2020 年第 50 回
天文・天体物理若手夏の学校

集録

銀河銀河・銀河団分科会

index銀河 1

大滝恒輝

ダークマター欠乏銀河はどうやってできたのか？

銀河 2

数野優大

天の川銀河における Subhalo の衝突過程

銀河 3

石崎滉也

銀河団 RXJ1347-1145 の数値シミュレーション

銀河 4

國分厚志

QU-ﬁtting による複雑なファラデースペクトルの構築

銀河 5

二木惇太朗

ファラデートモグラフィーを用いた銀河磁場探査

銀河 6

山崎雄太

銀河の確率的モデリングと大規模サンプリングで探る元素存在量確率分布の銀河進化

銀河 7

常盤晟

降着した球状星団ストリームを通したダークマターの性質の調査

銀河 9

平島敬也

星団の高速・高精度シミュレーション用アルゴリズム BRIDGE とその応用

銀河 10

朝野哲郎

バー共鳴によって作られる Hercules stream の 3 重構造

銀河 11

吉田雄城

渦状腕構造中の星のエピサイクル位相同期メカニズム

銀河 12

佐藤元太

軌道計算に基づく天の川銀河ハローの構造解析

銀河 13

掛川魁

Gaia DR 2 による観測的 HRD の作成

銀河 14

磯部優樹

すばる/HSC で探る近傍極金属欠乏銀河の動力学

銀河 15

北條妙

空間分解した近傍渦巻銀河におけるダスト減光量と星形成率，星質量関係

銀河 16

梶川明祐実

空間分解した星質量-星形成率関係から見る銀河内部での星形成活動と分子ガスの割合

銀河 17

安達孝太

スペクトルのモデル計算による Recently Quenched Galaxy の星形成史の推定

銀河 18

美里らな

すばる望遠鏡で見つかった青い銀河団の高温ガスの性質

銀河 19

山本直明

すばる超広視野観測で解明する銀河形成最盛期以降の大規模構造形成と銀河進化

銀河 20

安藤誠

宇宙の星形成最盛期 z = 2 における原始銀河団コアの系統的探査

銀河 21

米倉直紀

z = 2.39 53W002 原始銀河団における大質量銀河候補の探査と性質の調査

銀河 22

大工原一貴

銀河形成最盛期における小質量銀河の星形成活動

銀河 23

青山皓平

ALMA で探る原始銀河団の環境効果

銀河 24

伊藤慧

HSC 広視野撮像観測による z ∼ 4 における原始銀河団銀河の光度関数

銀河 25

牛尾海登

z = 1.45 の星形成銀河における分子ガスの内部分布

銀河 26

萩本将都

大型ミリ波望遠鏡 LMT を用いたサブミリ波銀河の高励起一酸化炭素回転遷移輝線のスペ
クトル解析

銀河 27

中野すずか

ALMA で探る近傍活動銀河核 NGC 7469 中心領域の熱源診断

銀河 28

植松亮祐

XCLUMPY モデルを用いた Circinus galaxy におけるトーラス内縁半径の推定

銀河 29

牧野和太

輻射流体計算による活動銀河核周辺ガスの多相構造の解明

銀河 30

城知磨

SDSS/MaNGA データを用いた狭輝線領域の起源に関する調査

銀河 31

RenYi

An introduction of the paper about IR-bright DOGs

銀河 32

登口暁

すばる望遠鏡 HSC で発見された ”blue-excess dust-obscured galaxies (BluDOGs)” の可視光線スペクトル

銀河 33

仲宇星

Convolutional Neural Network in Astrophysics

銀河 34

瀬戸口健太

SXDS 領域における z∼ 1.4 の AGN の研究

銀河 35

松田慧一

AGN の同定を目的とした JVLA による SSA22 原始銀河団の連続波観測データ解析

銀河 36

山本優太

すばる望遠鏡 Hyper Suprime-Cam を用いた高赤方偏移電波銀河の調査

銀河 37

三橋一輝

ALMA を用いた z > 4 サブミリ波銀河の統計的調査

銀河 38

菊地原正太郎輝線強度マッピングで探る z ∼ 2-7 星形成銀河周りの巨大ライマン alpha 構造

銀河 39

浅田喜久

Constraint on H α Luminosity Function at z∼ 7.8 probed by HST and Spitzer

銀河 40

徳岡剛史

赤方偏移 z = 9.11 [OIII] 輝線銀河の ALMA 観測データ解析

杉森加奈子

HSC-SSP を用いた銀河のスペクトルエネルギー分布とその時間変化の研究

index
中野覚矢

遠方銀河団 SPT0615-5746 に属する CO 分子輝線銀河の観測的研究

室伏海南江【論文紹介】Characteristic of z∼ 7 galaxies 【研究テーマ】CHORUS: Search for Lyαemitters at z = 6.8
岡戸悠一郎

Sunyaev–Zel dovich 効果を用いた 遠方銀河団 XMMU J2235.3-2557 の質量測定

石井希実

ALMA データ z ∼ 6 の遠方クェーサーの [OI]63 μ m 輝線の観測

河原沙帆

宇宙再電離期における星形成銀河の研究

吉岡岳洋

すばる望遠鏡 HSC で描く宇宙再電離の空間的非一様性のマッピング

——–index

銀河 1
ダークマター欠乏銀河はどうやってできたのか？
筑波大学数理物質科学研究科物理学専攻
大滝恒輝

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

ダークマター欠乏銀河はどうやってできたのか？
大滝 恒輝 (筑波大学大学院 数理物質科学研究科)

Abstract
現在の銀河形成の標準模型では、Cold Dark Matter(CDM) による階層的な構造形成がその主要な枠組みとして受け入れられている。しかし最近の観測で、楕円銀河 NGC1052 に付随する衛星銀河 NGC1052-DF2 のダークマター質量が理論的に予測される量よりも極端に少ないことが示唆された。現在までにこのようなダー
クマター欠乏銀河は 27 個発見されたきたが、これらの存在を示すのは現在の銀河形成論では非常に困難であり、形成シナリオを検討する必要がある。我々はダークマターサブハロー同士の衝突によってダークマター
欠乏銀河が形成される可能性を考え、一次元の流体モデルを用いた物理的考察と三次元銀河形成シミュレー
ションを行った。その結果、総質量 1010 M⊙ のサブハロー同士の正面衝突モデルでは、衝突速度 200 km/sの場合にダークマターバリオン比が 0 となるダークマター欠乏銀河が形成され得ることを示した。

1

背景
現在の銀河形成の標準模型として、Cold Dark Mat-ter (CDM) による階層的構造形成論が受け入れられており、銀河には恒星質量の約 100 倍以上のダークマターが存在していると考えられている。しかし2018 年、楕円銀河 NGC1052 に付随する NGC1052DF2 のダークマター質量が理論的予想の 1/400 程
度のダークマター欠乏銀河 (Dark Matter Deﬁcient

Galaxy; DMDG) である ことが発表され、その存在や形成過程について議論されている (van Dokkum

et al. 2018)。この NGC1052-DF2 は Ultra Diﬀuse
Galaxy (UDG) というクラスに分類される。UDG は
半光度 (eﬀective) 半径 reﬀ > 1.5 kpc で中心表面輝度

図 1: 観測されたダークマター欠乏銀河の力学質量とバリオン質量の関係。NGC1052-DF2 と NGC1052-DF4 は reﬀ 内の質量であり、Mbar = M⋆ とした。H I -rich な UDGs は、H I 回転曲線の最も外側の半径内の質量である。Baryonic Dominated Dwarf
Galaxies は H I 表面密度が 1 M⊙ pc−2 となる半径内の質量である。

µ(g, 0) > 24 mag arcsec−2 の特徴を持つ銀河のことである。さらに 2019 年には NGC1052-DF2 近傍の

NGC1052-DF4(van Dokkum et al. 2019) や孤立し2 ダークマター欠乏銀河形成モデルている H I -rich な 6 つの UDGs(Mancera Piña et al.

本研究では、大質量銀河のビリアル半径内で運動2019) が DMDGs であることが観測された。また近するダークマターサブハロー同士の衝突によって傍宇宙の高解像度観測で、19 個の矮小銀河が DMDGDMDG が形成される可能性を考えた (図 2)。ガスであることが示唆されている (Guo et al. 2020)。図は衝突面に止まり星が形成され、無衝突系ダークマ

1 に観測された DMDGs の力学質量 Mdyn とバリオ

ターは通り抜けることで DMDG が形成するモデル

ン質量 Mbar の関係を示す。これら DMDGs の力学である。このモデルでは、ダークマターサブハロー

質量とバリオン質量が同程度であることがわかる。

の衝突速度が十分に遅い場合には、ダークマターのこのような銀河の形成過程を説明することは現在

重力に束縛され、通常の矮小銀河が形成され、衝突速の銀河形成論の枠組みの中では非常に困難であり、そ度が速すぎる場合には、ガスの衝撃波加熱によりガれらの形成シナリオを新たに検討する必要がある。

スが爆発して銀河が形成されないことが考えられる。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
(a)

(b)

矮小銀河形成ダークマター
サブハロー

ガス

(c)

大質量銀河
(Host Galaxy)

ダークマター

ダークマター欠乏銀河形成
衝撃波(d)ダークマターサブ
ハロー同士の衝突

ガス爆発

図 2: ダークマター欠乏銀河形成モデルの模式図。(a) は大質量銀河のビリアル半径内で運動するダークマターサブハローの様子であり、それらの衝突によってダークマター欠乏銀河が形成されるモデルを表している。(b) は衝突速度が遅い場合を示しており、ダークマターの重力に束縛されて矮小銀河が形成される。(c) はダークマターが通り抜けるほど速度が速く、また放射冷却が十分に効き、ダークマター欠乏銀河が形成される。(d) は衝突速度が速い場合を示しており、衝撃波がガス球表面に到達することで生じる圧力勾配
力によって、ガスが爆発し、銀河が形成されない。

そのために本研究では、ダークマターサブハロー

ここで R200 を、臨界密度の 200 倍の密度を持つダーの衝突速度に応じて衝突後の結果が異なることに着クマターサブハローのビリアル半径とした。また

目し、DMDG が形成されるための衝突速度条件を一NFW 分布のスケール半径 rs の算出には Prada et al.

次元モデルを用いて解析的に求め、物理過程を考察(2012) の c−M 関係を用いた。その結果、Mtot =した。さらに星形成や超新星フィードバックを含ん1010 M⊙ の時に合体する速度領域 vmerger ≤ 72 km/s

だ三次元銀河形成シミュレーションを行い、DMDGを得た。

形成過程を詳細に評価する。

衝撃波加熱によりガスが爆発する速度

3.2

一次元モデルによる解析

3

衝突面で発生する衝撃波がガス球の表面まで到達すダークマター欠乏銀河が形成されるためのダークるタイムスケールと原始組成比 (H : He = 0.77 : 0.23)

マターサブハローの衝突速度条件を解析的に求める。 ガスの放射冷却が効くタイムスケールとを比較する。
ここではダークマターサブハロー内のダークマター 以下ではガス球の初期の物理量の添字を 0、衝撃波通とガスの総質量を Mtot = 1010 M⊙ とし、ダークマ

過後の物理量の添字を 1 として表す。図 3 のように

ターとガスの比が宇宙の CDM の密度パラメータと

(a)

(b)

t = t0ρ/ρ044ΩDM /Ωbar ≃ 5.4 であると仮定した。またハッブル

33

パラメータは h = 0.674 を用いた。

t = t1

ρ/ρ0

バリオンの密度パラメータの比と同じ MDM /Mgas =2

vshock = v0/3

2vcol = +v0

p1

vcol = −v011p0 = u0 = 0

3.1

ダークマター重力により合体する速度

NFW 分布のダークマターサブハロー内にある質量 m のテスト粒子の運動エネルギーが、そのビリア
ル半径での重力ポテンシャルエネルギーよりも小さくなる時の速度を求める。

1
mv 2 ≤ mΦNFW (R200 )
2

−6

−4

−2

0

2

4

6

−6

−4

−2

0

2

4

6

図 3: 一次元流体モデルの解析解

初期のガス球は、NFW ダークマター分布のスケー
ル半径 rs 内に一様な密度 ρ0 、圧力 p0 = 0、内部エ

ネルギー u0 = 0 とした。衝突速度 vcol は互いに v0(1) で近づき、衝突面で速度 0 となり、ガスの運動エネ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
ルギーが全て内部エネルギーに変換される強い衝撃波を仮定した。従って、

ρ1 =

γ+1
ρ0 = 4ρ0
γ−1

1 2
v ,
2 0

v1 = 0,p1 =4
ρ0 v023(3)となる。ここで比熱比は γ = 5/3 とした。またRankine-Hugoniot 関係より、x > 0 のガス球には
vshock =矮小銀河形成領域

(2)

1
v0
3

ダークマター欠乏

1011
Mtot [M⊙ ]u1 =MDM /Mbaryon = 5.41012

銀河形成領域1010(4)となる衝撃波が発生する。以上より、衝撃波がガス銀河形成なし109

100

球表面 rs に到達する時間 tcrit は

tcrit =

2rs
v0 + vshock(5)となる。また冷却時間は衝撃波通過後の物理量を用いて、

tcool =kB T1(γ − 1)n1 Λ(T1 )200300vcol [km s−1 ]

400

500

図 4: 一次元モデルによる衝突速度制限の総質量依存性。赤色の速度領域では、ダークマター重力に束縛されるために、通常の矮小銀河が形成される。紫色の速度領域ではダークマターが通り抜
け、ガスの冷却時間の方が衝撃波到達時間よりも短く、ガスの自己重力が効き、ダークマター欠乏銀河が形成される。青色の領域
はダークマターが通り抜け、さらに衝撃波加熱により生じる圧力勾配力でガスが爆発してしまうために銀河が形成されない。

(6)と表せる。ここで kB は Boltzmann 定数、T は温度、n は数密度、Λ(T ) は冷却率である。冷却率は

MAPPINGS V(Sutherland & Dopita 2017) を用いた。結果として、衝撃波加熱のタイムスケールの方が

4.1

初期条件

総質量 Mtot = 1010 M⊙ 、ダークマターとガスの
比 MDM /Mgas ≃ 5.4 のダークマターサブハローのペアを初期条件とした。ダークマターの質量分布は

冷却時間よりも短く、ガスが爆発してしまう速度領

NFW 分布で表され、そのポテンシャルに対して静域 vexplosion ≥ 395 km/s を得た。以上の解析を様々 水圧平衡となるガス分布を仮定した。ダークマターな質量に応じて計算した結果を図 4 に示す。のビリアル半径やスケール半径は一次元解析の時と以上の物理的考察により、DMDG が形成するため同じ手法を用いた。N 体、SPH 粒子共に、質量解像の衝突速度条件が存在することがわかる。このよう度は m ≃ 1.5 × 104 M⊙ であり、空間解像度を決めな条件下で、より具体的な物理過程を考慮した銀河

るソフトニングパラメータは ϵ = 100 pc である。こ

形成シミュレーションを用いて DMDG が形成されのようなダークマターサブハローを、距離 10 kpc 離

るのかを調査する。

し、衝突速度を 50, 200, 700 km/s と変化させて、銀河形成過程を調査した。

4

シミュレーション方法
本研究では、粒子シミュレーション開発フレー

ムワークの FDPS(Iwasawa et al. 2016; Namekata

et al. 2018) をもとに、銀河形成シミュレーション

4.2

シミュレーション結果

図 5 に、衝突速度 200 km/s でのガス、星、ダーク
マターの質量密度の時間発展を示す。

コードを自ら作成した。流体計算は、放射冷却項とし衝突速度 200km/s 場合には、ダークマターが通りて Exact Integration Scheme(Townsend 2009) を組抜け、ガスと星が中心に止まる様子が確認できる。まみ込んだ Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)

た十分速い速度 700 km/s ではガスが飛び散ってしま

法、重力は Tree 法の N 体計算である。またサブグい銀河が形成されない様子が確認された。この結果

リッドモデルとして星形成 (Katz et al. 1996) と超新は、一次元解析の結果と一致する (図 4 参照)。

星フィードバック (Mori et al. 1997) を実装した。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

5

Discussion & Conclusion
観測されている DMDGs と比較して、本シミュレー

ションで形成された DMDG はサイズが非常に小さ
く、星質量が大きい。実際に DMDG がどのような衝突過程を経たかを知るためには、衝突質量や衝突パラメータ等を変化させて大規模なパラメータサー
ベイをする必要がある。
本研究で一次元モデル解析による物理的考察から、三次元銀河形成シミュレーションをすることで、ダークマターサブハロー同士の衝突によって、ダークマ
図 5: 衝突速度 200 km/s でのシミュレーション結果。上からガス密度、星密度、ダークマター密度を表す。

図 6 に、衝突速度 50 km/s,、200 km/s のそれぞれで形成された銀河の enclosed 質量を示す。NGC1052-

DF2 の eﬀective 半径 Reﬀ = 2.7 kpc を基準にして、その半径内の質量を求めると、衝突速度 50 km/s の時、

Mgas = 1.2 × 109 M⊙ , MDM = 1.7 × 109 M⊙ , M⋆ =ター欠乏銀河が形成されることが示された。

Acknowledgements
本研究は、筑波大学の森正夫准教授のご指導のもと、筑波大学計算科学研究センター学際共同利用プ
ログラム採択課題「近傍銀河の形成・進化の探究」の一環として行いました。本研究では最先端共同 HPC
1.2×109 M⊙ であり、衝突速度 200 km/ の時、Mgas =基盤施設の Oakforest-PACS を用いました。
2.9 × 108 M⊙ , MDM = 7 × 105 M⊙ , M⋆ = 1.7 ×

109 M⊙ である。従って、200 km/s での衝突では、ダークマターをほとんど含まない銀河が形成されることがシミュレーション結果から明らかになった。

Reference
Guo Q., et al., 2020, Nature Astronomy, 4, 246
Iwasawa M., Tanikawa A., Hosono N., Nitadori K.,
Muranushi T., Makino J., 2016, PASJ, 68
Katz N., Weinberg D. H., Hernquist L., 1996, ApJS,
105, 19
Mancera Piña P. E., et al., 2019, ApJ, 883, L33
Mori M., Yoshii Y., Tsujimoto T., Nomoto K., 1997,
ApJL, 478, L21
Namekata D., Iwasawa M., Nitadori K., Tanikawa
A., Muranushi T., Wang L., Hosono N., Nomura
K., Makino J., 2018, PASJ, 70
Prada F., Klypin A. A., Cuesta A. J., BetancortRijo J. E., Primack J., 2012, MNRAS, 423, 3018

図 6: t = 280 Myr で形成された銀河の enclosed 質量。青色はガス質量、緑色はダークマター質量、赤色は星質量を表し、実線は衝突速度 200 km/s の結果、点線は衝突速度 50 km/s での結果である。

Sutherland R. S., Dopita M. A., 2017, ApJS, 229,
34
Townsend R. H. D., 2009, ApJS, 181, 391
van Dokkum P., et al., 2018, Nature, 555, 629
van Dokkum P., Danieli S., Abraham R., Conroy
C., Romanowsky A. J., 2019, ApJ, 874, L5

——–index

銀河 2
天の川銀河における Subhalo の衝突過程
筑波大学宇宙物理理論研究室
数野優大

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

天の川銀河における Subhalo の衝突過程
数野 優大 (筑波大学大学院 宇宙物理理論研究室)

Abstract
現在の銀河形成論は宇宙初期の Cold Dark Matter(CDM) のわずかな密度揺らぎによって銀河や銀河団が作られたとする CDM 理論が隆盛を極めているが，銀河サイズほどの小さなスケールになると理論と観測で一致しない問題が複数現れる．銀河 (Host Halo) に束縛された矮小銀河 (Subhalo) の個数が桁違いに異なる

Missing Satellite Problem もこの問題の一つであるが，これを解決する考えとして観測不可能なほど暗い
Subhalo が存在すると主張する Dark Satellite 仮説が挙げられる．先行研究では Dark Satellite が Stellar
stream と衝突した可能性を示唆する観測結果が発表され，Dark Satellite の存在を衝突現象から示せるのではないかと考えられるようになった．すなわち Dark Satellite 自身は観測が困難であるが，仮に Dark Satelliteと観測可能な Bright Satellite が衝突過程を起こすならば，その際の Bright Satellite を観測することで Dark

Satellite の存在を間接的に示すことができる．しかし Subhalo どうしの衝突頻度や衝突過程については未だ詳しく調べられていない．そこで本研究では，Ishiyama et al. 2015 の宇宙論的 N 体シミュレーションから得られたデータのうち，特に天の川銀河に類似した Host Halo を探し出し，その Host に束縛された Subhaloの位置・速度座標を初期条件にして Subhalo 同士の衝突頻度を求めた．このとき Host 銀河の進化を考慮しない場合と考慮した場合それぞれについて衝突頻度を求めた．その結果，現在見積もられている宇宙年齢の間に少なくとも数回のオーダーで Subhalo 同士が正面衝突することが判明した．これより Dark Satellite とBright Satellite の衝突が現実的に起こり得ることが示され，Dark Satellite を衝突過程から見つけ出すことが可能であることを突き止めた．

1

Introduction

1.1

Missing Satellite Problem

値でおおよそ一致しているのに対して，天の川銀河(Galaxy) サイズでは理論値と観測値に大きなずれがあることが分かる．

Dark Matter を粒子速度の小さい非相対論的粒子(Cold Dark Matter; CDM) として扱うことで銀河形成を説明する CDM 理論は，実際に観測された銀河や銀河団の空間分布をよく再現していることが分かっており，現在の宇宙の大構造を説明するパラダイムとなっている．一方で近年の計算機の発展による高解像度の N 体数値計算などから，銀河程度の小さな
空間スケールでは CDM 理論で説明がつかない問題が生じることが明らかになってきた．

1012 M⊙ 程度の Host 銀河のポテンシャルに束縛された 108 M⊙ 程度の小さな銀河 (衛星銀河, Sub-halo) の個数が理論と観測で一致しない問題は Missing Satellite Problem と呼ばれている．これを示したのが図 1 で，おとめ座銀河団 (Virgo cluster) サ

図 1: Subhalo の累積個数関数を銀河系サイズと銀河

イズの大きな系では Subhalo の個数が理論値と観測団サイズで比較したもの (Moore et al. 1999)

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

1.2

Dark Satellite 仮説

Missing Satellite Priblem を解決する考えの一つと

1.3

Host dark halo の進化

本 研 究 で は Host Halo の 作 る 重 力 ポ テ ン シャ

して次の Dark Satellite 仮説を考えることが出来る． ル 中 で の Subhalo の 運 動 を 解 析 す る が ，こ こ で

Miyoshi&Chiba 2020 は Host 銀河と Subhalo の河の周りに存在する Subhalo は実際にはシミュレー 進化はお互いに影響を及ぼし合っていて，dwarf
すなわち CDM 理論が正しいと仮定すると天の川銀ションのように多数存在しているが，各々が暗すぎ

spheroidal galaxy(dSphs) は Host 銀河のポテンシるために観測ではまだ見つかっていないとする考え ャルに捕まってビリアル半径内に落ち込んだときにである．この仮説において観測が困難な Subhalo をstar formation rate(SFR) がピークに達することを

Dark Satellite と呼び，観測されている比較的明るい 明らかにした．一方で dSphs よりも暗い ultra-faintSubhalo を Bright Satellite と呼ぶ．

dwarfs(UFDs) は Host 銀河に落ち込む前に SFR が

Dark Satellite の存在を示唆する観測研究が既にさ ピークに達していて，これが逆に Host 銀河の進化をれている．図 2 はアンドロメダ銀河 (M31) に過去に助長させていると考えた．以上のことから Host 銀河

降着した矮小銀河が潮汐崩壊して stream 状に伸びたについて数 Gyr を超える長時間のシミュレーション

もののうち，一部をすばる望遠鏡の Hyper Suprime-

をする際には Host dark halo のポテンシャルを時間

Cam(HSC) で捉えた結果 (右図) である．色は星の個 発展に応じて変えていく必要がある．
数密度を表していてよく見ると個数密度分布の上部に一部星が極端に少ないギャップ領域 (図の赤四角で囲った箇所) があることが見て取れる．これより上の領域の様子は不明であり今後の観測に期待されるところだが，このギャップが生じたのは stream に何らかの天体が衝突したためではないかと考えることが出来る．しかしこのギャップ付近で天体は観測されていないので非常に暗い Dark Satellite がここに衝突した可能性が挙げられる．観察困難な Dark Satelliteの存在を示すためには観察可能な天体との相互作用
図 3: Host Galaxy と Subhalo

を通して間接的に調べる必要があるが，その物理現象の 1 つとして衝突現象に着目することが出来る．

1.4

本研究の目的

ここまで述べてきたように Missing Satelite Prob-lem を解く鍵として Dark Satellite 仮説が提唱され，観測結果から Dark Satellite の存在を示す現象として観測可能な天体との衝突が挙げられた．このことから本研究では特に天の川銀河程度の Host 銀河に束縛された (Bright&Dark 含む)Subhalo の衝突頻度をシミュレーションより求め，Subhalo どうしの衝突現象が現実的に起こり得るのかを検証する．もし
図 2: M31 の North-western stream(左) と HSC による観測 (色は星の個数密度)(右)(Kirihara et al. 2017,

Komiyama et al. 2018)

宇宙年齢の間に数回以上のオーダーで衝突が起これ
ば，そのときの Bright―Dark の衝突を観測すること
で Dark Satelite を間接的に発見することが現実的に可能であることが示される．

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

2

Methods

2.1

初期条件

い静的なモデルである．ここでタイムステップは両モデルとも 10Myr に固定し，cosmological parame-

ter は WMAP7 の観測結果より Ωm = 0.266, ΩΛ =本研究では Ishiyama et al. 2015 で行われた cos-

0.734, H0 = 71 km s−1 Mpc−1 とした．

mological simulation の結果を用いる．このデータか
ら特に 6 つの天の川銀河に似通った Host 銀河とそれに付随する 300―500 個程度の Subhalo のモデルを

2.3

衝突判定条件取り出し，これを本シミュレーションの初期条件と本研究では Subhalo を質点とおいてその衝突回数して用いることで各モデル毎の Subhalo の衝突頻度を求める為，衝突が生じたと判定するための大きさをを求める．

予め定義しなければならない．そこで個々の Subhaloの代表的な大きさとしてスケール長 rs とビリアル半
径 rvir を採用した．図 4 のように 2 個の Subhalo i, j

2.2

Simulation model

jiとしのスケール長を rsi , rsj ，ビリアル半径を rvir
, rvir

本研究で用いる銀河ポテンシャルは Host Halo が作

2 点間距離を Rij とする．このとき，ある時刻でのるポテンシャルのみで，次の球対称な NFW プロファ Rij の値によって衝突が生じたかどうかを判定する．
イル (Navarro, Frenk & While 1996) を仮定する． さらに衝突の程度も代表大きさに応じて分類する．つ

(
GMvir
cr )
Φ(r) = −log 1 +
r[log(1 + c) − c/(1 + c)]
rvir(1)
ここで Mvir は Host 銀河のビリアル質量で c ≡ rvir /rs
は concentrarion parameter である．§1.3 で述べたよ
うに，10Gyr 程度の時間スケールでの衝突頻度を調まり，各時刻において，
Rij ≤ rsi + rsj





 ri + rj < Rij ≤ ri + rj or ri + rj
s
s
s
vir
s
vir
j
j
i

rsi + rvir
< Rij ≤ rvir
+ rvir





j
i
Rij > rvir
+ rvir

(4)
(5)
(6)
(7)

べる今回の研究では Host 銀河の進化も考慮する必要 のように場合分けをし，正面衝突に近い (4) を Headがあり，それに応じてポテンシャルも時間変化する． on collision，ビリアル半径程度での衝突 (6) を Weak
今回は Miyoshi&Chiba 2020 より Host 銀河の質量進

collision，その中間の衝突 (5) を Middle collision と化を redshit z を変数とした，呼んで分類する．この分類では Head-on collision はSubhalo どうしの強い相互作用であるのに対し，Mid-

Mvir (z) = Mvir (z = 0) exp(−2ac z)

(2)

+0.75
Mvir (z = 0) = 1.54−0.44
× 1012 M⊙(3) に考えることが出来る．

dle/weak collision は弱い相互作用であるというようで与える．ここで ac は Host 銀河の進化速度を決定
するパラメータで，ac = 0.34 である．この場合 Host
銀河の進化は比較的穏やかで，質量は約 8Gyr で半分になる．また Host 銀河の進化に伴って concentration

parameter も変化するがこれは Prada et al. 2012 より c = c(Mvir , z) と redshit とビリアル質量を変数に取ることで求まる．ここまでの Host 銀河の進化を考慮したモデルを dynamic model と呼ぶことにする．
今回 dynamic model の比較として Host 銀河の進化を考慮しない static model も同時に調べることにす
る．static model はビリアル質量が Mvir = Mvir (z =0) と z = 0 のままでポテンシャルが時間変化しな

図 4: 質点近似での衝突判定条件

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

3

Results & Discussion

わらなかった．これは想定外の結果であり，この物
理プロセスが生じる理由については今後更に詳しく調べていく必要があると考えている．

4Conclusion

Subhalo の 衝 突 シ ミュレ ー ション の 結 果 か ら
static/dynamic model 双 方 で 衝 突 規 模 の 大 き いHead-on collision は宇宙年齢の間に少なくとも数回は生じており，一方で Weak/Middle collision のよ
うな弱い相互作用は数千回も起こっていることが明らかとなった．このことから宇宙年齢の間に天の川
図 5: static/dynamic model での衝突頻度結果

銀河スケールの大きさを持つ Host 銀河に束縛された Subhalo が互いに衝突することが示された．Sub-

halo の衝突が起こったとき，それが Bright Satellite
表 1: 宇宙年齢間の Subhalo の衝突回数
model
Head-on Middle Weakと Dark Satellite の衝突であればこのときの BrightSatellite を観測することで Dark Satellite の存在を

static

6

583

2952

間接的に示すことが出来，Missing Satellite Problem

dynamic

4

317

1494

解決への糸口となることが期待できる．
本研究では Subhalo を質点近似するにとどまった

図 5 及び表 1 に static/dynamic model での sub-が，今後 Subhalo を N 体粒子にした多粒子近似でのhalo の衝突回数の結果を示した．まず Host 銀河のシミュレーションを行い，より現実的な解析を行っポテンシャルを固定した static model では，Hostていきたい．

銀河に変化は無いので Subhalo の衝突頻度は Head-

on/Middle/Weak 共に時間に依らずほぼ一定で起こっていることが分かる．特に正面衝突と言えるような激しい衝突である Head-on collision はこのモデルでは宇宙年齢の間に 6 回程起こることが示された．Milky

Reference
Ishiyama, T., Enoki, M., Kobayashi, M. A. R., et al.
2015, PASJ, 67, 61

way like な Host 銀河を持つ他のモデルでも同様に Kirihara, T., Miki, Y. & Mori, M. 2017, MNRAS, 469,
Head-on collsion が数回発生することを確認した．
3390
一方で Host 銀河の進化を考慮した dynamic model
では static model とは異なりポテンシャルの時間変Komiyama, Y., et al. 2018, ApJ, 853, 29

化に応じて衝突頻度も変化していることがグラフからMiyoshi, T., & Chiba, M. 2020, arXiv200307006M

読み取れる．(1)，(2) 式より過去に遡るほど Host 銀

Moore, B., et al. 1999, ApJ, 524, L19

河の質量は小さくなるのでポテンシャルは浅くなる． Navarro, J. F., Frenk, C. S., & White, S. D. M. 1996,
そのため過去のどこかで Subhalo はこのポテンシャ
ルから抜け出して Host 銀河から離れてしまい，衝突
確率がグラフのように指数関数的に減少していると考えられる．また dynamic model での Weak/Middleの弱い相互作用の総衝突回数はモデルに依らず static

model の半分程度に減少し，Head-on collision のよ
うな強い相互作用回数は static model とほとんど変ApJ, 462, 563
Prada, F., Klypin, A. A., Cuesta, A. J., Betancort-Rijo,
J. E., & Primack, J. 2012, MNRAS, 423, 3018

——–index

銀河 3
銀河団 RXJ1347-1145 の数値シミュレーション
筑波大学数理物質科学研究群物理学学位プログラム
石崎滉也

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

銀河団 RXJ1347-1145 の数値シミュレーション
石崎 滉也 (筑波大学大学院 数理物質科学研究群物理学学位プログラム)

Abstract
銀河団 RXJ1347-1145 は X 線表面輝度と温度の分布のピークが柱密度の分布のピーク位置からずれており、柱密度の分布の長軸短軸比が約 1.5 の細長いサブ構造も確認されている。これが銀河団同士の衝突でどこまで再現できるかを、SPH+N 体コードを用いて数値実験をした。その結果、球対称の銀河団同士の衝突では、温度分布は近いものが再現できたが、X 線表面輝度と柱密度の分布のピークの位置のオフセットが２倍以上となった。そこで、２つの銀河団の質量比や中心集中度を変え、空間分解能をあげた計算も行った結果、概ね X 線表面輝度・温度分布は再現できた。しかし、柱密度の細長いサブ構造を再現することはできなかった。
そこで、銀河団の初期状態を楕円体として数例計算してみたところ、このサブ構造を得られる可能性がある
ことがわかった。このことは、形成段階で既に極端に潰れた楕円体の銀河団が存在していた可能性を示唆している。

1

Introduction

長いサブ構造は再現できておらず、原因は謎に包まれたままである。

銀河団は銀河・ガス・ダークマターからなる宇宙最大の自己重力系で、高温ガスの分布は X 線やスニヤ
エフ・ゼルドビッチ効果の観測から、ダークマターの分布は重力レンズ効果の観測からそれぞれわかる。
また、それらの分布は理想的には球対称だと考えられている。しかし実際にはそれらの分布が非球対称

本研究では、私たちは RXJ1347-1145 の X 線表面
輝度・温度と柱密度の分布のピークの位置のオフセッ
トや柱密度の細長いサブ構造が銀河団同士の衝突の影響ではないかと考える。特に、細長いサブ構造は衝突の際にサブ銀河団が潮汐力によって引き伸ばされたものと私たちは考える。

であったり、ピークの位置がずれているという銀河団も観測されている。これらは銀河団同士の衝突といった構造形成の影響であったり、銀河団内部の活動の痕跡ではないかと考えられている。銀河団 RXJ1347-

1145 もその一例であり、ガスの密度・温度の分布とまず私たちは潮汐効果がどの程度起きるのか解析的な検討を行い、そのうえで初期相対速度やインパ
クトパラメータを変化させたシミュレーションから、

X 線表面輝度・温度・重力レンズマップの再現を試みる。

ダークマターの分布の位置のピークの位置にずれが生じていることが観測されている。またこの銀河団の最大の特徴は、重力レンズ効果の観測から得られた柱密度の分布に長軸短軸比が 1.5 にもなる非常に
細く引き伸ばされたサブ構造が見られるという点であり、その原因は不明である。

2

Analytical calculation
本章では私たちは非常に単純な１次元モデルを考え、潮汐効果がどの程度起こるのか解析的な計算を

重力レンズ効果の観測は Miranda et al.(2008)、 試みる。図??のようにメイン銀河団の中心の質点 M1
Bradac et al.(2008)、Köhlinger & Schmidt(2014) な と、サブ銀河団の縁に位置する質点 M2 、中心に位置どで行われており、特に Köhlinger & Schmidt(2014)

する質点 M3 を設定し、M2 , M3 が M1 に向かって初では細長いサブ構造が観測されたことが示されてい期相対速度 3000km/s で近づく状況を考える。これらる。RXJ1347-1145 で起こっている現象が銀河団同士の間に働く力は各質点どうしの重力のみであり、M2の衝突によるものではないかと、Johnson et al.(2012)のほうが M3 よりも速く M1 に近づくので、十分時などで数値シミュレーションが行われているが、細間が経つと M2 と M3 の間の間隔が大きくなる。私2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
たちはこの潮汐効果がどの程度起こるのかを計算する。各質点の質量比は 3 パターンを考える。
表 1 によると、長軸短軸比は最大でも 1.3,1.4 程度

表 2: モデル
メイン銀河団

サブ銀河団

粒子数200 万＋ 200 万

23 万+23 万

rc (M pc)

0.20

0.20

ンパクトパラメータなどの条件を加えて、より詳細

ρ0 (個/cc)

0.02

0.02

に数値実験を試みる。

rs (M pc)

0.40

0.25
0.08

であり、観測値 (1.5) ほどは楕円にならなかったが、ある程度は歪むことがわかった。私たちは実際にイ

表 1: 3 パターンの質量比それぞれでの、リープフロッグ法による計算結果を示した表。M1 と M2 の距離r2 −r1 が 0.1M pc となるときの時刻 t を t = t′ とすると、表中の数値は {r3 (t′ ) − r2 (t′ )} / {r3 (0) − r2 (0)}を意味する。
M1

M2

M3

計算結果

2200

1

1

1.40

2200

1

290

1.34

120

1

39

1.04

3

4

ρs (個/cc)

0.13

rvir (M pc)

2.70

Mvir (M⊙ )2.239 × 10

中心集中度

6.75

1.36
15

2.855 × 1014
5.44

Results
まず、シミュレーションで作成した柱密度（ダークマター＋ガス）分布を図 1 に示す。

Methods/Instruments
一次元球対称力学平衡モデルとして、流体に対しては β モデル密度分布 (Cavaliere & Fusco-Femiano

1976)
ρ = ρ0 [1 + (r 2 −3β) ] 2 ,
rc

(1)

ダークマターについては NFW 分布 (Navaro et al.

