球磁場は、吸収線スペクトルの偏光観測か

京都大学飛騨天文台には、Solar Magnetic Activ-

ら理論的に偏光の輻射輸送方程式を解くことで得ら

ity Research Telescopr(SMART) 望遠鏡 (Ueno et

れる。(Landi Degl’Innocenti 1976)

al. 2004) と呼ばれる太陽磁場活動望遠鏡がある。
SMART 望遠鏡は T1, T2, T3, T4 の計 4 種類の望遠鏡で構成されており、T4 は太陽光球の偏光観測を

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
行なっている。観測波長は FeI (6302.5Å) を中心に用した。ルックアップテーブル方式とは、あらかじめ−160mÅ, −80mÅ, 80mÅ, 160mÅ の 4 点である。

モデル大気 (Holweger & Mueller 1974) を用いた計算により偏光度を表す Stokes Parameter(I, Q, U, V)を準備しておき、 観測で得られた Stokes Parameterと最も適合するものを見付け、ベクトル磁場へ変換する方法である。
先行研究 (Fukuoka 2014) において SMART T4 搭
載のインバージョンコードの開発は試みられたものの実用化には至らなかった経緯がある。図 2 は左側に磁場強度、右側に方位角についてのそれぞれの相

図 1: SMART T4 光路図

関図 (横軸: HMI, 縦軸: T4) である。HMI と比べてT4 に磁場強度の低い領域があること、また HMI と装置的な性能に関しては既存のマグネトグラフとの比較において、時間分解能は 30 秒-60 秒 とひのT4 の方位角について反相関の様子が見られることがわかる。

で衛星 (Kosugi et al. 2007) の Solar Optical Tele-

scope(SOT) 望遠鏡 (Tsuneta et al. 2008); (Suematsu et al. 2008); (Shimizu et al. 2008); (Ichimoto
et al. 2008) の 1 時間よりも優れ、測光精度は 3×10−4と Solar Dynamics Obserbatory(SDO) 衛星 (Pesnell
et al. 2012) の Helioseismic Magnetic Imager(HMI)
望遠鏡 (Schou et al. 2012) の 10−3 よりも優れている。SMART T4 の基本的な性能は表 1 にまとめた。

図 2: 先行研究でのベクトル磁場相関図

表 1: SMART T4 の基本的な性能
口径
250mm
視野
ピクセルスケール

320 × 240arcsec2

本研究では先行研究におけるこれらの課題を克服

1600 × 1200

すべくインバージョンコードの 3 カ所に改良を加えフィルターの半値幅160mÅ

た。実装された新しいインバージョンコードの性能

観測中心波長6302.5Å

を評価検証するために 2016 年 9 月 6 日の活動領域

偏光測定精度

3 × 10−4

NOAA AR12585 について SMART T4 によるベク
トル磁場データと HMI のベクトル磁場データの比較
を行った。

3

Methods

3.1

先行研究とインバージョン方法

光球の偏光観測データから、ベクトル磁場データ
へとインバージョン (変換) するためには、一般的には偏光の輻射輸送方程式を解く必要がある。SMART

3.2

偏光デモジュレーションの見直し

本研究では、まず先行研究における方位角の反相関の問題に着目した。SMART T4 のカメラで得られる光は図 1 の光路図上にある回転波長板を通ること

T4 のインバージョンコードには直接的な輻射輸送方 で偏光変調を受けている。この光に対して、偏光復調 (偏光デモジュレーション) を行うことで、実際の程式の計算ではなく、ルックアップテーブル方式を採2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
偏光度を測定することができる。

重み付けを 20% から 2% へと変更した。

光の偏光度を表す指標 Stokes Parameter(I, Q, U,V) について、I は光の強度を表し、Q, U はそれぞれ向きが π/2 ずれた直線偏光を、V は円偏光を表す量となっている。偏光デモジュレーションにおける4

Stokes Parameter の導出方法を見直したところ、直線偏光を表す Q と U について取り違えがあったためその修正を行った。

Results
偏光デモジュレーションの見直し、散乱光補正、モデルとの比較方法の変更の 3 点の改良を経て、2016
年 9 月 6 日の活動領域 NOAA AR12585 についてSMART T4 によるベクトル磁場データと HMI のベ
クトル磁場データの相関は図 3 の通りとなった (左

3.3

散乱光補正

側に磁場強度、右側に方位角について横軸: HMI, 縦軸: T4 で示してある)。また、相関係数の変化は表 2

次に、HMI のベクトル磁場データと比較した際ににまとめた通りである。

T4 の方が全体的に磁場強度が低く出ている問題に着目した。それぞれの観測プロファイルの比較を行った

方位角についての相関係数のみ著しく低いのは、

180 度不定性のためであると考えられる。

ところ、T4 の方が HMI と比べて吸収線が浅くなっていることを発見した。
装置由来の散乱光の混入の可能性を考え、散乱光
を Continuum の明るさの 10% 刻みで定義し観測された光度から引いて磁場強度を計算した。それぞれについて HMI と比較を行ったところ、Continuum の

40% 程度の明るさの散乱光の混入を仮定することで磁場強度についての HMI と T4 の相関がよくなることがわかった。
図 3: 本研究でのベクトル磁場相関図

3.4モデルとの比較方法の変更て T4 で磁場強度の低い領域が存在する問題に着目

表 2: T4 と HMI ベクトル磁場の相関係数変化
磁場強度 B 方位角 χ 視線角 γ

した。この問題の領域が本来磁場強度が 3000G 程度

改良前

0.88

-0.31

0.80

である黒点暗部に集中していることがわかった。

改良後

0.90

0.50

0.86

さらに、散乱光補正を行った上でも HMI と比較しルックアップテーブル方式を採用した SMART T4のインバージョンコードでは、モデルとの比較の際にStokes I, Q, U, V についてモデルと観測の残差を計算することで残差が最小になる点におけるベクトル

5

Discussion

磁場を導出している。黒点暗部における吸収線では本研究における偏光観測データから光球ベクトル

磁場強度が十分強いため Zeeman 効果によってプロ

磁場変換過程の見直しによって、先行研究と比較しファイルが分離していることに加えて、ガスの運動てその導出精度に改善は見られたものの未だ課題はによる Doppler shift も確認される。これら Zeeman

残っている。ひとつめの課題としては、方位角の 180

効果による分離と Doppler shift のクロストークの影
響を減らすために、残差計算における Stokes I への度不定性の除去があげられる。また、ふたつめとし2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校ては、黒点暗部における磁場強度のより正確な導出があげられる。ここでは、主にふたつめの課題について議論する。

明らかにすることができるだけでなく、エネルギー
蓄積量や電流密度分布の推定などから起こりうるフ
レアの規模を予測する研究にも繋がると考えられる。
特に、SMART T4 の様な 30 秒-60 秒 という高時間分解能での光球磁場観測が可能になれば、このデータを用いてより詳細なエネルギーの蓄積過程の解明にも繋がると考えられる。

Reference
Shibata, & Magara 2011, Living Rev., Solar Phys., 8, 6
Priest, & Forbes 2002, A&A Rev., 10, 313

図 4: 静穏領域での観測プロファイル (左) と黒点暗部での観測プロファイル (右)Landi Degl Innocenti 1976, Astron. Astrophys. Suppl.,
19, 7
Inoue 2016, Progress in Earth and Planetary Science.,
3, 1

図 4 の右側は、SMART T4 の現在のインバージョ Ueno, Nagata, & Kitai 2004, Proc. SPIE, 5492, 958
ンコードでは正しく磁場強度を導出できていない典型的な黒点暗部における Stokes I の観測プロファイ
ルである。図 4 左側の様に、観測する波長 4 点の間

Kosugi, Matsuzaki, & Sakao 2007, Sol.Phys., 243, 3
Tsuneta, Ichimoto, & Katsukawa 2008, Sol. Phys., 249,
167に吸収線の底が見られる場合はベクトル磁場への変換は既存のアルゴリズムでも容易であるが、右側のSuematsu, Tsuneta, & Ichimoto 2008, Sol. Phys., 249,
197

様に吸収線の全体像が見られなくなっている場合はZeeman 効果による吸収線の分離と Doppler shift のShimizu, Nagata, & Tsuneta 2008, Sol. Phys., 249, 221

クロストークのために変換が正しく行われていない

Ichimoto, Lites, & Elmore 2008, Sol. Phys., 249, 233と考えられる。

Pesnell, Thompson, & Chamberlin 2012, Sol. Phys.,
275, 3モデルとの比較方法の変更によって、ある程度ク
ロストークの影響は排除できた。更なる改善のためには、吸収線に現れる Zeeman 効果による分離幅とDoppler 幅の足し合わせの量を新たな拘束条件としてモデルとの比較を行う、新しいアルゴリズムの開発が必要であると考えている。

6

Future work

SMART T4 のインバージョンコードの残された課
題を克服するとともに、T4 で得られたベクトル磁場を用いた研究についても考える。
コロナ磁場外挿研究は、直接観測することのできないコロナ磁場について、観測可能な光球磁場を境界条件として与えることで MHD 方程式を解くこと
でコロナ磁場を導出する研究手法である。
コロナ磁場外挿は、コロナの 3 次元的な磁場構造を

Schou, Scherrer, & Bush 2012, Sol. Phys., 275, 229
Holweger, & Mueller 1974, Sol. phys., 39, 19
Fukuoka 2014, Master Thesis

——–index

b1

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

持続的なエネルギー散逸に対する、星の外層の力学的な応答
大内 竜馬 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract大質量星は可視光で極めて明るく輝く爆発現象 (超新星) によって一生を終える。これらの大質量星は、恒星進化の途上で、恒星風などによって星間空間へ質量放出を行う。そのような質量放出の性質を理解することは、銀河の化学進化を考える上で重要である。近年、様々な観測事実から、一部の大質量星は超新星直前に、極めて高い質量放出率を示すことが明らかになってきた (Smith & Arnett 2014)。その値は、これまで標準とされてきた恒星風では説明ができない。このような進化晩期の激しい質量放出に対する有力な説の一つが、流体力学的な重力波 (gravity waves) である (Quataert & Shiode 2012)。この理論では、星のコア内部の対流により励起された重力波が外層へと伝わり、そこでエネルギーが持続的に散逸されることにより、質量放出が起きる。しかし、エネルギー散逸分布には不定性が大きく、観測から得られている質量放出をどの程度まで説明できるかは分かっていない。
本研究の目的は、大質量星内部に持続的なエネルギー散逸を様々な値、分布で与え、それによって引き起こされる質量放出の性質を明らかにすることである。それにより、質量放出の原因としての重力波理論の妥当性を検証する。一次元恒星進化計算コード MESA を用いて超新星直前まで進化計算を行った大質量星の外層の底に、様々な値のエネルギー注入率を人為的に与え流体計算を行った。本計算により、エネルギー注入率が十分大きい場合は、数年程度で星の外側に濃い星周物質が形成されることが分かった。また、エネルギー
注入率と注入位置を様々に与えた場合、これらの星周物質の性質がどのような影響を受けるかを調べた。

1

Introduction
大質量星 (M ≳ 8M⊙ ) の星は中心で核反応を行い、中心に鉄族元素でできたコアを作ると、それ以上核反応によってエネルギー生成を行うことができなくなる。このようなコアは最終的に重力崩壊し、それに伴って生じる外向きの衝撃波によって、外層全体が吹き飛ばされる。このような現象を超新星と呼ぶ。
これまでの恒星進化理論では、星は力学平衡を保ちながら、このような爆発を迎えると考えられてきた。
しかし、近年様々な観測事実から、一部の大質量星
は超新星が起きる直前 (数年前〜数十年前) に非常に高い質量放出率 (Ṁ ≳ 10−2 M⊙ yr−1 ) を示すことが明らかになってきた (Smith & Arnett 2014)。このような高い質量放出率の証拠としては、親星が超新星直前に放出したと思われる非常に濃い星周物質と超新星の相互作用が観測されている (Schlegel 1990)
ことに加え、親星の爆発直前の増光が観測されていることなどがある (Ofek et al. 2014)。
このような高い質量放出率は、標準的な恒星風では説明ができない。超新星が起きる数年前は、コア内部でネオンや酸素などの重元素の燃焼が起きる時期に対応する。そこで、超新星直前の高い質量放出率は、このような晩期の核燃焼と関連があるのではないかと考えられてきた (Arnett & Meakin 2011)。
進化晩期の質量放出に対する有力な仮説の一つとして、重力波理論がある。本理論は、コア内部において励起された重力波が外層へと伝播し、そこで起きる持続的なエネルギーの散逸によって質量放出を説明できるのではないかというものである (Quataert& Shiode 2012)。しかし、理論の不定性のため、外層のどの位置に、どの程度のエネルギー散逸率が得られるかはあまり制限されていない。そのため、本理論によってどの程度の質量放出率が説明できるかは分かっていない。
そこで、本研究はこのような外層への持続的なエ
ネルギー散逸によって、観測から得られているような質量放出の性質をどの程度まで再現できるかを明らかにすることを目的とした。そのために、エネル2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
ギー散逸率の値、散逸位置をパラメータとして、一て、これを爆発直前の星表面に接続し、超新星爆発

定のエネルギー散逸率を星の外層に与え、流体計算の輻射流体計算を STELLA を用いて行う。今回は、を行った。

エネルギー注入開始から 1 年、5 年、9 年後の密度構造を計算し、これら三モデルに対して輻射流体計算
を行った。

2

Methods
恒星進化計算、流体計算には、主に公開コードである MESA を用いる (Paxton et al. 2011)。MESA
は一次元恒星進化コードであり、星の内部構造を記述する基礎方程式を数値的に解くことで、星の進化が計算できる。また、近年 MESA は、衝撃波の取り扱いを含んだ流体計算も可能となった。
計算の具体的な手順は次のようにする。まず、大質量星に対して前主系列星から超新星直前まで、静水圧平衡を仮定して進化計算を行う。その後、この3Results

3.1

エネルギー注入位置の影響

図 1〜3 は、エネルギー注入率が異なる場合における、星の密度分布の時間進化を書いたものである。上から順に、Rdep = 20, 100, 800R⊙ の場合に対応している。また、参考のために各図には、傾きが −2 の直線もプロットしてある。

星の外層に一定のエネルギー散逸率を与えて流体計
下のようなガウス分布で与える。
()
Ldep(r − Rdep )2
ϵinject = √
exp −
2σ 2
2πσ 2

密
度

0

(

算を行う。エネルギー散逸率は一定の半径周りに以

-4

gcm 3
<latexit sha1_base64="a2zL1ulIULgsnIZ9ndW8+/phV6c=">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</latexit>
sha1_base64="bs8QlLljyYde7WbNFuyzJJm+ZMk=">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</latexit>
sha1_base64="czaeS5hu6U9Np8ltWxMqswdOs14=">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</latexit>
sha1_base64="SRCyDczm4CE7H1VN1cnxWOBM9PA=">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</latexit>

変化させるパラメータは、エネルギー散逸率 Ldep 、
散逸位置 Rdep である。

、
常
-8
用
対
-12
数
表
示 -16

0

った。Ldep の値としては 1 × 10 , 1 × 10 , 10 erg/s
38

39

1

2

3

4

)

これらの計算は、初期質量を 30M⊙ の星に対して行

半径 (太陽半径、常用対数表示)40を、また Rdep は 20, 100, 450R⊙ を与えた。
さらに、これらのエネルギー散逸によって形成さ

図 1: Ldep = 5 × 1039 erg/s, Rdep = 20R⊙れた星周物質が超新星の光度曲線に与える影響を調べるため、一次元コードである STELLA(Blinnikov

et al. 1998) を用いて輻射流体シミュレーションも行った。STELLA は、質量座標で記述された流体の

密度

ンテンシティの角運動量についての方程式と同時に陰的に解くことで、超新星の光度曲線を計算することができる。
今回光度曲線の計算には、上記とは異なる初期質
量が 13M⊙ の星を用いた。計算手法は次のようにし

gcm 3<latexit sha1_base64="a2zL1ulIULgsnIZ9ndW8+/phV6c=">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</latexit>
sha1_base64="bs8QlLljyYde7WbNFuyzJJm+ZMk=">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</latexit>
sha1_base64="czaeS5hu6U9Np8ltWxMqswdOs14=">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</latexit>
sha1_base64="SRCyDczm4CE7H1VN1cnxWOBM9PA=">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</latexit>

-4

、
常
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対
数
-12
表
示

0

1

2

3

4

)

た。まず 13M⊙ の星を上述のように M ESA を用い(基礎方程式を、固定されたバンドで平均化されたイ

0

半径 (太陽半径、常用対数表示)て、進化晩期まで進化計算を行う。次に、星の表面付
近 (Rdep = 450R⊙ ) に 1 × 1039 erg/s のエネルギー注
入率を与え、M ESA を用いて流体計算する。これによって様々な時刻における星周物質の密度構造を得

図 2: Ldep = 5 × 1039 erg/s, Rdep = 100R⊙

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

0

(

-4

gcm 3

、
常
用
対

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数
表
示

密
度

0

(

密
度

gcm 3

、
常
用
対

<latexit sha1_base64="a2zL1ulIULgsnIZ9ndW8+/phV6c=">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</latexit>
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-8

-12

0

1

2

3

-4

-8

数
-12
表
示

4

0

1

2

3

)

)

半径 (太陽半径、常用対数表示)

半径 (太陽半径、常用対数表示)

図 3: Ldep = 5 × 1039 erg/s, Rdep = 800R⊙

図 4: Ldep = 5 × 1038 erg/s, Rdep = 800R⊙

ルギー散逸が星の表面付近ではなく内部の方で起こる場合、星の内部 (初期半径よりも内側の領域) の密

密
度

0

(

図 1 ∼ 3 から次のようなことが分かる。まず、エネ

-4

gcm 3

、

<latexit sha1_base64="a2zL1ulIULgsnIZ9ndW8+/phV6c=">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</latexit>
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度構造は、数年程度で大幅に変化するということで常用
対ある (図 1, 2)。一方、エネルギー散逸が表面付近で起きる場合 (図 3) は、星の初期表面より外側に wind

-8

-12

数
表
-16
示

が発達するが、星の内部の密度構造に大きな変化は見られないことも分かる。

0

1

2

3

4

)

また、発達した wind の先端には密度のピークが見

半径 (太陽半径、常用対数表示)られる。この密度ピーク、すなわち wind の先端は、エネルギー散逸の位置が外側であるほど、同時刻においてより外側に位置する。
もしも wind が定常であるなら、Ṁ = 4πr2 ρv =const. となり ρ ∝ r−2 となるはずである。図を見ると、特に密度ピーク近辺ではこの関係が成り立って

図 5: Ldep = 1 × 1040 erg/s, Rdep = 800R⊙
さらに、wind の密度分布は ρ ∝ r−2 からはずれていることも分かる。

いないことが分かる。これはすなわち、wind は定常には至っていないことを意味する。

3.2

異なるエネルギー注入率の影響

図 4、5 は、Rdep = 800R⊙ の位置にそれぞれ

3.3

超新星の光度曲線に対する星周物質の影響

最後に、これらの形成された星周物質によって超新星の光度曲線がどのような影響が受けるかを

erg/s のエネルギー散逸率 STELLA を用いて計算した結果が以下の図である。
を与えたときの密度分布の時間進化である。また密 ただし、Method で述べたように、用いた星の初期質
Ldep = 5 × 10 , 1 × 103840度分布に加えて、質量放出率 Ṁ = 4πr2 ρv を半径の関数として載せてある。

量は上の計算とは異なり 13M⊙ である。
図 6 の紫色の光度曲線は、wind を接続していない

これらの結果と図 3 より以下のことが分かる。ま場合の結果である。これは標準的な (IIP 型) 超新星のず、エネルギー注入の位置が同じ場合、注入率が大光度曲線であり、光度がほぼ一定となる「プラトー」

きいほど、同時刻に置いて密度ピークはより外側にが見られることが特徴である。図より、エネルギー注位置する。

入開始から一年後の星周物質を接続した場合は、光2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
度曲線のプラトーが星周物質がない場合よりも短く

算コード MESA を用いて流体計算を行った。本計算なることが分かった。一方、注入から三年後、五年により、エネルギー注入率が十分大きい場合は、数後の wind の密度構造を接続した場合は、プラトーが年程度で星の外側に濃い星周物質が形成されること長くなることが分かる。

が分かった。
さらに、注入位置が外側にあるほどまた注入率が高いほど、同時刻においてより離れた位置まで星周物質が形成されることを明らかにした。

光
度 42

また、これらの星周物質の密度分布は一般的には

)
(

e
r
g 40
/
s
、
常
38
用
対
数
表
示 36

ρ ∝ r−2 からはずれており、定常恒星風とはなっていないことも分かった。さらに、エネルギー注入が星の内部深くで起こる場合、外層の密度分布は大きく影響を受けることが分かった。
最後に、このようなエネルギー注入によって形成
0

100

200

極大増光時からの時間 (日)された星周物質の密度分布を、典型的な質量を持つ大質量星の表面に接続し、STELLA を用いて超新星

図 6: 様々な星周物質を仮定した場合における光度曲線の比較

4線におけるプラトーの長さが大幅に変化することを明らかにした。

Reference

Discussion
図 6 より、爆発直前の外層へのエネルギー注入によって、プラトーが異常に長い超新星を説明できる
可能性がある (Dasridar et al.

