SFN #323 26-35
2020/01/10 崔仁士h"ps://arxiv.org/pdf/1910.09164

背景• 星形成において大質量星からのフィードバックの働きは重要，よく知りたい• 分子雲の柱構造（Pillar）は大質量星のwindや輻射で作られる，もしくは露わにされる• pillars形成と大質量星フィードバックの関係を明らかにするために，ACA+TPでCarinaの13のpillarsを空間分解，速度分解するサーベイ観測を行った• 将来的なシミュレーションとの比較を見据えて明らかになった特徴や多様性をレポート

観測 • ACA+TP array/Band 6 (230 GHz)
• 主にCOとその同位体，連続波はほぼ受からず• CASAのタスク“feather”でACAとTPを組み合わせる• Carinaの13のpillarsがターゲット (d=2.5 kpc)
• CO, 13COを全てのpillarsで検出柱密度，質量, T=30 K

NH2: COの相対存在量 10-4を仮定• 質量が数十から数百 Msunと多様※質量は>6σの領域での柱密度の積分値

COピーク間距離

速度構造• Fellwalkerというアルゴリズム • 13COとCOの速度差，領域ごと •にほとんど違いがない•• ピーク間の距離は現在のジーン• tauの計算から13COはthin•
ズ長より長い• 表面と内部で速度が整合的？

< 1km/sと小さい
thermalよりは大きい
何かpillarsを支えるメカニズム

いくつかの特徴
Pillar 5• 大きな速度差• 緑と赤の速度差: ~11 km/s
• 青と赤の速度差: ~19 km/s
• 視線上に被っているだけで実は繋がった柱でないのでは

Pillar 20 & 222220• 同じリムを共有しているがリム部分の速度が異なる→リム自体が運動をもっている？
• expansionを仮定すると，リムの端同士の速度差は4 km/s，距離は0.12pcで，タイムスケールは~3x104 yr→付随するクラスターの年齢に対して短すぎる• 明確な結論はなし

Pillar 22 & 44

Pillar 2 & 4• 飛び出た部分が付け根の分子雲から大きく速度がずれている• 2/13天体だけ，低い存在率• 速度が外れた部分は特にない• 22 & 44との違いは？進化段階？環境効果？

Pillar 3, 4, 45, 16, 17, 18
1716

184345• blue tips: 先端でC18Oが明るい• tauの違いから励起されやすい効果，irradiationが効いてる

理論と比較• Carinaと同じく重たい分子雲を仮定したシミュレーション結果と比較• 速度分散，Dale+12が最もよくあう• 乱流散逸の違い，Dale+12はKolmogorov則

h"p://arxiv.org/pdf/1910.04053

概要• Herschel Gould Belt surveyのうちのOrion B cloud complex (d~400 pc) の結果• 柱密度，温度分布を求め，そこからフィラメント構造，コアを同定。CMFなどコアの形成を議論。コアの質量分布，コア形成効率は背景分子雲のAv（柱密度）に依存。
観測

結果と解析

• Herschel/PACS @ 70 & 160 µm/SPIRE @ 250, 350 & 500 µm• 空間分解能は18.2’’ @ 250 µm，36.3’’@ 500 µm
観測領域• 柱密度マップ（と温度マップ）• modified black bodyとopacity, β=2でピクセル毎にSEDフィット

結果と解析（続き）• フィラメントの同定• 2つのアルゴリズム: getfilaments,DisPerSE• starless cores, protostellar coresの同定
1. アルゴリズム getsourcesでコアを同定。
同時にコア半径や質量などのパラメータも導出。
2. 検出レベルやSNなどを元に，コアの中からdense coresを同定
3. dense coresからprotostellar coresを同定（70 µmがある，など）→ 1844のdense core (1768のstarlesscoresと76のprotostellar cores)
4. starlessのうち自己重力的なものを識別• robust prestellar core
αBE<2,, T=10 K• candidate prestellar core
MCシミュレーションの経験則から，αBE<2よりも緩い条件で• コアのセレクションのコンプリートネス• ある質量分布をもつコアを分子雲の中にランダムに配置，輻射輸送とgetsources
アルゴリズムを実行• コンプリートネスは~0.4 Msunで80%
細かな計算条件

αBE<2candidate prestellar
robust prestellar
残りのstarless• 検出したコア
starless cores: 1768
内，candidate prestellar core: 804
robust prestellar core: 490※• coresはフィラメントに高い確率で付随• コンプリートネスを補正しても右上がりの傾向• ~2-10 Msunの重いコアはAv>15に分布• CMFは普遍的でなく，母分子雲の柱密度に依存するのでは

Differential CMFs
starlesscandidate prestellar
robust prestellar

ΔMcore (Av) /ΔMcloud(Av)• 大質量側のスロープは-1.27 0.24，Salpeterの-1.35とコンシステント• prestellar CMFのピークは0.4-0.5 Msun，Aquilaに見られる結果と似ている。ただし，コンプリートネスの限界0.4 Msunに近い• Av<7に軽いコアが，Av>7に重いコアが分布→分子雲中のコアの質量分布の分離• Av~7でCFEが急激に変化，Aquilaの結果と似ている• Av>~7でCFEは~15-20%でコンスタント