1997)ρ = ρs (r −1r) (1 + )−2rsrs(2) 図 1: 柱密度 (ガス＋ダークマター)、灰色矢印はサブを適用する。計算方法は SPH+N 体コード (Akahori& Yoshikawa 2010) を用いる。モデルについては Kitayama et al.(2016)、ueda et al. (2018) などを参考

銀河団の進行方向、左上の 1 枚が観測の図 [ueda etal. (2018)]、残りの 11 枚が数値計算の図、赤方偏移
z=0.45にメイン銀河団・サブ銀河団の rc , ρ0 , rs , ρs , ビリアル

観測で得られたメイン銀河団とサブ銀河団の柱密半径 rvir , ビリアル質量 Mvir を決定した (表 2)。探索度のピークの位置のオフセットは 100kpc ほどであパラメータは初期の２つの銀河団の y 軸方向の中心間距離であるインパクトパラメータと初期相対速度る。図 1 の各図は、右下に（初期相対速度、インパク

トパラメータ）を、左上に計算開始からの経過時間である。インパクトパラメータは 100kpc、200kpc、 を記載している (図 2、図 3 も同様)。それぞれシミュ

300kpc の 3 パターン、初期相対速度は 1500km/s、 レーションで柱密度のピークのオフセットが 100kpc

2250km/s、3000km/s、3750km/s の 4 パターンを私 ほどになったタイミングを切り取っている。サブ銀
たちは考え、シミュレーションを行った。
河団の形状は今回設定したパラメータではほぼ球対称のままで、観測のように長軸短軸比 1.5 ほどは歪2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校まなかった。また、メイン銀河団・サブ銀河団ともに中心部の柱密度が低い計算結果となった。
次に、シミュレーションで作成した X 線表面輝度

クの位置のオフセットが 2 倍以上大きい。
次に、シミュレーションで作成した温度分布を図3 に示す。(Spectroscopic like)

分布を図 2 に示す。(0.4-7.0keV)

図 3: 温度 (Spectroscopic like)、コントアは柱密度
図 2: X 線表面輝度 (0.4-7.0keV)、コントアは柱密度観測で得られたサブ銀河団の温度と柱密度のピー

メイン銀河団よりもサブ銀河団の方が高く観測とクの位置のオフセットは 156kpc ほどである。図 3 のは逆の傾向である。観測で得られたサブ銀河団の X

各図の X 線表面温度と柱密度のピークの位置のオフ

線表面輝度と柱密度のピークの位置のオフセットはセットを表 4 に示す。

83kpc ほどである。図 1 の各図の X 線表面輝度と柱密度のピークの位置のオフセットを表 3 に示す。

表 4: シミュレーションで得られた各初期条件での温表 3: シミュレーションで得られた各初期条件での X

度と柱密度のピークの位置のオフセットの値
v(km/s) b(kpc) オフセット (kpc)

線表面輝度と柱密度のピークの位置のオフセットの

1500

200

155 ± 25値、初期相対速度 v、インパクトパラメータ bv(km/s) b(kpc) オフセット (kpc)

1500

300

155 ± 25

2250

100

35 ± 15

1500

200

200

2250

200

45 ± 15

1500

300

200

2250

300

75 ± 15

2250

100

170

3000

100

60 ± 20

2250

200

150

3000

200

120 ± 20300

125 ± 15

2250

300

180

3000

3000

100

200

3750

100

90 ± 20

3000

200

180

3750

200

120 ± 20

3000

300

200

3750

300

140 ± 20

3750

100

200

3750

200

200

また、観測で得られたサブ銀河団の X 線表面温度

200

+9.4
のピークは 29.1−6.9
keV である。図 3 の各図の X 線

3750

300

表面温度のピークを表 5 に示す。
サブ構造の柱密度のピークの位置と表面輝度のピー

パラメータの変化による X 線表面温度のピークの2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

表 5: シミュレーションで得られた各初期条件での温度のピークの値
v(km/s)b(kpc)

温度 (keV)

1500

200

31.4

1500

300

30.7

2250

100

29.6

図 4: 高精度計算、左から柱密度、X 線表面輝度、温

2250

200

29.7

度 コントアは柱密度

2250

300

29.4

3000

100

30.5

3000

200

30.3

今回私たちは RXJ1347-1145 の細長いサブ構造を

3000

300

30.0

再現するために、球対称の銀河団同士を衝突させる

3750

100

30.9

数値実験を行った。解析的な検討では、潮汐効果によ

3750

200

31.0

りサブ銀河団が長軸短軸比で 1.3〜1.4 程度は歪むと

3750

300

30.6

いう計算結果が得られたが、実際に私たちが初期相

5Discussion & Conclusion

対速度やインパクトパラメータを変化させてシミュ値の変化は小さく、いずれも観測の誤差の範囲に収レーションを行った結果、サブ銀河団の中心部の形まっている。

状はいずれの条件でもほぼ球対称のままで、観測値以上の結果を踏まえて、初期相対速度 3000km/s、 1.5 ほど歪むことはなかった。サブ銀河団の形状につインパクトパラメータ 300kpc に固定し、オフセッ いては、球対称の銀河団同士の衝突による再現は初
トを小さくするために質量比を小さく (7.84:1 から 期相対速度とインパクトパラメータを変化させるだ

4.40:1)、空間分解能を上げる (25.84kpc から 9.29kpc

けでは難しく、初期状態で楕円体のサブ銀河団が衝

＠ 0.01 個/cc) ために粒子数を 10 倍にした計算を行っ 突した可能性があると考えられる。その場合、衝突た。このモデルを表 6 に、その計算結果を図 4 に示す。 時の潮汐効果で引き伸ばされたのではなく、銀河団の形成段階で極端に潰れた楕円体の銀河団が存在し
表 6: 高精度計算モデル
メイン銀河団
サブ銀河団
粒子数2000 万＋ 2000 万

446 万+446 万

rc (M pc)

0.15

0.20

ρ0 (個/cc)

0.022

0.018

rs (M pc)

0.255

0.20

ρs (個/cc)

0.271

0.205

rvir (M pc)

2.30

Mvir (M⊙ )1.374 × 10

中心集中度

9.0

1.40
15

3.121 × 1014
8.0

温度、X 線表面輝度分布のオフセットは観測に近いものが再現できたが、柱密度の細長いサブ構造は再現できなかった。

ていた可能性を示唆している。

Reference
Akahori,T.,&Yoshikawa,K.2010,PASJ,62,335
Bradač,M.,et al.2008,ApJ,681,187
Johnson,R.E.,Zuhone,J.,Jones,C.,Forman,W.R.,&Markevitch,M.2012,ApJ,751,95
Kitayama,T.,Komatsu,E.,Ota,N.,Kuwabara,T.,Suto,Y.,
Yoshikawa,K.,Hattori,M.,&Matsuo,H.2004,PASJ,56,17
Kitayama,T.,Ueda,S.,Takakuwa,S.,Tsutsumi,T.,Komatsu,E.,
Akahori,T.,Iono,D.,Izumi,T.,Kawabe,R.,Kohno,K.,Matsuo,H.,
Ota,N.,Suto,Y.,Yakizawa,M.,Yoshikawa,K.2016,PASJ,68,88
Köhlinger,F.,&Schmidt,R.W.2014,MNRAS,437,1858
Kreisch,C.D.,Machacek,M.E.,Jones,C.,&Randall,S.W.2016,
ApJ,830,39
Miranda,M.,Sereno,M.,de Filippis,E.,&Paolillo,M.
2008,MNRAS,385,511
Pointecouteau,E.,Giard,M.,Benoit,A.,Désert,F.X.,Aghanim,N.,
Coron,N.,Lamarre,J.M.,&Delabrouille,J.1999,ApJ,519,L115
ueda et al. 2018,ApJ,866,48

——–index

銀河 4
QU-ﬁtting による複雑なファラデースペクトルの構築
熊本大学自然科学教育部理学専攻
國分厚志2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

QU-ﬁtting による複雑なファラデースペクトルの構築
國分 厚志 (熊本大学大学院 自然科学教育部)

Abstract
磁場は惑星や恒星、星間空間、銀河間空間といった宇宙のあらゆる階層に普遍的に存在しており、天体の進化を明らかにする上で重要な手掛かりの一つとなる。磁場の情報を得るため、本研究ではファラデートモグラ
フィーという手法を採用している。この手法は、観測されたシンクロトロン放射の偏波強度スペクトルから視線上の磁場分布を推定するというものである。視線上の磁場分布はファラデースペクトルにその情報が含まれている。偏波スペクトルとファラデースペクトルは互いにフーリエ変換の関係にあり、偏波スペクトルを波長の２乗に関してフーリエ変換することで、ファラデースペクトルを得ることができる。しかし、波長の２乗空間の全ての点を観測することが不可能であることから、得られるファラデースペクトルは不完全なものとなる。そこで、より精度良くファラデースペクトルを構築するため QU-ﬁtting という手法を用いる。
この手法では、ガウシアンやデルタ関数などのモデルを仮定し、観測量を良く説明するモデルパラメータを

MCMC によって推定する。本研究ではシミュレーションで作成したシンプルな銀河モデルを、銀河磁場のピッチ角と視線の傾きを系統的に変化させた場合の観測を想定し、ファラデースペクトルを解析的に計算する。得られたファラデースペクトルが QU-ﬁtting によってどの程度再現できるかシミュレーションを行う。
構築はガウシアンの組み合わせで行い、情報量規準によってモデルを選択することにする。また QU-ﬁttingは複数回行い、構築されるモデルのパラメータ値が局所解にトラップされる頻度も見る。さらに構築されたモデルのガウシアンの偏光角が一定値、線形の時で QU-ﬁtting の結果を比較し、偏光角のファラデースペク
トルやその位相への寄与を考察する。

1

Introduction∫ 0

天体の性質を理解する上で必要な磁場の情報は３ϕ(x) = Kx

ne (x′ )B|| (x′ ) dx′(2)次元情報であり、従来のファラデー回転を利用した

係数 K は e3 /(2πm2e c4 ) であり、ne は熱電子密度、e手法で得られる情報では不十分である。磁場の３次は素電荷、me は電子質量、c は光の速さである。
（１）

元情報を得る手法の一つとしてファラデートモグラ

式を逆フーリエ変換することで観測スペクトルからフィーがある。ファラデートモグラフィーでは、観測

ファラデースペクトルを得ることができる。

されたシンクロトロン放射の偏波強度スペクトルか

現状、ファラデートモグラフィーには２つの課題

ら視線上の磁場分布を推定する。原理式は（１）式がある。一つはファラデースペクトルの再構築であのようになる。

る。
（１）式の逆フーリエ変換の式より、観測波長帯

P (λ2 ) =∫ ∞2

F (ϕ)e2iϕλ dϕ域が正の限られた領域になることから、得られるファ(1) ラデースペクトルは不完全である。より精度が良い−∞

F (ϕ) はファラデースペクトルであり、視線上の磁場分布の情報がこれに含まれている。P (λ2 ) は観測偏波強度スペクトルであり、P (λ2 ) の実部はストーク
スパラメータ Q、虚部はストークスパラメータ U に相当する。ϕ はファラデー深度であり、定義は（２）式のようになる。

ファラデースペクトルを得るには、広い周波数帯域を持つ LOFAR,ASKAP,MWA などの望遠鏡を使うのが効果的である。ファラデースペクトルの再構築
は、観測帯域の制限による不完全性を幾分か解消す
る RM clean 法、QU-ﬁtting、スパースモデリングな
どの方法もある。もう一つはファラデースペクトルの解釈である。ファラデースペクトルは ϕ 空間での2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
偏波強度分布を表すため、視線上の磁場分布を得る

xy 平面は銀河面と一致し、z は中央面を貫通し、原には実空間での偏波強度分布として読み替える必要

点は (x, y, z) = (0, 0, 0) で銀河中心に置かれている。

がある。しかし、磁場に乱流成分が存在するため、一inclination angle θ は視線方向と z 方向の間の角度

般的には ϕ 空間と実空間は１対１対応ではない。そを表しており、視線方向は xz 平面と平行であるとのため、ファラデースペクトルから実空間での磁場する。視線と銀河面の交点は (x, y) = (β, y) と定義

分布を得るのは難しい。

する。それぞれのパラメータの基準値は θ ＝ 40deg、

本研究では一つ目の課題に焦点を当てる。ここで(β, y) = (0pc, 200pc) とする。このモデルでは銀河

は、銀河磁場のピッチ角（pitch angle）と視線の傾面に沿ったリング磁場を考え、これに pitch angle をき（inclination angle）を考慮したシンプルな銀河モ

導入することで渦巻場を考える。近傍銀河の観測か

デル（Eguchi et al. 2020）のファラデースペクトル

ら、Bcoh = 5µG とする。Brand は ϕ 空間におけるをある観測帯域を仮定して、QU-ﬁtting でどの程度各層からの放射幅に寄与する。ここでは簡単のため、再現できるかシミュレーションする。また各成分のBrand = 1µG、つまり σB = 1µG とする。層の数 N偏光角が ϕ に関して一定、ϕ に関して線形に変化すは inclination angle θ に依存し、以下のように表さる時で計算結果を比較する。

れる。

N=

2

Methods

2.1

Model

(4)

モデルパラメータとその基準値を表 1 にまとめた。
パラメータ

物理的意味

基準値

θ

inclination angle

40deg

′

pitch angle

0deg

本研究では先行研究（Eguchi et al. 2020）の銀河モデルを使用する。このモデルでは銀河円盤の厚さ

θ

を 2Lsh と仮定し、簡略化のため銀河ハローや厚い円
盤からの寄与を無視している。磁場の視線平行成分

B|| は乱流成分とコヒーレント成分に分けることができ、（３）式のようになる。

B|| = Brand + Bcoh

2Lsh
Lcell cos θ(3)

このモデル銀河は Brand の典型的な変動スケール

y

視線の高さ

200pc

β

視線と銀河面の交点の x 座標

0pc

ne

熱電子密度

0.02cm−3

Bcoh

B|| のコヒーレント成分

5µG

Brand

B|| の乱流成分

1µG

Lcell

セルの大きさ10pc

Lshscale height

1.0kpcに対応する大きさ Lcell のセルで構成されている。乱
表 1: モデルパラメータ

流場のコヒーレンス長は 10pc を基準値として採用する。また計算領域内で熱的電子密度は一定として、

ne = 0.02cm−3 とする。このモデルではセルの大きさはコヒーレンス長に対応しているので、Lcell =10pcとなる。また z 方向に沿って [−Lsh , Lsh ] のセルを積

2.2

QU-ﬁtting

み上げる（座標 z については以下で説明する）。以下

ファラデースペクトルの逆フーリエ変換による再構

では、z 方向に沿って存在する N 個のセルを「層」と築の不完全性を解消する手法の一つとして QU-ﬁtting

呼ぶことにする。ここで Lsh は scale height である。 がある。この手法では、ガウシアンやデルタ関数など
天の川銀河の厚い円盤や edge-on の渦巻銀河の観測のモデルを仮定し、AIC や BIC などの情報量規準がから、Lsh は 1kpc を基準値として採用する。各層は最も小さくなるモデルパラメータを MCMC によってN⊥ = 1 ∼ 30 個のセルで構成されている。つまり推定する。本研究ではモデル選択に使う情報量規準は

22

計算領域は N × N⊥ 個のセルで構成されている。

BIC を採用する。なお BIC=χ2 + k ln (n) で計算できこのモデルではデカルト座標 (x, y, z) を使用する。 る。k は独立変数の数、n は標本数である（χ2 は以2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
下で説明する）。モデルパラメータの探索は MCMC

デルも再現度が高い。一方二つのピークの振幅の比のレプリカ交換法を使用し、逆温度の数を 10、１ス

はモデルが 0.74 なのに対して、skew4 つの偏光角一テップ毎の系の交換回数を 50、逆温度は 0.02 ∼ 1 の定のモデルとガウシアン 4 つの ϕ に関して偏光角が等比数列とする。また仮定するモデルはガウシアン

線形変化するモデルは 0.78、0.71 とよく再現出来て２〜５個、skew normal distribution（以後 skew モ

いるが、残りの二つの場合は 0.53、0.92 と再現が出デルとする）２〜５個として、得られたガウシアン

来なかった。また skew モデルにすると ϕ = 0 ∼ 20

モデル、skew モデルの中からそれぞれ一つモデルを付近の形がよく再現できるが、両方とも凹んでいる選択する。観測帯域は 300MHz∼3000MHz(UHF) を部分の再現は出来なかった。さらにモデルの各成分想定し、チャンネル数を 330 とする。各チャンネルの偏光角に線形効果を入れても、BIC の大きさ、モにはストークスパラメータ Q,U の最大値の５％の大デルの見た目の両方の観点から見ても、再現度は上きさを持つガウシアンノイズを加える。ガウシアン

がらなかった。

2

モデル、skew モデルの関数形、および χ は以下の式のようになる。

f0 − (ϕ−ϕ20 )2 2iχ2σF (ϕ) = √
e
e
2πσ

(5)

(
( (
)))
(ϕ−ϕ0 )2
ϕ − ϕ0
f0
−
2iχ
2σ 2
F (ϕ) = √ee
1 + Erf α
(6)
σ
2πσ

χ = χ0 + aϕ
2

χ =

N [
∑
(Qobs (λ2j ) − Qmod (λ2j ))2
j=1

2 (λ2 )
σQ
j

(7)

]
(Uobs (λ2j ) − Umod (λ2j ))2+2 (λ2 )σUj(a) 5gaussian BIC=785.256(8)

ϕ はファラデー深度、f0 は振幅、χ0 は初期偏光角、σ は標準偏差、a は偏光角の１次係数、α は歪度、添
字の obs と mod はそれぞれ再構築モデルの値とモデル値を意味し、σQ , σU はそれぞれ Q,U のノイズの大きさである。また本研究で使用する銀河モデルはinclination angle=40deg、pitch angle=0deg とする。

3

Results(b) 4skew BIC=776.208

選択されたガウシアンモデル、skew モデルのファ 図 1: 紫が銀河モデル、緑が偏光角が ϕ に関して一
ラデースペクトルは図 1 である。この時は（７）式の 定の時のベストフィットモデル

a を０としている。次にモデルの各成分の偏光角をϕ に関して線形に変化させて QU-ﬁtting を行いモデ
ル選択をする。選択されたファラデースペクトルが図 2 である。モデルの各成分の偏光角が ϕ に関して一定の時も線形に変化する時も、BIC を基準とした
際はガウシアンと skew モデルでは skew モデルの方がモデルの有効性が高くなった。二つのピーク間のギャップはモデルが ∼65[radm−2 ] なのに対して、再構築されたファラデースペクトルは ∼70[radm−2 ] 程度と、この点においてはガウシアンモデルも skew モ

4Discussion
モデルの各成分の偏光角が ϕ に関して一定の時と線形に変化する時のベストフィットモデルの phase を
図 3、4 に示した。ここで phase=0.5 × arctan(U/Q)
である。偏光角を ϕ に関して線形変化させることで

ϕ = 20 付近の phase はよく再現できたが、それ以外

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
スパースモデリングなどのファラデースペクトルの再構築法の有効性の比較、QU-ﬁtting におけるモデ
ル選択で使う様々な情報量規準の有効性の比較、モデルの再現度と情報量規準の大きさの関係の検証などが今後の課題である。

(a) 4gaussian BIC=798.579(a) 5gaussian(b) 4skew

図 3: 紫が銀河モデルのファラデースペクトルのphase、緑が偏光角が ϕ に関して一定の時のベスト
フィットモデルの phase(b) 3skew BIC=783.992

図 2: 紫が銀河モデル、緑が偏光角が ϕ に関して線形に変化する時のベストフィットモデルの部分は両方の場合で再現出来なかった。偏光角に線形効果を入れることで phase の再現度は上がったが、BIC 基準では skew4 つの偏光角一定のモデルが(a) 4gaussian(b) 3skew

一番再現度が高くなっており、phase の再現度が上

図 4: 紫が銀河モデルのファラデースペクトルのがったからといってファラデースペクトルの再現度

phase、緑が偏光角が ϕ に関して線形に変化する時が必ずしも上がるわけではないことが分かった。

のベストフィットモデルの phase

本研究で使用した銀河モデルのファラデースペク
トルの二つのピーク間のギャップや凹みは、Bcoh 、in-clination angle θ、y の値といった情報を含んでいる。
しかしこれらの情報は縮退しており、二つのピーク
間のギャップを見積もっても一意的に決まるわけではない。Bcoh 、inclination angle θ、y を個別に推定するのがファラデースペクトルの解釈の難しいところである。
本研究ではモデル選択に使う情報量規準として BICを採用したが、これが最適かどうかは分かっていな
い。また情報量規準の大小だけで最適なモデルが選択されるかどうかも明らかでない。ファラデースペク
トルの再構築に関しては、RM-clean 法、QU-ﬁtting、Reference
Brentjens M. A. & de Bruyn A. G. 2005, A&A
H. Eguchi, M. Suzuki, Y. Miyashita, S. Ideguchi & K.
Takahashi 2020, Accepted
S. Ideguchi, Y. Tashiro, T. Akahori, K. Takahashi &Dongsu Ryu 2017, The Astrophysical Journal

——–index

銀河 5
ファラデートモグラフィーを用いた銀河磁場
探査熊本大学自然科学教育部博士前期課程理学専攻
二木惇太朗

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

ファラデートモグラフィーを用いた銀河磁場探査
二木 惇太朗 (熊本大学大学院 自然科学教育部)

Abstract
宇宙には様々な天体に磁場が存在し、ダイナミクスや高エネルギー現象と深く関わっている。そのため、磁場はその天体の進化の解明に不可欠である。宇宙磁場はシンクロトロン放射のファラデー回転を観測することによって分かる。ファラデー回転とは偏波が磁場中を通る際に偏波面が回転する現象である。観測された偏波は視線方向に積分された量であるため、その分布情報は分からない。そこで、磁場の視線分布を推定す
る新しい手法としてファラデートモグラフィーが注目されている。ファラデートモグラフィーは観測されるシンクロトロン放射の偏波スペクトルからファラデースペクトルと言われるφ空間における偏波強度分布を構築する手法である。φはファラデー深度と呼ばれ、熱的電子密度や視線方向に沿った磁場の積分量である。
我々は QU-ﬁtting と呼ばれる。モデルフィット法によって観測データをよく説明するファラデースペクトルを求めている。QU-ﬁtting ではファラデースペクトルを複数のガウス関数やデルタ関数などのシンプルなモデルを仮定して、パラメーターサーチの手法としてマルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC) を用いる。
本研究では ASKAP と呼ばれる望遠鏡で観測された偏波スペクトルを用いる。ASKAP の観測データは 1GHz
帯で系外銀河のサーベイ観測である。我々は QU-ﬁtting を用いてファラデースペクトルを構築し、その中から銀河磁場の情報を探る。

1

ここで、F(φ) はファラデースペクトルと呼ばれφIntroduction

空間での偏波強度分布を示す。φはファラデー深度
磁場の解析には銀河から発せられるシンクロトロ
ン放射の観測が必要になる。その偏波は磁場流体中を通る際に偏波面が回転するファラデー回転することが知られている。

χ = χ0 + RM λ2

前の偏波角 [rad]、λは観測波長 [m]、RM はファラデー回転測度 [rad m−2 ] と言い自由電子密度 ne と磁場の視線に平行な成分 B∥ を用いて、以下の式で表さ∫RM ≈ 0.81(3) 式を逆フーリエ変換することで得られる。
∫ ∞21
F (ϕ) =P (λ2 )e−2iϕλ dλ2
2π −∞

(4)

(1) -∞ < λ 2 <0 は現実的に不可能で 0< λ 2 でも望遠鏡

χは磁気流体中を通過後の偏波角 [rad]、χ0 は通過れる。

[rad m−2 ] である。ファラデースペクトルは一般的に

ne B∥ dr(2)によって観測帯域が制限されるので観測量から求めると不完全なファラデースペクトルになる。この不完全さをどのようになくすかがファラデートモグラ
フィーの課題である。すでにある解決手法の 1 つとして RM CLEAN 法がある。RM CLEAN 法はフーリエ変換によって生じたサイドローブを除去する手法である。本研究では RM CLEAN 法と QU-ﬁtting

よって、RM には視線方向に積分された磁場の情報をという手法で解決し、より正確に、より多くの情報含んでいることがわかった。ここでファラデートモグの抽出することを目指す。

ラフィーという手法で磁場の情報を取り出す (Bren-

tjens & de Bruyn 2005)。観測量 P (λ2 ) は以下の式2で表される。

P (λ2 ) =

∫ ∞
−∞

2

F (ϕ)e2iϕλ dϕ(3)Observations
扱う観測データは ASKAP の SN1006 ﬁeld の試験観測であり、周波数帯域は 744MHz-1031MHz でチャ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
ンネル数は 287 である。チャンネル幅は 1MHz である。計算したノイズの大きさは 0.5mJy である。

3

Methods
本研究では ASKAP の観測データを QU-ﬁtting というモデルフィット法を用いてファラデースペクト
ルを再構築する (Miyashita et al. 2019)。まず、ファラデースペクトルのモデルを仮定する。仮定する
モデル関数はガウシアンのみ 1〜4 個と skew nor-mal distribution(以後 skew 関数とする) のみ 1〜4 個の 2 つの場合を考える。それぞれの BIC を比較して選択されるモデルを決定する。パラメータ決定にはマルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC) を用いた。

BIC(Bayesian information criterion) とは情報量基準のひとつで BIC = χ2 + k ln(n) で定義され、k はパラメータの数、n はデータの数である。また、skew
関数のパラメータ決定にはレプリカ交換モンテカル
ロ法を用いた。レプリカ交換モンテカルロ法はパラメータ空間における尤度の構造を滑らかにするための温度を使用し、複数の温度で観測データを ﬁtting
することで収束を高速化する手法である。ファラデー
スペクトルを再構築する際のガウシアンの式は以下の式

F (ϕ) = √

2πσ 2

e

(ϕ−µ)22σ 2(

深度は 49.37[rad m−2 ] に高さ 8.086[mJy]、ファラデー深度は 4.059[rad m−2 ] に高さ 2.526[mJy]、ファラデー深度は-60.45[rad m−2 ] に高さ 0.475[mJy]に 3 ピークある。skew 関数ではファラデー深度は49.57[rad m−2 ] に高さは 45.32[mJy]、ファラデー深度
は 4.837[rad m−2 ] に高さは 20.42[mJy]、ファラデー
深度は-63.46[rad m−2 ] に高さは 0.486[mJy] に 3 ピー
クある。

(5)

ると、RM CLEAN では 1 つの大きなピークが 40[radm−2 ] 付近に 0〜100[rad m−2 ] 程度の幅をもって現れるのに対して、QU-ﬁtting では 0[rad m−2 ] 付近に(
1 + erf

数が 934.9 となった。ガウシアンではファラデー

ﬁtting により得られたファラデースペクトルを比較す

skew 関数は以下の式とする。

−

ペクトル

RM CLEAN したファラデースペクトルと QU-()(x − µ)2
1
exp −F (ϕ) = √
2σ 2
2πσ 2

f

図 1: 観測データを RM CLEAN したファラデース

α ϕ−µ
√
2 σ

))

10[rad m−2 ] 程度の幅がある 1 つと 50[rad m−2 ] 付近e2iχ0に 20[rad m−2 ] 程度の幅がある 1 つの大きく 2 つの

(6) ピークが現れた。RM CLEAN で-60[rad m−2 ] 付近にピークがありサイドローブのように思われるが、QUﬁtting でもガウシアンと skew 関数の両方で-60[rad4Results
図 1 は RM CLEAN 法によって得られたファラ

m−2 ] 付近にピークが現れるため、サイドローブではない。

デースペクトルである。ピークが 2 つあるように見える。図 2 と図 3 はガウシアンで選ばれたファ
ラデースペクトルと skew 関数で選ばれたファラ

5

Discussion

デースペクトルである。ガウシアンでは 3 つの場

QU-ﬁtting のモデル関数をガウシアン 1〜4 個と合が選択された。skew 関数では 3 つの場合が選択

skew 関数 1〜4 個でそれぞれで選択されたモデルのされた。BIC の値はガウシアンが 920.1、skew 関

BIC を比較すると、ガウシアン 3 つが選ばれた。得2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
も細かい構造を再現することができるのことがわかった。RM CLEAN で得られたファラデースペクトルからは広がった天体の可能性が挙げられて、QU-ﬁttingで得られたファラデースペクトルからは点源が 2 つある可能性が挙げられる。以上の解析からどのような偏波源なのか、どのように磁場の情報を得られるかは今後の課題となる。

Reference
Brentjens M. A., de Bruyn A. G., 2005,A&A, 441, 1217

図 2: FDF は RM CLEAN で得られたファラデース
ペクトル (左軸に対応)、QU-FDF-g3 はガウシアン 3
個で ﬁtting して得られたファラデースペクトル (右軸に対応)。

図 3: FDF は RM CLEAN で得られたファラデース
ペクトル (左軸に対応)、s3FDF は skew 関数 3 個でﬁtting して得られたファラデースペクトル (右軸に対応)。
られたファラデースペクトルには偏波源や磁場についての視線方向の位置や明るさの情報があり、重要である。φ空間での広がりには天体の磁場について関連がある。また、ピークのファラデー深度は偏波源の位置と磁場の情報、高さには偏波強度の情報をもっている。ピークの数は偏波源の個数を示す場合もある。

RM CLEAN では FWHM 程度の解像度しか得ることができないが、QU-ﬁtting は RM CLEAN より

Miyashita Y., Ideguchi S., Nakagawa S., Akahori T.,
Takahashi K., 2019, MNRAS, 482, 2739

——–index銀河 6銀河の確率的モデリングと大規模サンプリング
で探る元素存在量確率分布の銀河進化
国立天文台・東京大学理学系研究科天文学専攻
山崎雄太

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

銀河の確率的モデリングと大規模サンプリングで探る元素存在量確率分布の銀河進化
山崎 雄太 (国立天文台/東京大学大学院 天文学専攻)

Abstract
鉄以降の重元素は中性子捕獲過程により合成され、その半数は r-process と呼ばれる過程で生成される．

r-process は非常に高速で進む非平衡過程であり、核実験的にも理論的にも未解決の議論を多く残している．
宇宙における物質進化の理解には r-process 元素の時間進化の解明が不可欠である．

r-process は中性子星連星合体 (NSM) や重力崩壊型超新星爆発 (CCSN)、コラプサーで発生すると考えられている．特に 2017 年の NSM に伴う重力波、短ガンマ線バースト、キロノヴァの同時観測により注目を集めただけでなく、重力波や短ガンマ線バーストが NSM の発生頻度の指標として利用可能であることが観測的に示された． また、銀河における重元素の観測も近年 SUBARU や LAMOST を中心に行われており、元素進化の観測的データが急速に増えている． そこで、我々は銀河における元素存在量の分布を理論的に解明し、観測データと比較することを目標とした．我々の先行研究により、銀河内での平均的な r-process 発生頻度は理論的側面か
らも見積もられており、元素観測データに見られる平均的な傾向と無矛盾なモデルが得られている． 本研
究では、先行研究における r-process の単位時間あたり頻度を発生確率とみなし、銀河内で r-process 元素合成が確率的に発生するモデルを構築した．これを用い、異なる歴史を持った小銀河を大量にサンプリングした．各小銀河は実際の銀河を空間的に分割したものの一つと見なすことができる．サンプル内の重元素存在
量のばらつきを統計的に評価することで、重元素存在量の確率分布を推定した．また、それらを [Fe/H] の関数として表すことでその時間進化の理論的予測を行った。 本研究は NSM、CCSN、コラプサーで合成される重元素の分布を同時に計算した初めての研究であり、銀河内の星々に見られる元素量の分散を理論的に議論できる新しい枠組みである．

1

Introduction
宇宙での物質進化において、鉄よりも原子番号の大きい元素は恒星内部における通常の核融合反応では生成されず、いつどこで合成されるかは未だ十分には明らかにされていない。これらの重元素を生成する主な過程は中性子捕獲過程であると考えられている。核種は電荷を持たない中性子を捕獲すること
で質量数を増やし、ベータ崩壊を経てより原子番号の大きな安定核となる。中性子捕獲過程は中性子の物理学の観点では未だ多くの議論が残されている。
一方、天文観測では、SUBARU や LAMOST を用
いて銀河系の星々の重元素大気組成が明らかにされ始めており、宇宙における元素進化の研究には天文学的なアプローチが有用であると期待されている。次世
代地上大型望遠鏡の建設により今後も観測データが増えていくことが予想される。本研究では r-process
元素の起源として重力崩壊型超新星爆発 (CCSN)、コ
ラプサー、中性子星連星合体 (NSM) を考え、これらが元素進化史に与える影響の相違を議論することで、捕獲速度によって 2 種類に大別され、ベータ崩壊のタ

今後の天文観測によって重元素起源天体を同定する

イムスケールよりも遅い中性捕獲過程を s-process、

ための理論的な枠組みを提案する。

速い過程を r-process と呼ぶ。特に r-process は非常に不安定な中性子過剰核が反応経路に含まれており、地上の核実験による検証が困難である。このため、理論計算に必要な基礎データすら得られておらず、核r-process は µs 程度のタイムスケールで中性子を連続的に捕獲していくことで進む過程であり、高エントロピーかつ非常に中性子に富む環境でのみ発生する。このような物理状態は中性子星に関連する爆2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
発的な天体現象でのみ実現されると考えられている。 された恒星大気の元素組成比には特に低金属量の星
大質量星の重力崩壊により中心部で中性子星が形成

において大きな分散が存在する。このような恒星ごされる CCSN は Burbidge らによる歴史的な研究以との元素組成の違いは、平均的な元素組成を単純な

来、有力な r-process 候補天体である。近年の研究で金属量の関数として表現するだけでなく、パーセク

は、ニュートリノ風により駆動される CCSN(NDW)

スケールでの詳細な化学進化の多様性を計算する必では、反電子ニュートリノのより中性子が陽子へと要がある。

破壊されてしまい、中性子密度は r-process に十分な

近年、スーパーコンピューターを用いた銀河化学力ほど高くならない可能性が示唆された。(?) 一方、親学進化のシミュレーションも活発に行われているが、星が非常に強い磁場を持ち高速に回転していた場合、 このような大規模計算は計算時間の観点から、様々な超新星爆発は NDW よりも遅れて発生し、磁気駆動モデルを網羅的に計算することは不可能である。一ジェットにより引き起こされる。このような磁気駆動方、銀河進化にはそもそもの銀河形成メカニズムを型 CCSN(MHDJ) では、さらに高エントロピーにな

はじめとして、星形成効率や物質伝搬など、非常にり陽子が電子を捕獲することで再度中性子に富む環

大きなパラメータ空間を注意深く議論する必要があ

境が実現される。この環境では r-process は十分に発る。そこで本研究では、力学進化の詳細な数値計算に生するため、NDW に変わる有力な候補天体として代わり、天体現象の平均的な発生確率を用いて確率考えられている。

的ランダムサンプリングを行うことで銀河内の様々

高エントロピーによる電子捕獲は恒星ブラックホール (BH) 周辺の降着円盤でも発生することが予想さな空間スケールにおける元素組成を統計的に議論する枠組みを構築した。

れている。大質量星の重力崩壊時に超新星爆発を起
こさずに直接 BH が形成される場合をコラプサーと呼び、BH 形成に伴う降着円盤ではニュートリノ加
熱と、ニュートリノ対消滅により、高密度かつ高エントロピーな環境が実現される。このような環境では電子捕獲により非常に中性子過剰な状態となり、

r-process が非常に速く進むと考えられている。
また、2017 年に NSM からの重力波 (GW170817)

2

Methods2.1

天体現象の平均的な発生確率

各天体現象の発生確率の算出には One-Zone モデ
ルを用いた。One-Zone モデルは計算量が小さく高が短ガンマ線バースト (GRB170817A) やキロノヴァ 速に実行できるモデルであり、銀河の平均的な元素(AT2017gfo) と同時観測されて以来、r-process 元素 組成の議論には十分であることが知られている。
の起源として NSM が活発に議論されている。NSM One-Zone モデルは Timmes らのモデル (Timmes etは名の通り膨大な中性子が供給される高エネルギー

al. 1995) を基とした、Yamazaki らのモデルを採用現象であることから、r-process の発生は確実視されした。Yamazaki et al. (2020) 本稿では概要のみを説ている。しかし、連星合体は親星の星形成から非常明する。

に長い時間が経過した後に発生するため、初期銀河の重元素合成に寄与することができず、r-process 元
素の主起源としては未だ疑問視されている。
これら 3 つの r-process 候補天体は、親星の星形成から発生までの遅延時間が大きく異なるため、重元素量への寄与度は銀河年齢の関数として表現される。各

r-process 天体ごとの寄与度を金属量 [Fe/H] や [O/H]

本モデルにおける重要な仮定は以下のとおりである。

a. 銀河面密度 σ は σ̇ ∝ exp(−t/4Gy) に従い増加する。

b. 星形成率は quadratic Schmidt function に従う。
(Schmidt 1959)の関数として理論計算し、天文観測により得られた元素組成比と比較することで、三天体の寄与について議論することが可能である。しかし、実際に観測

c. 恒星から放出された物質は直ちに星間物質と完全に混合される。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
時刻 t における天体現象 µ の発生頻度は親星形成とは十分に混合できることがわかっている。コラプからの遅延時間を考慮すると、以下の式で表現されサーや NSM については理論的予測には大きなエラー

る。(µ は I 型/II 型超新星爆発や中性子星連星合体

バーがあるものの、放出速度は超新星爆発に比べ 10など。)

倍程度であることが数値計算で予測されている。こ∫Rµ (t) =れらの先行研究から、本研究では 104 M⊙ − 108 M⊙

DTDµ (t′ ) SFRN (t − t′ ) dt′の小さな銀河物質の塊に対して確率的発生モデルを(1)

DTDµ (t) は星形成から天体現象 µ が発生するまで適用し、観測との比較から妥当なモデルについて議論を行う。

の遅延時間 t の分布関数である。超新星爆発やコラプ
サーは親星が主系列星としての寿命を終えたのち直ちに発生すると考えられるため、遅延時間分布は親星

3Results & Discussionの主系列星寿命 (Weaver & Woosley 1995; Schaller

ユーロピウム (Eu) は最も観測が容易な中性子捕獲
et al. 1992) と星形成初期質量関数の畳み込みで得 核の一つであり、95%以上が r-process で生成されるられる。一方、NSM は超新星爆発による中性子星連 ことから、r-process 元素進化の重要なトレーサーで星の形成後、重力波の放出によって軌道エネルギーある。[Eu/Fe] は金属量の関数として、以下の傾向がを失い合体するまでには、非常に長い時間を要する

天文観測からわかっている。

ことが知られている。この衝突時間 τ の分布 P (τ ) は最新の連星パルサーの研究から数千万年を下限として P (τ ) ∝ τ −1 と見積もられている。[9]以上の仮定から、銀河全体における平均的な天体現象発生確率を計算した。

• 1] [Fe/H]>-1.0 - -0.5 において 0.5dex 程度減少する。

2 [Fe/H]>-1.5 において分散は 0.2dex 以下である。
3 [Fe/H]<-2.0 において 1dex 以上の大きな分散がみられ、[Fe/H]<-3.0 においては 3dex 以上と2.2

天体現象発生のサンプリングなる。

銀河内を空間的に区切った場合でも、前節で推定

これらの事実と、今回の各天体を起源とする r-process

した平均的な発生頻度を用いることができると仮定

元 素 の 存 在 量 進 化 を 比 較 す る 。CCSN に よ る r-

する。すると、銀河内のある小さな空間スケールに

process 元素の小銀河 (104 M⊙ − 106 M⊙ ) における

おいて ∆t 間に天体現象 µ が発生する回数 kµ は λ =化学進化を図１に示した。

Rµ ∆t の Poisson 分布に従う。この時間幅 ∆t における核種 i の存在量の変化 ∆σi は以下の式で表される。

∆σi (t) =∑µ

Xµ,i kµ −σi
SFRM (t) ∆t
σgas

(2)

第一項は天体現象による星間物質の元素増加量であり、第二項は星形成による星間物質の消費を表している。
銀河内をある質量ごとの塊として区切ることを考える。前節の仮定 c から、考慮する質量は、各天体から放出される物質が十分に混合できる範囲に設定する必要がある。超新星残骸の研究から、超新星物
5質からの放出物質は周辺の 10 M⊙ 程度の星間物質

図 1: CCSN 起源の rprocess 元素量

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
この CCSN の元素分散より、CCSN から放出される物質は 106 M⊙ 程度以下であることが推定される。
コラプサーと NSM については未発表につき、投稿予定の論文で議論する。

Reference
Yamazaki et al. 2020, (submitted)
Timmes et al. 1995, Astrophys. J.,
Timmes et al. 1995, Astrophys. J.,
Schmidt 1959, Astrophys. J.
Weaver and Woosley, 1995, Astrophys. J.,
Schaller et al. 1992

——–index

銀河 7
降着した球状星団ストリームを通したダークマ
ターの性質の調査
東京大学理学系研究科物理学専攻
常盤晟

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

降着した球状星団ストリームを通したダークマターの性質の調査
常盤 晟(東京大学大学院 理学系研究科)

Abstract
矮小銀河などの低質量銀河のハローにおける暗黒物質の中心密度分布の急峻さは、ダークマターの性質を知るための有力なプローブである。今回レビューする論文は、恒星ストリームを用いて銀河サブハローの内部分布を調べる新しい方法を提案した。その結果、衛星銀河の中で最初に進化し、後に天の川銀河（MW）と合流した球状星団（GC）の潮汐剥離から生成された球状星団ストリームの現在の形態学的・力学的特性が、その親衛星の中心密度分布と質量に敏感であることを明らかにした。コールドダークマター（CDM）サブハ
ローの中で発生した GC は、コア的サブハローの中で発生した GC よりも物理的に広く、力学的に高温のストリームを生成します。筆者のシミュレーションと、GC が降着した可能性が高い MW ストリーム ”GD-1”と ”Jhelum ”の比較は、コア的サブハローをより支持している。これらの結果が将来のデータにおいても無矛盾ならば、DM カスプがバリオンフィードバックによって消去されたか、あるいはそれらのサブハロー
が CDM を超えた素粒子物理学モデルを示唆するコア的密度分布を自然に持っていたことが示唆される。

(w, σLz , σvlos ) の分散を定量化するために、MCMC 法

1

Methods

1.1

in situ GC からのストリームを用いて、平均 ⟨x⟩ と固有分散 σx を持つ単純なガウス関数をそれぞれの推定値にフィットさせた。ガウin situ GC ストリーム形成の N 体シミュレーショ ス関数を得るために使用される対数尤度関数は以下
ンには、Dehnen & Binney (1998) の銀河ポテンシャ のように書ける。

2 [deg]ルを採用した。
5ln L =

Narrow stream

− ln

(√

i

0
5

n
∑

2
)
(xi − ⟨x⟩)2πσi − 0.5
σi2

(1)

with σi2 = σx2 + δi2

(b)
160

180

200
1 [deg]220240

図 1: ϕ1 をストリームに沿った円に沿った角度、ϕ2を天球上でストリームに垂直な角度とした座標系にプロットされたＮ体ストリームの星粒子

1.2

矮小銀河から降着した GC 由来のス
トリーム

ΛCDM を用いた宇宙論的シミュレーションでは、GC が親サブハロー内で進化し、その後ホスト銀河に降着するストリームが、複雑な空間形態と密度構

このストリームの横方向の物理的な幅は、ϕ1 − ϕ2造を持つことが示されている。

空間の星粒子に多項式を当てはめ、ϕ2 方向の分散を

この場合のストリーム星の全体的な進化と位相空計算することで推定した。この角度分散をストリー間分布は、サブハローの初期状態（質量や内部密度

ムまでの平均距離と掛け合わせて、物理的な幅 w を

分布など）、サブハロー内の GC の軌道、サブハロー

求めた。同様に角運動量の z 成分の分散 (σLz ) と視がホスト銀河に降着する軌道に依存すると考えられ

線方向の速度分散 (σvlos ）を求めた。

る。この研究では限られた実験セットを用いて、降すべてのシミュレートされたストリームについて着した GC ストリームの物理的性質が、親銀河のサ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

MGC = 5 × 104 M
Mo = 108 M , = 1

Y[kpc]

Y[kpc]

3.0
2.5
2.0

実験を行った。その際以下の式で表される Dehnen の1.5モデルを用いた。

0.557.5

r
r0

)−γ (

r
1+
r0

)γ−4

a) T = 0.03 Gyrs
58.0

58.5

59.0

59.5

X [kpc]

60.0

60

(2)

60.5

20

0

40
20

0

60

40

d) T = 2.82 Gyrs
200

X [kpc]

20

40

60

60

LCo(large/core)

40

40

108

109

20

20

r0 [kpc]

0.75

1.60

0.75

1.60

γ

0

0

1

1

Y[kpc]

SCo(small/core)109

Y[kpc]

LCu(large/cusp)

0
20

60

40

20

0

X [kpc]

20

40

60

20

60

40

20

60

40

20

0

20

0

20

0

20

X [kpc]

40

60

20
0
20
40

e) T = 3.12 Gyrs
40

20

0

X [kpc]20

secondarystream/bifurcationGC40f) T = 3.36 Gyrs

6060

diffusecomponent

X [kpc]

40

60

60

primary(narrow) stream

40
20

microgalaxy(starsretained
inside subhalo)

0

60

40

40

0
20

40

g) T = 4.71 Gyrs

60

60

60

20

40

c) T = 2.40 Gyrs

60

60

emerge instar
stream

60

108

とした。

40

Secondaryfeatures

60

60

SCu(small/cusp)

は一つの GC（MGC = 5 × 104 M⊙ ）だけが存在する

X [kpc]20

40GC
accretion

Model

簡単のため、同様の実験を参考にサブハロー中に00

M0 [M⊙ ]表 1: 各サブハローモデルでのパラメータセット

20

20

40
60

40

60

20

GC

40

b) T = 1.35 Gyrs
60

galaxysubhalo
remnant

0
20

60

40

度分布の質量、スケール半径、勾配を表す。

2

40

20

61.0

20

ここで、M0 , r0 , γ は、それぞれサブハローの内部密

withinsubhalo

40

1.0

Y[kpc](

60

earlyGCstream

40

20

Y[kpc]

二つの DM 密度プロファイル（”cusp”と”core”）で(3 − γ)M0
ρ(r) =
4πr03

60

Y[kpc]

るために利用できるかどうか調査した。

3.5

4.0

Y[kpc]

4.5

Y[kpc]

ブハローの密度分布（”cusp”や”core”など）を調べ

40

Multiple components
inGCstream
60

40

20

h) T = 6.27 Gyrs
0

X [kpc]

20

40

60

i) T = 7.26 Gyrs

60

X [kpc]4060

図 2: GC（赤）とそのサブハロー（青）の MW への降着の進化 ((a)-(i)) （SCu model with (rp , vt ) =()
0.5kpc, −19.6kms−1 ）Results
総じて 100 回程度の N 体シミュレーションを行い、解析した。図 2 は降着した GC ストリームの一般的特徴を示している。

GC がサブハローの中を移動すると（図 2a）、親サブ 図 3: ”core”なサブハローモデルでの GC ストリーム
ハローからの潮汐力のために質量を失い始める。数 の密度構造
Gyr 後には、初期のストリームがサブハローの内側にリング状に成長します（図 2b）。論文では、この初期のストリームが、”core”なサブハローよりも”cusp”
なサブハロー（潮汐力が非常に強い）でより顕著であることを発見した。GC とともに、かなりの割合の初期のストリームからの星が、狭いストリームを取り囲む広い拡散構造を形成している（図 2f-i）。

図 4: ”cusp”なサブハローモデルでの GC ストリー
ムの密度構造3

Discussion
様々なサブハローモデルで生成された GC ストリー

ムの物理的特性を特徴づける。図 3 と図 4 は、それ

Model

Scu(M0 = 108 M⊙ )Lcu(M0 = 109 M⊙ )

Sco

Lco

w[pc]

745 ± 30

1825 ± 90

260 ± 25348 ± 30

σvlos [kms−1 ]5.5 ± 0.5

10.6 ± 0.6

2.0 ± 0.3

2.7 ± 1.2

σLz [kms−1 kpc]

110 ± 5280 ± 1535 ± 360 ± 7

表 2: 各サブハローモデルでの (w, σvlos , σLz )ぞれ”core”なサブハローと”cusp”なサブハローでの

GC ストリームの例を示している。
”cusp”なサブハローからのすべての GC ストリー

図 4）
。狭い密度の高い一次構造に加えて、ほとんど

ムは、多くの場合複数の構造から構成されている（e.g.