爆発の輻射流体計算を行った。これにより、光度曲

2018)。プラトーの時期は、光球面はほぼ水素の電離面と一致する。光
球面が外層のより内側に進行していくのに対し、外層は外側に膨張するため、光球の半径ひいていは光度がほぼ一定となる。これがプラトーの原因である。
光学的に厚い星周物質が星の外側にあると、水素の電離面は最初はより外側に位置することになる。これが、濃い星周物質を接続したモデルでプラトーがArnett, W. D. and Meakin, C. 2011, ApJ, 733, 78
Blinnikov, S. I. and Eastman, R. and Bartunov, O. S.
et al. 1998, ApJ, 496, 454
Dastidar, R. and Misra, K. and Hosseinzadeh, G. 2018,
MNRAS, 479, 2421
Ofek, E. O. and Sullivan, M. and Shaviv, N. J. et al.
2014, ApJ, 789, 104
Paxton, B. and Bildsten, L. and Dotter, A. et al. 2011,
ApJS, 192, 3
Quataert, E. and Shiode, J. 2012, MNRAS, 423, 92

長くなる原因と考えられる。しかし、この説明では、 Smith, N. and Arnett, W. D. 2014, ApJ, 785, 82
星周物質が非常に近傍に存在する時にプラトーが短くなることを説明できない (エネルギー注入から 1 年
後の星周物質を接続したモデルの場合)。

5Conclusion
大質量星内部に持続的なエネルギー散逸を様々な値、分布で与え、それによって引き起こされる質量放出の性質を明らかにするために、一次元恒星進化計

Schlegel, E. M. 1990, MNRAS, 244, 269

——–index

b2

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

爆発直後のスペクトルで迫る、新星爆発の様相田口 健太 (京都大学大学院 理学研究科 宇宙物理学教室)

Abstract
新星の爆発開始後の進化の様子は 2 つの段階 (増光中、極大付近) に分けられる。理論的には増光中の新星においては白色矮星 (主星) に降着した水素ガスはまだ膨張を開始していないと考えられているが (Hillmann etal. 2014)、増光に要する時間は短いので、長らく分光観測による観測的な証拠がなかった。しかし、T Pyxの 2011 年のアウトバーストが増光中に分光観測され、極大付近とは異なることが確認された (Arai et al.

2015)。
本研究の目的は、この T Pyx の増光中のスペクトルがどういった物理的状況 (主星の温度、連星系の周囲にある物質の化学組成など) で理解できるのかを調べることで、新星の爆発機構や質量降着過程のより詳細な理解を得るである。そのために、中心に電子光子を出す星 (今回は白色矮星を想定) がある系の輻射輸送 · 電離
平衡 · 熱構造を、輻射輸送計算コード CMFGEN を用いて静的 1 次元で解くスペクトル計算を行い、T Pyx
で観測されるスペクトルが再現できるか調べた。今回はその第 1 歩として、まずは前述の理論に則り、白色矮星表面に降着した水素ガスはまだ膨張を開始していないと考えて、中心星の半径として地球半径の場合について計算を行ったが、実際の観測で見られる可視域での金属の輝線は現れなかった。

1

Introduction: 本研究の背景
新星とは、白色矮星を主星にもつ近接連星系にお1.1新星の従来の分光観測例:
増光後 · 極大付近で分光

いて、光度が突然最大で 5 桁ほど増光する現象であ

新星は、明るい状態が 1 か月程度続くが、増光にる。伴星からの質量輸送によって主星表面に水素ガ

要する時間は ∼1 d と非常に短い (図 5 参照)。そのスが堆積し、その水素層の温度・密度が高くなって、 ため、従来、新星の分光観測は増光が終わった後になある閾値に達した瞬間に表面で熱核暴走反応 (CNO

されてきたものばかりである。こうした、増光が終サイクルの暴走反応) が発生して急激に増光する、とわった後の分光観測で得られる、新星の “普通の” ス考えられている (光度曲線に関しては図 5 を参照)。

ペクトルを次に示す。この図のように、P Cygni 型と呼ばれる、輝線とセットになった吸収線が新星の
普通のスペクトルの大きな特徴である。

図 2: 2008 年のはくちょう座の新星のスペクトル。P
図 1: 新星を起こす母天体の模式図

Cygni 型と呼ばれる、輝線とセットになった吸収線(図中の矢印) が目立つ。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
なお、次図のように、中心星から外向きへのガスの流れが存在すると考えれば、この特徴的なスペク
トル線は理解できる (したがって、こういったスペク
トルを示す新星は、外向きのガスの流れを有しているということである)。
図 5: 再帰新星 T Pyx の光度曲線と、図 4 のスペク
トルが得られた時刻。

1.3

HR 図上での新星の進化理論

ここまで新星の観測的な特徴について紹介したが、一方で、理論的には新星は次のような時間発展をす
図 3: P Cygni 型のスペクトル線が得られる状況。中心星からガスが放出されている状況において、我々に近づいているガスは青方偏移した吸収線を作り、それ以外の方向へ移動するガスは吸収線よりも長波長側に輝線を作る。

ると考えられている (Hillmann et al. 2014 を参照
した)。

A. 最初は白色矮星表面にガスが降着するのみである。この点において、ある瞬間に核暴走が開始する。
B. 白色矮星表面で熱核暴走反応が開始すると、半1.2

最近の分光観測例:
増光途中で分光 (Arai et al. 2015)

径一定で増光する。

新星では P Cygni 型のスペクトル線が特徴的であC. ∼1 d である光度に達した後は、伴星から降着し堆積したガスが輻射圧によって吹き飛ばされる。

るとは言ったが、2011 年、再起新星 T Pyx が増光発

その結果、外層が膨張して温度が下がる。なお、

見後 4.4 h で分光観測された (Arai et al. 2015)。そこの段階では光度はほぼ一定のまま維持される。

の結果、以下の図に示すように、従来 (図 2) とは違
い、吸収線がほとんど見られないスペクトルが得ら以上を HR 図上で書くと、次の通りである。

れた (なお、その後は従来のような吸収線スペクトルに移行することも確認されている)。

図 4: 再帰新星 T Pyx の増光中のスペクトル。図 2とは異なり、吸収線がほとんど見られない。

図 6: HR 図上での新星の進化理論 (Hillmann et al.

2014 を参照した)2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

2

本計算で与えたパラメータは以下の通り:

Methods

L = 1.8 × 103 L⊙

Arai et al. (2015) で得られた増光中の新星のスペクトルは、P Cygni 型の線がなく、新星のスペクト

R = R⊕

ルとしては特異的なものである。この特異的なスペṀ = 10−9 M⊙ /yr

クトルを理解することは、次の 2 つの意味で重要で

v = 940km/sあると考えた。

元素組成は太陽と同じものを仮定(1) 増光中は図 3 に示したような外向きのガスの流れや、新星爆発に伴う噴出物が放出されておら

このうち、L は図 5 と図 6 の比較から、終端速度 v

ず、爆発前の新星の周囲の環境を反映したスペは図 4 の線幅から見積もった。R = R⊕ は理論的にクトルを見ているのかもしれない。そのため、こ増光中は半径が一定だと考えているためである。

のスペクトルの形成物質の情報を調べれば、爆発前の新星周囲の情報が分かる可能性がある。

3

Result(2) 図 4 のスペクトルの特異性は、新星の時間発展が増光中 (図 6 の B) と極大付近 (図 6 の C) とで大きく異なることに対応しているのかもしれな
い。しかし、図 6 のように半径一定で新星は増光するという理論ですら、今まで分光観測がな
されていなかったため、十分な根拠がない。したがって、このスペクトルを通して増光中の新星の温度を検証できる可能性がある。
これらをモチベーションに、図 4 のスペクトルがど
ういう物理的状況に対応しているのかを理解することを目標として、本研究では CMFGEN というオープ
ンソースのコードを用いたスペクトル計算を行った。
具体的には、スペクトルを考える上で最も重要であると考えられる、主星の光度 L と半径 R、主星の図 8: 前述のパラメータで行った計算結果。赤で示した重元素の輝線が全く出ていない。

周囲のガスの放出率 Ṁ 、外向きの速度 v 、化学組成を与えて、輻射輸送、電離平衡、熱構造を反復計算
で解いた。

4

Discussion
図 8 のように、C, N, O, Fe といった重元素の輝線が全く出ていない。このため、この計算で与えたパラメータは間違っている可能性が高い。
具体的には、• R = R⊕ として与えた白色矮星の半径が桁で実際よりも小さすぎる
図 7: 本計算で与えたパラメータ。スペクトルはこれらに大きく依存すると考えられる。

• 太陽組成で与えた C, N, O の割合が実際よりも(桁違いに) 少なすぎるの 2 つの可能性が考えられると思われる。前者について補足すると、R が小さすぎる場合は、温度 T が2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
大きすぎることになる (L = 4πR2 σSB T 4 ) ので、金属イオンが観測されるスペクトル線の電離階数よりも過剰に電離されてしまうこととなるからである。

5

Conclusion
本研究では、新星は半径一定で増光する、という進化理論 (Hillmann et al. 2014) を参照にパラメータを与えて輻射輸送 · 電離平衡 · 熱構造を同時に解いてスペクトル計算を行ったが、観測された増光中の新星のスペクトル (図 4) に見られるような金属の輝線が全く見られないスペクトルが得られた。
これの原因は現在調べている所であるが、新星は半径一定で増光する、と考えた前提が間違っている
可能性を含むものであることが分かった。

6

Future works
今後は、R や元素組成などのパラメータを変えて同様の計算を行い、図 4 のスペクトルを与えるような系の物理量を求めることで、HR 図上でのこの新星の位置を調べたい。
さらに、東京大学木曽観測所の 105cm シュミット
望遠鏡に搭載される超広視野カメラ Tomo-e Gozenを用いた可視光サーベイや、京都大学岡山天文台のせいめい 3.8M 望遠鏡などの新しい観測装置の登場によって、今後は同様のスペクトルの観測例が増えていくことが期待できる。そうしたスペクトルについても、本研究の手法を適用して、新星の増光段階の理解を進めていきたい。

Reference
Hillman, Y., Prialnik, D., Kovetz, A., Shara, M. M., &Neill, J. D. 2014, MNRAS, 437, 1962
Arai, A., Isogai, M., Yamanaka, M., Akitaya, H. , &Uemura, M. 2015, Acta Poly-technica CTU Proceedings, 2, 25
Hillier, D. J. & Miller, D. L. 1998, ApJ, 496, 407
Hillier, D. J., Davidson, K., Ishibashi, K., & Gull, T.
2001, ApJ, 553, 837

——–index

b3

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

ゼロ・低金属量星におけるコロナループ加熱と X 線放射
鷲ノ上 遥香 (東京大学大学院 総合文化研究科)

Abstract
太陽型の恒星は光球面下に対流層を持ち、これによって表面からは様々な磁気流体波が生じている。このう
ちの Alfven 波という波は、恒星上層部のコロナを加熱する重要な役割を果たす。Alfven 波は磁力線に沿って進む横波で、エネルギーを上空に輸送し、熱エネルギーに変換することで上空のガスを加熱する。恒星表面からは磁力線が伸びていて、宇宙空間へ開いた磁場構造と表面に閉じたループ状の磁場構造が存在するが、コロナ加熱により開いた磁場領域では恒星風が駆動される。また、熱せられたガスは X 線を使って観測することができるが、放射される X 線は閉じたループ構造からのものが大半を占める。このコロナ加熱による恒星風、X 線放射の原理は宇宙初期に形成された初代星にも適用することができる。
初代星についての理解は宇宙進化を探る上で非常に重要である。宇宙初期から現在まで存在し続けている星があるとすれば、それは金属を含まず質量の小さなものである必要があるが、このような星は現在観測されていない。従って、小質量初代星からのコロナや恒星風について調べることで、現存する初代星が観測されうるかどうかを理論的に推測することができる。恒星風については Suzuki(2018) で調べられ、初代星では強い恒星風が吹き出ると報告されている。一方で、観測の観点からより重要な X 線放射を担うループ加熱はこれまで研究されていない。そこで本研究では、このループ加熱についての MHD 数値シミュレーションにより、低質量星の金属量によって X 線放射強度にどのような違いが現れるかを調べる。ゼロ・低金属量環境下では輻射冷却が抑制されるためにより高温のコロナが形成され、コロナループからは強い X 線が放射されることが期待される。

1

Introduction

動されるが、閉じたループ構造では磁束管の中にプラズマが閉じ込められるためにプラズマの密度が高太陽型恒星は、約 104 K の光球の上空に 106 K ほどのコロナという高温大気層を持つ。コロナの加熱機
構については、恒星の表面対流層から生じる Alfven
波が上空で散逸・熱化しコロナを温めるという波動加熱説と、小さなフレアが無数に発生し、それらのエネルギーが足し合わされることによってコロナがくなり、これによって強い X 線が放射される。恒星
風やループからの X 線放射の現象は低質量・低金属量星についても同様に起こる。今回は初代星の観測可能性について示唆を与えるために、観測の観点からより重要なコロナループからの X 線放射について着目する。初代星は、宇宙初期に形成された金属を加熱されるナノフレア説の 2 通りがあるが、本研究含まない星である。現在まで生き残り続けている初では Alfven 波によるコロナ加熱シミュレーションを代星があるとすれば、宇宙年齢から考えてその質量行なっている。Alfven 波は磁力線に沿って進む横波で、非常に散逸しにくい性質を持つ。この性質によってエネルギーを上空までに運ぶことができ、その後散逸して運んできたエネルギーを熱エネルギーに変換することでコロナを温めている。
恒星表面から伸びる磁力線の構造は、宇宙空間へ開いた磁場構造と表面に閉じたループ状のものが存在する。2 つの磁場構造のうち、開いた磁場構造では温められたプラズマが外向きに加速され恒星風が駆は 0.8M⊙ 以下であると見積もられるが、ゼロ金属量星は未だ観測されていない。従って、低質量・低金属
量星コロナループからの X 線放射について調べることで、今後初代星が観測されうるかについて議論することができる。低金属量星では輻射冷却効果が抑えられるためにより高温のコロナが形成され、ループからは強い X 線が放射されると考えられる。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 1: コロナループモデル

2

Method本研究では、コロナループの高さを 35000km とし、高さに依存するループ断面積 A(s) を与えた。こ図 2: 冷却関数

れは、上空では磁気圧がガス圧よりも大きくなるた
めに、高度を増すにつれてループが大きく広がる構
造となることを考慮した設定である。今回ループ頂上での断面積を足元の約 200 倍とし、ループに沿っ

A が s に依存して変化することを考慮し、任意のベクトルを X としてた s 方向の初期磁場 Bs0 と定義して、Bs0 = 1.47G∇·X =で一定とした 。また、ループ足元から速度の揺れ δv
を s 方向とその垂直方向にそれぞれ注入することに

1 ∂
AX
A ∂s

のように計算を行なっている。

よって対流層の動きを再現し、コロナを加熱させて輻射冷却については太陽型恒星の大気構造においいる。このほか星の質量を 0.8M⊙ 、初期状態のルーて、彩層領域とコロナ領域では光学的厚みが大きく

プ温度を 6000K と設定した。

異なることから輻射冷却効率も異なり、冷却率の計

実際計算をするにあたっては、図 1 のコロナルー

算法を分ける必要がある。光学的に薄いコロナ領域

プを筒状に引き伸ばし、断面積と θ に依存する重力(T≳ 104 K) と光学的に厚い彩層領域 (T ≲104 K) にの値を s 上の各点に与えることでループの 1 次元化

対してそれぞれ以下の式で冷却率の計算を行なった。
コロナ領域 ：を行なった。この 1 次元モデルに対し熱伝導・輻射冷却を考慮して以下の MHD 方程式を解いた。

qR = Λ nne∂ρ+ ∇ · ρv = 0
∂t
(
)
∂v
B2
ρ
= −∇ P +− ρ (v · ∇) v − ρGM sin θ
∂t
8π

)
v2
B2
e+
+
− GM cos θ
2
8πρ
[(
)
]
2
B
B
+∇ · P +v−(B · v) + ∇ · Fc + qR = 0
8π
4π
d
ρ
dt

(

∂B
= ∇ × (v × B)∂te は内部エネルギー、qR は輻射冷却率、Fc は熱伝導フラックスである。また、ここではループ断面積

彩層領域 ：(

Z
qR = 4.5 × 10 ρ 0.2 + 0.8
Z⊙

)

9

ここでΛ [ergcm3 s−1 ] は冷却関数、n、ne はイオン、電子の数密度であり、金属量 Z=0、Z = 0.01Z⊙ 、

Z=0.1Z⊙ 、Z=Z⊙ に対するΛの値は図 2 によって示されている。

3

Results
加熱を始めてから数十分ほど経過すると、各金属量星について準平衡状態が得られ、この時のループ2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

表 1: 準平衡状態コロナループにおける各物理量
Z/Z⊙ ρ/ρsurf ace
T[K]LXtop⊙

1

6.6 × 10−8

5.8 × 1051

0.1

1.2 × 10−7

8.3 × 105

1.20

0.01

3.5 × 10−7

9.0 × 106

1.76

−7

6

1.95

0

4.4 × 10

1.3 × 10

密度・温度分布は図 3、密度・温度・ループ頂上における X 線放射強度比の値は表 1 のようになった。金属量が少ないほど密度・温度が高く、X 線放射強度

図 3: コロナループにおけるプラズマ密度の金属量依も大きくなることが確認できる。

存性

密度は表面からの高さ 1000〜3000km 付近で急激に下がり、コロナ領域でおおよそ一定の値をとる。準平衡状態は冷却と加熱の効果が釣り合った状態である。図 2 より同じ温度に対して金属量が少ない方が冷却関数の値が小さいこと、また冷却率 qR = Λ nneの関係より、加熱と冷却を釣り合わせるためには金属量が少ないものほど密度が大きくなる必要があり、
表 1 及び図 3 の結果には妥当な傾向があらわれていると評価できる。温度は図 4 のように表面から数千km 地点までは彩層・温度変化が不安定な遷移層を経てコロナ領域が形成されていることが確認できる。
加熱が始まるとすぐに急激な温度上昇があり、熱伝
導と輻射冷却の効果によって温度が均され、表 1 の値に落ち着いていく結果となった。

X 線放射強度 LX は冷却関数と密度によって決まる値であり、各金属量に対して図 2 の Λ の値、シミュ∫
レーションよって得られた ρ を用いて LX = s A Λρ2 で計算することができる。表 1 にはコロナのルー
プ頂上における密度・温度をもとに計算した局所的な X 線放射強度の比を載せている。

4

Conclusion
コロナループからの X 線放射強度の金属量依存性を調べるため、熱伝導・輻射冷却を考慮した低質量・低金属量星における 1 次元 MHD 数値シミュレーショ
ンを行なった。これにより、低金属量星では準平衡状態でのコロナループの密度・温度が高くなる傾向にあり、これによって X 線放射強度がより大きくなることを確認した。今後は対流層からの速度注入値