Av~7• Wfil=0.1 pcとすると，Av~7はMlin, th~15 Msun/pcに対応↔10 Kでの熱的臨界質量Mlin,cri~16 Msun/pc at T=10K• 臨界線質量を超えた高密度フィラメントがコア形成を促すというシナリオ?
• prestellar coreの寿命~1.7 Myr, Aquilaの~1.2 Myrと同じくらいhttps://arxiv.org/pdf/1910.04652

概要• ダスト成長は星形成の早期段階でも起こっているか？
• ダストのopcaity β:• ISMで~1.7，ダストが成長するとミリ波でβは小さくなる• これまでの研究からClass 0でもすでにβ<1.7，いくつかの天体ではβ~1 ?
• 12のClass 0天体（CALYPSO surveyのサンプル）でエンベロープスケールでのダストopacityのβを調べた

観測• IRAM-PdBI• 1.3 mm & 3.2 mm• uv基線長: 20- 200 kλ• サンプルは近傍で明るいものに限られているインデックス α○ 1.3 mm
▲ 3.2 mmー index α

Miotello+14の円盤モデルから• 中心星から遠いほどプロットが右上にくる傾向• 円盤モデルから，内側ほどより大きなダストが存在することが示唆される※ エラーはrms，flux calibration error両方と誤差伝搬• ほとんどの天体でα<3の小さい値
βの導出• optically thinを仮定（確認）• 温度分布を仮定，レイリージーンズ近似はしない• uv空間で解析インデックス βCentral region correction(c.r.c)••ー フィットの結果--- フィットの結果 (補正後)中心領域の空間分解できていない光学的に厚い部分がα（及びβ）を小さくしている可能性> 200 kλで平均したフラックスの値を，< 200 kλのビジビリティから差し引いてβを計算• β=0.4-1.2 (中心領域の補正後) →ダスト成長を示唆• α同様中心星から遠いほどβ大→中心ほどよりダスト成長？
• β<1@1 mmを説明するには>100 µmのダストが必要• nH>106 cm-3だとmmサイズのダストを作るのに107 yrかかる• nH=1010 cm-3だと程よいタイムスケールで300 µm以上のダストが作れる（Wong+16）• 円盤のような内側の高密度な部分で成長したダストがアウトフローで再分配されているのでは？
• β vs Menvにトレンド• Menvがアウトフローの強さと思うと上のシナリオとリンクしているのかもhttps://arxiv.org/pdf/1910.09121

近赤外の変更観測から星なしコアB68の磁場構造などを調べた。

http://arxiv.org/pdf/1910.12889

惑星のmigrationは粘性進化する円盤との相互作用を中心に考えられてきたが，円盤の粘性は思ったより小さい？近年フォーカスされてきた円盤風によって引き起こされる質量降着によるmigrationを2D流体シミュレーションで調べた。

https://arxiv.org/pdf/1910.01554.pdf

HC3NやCH3CNのようなcomplex nitrilesはPDRやUVにさらされる円盤大気に豊富。特に円盤大気ではO原子の少ないC-richな環境で豊富なcomplex nitrilesを説明できる。同様に，PDRでも高いC/O比でのケミストリーが豊富なcomplex nitrilesを説明できるかどうかを調べている。その後，高いC/O比での円盤のcomplex nitrilesも調べている。

http://arxiv.org/pdf/1910.07692

分子雲からクランプやコアを同定するアルゴリズムをモデルされたクランプを使って性能評価した。テストしたのは，GaussClumps, ClumpFind, Fellwalker, Reinhold,Dendrogramsの5つ。

http://arxiv.org/pdf/1910.13591

ジェット（アウトフロー）同士の相互作用を理解するために，HH 30のケースの数値シミュレーションを行った。図のようなケースのジェットとアウトフローの相互作用を計算，観測。
シリーズ論文の予定で，色々なバリエーションを計算していくよう。

http://arxiv.org/pdf/1910.06029

原始惑星系円盤内での炭素の量や分布は形成される惑星を特徴づける上で重要。近赤外のスペクトル観測からダストの昇華が起こる半径（dust sublimation rim）以内の密度，温度と炭素のアバンダンスを調べた。

https://arxiv.org/pdf/1910.00609.pdf

モデル計算から様々なメカニズムでダストの再分配が起こることがわかってきたが，それらの多くはダストの衝突成長を無視している。この論文では，ダストの衝突合体を考慮してダストの輸送を計算し，その相互作用を調べた。

https://arxiv.org/pdf/1910.12868

HD 162396のALMAの多波長偏光観測と自己散乱による偏光を含めた輻射輸送モデリングとの比較から，
HD 163296のダストのサイズや分布を制限。