ン構造を示す。さらに、”core”なサブハロから発生のものは二次的な狭い構造と、広く拡散するコクー2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

10
800

Cuspy
M0 = 109 M

1200

1600

1200

1600

Cored
M0 = 109 M

400

800

w[pc]

40

(a)

2000

0

2

4

4

2

4

4

2

0

2

4

2

0

2

4

2

4

2

0

2

4

0

2

4

0

2

4

2

4

Cored
M0 = 108 M

secondarycomponent(g)4

cocooncomponent

(d)

Cored
M0 = 108 M

(f)

Cuspy
M0 = 109 M

0

2

4

(h)

4

Cuspy
M0 = 109 M

2

0

2

4

4

Cuspy
M0 = 109 M

2

Cuspy
M0 = 109 M

PDF

20

0

primary
component

cocooncomponent

4

2

Cored
M0 = 108 M(e)

GC stream accreted
asinsitusystem
incoredsubhalos
incuspysubhalos

30

2

Cored
M0 = 108 M

2000

dark matterstream

(c)

200

300

0

100

200

300

400

Lz [km s 1 kpc]

40

4

400

0

2

4

(b)

(k)

4

Cored
M0 = 109 M

2

0

2

4

4

0

2 [deg]

2

4

2

0

2

4

4

0

2 [deg]

2

4

2

Cored
M0 = 109 M

(o)
2

4

Cored
M0 = 109 M

(n)
2

(l)

4

Cored
M0 = 109 M(m)

Observations
GD 1 Jhelum
Phlg
Pal5
Orphan Gaia1
GD1 + spur + PS1E

30

(j)
2

PDF

100

PDF

0

PDF

(i)

0

PDF

10

PDF

PDF

Cuspy
M0 = 108 M

400

0Simulation(b)

4
Insitu Coredstreams M0 = 108 M

Cuspy
M0 = 108 M

narrow
component

cocooncomponent(a)0Simulation

Cuspy
M0 = 108 M

GC stars
dark matter

PDF

20

0

Cuspy
M0 = 108 M

In situ
GC stream

30

PDF

Simulation

40

4

(p)
2

0

2 [deg]

2

4

4

2

0

2 [deg]

20
10
0
4

8

12

PDF

0

0

4

8

vlos [km s 1]1216

図 6: GC ストリームの横方向の密度プロファイル

(c)

16

図 5: 観測およびシム湯レーションでの w, σvlos と

3.2

Discriminability

以上のことから、異なるモデルで生成された GC
ストリームは、物理的及び力学的な幅推定値を表す

σL z

x 軸上で異なる領域を占めていることが結論づけらした GC ストリームは、”cusp”なサブハローと比較れる。また、図 4 及び図 3 に示されるように、最終して、構造が少ないことが観察された（図 3）。

的な形態は、親サブハロー内での前駆 GC の軌道の”core”なサブハローモデル SCu と LCo について 形状に敏感である。
こ の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で は (w, σLz , σvr ) ≳は、対応する”cusp”なモデルよりも w が著しく小さ()
650pc, 95kms−1 kpc, 4kms−1 のストリームは CDMくなった。
σvlos と σLz は、特定の値の周りに局在しているこ による”cusp”なサブハローに降着する必要があると（図 5b,c）が観察でき、降着した GC ストリーム ことがわかった。より小さい分散 (w, σLz , σvr ) ≲()
90pc, 15kms−1 kpc, 1kms−1 を持つ場合、in situの力学的特性が親サブハローの性質に非常に敏感であることを示している。他方で、どちらのモデルで GC の崩壊によって形成されたストリームを意味すも力学的に冷たい（σvl os ∼ 1kms−1 ）、幅の狭い構造る。この範囲内の値は、前駆 GC が”core”なサブハを示している。

ローの中に降着したシナリオを支持する。
異なる”cusp”なモデル (SCu と LCu) で生成されたストリームは、3 つの幅推定量全てで容易に区別でき

Transverse density proﬁles

るが、異なる”core”なサブハロー (SCo と LCo) で生すべてのストリームについて、ϕ1 − ϕ2 座標で多項成されたストリームの特性は、σvlos では重なってい3.1

式フィットを行い、各星粒子との角差 ∆ϕ2 のヒストる (図 5c)。このように、”core”なサブハローを識別す

グラムをプロットした。すべてのプロットに共通するためには、いくつかの課題がある。しかし、”core”

る特徴は、それぞれが複数ピークを持っていることなサブハローは、w, σLz ではまだ十分に分離されてである：狭いピーク（一次構造）と広いピーク（コいるので、これらのパラメータを正確に決定するこ

クーン構造）。

とにで回避できる。問題となっているストリームの形態を分析することによって、さらに詳しく取り組

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
むことができる。例えば、あるストリームが高度に

図 5 には、降着した GC ストリームの物理的性質

構造化されていたり、コントラストの高いコクーン

を、横方向の物理的幅 (w) と力学的幅 (σLz , σvlos )構造を持っていたり、軌道に沿って崩壊している微で示している。特定の範囲の (w, σLz , σvlos ) からスト

弱なマイクロ銀河が検出された場合、”core”なのもリームが”core”か”cusp”なサブハローに降着するこのよりも”cusp”な親サブハローの方が支持される。

とが得られる。
降着した GC ストリームは、狭く一次元的な in

MW のストリームとの比較

3.3

situGC に比べ、高度な構造を持っていた。図 6 からもわかるように、少なくとも二つのピーク、狭いピー

MW の観測されたストリームに対しては観測から クと広く拡散したピークを持っている。
これらの特性（力学的な幅と複雑な構造）により、
σvlos だけが直接計算できる.。
GD-1 と Jhelum は、図 5 の 2 つのストリームの 降着した GC ストリームを in situGC ストリームとうち、w, σLz が in situGC ストリームよりも有意に 区別することができる。また、このような複雑な構大きい唯一のストリームである。GD-1 と Jhelum の造は、広く滑らかで一様な密度分布しか持たない矮

測定値をシミュレーション（図 5a）と比較すると、 小銀河からの潮汐流と GC ストリームを区別するこ
これらの 2 つのストリームが”core”な密度プロファ とを可能にしている。

GD-1 と Jhelum ストリームはシミュレーション

イルを持つサブハローの内部で降着したというシナリオが支持される。

を用いると、”core”な密度プロファイルを持つサブ

しかし、もし矮小銀河が GC を形成しているようなハローの内部で降着したというシナリオが支持され活発な星形成期を持っているのであれば、その銀河もた。このことから、バリオンフィードバックによっ

また、バリオンフィードバックによって DM”cusp”がて DM”cusp”が消去されるような一時的スターバー消去されるような一時的スターバーストを経験していストを経験している、または、CDM を超えた物理モる可能性があると考えられる（Pontzen & Governato

デルの可能性が示唆される。

2012）。一方、最近の宇宙流体力学シミュレーショ
ン (e.g. Lazar et al. 2020) では、DM の質量が ∼1010 M⊙ 、M∗ /Mhalo ≲ 10−3 の質量の超微弱・古典

5

的矮星は、その寿命の間に形成された星の数が少な

Battaglia G., Helmi A., Tolstoy E., Irwin M., Hill

すぎて、DM”cusp”から解放されるのに十分な一時的

V., Jablonka P., 2008, The Astrophysical Journal,

バリオンフィードバックを経験していないことが示

681, L13されている。今後の分光観測で GD-1 や Jhelum のReference

親星の質量が非常に低いことが確認されれば、CDM

Bonaca A., Hogg D. W., Price-Whelan A. M., Conroy C., 2019a, ApJ, 880, 38

を超えたモデルへの移行を余儀なくされるかもしれ

Carlberg R. G., 2018b, ApJ, 861, 69

ない。

Dubinski J., Carlberg R. G., 1991, ApJ, 378, 496
Malhan K., Ibata R. A., 2019, MNRAS, 486, 2995

4

Conclusion
100 以上の N 体シミュレーションを生成し分析した。シミュレーションでは、ホスト銀河を現実的な
銀河ポテンシャル（バルジ、円盤、DM ハロー）としてモデル化し、サブハローを質量とスケール半径の値を変えた”cusp”と””core”DM プロファイルとしてモデル化した。

Pontzen A., Governato F., 2012, MNRAS, 421, 3464
Read J. I., Walker M. G., Steger P., 2018, MNRAS,
481, 860

——–index

銀河 9星団の高速・高精度シミュレーション用アルゴ
リズム BRIDGE とその応用
東京大学理学系研究科天文学専攻
平島敬也

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

銀河内の星団の高速・高精度シミュレーション用アルゴリズム BRIDGEとその応用
平島 敬也 (東京大学大学院 理学系研究科)

Abstract
銀河内部に存在する星団に対し，十分にセルフコンシステントな N 体シミュレーションを行うためには，星団部分は高い精度が必要なのに対して，銀河部分は高速に計算できるスキームが必要になる．本講演では，
このシミュレーションを行うために, 新しいアルゴリズムとして，星団部分と銀河部分をそれぞれ別の方法で計算するハイブリッド法（BRIDGE）を提案した論文 (Fujii et al. 2007) をレビューする．まず，星団内部の積分では、銀河部分とは独立したタイムステップを決め，エルミート法を用いることにより高精度に計算した（Direct 法）．次に，銀河部分は二次のリープ・フロッグ法を用いてツリーコードにより高速に計算した（Tree 法）．銀河部分の運動に対応するハミルトニアンはリープ・フロッグ法を用いて積分されるので、シンプレティックである．BRIDGE を用いることで、銀河内部に存在する星団の十分にセルフコンシステン
トなシミュレーションが可能になり，ダイレクト法を用いて星団の内部進化と軌道進化を計算した結果と良く一致した．また，BRIDGE は星団のシミュレーションだけでなく，星同士の近接遭遇が系の進化において重要となる領域を内部に含む，大規模な N 体シミュレーションにおいて広く一般に応用が可能であることが示唆されている．本レビューでは，BRIDGE のアルゴリズムの詳細やシミュレーション結果の説明を行い，BRIDGE を応用した展望について述べる．

1

Introduction
銀河の進化は，シミュレーションを用いて研究が行

2

計算スキーム2.1

Symplectic なスキームの構成方法

われてきたが，重力相互作用を素朴に計算すると計算量は O(n2 ) となるので，粒子数によっては計算時

N 体シミュレーションにおいて，時間経過した後間が膨大になてしまう現象が存在する．例えば，銀もエネルギーが保存するスキームを symplectic なス

河内部の星団が挙げられる．星団では衝突が頻繁にキームと言う．ここで，symplectic なスキームを導起こるため，計算の精度を保証するために時間刻み

く．まず，位置と運動量をそれぞれ q, p とおき，２

幅を小さくする必要がある．しかし，小さな時間刻

次元ベクトル f = (q, p) とハミルトニアン H に対しみ幅で銀河の計算をすると，粒子数が大きいため，計て，ハミルトン方程式は，

算時間が膨大になる．そこで，銀河内の星団の様な，近接遭遇が頻繁に起こる領域を含む多粒子系のシミュ

df= {f, H}dt

レーションを行うために，領域ごとに独立してタイと書ける（{} は Poisson Bracket）．ここで，作用素(1)

ムステップを与えるアルゴリズムが開発されてきた． DH を導入し，本論文では，銀河内の星団を高速・高精度にシミュ

DH f = {f, H}

レーションを行うために，惑星系のシミュレーションを目的に開発されたアルゴリズムである MVS（The

Mixed Variable Symplectic Method）を拡張し，新しいスキームである Bridge を開発した．

(2)と定義する．よって，symplectic なスキームの一般
解は，

f (t) = etDH f (0)
と表せる．

(3)

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

2.2

加えて，領域に応じて計算手法を変えることで，高Leapfrog Method

２次の symplectic なスキームとして，Leapfrog を紹介する．Lepfrog では，ハミルトニアンを以下の様に分割する．

精度・高速な計算を実現する．高精度な計算が必要な星団内部の相互作用は direct 法である 4 次のエルミート法を用いる．一方，他の相互作用は Tree 法により高速に計算する．さらに，Bridge ではハミルト(4) ニアンを以下の様に分割する．

H = HA + HB
HA = −N∑
Gmi mj
i<j

HB =

N
∑
i

rij

(5)

Hα = −

p2i
2mi

(6)

NG
∑

(12)
NG N
SC
∑
∑

GmG,i mG,j
GmG,i mSC,j
−
r
rij
ij
i<j
i=1 j=1(13)

Leapfrog は２次のスキームなので，A = DHA , B =DHB として，
f ′ (t + ∆t) = e 2 ∆tA e∆tB e 2 ∆tA f (t)1

H = Hα + Hβ

1

Hβ =

NG
NG
NG
∑
∑
∑
p2G,i
p2SC,i
GmSC,i mSC,j
+
−
2m
2m
rij
G,i
SC,i
i=1
i=1
i<j

(14)

(7)

Hα は銀河内の星同士，または，銀河内の星と星団内と表せる．書き換えると，の星の相互作用によるポテンシャルエネルギーを表す．

1
v 12 = v 0 + ∆t a02
x1 = x0 + ∆t v 21(8) 一方，Hβ は，運動エネルギーと星団内部の星同士の相互作用によるポテンシャルエネルギーを表す．Hα(9) は銀河内の星の重力に関わる項であり，O(n log n) で1
v 1 = v 0 + ∆t a12(10) 実行可能な Tree 法で計算する．Hβ の第一項は銀河内の星の速度変化に関わる項であり，Leapfrog を用となる．

いて計算する．Hβ の第二項・第三項は星団内の重力と速度変化に関わる項であり，４次のエルミート法

2.3

The Mixed Variable Symplectic
MethodMVS(The Mixed Variable Symplectic Method)

を用いて計算する．

3

結果

は，惑星系のシミュレーション用のスキームとしてBridge が十分にセルフコンシステントなスキーム開発された．MVS では，Leapfrog と同様にハミルトであることを確かめるために，各スキームを用いてニアンを以下の様に分割することで，スキームを構

小さな粒子数（銀河内の星の数 NG = 105 ，星団の星成する．

の数 NSC = 2 × 103 ）のシミュレーションを行い，そH = HKep + HInt

(11) の結果を比較した．ここでは，Direct 法として 4 次

HKep はある運動エネルギーと太陽の重力によるポテ のエルミート法を用いた結果と Bridge を用いた結果
ンシャルエネルギーの和を表し，HInt は惑星同士の を比較した．図 1 には，Direct 法と Bridge をそれぞ相互作用を表す．

れ用いて星団シミュレーションの結果として，星団の銀河中心からの距離の時間発展を示した．スキー
ムの数字（１または２）は，異なる乱数を使ってい

2.4

The Bridge Method

Bridge は MVS の拡張として，ハミルトニアンのることを表す．
次に，図 2 には Bridge を用いて大きな粒子数

分割によって symplectic なスキームを構成するのに （NG ∼ 2 × 10 ，NSC ∼ 6.5 × 10 ）のシミュレー
6

4

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 1: —（Fujii et al. (2007) Fig. 2. より）星団の銀河中心からの距離の時間変化をプロットしたもの． 図 2: —（Fujii et al. (2007) Fig. 9. より）BRIDGE
スキームの番号（１または２）は初期分布の乱数の を用いて銀河内の星団のシミュレーションを行った種に異なる値を用いたことを表す．Direct と Bridge

ときの，エネルギー誤差の時間変化をプロットした．

の時間発展の差は，同じスキームで異なる乱数を用

縦軸はエネルギー誤差を規格化した値で，横軸は時いてシミュレーションしたときの時間発展の差より間を表す．実線は系全体の誤差を表し，破線は星団小さい．そのため，Bridge は精度良く計算できていの累積誤差を表す．時間が経っても，エネルギー誤ると言える．

差は十分小さい値で収束していると言える．

ションを行い，力学的エネルギーのエネルギー誤差

また，従来の独立時間刻みによる Tree 法では，星の時間変化を示した．また，Direct 法を用いた場合

団部分の時間刻みを更新する際の計算量が膨大になに比べて Bridge を用いた場合は，計算速度が７倍にり，効率的な計算が困難だった．しかし，Bridge でなった．

は，銀河と星団でそれぞれ Tree 法と直接法に分離したことで，高速かつ高精度に計算することが可能になった．

4

まとめと考察さらに，Bridge のように領域の特徴量（密度など）に応じて計算手法を変えることで，高精度な計算を

図 1 から，銀河内の星団の軌道を計算に Bridge を用いた結果と Direct 法を用いた結果の差異は，異な高速に行うスキームは，星団だけでなく広く応用があると考えられる．

る乱数を使ったことによる誤差より小さく，Bridge
は Direct 法と同様に精度良く計算できていることが分かった．
また，図 2 から，星団内のエネルギー誤差は 10−3以下に抑えられているため，エネルギーが保存して5

BRIDGE の銀河シミュレーショ
ンへの応用いると言える．BRIDGE は MVS を応用して開発さ銀河内の星団は，星団内部で頻繁に衝突が起こる

れた symplectic なスキームであり，確かに，N 体シため，銀河に比べてタイムスケールが小さい領域

ミュレーションにおいて精度良くエネルギーが保存 （BRIDGE 領域）であった．そのため，BRIDGE でされることが分かった．以上のことから，Bridge は， は，BRIDGE 領域のタイムステップを周辺の銀河領銀河-星団 1 つに対するセルフコンシステントで高速域のタイムステップに比べて小さくして計算を行っなシミュレーションが可能なスキームであると結論た．このスキームを銀河形成シミュレーションに応づけられる．

用する．

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

5.1

大規模な銀河形成シミュレーションの 列度も上げて BRIDGE 領域を探索する．大きな分子雲について計算したときの計算効率を調べて，必要
課題に応じ，領域探索アルゴリズムを改良する．

新世代スーパーコンピュータの登場で大規模な並列化が可能になり計算速度が向上したことで，銀河形成シミュレーションにおいては銀河の星一つ一つの表現が可能になった．しかし，現実の銀河の中では、タイムスケールが大きく異なる現象が混在しており、全体の粒子数と比較すればほんの一部のタイ
ムスケールが小さい現象（超新星爆発など）が、大規模な並列計算を困難にしている．近年開発された銀河形成シミュレーション用のコードでは，103 コア程度の並列化が可能である (Saitoh et al. 2008; 2009)．
今回は，BRIDGE を応用することで，超新星爆発に関する並列計算の問題を克服し，108 個の粒子を用いて，104 コアで並列化された銀河形成シミュレーショ
ンを目指す．

5.2

BRIDGE の応用

銀河形成シミュレーションでは全体を一定時間刻みで計算する．しかし、タイムスケールが小さく高精度に計算する必要のある領域は，一定時間刻みより短い時間刻みで計算する必要がある．そのため，時間刻みを短くする領域を BRIDGE 領域として切り出し，銀河全体が一定時間刻みで計算される間に，独立時間刻み（一定時間刻みより短い時間刻み）で計算を行わなければならない．このとき，BRIDGE 領域
をどう確保すればよいのかが課題となる．特に，計算中に動的に BRIDGE 領域を見つけ出す必要がある．また，過不足なく BRIDGE 領域を切り出すアル
ゴリズムの開発も必要である．そこで，このアルゴリズムを開発するために，テストケースとして分子雲のシミュレーションを行う．

BRIDGE 領域を探索するアルゴリズムの開発は，
105 M⊙ 程度の乱流を持った分子雲を初期条件として行う．星の年齢や密度から超新星爆発が起こりうる領域を探索し，BRIDGE 領域として適切な大きさで切り出すアルゴリズムを開発する． 105 M⊙ の分子雲について，安定して BRIDGE 領域を切り出すアル
ゴリズムが完成した後，このアルゴリズムを，より大きな質量の分子雲について適用する．さらに，並Reference
Fujii et al. 2007. PASJ, 59, 6.
Saitoh et al. 2008. PASJ, 60, 667; 2009. PASJ, 61, 481.

——–index

銀河 10バー共鳴によって作られる Hercules stream の 3
重構造
東京大学理学系研究科天文学専攻
朝野哲郎

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

バー共鳴によって作られる Hercules stream の 3 重構造
朝野 哲郎 (東京大学大学院 理学系研究科)

Abstract
太陽近傍の星の速度空間分布には、Hercules stream と呼ばれる特徴的な構造が見られ、その起源が長年、議論になっている。本研究では、Hercules stream の起源を N 体シミュレーションを用いて調べた。星の位相空間分布をシミュレーションと Gaia のデータの間で比較したところ、Hercules stream がバー由来の

4:1/5:1 outer Lindblad resonance と corotaion resonance によって作られ得ることがわかった。

現在欧州宇宙機関によって位置天文衛星 Gaia の運用が行われている。第二期データ公開 (DR2; Gaia

Collaboration et al. 2018) では、約 10 億体の天体の位置・速度 (視線速度が測定されているものは約

700 万体) のデータが提供され、太陽近傍の星の詳
細な位相空間分布が明らかになった。図 1 は、Gaia

DR2 のデータから作成した太陽近傍の速度空間図

300

Hat

250

500
100
50

Horn
Hercules 1
Hercules 2
Hercules 3

200
150

Obs.

100
150

100

50

vR

0

10

CountsIntroductionvφ [km s−1]

1

−50 −100 −150

[km s−1]

であり、いくつかの密度超過やアーチ状のストリー
ム構造が見られる。この中で、最も大規模なものが

図 1: 太陽から 200 pc 以内の 星の速度空間分布。横(vR , vϕ ) ≃ (100, 200) から (−70, 160) に位置する

軸 (vR ) は動径速度、縦軸 (vϕ ) は回転速度を表してHercules stream である。Hercules stream は、Hip- いる。図は、Asano et al. (2020) より。
parcos 衛星の観測から知られていた構造であったが、Gaia 衛星の観測でより詳細な構造が明らかになった。 ら提唱されている。CR シナリオが示唆する遅いバー−1−1
特に DR2 では、Hercules stream が 3 つのストリー (Ωb ≲ 40 km s kpc ) は、観測値と無矛盾である
ムによって構成されていることが判明した (Ramos

ため、有望な理論の一つとなっている。また、Hattori

et al. 2018; Li & Shen 2020)。

et al. (2019) や Barros et al. (2020) は、バー/渦状腕

Hercules stream の起源については、その発見直由来の高次の共鳴によって Hercules stream が作ら後に提唱された Dehnen (2000) の 2:1 outer Lind-

れ得るというシナリオを提唱している。特に Hattori

blad resonance (OLR) シナリオが長らく有力視され et al. (2019) は、バーと渦状腕の両方を考慮するとてきた。しかし、このモデルから推定されるバーのパ 遅いバーでも速いバーでも Hercules-like stream が作
ターン速度 (Ωb ≃ 50 km s−1 kpc−1 ) が近年の観測値Ωb = 41±3 km s−1 kpc−1 (Bovy et al. 2019; Clarke

られることをテスト粒子計算から示している。
このような先行研究の多くでは、静的なポテンシャ

et al. 2019) に比べて速すぎるという問題が明らかに ルを (解析的に) 仮定して共鳴軌道と星の位相空間
なり、再び Hercules stream の起源が議論になってい 分布の関係を調べていて、ポテンシャルの時間変動
る。例えば、corotation resonance (CR) に束縛されは、ほとんど考慮されていなかった。そこで、我々はた星が Hercules stream を作るというシナリオが解

self-consistent な N 体シミュレーション (Fujii et al.

析モデル (e.g. Binney 2020; Chiba et al. 2019)、テ2019) から作られた銀河モデルを用いて研究を行った

スト粒子計算 (e.g. Pérez-Villegas et al. 2017)、N 体(Asano et al. 2020)。このシミュレーションは、合計シミュレーション (D’Onghia & L. Aguerri 2020) かで約 50 億体の粒子を扱っており、天の川銀河をモデ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
リングしたものでは世界最大規模規模である。また、

1000

回転曲線やバーのパターン速度なども、近年の観測

N

600

200

本研究では、はじめに最終スナップショット (t = 10

Gyr) 内の様々な場所で粒子の速度空間分布図を作成し

0

−0.6

−0.5

軸から測った角度 ϕ = 20◦ の位置での速度空間分布図である。この図では、(vR , vϕ ) ≃ (80, 200) km s−1 –付近に、Hercules stream に類

−0.4

−0.3

−0.2

(Ωφ − Ωb)/ΩRた。図 2 は、銀河中心からの距離 R = 8 kpc、バーの長(−160, 190) km s

4:1 5:1

400

Analysis and Results

−1

3:1

800

値に合うようにチューニングされている。

2

2:1

−0.1

図 3: 粒子の軌道周波数比分布。Ωϕ は方位角振動数、似した粒子分布が見られ、また、図 1 中の Horn やΩR は動径振動数。また、Ωb はバーのパターン速度。
二つの破線に挟まれた範囲の粒子を共鳴粒子としてHat のような構造も確認できる。さらに、(R, ϕ) =選択した。図は、Asano et al. (2020) より。

◦(8 kpc, 20 ) は、天の川銀河内での太陽の位置にも近いことから、ここをシミュレーション内での「太陽」 的には、各共鳴の厳密な共鳴条件 [(Ωϕ − Ωb )/ΩR =−1/2, −1/3, −1/4, −1/5] から ±0.01 の範囲の周波の位置と仮定した。

数比を持った粒子を共鳴粒子として選んでる。図 4

250

60
40
30
20

は、この方法で選びだした共鳴粒子の軌道の例。各10

径方向に振動していることが確認できる。また、2:1

Countsvφ [km s−1]

300

200
150

Sim.

100
150

100

粒子は、バーとともに回転する座標系で銀河中心を一周する間に、それぞれの共鳴に応じた回数だけ動から 5:1 に向かって高次の共鳴の方が guiding radius
が小さいことがわかる。

500−50 −100 −150vR [km s−1]

図 2: シミュレーションの t = 10 Gyr における(R, ϕ) = (8 kpc, 20 ) 付近の速度空間分布。図は、Asano et al. (2020) より。
次に、太陽の周囲 200 pc 以内の粒子、約 13,000 個

5y [kpc]

◦

2:1
3:1
4:1
5:1

10

0

−5

の軌道解析を行った。t = 10 Gyr から t = 9.38 Gyrまで遡り、各時刻のスナップショット内での粒子の位置を追うことで軌道を復元した。さらに、フーリエ

−10
−10

−5

0

x [kpc]510変換と最小二乗法を用いた解析 (Ceverino & Klypin2007) によって、各粒子の軌道の方位角振動数 Ωϕ と 図 4: バーとともに回転する座標系での共鳴軌道の軌
動径振動数 ΩR を求めた (詳細は、Asano et al. 2020 跡。中心の楕円はバー向きを表し、星印は太陽の位を参照)。図 3 は、シミュレーションにおける太陽近 置を表している。図は、Asano et al. (2020) より。
傍の軌道周波数比の分布を表している。この周波数比をもとにして、バーの 2:1, 3:1, 4:1, 5:1 OLR に

図 5 は、各共鳴に束縛されている粒子の速度を図束縛されていると考えられる粒子を選択した。具体

2 と同じ速度空間図上にプロットしたものである。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
Hercules stream に対応する領域には 4:1 OLR と 5:1 ものに等しい。エピサイクル近似の下で動径振動数()
OLR が位置しており、さらに、Horn と Hat はそれ
dΩ2
2
2
κ = R
− 4Ω
(1)
ぞれ 2:1 OLR と 3:1 OLR に対応していることがわdRRg
かる。この結果は、Gaia の観測で見られる速度空間のアーチ構造がバーの共鳴軌道に由来していること を求め、共鳴条件 lκ+m(Ω−Ωb ) = 0 (l ∈ Z, m ∈ N)を満たす Rg として共鳴半径を定義している。Ramosを示唆している。

et al. (2018) などの先行研究で議論されているよう

2:1

250

3:1
4:1
5:1

200
150
100
150

100

50

0

60
40
30
20

に、ridge や共鳴粒子の分布が Lz 一定の曲線で近似10一定の線を重ねて描いたものが下段右のパネルであCountsvφ [km s−1]

300

−50 −100 −150vR [km s−1]

できることがシミュレーションのモデルからも確かめられる。そこで、観測の R-vϕ -vR 図についても Lz
る。ここでは、v0 = 238 km s−1 の平坦な回転曲線を仮定し、また、バーのパターン速度として、Ωb ≃40 km s−1 kpc−1 (実線) と Ωb ≃ 45 km s−1 kpc−1(破線) の二つの場合を考えている。観測の R-vϕ -vR
図と観測の vR -vϕ 速度空間図 (図 1) を見比べると、

図 5: 速度空間における共鳴粒子の分布。背景は、図vϕ ≲ 200 km s−1 に位置する 2 本の赤い (vR > 0)

2 と同じものである。図は、Asano et al. (2020) より。 ridge が、Hercules stream に対応していることがわかる。vϕ が大きい方が、図 1 の Hercules 1 と Hercules
2 に対応し、vϕ が小さい方が Hercules 3 に対応して

3

Discussion
図 6 は、シミュレーション (左) と観測 (右) それ

ぞれでの太陽近傍の星の R-vϕ 空間分布である。上段のパネルと中段のパネルは、それぞれ個数密度と平均の動径速度を表している。この図で見られる縞いる。Ωb ≃ 45 km s−1 kpc−1 の場合には、4:1/5:1

OLR と CR の Lz の線が Hercules 1/Hercules 2 ridgeと Hercules 3 ridge に乗っており、これらの ridge 構
造がバーの共鳴由来であることが示唆される。また、
この 3 種類の共鳴という結果は Hercules stream が３重構造を持っているという観測結果とも整合的であ状の構造は、ridge と呼ばれ、Gaia DR2 で観測的る。ただし、2:1 OLR の Lz は、シミュレーションのに明らかになった。この起源についても議論が続い場合に比べて vϕ が小さい方向へずれている。一方、ており、バー/渦状腕の共鳴 (Fragkoudi et al. 2019;

Monari et al. 2019; Barros et al. 2020)、transientspirals (Hunt et al. 2019)、天の川銀河の伴銀河による摂動 (Khanna et al. 2019) などがこのような星の分布を生じさせることが理論的に示されている。図 6の左列を見てわかるように、我々の N 体シミュレー
ションでも観測に類似した ridge 構造が確認できる。
図 6 下段左のパネルでは、中段左の R-vϕ -vR 図に共Ωb ≃ 40 km s−1 kpc−1 については、4:1/5:1 OLRの線が Hercules 1/Hercules 2 の ridge からやや外れてしまっているが、2:1 OLR と CR の Lz 一定の線がシミュレーションの場合と同じような位置に来ている。以上のように、パターン速度が Ωb ≃ 40–

45 km s−1 kpc−1 のバーによる共鳴によって、R-vϕ
空間の ridge のパターンを大まかに説明し得ることがわかる。

鳴粒子の位置を重ねてプロットしている。それぞれの共鳴粒子が ridge に沿って分布していることから、
少なくとも我々のモデルでは ridge がバーの共鳴由来であることがわかる。また、このパネルには z 軸

4Summary
我々は、天の川銀河の大規模 N 体シミュレーシ

方向の角運動量 Lz 一定の線も描いている。それぞれ ョン (Fujii et al. 2019) のデータを解析し、Herの角運動量の値は、各共鳴の共鳴半径での円軌道のcules stream の起源を調べた。シミュレーション内

8

R [kpc]

9

10

300

10

200
100

0

Sim.
6

7

8

R [kpc]

300

Sim.
6

10

7

8

R [kpc]

9

−10

10

2:1
3:1
4:1
5:1
CR

200
100

9

0

10

−10

200
100

103

Obs.
7

8

R [kpc]

9

10

300

100

0

Obs.
7

8

R [kpc]

9

10

300

−10

10

200
100

102
0

10

200

0

Obs.
7

8

R [kpc]910Counts104vR [km s−1]

7

0

300

vR [km s−1]

6103vR [km s−1]Sim.

vφ [km s−1]

2 × 103vφ [km s−1]

3 × 103

200
100

Counts7 × 1033
6 × 10
5 × 103
4 × 103vφ [km s−1]

300vR [km s−1]vφ [km s−1]vφ [km s−1]vφ [km s−1]

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校−10

図 6: 左: シミュレーションの太陽近傍での R-vϕ 空間分布。上段は、数密度、中段と下段は平均の動径速度を表している。ただし、下段には共鳴粒子の位置と角運動量一定の線を重ねて描いている。右: 同様の図を

Gaia DR2 の観測データから作成したもの。下段の角運動量一定の線のうち、実線は Ωb ≃ 40 km s−1 kpc−1の場合、破線は Ωb ≃ 45 km s−1 kpc−1 場合である。また、角運動量はそれぞれの場合に上から 2:1, 3:1,

4:1, 5:1 OLR と CR に対応している。図は、Asano et al. (2020) より。
の (R, ϕ) = (8 kpc, 20◦ ) の位置で、Hercules stream

Bovy J., Leung H. W., Hunt J. A. S., Mackereth J. T.,
Garcı́a-Hernández D. A., Roman-Lopes A., 2019,に類似した速度空間分布が見つかり、それはバーの
MNRAS, 490, 4740
4:1/5:1 OLR に束縛された粒子から形成されていた。 Ceverino D., Klypin A., 2007, MNRAS, 379, 1155
Chiba R., Friske J. K. S., Schönrich R., 2019, arXiv
また、R-vϕ 空間の ridge もバーの共鳴によって作られ
e-prints, p. arXiv:1912.04304ていることが示された。ridge と共鳴軌道の角運動量を Clarke J. P., Wegg C., Gerhard O., Smith L. C., LucasP. W., Wylie S. M., 2019, MNRAS, 489, 3519
表す曲線パターンを比較することによって、Ωb ≃ 40–
D’Onghia E., L. Aguerri J. A., 2020, ApJ, 890, 117
45 km s−1 kpc−1 のバーでは Hercules stream の３重 Dehnen W., 2000, AJ, 119, 800
Fragkoudi F., et al., 2019, MNRAS, 488, 3324
構造を 4:1/5:1 OLR と CR という３種類の共鳴によっ Fujii M. S., Bédorf J., Baba J., Portegies Zwart S., 2019,
MNRAS, 482, 1983て説明し得ることがわかった。
Gaia Collaboration et al., 2018, A&A, 616, A1
Hattori K., Gouda N., Tagawa H., Sakai N., Yano T.,
Baba J., Kumamoto J., 2019, MNRAS, 484, 4540
Hunt J. A. S., Bub M. W., Bovy J., Mackereth J. T.,
Reference
Trick W. H., Kawata D., 2019, MNRAS, 490, 1026
Khanna S., et al., 2019, MNRAS, 489, 4962
Asano T., Fujii M. S., Baba J., Bédorf J., Sellentin Li Z.-Y., Shen J., 2020, ApJ, 890, 85
E., Portegies Zwart S., 2020, arXiv e-prints, p. Monari G., Famaey B., Siebert A., Wegg C., Gerhard
arXiv:2005.14049
O., 2019, A&A, 626, A41
Barros D. A., Pérez-Villegas A., Lépine J. R. D., Pérez-Villegas A., Portail M., Wegg C., Gerhard O.,
Michtchenko T. A., Vieira R. S. S., 2020, ApJ, 888,
2017, ApJ, 840, L2
Ramos P., Antoja T., Figueras F., 2018, A&A, 619, A72
75
Binney J., 2020, MNRAS, 495, 895

——–index

銀河 11渦状腕構造中の星のエピサイクル位相同期メカ
ニズム
東京大学理学系研究科天文学専攻
吉田雄城

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

渦状腕構造中の星のエピサイクル位相同期メカニズム
吉田 雄城 (東京大学大学院 理学系研究科)

Abstract
銀河の渦状腕構造形成は銀河研究の大きな問題の一つである。近年の研究により、渦状腕は破壊と形成を繰り返す準定常パターンであることが示され、恒星が集団として運動している物質腕であると考えられている。この形成過程として、leading の波が差動回転により trailing の波になり、その間に自己重力によって個数密度が増幅されるというスウィング増幅が考えられている (Julian & Toomre 1966; Toomre 1981)。ス
ウィング増幅のメカニズムとして、銀河円盤中の密度揺らぎを摂動源とする重力散乱により、その周辺で渦状腕構造が形成されることが考えられている。また、スウィング増幅による渦状腕の形成を調べた N 体シ
ミュレーション研究では、渦状腕形成時に恒星の軌道の位相が同期することが確認されている (Michikoshi& Kokubo 2016; 2018)。
我々はこの摂動源による重力散乱に注目し、スウィング増幅の素過程を制限三体問題に還元して考えた。恒星の軌道進化と位相同期を調べるために、周転円近似を用い、摂動源を質点とみなし、恒星の質点による重力散乱過程をシミュレーションした。その結果、摂動源の重力散乱が恒星の周転円運動の位相を同期させる
ことを示した。次に我々は、一様分布の恒星集団を用意し、各恒星の軌道進化を制限三体問題として解き、重力散乱で生じる恒星の個数分布の構造を調べ、スウィング増幅の引き金となる高密度領域を確認した。そして、円盤パラメータや初期の恒星軌道要素に対する高密度領域の構造の依存性を調べた。また、より現実的な系を考えるために、摂動源を長楕円体とみなし、長楕円体の大きさ、軸比、ピッチ角に対する位相同期の依存性を調べた。そしてこれらの結果から恒星軌道の位相が収束する条件と実際の銀河渦状腕構造が、どのように対応するのかを議論する。

1

Introduction
渦状腕構造は様々な円盤に存在する普遍的な構造であり、銀河や原始惑星系円盤、土星のリング中にしてスウィング増幅が考えられている。
スウィング増幅は leading の波が差動回転によりtrailing の波になる間に、自己重力により渦状腕が形まで存在する。渦状腕形成の物理は円盤の物理と深成されるというモデルである。このモデルは渦状腕のく関係しており、円盤系を理解するために渦状腕形
本数やピッチ角などの理論的な予測ができ、N 体計成は重要な研究である。銀河が持つ渦状腕について、算と一致していることが確認されている (Michikoshi
伴銀河や棒状構造が関係しているモデルは研究され& Kokubo(2016, 2018))。このスウィング増幅のメカているが、そういった要因がない銀河にも渦状腕はニズムとして考えられるのが、円盤中の密度ゆらぎ
存在する場合がある。そのような銀河の渦状腕形成による重力散乱である。Julian & Toomre(1966) はについて、長く研究されており、渦状腕について大円盤中の擾乱によって周囲の密度分布がどのようなきく 2 つの考え方が存在する。まず、渦状腕は銀河反応を示すのかを摂動解析し、trailing の波が安定し円盤中を伝わる音波が密度波として表れているといて現れることを示した。この研究の中で、摂動からうものである (Lin & Shu(1964))。しかしこの時、円の重力によって星の運動に特定のパターンが与えら盤を連続体と近似するなど、実際の銀河円盤にふされることにより、trailing の構造が生じることが考察わしくないと考えられる仮定が存在する。これに対されている。また N 体計算では、渦状腕中の星の運し、渦状腕は星が自己重力で集まっている構造であ動についてエピサイクル位相が同期していることがるという考え方がある。この渦状腕再生のモデルと2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
示されている (Michikoshi & Kokubo(2016))。しかここで α = 4 − γ 2 = 4 − κ2 /Ω2 , β = ν/Ω を表す。

し、星の運動の位相同期と渦状腕形成は関係していることが先行研究による示されているが、この関係

2.2を定量的に示した研究はまだされていない。

Potential of the Perturber

本研究では摂動源が球対称な場合と長楕円体であ
本研究は摂動による重力散乱と星の運動の位相同期の関係を定量的に調べ、位相同期と渦状腕形成のる場合を考える。摂動源が球対称な場合の重力ポテ
ンシャルは次のようにかける。

関係を明らかにする。Section 2 では研究方法を述べ、Φ̃ball = −section 3 で研究結果を紹介する。そして、結果で得α(r̃2 + c̃2 )1/2

(3)た渦状腕の構造と位相同期の関係について、section
ここで c̃ はソフトニングパラメータである。これに対4 で議論し、本研究の結論を述べる。

し一様密度の超楕円体の重力ポテンシャルは次のようにかける。a1 , a2 , a3 は軸の長さであり、a1 = a2 < a3

2

Methods

2.1

Epicycle Approximationとする。

銀河円盤中の星の運動はエピサイクル近似で表現

[
]
3
∑
3
α
′ ′2
′ 2
Φ̃prolate = − ′ ′ ′ I a 1 −Ai x i2 a 1a 2a 3
i=3
∑

(4)