図 4: コロナループ温度の金属量依存性やループの磁場強度、断面積の与え方等パラメータの調整を行い、より適切な状況下での計算結果をもとに議論を進めていきたい。

Reference
Takeru K. Suzuki 2018, arXiv:1710.04478
Ralph S. Sutherland, & M.A.Dopita 1993, ApJS
88,253S
Satoshi Moriyasu, Takahiro Kudoh, Takaaki Yokoyama& Kazunari Shibata 2004, ApJ 601L.107M

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2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

浮上磁場を伴わないコロナジェットの生成機構、および光球・彩層スケー
ルへの応用の可能性
古谷侑士 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract
太陽大気では様々なジェット現象が観測されている。これまでの研究から、太陽大気でのジェットの物理には磁場が重要な役割を果たすことはわかっているが、その詳細なモデルについては現在も議論が続いている。
それらのうち、コロナで見られるコロナジェットの従来の有力なモデルは、太陽内部からの浮上磁場が、元々太陽大気に存在していた磁場と磁力線の繋ぎ変え (磁気リコネクション) を起こすことで、プラズマが加速されジェットが生成されるというものである。しかし、近年の観測で、このモデルでは説明できないようなコ
ロナジェットが観測されてきた。そこで、Wyper et al(2018) では、磁束を浮上させる代わりに光球運動を与えることで観測事実を説明するジェットを 3 次元シミュレーションで再現した。また、シミュレーションで得られたジェットのメカニズムとして、従来のモデルと異なる多段階のリコネクションによるモデルを提唱した。最後に Wyper et al(2018) で得られたコロナジェットのモデルを、より小スケールのジェットに応用する今後の自分の研究計画について述べる。

1

Introduction
太陽大気は下層から光球、彩層、コロナと呼ばれる三層から構成されている。それぞれの層で典型的な長さスケール L や温度 T が異なり、光球では L ∼100 km, T ∼ 6000 K、彩層では L ∼ 1000 km; T ∼10000 K、コロナでは L ∼ 105 km, T ∼ 106 K である。 図 1: 従来のジェットのモデル。(Shibata et al. 1992)
このように変化に富んだ太陽大気では様々なスケーより改変。

ルで、様々な波長帯のジェットが観測されている。例
えば、彩層ではスピキュールと呼ばれる 10000K の

しかし、近年の観測により、ジェットが発生する前ジェットが観測されているし、コロナではＸ線ジェッ 後の時刻で磁束の浮上が見られないようなジェットがトが観測されている。これらのジェットの物理には磁見つかってきた (Kumar et al. 2018)。また、低温・場が重要な役割を果たしているということはこれま高密ガスであるミニフィラメントの噴出を伴うジェッでの研究からわかっているが、その詳細な生成モデ

トも多数見つかってきている (Sterling et al. 2015)。

ルについては現在も議論が続いている。そこで、本これらの観測事実を、単なる磁束のループが浮上し稿では特にコロナで見られるジェット（コロナジェッ てくるだけのモデルで説明することは難しく、磁束ト）のモデルについて考えていきたい。コロナジェッ の浮上を伴わないようなジェットのモデルを構築す
トの従来の有力なモデルは (Shibata et al. 1992) によって提唱されている (図 1)。このモデルによると、べきだと考えられる。
そこで、Wyper et al.(2018) では、磁束を浮上さ

太陽内部から磁束が浮上し (図 1 左の水色の磁力線)、 せる代わりに光球運動を与えることで、コロナにエ
それが太陽大気に元々存在していた磁力線と磁気リネルギーを注入し、かつミニフィラメントの形成・噴

コネクションを起こすことでジェットが発生するとい出を伴うコロナジェットを 3 次元シミュレーションでうものである。

再現することに成功した。本稿では 2 節でその数値

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
また、初期条件として、プラズマの密度、圧力、温シミュレーションの設定を述べ、3 節でその結果について述べる。さらに、4 節でシミュレーションで得ら度は全て一様の平衡状態とする。
格子に関しては、小スケールの閉じた磁力線の中れたジェットのモデルについて述べ、最後に Wyper

et al.(2018) の結論とそれをより小スケールのジェッ で起こる現象と大スケールのジェットを同時に計算トに応用する今後の自分の研究について述べる。

するために、(Karpen et al. 2012) を参考にして、磁場の勾配と強さを基に AMR を用いた（図 3）。

2

Methods
磁場の初期配置を図 2 のように与える。

図 3: AMR の結果形成された格子の様子。(Wyper
図 2: 磁場の初期配置。底面の白黒は、光球での磁場

et al. 2018) より。

の垂直成分の強さを表す。(Wyper et al. 2018) より。
また、光球（下部境界）での速度を 56.8kB tanh (k B⊥ −0.8 ) , (0.8 ≤ B ≤ 15)
B 14.2⊥B⊥v=
 0(otherwise)(1)

3

Results
2 節の設定でシミュレーションを行ったところ、結果は図 4 のようになった。図 4 で、(a) は t =のように定める。
基礎方程式系としては、磁束の散逸、重力、熱伝
導、輻射を無視した以下の理想 MHD 方程式とする。

∂ρ+ ∇ · (ρv) = 0
(2)
∂t
∂(ρv)
1
+ ∇ · (ρvv) + ∇P −(∇ × B) × B = 0∂t4π(3) 図 4: シミュレーションの結果。(Wyper et al. 2018)∂U+ ∇ · (U v) + P ∇ · v = 0∂t∂B− ∇ × (v × B) = 0∂t
P = ρRT

(4)
(5)

より。

16 minutes、(b) は t = 22 minutes、(c) は t =31 minutes の磁力線と電流密度の分布を表している。
(6) 電流密度は青色→白色→赤色の順に強くなる。黄色

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校の磁力線は光球運動で形成された、ミニフィラメン

光球運動を与えることでミニフィラメントの噴出をトを支える磁力線を表している。時間が進むにつれ、 伴うコロナジェットを形成することができた。このモ黄色の磁力線が磁気中性線に平行な向きに発達し、最デルの特徴として、従来のモデルとは異なり多段階

後にはジェットと共に噴出していることがわかる。

のリコネクションでジェットが形成されるという点がある。
また、今後の自分の研究としては、コロナジェット

4

Discussion
シミュレーションの結果得られたジェットのモデルについて考察する。

よりも小スケールの彩層・光球でのジェットをシミュ
レーションで再現したいと考えている。彩層・光球は
単にコロナよりも長さスケールが小さいというだけ
でなく、温度が 104 K 程度の弱電離プラズマとなっているため、中性粒子がジェットの形成に本質的な役割を果たしている可能性がある。また、コロナは磁気圧が優勢な環境であるため、ジェットの形成に重力が本質的な役割を果たさなかったが、彩層・光球では重力の効果も考えなければならない。そのた

図 5: ジェットのモデル。(Wyper et al. 2018) より。 め、この研究によって、コロナより複雑な環境で形成されるジェットの物理を解明したいと考えている。
まず、初期状態から光球運動によって、黄色のフィ 特に、現在でも盛んに議論が続いているスピキュー
ラメントを支える磁力線が形成される。また、光球

ルの生成モデルを目標としたい。さらに、現在の望運動によって、系に磁気エネルギーが注入されるの遠鏡の空間分解能より小さいため未だに観測されてで、フィラメントを支える磁力線が形成された場所

いないようなスケールのジェットをシミュレーション

では磁気圧が上昇し、平衡状態が破れる。これによで作れるかどうかを調べてみたいと考えている。仮

り、水色の磁力線が上昇し、赤色の磁力線とオレンにそのようなジェットが作れたなら、その結果は将来ジ色で表されたカレントシートで磁気リコネクショ の観測の指針になり、太陽物理学に新しい概念を与ンを起こす。すると、上から押さえていた水色の磁 えると考えている。このように研究の対象は多岐に力線が減少するので、ミニフィラメントを支える磁渡っているが、そのシミュレーションの具体的な方

力線が上昇する。これによって、さらに水色の磁力法としてまずは Wyper et al.(2018) のようなコロナ

線が上に押され、赤色の磁力線と再び磁気リコネク

ジェットのモデルでの磁場配置、境界条件を適用しよ

ションを起こすことになる。このように、磁気リコうと考えているネクションとミニフィラメントの浮上が繰り返されると、やがて水色の磁力線が全てなくなってしまう。
すると、黄色のミニフィラメントを支える磁力線が赤色の磁力線と磁気リコネクションを起こし、ミニフィラメントが噴出する。このとき、激しい流れが発生し、それによって紫色の部分で激しい磁気リコ
ネクションが起こる。このリコネクションによってプラズマが激しく加速され、ジェットが形成される。

5

Conclusion&Future Work
Wyper et al.(2018) で行われた 3 次元シミュレー

ションによって、従来の浮上磁場モデルとは異なりAcknowledgement
まず、多くの指導を頂いた指導教官の柴田一成教
授と夏の学校準備の指導員の行方宏介氏に感謝の意を申し上げます。そして、夏の学校準備ゼミで有意義なコメントを頂いた太陽グループの先輩方に感謝の意を表します。

Reference
Shibata,K.,Ishido,Y.,Acton,L,W.,et al.1992PASJ

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
Kumar,P.,Karpen,J.T., &Antiochos,S.K.,et al2018,ApJ
Sterling,A.C.,Moore,R.L.,& Falconer,D.A.,2015,Nature
Wtper,P.E.,DeVore,C.R., &Antiochos,S.K.,2018,ApJ
Karpen,J.T.,Antiochos,S.K.,&DeVore,C.R.,2012,ApJ

——–index

c1

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

ひので衛星で探る太陽光球面乱流の発達過程
石川 遼太郎 (東北大学大学院 理学研究科)

Abstract
活動領域だけでなく静穏領域にも磁場は存在する。活動領域の磁束は太陽の１１年周期に従って増減するのに対して、静穏領域の磁場は１１年周期とほとんど相関しないことが知られている。これは、静穏領域の磁場形成が太陽のグローバルなダイナモに因るものではなく、ローカルな物理過程によってなされていることを示している。しかしながらこのローカルな物理過程の具体的な空間スケールなども良く分かっていない。

Rempel (2014) は光球面での微細な乱流によって、磁場が形成されることを RMHD シミュレーションで示したが、光学観測の空間分解能を大きく下回るスケールであり、観測的な裏付けはとれていない。このような
光球面乱流は光球のスペクトル線の線幅を利用することで調べることが出来る。本研究では、ひので衛星に搭載された可視光望遠鏡による偏光分光観測データを用いて光球面乱対流を調べた。Fe I 6301.5 Å と 6302.5

Å のスペクトル線の線幅から乱流速度を推定し、静穏領域の光球において、乱流が発達している領域の解析を行った。その結果、線幅の広い領域が粒状斑よりも小さい構造（< 300 km）を持って分布していることが分かった。光球面ドップラー速度と線幅のクロスコヒーレンスにおいても、同様の小規模スケールで相関が見られた。さらに条件付平均によって対流セルの平均的なプロファイルを導出した。その結果乱流が強い領域は、セル境界の中央だけでなくその両脇にも分布していることが分かった。これは粒状斑よりも小さな空
間スケールを持って、乱流領域が分布している証拠である。

1

Introduction

タから、磁場や温度、速度場についてパワースペク
トル解析を行った。その結果、温度や速度場のパワー

太陽活動領域だけでなく、静穏領域にも磁場は存在する。黒点よりも磁束は少ないが、黒点のような大きな構造は持たずに散在している。また、黒点は
太陽の１１年の周期性に従ってその出現頻度が変化する一方で、静穏領域の磁場強度は１１年周期とほとんど相関しないことが知られている。１１年周期
は未だに未解決問題であるが、太陽のグローバルな
ダイナモ機構にその原因が隠されていると考えられている。従って、静穏領域の磁場がそのような周期性を持たないことは、それらがグローバルなダイナモ機構とは無関係な、ローカルなダイナモによって形成されていることを示している。そのようなプロセスのことを、’local dynamo’ や’small-scale dynamo’と呼ぶが、静穏領域の磁場を形成している物理過程
は何で、その物理現象は果たしてどれだけ微小なス
ケールを有しているのだろうか。
まず最初に疑うべきは光球面を埋め尽くしている
粒状斑、すなわち熱対流運動である。Katsukawa &Orozco Suárez (2012) はひので衛星による観測デー

スペクトルは粒状斑スケールでピークを持ち、高波数成分（k > 1[/Mm]）では k −4 に従って急峻にパワーが落ちていることを示した。磁場のパワースペ
クトルでも同様に粒状斑スケールにピークがある一方で、高波数領域での傾きは緩やかであった。これより、ダイナモを担う物理過程が粒状斑であると結論付けた。その一方で Rempel (2014) は RMHD シ
ミュレーション結果についてパワースペクトル解析を行った。これによって非常に小さく（< 100 km 以
下）磁場の弱い（< 500 G）の磁場構造が、静穏領域の磁気エネルギーの約 50 %を占めていることが示された（Rempel 2014）。100 km 以下の運動は、現在観測的には分解できない微小スケールである。
本研究では、Rempel (2014) で示唆された非常に微小なスケールの物理過程に着目し、光球面のダイ
ナモの起源を明らかにすることを目的とした。空間分解できないような乱流的な運動は、スペクトル線の線幅を広げる。本研究ではスペクトル線の線幅を

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校利用した。

因子が大きく、ゼーマン効果によるスペクトル線の分裂が線幅を広げる効果として表れていることを示
している。

2

Instruments
and Observations
本研究ではひので衛星（Kosugi et al. 2007）に搭載された可視光望遠鏡（SOT; Tsuneta et al. 2008）の偏光分光観測装置が取得したデータを使用した。観
測波長域にはランデ因子の異なる２つのスペクトル
線 Fe I 6301.5 Å と 6302.5 Å が含まれており、どちらも光球のスペクトル線である。使用したデータは2006 年 11 月 22 日の観測データであり、スリットス
キャンを行い、静穏領域を 163 arcsec × 163 arcsecに亘って偏光分光観測した、normal map である。

3

Analysis and Results
乱流速度を求めるために、各ピクセルのスペクトル線に対してシングルガウシアンフィッティングを

図 1: Fe I 6301.5 Å と Fe I 6302.5 Å のスペクトル行った。スペクトル線幅はガウシアンの標準偏差で線の比較。青：|B| < 50 G, 赤：|B| > 1000 G, 黒：

定義し、温度（T ）と乱流（vturb ）によって線幅がその他広がっていると考えた（式 1）。また光球面において黒体輻射を仮定することで、連続光の輝度から温度

次に各物理量のパワースペクトルとクロスコヒーを算出することができる。以上から乱流速度を導出

レンスを求めた。クロスコヒーレンスとは、２つのした。

物理量の空間分布 d1 (x, y), d2 (x, y) について各波数

σλ =

λ0
c

√

ごとに相関の絶対値を計算する手法であり、以下のkB T
2+ vturbm(1)

このようにして２つのスペクトル線それぞれについて、線幅を導出した。両スペクトル線はほとんどように定義される。

dˆi (kx , ky ) = F (di ) : Fourier transform, i = 1, 2

同じ温度帯に感度があるため、算出される値も殆ど同じであるべきである。両スペクトル線の線幅の散布図を示したものが図 1 である。青点は磁場強度の弱い（< 50 G）領域を、赤点は磁場強度の非常に強い（> 1000 G）領域を、黒点はその他の領域を示している。磁場が強くない領域（青、黒点）では、両⟨S12 (kx , ky ) =′S12(kr ) =dˆ1 dˆ2
∆x∆y

(2)

⟩
: ensemble average∑

く算出出来ていることを示している。一方で磁場の強いところ（赤点）では傾きが大きくなっている。これは 6302.5 Å のスペクトル線（縦軸）の方がランデ

2πkr S12 (kx , ky )2 +k 2 ∈[k −∆k ,k +∆k ]
kx
r
r r
r
y

者の線幅は傾き 1 の直線に載っていることが分かる。
これは同じ領域に感度があり、それをある程度正し

(3)

(4)
|S ′ (kr )|coh12 (kr ) = √ ′ 12 ′
S11 (kr )S22 (kr )(5)

ここで S11 , S22 はアンサンブル平均をとったパワー
スペクトルに等しい。図 2 は算出したパワースペクト2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
ルを示している。また図 3 は 6301.5 Å の乱流速度と状斑構造と乱流的な領域の関係を条件付き平均によっ各物理量のクロスコヒーレンスを示している。温度、 て調べた。対流セル境界（intergranular lane）では速度、磁場のパワースペクトルは波数 kr = 1.2 [/Mm] 光球面において放射で冷えたプラズマが下方へ落下のところにピークを持っている。この空間スケールするため、レッドシフトが見られる。これを利用しは粒状斑（熱対流セル）のスケールに等しい。一方て、視線方向速度が 1 km/s 以上のピクセルとスリッ

で乱流速度（vturb1, vturb2）のパワースペクトル

ト方向に隣接しているピクセル（計 21 ピクセル）をのピークは、粒状斑スケールよりも大きい方にずれ抽出することで、intergranular lane 周辺の典型的なていることが分かる。これは乱流的な領域の分布がプロファイルを算出できる。視線方向速度について

必ずしも粒状斑に従っていないことを示唆している。 この解析を行った結果が図 4a である。黒線は抽出
またクロスコヒーレンスではそれを裏付けるように、 した全てのサンプルのプロファイルを示しており、粒状斑スケールにおいて相関が著しく低くなってい

それらのアンサンブル平均が赤線である。このようる。それに対して粒状斑スケールよりも大小それぞにして視線方向速度で条件付けをして抽出した領域

れにずれたところで相関が高くなっている。

の乱流速度と視線方向磁場強度の平均プロファイル
が図 4 のパネル (b) と (c) である。乱流速度はランデ因子の小さい 6301.5 Å から算出した値を用いた。

Intergranular lane には磁場が掃き寄せられてくるため、磁場強度が強くなっている。乱流速度も同様に高くなっているが、乱流はドップラー速度や磁場と比べて幅が広く台形状のプロファイルをしている。各
サンプルにおいて乱流速度が最大となる位置のヒストグラムを示したのが図 4d である。視線方向速度のピークと同じ場所（dy = 0）だけでなく、その両脇（dy = ±3 pixel = 0.48 arcsec）にもピークがある場
図 2: 各物理量のパワースペクトル：温度（赤）、ドッ

合が多いことが分かる。

プラー速度（青）、磁場強度（黒）、6301.5 Å の乱流
速度（緑）、6302.5 Å の乱流速度（水色）4Discussion
パワースペクトル解析とクロスコヒーレンスの結果から、太陽表面において乱流の強い領域が何らかの構造を伴って分布していることがわかる。さらにパワースペクトルのピークの位置が温度やドップラー
速度と異なることから、この空間構造は、静穏領域の光球面において最も普遍的な構造である粒状斑とは一致しないことが示唆された。クロスコヒーレンス
においても同様に典型的な粒状斑とは異なるスケー
ルにおいて相関が高くなっており、これを裏付ける結果と言える。
図 3: 6301.5 Å の乱流速度分布と温度（赤）、ドップ

これに対して条件付平均によって明らかになった

ラー速度（青）、磁場強度（黒）、6302.5 Å （水色） 乱流速度が最大になる場所は、セル境界の中央とその両脇にあることが分かった。１つの境界に置いてのクロスコヒーレンス
複数のピークがあることは、コヒーレンスで指摘さより詳細に空間構造を調べるために、平均的な粒2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
２種類存在し、粒状斑よりも大きいスケールのものと小さいスケールのものであることが分かった。
平均的な対流セル境界のプロファイルを算出し、セル境界の中心とその両脇の３か所で線幅が太くなっていることが明らかになった。これは粒状斑よりも小さい構造を説明する分布である。しかしながらゼーマン効果による寄与を引くことが出来ていないため、
特にセル境界中央の線幅は磁場によるコンタミネー
ションである可能性がある。
図 4: (a) 条件付平均のために抽出したサンプル（黒）と平均（赤）の視線方向速度プロファイル。視線方向速度は全てのサンプルにおいて中心（dy = 0）でReference
Y. Katsukawa, & D. Orozco Suárez 2012, ApJ, 758, 139

最大となっている。
（ｂ）条件付平均によって求めた
平均的な乱流速度プロファイル、（ｃ）条件付平均によって求めた平均的な視線方向磁場強度プロファイ
ル、（ｄ）乱流速度プロファイルの各サンプルにおいて乱流速度が最大であった場所のヒストグラム
れている小さな空間構造での相関を説明し得る。今回用いたガウシアンフィッティングでは、ゼーマン効
果による線幅の広がりの寄与を消すことができておらず、乱流速度の成分に含まれてしまっている。ランデ因子の比較的小さい 6301.5 Å のスペクトル線についても、必ずしも無視できる訳ではない。図 4d では
中心と両脇の３か所にピークが見られるが、中心のピークは磁場強度のピークと同じ場所であり、磁場の影響が含まれている可能性がある。しかし中央のピークが磁場による見かけのものだとしても、両脇の２つのピークは真に乱流が強い領域である可能性が高く、小さい空間スケールをもつことになる。磁場と乱流の切り分けについては、インバージョンプ
ログラムによって偏光分光スペクトルから大気構造を求める方法などを検討する必要がある。

5

Conclusion
ひので衛星の偏光分光観測データを用いて、静穏領域光球面における乱流について研究を行った。ス
ペクトル線幅から導出した乱流速度が周囲より大きい領域は確かに存在し、何らかの空間構造を伴って分布していることが分かった。この空間構造は大小

M. Rempel 2014, ApJ, 789, 132

——–index

c2

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

Hinode-IRIS-ALMA によるプラージュ領域同時観測阿部 仁 (東京大学大学院 理学系研究科)

Abstract
太陽では、光球 (表面) よりも、熱源から離れた彩層・コロナ (上層大気) の方が一桁・二桁ほど高温である。
太陽の熱源は内部にあるため、単純な熱伝導ではこの大気構造は達成されない。そのため、この大気構造は波動や小さな磁気リコネクション (ナノフレア) のような非熱的なエネルギー輸送によって維持されていると考えられているが、どのメカニズムが加熱に重要であるかはまだわかっていない。温度などの物理量の時間変化はこの問題を解決する鍵の一つである。ALMA によるマイクロ波観測は彩層の放射強度が測定でき、ALMAの信号の変動は主に彩層の温度変化によってもたらされる。我々は 2017 年 3 月 19 日に太陽面北東部に位置するプラージュ領域で ALMA の観測 (100GHz、ビームサイズ 3.7 arcsec) を行い、太陽観測衛星/可視光磁場望遠鏡「Hinode/SOT」、太陽観測衛星「IRIS」でも同領域を観測した。まず、Hinode, IRIS, ALMA のコアライメントを行い、画像のズレが数秒角以内であることを確認した。また、ALMA のノイズレベルを、

Shimojo et al. (2017) の手法を用いて、2 つの直交した直線偏光のデータの差分をとることで推定し、得られた像のノイズレベルは 25 K (1σ) となった。本研究では温度上昇の傾向を掴むために振幅と立ち上がり時間を定義し、平均温度上昇率をもとめた。その結果、1K/s の成分が支配的な温度上昇として存在することがわかった。さらに平均温度上昇率が 1.5K/s 以下のものを支配的な成分、1.5K/s 以上のものを突発的な成分として空間分布を調べた。その結果、支配的な成分は解析領域全体で一様に存在する一方で、突発的な成分は局所的に存在することがわかった。それを SP マップと比較することで、突発的な増光は磁気中性線の付近でよく観測されることがわかった。この結果は、磁気中性線の付近では正極と負極の磁場が入り混じり、
磁気リコネクションが頻繁に起こりやすい環境になっていたことを示唆する。本講演では光球の磁場がどのように ALMA の彩層温度や IRIS の彩層での放射強度の突発的な応答と関連しているのかを議論したい。

1

Introduction

波観測を行えば太陽大気の温度を直接得られることになるため、非常に有用であると考えられる。

太陽表面 (光球) は約 6000 ℃だが上層大気 (彩層・しかし、これまでの電波観測では空間分解能が低コロナ) では 約 1 100 万℃にもなる。加熱のメカニ

く、彩層の構造が十分に分解できないことがネック

ズムとして波動・磁気リコネクションなどが考えられているがどのメカニズムが支配的かはまだ不明である。
太陽大気中で加熱が起これば、それは温度上昇を引き起こすと考えられる。そのため温度の時間変化
は、加熱の特徴を捉える上で重要なパラメータであると考えられる。ミリ波・サブミリ波の波長域では、フレアが起こっていないときは free-free の放射になっており、放射のメカニズムは衝突によるものである
ため、局所熱力学的平衡が成り立っていると考えられている。そのため電波で観測される放射強度はプ
ランク関数で記述される分布に従うため、温度と放射強度を直接結びつけることができる。つまり、電であった。電波望遠鏡 ALMA が 2016 年より太陽観測を開始し、これまでの電波観測よりもはるかに良い空間分解能が期待できる。 ALMA は彩層下部から中部を観測していると考えられており、彩層温度を高い空間分解能をもって推定できる。
本研究の目的は、正極と負極が存在し、その間に
磁気中性線があるようなプラージュ領域で、ALMA
で観測を行い、まずライトカーブに見られる温度上
昇にどのような特徴が見られるか調べることである。
そして SP で得られる光球磁場構造と ALMA で見られる彩層温度上昇の空間分布にどのような関係があるのか比較する。さらに、彩層の異なる高さで観測

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
コアライメントは各観測機器の画像を直接比較すされた放射強度の時間変化と比較することで、観測された温度上昇の特徴が高さ方向にどのような変化

るのではなく以下のようにして行った。

ALMA: 観測の input 情報として与えられているをしているか調べる。本研究では、プラージュ領域
において ALMA の時間変化を調べ、彩層温度上昇のポインティング情報をそのまま用いた。

SP: SDO/HMI とのコアライメントによって座標種類とその空間分布について調べた。また、ALMAの彩層温度構造と Hinode SOT/SP での光球磁場強を特定した。

IRIS: SDO/AIA とのコアライメントによって座標度を比較し、特徴的なライトカーブについては IRISとの比較を行った。

を特定した。
解析では ALMA の分解能に合わせるために、各画像を 4”にビニングしたデータを用いた。

2

Observations
2017 年 3 月 19 日に、ALMA、Hinode、IRIS を用

いてプラージュ領域の観測を行った。プラージュ領域
は、太陽中心座標で 15:37UT で (x, y) = (−535”, 35)に存在した。

また、ALMA のデータについて、今回は温度上昇の特徴を掴むために、温度上昇の振幅と立ち上がり
時間を抽出した。温度上昇の振幅はライトカーブの隣接する極小値と極大値の差分とし、立ち上がり時
間は極小値から極大値になるまでの時間とした。

ALMA 観測は Band3(100GHz) の波長域で行われアンテナ配置は C40-1(基線長：15 ∼ 155m) であった。
太陽観測は、15 : 32 ∼ 16 : 27, 16 : 52 ∼ 17 : 47, 18 :3

Results

15 ∼ 19 : 10 に行われ、今回の解析では始めの 55 分

今回観測を行った領域の各波長の結果が図 1。東側

間 (15 : 32 ∼ 16 : 27) を用いた。我々は Shimojo etに負極の磁場が集中し、西側に正極が集中している。

al.(2017) による手法に従い visibility データのキャリ そしてその間で、それらの磁極がぶつかり合っていブレーションを行い、20s ごとに像合成をおこなった。 る構造が見られる。ALMA,IRIS の明るい構造と SP合成された像の空間分解能は 5”.0 × 3”.9 であった。 の磁場の強い領域が大まかには一致している様子がIRIS では、 Si IV, C II, Mg II の 3 つの波長で見られる。その一方で、光球の磁場があまり見られな

slit-jaw images (SJI) 22 秒ごとに得ている。 また、 い領域でも ALMA で明るくなっている部分もある。
SJI の視野は 60” × 60” である。また、raster scan を (x = 50” ∼ 60”, y = 30” ∼ 45” など。)
行なっており、124” × 60” の領域を 8 ステップで観測した。ピクセルサンプリングは 0.”166 × 0.”166である。また、ダーク補正やフラットフィールドなどを補正した Level2 データを用いている。IRIS の
視野は IRIS Mg II の SJI は Mg II k2 の成分が大きく寄与していると考えられるため、彩層下部の画像が得られ、ALMA 100GHz とほぼ同程度の高さを観測していると考えられている。また、Si IV は遷移層下部を観測していると考えられている。

図 1: 解析領域の図

Hinode では可視光磁場望遠鏡 (SOT) の spectropolarimeter(SP) を用いて光球を偏光分光観測している。

次に、ノイズレベルの推定を行った。Shimojo et

ピクセルサンプリングは 0”.15 で、視野は 82”×82”

al.(2017) に従い、ノイズレベルは直交する 2 つの直である。また、ケイデンスは 30 分である。今回の解線偏光の信号の差分によって推定した。彩層では、フ析では HAO/NCAR の CSAC で得られる level2 デー

レアの放射がない場合、様々な原因によって生じる

タを用いて磁場情報を得た。

直線偏光は現在の ALMA の太陽観測精度と比較して無視できるほど小さい。したがって 2 つの直交する

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
データによって作られたデータの差分は 0 になると考えられるため、実際に観測された差分のヒストグ
ラムをガウスフィットした時のガウシアンの幅をノ
イズレベルとした。2 つの直交するデータの差分のヒストグラムの一例を図 2 に示す。各時間ステップ
で同様なヒストグラムを作成し、各時間ごとのノイズレベルをもとめた。結果は図 3。ヒストグラムは時刻によってはガウシアンから外れているものもあり、ガウスフィットがうまくいっていないデータもある。0 ∼ 100s あたりでノイズレベルが突発的に大きくなっているのもそのためであると考えられる。その一方で、ほとんどの時間でノイズレベルは 25K 以下であったため、今回の解析ではノイズレベルを 25Kとした。

図 3: 各ピクセルの標準偏差の図られる。立ち上がり時間が長くなるとピークの個数

図 2: 右：ある時刻における 2 つの直線偏光のデータの差分のヒストグラム。赤線はガウスフィット。左：ガウスフィットの幅 (ノイズレベル) の時間変化

図 4: 左:3 σ (75K) を超えるピークの立ち上がり時
間のヒストグラム (黒) と 6 σ (150K) を超えるもの

次に温度プロファイルにおいて活発に時間変動領(赤)。右:単位時間あた りの温度上昇のヒストグラム域を調べるために、各ピクセルの温度プロファイルの標準偏差を求めた。その結果が図 3。図 3 を見るが減少するのは、立ち上がり時間を極小値から極大と、標準偏差が大きいところが局在している様子が値までの時間で定義しているため、長時間加熱が続見られる。特に、x = 20” ∼ 60”, y = 0” ∼ 15” の領

くピークが少ないからであると考えられる。一方、域 (図３赤丸) に集中している様子が見られる。これ

80s よりも立ち上がり時間が短いピークの個数が減は図 1 の磁場マップと比較すると、正極と負極のぶ少するのは、支配的な単位時間あたりの温度上昇がつかり合う領域から正極の磁場が集中している領域

75/60 ∼ 1k/s よりも小さいためであると考えられる。
また、6σ を超えるピークを見ると、約 180s を最大までにあたる。
次に、立ち上がり時間と温度変化の関係を調べるとして、それより時間が長くなると減少する傾向がために、3σ(75K)、6σ(150K) を超えるピークの立ち見られる。一方、80s ∼ 180s は個数がほぼ横ばいに上がり時間のヒストグラムを作成した (図 4 左)。3σなっており、80s より短くなるとその数は急激に減少を超えるピークは 80s が最大になっている。そして、 する。3σ 、6σ の差を見ると、時間の短いものは大きそれより時間が短くなると個数は急激に減少し、そく減少している一方で、立ち上がり時間の長いものはれよりも長くなるとやや緩やかに減少する様子が見あまり差がない様子が見られる。このことも、1K/s

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校の温度上昇が支配的であることを示唆する。図 4 右る。そして、この領域は図 1 の磁場マップにおいて、は温度上昇の振幅を立ち上がり時間で割った、単位

正極と負極が入り混じる、磁気中性線付近になって時間あたりの温度上昇のヒストグラムである。1K/s

いることがわかる。以上のことから、正極と負極がで極大値をとり、その周辺に多くのデータが集まっ 入り混じる領域では活発に激しい温度変化が起こっている様子がわかる。これは、図 4 左の結果と整合ていると考えられる。これは磁気中性線付近では磁する。そこで、最頻値のデータ数 (90 個) から半値ま場のキャンセレーションによるエネルギーの解放がでの領域 (≤ 1.5K/s) とそれより加熱率が大きい領域

活発に行われている可能性を示唆する。実際に、磁(> 1.5K/s) の 2 つの領域に分けて空間分布を調べた。 気中性線付近である x = 28” ∼ 32”, y = 4” ∼ 8”
その結果が図 5。

の領域 (図 5 右白丸) のライトカーブ (図 6 左) では、

1200s 付近で ALMA と Si IV はほぼ同時に突発的な増光が起こっている様子が見られ、フレアライクな
ピークになっている。一方で、周期的なプロファイルも見られている (図 5 右 青丸, 図 6 右)。観測されたALMA での周期的な変動は、圧縮波が伝播することによって生じる、断熱圧縮による温度変化や密度変化による opacity eﬀect を捉えている可能性がある。

図 5: 左:単位時間あたりの温度上昇が 1.5K/s 以下である温度上昇の個数の空間分布 右:1.5K/s 以上の場合の空間分布
単位時間の温度上昇が低いものの空間分布 (右図)は全体的に広く分布していることがわかる。一方。
単位時間の温度上昇が高いものは局在している様子が見られる。特に x = 20” ∼ 40”, y = 5” ∼ 20” とx = 5” ∼ 15”, y = 5” ∼ 25” の 2 つの領域で頻繁に

図 6: (左): 図 5 白丸での規格化したライトカーブ

起こっている様子が見られる。これらの領域はいず(右): 青丸のライトカーブ (黒：ALMA, 赤：IRIS Mg

れも磁場の集中している領域ではなく、磁気中性線

II, 青：IRIS Si IV)

付近やその周りの領域であることがわかる。
今後は、周波数解析や同領域のコロナでの観測などと比較することにより、観測された温度上昇が加4Discussion and Conclusion
今回はプラージュ領域を ALMA,Hinode,IRIS で同熱によるものであるのか、圧縮波などによるものであるのかを切り分けたい。

時観測を行った。SP の磁場が強い構造と ALMA,IRISの明るい構造が大まかに一致している様子が見られた。

Reference

図 3 において、標準偏差が大きい領域は x = 20” ∼M. Shimojo, T.S. Bastian, A.S. Hales, S.M. White,35”, y = 0” ∼ 15” に集中している。また図 5 左に

K. Iwai, R.E. Hills, A. Hirota, N.M. Phillips, T.

おいて、単位時間あたりの温度上昇率が大きい、すSawada, P. Yagoubov, G. Siringo, S. Asayama,

なわち激しい温度変化が起こる領域もほぼ同じ x =M. Sugimoto, R. Brajsa, I. Skokic, M. Barta, S.

20” ∼ 35”, y = 0” ∼ 15” に集中している様子がわか

Kim, I. de Gregorio, S.A. Corder, H.S. Hudson, S.

——–indexc3

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

多波長での太陽彩層の観測を目的とした撮像観測装置 UTF-32 の 1/8Å ブ
ロックの開発徳田 怜実 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract
京都大学大学院理学研究科附属飛騨天文台で開発された狭帯域チューナブルフィルター (UTF-32) は、７層の方解石、液晶可変遅延素子 (LCVR)、1/2 波長板、直線偏光板のブロックからなるフィルターであり、広視野にわたって
高時間・高空間分解能の撮像観測が可能である。このフィルターは 5000Å-11000Å の広い波長域で使用可能であり、その透過幅は Hα 6563Å 付近で 0.25Å である。液晶に印加する電圧を変えることで波長方向に高速にスキャンすることが可能であり、また、出口に偏光ビームスプリッターを置くことで、波長中心 ±0.5Å の同時撮像が可能である。
同時撮像により得られた画像の差分から得られるドップラーグラムはシーイングの影響が抑えられたものとなり、微細構造などの詳細な議論の際には大きな利点となる。UTF-32 の持つこれらの特徴を生かして、我々は Hα での彩層
微細構造の観測、解析を行ってきた。
今回我々は UTF-32 の透過幅を全波長に渡りこれまでの半分にするため、フィルターを新たに１層増やす改良作業を行った。これは Hα だけでなくより幅の狭い Mg5172Å、Ca8562Å、He10830Å などの彩層のラインでも同様の観測を実現するためである。多波長での観測は、彩層下部から上空にわたっての立体構造の理解において重要であり、また、磁場に感度のあるラインでの観測は、偏光観測への応用も可能であると考えている。

1 Introduction
太陽観測衛星ひのでをはじめとする高空間分解能の観測により、太陽彩層は幅百 ∼ 数百 km の微細な筋状構造から成り立っていることが明らかになってきた。このような微細構造中には、振動やねじれなどが存在し、それらが上空に向かって伝搬する様子な
ど、ダイナミックな運動も多数観測されている。このような微細構造のダイナミクスをより詳細に知るためには、広視野にわたって高時間・高空間分解能を達成できる撮像観測が重要である。観測波長に関して言えば、エネルギーの流れを理解するためにはさ

図 1 UTF-32 を用いて観測された Hα 画像 (左)と ド ッ プ ラ ー グ ラ ム (右)。ド ッ プ ラ ー 画 像 は

Hα±0.5Å の同時観測より得られた。2018 年 2 月
9 日に飛騨天文台にて観測。

まざまな波長 (高さ) の観測により、光球からコロナにわたり空間的な構造を知ることが必要である。
こういった目的から、京都大学大学院理学研究科附

2 UTF-32 の特徴

属飛騨天文台では、様々な波長帯で撮像観測が可能な
狭帯域チューナブルフィルター (UTF-32: Universal

Tunable Filter (口径 32mm)) を製作し、2014 年度
よりこの装置を用いた彩層観測を行っている。

2.1 UTF-32 の仕組み
装置の模式図を図 2 に示す。UTF-32 は７層構造で、各層で直線偏光板、方解石、液晶可変遅延素子(LCVR)、1/2 波長板からなる。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
半値幅 0.25Å(Hα6563Å 付近) を達成している。(図4 左図)
この装置の大きな特徴として三つのことがあげられる。一つ目は、全ブロックの液晶の遅延量を変えることで、高速で波長方向のスキャンが可能であること。二つ目は、出口に偏光ビームスピリッターを取り付けているため、一部のブロックの遅延量を変えるこ
図 2 UTF-32 の模式図とで、異なる波長帯の光 (Hα の場合 ±0.5Å) を同時に取り出すことも可能であること (図 4 右図)。これは、ドップラー速度を求める際など差分画像を取ると原理は図 3 に示す。直線偏光板を通って方解石にきに、シーイングによる像のゆがみが 2 波長で全く同入射した光は２軸の方向に分配されて方解石の中をじであるため、それに依存しない差分画像が得られる

進む。方解石は複屈折性を持ち、軸によって伝搬速という点で大きなメリットである。そして三つ目と度が異なるため、波長に依存する遅延量が生じる。

して、32Å ごとにできるピークはブロッキングフィ

出口の直線偏光板で直線偏光の成分だけ取り出すこ

ルターによってカットしているが、このブロッキンとで、波長に応じて異なる透過率の光を取り出すこ

グフィルターを変えることによって、5000-11000Å

とができる。LCVR は電圧を加えるとそれに応じたの幅広い波長帯で使用することが可能であることで遅延量が発生する。(図 3 は遅延量を 45 度与えた場ある。

合。) そのため、直線偏光板の間に LCVR を挟むことにより、波長方向にチューニングが可能となる。
また、UTF-32 では、同じ長さの方解石を 2 つ用意
し、それらの方解石の軸を 90 度ずらし間に 1/2 波長板を挟んでいる。これは、遅延量の入射角依存性を小さくするためである。