される。この近似下において星の運動は、銀河中心

a′i は

x2i /[a2i + λ] = 1 を満たす λ を用いて、a′ i =を円軌道で動く点を考え、その点を公転するエピサ

a2i + λ で表せる。I は慣性モーメントで、A′i は星のイクル運動である。そして、この点を guiding center

位置で決まる変数である。

2と呼ぶ。本研究ではエピサイクル運動の中心が座標系の中心となるような回転局所座標系を考え、動径方向を x、方位角方向を y 、鉛直方向を z で表す。この時、座標系の中心に摂動源を置くと、星の運動方
程式は次のように表せる。

∂Φẍ = 2Ωẏ + (4Ω2 − κ2 )x −



∂x
∂Φ
ÿ
=
−2Ω
ẋ
−


∂y


z̈ = −ν 2 z − ∂Φ∂z

本研究は equation (2) を Runge-Kutta-Felhberg 法
視した時、星の運動は guiding center を周回するエ(1)

ピサイクル運動と縦運動の周波数である。2Ω のある
項はコリオリ力、κ2 , ν 2 を持つ項は潮汐力、4Ω2 x は銀河中心からの重力、−∂Φ/∂xi の項は摂動源からの重力を表す。この運動方程式を t̃ ≡ Ωt, x̃ ≡ x/rt で規格化を行うと、次のような無次元運動方程式が得¨ = 2ỹ˙ + αx̃ − ∂ Φ̃
 x̃


∂ x̃


∂ Φ̃
¨
˙
ỹ = −2x̃ −

∂ ỹ




 z̃¨ = −β 2 z̃ − ∂ Φ̃∂ z̃Simulation Models

で時間積分し、計算を行う。摂動源からの重力を無Φ は摂動源の重力ポテンシャル、κ, ν はそれぞれエ

られる。

2.3

ピサイクル運動で記述でき、次のように表せる。
()
x̃ = b − e cos γ t̃ − τ


(
)
e
ỹ = y0 − Γbt̃ + 2 sin γ t̃ − τ
(5)
γ


(
)

z̃ = i sin β t̃ − ω
ここで b, e, i, y0 , τ, ω は積分定数であり、e をエピサ
イクル振幅、τ をエピサイクル位相と呼ぶ。ここではエピサイクル位相に注目し、重力散乱による変化を調べる。ここで Γ は shear rate と呼ばれる量で、銀河の重力ポテンシャルに関係するパラメータであり、次のように表せる。

(2)

Γ≡−

d log Ω
ακ2==2−d log R2Ω2
2

(6)

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

2.4

Initial Condition2

軌道要素の初期条件は、y0 = 0, −Γbt̃ini = 32.0 と1.5した。y0 = 0 とすることにより、τ の値は星の guidingστ

center の位置が ỹ = 0 にある時のエピサイクル位相を示す。添字の”ini”は計算の初期状態、”ﬁn”は計算の終状態を表し、計算時間は t̃ = 32.0 とした。円盤10.5

b-∞= 3.0b-∞= 4.0b-∞= 5.0b-∞= 6.0のパラメータや、初期に用意する星の軌道要素は次のように変化させた。添字の −∞ は星摂動源からは

00

るか遠くに位置する状態を表している。

model

Γ

1

b−∞

eini

3.0, 4.0, 5.0, 6.0

0-2

2

0-1.5

3.0

0.125

3

1.034

3.0

0.125

0.5

1

1.5

eini

2

図 1: 初期エピサイクル振幅に対する位相標準偏差
続いて shear rate に対する依存性を、model 2 を用いて調べた。図 2 は shear rate に対する位相標準
偏差の依存性を示しており、Γ が大きいほど標準偏表 1: 円盤パラメータと軌道要素の初期条件差が小さいことがわかる。
2

各 モ デ ル に お い て 、初 期 の エ ピ サ イ ク ル 位 相

1.8

τini を {0, π/8, · · · , 15π/8} と与えた。ここで各星

1.4=(ei cos τi , 2ei γ −1 sin τi ) を導入する。位相の平均はエ

1.2

στ

の 運 動 に つ い て 、エ ピ サ イ ク ル ベ ク ト ル ei

1.61

ピサイクルベクトルの平均ベクトル e の偏角とする。

0.8

添字 i は i 番目の星を表す。

1 ∑
ei
e=
N i

0.6
0.4
0.2

(7)

位相同期の度合を定量的に調べるため、本研究では

0

0.2

0.4

0.6

0.8

Γ

1

1.2

1.4

1.6

図 2: 円盤パラメータ Γ に対する位相の標準偏差

エピサイク位相の標準偏差を位相同期の指標として用いる。標準偏差が小さいと位相がよく同期していることを示している。

3.2

Prolate Body

ここでは長楕円体のパラメータを変化させた時の、位相偏差に対する依存性を表している。a1 , a3 は短軸

3Results

3.1

Dependence of Stra’s Orbital El- している。これより軸比を変化させると位相標準偏差の極小値をもつことがわかる。また、θ は大きいほements and a Disk Parameter

まず model 1 を用いて位相標準偏差の eini に対する依存性について調べた。図 1 は位相の標準偏差を

eini の関数で各インパクトパラメータごとに表しており、b−∞ と eini が小さいほど標準偏差が小さいことがわかる。

と長軸、θ は長軸が方位角方向となす角度をあらわ

ど偏差が小さいことが読み取れる。図 3 は model 3
を用いた場合に、各長楕円体パラメータを変化させた場合の標準偏差を示している。これより偏差が極小となる軸比が存在することがわかる。また θ が大きいほど偏差が小さいことが確認できる。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校στ

パクトパラメータでの考察と一致している。しかし
0.28

shear rate が大きいということは、座標系の流れが速0.26いことを意味し、重力が働く時間スケールが短くな

0.24

ることが考えられる。この影響は重力の影響を弱め0.22

ると考えられるが、重力増大の効果のほうが大きい

0.2とわかる。最後に初期の振幅であるが、星に働く力θ = π/8

0.18

は、エピサイクル運動を維持する潮汐力やコリオリ

0.16

力と位相を変化させる摂動源からの重力である。振0.28

幅の大きさは運動維持の効力の大きさと考えること

θ = π/4

0.26ができ、大きい振幅の場合には重力が負けてしまい、

στ

0.24
0.22

位相同期が起こらないと考えられる。以上より摂動0.2

源からの重力が、位相同期を引き起こすことが示さ

0.18

れ、またその定量的な関係を解明することができた。

0.16

0.28

次に、長楕円体の場合であるが、これについても長θ = 3π/80.26楕円体からの重力を考える必要がある。角度 θ が大

στ

0.24

きいと偏差が小さくなるが、これは θ が小さいと星0.22との最近距離が小さくなることが原因と考えられる。

0.2

同様に軸比を変化させた場合に極小値をとることに

a1=0.25a1=0.50a1=1.00
a1=2.00
point mass

0.18
0.16

0

5

10

15

20

a3 / a1

2530

ついても、ある軸比で星との距離が近くなり、重力35

図 3: 長楕円体パラメータに対する位相標準偏差が良く働くような値があると考えられる。そして軸比が大きすぎると星は長楕円体の中を通過してしまい、重力は小さくなるため、偏差は大きくなる。以上から長楕円体による重力散乱が引き起こす位相同期についても、その重力の効果から位相同期の度合

4Discussion & Conclusion

について考察することができ、また本研究ではその定量的な関係を示した。

摂動源からの重力を考えることで、初期は異なる
位相の標準偏差が小さくなる様子が確認できた。偏差が小さくなる条件としては、初期のインパクトパ

Reference

ラメータと振幅が小さい場合と shear rate が大きい

Julian, W. H. & Toomre, A. 1966, ApJ, 146, 810

場合であった。このパラメータ条件と重力との関係
は次のように考えられる。

Kokubo, E. & Ida, S. 1992, PASJ, 44, 601
Michikoshi, S. & Kokubo, E. 2014, ApJ, 787, 174

まず、インパクトパラメータが小さいと重力散乱
時の最接近距離が短くなる。これは最接近時の重力

Michikoshi, S. & Kokubo, E. 2016, ApJ, 823, 121
Michikoshi, S. & Kokubo, E. 2018, MNRAS, 481, 185の効果が大きくなることになり、位相を同期させる役割に貢献していると考えられる。次に shear rateが大きい場合であるが、式 (2) より、摂動源の重力は shear rate に比例しており、shear rate が大きい
ほど重力の効果が大きいことがわかる。重力の効果が大きいほど位相同期が起こるということは、インToomre, A. 1981, in Fall S. M., Lynden-Bell D., eds, The
Structure and Evolution of Normal Galaxies. Cambridge Univ. Press, Cambridge, p. 111

——–index

銀河 12軌道計算に基づく天の川銀河ハローの構造解析
東北大学理学研究科天文学専攻
佐藤元太

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

軌道計算に基づく天の川銀河ハローの構造解析
佐藤 元太 (東北大学大学院 理学研究科天文学専攻)

Abstract
本研究は天の川銀河 (MW) に着目し、その動力学的構造を調べた。MW に所属する天体のうち、太陽近傍を通過する恒星は個々にその運動情報や分光データを測定することが可能である。そこで、それらの恒星のMW ポテンシャル下での軌道を計算し、その軌道を適切に重ね合わせることで、観測可能領域を超えた広範囲にわたった構造を明らかにすることができると期待される。本研究では、SDSS DR16 の分光データとGaia DR2 の運動学データをクロスマッチすることで得られた、ハローに属する恒星のデータを使用して、この解析を行った。

1

Introduction
MW はこの地球や太陽が所属する、我々に最も身近な銀河である。しかしながら、その形成過程は詳細に調べ尽されてはなく、未だ不明な点が多い。MWが現在の状況に至るまでの歴史、銀河形成史を解き明かすには、今の銀河の動力学的構造を明らかにすることが有用な手法であるが、その解明はまだ十分に行われているとは言い難い。

MW は主に 3 つの成分に分けられる。中心部の明るい領域であるバルジ、天体が平面状に分布して渦構造を形造るディスク、時間的に最も古い構造であり、空間的に広い範囲を占めるものの暗い天体が多く所属するハロー、である。特にハローには、銀河形成の最中に発生したイベント (他の銀河との合体・衝突など) の痕跡である構造 (球状星団や恒星ストリー

2

Methods

2.1

Data

本研究で用いたデータは、分光データとして Sloan

Degital Sky Servey (SDSS) DR16 の SEGUE という観測の結果を、Gaia DR2 の力学データとクロス
マッチを行うことで、太陽近傍に位置するハロー星

17,464 個を抽出して使用した。ただし、SEGUE の測定で金属量を正確に得られるよう、データは主系列星と赤色巨星のみになるように抽出条件を設定した。加えて、ハローは銀河の中で最も古い構造である
ため、それに属する星はディスクやバルジよりも金
属量 [Fe/H] が低い。このことを利用して、抽出デー
タは太陽近傍で観測された恒星のうち [Fe/H] が-1 以
下であるものだけを使用した。

ムなど) が残されているため、ハロー星を用いた解析は MW の形成過程を調べるのに非常に重要である。 2.2

Model

しかし、ハローは宇宙空間内でかなり広大に広がっているため、ハロー星のほとんどは観測限界を超え本研究では軌道を計算する際に、Stäckel 型と呼ばるほど遠くに位置している。そのため、個々に分解れるポテンシャルを採用した。天体の軌道を最も正して観測できるハロー天体は、偶然太陽近傍を通過

確に表すことができる量は保存量、いわゆる運動のしている恒星のみである。そこで本研究は、太陽近積分である。3 次元空間内で運動する天体は 3 つの積

傍で観測されたハローの天体の軌道を再計算し、適分量を持つことが知られている。一般のポテンシャ

切に重ね合わせることで MW ハローの構造を再現しルでは、解析的に表せられる積分量は 1 つ (エネルた。この手法によって、太陽近傍のみのデータを広ギー) だけであり、軸対称系であっても運動の積分は範囲に拡張して、動力学的に解析することができる。 2 つ (エネルギーと角運動量) しか解析的に表現できない。しかし、Stäckel ポテンシャルでは 3 つの積分量全てを解析的に表現できるという特徴があり、し2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 2: 使用した観測データの空間分布

図 1: 使用したモデルにおける MW の回転曲線
たがって天体の軌道を非常に正確に計算することがに一致し、また I3 と同じ次元を持つ。

できるという利点がある。

Stäckel 型ポテンシャルを記述するには、回転楕円本研究では任意関数 G(τ ) を、先行研究 (Chiba

体座標という座標系を用いるのが有用である。そこで& Beers 2000) に倣ってディスク成分 GD (τ ) とハロー

まずは、この座標系について述べる。回転楕円体座標成分 GH (τ ) の総和 G(τ ) = GD (τ ) + GH (τ ) とし、さは (λ, ϕ, ν) で表され、円筒座標系での座標 (R, ϕ, z)

らに各成分の関数形は以下のように定めた。

に対して、τ に関する方程式
2

Ggrav kM√
GD (τ ) = √τ + −γ(4)Ggrav (1 − k)MGH (τ ) = √√τ + b + −γ + b

(5)

2

z
R
+
=1
τ +α τ +γ(1)の解を τ = λ, ν を定義する、という関係性がある(α,γ は負の定数)。その名の通り、この座標系は回転 ここで G
grav は重力定数で、k = 0.09、M =
楕円体状の網目を張る系であり、その楕円体の焦点 1012 M 、b = 3.06 × 102 [kpc2 ] と定めた。なおバル⊙√
距離は ∆ = γ − α と表される。本研究では、銀河 ジ成分に関しては、バルジ自体が銀河全体に対してディスク面を基準面、太陽の位置を角度の基準 ϕ = 0 占める質量の割合が小さいため無視することにした。
とし、また α = −6.76, γ = −2.70 × 10−3 [kpc2 ] と設定した。

このポテンシャルの、銀河平面における回転曲線を描
くと図 1 のようになる。太陽の位置 R⊙ = 8.34[kpc]付近での回転速度が 220[km/s] であり、かつ銀河全

さて Stäckel 型ポテンシャル ψ は、一般に次の形式で書ける。

ψ(λ, ν) = −体を通して平坦な曲線になるため、これは観測結果と一致するポテンシャルであることが示される。

(λ + γ)G(λ) − (ν + γ)G(ν)
λ−ν

(2)

ここで G(τ ) は任意の関数である。このポテンシャル

2.3

Orbit

下での運動の積分は、第一にエネルギー E 、第二に各データ星の 3 つの運動の積分全てが分かること

角運動量の z 成分 Lz 、そして第三の積分量は次の形

で、その天体の軌道を完全に把握することができる。

式で表される I3 である。

ある天体 i の運動の積分を (Ei , I2,i , I3,i ) とした時、

位置 x におけるこの軌道の軌道密度 ρorb,i (x) は
]
[
1 2
1
G(λ)
−
G(ν)
√
I3 = (Lx +L2y )+∆2 vz2 − z 2
(3)
2 2
1
2
2
λ−ν
√
√
ρorb,i (x) =√R
Ni (λ)(λ + γ) −Ni (ν)(ν + γ) I2,i
なお以下では、Lz に代わって I2 ≡ 12 L2z を使用する(6)
こともある。この I2 は、いわゆる作用の ϕ 成分 Jϕ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 3: 観測的に示された、金属量が高い恒星の動力学

図 4: 観測的に示された、金属量が低い恒星の動力学

的分布

的分布

Ni (τ ) = G(τ ) −

I2,i
I3,i
−
− Ei
τ +α τ +γ(7)

い恒星 (赤点) の分布を示している。金属量が高い恒星の分布の特徴として、Lz = 0 付近に垂直に伸びるとなる。この軌道密度を、N 個のデータ星全てに対構造があり、さらに、金属量が低い恒星の分布と比して以下のように重み付きで足し合わせることで、最較して、Lz > 0 の側に分布が偏っていることが分か

終的にハローの密度 ρ(x) を再現する。

る。また、図 3 は分布が (垂直構造を除いて) 放物線

ρ(x) =

N∑状になっているが、図 4 は放物線の底に点が溜まっci ρorb,i (x)(8) ているような構造をなしていることが分かる。

i=1

ここでの重み ci は次のように決定される。観測されたある星 j の位置 xj が、軌道 i 上に存在する確率

Pij は以下で与えられる。
ci ρorb,i (xi )Pij = ∑N
k=1 ck ρorb,k (xj )4Discussion
図 3,4 について、図 3 の金属量が高い恒星の分布の方がディスクに似た構造を有していると言える。Lz(9) の符号はそれぞれの恒星が銀河内を回転する方向を示し、Lz > 0 が太陽と同じ回転方向と定義される。

実際には、位置 xi に存在する恒星は軌道 i の上にあ∏Nるため、i = j とした確率 Pii の総乗 i=1 Pii が最ディスクに属する恒星の多くは太陽と同じ方向に回大になるように、重み ci を定める必要がある。

きくなるため、図 3 の Lz > 0 に偏る分布はディスク

転し、ハローに属する恒星の軌道はランダム性が大的で、図 4 の Lz に関して対称な分布はハロー的であることが言える。また、軌道が完全に円である場合、

3

Results
本研究で用いたデータの恒星を、銀河子午面 (R−z

平面) 上に表すと図 2 のようになる。以下の図にお分布は放物線状になる (E ∝ L2z ) ため、図 3 の金属量が高い分布の方が放物線に沿った分布をしている
ことは、銀河円盤上を円運動する、ディスク星の特徴をであると言える。

いて、青色の点はハローの中でも金属量が高い (-一方、図 3 に置いて Lz = 0 付近に見られる垂直構

1.4 < [Fe/H]<-1.0) 恒星、赤色の点は特に金属量造は、Gaia-Enceladus-Sausage(GES) と呼ばれる構が低い ([Fe/H]<-1.8) 恒星、緑色の点はその中間 (-造である。これは、先行研究 (Belokurov et al. 2018)

1.8<[Fe/H]<-1.4) にある恒星を表している。観測装 によって発見された構造である。-1.7<[Fe/H]<-1 程置の性質のため、太陽の位置 (R, z) = (8.34, 0)[kpc] 度の、極端に半径方向に偏った速度を持つ恒星の集から放射状に恒星が分布していることが見て取れる。 まりであり、速度空間 vR − Vϕ 上で、ソーセージ状の
この天体の、運動の積分空間における分布は図 3,4 構造を形成するためこの名が取られた。この構造は、10のようになる。それぞれエネルギー-角運動量空間で、 MW のディスク構造が形成される時期に、10 M⊙
図 3 は金属量が高い恒星 (青点)、図 4 は金属量が低 程度の銀河が衝突した痕跡と考えられている。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
現在、このデータを元にして、2 章で紹介した手法
で軌道の重み ci を計算している。再現される分布は、金属量の多寡でどのような差異が発生するか、あるいは GES のような銀河形成史のはどのような広がりを見せるのかを、明らかにすることが期待される。

5

Conclusion
本研究では、Gaia DR2 の力学データと SDSSSEGUE の分光データを組み合わせることで、MW銀河のハローに属する天体を抽出し、軌道計算に基づく解析を行った。使用したデータは、ハローに属する恒星のみとなるように金属量が低い ([Fe/H]<-1)
恒星とし、また SEGUE 観測で正しく分光観測を行える、主系列星と赤色巨星に絞って解析を行った。使
用したデータは金属量によって分布が異なり、銀河形成の過程で発生したイベントを示唆する構造も見られた。軌道の重ね合わせた結果については、未だ結論を出すに至っていないが、観測可能領域を超えた範囲の動力学的構造、および MW の銀河形成史について新たな知見を得られることが期待できる。

Reference
Belokurov, V., Erkal, D., Evans, N. W. er al. 2018, MNRAS, 478, 611-619
Carollo, D., Beers, T. C., Lee, Y., S. et al. 2007, nature,450, 1020-1025
Chiba, M., & Beers, T. C. 2000, ApJ, 549, 325-336
Dejonghe, H., & de Zeeuw, P. T. 1988, ApJ, 333, 90-129
Ivezić, Ž., Sesar, B., Jurić, M. et al. 2008, ApJ, 684,
287-325
Jordi, C., Gebran, M., Carrasco, J. M. et al. 2010, A&A,
523, A48
Lee, Y. S., Beers, T. C., Sivarani, T. et al., 2008, ApJ,
136, 2022-2049
Sommer-Larsen, J., & Zhen, C. 1990, MNRAS, 242, 1024

——–index

銀河 13Gaia DR 2 による観測的 HRD の作成
新潟大学宇宙物理学研究室
掛川魁2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

Gaia Data Release 2 を用いた HR 図の作成
掛川 魁 (新潟大学大学院 自然科学研究科)

Abstract
欧州宇宙機関 (ESA) の位置天文観測機 Gaia は 10 億個以上の星に対してその位置、運動、光度、表面温度、組成などを測定し、星の正確な物理量測定を可能にするとともに、銀河系の非常に精巧な 3 次元地図を作成中である。2016 年に最初の Data Release 1(DR1) が行われ、2018 年の Data Release 2(DR2) の公開によって、およそ 13 億個の光源に対する高精度の位置測定と 3 バンド測光観測が可能となった。先行の位置天文観測衛星 Hipparcos では距離が 100pc 以下の星しか高精度 (誤差 10 ％以下) で距離が測れなかったのに対して、Gaia ではその距離が 10kpc まで伸びる予定である。次のデータリリース、DR3 によって星の研究が新たな段階に進むと考えられており、具体的にはデータの完全性、精度、正確性の向上だけでなく分光測光や分光などにおける発展をもたらすことが期待されている。
現在、DR2 をもとにして様々な分野の研究が行われているが、ここでは DR2 で得られたデータを用いて、星の種族に応じた様々な Hertzsprung-Russell diagram(HR 図) の微細な構造の研究を行った論文のレビューをする。フィールドと星団の両方の星について、観測結果をこれまでの分類や星の進化トラックと比較し、星の年齢、金属量などに対する Gaia HR 図の変化を見ていく。Gaia HR 図は銀河系の様々な星の種族や星の進化段階の精度と填補範囲において前例のないものとなっており、星の年齢や金属量による変化は大規模な星団の主系列や巨星分枝によって明確に描かれる。したがって、Gaia DR2 は星の進化と種族の研究のための大規模なサンプルに対して正確な位置測定と測光観測を組み合わせる可能性を示唆し、HR 図ベースの研究に新たな領域を開いた。

1

Introduction
Gaia は、ヨーロッパ宇宙機関 (ESA) によって 2013年 12 月 19 日に打ち上げられた位置天文衛星である。

Gaia の最大の目的は、10 億以上の星を観測することにより銀河系の非常に正確な 3 次元地図を作成することである。観測量は位置 (赤経、赤緯)、固有運

Hertzsprung-Russell diagram(HR 図) は、星の進化の研究のために最も重要なツールのうちの 1 つである。この論文で用いられている HR 図は、縦軸がG バンド絶対等級、横軸が GBP − GRP である星の色-等級図となっている。Gaia DR2 による高精度の年周視差や明るさの観測により、非常に正確な HR図が描けるようになった。

動 (赤経方向、赤緯方向)、年周視差である。観測波
長は 330-1050nm(G バンド) であり、等級は 6 等級から 20 等級までである。また、色の観測も行っており、この観測波長は 330-680nm の赤い (RP) バン
ドと 630-1050nm の青い (BP) バンドである。以下
ではそれぞれのバンドの明るさを GRP , GBP と表す。Gaia は 2016 年 9 月 24 日に最初のおよそ 1 年間分の観測に基づくデータが公開された (Gaia Data

Release 1,Gaia DR1)。2018 年 4 月 25 日に 2 回目のデータ公開 (Gaia DR2) が行われ、およそ 13 億個の星の位置天文学の 5-パラメータ (位置、固有運動、年周視差) が得られた。

表 1: Gaia DR2 のサンプル数
Data product or sourcetype Number of source

Total

1 692 919 135

5-parameter astrometry

1 331 909 727

2-parameter astrometry

361 009 408

G-band

1 692 919 135

GBP -band

1 381 964 755

GRP -band

1 383 551 713

Radial velocity

7 224 631

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

2

Building the Gaia HRDs
近傍の散開星団の星についての精密な HR 図を作

2.2

Isochrone

等時線は、星団の星々のように同時に生まれた様々な質量の星が、ある特定の時刻に HR 図上でとる分成し、議論を行った。

布を表した線である。質量の異なる星の進化の違いを反映している。表 2 に、今回議論される散開星団

2.1

Data ﬁlteringのサンプルに対する等時線フィッティングによって

ここでは、精度の良い HR 図を作成するために Gaia

得られた年齢と減光値が示されている。不確実性はが推奨するデータフィルタリングについて述べる。

log (age) ≤ 7 , 7 < log (age) ≤ 8 , log (age) > 8 に(1) 観測回数+0.08
対してそれぞれ、∆ (log (age))−0.22 , +0.11−0.13 , −0.06+1.14

5-パラメータの星たちは、6 回以上の観測を行ったも であり、∆E(B − R) = 0.04 となっている。ここでは、Gaia DR2 データで構成された最新の透過曲線でのについてのみ掲載している。
改訂された金属量 Z = 0.017 および Z = 0.020 に対(2) 年周視差

HR 図を描くための、G バンドにおける絶対等級は、 する PARSEC 等時線を用いた。Praesepe、Hyades、alpha Per, NGC 6475 は Z = 0.02 でフィッティング
MG = G + 5 + 5 log (ω/1000)され、その他の星団は Z = 0.017 で再現された。こで得られる。G は G バンドの明るさ、ω はミリ秒角
単位での年周視差である。この場合、年周視差の相対誤差が 20 ％以下であれば有効な HR 図が描ける。
ここでは、非常に正確な HR 図を描くことを目的としているため、年周視差の相対誤差の精度が 10 ％以下になるものを採用する。すなわち、絶対等級 MGの精度は 0.22mag 以下になる。

れは [Fe/H] = − 0.25 の NGC 2158 のような準太陽の金属量を有することが知られている星団に対しては比較的フィットしなかった。PARSEC における太陽の値は Z = 0.015 である。
ここで、log (age) = 6.0, 7.0, 8.0, 9.0 での等時線を図 1 に示す。これは、金属量 Z = 0.017 に対応したものである。

(3) 明るさ
G バンドでの明るさの相対誤差は 2 ％以下であることを要求する。すなわち、σG < 0.022mag である。
また、GBP , GRP の相対誤差は 5 ％以下であることを要求する。すなわち、σGBP , σGRP < 0.054mag である。

(4)color-excess
BP および RP におけるフラックスは、近くに明るい星がある場合や、星が混雑している領域にある場合などでは、背景光からの影響を受ける。暗い星ほど

図 1: 等時線

この影響を強く受ける。ここでは G、BP、RP バン
ドのフラックスをそれぞれ IG , IBP , IRP として、
2

1.0 + 0.015 (GBP − GRP ) <IBP − IRP
IG

< 1.3 + 0.06 (GBP − GRP )となることを要求する。

2

2.3

Membership2.3.1

Selection of open clusters

散開星団のサンプルは、大部分が明確に定義された 250pc 以内の近傍の星団と、幅広い年代をカバーする主に最大で 1.5kpc までの遠方の星団で構成され2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校る。より極端な年代でさらなる情報を提供する遠方の星団も含まれる。最終的な選考によって、250pc 以
内の 9 個の星団と、最大で 5.3kpc までの 37 個の星団で構成される。後者のメンバーシップのうち、最終的には 23 個のみが HR 図の構成に用いられた。残りの 14 個の星団では、色等級図が星間赤化の影響が大きすぎるとみなされた。これらの星団は表 2 にリ
ストアップされている。図 2 は表 2 で提供された星団の年齢に応じて色分けされた HR 図である。主系
列のターンオフと年齢に伴うクランプジャイアント
の進化が明確に示されている。また、白色矮星系列も見られる。

3

Results
まず、PARSEC 等時線と HR 図の比較を図 3, 4 に示す。フィッティングは主系列の上部、下部ともに非常に良い。質の高い Gaia 測光によって、はっきりと定義された特徴や非常に綺麗な系列、連星系列の明
確な定義をつくることができる。Pleiades 星団の一致は特に顕著である。広範囲の等級にわたる見事な一致にもかかわらず、およそ MG ∼ 10 で、予想されたモデルと観測された主系列は依然として一致していない。理論上の主系列の勾配は、観測されたもの
よりもわずかに急になっているように見えるが、低等級においても観測された主系列の勾配は予想されたものよりも急になっている。

表 2: Gaia HR 図を構成する球状星団とその値の概要

図 3: PARSEC 等時線と近傍の散開星団の Gaia HR
図の比較
図 2: 32 個の球状星団の Gaia HR 図2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 4: PARSEC 等時線と遠方の散開星団の Gaia HR
図の比較
次に、Gaia DR2 における HR 図の威力を示す。表2 にも記されている Hyades 星団と Praesepe 星団はその年齢と金属量がほぼ等しい散開星団である。こ

図 6: Hipparcos カタログによる Hyades 星団と Prae-

sepe 星団の HR 図

4●：Hyades〇：Praesepe

Discussion and Conclusionの 2 つの星団の DR2 における HR 図の主系列を重ね

図 3 において低い等級の観測された主系列の勾配たものが図 5 である。比較対象として、Hipparcos のが理論的なものよりも急になっているのは、この辺データを用いて作成された HR 図が図 6 である。図 6りの等級で背景光の減算が困難であることが影響しにおける HR 図の主系列の星も比較的重なっているている可能性がある。これは、PARSEC における非が、図 5 の Gaia DR2 による HR 図は非常にシャー

常に低質量な星のある領域で採用された境界条件をプになっていることがわかる。理論的には重なるこ

さらに修正する必要があるということを示している。

とは予想されていたが、観測によってここまで到達

Gaia DR2 の前例のない全天の正確性かつ一様なしたのは Gaia DR2 が初であった。この主系列のお位置天文学と測光のコンテンツによってフィールド

よそ 0.75mag 上にある星は、連星が 1 つの星として星と星団の両方の HR 図で、これまでに到達したこ観測されたものである。

とがないほどの微細な構造を見ることができる。

COVID-19 の影響で公開が延期となっている Gaia
DR3 では、およそ 15 億個の 5-パラメータが得られる予定である。年収視差は Gaia DR2 に対して 20 ％
精度が改善され、固有運動は 2 倍高精度になることが期待される。Gaia DR3 の公開は恒星の研究の新たな一歩となることが期待され、これはデータの完全性や前述の精度、正確性の向上、提供される連星の情報とともにさらなる分光測光と分光などによって達成されるであろう。

図 5: Hyades 星団と Praesepe 星団の Gaia HR 図

Reference
F. van Leeuwen 2009,A&A 497,209-242
The Gaia mission et al. 2016,A&A, 595,A1
Gaia Data Release 2 et al. 2018,A&A 616,A10

——–index

銀河 14
すばる/HSC で探る近傍極金属欠乏銀河の動力学
東京大学理学系研究科物理学専攻
磯部優樹

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

すばるで探る近傍極金属欠乏銀河 (EMPG) の統計的分光調査
磯部 優樹 (東京大学大学院 理学系研究科 修士２年)

Abstract
我々の研究グループは, すばる/HSC の深撮像データから機械学習を用いて選ばれた 27 個の近傍極金属欠乏銀河 (EMPG; Kojima et al. 2020a) 候補天体について調査を進めている. これまでの研究で EMPG は若く (≲ 30 Myr), 小星質量 (105 –106 M⊙ ) であり, 高い比星形成率 (∼ 100 Gyr−1 ) を示すことが分かっており, これらの性質は遠方初期銀河と類似している. Kojima et al. (2020a) ではパイロット観測として 27 天
体中 4 個の EMPG 候補天体を分光し, 新たに 2 つの EMPG を同定した. また, Kojima et al. (2020b) では EMPG の Fe/O が大きいことを示し, EMPG 内に大質量星が存在する可能性を示唆した. 本発表では,
残り 23 個 (= 27 − 4) の EMPG 候補天体のうち Keck 望遠鏡の可視分光器 LRIS で新たに追観測された13 天体の分光結果を報告する. これら 13 天体のうち 10 天体がごく近傍 (z = 0.01–0.06) の輝線銀河であると同定された. また, この 10 天体のうち解析の完了している 8 天体全てが EMPG の条件である Z ≤ 10%

Z⊙ を満たしており, その中には現在報告されている中で最も低い金属量 (1.6% Z⊙ ; Kojima et al. 2020a)
を更新する可能性のあるものも見つかった (J2355+0200; 1.4% Z⊙ ). さらに, これらの化学組成を調べたと
ころ, 他の EMPG に比べて Fe/O が有意に小さい天体を 1 つ発見した (J0210−0124). これにより, 全てのEMPG が大質量星由来の超新星による影響を強く受けているわけではないという示唆を得た.

1

Introduction
銀河形成の初期を知るためには, 極めて遠方 (z ≳ 6)の銀河を観測するのが良い. ただし, z ≳ 6 は非常に暗く, 詳しい性質はほとんど分からない. そこで,z ≳ 6 銀河の性質を知るため, その類似天体として
近傍 EMPG が用いられている. EMPG は太陽の10% 以下の金属量 (12 + log(O/H) ≤ 7.69) をもつ天体として定義されており (Kunth & Östlin 2000),
その金属量の低さに加えて, 若く (≲ 30 Myr), 小星
質量 (105 –106 M⊙ ) であり, 高い比星形成率 (∼ 100

Gyr−1 ) をもつことから遠方銀河の近傍類似天体として期待されている.

EMPG は非常に稀であり (Morales-Luis et al.
2011), かつ非常に暗いため, Kojima et al. (2020;
以下 Paper I) はすばる/HSC の広く (∼ 500 deg2 )深い (∼ 26 等; Ono et al. 2018) 可視撮像データを探査に用いた. また, z ∼ 0.03 にある EMPG を狙った
機械学習分類器を作成し, ∼ 4000 万天体から 27 個の EMPG 候補天体を選び出した. Paper I ではパイロット観測として 27 天体中 4 個の EMPG 候補天体を分光し, 新たに 2 つの EMPG を同定した. さらに, そのうちの 1 つは現在報告されている中で最も低い金属量をもつことが分かった (1.6% Z⊙ ).
このような天体は銀河形成初期の化学進化を知る上で重要な手がかりとなる. Kojima et al. (2020b)(以下, Paper II) は EMPG の元素組成を調べ, N/Oの値が太陽組成の ≲ 20% に止まる一方で Fe/O の値は太陽組成と近いことを発見した. このことから,
特に Fe/O が大きい EMPG の化学進化には鉄を多く放出する対不安定型超新星 (PISN) が影響を与えているという可能性を提示した.
本発表では, 残り 23 (= 27 − 4) 個の EMPG 候
補天体のうち Keck/LRIS で新たに追観測された 13天体の分光結果を報告する. 続いて金属量を求めてEMPG の条件を満たすかどうか確かめるとともに,星質量, 星形成率を調べることにより, 今回発表する

EMPG が遠方銀河の類似天体としてふさわしいかどうか議論する. さらに, これらの EMPG の元素組成を調査し, Paper II に見られる傾向との関係を考察するとともに, EMPG の化学進化の過程について議論する.

fλ (10-17 erg s-1 cm-2 Å-1)

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

15

短波⻑側

⻑波⻑側

10
5
0
4000

5000

6000
Wavelength (Å)

7000

8000

図 1: Keck/LRIS によって今回得られたスペクトルの例.
は J. X. Prochaska の開発したパイプライン PypeIt1を用いた. データ整約後のスペクトルは図 1 の通りとなった.
こうして得られたスペクトルの各輝線に対しガウス関数をフィッティングし, 赤方偏移やフラックスを求めた. また, Calzetti et al. (2000) のダスト減光曲線を仮定し Balmer decrement を基にダスト減光を補正した上で式 1 (Osterbrock 1989) より電子温度

Te (Oiii) を算出した:
図 2: 星形成率–星質量関係図. 今回同定された 8 個の EMPG (赤丸) を Paper I の図 22 に追加した. 赤λ4959 + λ5007
7.90 exp(3.29 × 104 /Te )
=
1/2
λ4363
1 + 4.5 × 10−4 ne /Te(1)星, 黒メッシュ, 灰実線はそれぞれ Paper I で報告さ

ただし, λ4363, λ4959, λ5007 はそれぞれ [Oiii]4363,

れた低金属量銀河 (EMPG を含む), SDSS の z ∼ 0[Oiii]4959, [Oiii]5007 のフラックスを表す. また, ne星形成銀河, 比星形成率の等高線 log(sSFR/Gyr−1 )は電子密度であり, ここでは 100 cm−3 を仮定した.

を表す.

こうして求めた Te (Oiii) から, Izotov et al. (2006)の光電離モデルを基に金属量 12+log(O/H) を算出し2

Observation and Analysis
Keck/LRIS による追観測は 2019 年 8 月 31 日

た. また, [Nii]6548, [Nii]6584, [Feiii]4686 のフラックスと Te (Oiii) から N/H, Fe/H を算出した.

EMPG の星質量は HSC-SSP の griz 撮像データに行われた (PI: T. Kojima). Keck/LRIS は高感に対し, 星由来の連続光と星雲からの輝線を計算す

度な分光装置であり, 元素組成を知るために重要なる beagle コード (Chevallard & Charlot 2016) を[Oiii]4363, [Feiii]4658, [Nii]6584 などの非常に弱い

用いて SED フィッティングを施すことにより求めた輝線も検出できると期待される. 今回の観測では短(Isobe et al. 2020). また, 星形成率は Hα の光度か波長側のグリズムとして 600/4000, 長波長側の回折ら算出した (Kennicutt 1998).

格子として 600/7500 を採用し, 観測波長域はそれぞれ 3000-5500, 6000-9000 Å である. 積分時間は 1 天
体につき 20 分で観測した. 波長, フラックス較正に
1 https://pypeit.readthedocs.io/en/latest/2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 3: N/O (左) と Fe/O (右) の金属量依存性. 今回同定された EMPG (赤丸) を Paper II の図 3 に追加した. 橙星, 灰丸, 灰実線はそれぞれ J0811+4730 (Izotov et al. 2018), SDSS 低金属量銀河 (Izotov et al.

2006), 太陽組成を表す.

3を示すことが分かった. 一方で, 図 3 右においては

Results
今回観測した EMPG 候補天体 13 天体のうち 10

天体がごく近傍 (z = 0.01–0.06) の輝線銀河であると同定された. また, この 10 天体のうち解析のPaper II の結果 (赤星) に見られる逆相関関係に従う EMPG もある一方で, それより Fe/O が小さい

EMPG も 1 天体見つかった (J0210−0124).

完了している 8 天体全てが EMPG の条件である

12 + log(O/H) ≤ 7.69 を満たすことが明らかとなった. さらに, この中には 12 + log(O/H) = 6.82+0.09−0.08(i.e., 1.4% Z⊙ ) という極めて低い金属量をもつ天体

4

Discussion
図 2 で, 今回同定した EMPG は Paper I 同様非56(J2355+0200) も見つかったが, これは現在報告され 常に星質量が小さく (10 –10 M⊙ ), かつ比星形成率−1ている最低金属量 (1.6% Z ; Paper I) を更新する可 が大きい (10–100 Gyr ) ことを示した. また, 比星⊙

能性がある.

形成率の逆数をとると, 星形成率一定の星形成史を次に, 星形成率–星質量関係を図 2 に示す. 今回

仮定した場合には星形成を始めた時間 tsf を表すこ同定された 8 個の EMPG の分布 (赤丸) を見ると,とになるが, 今回同定した EMPG は tsf = 10–100

Myr と求まるので, 銀河としては非常に若いことが示(105 –106 M⊙ ) ことに加え, main sequence (MS) を 唆される. これらのことから, 今回同定した EMPG
構成する z ∼ 0 星形成銀河 (黒メッシュ) より比星 は遠方銀河と近い性質を持つことが分かった. 特に形成率が 2–3 dex 高い (10–100 Gyr−1 ) ことが分 J2355+0200 は極めて低い金属量 (1.4% Z⊙ ), 星団ク
Paper I の結果 (赤星) 同様, 星質量が非常に小さい

かった.

ラスの極めて小さい質量 (5.3 × 104 M⊙ ) 及び高い比

続いて, EMPG の元素組成 (N/O, Fe/O) を図 3

星形成率 (59 M⊙ yr−1 ) をもっており, z ∼ 10 に予に示す2 . 図 3 左において今回同定した EMPG の分

想されている初代銀河 (Wise et al. 2012) に匹敵す

布 (赤丸) を見ると, Paper II の結果 (赤星) 同様するほどの形成初期銀河である可能性がある.

べての EMPG が太陽組成 (灰実線) より低い N/O
2 感度が足らず [Nii]6584 や [Feiii]4658 が検出されなかった天体は除いてある.

また, 図 3 において, 今回同定した EMPG は Pa-

per II 同様 N/O が小さく Fe/O が大きい傾向が見られた. 窒素は主に小中質量星が主系列から離れ漸近巨

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
星分枝星 (AGB 星) になった段階 (∼ 1 Gyr 歳) で星間空間に放出されると考えられるので, 小さい N/Oを示す EMPG はまだその年齢にないと言える (これは前述の tsf の見積もりとも一致する). このように非常に若い (≲ 100 Myr 歳) EMPG の化学進化には

10 M⊙ よりも重い星由来の超新星が主に寄与していると考えられる. 質量が 10–50 M⊙ の星由来の典型的な核崩壊型超新星 (CCSN) から放出されるガスのFe/O は太陽組成の 40% 程度 (log(Fe/O) ∼ −1.6)と考えられており (Tominaga et al. 2007), それより

Cam (HSC) collaboration includes the astronomicalcommunities of Japan and Taiwan, and Princeton University. The HSC instrumentation and software weredeveloped by the National Astronomical Observatory ofJapan (NAOJ), the Kavli Institute for the Physics andMathematics of the Universe (Kavli IPMU), the University of Tokyo, the High Energy Accelerator Research
Organization (KEK), the Academia Sinica Institute for
Astronomy and Astrophysics in Taiwan (ASIAA), andPrinceton University. Based on data collected at theSubaru Telescope and retrieved from the HSC dataarchive system, which is operated by Subaru Telescopeand Astronomy Data Center at NAOJ.