図 4 UTF-32 の各ブロックごとの透過波長。左図
はすべての山のピークを波長中心にそろえること
で Hα6563Å 付近で半値幅 0.25Å を達成している。
右図は 0.5Å ブロックと 1Å ブロックの遅延量をずらしているが、これによって Hα6563Å±0.5Å の同時撮像が可能である。

図 3 UTF-32 の原理

2.2 UTF-32 の課題
先ほど述べた通り、UTF-32 は偏光板などの光学

透過光の半値幅は方解石の厚みによって異なり、特性により、5000-11000Å で観測可能である。この分厚い方解石の層ほど半値幅が小さい。UTF-32 は、間には代表的な彩層のラインがいくつか存在する。

厚みの違う方解石の層を７層重ねることによって、

例えば Hα6563Å はスペクトルの幅が広く彩層の2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校模様もよく見えるので歴史的に良く使われている。

Mg5172Å は温度最低層 (彩層の下の方) を観測でき、また Hα より波長が短いため空間分解能が高くなり、微細構造などの詳細な観測に適している。また、He10830Å では彩層上部が観測可能であり、また Ca8542Å とともに磁場に感度があるため、偏光観測にも適したラインである。このようなラインごとの特徴を生かした、多波長での観測は重要である。
しかし、これまで UTF-32 では、主に Hα でしか

図 6 UTF-32 1/8Å ブロックの模式図観測を行っていなかった。その理由として装置の透過幅があげられる。太陽彩層スペクトルに UTF-32

る。LCVR は電圧を変えることで遅延量を発生させの透過幅を重ねたのが図 5 である。

ることができる。図 6 の LCVR-1 はこれまで同様波

図 5 で 示 さ れ る よ う に 、UTF-32 の 透 過 幅

長チューニング用の液晶である。LCVR-2 はについ0.25Å(Hα6563Å 付近) は、Hα 以外のラインに対ては、1/8Å ブロックの on/oﬀ 切り替え用の液晶でしては広すぎるという課題がある。透過幅が広いとある。遅延量を 1/2λ にすると、1/2 波長板と同様の連続光成分を拾ってしまうため、彩層構造の観測に働きをすることで、1/8Å ブロックとして機能するがは不十分である。そこで我々は改善策として、さら遅延量を 0 または nλ(n=1,2) とすると、2 つの方解に分厚い方解石のブロックを製作しもう一層加える

石中で生じた遅延量がキャンセルされ、これまでのことで、透過幅を半分の 0.125Å(Hα6563Å 付近) と

透過幅 0.25Å(Hα6563Å 付近) のフィルターとしてすることに取り組んだ。

使用することができる。

3.2 UTF-32+ に用いる液晶の性能評価
1/8Å ブロックに用いた２つの液晶が期待通り動いているかを確認するために実験を行った。1/8Å ブ
ロックを分光器に取り付け、人工光源を入射させる。
これらの液晶の電圧を変化させたときの透過光の変化を図 7 に示す。LCVR-1 では、電圧を変えること

図 5 代表的な彩層スペクトルと UTF-32 の透過幅の比較

3 UTF-32+ の開発
3.1 UTF-32+ の仕組み
新たに付け加えるブロック (1/8Å ブロック) の模式図を図 6 に示す。これは UTF-32 の手前に取りつけ、一緒に用いることを想定している。1/8Å ブロッ
クの原理はこれまでと同様である。大きな違いは、

図 7 液晶に電圧を印加したときの遅延量の変化

これまで 1/2 波長板を用いていたところに、代わりに LCVR(図 6 の LCVR-2) を用いているところであで遅延が生じ、透過波長のピークが動く様子が確認2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校された。その遅延量は 1λ 以上であり、波長チューニ

次にこの電圧の設定のまま、実際に太陽光をフィルング可能であることが示された。LCVR-2 では、電ターに通して観測を行った。(図 8(b)) シーイングが圧を変えることで透過率の振幅が変わる様子が確認

良くなく、観測領域や観測時間がずれているため、どされた。通常観測では振幅最大を示す電圧を印加し、の程度良くなったのかの比較はこの図からは難しい。

このブロックをキャンセルしたい際には振幅 0 を示

図 8(c) は波長方向にスキャンしたときの、ある領

す電圧を印加する。この実験により、1/8Å ブロック

域の明るさの変化をプロットすることで再現したス

単体では、期待通りの振る舞いが確認された。

ペクトル線 (赤) を、分光観測から得られたスペクト

3.3 UTF-32+ の組み立て実験ル線 (黒) の上に重ねたものである。これから、撮像

1/8Å ブロックを UTF-32 に取り付ける (これら観測によって得られたスペクトルの幅が UTF-32 にを合わせたものを UTF-32+ と呼ぶ) ことによって、比べて UTF-32+ の方が細くなり、かつ分光観測よ

理論的には透過幅がこれまでの半分となる。このこり得られたスペクトル線と非常によく一致するようとを確認するためにいくつか実験を行った。実験はになったことが確認された。

Hα6563Å、Mg5172Å、Ca8542Å、He10830Å の波長

同様に Mg5172Å や He10830Å でも、透過幅を狭で行ったが、以下は一例として Ca8542Å での結果にくすることによる像の改善が確認された。これによついて述べる。図 8 に Ca8542Å で行った一連の実り、これまで飛騨天文台で行っていた UTF-32 を用

験の結果を示す。左が UTF-32、右が UTF-32+ の

いた Hα の観測と同様の観測が、Hα よりもスペクト実験結果である。

ルの幅が広い Ca8542Å や Mg5172Å、He10830Å の

まず初めに、分光器に UTF-32 または UTF-32+

波長帯でも可能となった。

を取り付け、人工光源を入射させた時の透過光を確認した。全てのブロックの電圧を調整することで、透過率のピークを Ca8542Å に揃えたものを図 8(a) に示す。上が分光器で観測されたもので、下がそれを縦軸に透過率をとってプロットしたものである。（比較のために Ca8542Å の太陽スペクトルを重ねている。）UTF-32 に比べて UTF-32+ では、透過波長がシャープになり、透過幅が半分になったことが確認された。

4 Summary & Future WorkUTF-32 に 1/8Å ブロックを付け加えることで、透過幅のより狭い撮像観測用フィルター UTF-32+ が完成した。UTF-32+ は 2018 年 5 月に完成したばかりであり、この装置を用いた本格的な観測はこれからである。UTF-32 の持つ強みである、広視野・高分
解能観測可能、そして 2 波長同時観測可能という点は十分に UTF-32+ にも応用できると考える。そして多波長での観測は、彩層下部から上空にわたっての立体構造の理解に繋がると考えている。また、磁場に感度のある He10830Å や Ca8542Å での観測も可能となったことにより、偏光観測への応用も可能であると考える。

Reference
Hagino, M., Ichimoto, K., Kimura, G., et al. 2014,
Proc. SPIE, 9151, 91515V

図 8 UTF-32+ の組み立て実験 (Ca8542Å の場合)

——–index

c4

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

飛騨天文台 SMART/SDDI で観測された浮上磁場領域とアーチフィラメ
ントシステム町田 亜希 (京都大学大学院 理学研究科 M2)

Abstract
太陽の光球の下から新たに磁場が出現した場所一帯のことを、浮上磁場領域という。磁束管がプラズマを伴って次々と浮かんでくるため、浮上磁場領域の上空ではアーチフィラメントシステムというアーチ状の構造が見られる。この領域が成長すると活動領域となり、フレア（太陽面爆発）を引き起こすことがある。また、浮上した磁力線が周囲の磁力線とつなぎかわることでフレアを誘発することもある。したがって、磁場が浮上した初期の段階の研究は重要である。さらに、フレア等に伴う宇宙環境の擾乱（宇宙天気）の研究に示唆を与えることもできると考えられる。今回は、京都大学飛騨天文台 SMART 望遠鏡搭載の SDDI (Solar

Dynamics Doppler Imager) による Hα 線データより、2018 年 2 月 25 日の磁気浮上に伴うアーチフィラメ
ントシステムを選び、速度場の導出を行った。SMART/SDDI では、Hα ± 9 Å の波長域を、波長分解能 0.25

Å、時間分解能 15 秒でデータ取得することが可能である。この性能を活かして太陽での突発現象をとらえる
ために、彩層速度場の全面モニタリングが既に行われている (Otsuji et al. (2017))。このモニタリングでは
主に彩層上空に浮かぶフィラメントを対象とし、Beckers のクラウドモデル (Beckers (1964)) を用いて速度場を導出している。フィラメントは 10 万 km 程度の長さをもつプラズマの雲であるのに対し、本研究で着目するアーチフィラメントシステムは 1 万 km 程度と 1 桁小さい構造である。このアーチフィラメントシス
テムに対しても同様に速度場を導出できるかどうか検証を行った。その結果、視線方向に向かって 20-30 km

s−1 程度の速度成分がアーチフィラメントシステムに対して検出できた。本発表では、アーチフィラメント
システムの速度場の時間発展について議論する。

1

Introduction
太陽の光球の下から新たに磁場が出現した場所一帯のことを、浮上磁場領域という。この領域では磁束管がプラズマを伴って次々と浮かんでくるため、浮上磁場領域の上空ではアーチフィラメントシステムというアーチ状の構造が見られる。これが成長すると活動領域となり、フレア（太陽面爆発）を引き起こすことがある。また、浮上した磁力線が周囲の磁力線とつなぎかわることでフレアを誘発することもある。こうした観点から、浮上磁場領域の研究は宇宙天気（フレア等に伴う宇宙環境の擾乱）にとって非常に重要であるといえる。

Tajima and Shibata(1997) はまず、アーチフィラ
メントのループの頂上では上昇、両端では下降がみられることを理論的に示している。これは、磁力線によって持ち上げられたプラズマが、重力でループに沿って落下していることによる。これについては、観測によっても実際確かめられている (Alissandrakis

et al.(1990), Tsiropoula et al.(1992))。また、1 本のアーチフィラメントの上昇速度の時間発展の仕方が、高度によって段階的に異なっていることも理論的に示されている。これについて観測で実証することは難しいと考えられる。なぜなら、実際のアーチフィ
ラメントシステムでは複数のフィラメントが浮上し、状況が複雑だからである。しかし、速度場の時間発展の統計的な観測を通して段階的に特徴をつかむ、ということは期待できそうである。これについてはいまだ詳細な研究がなされていないため、こうした観点から浮上磁場領域に迫ることを目標としている。
今回はまず、2018 年 2 月 25 日の磁気浮上に伴うアーチフィラメントシステムに対して、クラウドモデ
ルを適用して速度場を導出できるのか検証した。そして、速度場の時間変化についても注目した。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

2

Methods and Observations
今回は、京都大学飛騨天文台 SMART 望遠鏡搭載

上昇速度としては、10-20 km s−1 程度の速度成分が検出されている。

の SDDI (Solar Dynamics Doppler Imager) による

Hα 線データより、2018 年 2 月 25 日の磁気浮上に伴うアーチフィラメントシステムを選び、速度場の導出を行った。なお、SMART/SDDI では、Hα ± 9 Åの波長域を、波長分解能 0.25 Å、時間分解能 15 秒
でデータ取得することが可能である。この性能を活かして太陽での突発現象をとらえるために、彩層速度場の全面モニタリングが既に行われている (Otsuji

et al. (2017))。このモニタリングでは主に彩層上空に浮かぶフィラメントを対象とし、Beckers のクラウドモデル (Beckers (1964)) を用いて速度場を導出している。これに着想を得て、アーチフィラメントシ
ステムの速度場を Beckers のクラウドモデルで求めることにした。このモデルでは、背景光とフィラメントからの光の強度のコントラスト C(λ) に対して、
下式の通りフィッティングを行う。

図 1: Hα 中心でみた浮上磁場領域の様子。橙線はintensity の等高線である。
I(∆λ) − I0 (∆λ)
I0 (∆λ)[]S=− 1 [1 − exp(−τ (λ))]
I0 (∆λ)[ ()2 ]∆λ − ∆λIτ (∆λ) = τ0 exp −.
∆λDC(λ) =(1)(2)

S は source function、τ0 はライン中心 λ0 での optical
thickness、∆λI はドップラーシフト、λD はドップ
ラー幅である。

3

Results
まず、2018 年 2 月 26 日 2 時 45 分 50 秒 (UT) の浮上磁場領域の Hα 画像が図 1 である。白く映っている部分がプラージュ領域と呼ばれ、プラズマが重力で落下し明るく光っている場所で、その上に重なる黒い筋（x = 90, y = 185 付近）が、アーチフィラ
メントである。さらに、同じ領域に対してクラウド

図 2: 図 1 と同じ領域に対してクラウドモデルで導出した速度場の様子。

モデルで求めた速度場を図 2 に示す。図 1、図 2 を次に、ある 1 点に固定して速度の時間変化を示し比較すると、アーチフィラメントのループの頂上でたのが図 3 である。黒の実線で示したのは、クラウ

上昇、その両端で下降しているように見える。特にドモデルで導出した速度場である。青の十字は、差2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
分画像を目視で確認した際に上昇を検知できた時刻を表している。この通り、アーチフィラメントは常に上昇しているわけではなく、数分〜数十分のスケー
ルで間欠的に浮上していることがわかる。

図 3: アーチフィラメントのある 1 点の視線方向成分の速度の時間変化の様子（2018 年 2 月 26 日）。横軸に時刻、縦軸に速度を表示している。なお、速度の向きは、下降が正、上昇が負になるようにとっている。
図 4: アーチフィラメントのある 1 点のプロファイルの様子。上段、下段とも横軸は波長、縦軸は規格化

4Discussion
ここではまず、クラウドモデルの妥当性について議論する。図 4 にプロファイルの様子を示す。
このように、アーチフィラメントがある程度浮上
して Hα 画像でも確認できる段階になればよいフィッ
ティングができることは、他の時刻のデータでも共された intensity である。上段には実際の観測値（黒線）と背景光（橙線）がプロットされており、下段には、観測値と背景光から求めたコントラスト（黒線）とそのフィッティング曲線（青線）がプロットされている。
ゲットを増やして更なる解析を進めるにあたっては、通して言える。ただし、アーチフィラメントがはっ クラウドモデルには限界もあることを考慮し、シグ
きり見えず、コントラストが弱くなってしまう場合 ナルの弱い部分には別の方法を用いるなど検討してにはフィッティングがうまくいかないこともわかっていきたいと考えている。

いる。したがって、クラウドモデルフィッティングが万能というわけではないのが事実なので、今後のさらなる議論の際には注意が必要である。

5

Conclusion

次に速度場の時間発展について議論する。差分画

今回は 2018 年 2 月 25 日の磁気浮上に伴うアー像からはたしかに、実際に数分〜数十分のスケール

チフィラメントシステムを、京都大学飛騨天文台

で間欠的に浮上していることがわかる。では、実際

SMART/SDDI を用いて、Hα ± 9 Å の波長域で観測に上昇している際に本当にクラウドモデルからも上した。クラウドモデルを仮定して速度場を導出した

昇する速度成分をとらえられているかどうか確認す

ところ、アーチフィラメントが Hα 画像で識別でき

ると、現時点では完全にとらえられているわけではる領域では、10-20 km s−1 程度の上昇速度成分が検なさそうである。これは先述した通り、シグナルが出された。また、時間変化を追ったところ、数分〜

弱くコントラスト値が小さい場合にフィッティングが数十分のスケールで間欠的に浮上していることがわ
うまくいかないことに起因すると考えられる。また、 かった。なお、クラウドモデルを仮定した速度場の下降がとらえられている時間帯もあるが、これにつ導出は、コントラストの弱い領域ではフィッティング

いても同様なことがいえる可能性がある。今後ターがうまくいかないこともわかったので、そうした領

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
域については別途方法を考え、今後はターゲットを増やして統計的に解析していきたい。

Acknowledgement
本研究は、浅井歩准教授、大辻賢一研究員との共同研究です。また、京都大学飛騨天文台 SMART 望
遠鏡のデータ利用にあたって、たくさんの方々にお世話になっています。みなさまに感謝申し上げます。

Reference
Otsuji, K., Ishii, T.T., Ichimoto, K. 2017, Poster Presentation in ASJ 2017 Autumn Annual Meeting
Beckers, J. M., 1964, Ph.D. Thesis, 49
Tajima, T., Shibata, K., 1997, Plasma Astrophysics
Alissandrakis, C. E., Tsiropoula, G., Mein, P. 1990,
A&A, 230, 200
Tsiropoula, G., Georgakilas, A. A., Alissandrakis, C. E.,
Mein, P. 1992, A&A, 262, 587

——–index

c5

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

種族矮新星で初めて観測されたスーパーアウトバースト
大西 隆平 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract
矮新星は、主星が白色矮星であり伴星が晩期型主系列星である近接連星系である。連星系は重力波放射などによって角運動量を失うため、伴星がロッシュローブを満たしているとき伴星から主星へ質量が輸送される。
それによって矮新星は、質量比と軌道周期がともに小さくなる方向に進化する。種族 II 矮新星は、金属量が少ないため伴星の密度が大きく、通常の矮新星とは異なる進化経路を辿ることが理論的に示されている。進化経路を観測的に確かめるためには、多くの矮新星について軌道周期と質量比を求めることが重要である。
軌道周期と質量比は、静穏状態の分光観測や食の観測から推定されてきた。しかし、静穏状態の矮新星は暗いため、多くの矮新星に適用することはできない。一方、質量比については、スーパーアウトバースト中の測光観測から推定する手法が我々の研究で確立されてきた。それはスーパーアウトバースト中の降着円盤の振る舞いについての理論的な解釈に基づいている。この手法により、矮新星進化を観測的に得ることができると期待される。ただし、金属量が小さい場合でも適用できるかどうか確かめる必要がある。

2017 年 3 月、種族 II 矮新星として唯一知られている OV Boo が初めてスーパーアウトバーストを起こした。可視測光観測を行った結果、増光幅は約 7 等級、期間は約 30 日間であり、再増光は観測されなかった。
この観測から質量比と軌道周期を求めたところ、食の観測から求められている値とよく一致した。これにより、スーパーアウトバーストの解釈が種族 II 矮新星でも正しいということが確認された。

1

Introduction

ウトバーストと呼ばれる。スーパーアウトバースト
中は、円盤と伴星の位置関係によって円盤内の物質が矮新星は、主星が白色矮星であり、伴星が晩期型主系列星である近接連星系である。伴星がロッシュローブを満たしているような場合、重力波放射などによって連星間距離が縮まるので、伴星から質量が輸送される。それにより主星の周りには降着円盤が形成される。円盤内に物質が多くなると、円盤内の熱的不安定性により、物質が主星に急激に降着するようになる。このとき、円盤が突発的に増光し、アウトバーストが観測される。
アウトーバーストは主星に物質が降着することによって生じるが、角運動量の保存から、円盤は広がらなければならない。アウトーバーストによって、円盤内の物質の軌道周期と伴星の軌道周期が 3:1 となる半径まで円盤が広がると、潮汐不安定性によって円盤が楕円変形することが数値シミュレーションによって示されている (Hirose, M. & Osaki, Y. 1990)。
この熱的な潮汐不安定性によって、アウトーバースト
よりもさらに効率的に主星に物質が降着するようになる。この現象は、３週間程度続き、特にスーパーア

引き抜かれる角運動量が異なるため、微小な光度変動であるスーパーハンプが観測される。スーパーハ
ンプ周期が伴星の重力にのみよるとみなせる段階をstage A という (Kato, T. & Osaki, Y. 2013)。よってstage A のスーパーハンプ周期は一定であり、これを用いて矮新星の質量比を求めることができる。その後、円盤内の相互作用により、スーパーハンプ周期が変化する段階に移る。これを stage B という。最後に周期が一定になるが、これを stage C という (Kato,

T. et al. 2009)。このような特徴を示す矮新星を SU
UMa 型矮新星という。
伴星の重力が主星に比べて極端に小さい場合、アウトーバーストを起こしたときに円盤が、円盤内の物質の軌道周期と伴星の軌道周期が 2:1 となる半径まで広がることができる。この時、アーリースーパー
ハンプと呼ばれる軌道周期程度の周期を持つ光度変動が観測される。その後、上で述べた 3:1 共鳴をおこす。このような特徴を示す矮新星を WZ Sge 型矮2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
新星という。

用いることができるかどうかを確かめた。

Stage A から質量比を求める手法は、矮新星進化を知るための重要な手段である。矮新星は伴星の質
量と連星間距離で特徴づけられており、それに対応

2

する量は質量比 (伴星の質量/主星の質量) と軌道周

Methods/Instruments
and Observations期である。軌道周期は食の観測や分光観測によるドップラー効果から求めることができる。質量比に関し

2017 年 3 月にスーパーアウトバーストを起こしても食を用いて求めることができるが、これによりた OV Boo に対して、我々のグループでは、京都大質量比を求めることができる矮新星は全体の 2 割ほ学屋上にある 40cm 望遠鏡で可視連続測光観測を行どである。一方、stage A から質量比を求める手法は った。また、我々のグループが主導する国際変光星
そのような制約はなく、多くのデータが得られると ネットワーク (VSNET) を用いて、国際的に観測を期待される。

行うことができた (Kato, T. et al. 2004)。これによしかし、stage A から質量比を求める手法は種族 Iり、世界中の２７地点からデータを得ることができ

矮新星にのみ適用されてきたということに注意しなたた。また、データ解析の際、American Association

ければならない。種族 I とは、太陽のような比較的

of Variable Star Observers (AAVSO) の公開データ

近年に形成された天体であり、金属 (ヘリウムよりもも用いた。 VSNET 以外のグループからもデータ提重い元素) を多く含んでいるものである。一方、種族供を受けることができ、そのデータ数は２３万点以

II 矮新星というものもあり、これは銀河形成の初期のような非常に古い年代に形成された、金属量は少上である。

ない天体である。
種族 II 矮新星の進化経路を知るためには、種族 II

3

Results

矮新星の質量比と軌道周期を得なければならない。

スーパーアウトバースト中の光度曲線は図 1 の上

よって、種族 II 矮新星で stage A から質量比を求め図である。また図 1 の下図 (Osaki, Y. & Kato, T.

る手法を用いることができるかどうか確認すること2013) と図 2 は、周期解析の結果であり、これから種が重要である。

族 I の WZ Sge 型矮新星と同じようにアーリースー

OV Boo は食を起こす矮新星であり、静穏状態の パーハンプ、stage A, stage B があると分かる。
分光観測から金属量が Fe/H=-1.2±0.2 と測定されており、種族 II 矮新星であることが確かめられている(Uthas, H. et al. 2011)。静穏状態の食中の測光観測によると、OV Boo の軌道周期と質量比はそれぞれ

0.04625828±0.00000004 日と 0.0647±0.0018 である(Savoury, C. D. et al. 2011)。同質量比の通常の矮新星と比べて軌道周期が有意に短いが、これは種族 II
矮新星の金属量の少なさにより輻射圧が効きにくくなっていると考えると説明できる。また、OV Boo の接線速度は 164±30km/s と非常に大きい (Patterson,

J. et al. 2008)。これも、OV Boo が種族 II 矮新星であり、銀河形成の初期に生まれたと考えれば説明できる。

2017 年 3 月、OV Boo がスーパーアウトバーストを起こした。この観測により得た stage A 周期から、種族 II 矮新星で stage A から質量比を求める手法を

4

Discussion
Stage A のスーパーハンプ周期を求めるために、stage A の範囲を定義する必要がある。図 2 から、周期が一定である stage A は 2457837.34(BJD)-

2457838.90(BJD) の期間とした。Phase Dispersion
Minimization Method(PDM 法)Stellingwerf (1978)
により stage A のスーパーハンプ周期を求めると、0.047417±0.000009(日) となった (図 3)。
Kato & Osaki(2013)(Kato, T. & Osaki, Y. 2013)の方法では、質量比は

ωdynq 1√ 1
r
=
[
ωorb
1+q 4
π

∫ 2π
0

cos(ϕ)dϕ](1 + r2 − 2rcosϕ)3/2(1)

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

12
14

−100

0

100

200

300

57840

57845

57850

57855

57860

0.04

16
0.02

18
0.00

20
22.2

−0.02
13

22.0

14
15

21.8
Porb

16

21.6

17
21.4

21.2

図 2: (上図:) OV Boo の stage A, stage B の O − C

57800 57820 57840 57860 57880 57900 57920 57940 57960 57980

曲線。縦軸は観測されたスーパーハンプのピークの時間から予想されるピークの時間を引いた値であり、横軸は BJD での時間である。(下図:) 上の図に対応

図 1: (上図：)OV Boo の光度曲線。(下図：) ５日ごする光度曲線をを示している。

との LASSO による周期解析。
であり、食から求められている質量比 0.0647±0.0018
ここで、ωdyn は歳差角速度、ωorb は軌道角速度、qと非常によく一致した。スーパーアウトバースト中

は質量比、r は連星間距離で規格化された円盤半径での特徴も種族 I 矮新星と一致するものであり、スーある。この式に ωdyn 、ωorb 、r をそれぞれ代入する

パーアウトバースト中の円盤の振る舞いは種族 II 矮と q=0.0649±0.0005 となる。この値は、食から求め新星と種族 I 矮新星と同じであることが示唆される。

られている質量比 0.0647±0.0018 と非常によく一致している。
アーリースーパーハンプ、stage A スーパーハン
プ、stage B スーパーハンプが観測され、それらが種族 I の WZ Sge 型矮新星と同じ特徴をもつということは、スーパーアウトバースト中の円盤の振る舞い

Reference
Hirose, M., & Osaki, Y. 1990, PASJ, 42, 135
Kato, T., & Osaki, Y. 2013, PASJ, 65, 115

は種族 II 矮新星と種族 I 矮新星で違いがないということを示唆している。

Kato, T., et al. 2009, PASJ, 61, S395
Uthas, H., et al. 2011, MNRAS, 414, L85

5Conclusion

Savoury, C. D., et al. 2011, MNRAS, 415, 20252017 年 3 月に種族 II 矮新星 OV Boo のスーパーア Patterson, J., Thorstensen, J. R., & Knigge, C.
2008, PASP, 120, 510
ウトバーストを観測した。解析により得たスーパー
ハンプ周期から質量比を求めると q=0.0649±0.0005

Kato, T., et al. 2004, PASJ, 56, S1

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

θ
1.0
0.8
0.6
0.4

P=0.04741

0.2
0.045

0.046

0.047

0.048

0.049

0.050

(d)

−0.2

−0.1

0.0

0.1

0.2
−0.5

図

3:

0.0

(上 図:)Phase

0.5

1.0

Dispersion

1.5

Minimiza-

Method(PDM 法) を 用 い た stage Aの ス ー(2457837.34(BJD)-2457838.90(BJD))

tion

パーハンプ周期。横軸は周期、縦軸は分散に対応する量である。(下図:)Stage A 中の平均的な光度曲線を 2 周期表している。

Osaki, Y., & Kato, T. 2013, PASJ, 65, 95
Stellingwerf, R. F. 1978, ApJ, 224, 953
著者 B, & 著者 C 2014, 発行元 2
著者 D, 著者 E, & 著者 F 2015, 発行元 3

——–indexc6

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

軟 X 線、Hα 線、可視連続光による巨大恒星フレア同時多波長観測の成果
河合 広樹 (中央大学大学院 理工学研究科 物理学専攻 M2)

Abstract
恒星フレアは巨大なものほど発生頻度が低いため、放出エネルギーの大きい巨大恒星フレアは検出が難しい。しかし 2009 年に全天 X 線監視装置 MAXI が稼働を開始し、超巨大な恒星フレアのサンプルを取得できるようになった。MAXI は 90 分に一度、全天の 80 パーセントを超える範囲を走査するからである。

2018 年 4 月現在では、105 個のフレアが検出されており、X 線では統計的議論が可能になった。その結果、巨大恒星フレアの温度は太陽と数倍程度しか変わらないが、プラズマ規模は太陽より 6 桁大きいことが明らかとなっている (Tsuboi et al. 2016)。フレアループの長さを導出する関係式 (Shibata & Yokoyama 1999)
を用いると、巨大恒星フレアではループが星半径の 10 倍以上までになる。MAXI が検出する星の半数は連星であり、星と星との距離は星半径の 2,3 倍程度であることを考えると、巨大恒星フレアは伴星を飲み込む
大きさである。太陽フレアと同様のダイナモプロセスで本当に伴星を飲み込むほどの大きさのフレアは発生し得るのだろうか。 我々は、MAXI の運用チームに所属しており、MAXI の速報データを扱うことができる。また、中央大学の後楽園キャン パスに可視光測光望遠鏡 CAT と可視光分光望遠鏡 SCAT による観測
体制が 2018 年に完成した。この環境を用いて我々は、軟 X 線、Hα 線、可視連続光の同時多波長観測、および多波長モニターを行うことにした。私は、2016 年 10 月から 2018 年 4 月までの期間で 8 件の巨大恒星フレア追観測に成功した。本講演では、その成果について発表する。

1

Introduction
恒星で発生する巨大な磁気エネルギーの解放現

象のフレアは、最も距離の近い恒星である太陽をメインとして研究されているが、そのメカニズムは未だ解明されていない。これまでに観測されている 太陽におけるフレアの総放出エネルギーは、 1028 − 1032

et al. 2016, PASJ, 68, 90)、MHD シミュレーショ
ンによる計算結果 (Shibata & Yokoyama1999, ApJ,

526, 49) を用いると、巨大恒星フレアでは磁気ループが星半径の 10 倍以上までになる。 巨大フレアを起こす星の半数は連星であり、連星間距離は星半径の 2, 3 倍程度であることを考えると、巨大恒星フレ
アは伴星を飲み込む大きさである。 このようなフレ

erg(軟 X 線) だが、その他の恒星フレアでは大きい

アは、太陽フレアと同様のプロセスで本当に発生しものでその 100 万倍、 1038 erg (軟 X 線) のフレア得るのだろうか。この謎に迫るた めには、太陽の観も存在する。しかし、そのような巨大フレ アは継続
時間が 1 日以上と長いものの、発生頻度が低いため検出が難しかった。この状況を打破したのが、2009
年に稼働を始めた全天 X 線監視装置 MAXI である。

MAXI は 90 分に一度、全天の 80 パーセントを超える範囲を走査するため、巨大な恒星フレアのサンプルを取得できるようになり、8 年間の運用で 27 天体から 120 発を超えるフレアの検出に成功している。その結果から、巨大恒星フレアの温度は太陽と数倍程度しか変わらないが、放射測度 (emission measure)は太陽より 6 桁大きいことが明らかとなり (Tsuboi

測同様、X 線だけでなく、多波長での観測を行うことが重要であるが、MAXI 以前で はフレアの発生を知ることが難しかったため、多波長同時観測は偶然に頼る必要があった。そこで我々は、MAXI を用いて巨大フレアの発生を確認し次第、すぐに可視光の観測ができる体制を構築し、効率良く巨大フレアの同時多波長観測を行うことを目指した。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

2

Observations
巨大フレアの検出に用いた検出器は、全天 X 線

α線の変動で立ち上がりが確認できず、ピーク時刻がわからないものは、X 線と同じピーク時刻とした。

監視装置 MAXI である。MAXI は、ISS に取り付け-10られた検出器であり、ISS の公転周期である 92 分ご
天体を検出する性能に優れている。MAXI のエネル

-8Halpha EW[angstrom]とに全天の 85 パーセントを観測するため、突発像高0の範囲を用いた。

0.3
MAXI (2-10 keV)
1 orbit bin[Photon sec-1 cm-2]

園キャンパス 6 号館屋上に所有する 2 台の望遠鏡-4-2

ギー帯域は、2 - 20 keV であり、今回は 2 - 10 keV
可視光による追観測には、中央大学が本校後楽

-6

0.2
0.1
0

CAT(Chuo-university Astronomical Telescope) と

-0.1
19

SCAT(Spectroscopic Chuo-university Astronomical

20

21

22

23

24

25

26

TIME(UT) 2016/11/19 - 26

Telescope) を用いた。CAT は、口径 26 cm の鏡筒で 図 1: 2016 年 11 月 22 日に UX Ari で発生した巨大ある Vixen 社製の VMC260L を搭載した可視光測光 フレア観測を行う望遠鏡である。CAT は、B, V, R, I-bandの 4 つのフィルターを搭載しており、その限界等級
は、V-band で露光時間が 120 秒、S / N が 10 の観測で約 15 等級である。SCAT は、口径 36 cm の鏡
Halpha EW[angstrom]

筒であるミード社製の LX850 を搭載した可視光分光-4-2

観測を行う望遠鏡である。SCAT の有効波長帯域は、
03700 - 7500 Å であり、その波長分解能 R は、6500Å 付近で 600 の低分散の観測機である。
MAXI で検出した巨大フレアの追観測は、2016 年
10 月から、2018 年 7 月までの間で行った。

MAXI (2-10 keV)
1 orbit bin[Photon sec-1 cm-2]

0.2

0.1

0

-0.1
06

07

08

09

10

11

12

13

14

15

TIME(UT) 2017/11/06 - 15

3

Results

図 2: 2017 年 11 月 08 日に UX Ari で発生した巨大
フレア

我々は、2016 年 10 月から 2018 年 7 月までの間で、12 件の巨大フレア追観測を行った。その結果、-4した。残念ながら、CAT ではフレアを観測すること-3

はできなかった。SCAT で観測したフレアの内、2016

Halpha EW[angstrom]

SCAT では 7 件の Hα フレアを観測することに成功

年 11 月 22 日に UX Ari で発生したフレア、2017 年-2-1

11 月 08 日に UX Ari で発生したフレア、2018 年 02

0

月 09 日に HR1099 で発生したフレアの 3 件では、減光の時間変動を捉えることができた (図:1, 2, 3)。それぞれのフレアについて、その立ち上がりの増光はMAXI (2-10 keV)
1 orbit bin[Photon sec-1 cm-2]

0.3
0.2
0.1
0

Liner モデル、減衰は Exponential モデルでフィッティ

-0.1
07

08

09

10

11

12

13

14

15

TIME(UT) 2018/02/07 - 2018/02/15

ングし、そのピーク時間、最大光度、減衰時間、合図 3: 2018 年 02 月 09 日に HR1099 で発生した巨大計放出エネルギーを求めた (表:1, 2, 3)。ただし、H

フレア

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
38

表 1: 2016 年 11 月 22 日に UX Ari で発生した巨大36

フレアのパラメータ
ピーク時間

最大光度

減衰時間

合計放出エネ(UT)

erg / secksec

ルギー erg

X-ray

2016/11/21

4.8 × 1032

40

1.9 × 1037

(2 - 10 keV)

22:58:04

Hα

X 線フレアと1.9 × 1031

56

1.2 × 1036

34

Log(EHalpha)

波長

32

30

同時刻だと
仮定した

28

26

表 2: 2017 年 11 月 08 日に UX Ari で発生した巨大

28

30

32

34
Log(EXbol)

36

フレアのパラメータ
波長

ピーク時間

最大光度

減衰時間

合計放出エネ(UT)

erg / secksec

ルギー erg

X-ray(2 - 10 keV)

2017/11/08
15:23:07

2.8 × 1032

38

1.1 × 1037

Hα2017/11/08

7.5 × 1030

125

9.4 × 1035

Shibata & Yokoyama1999, ApJ, 526, 49

23:38:33

表 3: 2018 年 02 月 09 日に HR1099 で発生した巨大フレアのパラメータ
波長

ピーク時間

最大光度

減衰時間

合計放出エネ(UT)

erg / secksec

ルギー erg

X-ray

2018/02/09

1.1 × 1032

98

1.0 × 1037

(2 - 10 keV)

05:40:01

Hα

X 線フレアと6.2 × 1030

177

1.1 × 1036

同時刻だと
仮定した

4

図 4: Log(EHα ) vs Log(EXbol )Discussion
X 線と Hα 線が放出するフレアの合計放出エネ

ルギーについては、太陽や、小規模な恒星フレアの間
で正の相関があることがわかっている (Butler 1993)。
今回我々が観測した巨大恒星フレアをこの相関図に書き加えたところ、同じ正の相関に乗ることがわかった (図:4)。その関係式は、EHα = 10−5.2 EX bol1.1 である。ただし、X 線のエネルギー帯域は Tsuboi et al.

2016 を参照し、0.01 - 100 keV のエネルギー帯域に補正した。この結果から、恒星最大規模の放射エネ
ルギーをもつフレアに対しても、軟 X 線と Hα 線の放射機構が、太陽フレアと同じであることが示唆できた。

Reference
Tsuboi et al. 2016, PASJ, 68, 90

Butler 1993, A&A, 272, 507

38

——–indexc7

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単独 G 型主系列星に対するスーパーフレア調査
杉田 龍斗 (中央大学大学院 理工学研究科)

Abstract
現在までの太陽最大フレア (∼ 1032 erg) に比べ桁違いに大きなエネルギーを持つフレアをスーパーフレアと呼ぶ。スーパーフレアは Cygnus 領域を常にモニタリングしている可視光衛星ケプラーにより多数の太陽型星から発見された。一方、X 線帯域では太陽型星からのスーパーフレア検出数が 2 発とサンプル数が少な
く、統計的な議論が行われていない。そこで、我々は 20pc 以内の単独 G 型主系列星 52 天体に対し X 線でフレア調査を行った。52 天体中、ROSAT 1RXS にある天体 (R1 天体) は 16 天体であり、その内 6 天体がXMM-Newton 視野内にあり 5 天体が検出された。この 5 天体の定常 X 線光度 (Lxq) は ∼ 1028 erg/s であるとわかり、内 4 天体から ∼ 1032 erg のフレア 6 発を確認した。これらのフレア 6 発中、最大フレアエネル
ギーは 7.7 × 1032 erg でスーパーフレアに準ずるエネルギーであった。一方 ROSAT 1RXS にない天体 (notR1 天体) は 36 天体であり、その内 5 天体が XMM-Newton の視野内に存在し、3 天体が検出された。そしてこの 3 天体はフレアを起こしておらず、定常 X 線光度 (Lxq) が太陽程度の ∼ 1027 erg/s であることがわかった。先行研究で太陽は約 1 年に 1 回の頻度で最大クラスのフレア (∼ 1032 erg) を起こすことが知られている。そこで R1 天体に対し全観測時間 (約 2.5 日) 内のフレア発生頻度を求めると、約半日に ∼ 1032 erg のフレアが 1 発起こることが示唆され、太陽に比べてフレア頻度が約 3 桁高いことが分かった。そして今回検出された全 8 天体の自転周期と年齢の関係は、正の相関があり、特に not R1 天体の自転周期及び年齢が太陽のそれと桁で一致していた。さらに、X 線活動性を表すロスビー数 (自転周期/汲み上げ時間) や Lxq においても、not R1 天体が桁で太陽と酷似していることが分かった。

1

Introduction
フレアとは、太陽などの小質量星の大気中で磁気エネルギーが突然解放される爆発現象である。フ
レアのタイムスケールは数分から数時間数日に至る。
その間に解放されるエネルギーは太陽であれば最大で 1032 erg にも達する。フレアは電波からガンマ線まで幅広い電磁波波長域で観測され、特に軟 X 線は数千万度プラズマから放射される熱的放射、硬 X 線
は 10keV から 1MeV の電子がイオンに衝突する際に制動放射で放射される。ここで 1029 - 1032 erg という莫大なエネルギーを数時間という短いスケールで解放する現象に対して、磁気リコネクションというメカニズムモデルが提唱されている。
スーパーフレアは太陽におけるフレアの最大エネル
ギー (1032 erg 程度) より桁違いに大きなエネルギーを解放するフレアである。スーパーフレアは連星系
や主系列以前の若い天体で観測されており、単独星や主系列星からの観測は稀である。人類が観測した中で最も大きな太陽フレアは 1859 年イギリスの天文学者，リチャード・キャリントンが観測した太陽フレア
で「キャリントンフレア」と呼ばれている。キャリン
トンフレアによって解放されたエネルギーは ∼ 1032

erg 程度であったと考えられている。太陽型星におけるスーパーフレアは、2000 年に Schaefer らによって初めて報告された。この時、報告されたスーパーフ
レアは 9 件であり、太陽型星におけるスーパーフレアの統計的調査は行うことができなかった。しかし、2012 年に前原・柴山らはケプラー衛星の可視光デー
タを用いて太陽型星の光度曲線をサーチし、279 天
体において 1547 件のスーパーフレアを確認した。これにより太陽型星におけるスーパーフレアの統計的調査がなされた。また、X 線帯域における太陽型星のスーパーフレアは過去に 2 件報告されており、この 2 件のスーパーフレアは Schaefer らによって報告