大きい Fe/O をもつ EMPG は PISN の影響を受けている可能性がある (Kojima et al. 2020b).
一方で, J0210−0124 の Fe/O は CCSN から放出

Reference

される割合より小さいことが明らかになった. Fe/O

Calzetti, D., et al., 2000, ApJ, 533

に関する前述の議論を踏まえると, J0210−0124 はChevallard, J. & Charlot, S., 2016, MNRAS∼ 100 Myr より歳をとっている可能性もあるが,
J0210−0124 の比星形成率は 280 Gyr−1 であり, こIsobe, Y., et al., 2020, arXiv:2004.11444

れは J0210−0124 が非常に若い (tsf = 3.5 Myr) こ

Izotov, Y. I., et al., 2006, A&A, 448とを示す. よって, 全ての若い EMPG が CCSN や

Izotov, Y. I., et al., 2018, MNRAS, 473

PISN による影響を強く受けているわけではないの

Kennicutt, R. C. Jr., 1998, ARA&A, 38, 189

かもしれない.

Kojima, T., et al., 2020a, ApJ, 898
Kojima, T., et al., 2020b, arXiv:2006.03831

5Conclusion
本発表では Keck/LRIS で新たに追観測された 13

天体のうち, 10 天体がごく近傍 (z = 0.01–0.06) の輝線銀河であると同定された. また, この 10 天体のうち解析の完了している 8 天体全てが EMPG の条件
である 12 + log(O/H) ≤ 7.69 を満たすことが明らかとなった. その中でも J2355+0200 は極めて低い金Kunth, D., & Östlin, G., 2000, A&A, 10
Morales-Luis, A. B., et al., 2011, ApJ, 743
Ono, Y., et al., 2018, PASJ, 70
Osterbrock, D. E., 1989, Astrophysics of Gaseous Nebulae and Active Galactic Nuclei, 2nd edn. University
Science Books

属量 (1.4% Z⊙ ) を示し, 現在報告されている最低金

Tominaga, N., Umeda, H., & Nomoto, K., 2007, ApJ,
660

属量を更新するとともに, 初代銀河に匹敵するほどのWise, J. H., et al., 2012, ApJ, 745

形成初期銀河である可能性がある. また, 他の EMPG
より有意に低い Fe/O を示す天体 J0210−0124 が新たに見つかった. これにより, 全ての EMPG が大質量星由来の超新星による影響を強く受けているわけではないという示唆を得た.

Acknowledgement
We thank the staﬀ of W. M. Keck Observatory for
their help with the observations. The Hyper Suprime-

——–index

銀河 15
空間分解した近傍渦巻銀河におけるダスト減光
量と星形成率，星質量関係
名古屋大学理学研究科素粒子宇宙物理学科素粒
子宇宙物理学専攻
北條妙2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

空間分解した近傍渦巻銀河におけるダスト減光量と星形成率，星質量関係
北條 妙 (名古屋大学大学院 理学研究科)

Abstract
本研究ではダストの減光量について調べるために減光量―星形成率，減光量―星質量の関係に注目した．
これまでの研究でそれぞれの銀河全体を積分したグローバルな関係が得られているが (Garn & Best 2010)，
銀河を空間分解した場合の関係は未だ明らかになっていない．渦巻銀河ではバルジに古い星が多くディスクでは星形成が活発なように，銀河ではその場所ごとに環境が異なっているため，空間分解すると局所的な違いを考慮することができ，積分されていない幅広い値での関係が得られると期待される．そこで，本研究では近傍銀河における 1 kpc スケールでの減光量―星質量関係，減光量―星形成率関係について求めることを目的として，それぞれの関係に対しての空間依存性について調べた．結果として，kpc スケールに空間分解した銀河における減光量―星質量関係と減光量―星形成率関係は共に，銀河全体を積分したグローバルな関係と同じ傾向を示すことがわかった．

1

Introduction

ジに古い星が多くディスクでは星形成が活発なように，銀河ではその場所ごとに環境が異なっているこ

星間空間には重元素の固体微粒子であるダストが存在する．ダストは星の放射を吸収・散乱し，一般に銀河の観測されるスペクトルを赤化し，吸収したエ
ネルギーを遠赤外線として再放射する．これにより本来のスペクトルを得るためにはダストによる減光の補正を行わなければならない．また，減光によって紫外線が過小評価され星形成率の推定を困難にするため，推定には紫外線と赤外線の両方の観測を総合する必要がある．このように銀河における物理量を考える上でダストの減光量を考えることは非常に重要である．
本研究ではダストの減光量について調べるために減光量―星形成率，減光量―星質量の関係に注目しとが知られている．空間分解すると局所的な違いを考慮することができ，積分されていない幅広い値での関係が得られると期待される．そこで，本研究では近傍銀河における 1 kpc スケールでの減光量―星質量関係，減光量―星形成率関係について求めることを目的として，それぞれの関係に対しての空間依存性について調べた．
また，渦巻銀河には銀河中心のバルジを貫くような配置の棒状構造を持つ棒渦巻銀河と，棒構造を持たない渦巻銀河が存在する．しかし，棒状構造において星形成にどのような働きをもたらすかは完全に解明されていない．星形成率は銀河の腕で活発であり，星質量は銀河の中心で大きい．そのため，中心た．Garn & Best (2010) は星形成銀河からの Hα 光の形態で分けるによって銀河の形態ごとの違いを見

度の減光量が星形成率 (Star formation rate: SFR)，

出すことができる可能性があると考えた．本研究で金属量，星質量の 3 つのパラメータに対してどのよ
うに依存しているか調べた．図 1 は銀河スケールでの減光量と星形成率，星質量のそれぞれの関係である．このように，これまでの研究でそれぞれの銀河全体を積分したグローバルな関係が得られているが(Garn & Best 2010)，銀河を空間分解した場合の関係は未だ明らかになっていない．渦巻銀河ではバルは空間分解した減光量–星質量関係，減光量–星形成率関係において，銀河を棒渦巻銀河と棒状構造を持たない渦巻銀河との比較も行った．

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

2.2

Data

本研究では必要なデータを DustPedia から選んで使用した．取得したデータは以下に述べたもので
ある．

2.2.1

GALEX

減光量と星形成率を求めるために紫外線天文衛星である Galaxy Evolution Explorer (GALEX ) の FUV
バンドの撮像観測データを用いた．有効波長は λ =2316 Å である．FUV データにおける FWHM は4.3 ′′ である．

2.2.2

WISE

星質量と星形成率を求めるために赤外線天文衛星である Wide-ﬁeld Infrared Survey Explorer (WISE) のデータを用いた．本研究では，星質量を求める
のに 3.4 µm を，星形成率を求めるのに 22 µm を使用した．FWHM は WISE 3.4 µm で 6.1 ′′ ，WISE
図 1: グローバルな減光量–星形成率，減光量–星質量

22 µm で 17 ′′ である．

関係 (Garn & Best (2010) より改変)

2

Methods

2.1

Sample

本研究では星形成率，星質量，ダスト減光量の関係性を求めることを目的としているためそれらの物理量が求められるようにサンプル選択を行った．今2.2.3

Herschel

本研究では，減光量を推定するために HerschelSpace Observatory の PACS の 100 µm，SPIREの 250 µm の 2 つのバンドの撮像データを用いた．

FWMH は PACS 100 µm で 8 ′′ ，SPIRE 250 µm で18 ′′ である．

回用いた全てのデータは DustPedia のデータ上にある Galaxy Evolution Explorer (GALEX )，Wide-

2.3

CAAPR

ﬁeld Infrared Survey Explorer (WISE )，HerschelSpace Observatory のデータを選び使用した．本研

CAAPR (Comprehensive & Adaptable Aperture

究で用いたサンプルは，用いるデータが揃っている

Photometry Pipeline) は，Clark et al. (2018) を中心

こと，渦巻銀河であること，画像の下処理として用に，前述した DustPedia で開発された python2.7 でいた CAAPR (Comprehensive & Adaptable Aper-

動作するパイプラインである．本研究では，CAAPR

ture Photometry Pipeline) パイプライン (Clark et

パイプラインを画像の下処理として使用した．これ

al. 2018) が正常に動作するという条件を満たす天体 により，銀河以外の要素 (周囲の星や背景光) を取りである．本研究ではこのサンプルの中から 18 天体を 除いた．
サンプルとした．

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

物理量の計算2.4

DustPedia から取得したデータは全て Jy/pixel になっている．本研究では空間分解の手法として 1 辺が 1 kpc のピクセルとなる pixel-to-pixel の解析方法を用いている．

2.4.1

星形成率

)]
[ (
FTIR
A(FUV) = 0.4967 + 1.1960 log
FFUV
[ (
)]2
FTIR
+ 0.3522 log
FFUV
[ (
)]3
FTIR
− 0.033 log
FFUV

(3)

ここで，FTIR は全赤外フラックス，FFUV は遠紫外

星形成率の計算方法は，Casasola et al. (2017) の線フラックス，A(λ) は等級で表されている．フラッ
クスは Fλ = νλ Sλ で求められ，単位は W m−2 であ方法を採用した．

ΣSFR = (3.2 × 10−3 I22 + 8.1×10−2 IFUV )× 1.59る．Sλ はフラックス密度で，単位は W m−2 Hz−1 で(1) ある．
本研究では全赤外線光度 LTIR から FTIR を求めた．

こ こ で ，ΣSFR [M⊙ yr−1 kpc−2 ] は 単 位 当 た り のSFR，I2 2，IFUV はそれぞれ 22 µm，FUV の強度[MJy yr−1 kpc−2 ]，i は inclination である．

観測量から求められる LFUV とは違い，減光量を求めるのに必要である LTIR は 8 µm—1 mm の範囲における光度の積分値が必要だ．しかし，Galametz etal. (2013) の示した以下の換算公式を使うと，PACS
100 µm と SPIRE 250 µm の 2 バンドのどちらか 1

2.4.2

星質量

つの観測データを用いて全赤外線光度を求めること

星質量は星質量光度比から推定される．本研究では，WISE 3.4 µm の光度のみを用いて星質量を換算する Wen et al. (2013) の方法を採用した．ここで，νLν は 3.4 µm における波長と光度である．
(

M∗
log10
M⊙
(
=

log LTIR = ai log νLν (i) + bi

(4)

LTIR ，νLν の単位はどちらも L⊙ で，係数は表 1 のようになっている．Galametz et al. (2013) による)と PACS 100 µm からの推定が最も精度が良いため，[(1.120±0.001) log10

νLν
L⊙

PACS 100 µm のマップを LTIR の推定に用いるが，]+ (−0.040 ± 0.001)

2.4.3

ができる．

PACS 100 µm のデータが得られていない銀河に対(2) しては SPIRE 250 µm のデータを LTIR の推定に用)いる．このようにして全赤外線光度とそのフラック

× cos i

減光量スを求め，本研究での減光量を推定した．
表 1: TIR 光度換算のための較正係数
Wavelengthaibi

減光量は紫外線フラックスと遠赤外線フラックス

100 µm1.000±0.001

0.256±0.008の比から求めることができる．Buat et al. (2005) に250 µm

1.060±0.004

0.451±0.023

よる，現在星形成銀河について最も広く用いられている経験的な関係は，GALEX FUV (1530 Å) では
以下のようになる．

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

3

Results
以下の図 2 は 1 kpc スケールで空間分解した減光

4Discussion & Conclusion
結果より，空間分解した減光量–星質量，減光量–

量–星質量関係，図 3 は減光量–星形成率関係である． 星形成率のいずれにおいても先行研究で見たような
図 2，3 上の点は pixel-to-pixel で の空間分解したグローバルな関係と似たような，正の相関を見るこプロット，実線は 1 次関数でフィットした傾きを示とができた．しかし，先行研究では星形成率より星している．また，棒渦巻銀河を赤色，棒を持たない

質量との相関が強い結論だったが，今回のサンプル

渦巻銀河を青色で示している．

では星質量より星形成率の方が傾きが大きく，星形
成率がより減光量に影響を与えていると考えられる．
また，棒渦巻銀河と棒を持たない渦巻銀河を比較すると，減光量–星質量において棒を持つかどうかが関係に影響を与えているかを顕著に認めることはできなかった．減光量–星形成率では，棒渦巻銀河と棒なし渦巻銀河で比較的同じ傾向を持つような銀河を図 3 で見ることができ，棒渦巻銀河より棒のない渦巻銀河の方が傾きが大きい傾向がわかる．この傾向
は今回の 18 のサンプル銀河では見ることができたが，この傾向が見られるかどうかをより多くのサンプルを用いて検証する必要があると考えている．

Acknowledgement
指導教官である竹内努准教授，同研究室の先輩方，
図 2: 空間分解した減光量–星質量関係

他研究室の同期の方々には研究の議論やアドバイス，
他にも様々な面でお世話になりました．この場を借りて感謝申し上げます．

Reference
Buat, V., Iglesias-Páramo, J., Seibert, M., et al. 2005,
AJ, 619,L51
Casasola, V., Cassará, L. P., Bianchi, S., et al. 2017,
A&A, 605, arXiv:1706.05351
Clark, C. J., Verstocken, S., Bianchi, S., et al. 2018,
A&A, 609, arXiv:1708.05335
Galametz, M., Kennicutt, R. C., Calzetti, D., et al.
2013, MNRAS, 431, 1956
Garn, T., & Best, P. N. 2010, MNRAS, 409, 421
Wen, X. Q., Wu, H., Zhu, Y. N., et al. 2013, MNRAS,
433, 2946

図 3: 空間分解した減光量–星形成率関係

——–index

銀河 16
空間分解した星質量-星形成率関係から見る銀河
内部での星形成活動と分子ガスの割合
北海道大学宇宙理学専攻
梶川明祐実

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

空間分解した星質量–星形成率関係から見る銀河内部での星形成活動と分子ガスの割合
梶川 明祐実 (北海道大学理学院 観測天文学研究室)

Abstract
銀河全体の星質量 (M∗ ) と星形成率 (SFR) の間には正の相関があることが知られており、この相関関係を持つ銀河は星形成主系列 (SFMS) と呼ばれている。これまでの研究より、星形成が非常に活発な銀河や現在ほとんど星形成を行っていないような銀河は SFMS から外れて分布することがわかっており、M∗ –SFR 平
面上で銀河の全体的な星形成の段階を推測することができる。また、分光撮像観測の増加に伴い、銀河内部
における星形成の進行過程を明らかにするために、銀河を空間分解して求めた星質量面密度 Σ∗ –星形成率
面密度 ΣSFR 関係についても研究が進みつつある。本研究では、銀河中心から円環をとり、その Σ∗ –ΣSFR
関係を求めることで、銀河の中心からの距離に応じて星形成がどのような段階にあるのか調査した。我々はCOMING で観測された銀河のうち 91 天体について SFMS を決定し、この SFMS からの SFR 軸方向のずれ (∆MS) によって動径方向に対する Σ∗ –ΣSFR 関係がどのように変化するか調べた。その結果、全サンプ
ル銀河の外縁部における Σ∗ と ΣSFR の間には良い相関が見られたが、∆MS が負の銀河、すなわち星形成が終息に向かっている銀河では、銀河中心部における SFR の減少が顕著であり、星質量に対する分子ガス質
量の割合も SFMS 銀河に比べて 1 割程度減少していることがわかった。このことは、過去の星形成により分子ガスが消費されることで、銀河中心部から星形成が行われなくなっていること (inside–out quenching)を示していると考えられる。

1

Introduction
銀河内ではガスから星が形成されており、銀河の100のように変化してきたかを調査する必要がある。銀河の進化を語る上で重要な関係として「星質量–星形成率関係」が広く知られている。銀河全体での星形
成率と星質量との間には図 1 のような関係が見られ、以下のようなべき乗で表される (Elbaz et al. 2007)：

SFR[𝑀⨀ yr %&]進化を明らかにするためには、星やガスの質量がど
10

1

0.1

0.01
109

SFR ∝ M∗0.77

(1)

1010

1011

𝑀∗ [𝑀⨀]

この対数線形関係を持つ銀河は、恒星の主系列に

図 1: 銀河の星質量–星形成率関係。横軸は銀河の星質なぞらえて、星形成主系列（Star Formation Main

量、縦軸は星形成率を示す。SDSS によって観測されSequence; SFMS）と呼ばれる（Brinchmann et al. た z ≤ 0.1 の銀河を用いている。Elbaz et al. (2007)
2004）。星形成を現在行っている銀河は SFMS に沿う を引用、編集。
傾向が見られている。一方で、星形成が抑制されているような銀河は、M∗ –SFR 平面上において SFMS

進むと考えられているため、銀河の進化をこの平面よりも下側に分布することが知られている。銀河はから推測する事ができる。

星形成が活発な段階から抑制される段階へと進化が

上記の関係が、銀河を空間分解した場合の Σ∗ と2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
星質量

ΣSFR の間にも成り立つとすれば、この平面上で銀河 2.2.1
内部の星形成の変化をたどることができる。本研究では、個々の近傍銀河を円環に区切ることで銀河内部を空間分解し、それぞれの円環における Σ∗ と ΣSFRの平均を求めこの平面上でどのように分布するかを星質量は、WISE の 3.4 µm バンドの光度 νLν (3.4µm) を用いて、マップの各ピクセルに対して以下の式 (Wen et al. 2013) より計算した。

調べた。これにより、銀河内部での星形成がどのように変化してきたか、もしくはこれからどのような

(
log10

星形成が行われるのかを考察し、星形成の違いについて述べる。

2

Methods

2.1

サンプル天体の選択

M∗M⊙)= (0.679 ± 0.002) + (1.033 ± 0.001)[]
νLν (3.4 µm)
× log
L⊙
(2)

さらに、各ピクセルにおいて星質量を銀河面の面積で除算し、星質量面密度のマップを作成した。

本研究では、国立天文台野辺山宇宙電波観測所 45m
電波望遠鏡のレガシープロジェクト COMING (COMulti-line Imaging of Nearby Galaxies, Sorai et al.
2019) で観測された銀河を用いた。このプロジェク
トは、多数の近傍銀河を観測し、星の材料となる低温の分子ガスの分布や物理的性質を調査するものである。
サンプル天体には、(1)COMING プロジェクトで観測された天体であること、(2)GALEX FUV と WISE

2.2.2

星形成率面密度

星形成率面密度 ΣSFR は、GALEX FUV の強度

IFUV と WISE 22 µm バンドの強度 I22µm を用いて、マップの各ピクセルに対して以下の式 (Casasola, etal. 2017) より計算した。
(

ΣSFR
M⊙ yr−1 kpc−2)= 8.1 × 10−2(

IFUV
MJy sr−1)

選択した。この結果、サンプルとして 91 天体を選出

× cos i × 1.59
(
)
I22µm
−3
+ 3.2 × 10
MJy sr−1

した。

× cos i × 1.59

22 µm のアーカイブデータがどちらも存在すること、(3) 相互作用をしていないことを満たしているものを

(3)

2.2

物理量の導出ここで、i は銀河円盤の視線方向への傾斜角度である。

本研究では物理量として、星形成率、星質量、分子ガス質量を用いた。星形成率の導出には、GALEX

2.2.3

分子ガス質量面密度

FUV と WISE 22 µm のアーカイブデータを使用

分子ガス質量面密度 Σgas は COMING によって得した。星質量の導出には、WISE 3.4 µm のアーカ

られた 12 CO(J = 1 − 0) の積分強度 I12 CO(1−0) を用

イブデータを使用した。分子ガス質量の導出には、 いて、マップの各ピクセルに対して以下の式より計COMING によって観測された 12 CO(J = 1 − 0) 輝 算した。
線の積分強度のデータを使用した。また、円環平均)()
を導出する際には、各銀河において銀河中心に対し ( ΣI12CO(1−0)
gas= 3.20 × 1.36 × cos i ×て円環を 0.1r25 ごとに取り、各円環内における物理M⊙ pc−2
K km s−1[]量の平均を計算した。ここで、r25 は B バンドでのXCO
×輝度が 25 mag arcsec−2 となる半径である。
2.0 × 1020 cm−2 (K km s−1 )−1(4)

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 3: 円環平均した Σ∗ –ΣSFR 関係。図中の黒線はす
図 2: 銀河全体の星質量–星形成率関係。図中の黒線

べてのデータ点に対して最小二乗近似フィットを用いはすべてのデータ点に対して最小二乗近似フィットて求めた近似線を示し、黒斜線は ΣSFR /Σ∗ = 10−10を用いて求めた近似線を示し、黒斜線は黒線に対し

yr−1 となる直線を示す。

て ±0.3 dex となる直線を示す。
上下にシフトすることがわかった。また、銀河中心
ここで、XCO は CO-to-H2 変換係数 (Bolatto et al.

部ほど Σ∗ が高いことを考慮すると、∆MS が減少す2013) である。

るほど銀河中心部での SFR の落ち込みが大きいことがわかった。

3

Results

3.1

M∗ –SFR 関係

3.3

分子ガスの割合

分子ガス質量についても同様に円環平均を取り、各

図 2 は本サンプル 91 天体に対する銀河全体の星質円環でのガスの割合 fgas (= Σgas /Σ∗ ) を求め、動径量と SFR の関係を示す。本研究では、SFMS から方向に対する分子ガスの割合の分布を調べた。図 4のずれに応じて銀河内部における星形成がどのようは ∆MS に応じてサンプル天体を三つのグループにに異なるのかを調べる。そのため、まず本サンプル

分割し、それぞれのグループにおける fgas の動径分

天体について SFMS を決定し、この SFMS からの布を示す。これより、∆MS が減少するほど銀河中心

SFR 軸方向のずれ（∆MS）を以下の式より求めた。 部における fgas の減少が顕著であり、∆MS が高い∆MS [dex] = log10 SFR(M∗ ) − log10 SFRfit (M∗ ).
(5)

3.2

Σ∗ –ΣSFR 関係

図 3 は銀河中心から 0.1r25 ごとの円環内での平均の Σ∗ と ΣSFR の関係を示す。これより、円環平均した場合においても Σ∗ と ΣSFR は良い相関を持ち、さらに相関を保ちつつ ∆MS に対応してプロット上で銀河では分子ガスの割合が 10% 程度であるのに対して、∆MS が低い銀河では 1-3% まで減少していることがわかった。

4

DiscussionΣ∗ –ΣSFR 関係より、∆MS の減少とともに Σ∗ に対する ΣSFR の値が減少することがわかった。さらに、∆MS が低い銀河、すなわち銀河全体の星形成活2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
られる。これらより、銀河中心での過去の活発な星形成により分子ガスが消費され減少することで、中10-

心部から星形成が終わりに向かっていることが示唆される。これは inside–out quenching 理論（Perez etal. 2013）を支持する。

10*+

5

𝑓"#$ [%]

10*,

ΔMS > 0.3

Conclusion
本研究では銀河を空間分解した Σ∗ –ΣSFR 関係を*.

用いて、星形成主系列からの距離によって銀河内部

10-の星形成の違いがあるかどうかを調べた。その結果、10以下のことがわかった。
10*,𝑓"#$ [%]

1. Σ∗ –ΣSFR 関係より、銀河全体の星形成活動が終息に向かう銀河は銀河中心部における SFR の落ち込みが見られた。

10*+-0.3 ≤ΔMS ≤ 0.3

2. 星質量に対する分子ガスの割合の動径分布より、銀河全体の星形成活動が終息に向かう銀河は10*.

SFR と同様に銀河中心部において分子ガスの10-

割合が減少していることがわかった。

3. これより、銀河中心部において過去の星形成に

𝑓"#$ [%]

10*,より分子ガスが消費されたことによって分子ガスの割合が減少していると考えられる。これは10*+

中心部から星形成活動が終息していることを示
ΔMS < -0.3

10*.

0.0

0.2

0.4

0.6

唆し、inside–out quenching 理論を支持する。

0.8

𝑟/𝑟+6

Reference
Bolatto, A.D., Wolfire, M., & Leroy, A.K. 2013,
ARA&A, 51, 207

図 4: 分子ガスの割合の動径分布。上側（下側）のエ
ラーバーは第 3(第 1) 四分位数を示す。
動が終息に向かっている銀河では、銀河中心部におBrinchmann, J. et al. 2004, MNRAS, 351, 1151
de Vaucouleurs, G. 1959, Handbuch der Physik, vol.53,
275

いて ΣSFR が落ち込んでいることがわかった。これ

Downes, D., & D.Reynaud 1996, 461, 186

は、銀河中心部から星形成が行われなくなっている

Elbaz, D. et al. 2007, A&A, 468, 33-48

ことを示している。さらに星質量に対する分子ガス

Peng, Y. et al. 2010, ApJ, 721,193の割合を調べたところ、∆MS が低い銀河では同領域における分子ガスの割合の減少が顕著であった。こSorai, K. 2019, PASJ, submitted

れは、以前行われた星形成により分子ガスが消費さ

Wen, M. Q. 2013, MNRAS, 433, 2956

れたため分子ガスの割合が減少していることが考え——–index

銀河 17スペクトルのモデル計算による Recently
Quenched Galaxy の星形成史の推定
東北大学理学研究科天文学専攻
安達孝太

未提出

——–index

銀河 18
すばる望遠鏡で見つかった青い銀河団の高温ガ
スの性質
奈良女子大学人間文化総合科学研究科数物科学専攻
美里らな2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

すばる望遠鏡で見つかった青い銀河団の高温ガスの性質
美里 らな (奈良女子大学 太田研究室)

Abstract
宇宙の基本的な構成要素である銀河は銀河中の星生成活動が活発であれば青色に、そうでなければ赤色に見える。過去の観測から、赤方偏移が高いほど銀河団に含まれる青い銀河の割合 (ブルーフラクション) が増加
するブッチャー・エムラー効果 [1] が知られている。また、近傍の銀河群ではブルーフラクションが大きいほど X 線光度が小さい [2][3] ことが知られているが、遠方の銀河団については詳しく調査されていない。そこで本研究では、遠方にある青い銀河団のブルーフラクションと X 線光度の相関関係を調べ、メンバー銀河と銀河団の内部に充満している高温ガスの共進化の解明を目指す。すばる望遠鏡を用いた銀河団探査である

Hybrid Search for Cluster with HSC(HSC-HSC) のカタログを参照し、z = 0.84 にある 43 個の青い銀河団の X 線光度を XMM-Newton 衛星のアーカイブデータを解析し求めた。その結果、12 天体から銀河団放射が確認され、その X 線光度の重み付き平均は、LX (0.5 − 2.0keV) = (7.4 ± 0.7) × 1042 [erg/s] であった。
ほとんどの X 線光度は上限値をとるためブルーフラクションと X 線光度に顕著な関係は見られなかった。さらに、可視銀河団 [4] と比較すると青い銀河団の方が暗い傾向にあることがわかった。また、7 天体には活動
銀河核 (AGN) が存在し、うち 1 天体について Chandra 衛星から X 線光度を求めると、AGN の寄与が大き
いことがわかった。

1

研究背景
銀河団は銀河を数百から数千個含む天体であり、自己重力系にある天体として宇宙で最大である。銀河団は、ダークマター、高温ガス、星で構成され、それぞれの質量比は 85%、13%、2% である。銀河団の典型的な大きさは数 Mpc で、総質量は 1014 –1015 M⊙である。過去の観測から銀河は多種多様な性質を持っており、銀河の色や形態は銀河が存在する環境に大きく依存していることがわかっている。その関係を
形態-密度関係 [5] といい、近傍銀河団では、銀河団
中心のような銀河の個数密度が高い環境では、楕円

図 1: 赤方偏移と銀河団中のブルーフラクションの関

銀河 (赤い銀河) の割合が高く、逆に銀河団の外側の係 [1]。横軸は赤方偏移、縦軸はブルーフラクション。

個数密度が低い環境では、渦巻銀河 (青い銀河) の割合が高い。このことから、銀河の進化を理解するた

立されてきた時代が赤方偏移 1–2 であると考えられてめにはその周囲の環境がどのような影響を及ぼしているが [6]、遠方銀河団は見かけのサイズが小さく暗いるのかを解明する必要がある。

いため観測が進められていなかった。しかし、近年の遠方の銀河団ほどメンバー銀河のブルーフラクショ すばる望遠鏡の Hyper Suprime-Cam(HSC) を用いンが増加するブッチャー・エムラー効果 [1] が知られて た Subaru Strategic Program(SSP)[7] により多数のいる。その結果を図 1 に示す。これより、銀河団での遠方銀河団の系統的な観測が可能になった。本研究で星生成活動が時間と共に減少してきたことがわかる。 は特に銀河団探査プロジェクトの一つである、Hybrid
その後の研究により、銀河団の成長と銀河の形態が確2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
Search for Cluster with HSC(HSC-HSC) サーベイで2.2見つかった青い銀河団に着目する。
銀河団の内部は高温ガスで満たされており、ガスの温度は数千万 K にも及ぶため原子はイオン化してプラズマ状態になり X 線を放射している。銀河団の典型的な X 線光度は 1043 –1045 [erg/s] である。X 線を観測するためには地球の大気よりも上に観測衛星を飛ばす必要がある。遠方銀河団のような広がった暗い天体の観測に適しているのが XMM-Newton 衛星であり (2.1 節参照)、AGN のような点源と銀河団の分離の観測に適しているのが Chandra 衛星である(2.2 節参照)。
高温ガスの大部分は一度も星になったことがない
原始ガスだと考えられている。また、高温ガスは銀河

Chandra 衛星

AGN は明るい X 線源であり得る。遠方銀河団は見た目のサイズが小さいため XMM-Newton 衛星では

AGN と銀河団を分離できていない可能性がある。これに対し Chandra 衛星は Hight Resolution Mirror

Assembly(HRMA) という X 線望遠鏡を搭載しており、優れた角度分解能 0.5 秒角を持つ。HRMA には 2種類の検出器が搭載されておりその一つが Advanced

CCD Imaging Spectrometer(ACIS) である。CCD は
2 × 2 に配列したイメージング用の ACIS-I と 1 × 6 に配列したイメージングとグレーティング用の ACIS-S からなる。データ解析には、Chandra Interactive
Analysis of Observations(CIAO) を用いた。

に動圧を及ぼし銀河からガスをはぎ取ると考えられており、これが環境効果の原因の一つになっている。
これまでの研究から、近傍の銀河群ではメンバー銀河に含まれるブルーフラクションが大きいほど高温ガス

3

解析手順

3.1

XMM-Newton 衛星による X 線光度の測定の X 線光度が低い、あるいはほとんど X 線放射を持たないことが知られている [2][3]。しかし、銀河団についてはまとまった調査はされていない。そこで本研

HSC-HSC カタログにある 55 天体のうち、XMM-

究の目的は、z = 0.84 にある青い銀河団のブルーフラ

Newton 衛星のアーカイブデータがある 43 天体を解クションと X 線光度の相関関係について調査するこ析した。銀河団の中心座標は HSC-HSC のカタログとである。なお、本研究では平坦な宇宙を仮定し、宇値を用いた。X 線光度を求めるために X 線スペクト

宙論パラメーターは ΩM = 0.28, ΩΛ = 0.72, h = 0.7

ル抽出をした。銀河団の領域は中心座標からスケーとする。z = 0.84 において 1′′ = 7.75[kpc] に相当す

ル半径 R500 までの円とし、バックグラウンドの領域る。誤差は 1σ 統計誤差を引用する。

は銀河団半径の 2 倍から 3 倍の円環とした。図 2 に各領域を表した HSCJ1001+0153 の画像を示す。ここで、スケール半径 R500 とは銀河団の質量密度が宇2

観測機器とデータリダクション

2.1

XMM-Newton 衛星

宙の臨界密度の 500 倍になる半径のことである。
ほとんどの天体では検出された光子数が少なかったため銀河団の典型的な熱的放射スペクトルモデル

XMM-Newton 衛星は、3 台の X 線望遠鏡を搭載(apec*phabs) を仮定し、観測されたカウントレート

した X 線天文衛星である。広い視野 (30′ ) と大きなから光度を見積もった。ここで、銀河団放射モデルの有効面積 (1500cm2 @1keV) をもち、さらに約 6 秒角

パラメータは、温度を 5.0 keV、Abundance を 0.30の角度分解能を持っている。望遠鏡は 2 台の表面照

solar と仮定した。

射型検出器 (MOS) と 1 台の裏面照射型検出器 (PN)
で構成され、各焦点面に European Photon Imaging

Camera(EPIC) と呼ばれる X 線 CCD カメラが配置されている。データ解析には広がった天体の解析に特化した、Extended Source Analysis(ESAS) を用
いた。

3.2

Chandra 衛星による AGN の寄与の評価

まず、銀河団の中心座標からスケール半径 R500 以
内に AGN が存在するかを調べるため、可視光サー

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 2: XMM-Newton 衛星の 3 つの検出器を合成した

図 3: Chandra 衛星による HSCJ1001+0153 の画像。

青い銀河団の画像 (スムージング済み)。緑の円は銀

緑の円、十字は図 2 と同じである。AGN の位置をマ

河団スペクトルを抽出した領域、白い円環はバック

ゼンダの円で示した。

グラウンド領域を表している。十字は銀河団の中心座標である。

0.7) × 1042 [erg/s] であった。これは AGN が存在す
る銀河団も含めて計算した値である。一方でほとんベイである Sloan Digital Sky Survey(SDSS) のアー

どの銀河団は上限値をとるためブルーフラクション

カイブデータを用いた。その結果、43 天体中 7 天体と X 線光度に顕著な関係は見られなかった。ここで、は銀河団の前景または背景に AGN が存在すること

上限値はバックグラウンドを引いていない銀河団のがわかった。そのうち 2 天体は Chandra 衛星のアー

X 線光度の誤差を 3 倍した値つまり 3σ 上限値であ

カイブデータがあり、今回その 1 天体を解析した。 る。また、AGN が存在する銀河団の X 線光度は高図 3 に HSCJ1001+0153 の画像を示す。AGN の中心
座標は SDSS で得られた座標を用いた。次に、AGN

い傾向にあることがわかった。
次に、AGN と銀河団の X 線光度について説明する。

の X 線光度を求めるためにスペクトル抽出をした。 表 1 に Chandra 衛星から得られた HSCJ1001+0153

AGN の領域は半径 2′′ の円とし、バックグラウンド の X 線光度を示す。銀河団と AGN の X 線光度を比は積分領域が小さいため無視した。検出された光子 べると、AGN の方が高い結果となったため、全光度数が少ないため、スペクトルモデルはべきの分布モに対応する AGN の寄与が大きいと考えられる。

デル (phabs*power) を使用した。

XMM-Newton 衛星の X 線光度と比較するため、Chandra 衛星で銀河団+AGN と銀河団のみの X 線
光度を求めた。銀河団の領域やスペクトルモデルは

XMM-Newton 衛星と同様とした。ここで、バックグ
ラウンドの領域は blank-sky データベースを使用し検出器上で銀河団と同じ領域とした。

4

結果
まず、ブルーフラクションと X 線光度の関係につ

図 4: ブルーフラクションと X 線光度の関係。赤色

いて説明する。図 4 に XMM-Newton 衛星で解析しは中心座標から半径 R500 以内に AGN が存在する銀た 43 天体のブルーフラクションと X 線光度の関係

河団、青色は AGN が存在しない銀河団、矢印は 3σを示す。12 天体から銀河団放射が確認され、その X

上限値をとる銀河団を示している。

線光度の重み付き平均は LX (0.5 − 2.0keV) = (7.4 ±2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

表 1: HSCJ1001+0153 の X 線光度

5

衛星

領域

X 線光度 [1042 erg/s]

XMM-Newton

銀河団 (AGN 込み)

4.0 ± 1.6

Chandra銀河団 (AGN 込み)

17.2 ± 7.7

銀河団 (AGN なし)−10.8 ± 5.7

AGN

45.9

議論

衛星の解析を進めることで、AGN の寄与が他の銀河団についても大きいかどうか確認する。

HSC サーベイに基づいた可視銀河団カタログ [4]と比較するため、解析で得られた X 線光度を E(z) =√ΩM (1 + z)3 + ΩΛ で割った。図 5 にリッチネスとX 線光度の関係を比較したグラフを示す。なおリッチネスとは、銀河団のメンバー銀河の個数である。図5 では赤い銀河のリッチネスを用いている。可視銀
河団カタログと比べ青い銀河団の方が暗い傾向にあることがわかった。このことから、可視銀河団に比べると青い銀河団はまだ成長途中で銀河団ガスが十分に高温ではないため X 線光度が低いことや AGN
フィードバックの影響が可能性として考えられる。
次に、表 1 より XMM-Newton 衛星と Chandra 衛星で見積もった銀河団の X 線光度が誤差の範囲内で一致していないことからバックグラウンドの不定性が大きい可能性がある。また、AGN の X 線光度につ

図 5: リッチネスと X 線光度の関係。三角形は XXL
サーベイで見つかった銀河団、四角形は XMM-LSS
サーベイで見つかった銀河団である [4]。また、赤色、
青色のデータ点は図 4 と同様である。

いては 1 天体しかデータを解析していないため、他の銀河団で同様に AGN の寄与が大きいかどうかを調査する必要がある。

References[1] Butcher, H., & Oemler, A., 1984, ApJ, 285, 426

6

まとめと今後の課題[2] Mulchaey, J. S. 2000, ARA&A, 38,289

すばる望遠鏡で見つかった青い銀河団について、 [3] Ota, N., Morita, U., Kitayama, T., et al. 2004,

XMM-Newton 衛星のデータを用いて X 線光度を測定した。その結果、ブルーフラクションと X 線光度には顕著な関係がないことがわかった。そのうち AGN が存在する HSCJ1001+0153 については Chandra 衛星のデータも用いて X 線光度を測定したところ、AGN
放射が支配的であることが示された。考察をふまえ、

XMM-Newton 衛星でのバックグラウンドの領域を考慮し、Chandra 衛星と比較することで銀河団の X 線光度をより正確に決定する必要がある。また、Chandra

PASJ, 56, 753[4] Oguri, M., Lin, Y., Lin, S., et al. 2018, PASJ,70, 20[5] Dressler, A., 1980, ApJ, 236, 351[6] Kodama, T., Tanaka, I., Kajisawa, M., et al.
2007, MNRAS, 377, 1717
[7] Aihara, H., Arimoto, N., Armstrong, R., et al.
2018, PASJ, 70, S4

——–index

銀河 19
すばる超広視野観測で解明する銀河形成最盛期以降の大規模構造形成と銀河進化
東北大学理学研究科天文学専攻
山本直明

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

すばる超広視野観測で解明する
銀河形成最盛期以降の大規模構造形成と銀河進化
山本 直明 (東北大学理学研究科天文学専攻)

Abstract
銀河の多様性がどのように生じてきたのか未解明な部分は多い。近傍宇宙の観測によると、銀河の特性（色、年齢、形態など）は銀河の周辺環境によって大きく異なっている。この銀河進化の環境依存性がいつどのように生じてきたのかについて過去に遡って理解を深めることは、銀河形成・進化の歴史を紐解く上で非常に重要なテーマである。しかしながら遠方宇宙における環境依存性の研究には銀河団のサンプル数が限られており
統計的な調査が少ないという問題や、比較的形成から十分に時間の経った銀河団にバイアスされているという問題があった。そこで従来よりも視野が広く深い観測データが利用できる、超広視野撮像装置すばる HSCに着目し、そのレガシーデータ (HSC-SSP) を使って大規模な遠方銀河団探査を行った。ここでは星形成を終えた赤い銀河と星形成が活発な輝線銀河の 2 つの銀河種族を手掛かりにハイブリッドな銀河団サーベイを行い、様々な進化段階の銀河団候補を見つけることに成功した (HSC 2 : HSC project 110)。さらに輝線銀河の密度超過領域の中で、輝線銀河が支配的に群れている領域を Blue dominated cluster、赤い銀河と青い銀河の双方が群れている領域を Dual cluster と命名し、z ∼ 0.84 において銀河団の発達段階によるメンバー
銀河の性質の違いを銀河の種族ごとに調べた。さらに本講演では主により広く深くなった HSC-SSP DR2 の新しい輝線銀河カタログを使用して、異なる赤方偏移スライスに探査を拡張した結果について報告する。このデータリリースでは狭帯域フィルター NB816 でも同様に約 16 平方度の探査が実現可能であり、メンバー
銀河の赤方偏移進化について詳細に調べることができる。最後に近赤外観測と組み合わせた 1.0 < z < 1.7のより遠方の銀河団探査や、次世代多天体分光装置 PFS との関連について触れる予定である。

1

Introduction
近傍宇宙の観測によると、銀河の特性（色、明るさ、形態、年齢など）は銀河の周辺環境に大きく依存していることが知られている。例えば、銀河団のような高密度環境では赤く進化の進んだ銀河が多くいることが知られている [1]。この関係がいつどのよ
うに起こり、その後どのように発展していったのかを観測することは、銀河進化の研究において極めて重要なテーマである。特に星形成最盛期 (z=1-3) は、近傍銀河の示すハッブル系列や、銀河団をはじめとする周辺構造が大きく変化した時代であるため、その時代の銀河の性質とその環境依存性を調べることは極めて重要である [2]。
このように銀河進化の環境依存性の理解を深めるた
めには、まず複数の時代の銀河団を見つける必要性がある。これまで環境効果が顕著に現れる銀河団を探す試みは数多くなされてきた。はじめに銀河団ガスで探査する手法に触れる。X 線望遠鏡で非常に高温な銀河団ガスからの熱的制動放射を捉えることで、
およそ z ∼ 1 までの遠方銀河団を見つけることができる [3]。特に遠方では総質量の大きい銀河団ガスが見つかるバイアスがあるものの、最近では Chandra
や XMM-Newton などの宇宙望遠鏡を組み合わせる
ことにより z ∼ 2.5 や z ∼ 2.9 の高温ガスの様相があらわになりつつある。また宇宙マイクロ波背景放射
が銀河団ガスを経由する際に、その光子が逆コンプトン散乱を受けることによってスペクトルが変化す
る (SZ 効果)。その差分を測定することで銀河団を発見できる。比較的掃天範囲が広く、X 線観測よりも総質量が幅広くかつ遠方まで銀河団を見渡せることが特徴である [4]。一方で銀河の密度超過領域で探査する手法もある。電波銀河の周辺領域を狭帯域フィ
ルターで観測することで輝線銀河の高密度領域を見2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
つけられる [5]。銀河の色や測光赤方偏移などを利用

2

Data and Methods

2.1

HSC-SSP

して銀河の高密度領域を見つける手法も昔から伝統的に行われている [6]。近年では drop out 法で選ばれたライマンブレイク銀河をトレーサーとして原始銀河団が明らかになるつつある。再遠方では狭帯域フィルターで選択されたライマン α 輝線銀河を手がかりに z ∼ 5.7 と z ∼ 6.6 の原始銀河団が研究されている。
しかしながら、銀河形成最盛期以降において従来の探査方法には大きく二つの問題点があった。一つ目は上記で述べた銀河団探査方法では、形成から比較的時間がたった銀河団が見つかるというバイアスがあるという点である。二つ目は遠方銀河団自体のサンプル数が少なく統計的に調べられてきた例が少ないという問題点があった。

すばる望遠鏡の戦略的プログラムである、HSC の大規模撮像サーベイ (HSC-SSP) は、2014 年から約300 晩の観測を予定している。観測の深さや広さに応じて Wide・Deep・Ultra-Deep の 3 種類に分かれている。使用されている広帯域フィルターは grizy バ
ンドの 5 種類であり、また Deep と Ultra-Deep においては、狭帯域フィルター (NB816, NB921, NB101)の非常に深い観測がなされている [7]。本研究で狭帯域フィルターのデータが利用できる Deep と Ultra-

Deep 領域の約 16 平方度で解析を行った。測光赤方偏移は photoz mizuki コードの結果を利用した [8]。

そこで我々は広視野かつ深い観測データがある HSC-SSP に着目し、z=0.5-1.7 の時代の銀河団サンプルを大量に構築するプロジェクトを行った。ここでは二つのサーベイを行われた。一つ目は Blue cloud サーベイである。星形成銀河の出す輝線を狭帯域フィルター
で捉え星形成銀河の密度超過領域を探査するサーベイである。二つ目は Red sequence サーベイである。
広帯域フィルターと測光赤方偏移を駆使して特定の赤方偏移の赤い銀河を選択し、星形成を終えた赤い銀河を中心に探査するサーベイである。これら二つの探査法を、HSC-SSP のデータを利用して行うため

2.2

銀河団探査法について

Red sequence サーベイでは、色等級図上で Red
sequence 上に分布するような赤い銀河の高密度領域を見つけるために、赤方偏移に応じて銀河の色選択を行う必要性がある。今回使用した種族合成モデル
は Kodama & Arimoto 1997 [9] である。また他の赤方偏移の銀河によるコンタミネーションを抑えるた
めに測光赤方偏移を併用した。例えば測光赤方偏移が 0.8-0.9 の天体で使用した色選択、等級の基準は以HSC 2 (Hybrid Search f or Clusters with HSC) と下の通りである。
命名しプロジェクトを推進している。
これまで SSP の DR1 のデータから非常に多くの銀河団候補を発見されている。特に Blue cloud サーベ
イで発見された銀河団候補の中には輝線銀河が非常に支配的に群れているユニークな銀河団も見つかった。このような銀河団を Blue dominated cluster とし、このサーベイで見つかった残りの銀河団を Dualr − i′ > 1.1(1)

r − z ′ > 1.7(2)′

z < 23.7(3)cluster と定義した (Yamamoto et al. in prep)。本

一方、Blue cloud サーベイでは、星形成が活発な青集録では、HSC 2 で見つかった銀河団候補領域におく若い銀河を選択するために、Hayashi et al. (2018)

いて、銀河団の進化段階がそのメンバー銀河の性質の輝線銀河カタログを使用した。これは HSC-SSP のとどのような関係があるのかについて調べた。また

広帯域・狭帯域フィルターから構築されている。まず異なる赤方偏移に拡張した結果について紹介する。

広帯域フィルターと狭帯域フィルターの等級差を調
べ輝線の卓越した銀河を選ぶ。その中で Hα, [OIII],[OII] のように、どの種類の輝線銀河かを区別するた
めに測光赤方偏移や二色図、分光赤方偏移などを駆2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
使して輝線銀河カタログが作成されている [10]。この域である Blue dominated cluster と Dual cluster のカタログから cmodel における NB921 の等級が 24.5

２つの種類に大別することにした。拡大された空間拡等より明るいものを選び高密度領域の探査に用いた。 大図を確認すると、Dual cluster は輝線銀河と赤い銀
河どちらも群れているのに対して、Blue dominatedcluster は輝線銀河の割合が高かった。z ∼ 0.84 にお

2.3

fixed aperture method

色選択された銀河団の高密度領域を以下のようにして探査した。まず、ある半径の aperture を観測領域に隙間なく敷き詰め、各 aperture 内の銀河の個数を数えた。次に、aperture 内の銀河の平均の個数といては赤い銀河の割合が 0.3 を境に区別した。

4

Future prospect

4.1

z > 1.0 の遠方銀河団探査

HSC-SSP は可視光撮像データであり z > 1 以上を高密度領域と定義した。密度超過領域の中心を求 の遠方銀河団を探査するためには近赤外のデータがめるためには、銀河の座標の平均を繰り返し求めた。 必要になる。そこで私は HSC DR2 と UltraVISTA
この中心を求める過程は収束するまで繰り返し行い、 DR4 のデータを組み合わせた Multiband カタログを最後に高密度領域間の重複を最後に取り除いた。こ 使用した (Hayashi et al. in prep)。このデータセッ

その分散を求めた。そして、3σ 以上に対応する領域の時の aperture の半径は、銀河団成長のシミュレー

トは HSC と UltraVISTA の撮像データを HSC のパション (Chiang et al. 2013)[11] に基づき、z=0 で十イプラインで処理した測光情報が含まれている。私は分に発達した銀河団になるような銀河団半径を使っ 可視光と近赤外のデータから測光赤方偏移と星質量を導出した。測光赤方偏移は EAZY コード、星質量た。
は FAST コードから導出し、パラメーターは Muzzin

et al. (2013a) に基づいている。輝線銀河についても
再度測光赤方偏移を求めたところ、これまでは可視

3Results
遠方銀河団の大規模な探査の結果、複数の赤方偏移において数多くの密度超過領域を発見することができた。Red sequence サーベイと Blue cloud サーベ
イで見つかった領域は、トレーサーが異なるという点で様々な進化段階の高密度領域を捉えることができた。ここでは z ∼ 0.84 における輝線銀河の密度超過
領域の焦点を当てる。Blue cloud サーベイで見つかった密度超過領域に赤い銀河が付随しているかどうか
測光赤方偏移と色選択された赤い銀河を使用して調べた。輝線銀河の赤方偏移範囲は非常に狭いのに対して、測光赤方偏移はその精度がそれほど良くない。
しかしながら輝線銀河の密度超過領域に対して測光
赤方偏移の範囲は広いので赤い銀河がその範囲の中に付随しているかどうか調べることができる。その結果、いくつかの密度超過領域において輝線銀河が卓越した領域が見つかった。そこでフィールド引き後の赤い銀河の割合から輝線が非常に支配的に群れた領光の情報に限られていたのにも関わらず、既に [OII]
輝線銀河の測光赤方偏移は期待される赤方偏移に分布していることが確認できた。
そこで既に述べたような手法で高密度領域の探査をしたところ、z ∼ 1.47 と z ∼ 1.61 において 7σ を超える密度超過領域を発見した。z ∼ 1.47 の領域はこの高密度領域を中心としてフィラメント状に輝線銀河が分布している。また測光赤方偏移と色選択された赤い銀河が付随しているか確認したところ、Dualcluster のような両方の種類の銀河が群れている領域
だと明らかになった。FMOS の分光データからもこの高密度領域やフィラメントが実際に存在することが支持されている。一方で z ∼ 1.61 の密度超過領域
では輝線銀河が 10σ と卓越しており、測光赤方偏移で選ばれた赤い銀河や青い銀河はそれほど高くない。
こちらの領域も FMOS の分光データの対応天体が発見されている。
以上のように HSC と UltraVISTA のデータを駆使してさらに遠方の銀河団を見つけ出すことができた。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
どちらもより近傍の銀河団と比較して輝線銀河の割合が非常に高く遠方の星形成率密度を反映していると考えられる。また測光赤方偏移で選択された天体の σ がそれほど高くないことから、従来の広帯域フィルターを使った観測では見過ごされていた天体だろう。今後 DUNES など他の近赤外のデータを追加していくことで、UD-COSMOS 領域だけではなく異なる領域において同様の探査を行うことができる。今後は銀河団の総質量やメンバー銀河の特性について明らかにしていく予定である。

5

Conclusion
従来にないほど深く、広い HSC-SSP の狭帯域フィ

ルターや広帯域フィルターのデータを用いることで、赤い銀河団候補や星形成銀河の銀河団候補を数多く見つけることができた。特に Blue cloud サーベイでは、これまで見つかっていない星形成銀河だけが非
常に支配的に群れている領域が見つかった。赤い銀
河の割合を使うことで、Blue dominated cluster とDual cluster に大別した。さらに近赤外のデータと組み合わせることでさらに遠方宇宙の銀河団を探査できるようになった。今後は特に星形成銀河を分光観

4.2

次世代多天体分光装置 PFS について 測することで、銀河団の同定作業を行っていく。さPFS は 2023 年稼働予定の次世代超広視野多天体分光装置である。超広可視光撮像 HSC の対になる装置
で非常に広い視野を約 2300 本のファイバーで一度に観測することができる。我々が HSC で見つけた数多
くの銀河団候補領域を全て観測することは現状で困難である。しかしながら PFS を使用すれば複数の赤らに分光データから銀河団の力学的な状態（力学的質量、降着状態）や、過去の星形成史の歴史を金属量から解き明かす予定である。さらに星形成銀河だ
けではなく、星形成を終えた赤い銀河や E ＋ A の銀河についても調べ、Quenching のタイムスケールを吸収線の解析から明らかにしていく。

方偏移スライスの様々な密度超過領域を一網打尽で捉えることが可能になる。これにより銀河団の分光確認はもちろん、力学的質量の導出や輝線強度や輝Reference

線比を使用した分光学的なメンバー銀河の調査を行[1] Dressler et al. 1980, ApJ, 236, 351

える。それだけではなく PFS は AGN や最近星形成[2] Hopkins Beacom 2006, ApJ, 651, 142を終えた銀河 (RQG) といったような希少な天体を数[3] Snowden et al. 2008, AA, 478, 615S

多くサンプリングし統計的な研究を可能にする。同研究チームではこの RQG に焦点を当てた研究が並[4] Strazzullo et al. 2019, AA, 622, 117

行して行われている (Mao et al. in prep)。銀河が星[5] Hatch et al. 2011, MNRAS, 410, 1537

形成を終えた直後にはそのメカニズムの証拠が残っ[6] Muzzin et al. 2012, ApJ, 746, 188ている可能性が高い。また H δといった吸収線はこ[7] Aihara et al. 2018, PASJ, 70, 8の種族の銀河で強くなることが知られており、銀河進化モデルと組み合わせることで星形成を終えるタ[8] Tanaka et al. 2015, ApJ, 801, 20

イムスケールについて強力な制限を与えることがで[9] Kodama & Arimoto 1998, AA, 334, 99

きる。この情報は近年注目を浴びている環境効果の[10] Hayashi et al. 2018, PASJ, 70, 17

ような Rapid Quenching シナリオと AGN フィード

[11] Chiang et al. 2013, ApJ, 779, 127

バックのような Slow Quenching シナリオといった２つの進化シナリオを特定することが可能であり、銀[12] Calzetti et al. 2000, ApJ, 533, 682

河が何故その生涯を終えたのかについて解き明かせ[13] Tanaka et al. 2005, PASJ, 362, 268

ることが期待される。HSC 2 で環境を定義し、遍く[14] Koyama et al. 2013, MNRAS, 434, 423

銀河だけではなく希少な銀河も PFS で観測すること
で AGN や RQG がどのような条件で発現するのかについても示唆が得られるだろう。

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銀河 20
宇宙の星形成最盛期 z = 2 における原始銀河団
コアの系統的探査
東京大学理学系研究科天文学専攻
安藤誠

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

宇宙の星形成最盛期 z = 2 における原始銀河団コアの系統的探査
安藤 誠 (東京大学大学院 理学系研究科 天文学専攻)

Abstract
宇宙の星形成の最盛期である z ∼ 2 において，銀河の性質が周囲の環境からどのように影響を受けるのかを調べるため，銀河団の祖先である原始銀河団に属するうち最も重いダークマターハロー（DMH）を原始銀
河団コアと呼称し，その探査を行った．COSMOS 領域に存在する log(M∗ /M⊙ ) ≥ 11.0 を満たす非常に重い銀河が，DMH の質量進化から予想される原始銀河団コアの大きさに相当する距離に複数存在する領域をコア候補とみなし，クラスタリング解析の手法によってコア候補の DMH 質量を推定した．その結果，コア
13
候補の DMH 質量は ≳ 2.6+0.9
M⊙ であり，DMH の質量進化モデルを用いた計算から，コア候補は−0.8 × 10

z = 0 までに銀河団の典型的質量である 1014 M⊙ に成長できることが確かめられた．今回探し出した原始銀河団コア内では，フィールドに比べて相対的に重い銀河が多く，さらに星形成を止めた銀河の割合がフィールドに比べて３倍程度高いこともわかった．このような銀河の早期の成長や星形成停止の進行は，原始銀河団コアに属する銀河は z ≳ 2 において環境の効果を受けて進化が加速されていることを示す．

1

背景
銀河団は銀河進化における周囲の環境の作用を理解する上で重要な研究対象である．銀河の星形成活動やである Extended Press-Schechter モデルによると，z = 2 で MDMH ≳ 2 − 3 × 1013 M⊙ の DMH は，典型的に MDMH ≳ 1014 M⊙ 程度の DMH に進化することが予想される．これは銀河団の DMH 質量に相形態といった性質は周囲の銀河数密度などの「環境」 当するため，z = 2 で M
13
DMH ≳ 2 − 3 × 10 M⊙ をに依存していることが知られているが (e.g. Dressler 持つような重い DMH は，典型的には原始銀河団コ1980)，銀河団は宇宙で最も物質密度の高い領域であ アであるとみなすことができる．
り，銀河進化の環境依存性が顕著に現れる領域だか
らである．近傍の銀河団ではメンバー銀河のほとん

Wang et al. (2016) で発見された z ∼ 2.5 の銀河

どが星形成を止めており，楕円銀河である．銀河団

集団はコアの代表例であるが，そこでは星形成活動

銀河に特有の性質がいつ・どのように生じたのかをが極端に強められていることが示されている．また理解するためには，より高赤方偏移の宇宙で銀河のMuldrew et al. (2018) では，N 体シミュレーション

性質を調べる必要がある．

と銀河進化モデルを組み合わせることで，コアに属

銀河団は一般に「質量が Mvirial ≳ 1014 M⊙ まで成する銀河がそれ以外の銀河とは異なる作用を受けて長したビリアル系」と定義される (Overzier 2016)． 星形成を止めることが示されている．このようにコ一方で銀河団の高赤方偏移における対応天体である

アに属する銀河は特異な進化経路をたどると考えら

原始銀河団は，「z = 0 までにビリアル化して質量がれるが，サンプル数はいまだ少なく，観測の面から
Mvirial ≳ 1014 M⊙ となるが，いまだ緩和していない コア進化の統一的な描像を得るには至っていない．
系」と定義され，z > 2 では典型的には ≳ 10 Mpc の本研究の目的は，原始銀河団のコアを探査する新スケールの広がりを持つ（図 1）．原始銀河団の中でしい手法を開発し，そこに属する銀河の性質を明らも特に密度が高い領域では早期に重いダークマター

かにすることである．このために以下のような考え

ハロー（DMH）が誕生し，z ∼ 2 で既に MDMH ∼に基づいて，z = 0 までに銀河団に進化することが予1013 M⊙ に達するものも存在する．本研究ではこの想される十分重い DMH を z ∼ 2 で同定することをような原始銀河団の中で最も重い DMH を原始銀河団のコアと呼称する．DMH 進化の代表的なモデル目指した．アバンダンスマッチングなどの手法による

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校と，MDMH ≳ 1013 M⊙ の DMH に属する中心銀河はコアの探査に用いる重い銀河のサンプルとして，M⊙ の星質量を持つ (BehrooziM∗ ≥ 11.0 かつ 1.5 ≤ z ≤ 3.0 を満たすものを選択

et al. 2013)．しかし逆に，M∗ ≳ 1011 M⊙ の銀河がした．選び出された重い銀河の総数は 1742 個であ

属する DMH の質量範囲は MDMH = 1012−14 M⊙ とる．これら重い銀河は全て十分に明るいため，今回典型的に M∗ ≳ 10

11

幅広く，M∗ ∼ 1011

M⊙ のような重い銀河を見つけ の redshift 範囲で完全なサンプルになっている．

たからといって，必ずしもそれが原始銀河団コアに属しているとは限らない．そこでより重い系を見つけるために，M∗ ≳ 1011 M⊙ の銀河が，典型的な原始銀河団コアの大きさに対して十分狭い領域に複数存在する領域をコアの候補とみなすことにする．このようにして見つけたコア候補が真に重い DMH に属しているかは，クラスタリング解析によって確か

3

解析
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．

1. ある銀河に着目し，その銀河を中心として半径める．

∆θ = 30” ，奥行き ∆z = ±0.12 の円筒内にある

本研究では ﬂat ΛCDM 宇宙論を仮定し，h = 0.7,
ΩM = 0.3 を採用する．また距離に言及する際，共銀河 (「隣接銀河」と呼ぶ) を数える．

同距離であるか物理距離であるかを明示する場合，

cMpc，pMpc のように表記する．なお，本講演の内
容は Ando et al. (2020) に基づく1 ．

2. 隣接銀河の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銀河については，よりメンバー数の多いものの方に属するものとする．

2

サンプル

3. まとめたメンバー銀河の位置・赤方偏移の平均

本研究では，COSMOS 領域における 2015 年版銀河カタログ (Laigle et al. 2016；以下 L16 とする) を2用いた．COSMOS 領域にはおよそ 2 deg にわたる
広いサーベイエリアにおいて，X 線から電波に至るまでの多波長の深い撮像データが蓄積されている．本
研究では，L16 カタログに含まれる銀河のうち，恒星などに対するマスクと UltraVISTA の観測領域を考慮した ∼ 1.58 deg2 の領域に存在する銀河のみを用いた．また解析に用いる全ての天体を mag(Ks ) < 24.0
を満たすものに限定した．これは L16 で用いている

UltraVISTA のイメージには，観測が浅い領域（3σ限界等級：mag(Ks ) = 24.0）と深い領域（3σ 限界等
級：mag(Ks ) = 24.7）とが混在しているため，場所ごとに天体の絶対数にバイアスがかかることを回避するためである．L16 カタログでは静止系 NUV-r/r-Jの二色図によって星形成銀河と非星形成銀河を分類しており，本研究で言及する銀河の星形成活動はこの分類に基づく．

1 https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020MNRAS.496.
3169A/abstract

を原始銀河団コア候補の位置・赤方偏移とする．
ここで，半径 ∆θ = 30” はコアに相当する重いDMH のビリアル半径が ∼ 0.2−0.3 pMpc ∼ 24” −36”であること，あまり大きな半径では射影の効果による背景・前景銀河のコンタミネーションが増えることを考慮して設定した．また奥行き ∆z = ±0.12 はサンプル銀河が持つ赤方偏移の不定性を考慮して設定したものである．
このようにして探し出した重い銀河のペアが一つの DMH に属していると仮定し，クラスタリング解析からその DMH の質量を推定した．クラスタリン
グ解析では，DMH 質量がその空間分布を定量化したものである二点相関関数の強度に対し，単調増加関数になっていることを利用して DMH 質量を推定する．具体的な手法については，Ando et al. (2020)
を参照のこと．

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

z∼2
フィールド
100億年前z=0
現在∼ 1 Mpc∼ 10 Mpc

進化∼ 0.2 Mpc

コア$%&' ∼ 1×10+, $./0

成長した銀河団

DMH$%&' ∼ 2×10+2 $./0 渦巻銀河

原始銀河団

楕円銀河

図 1: 銀河団進化の模式図．z ∼ 2 において銀河団は ∼ 10 Mpc に広がった構造として存在する．そのうちMDMH ≳ 1013 M⊙ を持つような重い DMH であるコアは，z=0 までに銀河団へと成長する．

4

結果

4.1

原始銀河団コア候補差が大きいことを考慮して設定した．なお，以下に述べる結果からはフィールド銀河の寄与は統計的に差し引かれている．

重い銀河のペアを用いることで，原始銀河団コア
候補を 75 個探し出した．このうち 9 個は 3 つ以上の

5.1

星質量関数

重い銀河を含む．平均の赤方偏移は 1.85 である．
コアの星質量関数を計算しこれをフィールド銀河の星質量関数と比較すると，コアに属する銀河の星

4.2

原始銀河団コア候補のクラスタリング 質量関数はフィールド銀河の物と比べて top-heavy
解析な形を持っていることがわかった（図 2）．これは，今回見つけた原始銀河団コア候補の DMH 質量を推定するために，コア候補と 10.2 < log(M∗ /M⊙ ) <11.0 かつ 1.5 ≤ z ≤ 3.0 の銀河との相互相関を調べた．相関の強度からコア候補の DMH 質量を推定す

原始銀河団コアには相対的に重い銀河が多いことを意味する．このことは，コアでは重い銀河の形成が促進されている，または軽い銀河が潮汐力による破壊や衝突合体の影響で減少していることを示唆する．

13
ると，2.6+0.9−0.8 ×10 M⊙ であった．この質量の DMH

が z = 1.85 に存在する場合，z = 0 までに獲得する
典型的な質量を Extended Press-Schechter モデルを用いて計算すると，∼ 1014 M⊙ であることが確かめ
られた．

5.2

星形成活動

星質量関数を調べるために用いたものと同様の銀河を用いて，9 < log(M∗ /M⊙ ) < 11 における星形成を止めた銀河の割合を計算した．フィールド銀河ではその値が 5.2% であるのに対し，コアに属する銀河

5

原始銀河団コアのメンバー銀河の性質
原始銀河団コアの中心から 0.3 pMpc 以内かつでは 17% であった．これは，コア環境では銀河はより星形成を止める傾向にあることを意味する．
さらに，フィールドに対するコア環境での星形成停止の度合いを，次式で定義される environmental∆z ≤ 0.25 に存在する銀河の星質量関数および星 quenching eﬃciency (QE) によって定量化した：形成の様子を調べた．0.3 pMpc はコアの典型的な大きさであり，∆z ≤ 0.25 は軽い銀河の赤方偏移の誤QE =fq,core − fq,ﬁeld
1 − fq,ﬁeld(1)

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
field
field
field
Total
SF
QuiescentContini+20
Nantais+17
Rodr0 guez Munoz + 19
Balogh+16

Cooke+16
Quadri+12
9 < log(M*/M ) < 11log(M*/M ) > 10.3

0.8
10 1

QE

[Mpc 3 dex 1]

100

1.0

10 2

3
10 9.0

0.6
0.4

9.5

10.0
10.5
log(M*/M )11.0

図 2: コア領域およびフィールドの星質量関数．形の0.2
0.00.00.5

比較のため，フィールドの星質量関数は，その領域

1.0

z

1.5

2.0

が含む物質の総質量がコアと等しくなるように規格化されている．影部と実線はそれぞれフィールドと図 3: QE = (fq,core − fq,ﬁeld )/(1 − fq,ﬁeld )．本研究

コアの星質量関数を表し，灰・青・赤はそれぞれ全の結果（青，オレンジ；シンボルの違いは用いた質

銀河，星形成銀河，星形成停止銀河を用いた時の結量範囲の違い）および先行研究の結果（灰色）を赤

果を示す．

方偏移ごとに示している．白抜きの点は単一の銀河団を，黒塗りの点は複数の銀河団を対象にした研究

ここで fq,X は環境 X における星形成を止めた銀河のであることを表す

割合である．得られた QE を様々な赤方偏移での（原始）銀河団研究で得られたそれらと比較した（図 3）． Muldrew S. I., Hatch N. A., Cooke E. A., 2018, MNこれまで QE は赤方偏移が大きくなるにつれ減少す

RAS, 473, 2335

ることが知られていたが，z ∼ 1.5 から z ∼ 2 の間でOverzier, R. A. 2016, A&AR, 24, 14

大きな進化はなく，かつ z ∼ 2 であってもゼロでな

Wang, T., Elbaz, D., Daddi, E., et al. 2016, ApJ, 828,56

い値をとることがわかった．
このことを前出の星質量関数と合わせて考えると，
原始銀河団コアに属する銀河は z ≳ 2 においてフィー
ルド銀河よりも進んだ進化の段階にあることがわかった．

Reference
Ando, M., Shimasaku, K., & Momose, R. 2020, MNRAS, 496, 3169
Behroozi, P. S., Wechsler, R. H., & Conroy, C. 2013,
ApJ, 770, 57
Dressler, A. 1980, ApJ, 236, 351
Laigle, C., McCracken, H. J., Ilbert, O., et al. 2016,
ApJS, 224, 24

——–index

銀河 21
z = 2.39 53W002 原始銀河団における大質量銀河候補の探査と性質の調査
愛媛大学理工学研究科数理物質科学専攻
米倉直紀

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

z = 2.39 53W002 原始銀河団における大質量銀河の探査と性質の調査
米倉 直紀 (愛媛大学大学院 理工学研究科)

Abstract
銀河団のような銀河の密集した領域には早期型銀河の割合が高いことが知られているが、そのような銀河がどのように形成され進化してきたのかは明らかにされていない。この問題を解明するために、遠方の高密度環境である原始銀河団に属する大質量銀河を探査し、その性質を理解することが重要になる。本研究では 53W002 原始銀河団に対して、Subaru/S-Cam (Suprime-Cam) B, V, i バンドと Subaru/MOIRCS(Multi-Object Infra-Red Camera and Spectrograph) の J, H, Ks バンドの観測データを用いて、53W002
原始銀河団に属する大質量銀河候補の探査と性質の調査を行った。まず、Balmer/4000 Å ブレイクを利用した JHKs カラーセレクションで大質量銀河候補を選出した。さらに B, V, i , J, H, Ks の 6 バンドのデータを種族合成モデルと SED ﬁtting を行うことで、53W002 原始銀河団に属するメンバー銀河候補の選出と、星形成率、星質量といった物理量の推定を行った。その結果メンバー銀河候補天体をとして 85 天体を選出することができた。深さの一様性を確保するために Ks < 23.3 AB の天体に注目すると、メンバー銀河候補天体のおよそ 80%はすでに星質量が 1010 M⊙ を超えており、その中には 1011 M⊙ を超える天体も存在した。
これらのメンバー銀河候補の大部分は過去の Lyα 輝線銀河 (Layman Alpha Emitter: LAE) の探査では見つかっていない銀河であり、53W002 原始銀河団には LAE とは別の種族の銀河が存在することが分かった。
さらに、比星形成率を用いて星形成銀河と星形成を終えた銀河に分けて、LAE と分類した銀河の空間分布を比較した。その結果、星形成銀河は LAE 個数密度の高い領域にも分布していた。一方で、星形成を終えた
銀河は LAE の個数密度の低いところに偏っている傾向が見られた。これは原始銀河団の中でも、場所ごとに銀河の進化段階に違いがあることを示唆しているのかもしれない。

1

Introduction
近傍宇宙において銀河の密集した高密度環境である銀河団では銀河の密集していない環境の銀河と比べて、早期型銀河の割合が高いことが知られている(Dressler et al. 1980)。しかし、このような大質量の早期型銀河がいつ、どのように形成され進化してきたのかは明らかにされておらず、天文学の中の大きな課題の 1 つである。過去の研究から大質量銀河を構成する古い星は z ∼ 2 までに形成されたことがわかっている (e.g. Bower et al. 1992)。大質量銀河の形成と進化を理解するには、形成時期にあたる

z > 2 の時代で大質量銀河の性質を調べる必要がある。そのため遠方宇宙の高密度環境である原始銀河団は、大質量銀河の形成と進化の理解のために重要となってくる。
我々は z = 2.39 にある 53W002 原始銀河団に注目した。この原始銀河団では、電波銀河 53W002 の周囲に Lyα 輝線銀河 (Lyman Alpha Emitter: LAE) の大規模構造が見つかっている (Mawatari et al. 2012)。

LAE は低質量の若い星形成銀河であると考えらており、LAE のような低質量銀河のみに注目しても、どのように質量を得て大質量銀河へと進化したのかはわからない。この時代においてすでに大質量銀河が形成され、LAE 以外の銀河が存在する可能性も考えられる。また、原始銀河団の中で LAE 以外の銀河がどのように進化しているのかを知るためにも、LAEとそれ以外の銀河の空間分布を比較する必要がある。
本研究では 53W002 原始銀河団において近赤外線の観測データを用いた大質量銀河の探査を行った。

z = 2.39 において近赤外線は静止系可視光に対応し、銀河の星質量を反映する波長帯になる。さらに静止系紫外線に対応する可視光の観測データと組み合わせることで 53W002 原義銀河団に属する大質量銀河の性質の調査、LAE との空間分布の比較を行った。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

2

カット (Kajisawa et al. 2006) を用いた。

Data and Method(J − Ks )vega > 1.5

本 研 究 で は 53W002 原 始 銀 河 団 に 対 し て

Subaru/S-Cam(Suprime-Cam) で観測された B, V, i′

バンドの可視光撮像データと、Subaru/MOIRCS(Multi-Object Infra-Red Camera and Spectrograph) で観測された J, H, Ks バンドの近赤外線撮
像データを解析した。それぞれの視野は図 1 のようになっている。天体の検出と測光には SExtractor

and

(1)

(J − Ks )vega > 2(H − Ks )vega + 0.5
この方法は z = 2.39 であれば J バンドと H バンドの間に Balmer/4000Å ブレイクが入ることを利用して銀河を選出している。この方法ではある程度進化した銀河に加えて、星形成銀河も選出することができる。
選出した銀河の赤方偏移と性質を推定するために

PANHIT（Mawatari et al. 2020）を用いて SED ﬁtting を行った。PANHIT は種族合成モデルで計算された銀河の星成分に加えて、星雲放射の連続光と輝線、ダストの遠赤外放射も考慮されたモデルが使われている。モデルの星形成史は次の 3 つを用いた。銀河の年齢を t とパラメータを τ として、星形成率がexp(−t/τ ) と t exp(−t/τ ) に比例するモデルと、t > τ
では一定の星形成率で t < τ では星形成をしないモデルである。初期質量関数には Chabrier(Chabrier
図 1: S-Cam と MOIRCS の視野。青色の線が S-Camの視野を、赤色の線が MOIRCS の視野を表す。灰色のコントアは Mawatari et al. 2012 で発見された

LAE の個数密度を表す。緑色のマーカーは電波銀河
53W002 である。

2003) を用いた。金属量は Z = 0.02 で固定した。減光量 Av は 0.0-6.0 の範囲で 0.1 ずつ動かした。

SED ﬁtting で得られた χ2 から各赤方偏移における確率 P (z) を P (z) ＝ A exp(−χ2 /2) で変換することができる。ここで A は規格化定数である。これを用いて 53W002 原始銀河団の赤方偏移 z = 2.39 に存(Bertin & Arnouts 1996) を用いた。検出の際には 6 在する確率 Pz=2.39 を (2) 式のように計算した。
∫ z=2.59
バンドの中でダストの影響も受けにくく、z = 2.39
P (z)dz
では静止系可視光に対応する Ks バンドを用いた。そz=2.19Pz=2.39 = ∫(2)
z=4のため本研究における大質量銀河の探査は MOIRCS
P (z)dzの視野内およそ 70 arcmin2 の領域で行った。このz=0
領域は Mawatari et al. 2012 で発見された LAE 構
造の最も個数密度の高い領域をカバーしている。近赤外線 J, H, Ks バンドを用いた検出の際には、近赤
外 s 線 3 バンドで PSF を合わせて、1.6”直径で開口測光を行ってた。また、可視光と近赤外線の 6 バンドを用いて SED ﬁtting する際には近赤外線と可視

この確率 Pz=2.39 と z = 2.39 における χ2 であるχ2z=2.39 用いて原始銀河団に属するメンバー銀河の選出を行い、(3) 式または (4) 式を満たす天体をメン
バー銀河候補天体とした。

Pz=2.39 > 0.20

(3)

Pz=2.39 = 0.10 − 0.20 and χ2z=2.39 ≦ 10(4)

光の間でも PSF 合わせを行い、2.0”直径で開口測光を行った。
原始銀河団に属する大質量銀河候補天体を選出するために、(1) 式の近赤外線 JHKs バンドのカラー

そして選出したメンバー銀河が z = 2.39 にあると仮定して物理量を推定した。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

3

Results
JHKs カラーセレクションを行った結果、96 天体を選出することができた。さらに、SED ﬁtting から、

z = 2.39 に存在する確率 Pz=2.39 と χ2z=2.39 でメンバー銀河を選出を行い、85 天体がメンバー銀河候補として選出された。(図 2)

図 3: メンバー銀河候補の星質量と星形成率のグラ
フ。青色は選出したメンバー銀河のうち、比星形成率が 10−11 yr−1 より大きい天体、赤色は比星形成率が 10−11 yr−1 より大きい天体である。緑色の線は比星形成率が 10−11 yr−1 の直線である。

図 2: J − Ks と H − Ks の 2 色図。赤色の丸がメ4Discussion

4.1

原始銀河団における大質量銀河

ンバー銀河候補天体。白抜きの丸は JHKs カラーセ

今回選出したメンバー銀河は、Mawatari et al.2012

レクションで選出されたが (3) 式と (4) 式を満たさで行われた LAE 探査では見つかっていない銀河がほなかった天体。灰色の丸は Ks バンドで選出した天

とんどであり、近赤外線による探査によって LAE で体。青色の線は JHKs カラーセレクションの境界をは見つかっていないメンバー銀河候補をもつけるこ表す。

とができたといえる。また SED ﬁtting の結果からはSED ﬁtting から推定されたメンバー銀河の星形成率と星質量の関係を調べた結果、図 3 のようになった。MOIRCS 視野の深さの一様性を確保するために、Ks < 23.3 AB に限定して銀河の星質量を見る

星質量が 1011 M⊙ を超える大質量銀河候補天体も複数見つかっている。このことから 53W002 原始銀河団の中には LAE のような低質量星形成銀河以外にも大質量銀河が存在することが示唆された。

と、メンバー銀河候補天体のおよそ 80%は星質量が1010 M⊙ を超えており、中には星質量が 1011 M⊙ を超える天体も見つかった。

4.2

メンバー銀河候補天体の空間分布選出したメンバー銀河候補天体を比星形成率が10−11 yr−1 を閾値として、10−11 yr−1 より大きい
天体を「星形成銀河」、小さい天体を「星形成を終えた銀河」として分類した。分類した銀河について空間分布を調べた結果、図 4 のようになった。メンバー

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
また選出した銀河の空間分布と LAE の個数密度の情報からは、星形成銀河 LAE の個数密度の高いほうへ分布しているのに対して、星形成を終えた銀河は個数密度の低いほうに分布する傾向が見られた。これは原始銀河団の中でも大質量銀河の進化段階は場
所によって異なることを示しているのかもしれない。
今後は 53W002 原始銀河団とフィールドの領域との比較を行うことで今回の結果が銀河の属する環境によるものなのかを調査していきたい。

Reference
Bertin, E, & Arnouts, S. 1996, A&A S, 117, 393

図 4: メンバー銀河候補天体の空間分布。青色のマークは選出したメンバー銀河候補天体のうち比星形成

Bower, R. G., Lucey, J. R., Eliis, R.S. 1992, MNRAS,
254, 601

率 sSFR が sSFR > 10−11 yr−1 を満たす天体。赤色

Chabrier, G. 2003, PASP, 115, 763のマークは選出したメンバー銀河候補天体のうち比
星形成率 sSFR が sSFR < 10−11 yr−1 を満たす天体。

Dressler, A. 1980, ApJ, 236, 351

灰色の等高線は Mawatari et al. 2012 で発見された

Kajisawa, M., Kodama, T., Tanaka, I., et al. 2006, MNRAS, 371, 577

LAE の個数密度を示す。灰色の直線は MOIRCS の観測領域を示す。

Mawatari, K., Yamada, T., Nakamura, Y., et al. 2012,
ApJ, 759, 133

銀河候補天体の中でも、星形成銀河は LAE 個数密度

Mawatari, K., Inoue, A. K., Hashimoto, T., et al. 2020,
ApJ, 889, 137の高い方へに分布している。一方で、星形成を終えた銀河は LAE の個数密度のピークよりも低いところに分布するという傾向が見られた。比星形成率は銀河の進化段階の指標となることを踏まえると、この結果は原始銀河団の中でも場所ごとによって、大質量銀河の進化段階が異なることを示しているのかも
しれない。

5

Conclusionz = 2.39 にある 53W0032 原始銀河団に対して近赤外線と可視光の観測データを用いて大質量銀河の探査と性質の調査を行った。その結果、これまでのLAE の探査では見つかっていなかったメンバー銀河
候補天体を見つけることができた。中には星質量が1011 M⊙ を超える天体も見つかっており、原始銀河団には LAE のような低質量星形成銀河以外にも大質量銀河が存在することが示唆された。

——–index

銀河 22
銀河形成最盛期における小質量銀河の星形成
活動
東北大学理学研究科天文学専攻
大工原一貴

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

銀河形成最盛期における小質量銀河の星形成活動
大工原 一貴(東北大学 理学研究科)

Abstract
銀河の形成進化を調べる上で、様々な年代や環境における星形成史を調べることは非常に重要である。そこ
で我々の研究グループでは、すばる望遠鏡に搭載されている近赤外撮像分光装置 (MOIRCS) と可視光撮像
装置 (Suprime-Cam) に多数の挟帯域フィルターを取り付け、星形成銀河から放射される輝線を捉えること
で星形成銀河のサンプルを構築してきた (Mahalo-Subaru; Kodama et al. 2013)。現在は、銀河形成の質量依存性を理解するために、さらに深いデータの取得を進め、より小質量・低星形成率の銀河の検出を進めている (Mahalo Deep Survey)。Hayashi et al. (2016) では、Mahalo Deep Cluster Survey によって取得されたデータから z = 2.5 の銀河団における星形成銀河サンプルを構築した。その結果、109.3 M⊙ 以上の星形
成銀河は星形成主系列上に位置しているのに対し、109.3 M⊙ 以下の星形成銀河は、主系列より上側に多く散在していることがわかった。これは小質量銀河の多くがスターバースト状態にあることを示唆している。同様の示唆は、3 < z < 4 の ZFOURGE Survey の報告からも得られている (Tran et al. 2020)。現在我々は、

Mahalo Deep Survey によって取得された一般フィールド (COSMOS, GOODS-S) のデータ解析を進め、銀河形成最盛期における小質量銀河の星形成活動について調査を行い、これらが環境に依存するものなのかそれとも普遍的な振る舞いなのかを調べている。

1

Introduction

活動を終えた、または終えつつある銀河を示している。星形成銀河は内的な要因だけではなく、外的な銀河形成最盛期とは、赤方偏移 z が 1 < z < 3 の要因による影響も受けて進化している。したがって、

年代、つまり現在から 80–100 億年前の年代のこと

銀河の形成進化を調べる上で様々な環境下かつ年代を指している。この年代は他の年代と比べて星形成率密度が非常に高いことから銀河形成最盛期と呼ばれている。現在から 80–100 億年前に遡るにつれて星形成の活動性は増していき、80–100 億年前からさらに過去の宇宙に遡るにつれて活動性は減少していく(e.g. Maudau, Pozzetti & Dickinson 1998; Hopkins& Beacom 2006; Madau & Dickinson 2014)。特にz ∼ 2 − 3 では最も星形成活動が活発になり、銀河の形成進化を解き明かす上で非常に重要な年代となっている。
多くの星形成銀河 (star-forming galaxy; SFG) は星形成率と質量の間に相関があり、時間とともにこの関係は進化していることが分かっている (e.g. Daddi

et al 2007; Whitaker et al. 2012)。この相関を、星形成銀河の主系列 (以下、主系列) という。この主系列よりも星形成率が高い銀河はスターバースト銀河と呼ばれ、爆発的な星形成活動を行っている。一方で、この主系列よりも星形成率が低い銀河は星形成の銀河を調べることが非常に重要である。
そこで我々の研究グループでは、すばる望遠鏡に搭載されている近赤外撮像分光装置 (MOIRCS) と可視光撮像装置 (Suprime-Cam) に多数の挟帯域フィル
ターを取り付け、星形成銀河から放射される輝線を捉えることで様々な環境や年代における星形成銀河のサンプルを構築してきた (Mahalo-Subaru; Kodama

et al. 2013)。そして銀河形成の質量依存性を理解するために、さらに深いデータの取得を進め、より小質量、低星形成銀河の検出を進めている (Mahalo Deep

Survey)。Mahalo Deep Cluster Survey によって取得されたデータから z = 2.5 の銀河団における星形
成銀河サンプルを構築した結果、109.3 M⊙ 以上の星形成銀河は星形成主系列上に位置しているのに対し、109.3 M⊙ 以下の星形成銀河は、主系列より上側に多く散在していることが分かった。これは小質量銀河の多くがスターバースト状態にあることを示唆してい2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校る。同様の示唆は、3 < z < 4 の ZFOURGE surveyの報告からも得られている (Tran et al. 2020)。
小質量銀河の形成進化に関する現在の理解には多くの課題がある。銀河の形成進化を解明していくた
めには、銀河の諸性質に対して小質量、低星形成率まで理解を拡げていく必要がある。そこで我々は、小質量銀河の星形成活動の振る舞いについて調べるた
め、Mahalo Deep Survey によって取得された一般
フィールドのデータ解析を進めている。
本講演では、我々の研究グループで行われ報告された原始銀河団の結果 (Hayashi et al. 2016) とこの研究に関連する論文 (Tran et al. 2020) についてレ
ビューを行う。