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校されたスーパーフレア 9 件の中に含まれている。今後、X 線帯域においても統計的な恒星フレア研究の必要性が高まっている。

4

Discussion
本研究で得られた 4 天体に対するフレアエネルギーに加えて、定常 X 線光度をスペクトル解析から求めた。下図を見ても分かる通り、4 天体の定常 X 線光度2Sampleは太陽に比べて少なくとも 1 桁以上大きいことがわかった。さらに起こしていたフレアエネルギーは太陽

我々は 20pc 以内の単独 G 型主系列星 52 天体 (G

最大規模のものからスーパーフレアに準ずるものでstars within 100 light-years 参照) に対し、XMM- あった。現在までの太陽観測期間は約 40 年であるのNewton のアーカイブデータを用いて、X 線光度の に対し、今回 XMM-Newton で検出された ROSAT
時間解析及びスペクトル解析を行った。これら 52 天体 1RXS 天体の総観測時間は約 2.5 日である。この観
中 ROSAT All-Sky Survey Bright Source Catalogue

測時間の違いがあるにもかかわらず、フレア 4 天体
(ROSAT 1RXS) にある天体は 16 天体存在した。そ は太陽最大規模以上のフレアを起こしていたことかの内 6 天体が XMM-Newton 視野内にあり 5 天体が ら、フレア活動性は太陽に比べて極めて高いことがX 線で検出された。この 5 天体を解析した所、4 天 わかった。
体から ∼ 1032 ergerg のフレア 6 発を確認した。一方
ROSAT 1RXS にない 36 天体の内、5 天体が XMMNewton の視野内に存在し 3 天体が検出された。そしてこの 4 天体は観測時間内にフレアを起こしてはいなかった。

図 2: フレアエネルギーと定常 X 線光度との関係である。R1 天体とは、ROSAT 1RXS にある天体を差している。
図 1: 抽出した天体のフローチャート

3

Results
本研究で得られた 4 天体に対するフレアエネルギー

Reference
Maehara 2012, Natur,485,478M
Pizzolato 2003,A&A,397,147Pに加えて、定常 X 線光度をスペクトル解析から求めた。4 天体の定常 X 線光度は太陽に比べて少なくとも 1 桁以上大きいことがわかった。さらに起こしていたフレアエネルギーは太陽最大規模のものからスー
パーフレアに準ずるものであった。

Schaefer 2000,ApJ,529.1026S

——–indexc1

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

分子雲中におけるフィラメント形成と星形成開始条件の解明
安部 大晟 (名古屋大学大学院 理学研究科)

Abstract
近年の観測から星形成は分子雲中のフィラメント状 (線状) の高密度領域で行われることが明らかになっている (André 2010)。よって星形成の理解には、分子雲中でのフィラメント形成を解明する必要がある。Inoueet al.(2018) では高解像度な磁気流体シミュレーションを用いることで、分子雲が衝撃波に圧縮されるという普遍的な現象からフィラメントが形成されるメカニズムを特定した。フィラメントは臨界線密度を超えると重力不安定によって崩壊し, 星形成を始めることが知られている。フィラメントの平衡状態を計算して臨界線密度を見積もった仕事として Tomisaka(2014) が知られている。Inoue et al.(2018) ではシミュレーションから, Tomisaka(2014) の臨界線密度がフィラメント崩壊の初期条件を決めると示唆している。しかしながら、

Tomisaka(2014) で調べられた平衡状態は、Inoue et al.(2018) によるシミュレーションで示された、分子雲が衝撃波によって圧縮されるという動的な状況とは異なっている。加えて Inoue et al.(2018) では 1 つの初期条件のもとでしか計算されていない。よって本研究では Inoue et al.(2018) の高解像度シミュレーション
を様々なパラメータで実行することで Tomisaka(2014) の臨界線密度の見積もりの正当性を検証するための計算をするつもりである。本講演では Tomisaka(2014) の平衡解と Inoue et al.(2018) での計算結果について論じ、 今後のフィラメントからの星形成研究の展望を示す。

1

Introduction
星は宇宙を構成する基本要素であり、星形成は銀河進化に繋がることから宇宙全体の理解において極めて重要である。近年の Herschel 望遠鏡の分子雲の観測から星形成は分子雲中のフィラメント (線状の高密度領域) で行われることが明らかになり (André2010)、フィラメントの重力崩壊が星形成の開始条件を決定しているということが示唆された。よって分子雲からの、フィラメントを介した星形成過程を解明する必要がある。
フィラメントはどのようにして形成されるのか。
それは分子雲と衝撃波の相互作用であると Inoue &Fukui (2013) の数値シミュレーションによって示唆
されが、Inoue & Fukui (2013) では解像度不足のために星の形成まで観測できなかった。

Inoue et al. (2018) では、分子雲の衝撃波圧縮によるフィラメント形成から星形成までを高解像度の数値シミュレーションを用いて調べ星形成の初期条件、つまり臨界線密度を求める。

2

Methods

2.1

Numerical Setup

この研究では現実的な分子雲のダイナミクスを研究するために自己重力を含めた三次元の磁気流体力学(MHD) シミュレーションを行う。使用するコードはMatsumoto (2007) によって開発された SFUMATO
コードである。SFUMATO コードは、自己重力を多重格子法で解き、MHD 方程式を近似リーマン解法を用いた有限体積法で解くものである。さらに利点として適合格子法 (Adaptive Mesh Refinement;AMR)の使用が挙げられる。これは詳細を見たい領域を高解像度化し、それ以外を低解像度化することで、格子数の節約をしつつ観測したい箇所を局所的に高解像度で観測することができる方法である。つまり観測したいフィラメント部分の格子を細分化して高解像度の観測を実現することができる。SFUMATO コードでは、星形成が起こり得る領域に対しては sink particleが導入される。sink particle とは周りのガスを降着させる仮想粒子であり、その形成判定は周辺ガスの重力的な安定状態を時々刻々監視することで行われ

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校ている。これによって、実際に重力崩壊が起きた場

ント形成メカニズムを解説したイラスト (図 3) を添所や時刻の同定が容易になり、かつ重力崩壊後も時付する。

間発展を追い、崩壊による sink particle への質量降着率のような星形成に関わる重要な物理量が計算可
能となる。

2.2

Initial Condition

この研究では、半径 1.5 pc の球状分子雲とそれより圧倒的に大きい分子雲 (=超音速流) との衝突のシ
ミュレーションがされており、このシミュレーショ
ンを観測することでフィラメントの臨界線密度の計算もされている。音速が 0.3 km s−1 で、相対速度10 km s−1 で衝突させるので衝撃波が生成される。
磁場は y 軸正方向に観測に合わせた値として 20 µGとする。

図 2: フィラメント形成までのシミュレーションのス
ナップショット (上からそれぞれ 0.2Myr 後、0.3Myr
図 1: Inoue et al.(2018) の初期条件。縦、横軸はともに空間座標。色は柱密度を表している。中心にある
半径 1.5 pc の球が分子雲で、その下方から超音速流を衝突させ、分子雲と衝撃波の相互作用を記述する。

後、0.4Myr 後)。左の列は yz 平面、右の列は xy 平面
まず初期条件から 0.2Myr 後は、超音速の乱流によって分子雲ガスが圧縮される。その結果クランプが形成される。
初期条件から 0.3Myr 後は、超音速流と分子雲の衝突によって生成される衝撃波と分子雲中にできたク3

Results

ランプが衝突する。このとき衝撃波の速度は密度の高い領域で減速されるので、クランプに押される形

3.1

Filament Formation Phase

ここではフィラメントがどのようにして形成されるのかについて解説する。分子雲と超音速流の衝突の後、分子雲は乱流により密度の高い領域 (クランプ)を作る。このクランプの時間進化を追うことでフィラメントの形成を説明することができる。以下にシ
ミュレーションのスナップショット (図 2) とフィラメ

で衝撃波面は折れ曲がる。また分子雲中の中性ガス
は電子や陽子と高い頻度で衝突することからその振る舞いはプラズマと同じと考えて良いため、磁気凍結を起こす。よって磁場も同様にクランプに押される形で折れ曲がる。衝撃波面が変形したことで、(図3) の中心の拡大図のように「斜め衝撃波」が形成される。斜め衝撃波では接線方向の速度 (運動量) は保存される。したがって (図 3) の白矢印ようにある一2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

3.2

Filament Collapse Phase

ここではフィラメントの重力崩壊から星形成までについて述べる。フィラメントが一度形成されると、衝撃波圧縮によって誘起されたガスの流れ (= con-centrated flow) によってフィラメントは質量を蓄えていく。フィラメントはある線密度を超えると、その構造をガス圧と磁気圧で支えきれなくなり、重力不安定を起こす。そして星形成を開始する。このときのフィラメントの線密度は臨界線密度と呼ばれ、星形成開始条件を決める。星形成開始条件から星の初期質量、つまり星の運命が決まるため臨界線密度は重要な物理量である。この研究のシミュレーション
結果では t = 0.45Myr のとき重力崩壊が始まっている。よってフィラメントの臨界線密度 λsimu は以下の (図 4) ようにフィラメントの形状を仮定すると計算できる。よってこのシミュレーションで得られる
臨界線密度 λsimu はλsimu ≃ 80 M⊙ pc−1 .

(1)

図 3: フィラメント形成のメカニズムを解説したイラ

図 4: 初期条件から 0.45 Myr の、横軸に x、縦軸にスト (上からそれぞれ 0.2Myr 後、0.3Myr 後、0.4Myry を選んだときのスナップショット（左）とその中で後)。ここでは乱流によって形成された分子雲中の高最高密度領域の拡大図（右）。左図を見るとフィラメ密度領域であるクランプに着目している。

ントは x 軸におおよそ平行に形成されている。右図について、フィラメントの幅は 0.1pc とし、長軸を点に集中するガスの流れ (以下、concentrated flow)

0.5pc とると臨界線密度が計算できる。

ができる。このとき分子雲中のガスは磁気凍結から磁力線を横切れないためガスの流れが集中する点でガスを溜め込む。加えて (図 3) の紙面に垂直方向 (x方向) には圧縮を受けないので、線状に高密度領域を

4

Discussion

作る。

関連する研究として、フィラメントの平衡状態の
このようにして、初期条件から 0.4Myr 後にはフィ 臨界線密度を見積もっている Tomisaka(2014) があ
ラメントが形成される。
る。ここでは、Tomisaka(2014) の臨界線密度の表式を用いて臨界線密度を計算し、このシミュレーショ
ンで得られる臨界線密度 λsimu と比較する。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
Tomisaka(2014) では、臨界線密度 λmax はフィラ 積もった臨界線密度と比較し、おおよそ一致するこ
メントを貫く磁束密度に比例すると主張している。そとがわかった。
私は今後 Inoue et al. (2018) の高解像度シミュレーの臨界線密度の表式はションを様々なパラメータで実行することで、本当
Φclc2s
λmax ≃ 0.24 1/2 + 1.66 .
(2) に臨界線密度に達したときに重力崩壊が始まるのかGG
どうか、そして Tomisaka (2014) の臨界線密度の見このとき Φcl ≡ Bfil w で、w はフィラメントの幅であ積もりの正当性を検証するための計算をするつもりる (w = 0.1 pc)。フィラメントを貫く磁束密度 Bfilである。
は磁場が衝撃波面に平行な場合の等温 MHD における Shock Jump Condition を用いて衝撃波の上流の量から計算できる。よって

Bfil

Acknowledgement≃ B1 = rB0[]
1/2= 2MA2 + (β + 1)2 /4 − (β + 1)/2 B0√≃
2MA B0()1/2 ()
n0
vsh≃ 300µG(. 3)
103 cm−3
10 km s−1

本講演を行うにあたり、指導教官である井上准教
授をはじめ理論宇宙物理学研究室の皆様には多くの助言をいただき大変お世話になりました。またこのような研究発表の機会を設けてくださった夏の学校
事務局の皆様に感謝申し上げます。

ここで添字の 0 と 1 はそれぞれ衝撃波の上流と下流の量を表している。r は圧縮率。β ≡ 8πc2s ρ0 /B02

Reference

は上流のプラズマベータである。さらに MA ≫ β をAndré, Ph. et al. 2010 arXiv:1005.2618

用いている。Inoue et al. 2018 のシミュレーション
でのパラメータを (2) に代入すると、Inoue, T. et al. 2018,PASJ, 70S, 53I
Inoue, T., & Fukui, Y. 2013,APJ, 774, 31

λmax ≃ 67M⊙ pc−1(Bfil /300µG) (w/0.1pc)()+35M⊙ pc−1 cs /0.3km s−1 .

Larson, R. B. 1981 MNRAS, 194, 809L

(4)

ここで (1) と (4) を比較すると臨界線密度がおおよそ同じくらいになっていることが分かる。よって、Inoueet al. (2018) ではシミュレーションから、 Tomisaka(2014) の臨界線密度がフィラメント崩壊の初期条件
を決めると示唆している。

5

Summary & Future Work
星形成の新しいパラダイムとしてフィラメントからの星形成があることが観測的に示唆されている。
そして、その具体的な描像は衝撃波と分子雲の相互作用であることがわかってきた。この研究では分子雲の衝撃波圧縮によるフィラメント形成から星形成までを数値シミュレーションを用いて調べ星形成の初期条件、つまりフィラメントの臨界線密度を求めた。そして関連する研究である Tomisaka(2014) が見

Matsumoto, T. 2007, PASJ, 59, 905
Tomisaka, K. 2014, ApJ, 785, 24

——–index

c15

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

エンスタタイトコンドライト集積による地球大気形成
櫻庭 遥 (東京工業大学大学院 地球惑星科学系)

Abstract
地球表層に存在する揮発性元素は、大気や海洋を形成するため、地球や生命の起源を探る上で非常に重要である。地球大気は主に後期天体集積による衝突脱ガスによってもたらされた揮発性元素によって形成されたと考えられている。ただし、衝突天体の組成は現時点で正確には明らかになっていない。本研究では、特にコンドライト組成に比べて地球表層の C/H 比および N/H 比が小さいことに着目し、後期天体集積期にこれを再現する条件を探る。原始惑星への天体衝突における衝突脱ガスと大気剥ぎ取りについて、大気組成進化を考慮した大気進化計算を行った。初期地球表層では海洋と炭素循環の存在を仮定し、H2 O と CO2 の海
洋・炭酸塩への分配を考慮した。衝突天体組成についてはその揮発性元素含有量をパラメータとし、計算結果と現在の地球表層の揮発性元素組成を比較した。衝突脱ガスと大気剥ぎ取りによる大気進化では十分時間が経つと供給と損失がつりあう定常状態に近づくことが分かった。その定常量は衝突天体組成に依存し、揮
発性元素含有割合が小さいほど少量の大気量に収束した。また、衝突と同時に炭素が炭酸塩に、水素が海洋に固定されることで、地球表層に獲得される C/H 比と N/H 比は衝突天体組成の値から減少した。幅広いパラメータ・サーベイの結果、地球表層の C/H/N 量および存在比から見積もられる後期集積天体組成はエンスタタイトコンドライト組成であることを明らかにした。

1

Introduction

炭素質
コンドライトは、大気・海洋という生命を育む環境を形成する点で、地球や生命の起源と密接な関連がある。現在の地球表層環境は海水量・大気組成の絶妙なバランスの上に維持されているが、これらの形成条件は未解

N/H比

水素 (H) や炭素 (C)、窒素 (N) などの揮発性元素

明である (e.g., Catling & Kasting 2017)。本研究で本研究で導いた後期集積天体組成
エンスタタイトコンドライト地球

は、地球およびその表層環境の起源を探るため、地球表層の揮発性元素組成に着目した。

C/H比

地球表層の揮発性元素は主に惑星形成最終段階の小天体の衝突によってもたらされたと考えられているため、小天体から飛来したコンドライト隕石はその起源について重要な手がかりとなる。図 1 は地球
表層 (大気 + 海洋 + 地殻) とコンドライト中の揮発性元素組成の比較を示している。コンドライトには
ここで示されているエンスタタイトコンドライトや
炭素質コンドライトなど様々な種類があるが、いずれの種類のコンドライトと比べても地球表層では炭素と窒素が枯渇している。
本研究では、小天体衝突による大気形成過程に着目する。月面クレーターの年代分析から、地球型惑星

図 1: 地球表層 (大気 + 海洋 + 地殻) とコンドライ
ト中の揮発性元素組成における C/H 比および N/H比の比較 (data are from Abe et al.

2000; Pepin

2015)
は巨大衝突後の集積最終段階において無数の小天体衝突を経験したことが知られている。衝突した小天体に含まれていた揮発性元素が脱ガスし、大気を形成した。同時に衝突で噴き上がった衝突蒸気雲によっ2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校て大気の一部が宇宙空間へ失われる (e.g., de Niem

計算では衝突量と大気量変化の関係を示した大気

et al. 2012)。巨大衝突後の一連の小天体衝突は後期 進化方程式 (1) を解いた (Sakuraba et al. in press.,
天体集積と呼ばれ、主に直径数 km から数十 km の

arXiv#: 1805.07094)。

小天体が地球質量の約 1%ほど衝突したと考えられてd(mi Ni )dΣimp

いる (e.g., Bottke et al. 2010)。
初期地球の海洋形成時期および炭素循環がいつは= (1 − ζ)xi − η(mi Ni )mA(1)

じまったのかについては未だ議論が続いており正確

右辺第 1 項は大気の供給、第 2 項は損失に相当すには明らかになっていない。しかし、もし後期天体る。ここで Σimp は衝突累計質量、i は各大気成分を意

集積時に海洋や炭素循環が存在したならば、衝突天

味し、m, N, x はそれぞれの分子量と大気中分子数、体から脱ガスした揮発性元素は大気だけではなく海

衝突天体中含有割合を表す。

洋や炭酸塩へも分配されたはずである。本研究では式 (1) 中の η は大気はぎとり効率、ζ は衝突天体蒸

このような惑星表層の元素分配が大気形成に与える

気はぎとり効率を表しており、大気剥ぎ取りモデル

影響を明らかにすることで、地球表層の炭素・窒素(Svetsov 2000, 2007; Shuvalov 2009) を適用した。

枯渇の原因と後期集積天体が満たすべき条件を探る。 大気剥ぎ取りは衝突天体のサイズと速度に依存する
ため、両分布を考慮した統計的平均操作を行った。

2

N2

Models

H 2O

CO2

海洋

炭酸塩

本研究では、後期天体集積における大気形成モデ

大気ルを構築し、惑星表層の元素分配が大気組成進化に与える影響を調べた。小天体によって供給される揮

初期地球表層図 3: 大気進化モデル中の地球表層における元素分配のイメージ図. N2 は大気に, H2 O は大気と海洋に, CO2 は大気と炭酸塩にそれぞれ分配されると仮定した.
惑星表層におけるリザーバー間の元素分配については、H2 O の海洋への分配および CO2 の炭酸塩への分配を仮定し (図 3)、各成分分圧に飽和水蒸気圧(PH2 O < 0.017bar) および炭素循環が安定して駆動するような分圧上限 (PCO2 < 10bar, Kasting (1993))
図 2: 衝突脱ガスと大気剥ぎ取りによる大気形成モデ
ル概念図を設けることによって考慮した。大気の温度については等温大気を仮定し、現在の表面温度である 288

K を仮定した。一方 N2 は反応性が低く惑星内部には発性元素の衝突脱ガスと、衝突で吹き上げられる衝取り込まれにくいためすべて大気に分配されると仮突蒸気雲による大気剥ぎ取りを考えた大気進化を計定した。元素分配によって H2 O が海洋に、CO2 が炭算した (図 2)。大気を構成する揮発性成分には水蒸酸塩に蓄積することで、衝突天体中の揮発性元素組