2

小質量銀河の星形成活動

2.1

z = 2.53 における原始銀河団の小質量 図 1: 原始銀河団 USS1558-003(z = 2.53) の主系列
(Hayashi et al. 2016, Figure 3)。誤差棒は 1σ の測光
銀河 (Hayashi et al. 2016)
エラーから得ている。SED フィッティングから導出された

この節では z = 2.53 の原始銀河団、USS1558-003
をすばる望遠鏡の近赤外撮像分光装置 MOIRCS を用いて撮像観測を行った結果 (Hayashi et al. 2016) を紹介する。この観測は広帯域フィルター (Ks バンド)と狭帯域フィルター (NB2315)1 を組み合わせ、Hα 輝線銀河のサンプルを構築している。

星質量の不確実さは、100 回の反復による標準偏差から推定されている。灰色の領域は、今回の観測からでは分からない星形成率の領域を示している。五角形は、各質量ビンの星形成率の中央値を示す。曲線は他の文献の主系列である（Koyama et al. 2013; Speagle et al. 2014; Whitaker
et al. 2014; Shivaei et al. 2015）。灰色の線は、一定の比
星形成率 10−8 yr−1 を示している。矢印はおおよその星質量の限界を示している。

種族合成モデル (GALAXEV、Bruzual ＆ Charlot

下の小質量な Hα 輝線銀河では外挿した主系列より
2003) のライブラリに広帯域のスペクトルエネルギー も大きく上側に分布しており、スターバースト状態
分布 (spectral energy distribution; SED) を適用す にあることが考えられる。
ることで、Hα 輝線銀河 (HAEs) の星質量を推定しもし小質量銀河が外挿した主系列に従う場合、主ている。また星形成率は、広帯域と狭帯域の撮像観系列は検出限界を下回り多くの銀河は検出されてい測の結果から Hα 輝線の光度を用いて導いている。 ないと考えられる。この観測ではこれらを確認する(Kennicutt 1998, Hayashi et al. 2012)。この結果か ことができないため、109.3 M 以下の主系列の位置⊙ら得られる星形成率と星質量の関係を示したものが を決めることはできない。しかし、外挿された主系
図 1 になる。図 1 では、109.3 M⊙ 以上の Hα 輝線銀河 列よりも Hα 輝線銀河が大幅に上側に位置するといの星形成率と星質量の間に正の相関があることが分かる。このことから、z ∼ 2.53 の一般フィールドの星

うことは主張できる。このような結果から、大質量銀河の大部分はすでに通常の星形成の段階にあるた形成銀河と z = 2.53 の原始銀河団内の星形成銀河は

め主系列上で見つかっている一方で、いくつかの小同じ主系列を共有していることが分かった。また、こ質量銀河はスターバーストの状態にあり主系列よりの結果は過去に行われた研究とも整合する (Koyama

も上側に分布していると考えられる。これは、銀河
et al. 2013; Cooke et al. 2014)。一方、109.3 M⊙ 以 の質量に依存したダウンサイジングシナリオに一致している、もしくは銀河が密集した原始銀河団の中
1 NB2315: 中心波長 2.317 µm, FWHM 0.026 µm

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校に存在するために周囲の環境の影響を受けているという可能性がある。しかし、このような振る舞いが環境によるものなのかそれとも低質量の星形成銀河において普遍的な特徴なのか分かっていない。

2.2

3 < z < 4 における一般フィールドの小質量銀河 (Tran et al. 2020)

Magellan 望遠鏡で取得された近赤外線の撮像デー
タ (ZFOURGE survey) と Keck 望遠鏡に搭載された近赤外多天体分光器である MOSFIRE で取得された分光データ (MOSEL survey) を用いて、強い輝線
銀河 (Strong Emission Line Galaxies; SELGs) を調
べた研究成果が報告されている (Tran et al. 2020)。
これらの観測結果を組み合わせて 3 < zspc < 3.8 のHβ + [OIII] 輝線銀河を 31 天体サンプリングし解析を行っている。この論文では静止座標系での等価幅を用いて銀河をそれぞれ、(i) SFG : EW[Hβ + [OIII]] < 230 Å(ii) S1 ELG : EW[Hβ + [OIII]] > 800 Å(iii) S2 ELG : 230 Å < EW[Hβ + [OIII]] < 800 Å
と分類している。
これらの観測から得られた星形成率と星質量の関係を図 2 に示す。星形成率は ZFOURGE (Tomczak et

図 2: Hβ + [OIII] 輝線銀河が z = 3.5 の星形成銀河の主系列よりも 0.9 dex 上側に存在していることを示している (実線はスタックされた星形成率を示している (Tomczak et al.
2016))。誤差棒は星質量と星形成率の不確かさが考慮されている。矢印は ZFOURGE の z = 3.5 の completeness limitを示している。星形成率は ZFOURGE survey(UV+IR) でのフラックスに基づいており、ここでは IR で個別に検出された銀河のみを表している。斜めの点線は、10 と 100 Myrの mass-doubliing timescale を示している。 1.4 < z < 2.3
での SELGs でも同じ傾向が見られている (三角印; Maseda
et al. 2014)。(ref. Tran et al. 2020, Fig.5.)

al. 2016) の測定値から導き、星質量は FAST(Kriek
et al. 2009) を用いて推定している。この図から強い輝線銀河 (SELGs) は log(M∗ /M⊙ ) ∼ 8.2 − 9.6 の星

3

現在進行中の研究内容

質量を持ち、小質量な系に属している傾向があると小質量銀河の多くがスターバースト状態にあるこ示された。そして、Hβ + [OIII] 輝線銀河は z = 3.5とが環境によるものなのかそれとも普遍的な振る舞の星形成銀河の主系列よりも ∼ 0.9 dex 上側に分布

いなのか調べるためには、より小質量、低星形成率のしており、高い比星形成率 (speciﬁc star formation

銀河を調べていく必要がある。そこで我々の研究グ

2rate; sSFR) を持っていると分かった (mass doublingtime; 10 − 100 Myr

ループでは、原始銀河団のような高密度環境とは異−1)。これらは非常に短いタイム なる一般フィールド (COSMOS, GOODS-S) にあるスケールで星を爆発的に形成している、スターバー 小質量銀河の星形成活動を調べるため、すばる望遠
スト状態にあることを示唆している。また、[OIII] の鏡の MOIRCS3 を用いて従来よりも深い観測を行っ

強い輝線放射は星形成銀河の初期に見られる共通のた。COSMOS 領域には狭帯域フィルター NB20954

振る舞いである可能性があり、これらの銀河はライを、GOODS-S 領域には NB2315 を MOIRCS に搭載

マンブレイク銀河などの安定した円盤とバルジを持して観測を行い、Hα 輝線と [OIII] 輝線を含んだ観測

つような、より大質量でより古い星形成銀河に進化

データを取得した。現在、観測された COSMOS 領

するのではないかと考えられている。

域の狭帯域の観測データと VISTA 望遠鏡で取得され3 https://www.naoj.org/Observing/Instruments/MOIRCS/

2 sSFR = 星形成率/星質量

4 NB2095: 中心波長 2.093 µm, FWHM 0.026 µm

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
た広帯域 (Ks バンド) の観測データ (4th data release

ULTRAVISTA survey, McCracken et al. 2012) を組み合わせ、星形成銀河のサンプルを構築し解析を行っている。

4

まとめ

Kodama, T., Hayashi, M., Koyama, Y., et al. 2013, in
Proc. IAU Symp. 295, The Intriguing Life of Massive
Galaxies, ed. D. Thomas, A. Pasquali, & I. Ferreras(Cambridge: Cambridge Univ. Press), 74
Koyama, Y., Smail, I., Kurk, J., et al. 2013, MNRAS,
434, 423
Kriek, M., van Dokkum, P. G., Labbé, I., et al. 2009,
ApJ, 700, 221z = 2.53 にある原始銀河団 USS1558-003 と 3 < Madau P., Pozzetti L., Dickinson M., 1998, ApJ, 498,
zspc < 3.8 の COSMOS 領域の観測によって小質量銀河が主系列よりも上側に多く散在しており、小質量銀河の多くがスターバースト状態にあることが分かっている (Hayashi et al. 2016, Tran et al. 2020)。
これらが環境に依存するものなのかそれとも普遍的な振る舞いなのかはよく分かっていない。つまりこのような小質量銀河の星形成活動を調べるためには、
様々な環境や年代の小質量銀河サンプルを構築する必要がある。そこで我々は、様々な環境や年代の星形
成銀河に対して挟帯域フィルター (NB2095, NB2315など) と広帯域フィルター (Ks バンドなど) を用いて観測を行い、それらを組み合わせることで星形成銀河のサンプルを構築している。現在は、COSMOS 領域に対して行われた観測のデータ解析を進めている段階にある。

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——–index

銀河 23
ALMA で探る原始銀河団の環境効果
東北大学理学研究科天文学専攻
青山皓平

2020 ೥౓ ୈ 50 ճ ఱจɾఱମ෺ཧएखՆͷֶߍ

ALMA ‫؍‬ଌͰଊ͑Δ z ∼ 2.5 ‫ۜ࢝ݪ‬ՏஂίΞͷΨεಛੑ੨ࢁɹᚠฏ (౦๺େֶେֶӃ ཧֶ‫ڀݚ‬Պ)

Abstractຊ‫Ͱڀݚ‬͸ z=2.5 ͷ‫ۜ࢝ݪ‬Տஂ USS1558 ʹରͯ͠ɺ ALMA Band6 ʹΑΔਂ͍μετ࿈ଓޫͷ‫؍‬ଌΛߦ͍ɺΨε࣭ྔͷׂ߹΍੕‫ܗ‬੒ޮ཰ͱ͍ͬͨۜՏͷΨεಛੑͷ‫ڥ؀‬ґଘੑʹ͍ͭͯௐ΂ͨɻ‫؍‬ଌͷ݁Ռɺઌߦ
‫ߦͰڀݚ‬ΘΕͨ CO(3-2) ًઢΛૂͬͨ Band-3 Ͱͷ‫؍‬ଌʹՃ͑ɺଟ͘ͷϝϯόʔۜՏ͔Βͷμετ࿈ଓޫΛ‫ݕ‬ग़ͨ͠ɻ‫؍‬ଌ͞ΕͨϑϥοΫε͔ΒΨε࣭ྔΛ‫ٻ‬ΊɺϑΟʔϧυͰ‫ݟ‬ΒΕΔεέʔϦϯάଇͱൺֱͨ݁͠
ՌɺϝϯόʔۜՏ͸εέʔϦϯάଇʹࣅͨΨεಛੑΛ࣋ͪɺۜՏͷ੕‫ܗ‬੒ͱΨεಛੑͷؔ܎͸‫ʹڥ؀‬ґΒͳ͍͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻҰํͰɺΨε࣭ྔͷ෼෍͸ϑΟʔϧυͱҟͳ͓ͬͯΓɺϑΟϥϝϯτߏ଄͔Βͷޮ཰తͳྫྷ͍ͨΨεͷ߱ண͕ۜՏͷΨεͷྔͱ੕‫ܗ‬੒Λಉ࣌ʹߴΊ͍ͯΔͱߟ͑ΒΕΔɻ·ͨɺCO(3-2) ͱμετ࿈ଓޫ͔Βਪఆ͞ΕΔΨε࣭ྔΛൺֱ͢ΔͱɺCO(3-2) ًઢ͸Ψε࣭ྔΛΑΓେ͖͘ਪఆ͍ͯͨ͠ɻ͜Ε͸ۜՏஂͷΑ͏ͳߴີ౓‫Ͱڥ؀‬͸ۜՏͷিಥ߹ମ΍૬‫༻࡞ޓ‬ΑΓۜՏͷΨεີ౓͕ߴ͘ͳ͍ͬͯΔ͜ͱʹ‫ى‬Ҽ͍ͯ͠ΔՄೳੑ͕ࣔࠦ͞Εͨɻ

1

Introductionۙ๣Ӊ஦Ͱ͸ɺۜՏஂͷΑ͏ͳߴີ౓‫͍͓ʹڥ؀‬ͯପԁۜՏͷΑ͏ͳਐԽͷਐΜͩۜՏ͕ࢧ഑తͰ͋
Δ͜ͱ͕Α͘஌ΒΕ͍ͯΔ (Dressler 2015)ɻ͜ͷΑ͏ͳۙ๣Ӊ஦Ͱ‫ݟ‬ΒΕΔ‫ޮڥ؀͍ڧ‬Ռͷ‫ݯى‬Λ୳ΔͨΊʹ͸ɺۜՏ‫ܗ‬੒ͷ੝Μͩͬͨ࣌୅Ͱ͋Δ 1 < z <͍ɺϑΟʔϧυۜՏʹൺ΂ͯɺSFE ͕ߴ͍͜ͱΛࣔ
ͨ͠ɻ·ͨɺTadaki et al. (2019) Ͱ͸ɺ3 ͭͷ‫࢝ݪ‬ۜՏஂʹରͯ͠ CO(3-2) ͷ‫؍‬ଌΛߦ͍௿࣭ྔۜՏͰ
͸ fgas , SFE ‫ߴʹڞ‬ΊΒΕ͍ͯΔ͜ͱΛࣔͨ͠ɻҰํͰɺۜՏஂ‫͍͓ͯʹڥ؀‬΋‫ڥ؀‬ґଘੑ͕‫ݟ‬ΒΕͳ͔ͬͨྫ΋͋Δ (Lee et al. 2017; Zavala et al. 2019)ɻ
αϯϓϧ਺͕গͳ͍͜ͱɺҟͳΔஈ֊ͷۜՏஂΛ‫؍‬3(Madue & Dickinson 2014) ͷ‫؍‬ଌ͕ෆՄܽͰ͋Δɻ

ଌ͍ͯ͠Δ͜ͱɺ‫؍‬ଌͷਂ͞ͳͲ͕͜͏͍ͬͨҟͳຊ‫Ͱڀݚ‬ௐ΂ͨ‫ۜ࢝ݪ‬Տஂ USS1558 ͸ɺઌߦ‫ʹڀݚ‬Δ݁࿦ͷ‫ݪ‬Ҽͱͯ͠ߟ͑ΒΕΔɻຊ‫Ͱڀݚ‬͸ઌߦ‫ݚ‬Αͬͯ੕‫ܗ‬੒ۜՏͰ͋Δ Hα emitter (HAE) ͷ‫਺ݸ‬‫ڀ‬ΑΓਂ͍‫؍‬ଌΛߦ͏͜ͱͰΑΓৄࡉʹۜՏͷΨεີ౓ͷߴ͍ྖҬͰ͸ϑΟʔϧυྖҬʹൺ΂ͯɺ੕‫ܗ‬ͷ‫ڥ؀‬ґଘੑʹ͍ͭͯௐ΂ͨɻ੒͕ߴΊΒΕ͍ͯΔ͜ͱ͕ࣔ͞Ε͍ͯΔ (Shimakawa

et al. 2018)ɻͦ͜Ͱຊ‫Ͱڀݚ‬͸੕‫ܗ‬੒͕ߴΊΒΕͨཁҼΛղ͖໌͔ͨ͢ΊɺALMA Band-6 ʹΑΔਂ͍
μετ࿈ଓޫͷ‫؍‬ଌΛߦͬͨɻՃ͑ͯɺߴ੺ํภҠ2

Observationsʹ͋ΔۜՏ͸μεςΟͳۜՏ͕ଟ͘ɺHAE ͷηϨΫUSS1558 ‫ۜ࢝ݪ‬ՏஂͷதͰి೾ۜՏΛ‫ؚ‬Ήத৺ྖγϣϯͰ΋ड͔Βͳ͍Α͏ͳμετʹแ·ΕͨۜՏҬ (F1) ͱ HAE ͕࠷΋‫܈‬Ε͍ͯΔྖҬ (F2) Λ‫؍‬ଌ͠Λ୳ࠪ͢Δ͜ͱ΋໨తͷҰͭͰ͋Δɻ

ͨɻਤ 1 ʹ͜ͷྖҬΛࣔ͢ɻ‫؍‬ଌ͸ਤʹࣔͨ͠Α͏ۜՏͷΨε͕‫ʹڥ؀‬ґଘ͢Δͷ͔ʹ͍ͭͯ͸਺ଟ

ʹ 7 ͭͷ pointing Λ༻͍ͯϞβΠΫ‫؍‬ଌ͞ΕͨɻΠ͘ͷ‫͞ͳ͕ڀݚ‬Ε͖͕ͯͨɺΨεͷ‫ڥ؀‬ґଘੑʹͭϝʔδϯά͸ CASA version 5.4.0 Λ༻͍ͯߦͬͨɻ࠷

͍ͯ͸ະͩٞ࿦ͷର৅Ͱ͋Δɻྫ͑͹ɺDarvish et΋ߴ͍‫౓ײ‬Λऔಘ͢ΔͨΊɺnatural weighting ͰΠ

al. (2018) Ͱ͸ϑΟʔϧυۜՏʹରͯ͠ɺΨεಛੑ͸ ϝʔδϯάͨ͠ɻ࠶‫͞ݱ‬ΕͨΠϝʔδͷ beam size ͸!!
!!
‫ʹڥ؀‬ґଘ͠ͳ͍͜ͱ͕ࣔ͞ΕͨɻۜՏஂ‫Ͱڥ؀‬ͷ 1. 51 × 1. 07 ͱͳΓɺrms ͸ 0.02mJy/beam ͱͳͬ‫ڥ؀‬ґଘੑʹؔ͢Δ‫Ͱڀݚ‬͸ɺWang et al. (2018) ͸ͨɻbeam size ͸ఱମΛ఺‫ͱݯ‬ΈͳͤΔ΄Ͳे෼େ͖

z = 2.5 ͷ X ઢۜՏஂʹରͯ͠ɺCO(1-0) ‫؍‬ଌΛߦ ͍ͷͰ peak flux Λ integrated flux density ͱͯ͠ಡ2020 ೥౓ ୈ 50 ճ ఱจɾఱମ෺ཧएखՆͷֶߍΈऔͬͨɻ‫ݕ‬ग़‫ݶ‬քΛܾΊΔͨΊʹɺnegative peak ͷ

number count Λ‫ͨ͠ࢉܭ‬ɻͦͷ݁Ռɺnegative peak͕‫ݟ‬ΒΕͳ͍ 3.8σ Ҏ্Λ‫ݕ‬ग़‫ݶ‬քͱͨ͠ɻpeak ͕‫ݟ‬ΒΕͨҐஔͱ HAE ͷΧλϩάͷ࠲ඪͰ 0.!! 6 ϚονϯάΛߦͬͨͱ͜Ζ 12 ఱମ͕Ϛονϯάͨ͠ɻ݁Ռͱͯ͠ɺઌߦ‫Ͱڀݚ‬ͷ CO(3-2) ًઢΛૂͬͨ‫؍‬ଌʹରͯ͠ΑΓଟ͘ͷۜՏ͔Βμετ࿈ଓޫΛ‫ݕ‬ग़͢
Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͨɻ

ਤ 2: M∗ vs SFRɻ਺ࣈ͸ۜՏͷ ID Λද͢ (Shi-makawa et al. 2018)ɻਫ৭ͷઢͱ࿮͕ star-forming
main sequence ͱͦͷ scatter Λࣔ͢ (Speagle et al.
2014)ͱද͞ΕΔɻ͜͜Ͱɺβ = 1.8, α850 = 6.7 ×−11019 erg s−1 Hz−1 M#,

ΓRJ (Td , νobs , z) =hνobs (1 + z)/kTd, (2)
exp(hνobs (1 + z)/kTd ) − 1

Γ0 = ΓRJ (Td , ν850 , 0) and Td = 25 K Ͱ͋Δɻ·ͨɺਤ 1: USS1558 ‫ۜ࢝ݪ‬Տஂͷ 2D mapɻ ੨ͷυοτຊ‫ݕͰڀݚ‬ग़͞ΕͨۜՏ͸௿࣭ྔۜՏΛ‫ؚ‬ΜͰ͍Δ

͕͜ͷۜՏஂʹଐ͢Δ HAE Λࣔ͢ɻ੺ͰғΘΕͨ΋ͷͰɺM-Z relation ʹ‫͍ۜͯͮج‬ՏͷۚଐྔΛਪఆͷ͕ࠓճͷ‫؍‬ଌͰ‫ݕ‬ग़͞ΕͨۜՏͰ͋Δɻ͠ɺͦΕʹԠͯ͡Ψε࣭ྔͷิਖ਼Λߦͬͨɻ

3.2

3

Analysis

3.1

Dust-based gas mass estimation

Stacking Analysis

ਤ 2 ͔Β΋෼͔ΔΑ͏ʹɺ௿࣭ྔଆͰ͸‫ݕ‬ग़཰͕

Scoville et al. (2016) ͷํ๏Λ༻͍ͯμετͷ࿈ଓޫ͔ΒۜՏͷΨε࣭ྔΛਪఆͨ͠ɻྫྷ͍ͨΨε͔Βͷ์ࣹʹରԠ͢Δ Rayleigh-Jeans tail Ͱͷ໌Δ͞ͱΨε࣭ྔͷؔ܎Λ‫ݧܦ‬తʹ‫ٻ‬Ίͨ΋ͷͰ͋Γɺ

Δɻ௿࣭ྔଆͰͷฏ‫ۉ‬తͳΨεͷಛੑΛௐ΂ΔͨΊʹελοΩϯάղੳΛߦͬͨɻ9.5 < log M∗ < 10.0ͷ‫ݕ‬ग़͞Εͳ͔ͬͨۜՏͷ͏ͪɺपลͷఱମ͔Βͷ

contamination ͕͋Δ΋ͷΛऔΓআ͖ɺελοΩϯά
ΛߦͬͨɻελοΫ͞ΕͨΠϝʔδ͸‫ݕ‬ग़‫ݶ‬քΛ௒

−(3+β)

Mmol,dust = 1.78 Sνobs [mJy] (1 + z)!
"2+β
ν850um×× (dL [Gpc])2
νobs#$
6.7 × 1019
Γ0×1010 M#
α850
ΓRJ
for λrest ! 250 µm,

௿͘ gas-rich ͳۜՏͷΈΛ‫ݕ‬ग़͍ͯ͠ΔՄೳੑ͕͋

͑Δ 5.9σ Ͱ‫ݕ‬ग़͞Εͨɻ

(1)

2020 ೥౓ ୈ 50 ճ ఱจɾఱମ෺ཧएखՆͷֶߍਤ 3: M∗ vs fgas , SFR (y ࣠͸ϑΟʔϧυྖҬ͔Β‫ٻ‬ΊΒΕͨεέʔϦϯάଇ͔Β‫ظ‬଴͞ΕΔ஋Ͱεέʔϧ͞Ε͍ͯΔɻ·ͨɺͦΕͧΕͷ఺͸ ∆MS = log(sSFR/sSFRMS ) Ͱ৭෇͚͞Ε͍ͯΔɻ)4

Discussion

4.1

Environmental
gas properties‫ݟ‬ΒΕͳ͔ͬͨɻ͜Ε͸ɺઌߦ‫( ڀݚ‬Lee et al. 2017;

Darvish et al. 2018; Zavala et al. 2019) ͱ੔߹ੑͷ

dependenceof ͋Δ݁ՌͱͳΓɺۜՏͷΨεಛੑʹ‫ڥ؀‬ґଘੑ͕‫ݟ‬ΒΕͳ͍͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻ͔͠͠ɺ੕‫ܗ‬੒ͱۜՏͷΨ‫ۜ࢝ݪ‬Տஂʹଐ͢ΔۜՏͷΨεಛੑΛϑΟʔϧυ͔Β‫ٻ‬ΊΒΕͨεέʔϦϯάଇ (Tacconi et al. 2018)ͱൺֱͨ͠ɻεέʔϦϯάଇ͸ɺϑΟʔϧυۜՏͷ࣋ͭΨεಛੑΛ ((z, M∗ ), δMS) ͷྦྷ৐ੵͱͯ͠ fittingͨ͠΋ͷͰ͋ΓɺҎԼͷΑ͏ʹ༩͑ΒΕΔɻδMS =εಛੑͷ෼෍͸εέʔϦϯάଇʹै͏‫ͣͰܗ‬Ε͓ͯΓ੕‫ܗ‬੒͕ߴ͍෼ɺΨεͷྔ΋ߴ͘ͳ͍ͬͯΔɻϑΟϥϝϯτߏ଄͔Βͷޮ཰తͳྫྷ͍ͨΨεͷ߱ண͕Ψεͷྔͱ੕‫ܗ‬੒཰Λಉ࣌ʹߴΊ͍ͯΔ͜ͱ͕ࣔࠦ͞ΕΔɻ

sSFR/sSFRMS ɺM∗,10 = M∗ /1010 M# Ͱ͋Δɻ

4.2µmol =

2.32 × (δMS)

0.53

× M−0.35∗,10

τdep [Gyr] =Ψε࣭ྔΛ CO(3-2) ًઢ͔Β‫ٻ‬ΊΔ৔߹ʹੜ͡Δ2

×10−3.62×(log 1+z−0.66) ,1.06 × (δMS)−0.44

Line excitation

(3)

0.09
×M∗,10× (1 + z)−0.62 ,ෆఆੑͷҰͭ͸ًઢޫ౓ൺ r13 = L!CO(1−0) /L!CO(3−2)Ͱ͋Δɻr13 ∼ 0.6 ͕ high-z ͷϑΟʔϧυۜՏ͕࣋ͭ

஋ͱͯ͠ଟ͘࢖ΘΕΔ (Genzel et al. 2012)ɻҰํͰɺۜՏஂ‫Ͱڥ؀‬͸Ψε͕ΑΓྭ‫͍ͯ͠ى‬Δͱ͍͏ྫ΋఺ઢ͕εέʔϦϯάଇͱಉ͡஋Λͱͬͨ৔߹Λࣔ

͋Δ (Coogan et al. 2018)ɻͦ͜Ͱμετ‫ݯى‬ͷΨε

͍ͯ͠ΔɻਤΑΓɺ௿࣭ྔଆͷۜՏ͸ MS ͷ্ํʹ

࣭ྔͱ CO ‫ݯى‬ͷΨε࣭ྔΛൺֱ͠‫ۜ࢝ݪ‬ՏஂʹଐҐஔ͍ͯ͠Δ͕ɺfgas , SFE ‫ʹڞ‬ϑΟʔϧυۜՏͱಉ

͢ΔۜՏً͕࣋ͭઢൺʹ͍ͭͯௐ΂ͨɻਤ 4 ʹͦͷ͡Α͏ͳ஋ΛͱΔ͜ͱ͕෼͔Δɻ·ͨɺ‫ڥ؀‬ґଘੑ݁ՌΛࣔͨ͠ɻx ࣠͸੕࣭ྔɺy ࣠͸μετ‫ݯى‬ɺCOΛৄ͘͠‫ݟ‬ΔͨΊʹɺHAE ͷ‫ͱ౓ີ਺ݸ‬Ψεಛੑʹ‫ݯى‬ͷΨε࣭ྔͷࠩΛද͓ͯ͠Γɺ఺ઢ͸ೋͭͷΨ͍ͭͯ΋ௐ΂͕ͨͦΕΒʹ͸౷‫ܭ‬తʹ༗ҙͳ૬ؔ͸

2020 ೥౓ ୈ 50 ճ ఱจɾఱମ෺ཧएखՆͷֶߍε࣭ྔ͕ͦΕͧΕ r13 = 0.90, 0.53 ͷ΋ͱͰҰக͢Δ

͸ɺۜՏஂ಺Ͱ͸ɺۜՏಉ࢜ͷ૬‫ʹ༻࡞ޓ‬Αͬͯۜ৔߹Λද͍ͯ͠Δɻଟ͘ͷۜՏͰ r13 = 0.90 ͕ΑΓՏͷΨεີ౓͕ߴ͘ͳ͍ͬͯΔͱਪଌ͞ΕΔɻ

ద౰Ͱ͋Δ͜ͱ͕Θ͔Δɻ͜Ε͸ۜՏஂ‫Ͱڥ؀‬͸ۜՏಉ࢜ͷিಥ߹ମ΍૬‫༻࡞ޓ‬ͷӨ‫ڹ‬Λड͚ɺۜՏͷΨε͸ϑΟʔϧυΑΓ΋ີ౓͕ߴ͍͜ͱΛࣔࠦͯ͠

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ਤ 4: μετɺCO(3-2) ًઢ͔ΒͦΕͧΕ‫ٻ‬ΊΒΕͨΨε࣭ྔͷͣΕɻ఺ઢ͸ͦΕͧΕ r13 = 0.90, 0.53 Λ༻͍ͨ৔߹ʹμετɺCO ‫ݯى‬ͷΨε࣭ྔ͕Ұக͢Δ
৔߹Λද͢ɻCO(3-2) ًઢͷํ͕Ψε࣭ྔΛେ͖͘ਪ
ఆ͍ͯ͠Δ͜ͱ͕Θ͔Δɻ

5Conclusionຊ‫Ͱڀݚ‬͸ USS1558 ‫ۜ࢝ݪ‬Տஂ͔Βͷμετ࿈ଓޫΛ‫؍‬ଌ͢Δ͜ͱͰۜՏͷΨεಛੑͱͦͷ‫ڥ؀‬ґଘੑʹ͍ͭͯௐ΂ͨɻͦͷ݁Ռɺ‫ۜ࢝ݪ‬Տஂʹଐ͢Δ
ۜՏ͸ϑΟʔϧυۜՏͱಉ͡Α͏ͳΨεಛੑΛ࣋ͪɺΨεಛੑ͸‫ʹڥ؀‬ґଘ͠ͳ͍͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻҰํͰɺΨε࣭ྔͷׂ߹ɺ੕‫ܗ‬੒཰ͷ෼෍͸‫ʹڥ؀‬ΑͬͯߴΊΒΕ͓ͯΓɺϑΟϥϝϯτߏ଄͔Βͷޮ཰తͳΨε߱ணʹΑͬͯΨε࣭ྔͱ੕‫ܗ‬੒཰͕ಉ࣌ʹߴΊΒΕ͍ͯΔ͜ͱ͕ࣔࠦ͞Εͨɻ·ͨɺCO(3-2) ‫؍‬ଌͱຊ‫؍‬ଌΛൺֱ͢Δ͜ͱͰۜՏͷΨε͕ۜՏஂ‫؀‬‫Ͱڥ‬͸ΑΓྭ‫͞ى‬Ε͍ͯΔ͜ͱ͕ࣔࠦ͞Εͨɻ͜Ε

Speagle, J. S., Steinhardt, C. L., Capak, P. L., & Silverman,J. D. 2014, ApJS, 214, 15
Tacconi, L. J., Genzel, R., Saintonge, A., et al. 2018,
ApJ, 853, 179
Tadaki, K.-i., Kodama, T., Hayashi, M., et al. 2019,
PASJ, 71, 40
Wang, T., Elbaz, D., Daddi, E., et al. 2018, ApJ, 867,
L29
Zavala, J. A., Casey, C. M., Champagne, J. B., et al.
2019, ApJ, 887, 183

——–index

銀河 24
HSC 広視野撮像観測による z ∼ 4 における原始銀河団銀河の光度関数
総研大/国立天文台物理科学研究科天文科学専攻
伊藤慧

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

HSC 広視野撮像観測による z ∼ 4 における原始銀河団銀河の光度関数
伊藤慧 (総合研究大学院大学/国立天文台)

Abstract
銀河の高密度領域では早期から星形成が行われ、他の領域と比べ銀河の進化段階が進んでいる描像が理論予測から考えられている。近傍の銀河団の初期構造であると考えられる原始銀河団の銀河では、星形成率や星質量が卓越する傾向が観測からも z ∼ 2 まで既に示されている。一方で z > 3 では原始銀河団のサンプル数が小さく、また SED fitting を行うために必要な多波長データが揃っている領域は多くない為に十分な議論が行えていなかった。これまでに我々は Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program の可視撮像デー
タを用いて検出したライマンブレイク銀河を元に、z ∼ 4 の原始銀河団候補を 179 領域検出した (Toshikawa

et al. 2018)。 この系統的に選択された大規模なサンプルを用いて、本研究では星形成率の指標ともなる静止系紫外光の光度関数を z ∼ 4 の原始銀河団銀河に対して初めて求めた。概形を同赤方偏移のフィールド銀河のものと比較したところ、原始銀河団光度関数は MUV < −20.8 でより平坦な形を持つ傾向が見られた。
この結果は z ∼ 4 で既に原始銀河団銀河がより高い星形成率を持つことを示す。また、星形成主系列を仮定
し原始銀河団銀河の星質量関数を求め、他の赤方偏移の (原始) 銀河団に存在する星形成銀河のものと比較した。光度関数から示唆されるようにフィールド銀河に比べてより重い銀河が存在する傾向はあるものの、z ∼ 4 からより低赤方偏移にかけて、(原始) 銀河団では大質量銀河の割合が増加するということが明らかになった。また光度関数をもとに原始銀河団領域における星形成率密度を推定した所、原始銀河団は宇宙全体の星形成率密度の 6 − 20% を占めているとことがわかった。これらの結果は原始銀河団領域で z ∼ 4 で既に一般領域に比べてより活発な星形成が行われていることを示唆する。

1

Introduction
銀河の進化には、周辺環境が大きく影響することが既に知られている (e.g., Dressler 1980)。この環境効果と呼ばれるような関係は、高密度領域における卓越したガスの流入や衝突合体などが原因の一つであると考えられているが、未だにどのようにいつ頃から生じたのかは明らかになっていない。

z ∼ 0 で銀河団に成長するであろう銀河の高密度領域である原始銀河団は、宇宙で最も銀河の高密度な環境であり、環境効果の調査には最適な対象であると考えられる。Steidel et al. (1998) での SSA22 と呼ばれる z ∼ 3.1 のライマンブレイク銀河の高密度領域の発見を皮切りに、様々な銀河種族を基に z ≤ 7で原始銀河団探査が進められてきた。

z ∼ 2 では原始銀河団銀河と一般的な領域の銀河(以下フィールド銀河) の際も報告されている。Steidel
et al. (2005)、Hatch et al. (2011) などでは原始銀河
団銀河がより重い星質量を持つことを指摘し、加えて Koyama et al. (2013)、Shimakawa et al. (2018)などでは星形成率密度 (以下 SFR) が高いことも示されてきた。こういった結果は、原始銀河団銀河が早期から成長しているという描像と一致する。理論研究か
らは原始銀河団領域での活発な星形成が既に z ∼ 10から始まっていることが指摘されており (Chiang etal. 2017)、今後はより高赤方偏移での観測的傾向の理解が必要である。しかしながら、z > 3 の原始銀
河団のサンプル数は未だ少なく、統計的な原始銀河
団銀河の描像は明らかにされてきていなかった。
我々のグループではこれまでに、すばる望遠鏡の
主焦点広視野撮像カメラによる大規模撮像サーベイ(HSC-SSP) の観測データからライマンブレイク銀河を選択し、z ∼ 4 の原始銀河団候補を 179 領域選択
した (Toshikawa et al. 2018)。この原始銀河団サン
プルは現状最大のものである。本研究では、この原始銀河団内に存在する銀河の静止系紫外光の光度関数を推定し、初めて z > 3 の原始銀河団銀河の一般

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校的な性質を議論する。なお、本研究に関しては既にを赤方偏移と等級の関数として求めた Completeness

Ito et al. (2020) にてまとめられており、詳細に関し Function を用いた。
てはこちらを参照されたい。

2

Methods

2.1

Sample3

Results

3.1

Protocluster Luminosity Function

本研究では Toshikawa et al. (2018) で選択した原

図 1 に今回求めた原始銀河団銀河の静止系紫外光

始銀河団銀河 179 領域のうち、i バンドの限界等級がの光度関数を示す。フィールド銀河の光度関数 (Ono

特に低いものを除いた 177 領域を用いた。また、銀et al. 2018) と比較することにより、原始銀河団銀河の光度関数は主に 2 つの点で異なることがわかる。

河サンプルとしてはこの原始銀河団の密度ピークから 1.8 arcmin 以内に存在する g-ドロップアウト銀河
を用い、原始銀河団の構造として簡略化のため直径と高さが等しい円柱構造を仮定した。このドロップ

1. 全体的な値の高さ。原始銀河団銀河の光度関数
はフィールドのものに比べておよそ 230 倍高い。
これは原始銀河団を銀河の高密度領域として選

アウト銀河は大多数が z ∼ 4 に存在することが予想択しているため、自然な帰結である。

されるものの、分光同定は行われていないため、実際には原始銀河団に含まれない天体の混入も考えら

2. よりフラットな形状。原始銀河団銀河の光度関れる。こういった混入天体は後述の方法で統計的に数はフィールドのものに比べて明るい銀河の割取り除く。

合が高い傾向が見られる。図 1 の下図では二つの光度関数の比を示しているが、明るい側への2.2

単調増加が見えることからも形状の違いは明ら

Formulation

かである。もし形状が一致するのであれば両者

原始銀河団の静止系紫外光度関数は以下のようにの比は定数になるはずである。

表せられる。

これらの違いは、原始銀河団領域に存在する銀河1
nobs,PC (MUV )はフィールド領域の銀河に比べてより高い
SFR を持ΦPC (MUV ) =(−Φfield (MUV ))F (MUV ) Veﬀ (MUV )つことを示している。つまり、z ∼ 4 で既に環境によ(1)る銀河の性質の違いが存在することを示唆する。
ここで、nobs,PC (MUV ) は絶対等級 MUV を持つ観測される原始銀河団内の天体の個数、Veﬀ (MUV ) はドロップアウト法で選択されると期待される赤方偏移範囲の 1.8 arcmin アパーチャでの有効体積、Φfield
はフィールド銀河の光度関数、そして F (MUV ) は原

3.2

Stellar Mass Function Inferredfrom Luminosity Function

始銀河団体積とドロップアウト法の有効体積の比で低赤方偏移の (原始) 銀河団銀河の傾向と比較するある。前述の通り観測される原始銀河団内の天体にため、光度関数から星質量関数を推定した。ここでは実際には原始銀河団に属さない天体の存在も予測

は、フィールド銀河の星質量-星形成率関係を仮定しされる。こういった天体の数密度はフィールド銀河の導出した。図 2 で本研究で導出した星質量関数と先ものと一致すると考えられるため Φfield を引くこと

行研究でのそれを示す。まず、同一の赤方偏移で比で混入天体の寄与を除いている。また、F (MUV ) で較を行うと原始銀河団銀河の星質量関数はフィード

実際の原始銀河団の体積に変換している。Veﬀ (MUV )銀河のものに比べていわゆる “top-heavy”な形状をと Φfield の導出には、擬似天体を埋め込みその検出率していることがわかる。これは光度関数の形状の違いから導かれる傾向である。また低赤方偏移のもの

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

21

10−2

mi
23

22

24

25

PC average
PC XMM
PC WIDE12H
PC VVDSPC HECTOMAPPC GAMA15H×230 Field (Ono+18)

100
φ/φM∗,E10

Φ [mag−1 Mpc−3]

10

20

0

Field (Ono+18)

10−1This Work (z ∼ 4)

Ono+18 (field, z ∼ 4)

Shimakawa+18 (HAE, z = 2.5)

10−4

Nantais+16 (z ∼ 1.5)

van der Burg+13 (z ∼ 1)

ΦPC/Φfieldvan der Burg+18 (0.5 < z < 0.7)

104
103
102
−26

10−2
9.5

MU V [mag]

−25

−24

−23
−22
MUV [mag]−21

Calvi+13 (0.04 < z < 0.07)

10.0

10.5
log (M∗/M )

11.0

11.5

−20 図 2: z ∼ 4 の原始銀河団銀河の星質量関数 (赤丸)。

図 1: 上図: 原始銀河団銀河の静止系紫外光度関数(黒丸)。小点は各 HSC-SSP の領域で求めたものを示す。灰色丸実線、点線はフィールド銀河の光度関数(Ono et al. 2018) とそれを 230 倍したものを示す。
下図:原始銀河団銀河の光度関数とフィールド銀河光度関数の比。
と比較すると、z ∼ 4 の原始銀河団の星質量関数はフィールド銀河のものに比べて重い銀河の割合が小さいことがわかる。これらの傾向は z ∼ 4 の原始銀河団銀河はフィールドに比べて成長しているものの、未だ構造形成の途中であるということを示していると考えられる。

本文記載の手法でフィールド銀河の光度関数から求めた星質量関数を赤実線で示す。また、実線は先行研究による z ≤ 2.5 の (原始) 銀河団銀河の星質量関数である。色が青いほど低赤方偏移である。比較の簡略化のため、log M⋆ /M⊙ = 10.0 で規格化した。
値 か ら Kennicut (1998) の 変 換 式 を 用 い て 星 形
成 率 密 度 を 算 出 し た 。結 果 、原 始 銀 河 団 銀 河 の)(星形成率密度は log10 SFRD/ M⊙ yr−1 Mpc−3 =
(
)
+0.16
1.54+0.16−0.20 1.68−0.17 と求められた。この値はフィールド領域の値に比べておおよそ 2.5dex 程度高い

(Bouwens et al. 2015)。
この値をもとに、宇宙全体の星形成率密度のうちz ∼ 4 の原始銀河団で生じているものの割合を推定した。推定に際し 2 つの補正を行った。1 点目として本サンプルのうち、実際には銀河団にならないも

3.3

Star Formation Rate Density in のの寄与を統計的に除いた。Toshikawa et al. (2016)の予測により、本サンプルのうち銀河団になるもの
Protoclustersの割合は 76% と予測されるためこの値を用いた。2

これまでフィールド銀河の光度関数は宇宙の星形

点目として本サンプルの completeness を補正を行っ成率密度を推定するのに多く用いられてきた (Madau

た。Toshikawa et al. (2016) のシミュレーションか& Dickinson 2014, for a comprehensive review)。こ ら、本サンプルの原始銀河団の静止系紫外光の総和
こでは本研究で求めた原始銀河団銀河の光度関数を は全体の 10% と予測される。結果、z ∼ 4 の原始銀用いて、原始銀河団領域での星形成率密度を推定し、 河団は宇宙全体の星形成率密度のおよそ 6 − 20% を理論予測との比較を行う。

占めることがわかった (図 3)。この値は Chiang et al.