気 (H2 O), 二酸化炭素 (CO2 ), 窒素 (N2 ) の 3 成分を成とは異なる組成の大気が形成される。結果として仮定し、各成分の大気・表層リザーバー (大気・海洋・ 各成分の衝突による剥ぎ取り量にも偏りが生じ、大地殻) 間の分配を考慮した C/H 比・N/H 比の時間進 気中の C/H 比や N/H 比も変化すると考えられる。
化を調べた。

衝突脱ガスについては衝突天体の CO2 , H2 O, N2 各

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
成分の含有割合をパラメータとし、様々な組成の小が進むにつれて H2 O は海洋へ、CO2 は炭酸塩へ取天体衝突によって形成される大気組成を調べることり込まれるため、その分は剥ぎ取られることなく惑

で、衝突天体組成への制約を試みた。

星に蓄積される。衝突天体によって供給された H2 Oはそのほとんどが海洋へ蓄積され、大気剥ぎ取りの影響をほとんど受けないのに対し、大気のみに分配

3

Results & Discussion
本研究では、後期天体集積による大気形成において衝突脱ガス時の惑星表層での元素分配を考慮した
大気組成進化を調べた。計算の結果、後期天体集積
時の水素・炭素の海洋・炭酸塩へ分配されることによって、地球表層の C/H 比および N/H 比は減少し、炭素・窒素枯渇を生じさせることが分かった。また、
現在の地球表層の揮発性元素組成から衝突時の元素分配による大気組成進化を遡ることで、エンスタタ
イトコンドライト組成の後期集積天体を仮定すると現在の地球表層に見られる炭素・窒素枯渇を説明できることが分かった。

される N2 や一部しか炭酸塩へ取り込まれない CO2は大気剥ぎ取りによって選択的に宇宙空間へ剥ぎ取られたと推測される。
次に後期天体集積中の惑星表層の N/H 比と C/H比の時間進化を図 5 に示す。衝突天体組成は図 4 と同じ設定での計算結果である。後期天体集積による
天体衝突量は地球質量の約 1%と見積もられており(Bottke et al. 2010)、その時点までに N/H 比は約7 割, C/H 比は約 4 割減少した。これは、衝突天体によって供給された水素の大部分と炭素の一部が海洋や炭酸塩として地球表層に固定されることで衝突による大気剥ぎ取りの影響を受けず地球表層に留まったためだと考えられる。大気のみに分配される窒素

存在量 / 地球質量 [g/g-Earth]と、一部が炭酸塩に取り込まれてもなお大気の主成分を占める二酸化炭素は、水蒸気に比べて大気中のCO2

海洋
後期天体集積炭酸塩

存在割合が多く、大気剥ぎ取りの影響を強く受ける。
その結果として C/H 比および N/H 比が減少したとN2推測される。以上の結果から、後期天体集積時の表

H 2O

素・窒素枯渇の原因の一つだと考えられる。

層リザーバー間の元素分配が地球表層に見られる炭大気
全リザーバー

累積衝突質量 / 地球質量 [%]また、衝突天体組成に対し幅広いパラメータ・サーベイを行ったところ揮発性成分含有割合が (CO2 : 0.7%,

H2 O: 3%, N2 : 0.03%) の小天体が衝突した場合、後期天体集積後の最終的な C/H 比および N/H 比、N2
量が現在の地球と一致した。図 1 の星印とそこから

図 4: 衝突脱ガスと大気剥ぎ取りによる地球大気中の矢印は衝突天体組成と元素分配による化学組成進の揮発性元素量進化 (橙：二酸化炭素 (CO2 ), 青：水化を表している。今回求めた組成は太陽系小天体の蒸気または水 (H2 O), 赤：窒素 (N2 ), 実線：大気中の中ではエンスタタイトコンドライトに分類されるた存在量, 点線：表層の全リザーバー中の存在量). 衝

め、この結果から後期集積天体はエンスタタイトコ

突天体中の揮発性元素含有量は (CO2 : 0.7%, H2 O:

ンドライト組成であったことが示唆される。

3%, N2 : 0.03%) と仮定した.
図 4 は地球大気組成の時間進化 (CO2 , H2 O, N2 の各存在量進化) を示している。本研究から推測される
衝突天体組成として各成分の含有割合を (CO2 : 0.7%,

H2 O: 3%, N2 : 0.03%) と設定した場合の計算結果である。横軸の衝突質量は時間発展に相当する。衝突

太陽系小天体の組成は、構成成分の凝結温度の違いによってその形成場所の情報を反映していると考えられる。岩石惑星軌道付近の太陽系内側領域には揮発性元素含有量が比較的少ない天体が、小惑星帯
以遠の太陽系外側領域には揮発性元素に富んだ天体が多く分布する (e.g., Morbidelli 2012)。この傾向を利用することで、衝突天体組成の見積もりからその2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

衝突天体 C/H比N/H比N の選択的剥ぎ取り
地球表層 N/H比C/H比

衝突天体 N/H比C の選択的剥ぎ取り
地球表層 C/H比後期天体集積

後期天体集積

累積衝突質量 / 地球質量 [%]累積衝突質量 / 地球質量 [%]図 5: 地球表層の C/H 比および N/H 比進化. 図 4 と同様の計算において大気+海洋+炭酸塩に蓄積された揮発性元素 (C, H, N) の存在比の時間進化を示す.
形成場所や集積過程を含む惑星形成シナリオに対す

Acknowledgement

る手がかりが得られると期待される。
現在の地球表層に存在する希ガスはその大部分が大気に含まれているが、その存在量もコンドライト
組成に比べて枯渇している (e.g., Pepin 2015)。希ガスも窒素と同様反応性が低く惑星内部には取り込

本稿は地球生命研究所 (ELSI) の黒川宏之研究員・
玄田英典准教授との共同研究に基づいています。以上の共同研究者に加え、数多くのご助言をいただいた
指導教員の奥住聡准教授に心より感謝申し上げます。

まれにくいため、後期天体集積によってもたらされた希ガスは大気に分配され、大気剥ぎ取りの影響を強く受けたと考えられる。したがって、本研究で着目した表層における元素分配を伴う大気剥ぎ取りは、希ガス存在量にも影響を与えたと考えられる。

Reference
Abe, Y., et al. 2000, University of Arizona Press, 413433.
Bergin, E., et al. 2015, National Academy of Sciences
112, 29, 8965-8970.

4

Conclusion
衝突脱ガスと大気剥ぎ取りを伴う後期天体集積に

Bottke, W.F., Nesvorny, D., Vokrouhlicky, D., Morbidelli, A. 2010, The Astronomical Journal 139, 994.

おいて、衝突時に海洋や炭素循環がすでに存在した

Catling, D.C., Kasting, J.F. 2017, Cambridge University Press.

と仮定すると、地球表層の N/H 比および C/H 比はKasting, J. F. 1993, Science 259, 920-926.

時間とともに減少し、炭素・窒素枯渇を引き起こす
ことが分かった。これは衝突天体によって供給されMorbidelli, A., et al. 2012, Annual Review of Earth andPlanetary Sciences 40.

た水素が海洋へ、炭素が炭酸塩へ固定されることにde Niem, D., et al. 2012, Icarus 221, 495-507.

よって大気剥ぎ取りの効果が妨げられたことに起因

Pepin, R. O. 1991, Icarus, 92, 2-79.

する。さらにこの大気組成進化を遡り幅広いパラメー
タ・サーベイを行った結果から、我々は後期集積天体はエンスタタイトコンドライトと類似した組成であったと推測する。

Sakuraba, H., Kurokawa, H., and Genda, H. 2018,
Icarus in press.
Shuvalov, V. 2009, Meteor. Planet. Sci., 44, Nr 8, 10951105.
Svetsov, V. V. 2000, Solar Syst. Res., 34(5), 398-410.
Svetsov, V. V. 2007, Solar Syst. Res., 41, 28-41.

——–index

c16

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校

COSMOS 領域における原始銀河団コアの探索
安藤 誠 (東京大学大学院 理学系研究科)

Abstract
原始銀河団は現在の銀河団の祖先と考えられている領域で、主に z > 2 における銀河の密度超過として発見されてきた。銀河の形成・進化に対する環境の影響を知る上では、原始銀河団の中で特に密度の高い中心部（コア）を探す必要がある。本研究では多波長の観測データが存在する COSMOS 領域の銀河カタログを用いて、重い銀河のペアをトレーサーとし、原始銀河団のコアとみなせるような重いダークマターハロー (DH)を探索した。その結果原始銀河団コアの候補として、およそ 200 組の銀河グループが見つかった。これらの周りでは銀河の密度超過が見られ、また clustering 解析から DH の質量が MDH = 2.5 × 1013 M⊙ であると見積ることができた。将来的には、今回発見したコア候補の周囲にサブミリ銀河のような特徴的な天体が存在するかを調べること、分光追観測によってコア候補が本物であるかを確認することなどを予定している。

1

Introduction

これらは多くの原始銀河団候補領域を発見するという成果を上げている一方で、原始銀河団と環境の銀河団は宇宙最大規模のダークマターハロー (DH)を土台として、銀河が高密度で存在する領域である。
その特有な環境ゆえに、銀河進化と銀河の周囲の環境との間の依存性、すなわち環境効果を調べる上でも銀河団は重要な研究対象である。多くの銀河団はz < 1 のような比較的近傍の宇宙で発見されてきたが、近年の観測技術の向上や手法の開発を背景に、より遠方の宇宙においても銀河団の探査が精力的に行なわれている。特に z > 2 のような遠方にある銀河の高密度領域のうち、将来的に DH の質量が現在の銀河団 DH 質量の典型値である MDH ∼ 1014 M⊙ 程
度にまで成長することが予想されるようなものは原
始銀河団と呼ばれ、銀河団そのもののやメンバー銀河の進化を調べるための対象として関心を集めている (Overzier 2016)。
原始銀河団は代表的には以下のような手法で探査が行なわれている。

研究という観点では問題も残る。(1) については、非
常に大局的な銀河の密度超過を探すことになるので、環境効果が顕著に現れると考えられる中心部が同定できないことや、そのような大きな構造が銀河団に進化するかどうかの判定を（しばしば未検証の）シミュ
レーションに依存していることが挙げられる。(2) についても、目印となる天体の寿命が短いので、限られた原始銀河団しか探せない可能性が高い。
原始銀河団の中心部の研究については、z > 2 おいて非常に高い密度超過を持つ天体が見つかっている（Wang et al.2016; Miller et al. 2018; Oteo et al.

2018）。こうした原始銀河団の「コア」は数百 pkpc
程度の非常に小さな領域に多数の銀河が集中していることや、極めて高い星形成率 (∼ 1000M⊙ yr−1 ) を持つなどの特徴があり、環境効果を調べる上でも興味深い対象である。一方で、このような極端な天体は稀にしか見つからず、見つかったとしても一般的

1. LBGs や LAEs などの大規模なサーベイに基づ な環境とは呼びにくい。
そこで、原始銀河団のコアを系統的な手段で多くいて、∼ 10 cMpc 程度にわたる銀河の密度超過領域を探す。

見出すことが重要になる。そこで本研究では、z ∼ 2において、当時の最も重い virial halo を原始銀河団
2. QSOs や SMGs などの特徴的に重いと考えられ コアと定義し、これを探すために銀河のペアに着目る銀河を目印に密度超過を探す。
して解析を行った。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校本研究では flat な ΛCDM 宇宙論を仮定し、ΩM =3.2

0.3, ΩΛ = 0.7 を採用する。また距離に言及する際に共同距離であるか物理距離であるかを明示して、

cMpc, pMpc のように表記する。

Analysis

原始銀河団のコアとみなせるような銀河のグループを探すために、以下のような手続きを行った。な
おサンプルとして用いた 1.5 ≤ z ≤ 3.0 かつ M∗ ≥1011 M⊙ を満たす銀河の総数は 1727 個であった。

2

Data & Samples

1. ある銀河に着目し、その銀河を中心として半径

本研究では、COSMOS 領域における 2015 年版の∆θ = 0.3 × 2 pMpc、奥行き ∆z = 0.12 × 2 の銀河カタログ (Laigle et al. 2016) を用いた。このカ円筒内にある銀河（「隣接銀河」と呼ぶ）を数

タログでは Ks-band によって選択された 50 万個を超える。

える銀河について、可視光から近赤外線にわたる多波長観測によって得られた、星質量や測光的 redshiftなどの情報が含まれている。観測領域の広さは、近2. 隣接銀河数が多い銀河から順に、中心銀河及びその隣接銀河をまとめて原始銀河団コア候補とみなす。複数のコア候補に属する可能性がある

赤外線サーベイである UltraVISTA の観測が存在す銀河については、よりメンバー数の多いもののる領域が ∼ 1.58 deg2 であり、その中には 3σ 限界等方に属するものとする。

級が Ks = 24.0 の Deep 領域と Ks = 24.7 の Ultra

Deep 領域が含まれている。なお Deep 領域について、

3. まとめたメンバー銀河の位置・redshift の平均を2.75 < z < 3.5 における銀河の 90% mass limit は原始銀河団コア候補の位置・redshift とする。

log(M∗ /M⊙ ) = 10.1 である。このうち本研究では、
1.5 ≤ z ≤ 3.0 にある 167815 個の銀河をサンプルとして選んだ。

3

原始銀河団コアの探査

3.1

原始銀河団コア

本研究では原始銀河団のコアを、z ∼ 2 において

ここで奥行き ∆z = 0.12 はカタログ銀河が持つredshift の誤差を考慮して設定したものである。

4

Results見つかった原始銀河団コア候補を図 1 に示す。これらには表 1 に示すようなメンバー数を持つものが含まれる。

最も重いビリアル化した DH と定義した。このような DH は z ∼ 0 まで進化すると MDH ≥ 1014 M⊙ の質量を獲得することが予想される。z ∼ 0 である質量

表 1: 原始銀河団コア候補の数
メンバー数
2
3
4 5 6

計

を持つ DH の過去の質量は extended Press-Schecher

候補数

203

150

30

14

5

4

モデル (Hamana et al. 2006) によって解析的に推定でき、いま考えている DH の場合、z ∼ 2.5 において典型的に MDH ∼ 3 × 1013 M⊙ を持つことが予想される。また球対称崩壊モデルによると、このようなDH のビリアル半径は rvir ∼ 0.3 pMpc である。また、
Behroozi et al. (2013) によると MDH ∼ 1013 M⊙ の

5Discussion

5.1

Surface number density

ような DH は、M∗ ≥ 1011 M⊙ のような重い銀河の今回探索した原始銀河団コア候補の周囲におけるホストハローである。そこで本研究では、0.3 pMpc

銀河の密度超過を知るために，周囲にある銀河の分の半径の中に M∗ ≥ 1011M⊙ を満たす銀河が 2 個以 布を調べた。まず各コア候補の座標を中心とし，奥行上存在する領域を原始銀河団のコア候補として探索き ∆z = 0.12 を持つ円環柱の中に存在する，10.0 ≤した。

log(M∗ /M⊙ ) < 11.0 を満たす銀河の数を数えた。次2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校に半径ごとの数分布を全てのコア候補について足し合わせることで，今回見つけた候補の平均的な密度分布を得た。同様の解析を log(M∗ /M⊙ ) ≥ 11.0 を満たす銀河及びランダム点周りでも行った。前者は「重い銀河のグループ」が単体の重い銀河と比べて銀河の密度超過のよいトレーサーとなるかを調べるのに用い，後者は COSMOS 領域の平均的な銀河数密度を評価することに用いる。

5.2

Clustering Analysis

今回見つけた原始銀河団コア候補の集合度合いを調べるために 2 点角度相関関数 ω(θ) を計算した。ω(θ)
は、Landy & Szalay (1993) の推定式を用いると、以下のように表される。

ω(θ) =

DD(θ) − 2DR(θ) + RR(θ)RR(θ)

結果は図 2 示されている。原始銀河団コア候補周

ただし DD(θ), DR(θ), RR(θ) はそれぞれ、角度 θ だりの銀河の密度は単体の重い銀河や COSMOS 平均

け隔てたデータ点-データ点、データ点-ランダム点、と比べて大きくなっている。コア領域と見なしうる半

ランダム点-ランダム点のペアの数である。図 3 に本研

径 1 − 2 cMpc において、COSMOS 平均に対する原究で求めた銀河団コア候補及び重い銀河の角度相関関
始銀河団コア周りでの密度超過はおよそ 0.5 である。 数がプロットされている。これらを ω(θ) = Aω θ−0.8 +IC の関数形（IC は観測領域で決まる定数）で fit を+0.5gal行うことにより、Acore= 10.9+4.3
ω−4.3 , Aω = 2.8−0.5 を得た。2 点角度相関関数は、その天体のホスト DHの質量の推定に用いることができる (e.g. Kusak-abe+18, Okamura+18)。これをもとに推定したホス
gal
13
core
= 2.5+1.7
M⊙ , MDH=
ト DH の質量は、MDH−1.1 ×10
12
4.6+1.5
M⊙ であった。これは銀河のペアを探−1.3 × 10

すことでより重い DH を探すことができることを示しており、またその質量は今回目標としていた DHに近い値であることがわかった。

図 1: COSMOS 領域における原始銀河団コア候補。
小丸，大丸，ダイヤモンド，三角形，バツ印によって

図 2: 原始銀河団コア候補周りの銀河の密度超過。赤，それぞれ 2, 3, 4, 5, 6 個のメンバー銀河を含むコア

青，黒の各点はそれぞれ原始銀河団コア候補，重い候補が示されている。このうちマゼンタの破線円で銀河，ランダム点周りの面密度を表す。

囲まれたものは Wang+16 において分光同定されたコアである。

2018 年度 第 48 回 天文・天体物理若手夏の学校
200 個の候補を見つけた。コア候補周りの銀河の密度超過は 0.5 程度であった。また、コア候補に対す
る clustering 解析により、コア候補が属する DH の
平均的質量はおよそ MDH ∼ 2 × 1013 M⊙ であることがわかった。

Acknowledgement
本研究におきましては、指導教員である嶋作一大先生から多くのアドバイスをいただき、また研究に関する細やかな議論をたくさんさせていただきました。また、研究室のメンバーの方々には解析の初歩から丁寧に教えていただき、研究のアイデアをいた
図 3: 原始銀河団コア候補及び単体の重い銀河の 2 点

だきました。研究を支えてくださっている皆様に感

角度相関関数。赤，緑，の各点はそれぞれ原始銀河

謝申し上げます。

団コア候補，重い銀河での ω(θ) を表す。またそれぞれをモデルで fit したものがそれぞれ破線及び一点鎖線で表されている。

Reference

6

Behroozi, P. S., Wechsler, R. H., & Conroy, C. 2013,
ApJ, 770, 57

Future work
これまでに見つけた原始銀河団コア候補領域について、そのメンバー銀河に対する環境効果の様子を調べるために、将来的には以下のようなことを行う
予定である。

• 原始銀河団コア候補周辺に中性水素ガスが存在するかを調べる。

• サブミリ銀河のようなダストを多く持つ（したがって星形成が盛んな）銀河が原始銀河団コア
候補に存在するかを調べる。

• 原始銀河団コア候補の分光追観測• COSMOS 以外の領域における原始銀河団コア
候補の探索

Hamana, T., Yamada, T., Ouchi, M., Iwata, I., & Kodama, T. 2006, MNRAS, 369, 1929
Kusakabe, H., Shimasaku, K., Ouchi, M., et al. 2018,
PASJ, 70, 4Laigle, C., McCracken, H. J., Ilbert, O., et al. 2016,
ApJ, 224, 24
Landy, S. D., & Szalay, A. S. 1993, ApJ, 412, 64Miller, T. B., Chapman, S. C., Aravena, M., et al. 2018,
Nature, 556, 469
Okamura, T., Shimasaku, K., & Kawamata, R. 2018,
ApJ, 854, 22Oteo, I., Ivison, R. J., Dunne, L., et al. 2018, ApJ, 856,
72
Overzier, R. A. 2016, A&A Rev., 24, 14
Wang, T., Elbaz, D., Daddi, E., et al. 2016, ApJ, 828,
56

7

Conclusion
COSMOS 領域の銀河カタログを用いて、1.5 ≥ z ≤3 にある M∗ ≤ 1011 M⊙ を満たす銀河のグループを探すことで原始銀河団のコア候補の探査を行い、約