ま ず、観 測 さ れ た 光 度 関 数 を Schechter func-(2017) の理論予測に比べやや小さい。原因としては、
tion、及 び Double Power-law function で 近 似 サブミリ銀河などのライマンブレイク法では選択でし 、静 止 系 紫 外 光 の 光 度 密 度 を 計 算 す る 。そ し きない星形成を活発に行っている天体を考慮していて、IRX−β − M⋆ 関係 (Álvarez-Márquez et al.

2019) を 用 い て 赤 外 線 光 度 も 推 定 し 、こ れ ら のないことや、原始銀河団半径を原始銀河団に依らず2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

Fraction of Cosmic SFR Densityfrom Protoclusters

一定にしていることが挙げられる。

Acknowledgement
本研究は特別科研費助成事業の特別研究員奨励費(20J12461) を受けている。

Reference

10−1
Chiang+17 (Guo+13 SAM)
Chiang+17 (Henriques+15 SAM)
This work (Schechter)

Bouwens, R. J., Illingworth, G. D., Oesch, P. A., et al.,2015, ApJ, 803, 34

2
3 4
redshift

Chiang, Y.-K., Overzier, R. A., Gebhardt, K., & Henriques, B. 2017, ApJL, 844, L23

This work (DPL)

10−2
0

0.5

1

Álvarez-Márquez, J, Burgarella, D, Buat, V, Ilbert, O& Pérez-González, P G. 2019, A&A, 630, A153

5 6 7 8 910

図 3: 宇宙全体の星形成率密度のうち、原始銀河団領

Dressler, A. 1980, ApJ, 236, 351

域で生じるものの割合。赤点が本研究で導出した光Hatch, N. A., Kurk, J. D., Pentericci, L., et al. 2011,
MNRAS, 415, 2993

度関数を Double Power-Law 関数と近似した場合に推定される値、青点が光度関数を Schechter 関数と近似した場合に推定される値。灰色の実線、点線は理論研究からの予測 (Chiang et al. 2017) である。

Ito, K., Kashikawa, N., Toshikawa, J., et al. 2020, ApJ,
899, 5
Kennicutt, R. C. J. 1998, Annual Review of Astronomy
and Astrophysics, 36, 189
Koyama, Y., Kodama, T., Tadaki, K.-i., et al. 2013,
MNRAS, 428, 1551

4

Discussion
今回の結果は、z ∼ 4 の原始銀河団銀河でフィー

ルド銀河に比べ既に活発な星形成を行っていることを示している。原始銀河団での活発な星形成の傾向は z ∼ 2 では既に議論が行われており、本研究によってより高赤方偏移でも成り立つことを示した。この傾向の原因としては、大きく分けて 2 つ考えられる。

Madau, P., & Dickinson, M. 2014, ARA&A, 52, 415
Ono, Y., Ouchi, M., Harikane, Y., et al. 2018, PASJ,
70, S10
Shimakawa, R., Kodama, T., Hayashi, M., et al. 2018,
MNRAS, 473, 1977
Steidel, C. C., Adelberger, K. L. and Dickinson, M., etal. 1998, ApJ, 492, 428

1 つは頻発する衝突合体である。原始銀河団のよう Steidel, C. C., Adelberger, K. L., Shapley, A. E., et al.
な高密度領域では銀河同士の衝突が多く起きることが期待される。こういった衝突合体は銀河中心にガスを集まらせ、活発な星形成を引き起こすことが知られている。2 つ目の可能性としてはフィラメント
にそった原始銀河団へのガスの流入である。原始銀河団のような高密度領域は Cosmic web の結節点であると考えられる。こういった領域にはフィラメン
トに沿ってガスが流入し、より活発に星形成を行わせられると期待される。このような描像の切り分けには今後の宇宙望遠鏡による高空間分解能の観測や、大型地上望遠鏡での高感度な観測が必要であると考えられる。

2005, ApJ, 626, 44
Toshikawa, J., Kashikawa, N., Overzier, R. A., et al.
2016, ApJ, 826, 114
Toshikawa, J., Uchiyama, H., Kashikawa, N., et al.
2018, PASJ, 70, S12

——–index

銀河 25
z = 1.45 の星形成銀河における分子ガスの内部分布
京都大学理学研究科物理学・宇宙物理学専攻
牛尾海登

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

z = 1.45 の星形成銀河における分子ガスの内部分布
牛尾 海登 (京都大学大学院理学研究科 宇宙物理学教室)

Abstract
円盤銀河の形成・進化を理解するためには宇宙の星形成最盛期である z ∼ 1 − 3 の星形成銀河における分子ガス成分を調べる必要がある。そこで我々は、z = 1.45 の大質量星形成銀河 (Mstar ∼ 1.2 × 1011 M⊙ ,SFR∼ 130 M⊙ yr−1 ) で、星形成 clump を 1 つ持ち、バルジと円盤のような構造を持つ銀河に対して分子ガス輝線: CO(2-1) および CO(5-4) の観測を ALMA を用いて行い、分子ガスの動径分布や clump における分子ガスの性質を調べた。その結果、両輝線が検出され、銀河の分子ガス質量は (1.45 ± 0.07) × 1011 M⊙と見積もられた。3 次元の円盤モデルフィットを行うと、CO(2-1) の分布は回転運動が支配的な円盤でよく再現され、その半光度半径は ∼ 2.3 kpc と、星成分の分布と比較して分子ガスの方が銀河中心に集中して分布していることがわかった。さらに、分子ガスの質量割合の動径分布を調べると、中心ほど高くなっていた。
これらの結果はこの銀河においてバルジが成長中である可能性を示唆している。また、CO(5-4)/CO(2-1) 輝線強度比の空間分布を見ると clump の位置で最も高くなっていた。この結果は、clump において分子ガスの密度が高い and/or 温度が高いことを示唆しており、数値シミュレーションから予想されている clump の分子ガスの性質と矛盾しない。

1

要がある。Atacama Large Millimeter/submillimeter

Introduction
近傍宇宙で観測される円盤銀河はいつ、どのような過程を経て形成されたのだろうか？観測的研究により宇宙の星形成率密度のピークは z ∼ 1 − 3 であるということが知られている (e.g., Madau & Dickinson2014)。また、バルジや円盤といった円盤銀河の基本的な構造が発露したのもこの赤方偏移であると考えられている (e.g., Cameron et al. 2011)。これらの観測結果から今日の円盤銀河は z ∼ 3 から z ∼ 1 にかけて進化し形成したと言える。

HST の観測により z ∼ 1 − 3 の星形成銀河のおよそ半数以上では、rest UV で観測される星形成領
域が kpc スケールの clump 状に分布していることがわかった (e.g., Elmegreen et al.

2007)。これらのclump は銀河のガス円盤が重力的に不安定になることで形成され、星形成をしながら力学的摩擦などによって銀河中心へと移動し、最終的には合体してバルジになると理論的に考えられている (e.g., Bournaud

et al. 2014)。
遠方銀河の星や星形成の成分については上記のよ
うによく調べられているが、円盤銀河形成の理解をより深めるためには遠方銀河の分子ガス成分も調べる必Array (ALMA) などによって、z ∼ 1 − 3 の星形成銀河に対して分子ガスの観測が近年行われている。その結果、銀河全体の分子ガス質量 (Mgas ) が調べられ、その質量割合 (fgas = Mgas /(Mgas + Mstar )) は近傍
銀河 (fgas ∼ 0.1) に比べ、かなり高い (fgas ∼ 0.5) ということがわかってきた (e.g., Tacconi et al. 2013;

Seko et al. 2016)。しかしながら、遠方の星形成銀河を内部まで分解して分子ガスを観測した例は少な
く、分子ガスの動径分布や clump での分子ガスの性質はよくわかっていない。
そこで、我々は Subaru-XMM/Newton Deep Sur-vey (SXDS) 領域にある z = 1.45 の大質量星形
成銀河 (SXDS1 13015; Mstar ∼ 1.2 × 1011 M⊙ ,SFR∼ 130 M⊙ yr−1 ; Yabe et al.

(2012)) に着目した。この銀河は HST の画像から clump を 1 つ持
ち、バルジと円盤のような構造を持つことが確認されている (図 1)。我々はこの銀河に対して分子ガス
輝線: CO(2-1) および CO(5-4) の観測を ALMA を用いて行った。
本研究では宇宙論パラメータとして、Ωm = 0.3,ΩΛ = 0.7, H0 = 70.0 km s−1 Mpc−1 を用いており、

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

10 kpc41.0"

composite
13.70s2h17m13.60s
R.A. (J2000)

40.0"-09'39.0"-09'39.0"

40.0"

40.0"

Dec. (J2000)

40.0"

10 kpc-5°09'39.0"
Dec. (J2000)

Dec. (J2000)-5°09'39.0"

41.0"
13.70s2h17m13.60s
R.A. (J2000)

V606

41.0"

CO(2-1)13.70sは銀河中心を表す。バルジと円盤のような構造が見2.0られる。右: V606 (rest UV) の画像。銀河中心から北1.5に ∼ 0.”3 離れたところに clump が見られる。

2h17m13.60s
R.A. (J2000)

1.0
0.5

750 500 250 0 250 500 750
velocity [km s 1]

によるものを用いている。

2
1
0
1

0.5

ある。また、初期質量関数として Chabrier (2003)

2h17m13.60s
R.A. (J2000)

3

0.0

z = 1.45 では linear scale は ∼ 8.45 kpc arcsec−1 でCO(5-4)13.70sCO(5-4) flux [mJy]2.5

CO(2-1) flux [mJy]

図 1: 左: SXDS1 13015 の HST 3 色合成画像、十字

41.0"

2

750 500 250 0 250 500 750
velocity [km s 1]

図 2: 上: CO(2-1) (左) および CO(5-4) (右) の積分強2

Observation and Data

度マップ。輝線プロファイル (下) で赤く塗られた速度範囲で積分している。Contour は 3σ, 7σ, 11σ, ... を示

CO(2-1) の観測は ALMA の Cycle 3 期間中に行わ している。左下の黒楕円は synthesized beam の大きれた (ID: 2015.1.01129.S, PI: K. Ohta)。アンテナさを表しており、十字は銀河中心を示す。下: CO(2-配置から計算される角分解能は ∼ 0.”55、maximum1) (左) および CO(5-4) (右) の輝線プロファイル。
recoverable scale (MRS) は ∼ 11” である。周波数 SXDS1 13015 からの輝線が赤く示されている。
分解能は 564.453 kHz で、∼ 1.8 km s−1 に相当す
る速度分解能である。CO(5-4) のデータは Seko etscope (HST) の F160W (H160 ), F125W (J125 ),(2016) によるものを用いた。アンテナ配置か F606W (V606 ) アーカイブ画像を用いた。
ら計算される角分解能は ∼ 0.”7 で、速度分解能はal.

∼ 0.6 km s−1 である。
ALMA のデータは Common Astronomy Software
Applications (CASA; McMullin et al. 2007) を用いて解析された。CO(2-1)、CO(5-4) のデータに対し

3

Result and Discussion

3.1

銀河全体の分子ガス質量て CASA のタスク tclean を用いて 25 km/s ビンの

図 2 に示されている CO の積分強度マップと輝線プ

チャンネルマップを作成した。この時、weighting パラ

ロファイルが得られた。CO(2-1) の輝線プロファイル

メータとして robust = 0.5 を採用した。また、CO(5-が軸対称で,2 つのピークを持つことから回転ガス円盤

4) のデータについては CASA のタスク uvcontsub の存在が示唆される。積分強度マップに対して 2 次元を用いてダスト連続光を取り除いている。CO(2-1) Gaussian をフィッティングすると、CO(2-1) と CO(5と CO(5-4) の synthesized beam size はそれぞれ、 4) の ﬂux (Sν ∆v) はそれぞれ (1.03±0.05) Jy km s−1 ,0.”61 × 0.”52 and 0.”84 × 0.”60 となった (それぞれ (1.16 ± 0.17) Jy km s−1 となった。また CO(2-1) の∼ 5 kpc と ∼ 6 kpc に相当)。
deconvolved FWHM は 4.0 ± 0.5 kpc であった。銀河
銀河の rest R, V, U バンド画像として Cosmic のガス質量を求めるために以下の式を用いた。
)
Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy () ()(
L′CO(1−0)
Mmol
αCO
Survey (CANDELS) で得られた Hubble Space Tele=
M⊙
M⊙ /(K km s−1 pc2 )K km s−1 pc22020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
L′CO(1−0))= 3.25 × 107(ν

rest:CO(1−0))−2

K km s−1 pc2
GHz
(
)2
(
)
SCO(2−1) ∆v
DL
−1 −1
×
(1 + z) R21
Mpc
Jy km s−1

表 1: GalPaK3D , および GALFIT による主要なベス
トフィットパラメータの値

り、この研究では金属量依存性を考慮した式 (Gen-(2015) の Equation (7)) を用いて2.58M⊙ /(K km s−1 pc2 ) とした。また、R21 は CO(2-2.30 ± 0.03

−1

349.4 ± 5.7)

R1/2;bulge (kpc)

0.45 ± 0.23

R1/2;disk (kpc)

5.05 ± 0.33

major axis radius [arcsec]
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1.0
star; 125 (bulge+disk)
mol

fgas

10
log( ) [M kpc 2]

は Milky Way like であると仮定し (Carilli & Walter2013)、銀河のガス質量を求める際には R21 = 2 とした。SXDS1 13015 のガス質量は (1.45 ± 0.07) ×

1011 M⊙ と計算された。また、銀河全体での分子ガス質量割合 (fgas = Mgas /(Mgas + Mstar )) は fgas =0.55 ± 0.08 と求められた。ただし、これらのエラーには ﬂux を求める際のエラーだけが含まれており、

0.8
0.6

9

0.4
8
70

αCO や R21 の不定性は考慮されていない。

分子ガスの動径分布

r1/2 (kpc)

110.01)/CO(1-0) ﬂux 比であるが、CO(5-4)/CO(2-1) ﬂux
比 (R52 ) が ∼ 1 であることから銀河の CO 励起状態

3.2

1.10 ± 0.01

Vmax (km s

ここで、αCO は CO-to-H2 conversion factor であzel et al.

ﬂux (Jy km s−1 )

fgas

(

0.2

J125

2

4
6
8
major axis radius [kpc]100.0

図 3: モデルフィットによって得られた分子ガス (緑実線) と星 (黄実線) の intrinsic な面密度分布 (値は左CO(2-1) 輝線プロファイルが対称であること、お 軸) と分子ガス質量割合 (fgas ) の動径分布 (赤プロッ
よび速度場に綺麗な速度勾配が見られることから分 ト、値は右軸)。黄破線は星面密度分布のバルジ成分
子ガスは回転円盤を形成していると考えられる。そ と円盤成分を表す。
こで、GalPaK3D (Bouché et al. 2015) を用いて回転円盤モデルを CO(2-1) の 3 次元データにフィット
し、角分解能の影響を取り除いた分子ガスの分布を得た。円盤モデルとして指数的な (Sérsic index (n) = 1の) 面輝度分布、および thnh 型の回転曲線を仮定した。フリーパラメータは円盤の中心位置、中心周波数、ﬂux, 半光度半径 (R1/2;gas )、inclination, position

angle, 回転の turnover radius, 最大回転速度 (Vmax )、速度分散 (σ0 ) としてフィットした。その結果、観測された CO(2-1) の分布は回転円盤モデルでよく再現され、主要なベストフィットパラメータの値は表 1 のようになった。ベストフィットの ﬂux や R1/2;gas は
積分強度マップへの 2 次元 Gaussian フィットの結果と無矛盾であり、Vmax は輝線プロファイルの幅とよ
く合う。

3.3

分子ガスと星の動径分布の比較

星成分の分布を得るために GALFIT (Peng et al.

2015) を用いて HST の J125 (rest 可視) イメージに円盤モデルのフィットを行なった。HST の 3 色合成
画像 (図 1) でバルジと円盤のような構造が見られる
ため、面輝度分布は n = 4(バルジ成分) と n = 1(円盤成分) の２成分の Sérsic proﬁle から成ると仮定した。フリーパラメータは各成分の magnitude, 半光度半径 (R1/2;bulge , R1/2;disk )、軸比としてフィットした。フリーパラメータが多くなりすぎないようにするため、各成分の中心位置や position angle は、あらかじめ 1 成分でフィットした時に得られたベスト
フィットの値で固定した。その結果、観測された面輝度分布がよく再現され、主要なベストフィットパラ
メータの値は表 1 のようになった。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

2.2-09'39.0"

2.0
1.6

40.0"

度の分子ガスが存在することが示唆される。この結果は 3 次元の流体シミュレーションで予測されている clump の性質 (Bournaud et al.

2015) と矛盾し

ない。

1.4

R52

Dec. (J2000)

1.8(∼ 1) よりも高く、clump において高温 and/or 高密

1.2
1.0
41.0"

0.8
0.6
13.70s2h17m13.60s
R.A. (J2000)

4

Conclusion
宇宙の星形成最盛期における星形成銀河内部の分

子ガスの分布や clump での分子ガスの性質を調べるために z = 1.45 の大質量星形成銀河の CO(2-1) とCO(5-4) の観測を ∼ 5 kpc と ∼ 6 kpc の分解能で
図 4: SXDS1 13015 における CO(5-4)/CO(2-1) 輝

行なった。観測された CO(2-1) の分布は回転円盤モ

線強度比 (R52 ) の空間分布。Contour は HST V606

デルでよく再現され、星成分の分布と比べると分子(rest UV) の分布を示し、ピーク値の 10%, 30%, ..., ガスは銀河の中心部に集中していることがわかった。
90%を表す。十字は銀河中心を、黒楕円は synthesized また、R52 の空間分布をみると clump の位置で最も

beam の大きさを示す。

高くなっており、clump に高温 and/or 高密度の分子ガスが存在することが示唆された。

分 子 ガ ス と 星 成 分 の ベ ス ト フィット モ デ ル から mass-to-luminosity

ratio を 一 定 と 仮 定 し て

SXDS1 13015 の intrinsic な面密度分布を得た (図 3)。 Reference
また、分子ガス質量割合 (fgas ) を各銀河半径で算出し、その動径変化を図 3 にプロットした。r ≲ 3 kpc

Madau & Dickinson 2014, ARA&A, 52, 415

で銀河全体の fgas ∼ 0.55 よりも高くなっており、分Cameron, Carollo, Oesch et al. 2011, ApJ, 743, 146

子ガスが星に比べて銀河中心に集中して分布していNoguchi 1999, ApJ, 514, 77

ることがわかった。この結果は、この銀河では中心部

Bournaud, Perret, Renaud et al. 2014, ApJ, 780, 57

において分子ガスが豊富に存在する環境であり、バルジが形成されている最中であるということを示唆している。

Elmegreen, Elmegreen, Ravindranath & Coe 2007, ApJ,
658, 763
Guo, Rafelski, Bell et al. 2018, ApJ, 853, 108
Tacconi, Neri, Genzel et al. 2013, ApJ, 768, 743.4

輝線強度比の空間分布

輝線強度比は分子ガスの温度・密度を示す重要なパラメータであることが知られている。観測で得られた CO(2-1) と CO(5-4) の積分強度マップを beamSeko, Ohta, Yabe et al. 2016, ApJ, 819, 82
Yabe, Ohta, Iwamuro et al. 2012, PASJ, 64, 60
Genzel, Tacconi, Lutz et al. 2015, ApJ, 800, 20の大きさを揃えて割り算することで、SXDS1 13015

Carilli & Walter 2013, ARA&A, 51, 105

内部における CO(5-4)/CO(2-1) 輝線強度比 (R52 ) のChabrier 2003, PASP, 115, 763

空間分布を調べた。ただし、R52 の計算は CO(5-4)

Bouché, Carfantan, Schroetter et al. 2015, AJ, 150, 92の積分強度マップで S/N > 2.5 のピクセルのみで行なった。得られた R52 の空間分布 (図 4) をみると、

Peng, Ho, Impey et al. 2002, AJ, 124, 266

clump の位置で R52 が最も高くなっており、その値 Bournaud, Daddi, Weißet al. 2015, A&A, 575, A56
は ∼ 2.2 であった。この値は銀河全体で見た時の値

——–index

銀河 26
大型ミリ波望遠鏡 LMT を用いたサブミリ波銀河の高励起一酸化炭素回転遷移輝線のスペクトル解析
名古屋大学理学研究科素粒子宇宙物理学専攻 (素粒子宇宙物理系)
萩本将都

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

大型ミリ波望遠鏡 LMT を用いたサブミリ波銀河の高励起一酸化炭素回転
遷移輝線のスペクトル解析
萩本 将都 (名古屋大学大学院 理学研究科)

Abstract
本講演では口径 50 m の大型ミリ波望遠鏡 LMT に搭載された 2 mm 帯 SIS 受信機 B4R で観測されたサブミリ波銀河 (SMG) の高励起一酸化炭素分子 (CO) 回転遷移輝線の初期成果について発表する。

SMG はサブミリ波で明るい銀河種族で、赤方偏移 z ∼ 2 − 4 に多く存在する爆発的星形成銀河である。また、この時代は宇宙全体の星形成率密度が大きく、銀河の急速な星質量の獲得とその中心の超大質量ブラック
ホール (SMBH) の共進化が起こった時代であると考えられている。しかしこれらはガスやダストに埋もれて進行するため、可視光等での観測が困難である。この問題に対しては CO 輝線エネルギー分布 (CO SLED)測定による BH で加熱された高温高密度な分子ガスの探査が有効である。
そこで本研究では、2019 年に行われた B4R の性能評価試験の一環として、Planck や Herschel 、WISE によって発見された z ∼ 2 − 4 の 8 つの極めて明るい (LIR > 1014 L⊙ ) SMG の CO (J = 3 − 2) から (J = 6 − 5)と中性炭素原子輝線 [C i] のデータ解析を行った。解析の結果、Planck で発見された 5 天体で CO 輝線と[C i] 輝線を信号対雑音比 ∼ 6 − 10 で検出することに成功した。また、これら 5 天体は輝線光度と輝線幅の比較から重力レンズ効果を受けていることが示唆された。さらに CO(J = 4 − 3) と (J = 5 − 4) の両輝線の検出に成功した天体については、CO SLED の測定によって内部に ∼ 80 K の暖かく高密度な分子ガスの存在が示唆され、SMBH の共進化を研究する上で重要な天体であることが分かった。

1

Introduction
Madau & Dickinson 2014 で、z ∼ 2 − 4 では宇宙全体の星形成率密度が近傍 (z ∼ 0) に比べて大きい
ことが示されている。つまり、この時代は銀河の活発な星形成活動により、銀河進化が急速に進んだ時代であると考えられる。また、銀河中心の超大質量
ブラックホール (SMBH) の共進化が起こった時代であるとも考えられており、この時代の研究は銀河形成や進化を理解する上で重要である。
サブミリ波銀河 (SMG) はサブミリ波で明るい銀河種族で、この時代に多く存在する爆発的星形成銀河 (星形成率 ∼ 100 − 1000 M⊙ yr−1 ) であるため、銀河進化や SMBH との共進化を研究する上で重要であると考えられている。しかし、こうした爆発的度なガスの探査が有効である。通常、SMG 内部のガスは局所熱力学平衡 (LTE) にないが、ガス密度の高い中心核では SMBH などの放射によって加熱され、LTE に近づくことが知られている。
しかし、現状では遠方銀河で CO SLED が得られたものが少ないという問題点が挙げられる。そこで、本研究ではメキシコにある口径 50 m の大型ミリ波望遠
鏡 (LMT) に搭載された 2 mm 帯受信機 B4R の性能評価試験の一環として観測された 8 つの SMG の CO
輝線、および [C i] 輝線の観測データ解析を行った。

B4R は ALMA のバンド 4 受信機の技術を基に作られた SIS 受信機であり、周波数帯域は 125−163 GHz である (Kawabe et al. in prep.)。また分光計は XFFTSを採用しており、帯域幅は 2.5 GHz である。

星形成や SMBH の成長はガスやダストに埋もれて進行するため、可視光等での観測が困難である。この問題に対しては分子ガスをトレースできる CO 輝線のエネルギー分布 (CO SLED) 測定による高温高密

2Observations
本観測は 2019 年 11 月 21 日から 29 日にかけて行われた。観測対象は Planck で発見された 5 天体、

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
Herschel で発見された 2 天体、WISE で発見された

4

Discussion

4.1

line proﬁle:
ing?

14

1 天体からなる計 8 天体の SMG (LIR > 10 L⊙ : e.g.
Harrington et al. 2016) で、それぞれについては表 1にまとめた。また、観測方法はポジションスイッチ
観測で、典型的な望遠鏡のビームサイズは ∼ 10 秒角(145 GHz で計算) であるので、ここではほぼ点源とみなせる天体を広がったビームで観測していると考えられる。そして、観測データのキャリブレーショ
ンについてはチョッパーホイール法を用いた。本観
測では一回の観測での積分時間は 5 分である。また、望遠鏡の開口能率 (ηa ) の評価は天王星の観測を用いて行い、本観測では ηa = 0.43 (140 GHz) となった。
また、晩期型星の SiO メーザーなどを用いたポイン
ティング観測の結果とそれぞれの観測の輝線強度を基にデータの選定を行い、最終的なスペクトルを作成した。

gravitational lens-

この結果をもとに、今回観測された輝線のプロファ
イルについて議論する。観測された輝線が非対称、もしくは 2 つのピークを持つようなプロファイルを示す原因の 1 つとして、重力レンズ効果による非対称的な増光効果が挙げられる。そこで、観測された天体が重力レンズ効果を受けているか否かを調べるた
め、Bakx et al. 2020 を参考にし、図 2 を作成した。
黒の実線は Bothwell et al. 2013 で導入された重力レンズ効果を受けていない天体での輝線の速度幅とL′CO の関係を示す直線であり、一点鎖線は重力レンズ効果で 10 倍に増光された場合の関係を示す。図 2から、今回観測された天体は全て µ ≳ 10 の重力レンズ効果を受けた天体であることが示唆された。実3

際、PJ020941.3 は Geach at al. 2015 で重力レンズ

Results効果により µ ≈ 13 倍に増光された天体であること

解析の結果、今回観測された 8 天体 (12 輝線) のが示されており、今回の結果はそれと矛盾がない。まうち、5 天体 (7 輝線) で検出に成功した。得られた

た、この結果から今回得られた輝線のプロファイル

各輝線のスペクトルは図 1 のようになった。また、 は、重力レンズ効果によって非対称的に増光された
観測結果を 表 2 にまとめる。ここで輝線光度につ部分を観測した結果であると考えられる。

いては、誤差とは別に望遠鏡の開口能率の評価の際に ∼ 5% のゆらぎがあることに留意していただきたい。また、分子ガスの質量 (MH2 ) については Carilli& Walter 2013 で挙げられた SMG における各準

4.2

Excitation condition of molecular gas in PJ020941.3

位の L′CO と L′CO(1−0) の比 (L′CO(4−3) /L′CO(1−0) =次に先行研究を含めて 5 つの異なる励起準位の CO
0.46, L′CO(5−4) /L′CO(1−0) = 0.39) を用いて、観測さ 輝線が検出されている PJ020941.3 に着目して銀河内れた光度を L′CO(1−0) に変換した上で部のガスの熱的な状態に関する議論を行う。図 3 はMH2 = αCO L′CO(1−0)(1)の関係式を用いて計算した。この時、αCO = 0.8 M⊙ ·−1

横軸に CO 輝線の各遷移の上の準位をとり、縦軸に各遷移の CO 輝線の強度を CO(J = 4 − 3) の強度で規格化したものをとった図である。実線は輝線強度

2 −1(Bolatto et al. 2013) を採用した。 が上の準位の 2 乗に比例する場合を示しており、ガまた図 1 より、PJ022634.0 以外の結果において ス内部で LTE が成り立つ場合はこの線に沿って変化(K km spc )先行研究で得られた赤方偏移をシステム速度の基準することが知られている。この図から、PJ020941.3−1としたとき、それを軸に非対称な構造、 は Jup = 5 まで LTE にあることが推測された。よっもしくは 2 つのピークを持っていることがわかった。 て、LTE の定義からこの銀河内部には ∼ 80 K の温v = 0 km s

また、これらはピークのフラックス密度で信号対雑

かく高密度なガスが存在することが示唆された。し音比 (SNR) ∼ 6 − 10 で検出された。この結果からたがって、この銀河は銀河と SMBH の共進化を研究

LMT の感度の高さが窺える。

する上で重要な天体であることがわかった。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

表 1: 観測天体について
Dec (J2000)(dms)-24:37:02+23:45:28

赤方偏移

赤外線光度
(1014 L⊙ )PJ011646.8
PJ022634.0

RA (J2000)(hms)
01:16:48.8
02:26:34.0

2.12493.1203-

PJ020941.3

02:09:41.3+00:15:59.0

2.55362.0 ± 0.4

PJ105322.63
PJ105353.15
HATLAS-L5
HATLAS-L6
WISEJ101326.25+611220.1

10:53:22.63
10:53:53.15
00:26:24.74
01:20:46.44
10:13:26.24+60:51:47.1+05:56:18.8-34:17:43.82-28:24:04.98+61:12:19.76

3.549
3.00691.70714.38823.703

2.18 ± 0.02
2.9 ± 0.4
2.2+1.5
−1.0

0.04

0.075

0.02
0.00
0.02

0.050
0.025
0.000

0.100

0.04
0.02
0.00
0.02

0.02
0.01
0.00
1000 500 0 500 1000
velocity offset (km/s)

PJ022634.0
CO(5-4)

0.075
0.050
0.025
0.000

0.04

PJ105322.63
CO(5-4)

0.02
0.00
0.02

0.025
1000 500 0 500 1000
velocity offset (km/s)

PJ020941.3
CI

0.01

Flux density (Jy)

0.125

PJ011646.8
CO(4-3)

観測日時

2019-11-28
2019-11-27
2019-11-27
2019-11-21, 22, 26
2019-11-26
2019-11-26, 27
2019-11-28
2019-11-26
2019-11-27
2019-11-29
2019-11-28, 29
2019-11-28,29

0.031000 500 0 500 1000
velocity offset (km/s)

Flux density (Jy)

Flux density (Jy)

0.04

0.025
1000 500 0 500 1000
velocity offset (km/s)

0.06

PJ020941.3
CO(5-4)

観測輝線

CO(J = 4 − 3)
CO(J = 5 − 4)
CO(J = 6 − 5)
CO(J = 4 − 3)
CO(J = 5 − 4)
[C i](3 P1 −3 P0 )CO(J = 5 − 4)
CO(J = 5 − 4)
CO(J = 3 − 2)
CO(J = 6 − 5)
CO(J = 6 − 5)
H2 O(211 − 202 )1000 500 0 500 1000
velocity offset (km/s)

0.06
Flux density (Jy)0.100

PJ020941.3
CO(4-3)Flux density (Jy)

Flux density (Jy)

0.06

Flux density (Jy)

天体名

PJ105353.15
CO(5-4)

0.04
0.02
0.00
0.02

1000 500 0 500 1000
velocity offset (km/s)

1000 500 0 500 1000
velocity offset (km/s)

図 1: 本観測で得られたスペクトル。横軸：先行研究より各天体の赤方偏移を中心 (v = 0 km s−1 ) とした速度、縦軸：フラックス
密度 (Jy)。赤と黒の破線はそれぞれ縦軸と横軸が 0 の線を示している。

5

Conclusion & Future works
本研究では 2019 年に行われた LMT/B4R の 性能評価試験の一環で観測された 8 つの z ∼ 2 − 4 の

SMG のスペクトル解析を行った。その結果、5 天体
で CO もしくは、[C i] 輝線を SNR ∼ 6 − 10 で検出することに成功した。また、これらの輝線のうち 1 つをのぞいた全てに非対称な形、または 2 つのピークが見られたことからそのような輝線のプロファイルの要因を調べるため、重力レンズ効果を受けている

CO 輝線が観測されている PJ020941.3 について、銀河内部のガスの熱的状態について議論するため、COSLED の測定を行った。フィッティングの結果、この銀河では Jup = 5 まで LTE にあることが推測され、内部に ∼ 80 K の温かく高密度なガスの存在が示唆された。したがって、この銀河は SMBH の共進化を研究する上で重要な天体であることがわかった。
今後は再度、解析結果を見直しデータの妥当性を検証するとともに、赤外線観測との比較を行うことでガスの物理状態により詳しく迫っていく予定である。

か否かを調べたところ、これらの天体は全て重力レンズ効果により µ ≳ 10 倍に 増光されていることが示唆された。そのため、非対称に増光された輝線を広がったビームで観測した可能性が考えられる。また、本観測と先行研究を含めて 5 つの異なる遷移のReferenceBakx, T. J. L. C., Dannerbauer, H., Frayer, D., et al. 2020,
MNRAS, 496, 2372

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

表 2: 観測結果
天体名

積分時間
(分)

観測輝線

速度幅
(km s−1 )

10
5
10
10
15
5
5

CO(J = 4 − 3)
CO(J = 5 − 4)
CO(J = 4 − 3)
CO(J = 5 − 4)
[C i](3 P1 −3 P0 )CO(J = 5 − 4)
CO(J = 5 − 4)473 ± 41
492+12−10511 ± 44405 ± 30466 ± 44444+76−66
612+23−22

PJ011646.8
PJ022634.0
PJ020941.3
PJ105322.63
PJ105353.15

10

(10

µMH2
(1010 M⊙ )90.4 ± 5.7
300 ± 9.2
103 ± 7107 ± 5.6
97 ± 12174 ± 7.2

Bakx+2020
Neri+2020
Cosmic Eyebrow
PlanckHerschelIvison+2013
Bothwell+2013
Fudamoto+2017
PJ011646.8
PJ020941.3
PJ022634.0
PJ105322.63
PJ105353.15

1012
L'CO(4 3) [K km/s pc2 ]µL′CO
K km s−1 pc2 )41.6 ± 2.6
117 ± 3.6
47.4 ± 3.2
41.7 ± 2.2
29.1 ± 1.8
37.7 ± 4.5
67.8 ± 2.8

1011

= 10

1010

Unlensed
100

200

500
FWHM [km/s]

1000

図 2: 縦軸：CO(J = 4 − 3) の光度 (K km s−1 pc2 )、横軸：輝線幅 (km s−1 ) 。実線は Bothwell et al. 2013 で示された重力レンズ効果を受けていない天体における傾向を示す。また一点鎖線は重力レンズ効果によって µ = 10 倍に増光された場合の傾向を示す。CO(J = 5 − 4) を観測した天体については Carilli & Walter 2013 の光度比を用いて CO(J = 4 − 3) に換算した。茶色の点は先行研究から重力レンズ効果を受けていることが示唆されている天体、灰色の点は重力レンズ効果を受けていない天体をそれぞれ表している。輝線幅については skew-gaussian を用いて評価した。

5

Bolatto, A. D., Wolﬁre, M., & Leroy, A. K. 2013, ARA& A,
51, 207

2∝ Jup

SCO V (arbitraryunit)

this target
SMG
local LIRG
QSO

4
3

Bothwell, M. S., Smail, I., Chapman, S. C., et al. 2013, MNRAS, 429, 3047
Carilli, C. L. & Walter, F. 2013, ARA& A, 51, 1052Geach, J. E., More, A., Verma, A., et al. 2015, MNRAS, 452,
502

1
0
0

1

2

3

4

Jup

5

6

7

8

9

図 3: PJ020941.3 の CO SLED 測定の結果。縦軸には各 CO
輝線強度を CO(J = 4 − 3) の強度で規格化した値、横軸には各遷移の上の準位をとっている。黒の実線は輝線強度が上の準位の 2 乗に比例する場合、青の一点鎖線は今回の結果を示している。SMG, LIRG, QSO についてはそれぞれ Bakx et al. 2020,
Papadopoulos et al. 2012, Weiß et al. 2007 を参照した。

Harrington, K. C., Yun, M. S., Cybulski, R., et al. 2016,
MNRAS, 458, 4383
Harrington, K. C., Vishwas, A., Weiß, A., et al. 2019, MNRAS, 488, 1489
Madau, P. & Dickinson, M. 2014, ARA& A, 52, 415
Papadopoulos, P. P., van der Werf, P. P., Xilouris, E. M., etal. 2012, MNRAS, 426, 2601
Weiß, A., Downes, D., Neri, R., et al. 2007, A& A, 467, 955

——–index

銀河 27
ALMA で探る近傍活動銀河核 NGC 7469 中心領域の熱源診断国立天文台/総合研究大学院大学物理科学研究科
天文科学専攻中野すずか2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

ALMA で探る近傍活動銀河核 NGC 7469 中心領域の熱源診断
中野 すずか (国立天文台/総合研究大学院大学 物理科学研究科天文科学専攻)

Abstract
超巨大ブラックホール (supermassive black hole: SMBH) の有力な成長メカニズムとして、ガスが豊富な
複数の銀河の衝突合体に起因する SMBH へのガス降着が考えられている。そうした激しい質量降着を伴う

SMBH は活動銀河核 (active galactic nucleus: AGN) として存在するが、発現したばかりの AGN は塵の奥深くに埋もれているため、可視光線で発見することは非常に難しく、塵吸収の少ない波長での観測が重要となる。ここで、観測事実として AGN は爆発的星形成に比べて X 線放射がはるかに強い。そのため、AGN
周囲には X-ray dominated region (XDR) という、系の物理化学的性質が X 線で決まる特異な領域が形成され、星形成領域 (photodissociation region: PDR) とは異なる輝線強度比を示すと期待される。そのような輝線強度比の候補として、我々は [CI]/CO 強度比に注目している。X 線による CO 分子の解離反応により、XDR でのこの強度比は PDR よりも数桁大きいと理論予測されている。本研究では、この予測が正しいかどうかを検証するために、ALMA を用いて AGN とそれを取り囲む円環状 (半径約 1.5 秒角) の星形成領域を持つ近傍活動銀河 NGC 7469 (∼ 70 Mpc) に対して、複数の CO 輝線と [CI](1–0) 輝線の観測を行なった。特に、光学的に薄い 13 CO 輝線に注目すると、確かに AGN 周辺では星形成領域に比べて 10 倍近く高
い [CI](1–0)/13 CO(2–1) 比が観測されており、理論予測と整合する傾向がみられた。従って、[CI]/CO 比を用いた熱源診断の有効性を支持する結果が得られた。

1

Introduction
太陽質量の 106 倍以上の質量を持つ超巨大ブラックホール (super massive black hole: SMBH) が、ほぼ全ての銀河の中心に存在する。このような「SMBHがどのように形成され、成長してきたのか」という疑問は、現代天文学の重要な未解決問題の一つである。これまでの研究から、SMBH の有力な成長メカ
ニズムとして、ガスが豊富な複数の銀河の衝突合体
によりガスの角運動量が抜かれ、中心の SMBH へガスが降着すると考えられている (e.g., Hopkins et al.

2007)。そうした激しい質量降着を伴う SMBH は活
動銀河核 (active galactic nucleus: AGN) として存在する。また、激しい質量降着は銀河の星形成活動を活発にし、星間塵の生成を促進する。よって発現したばかりの AGN は塵の奥深くに埋もれていると考えられている。このような塵に埋もれた AGN はSMBH 成長の包括的理解に必須である。
ところがここで、従来 AGN 探査に広く用いられてきた可視光観測では、塵による光の吸収が強いため、埋もれた AGN を見落とすという根本的な問題が生じる。従って、塵吸収の少ない長波長での観測が必要不可欠である (e.g., Hickox & Alexander, 2018)。
この問題を克服すべく、塵の減光の影響をほとんど受けない (サブ) ミリ波の観測に注目した。
これまでの観測事実として、AGN は爆発的星形成に比べて X 線放射がはるかに強いことが分かっている。そのため AGN 周囲には、系の物理化学的性質
が X 線で決まる特異な領域 X-ray dominated region(XDR) (Maloney et al. 1996) が形成され、星形成領域 (photodissociation region: PDR) (Hollenbach& Tielens, 1999) とは異なる性質を持つ。これにより、XDR と PDR では異なる輝線強度比を示すと期待される。そのような輝線強度比の候補として、
SMBH の成長過程において最も活発な初期段階に位
我々は炭素原子輝線 [CI] と炭素分子輝線 CO の強度
置し、AGN 発現に関する初期条件を残していると期
比 [CI]/CO に注目した。X 線による CO 分子の解離待される。つまり、埋もれた AGN 周りのガスの物反応により、XDR でのこの強度比は PDR よりも 10
理化学状態や運動を調べることは、宇宙史における2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
倍以上高いと理論予測されている (Meijerink et al.

32007)。しかし、近傍銀河 17 天体 (距離 < 70 Mpc)
を電波単一鏡で観測した先行研究 (Israel et al. 2015)

Results & Discussion
図１に示されている 12 CO(1–0), (2–1), (3–2),

13

CO(2–1) と [CI](1–0) の輝線強度マップが得られた。各輝線は、SB ring と CND (中心 ∼1′′ ) の両領れなかった。これは、AGN が星形成領域に比べ空間域から有意に検出された (実際の SB ring は、2 つ的にはるかに小さく、解像度 (7.4 kpc ∼ 22′′ ) が低いの渦状腕を持っている)。12 CO(1–0), (2–1) は分子
電波単一鏡では AGN 近傍からの放射を星形成領域
ガスのトレーサーとしてよく用いられる。図 1 (a),からの放射と分離できなかったためだと考えられる。
(c) より CND では SB ring よりも明るく、CND に従って、電波干渉計を用いた高感度、高空間分解能
大量の冷たい分子ガスが存在することを示してい(∼ 100 pc, < 1′′ ) の観測が重要となる。
る。一方で、13 CO(2–1) の輝線強度は SB ring より
本研究では近傍の NGC 7469 (z ∼ 0.0164) にも CND の方が顕著に暗いことが分かる。これは、
おいて、12 CO(1–0), (2–1), (3–2), 13 CO(2–1) と爆発的星形成による光電離や元素合成によるもので[CI](3 P1 –3 P2 ) を観測した。NGC 7469 は中心の cirはなく、13 CO(2–1) が光学的に薄いことが原因だと
cumnuclear disk (CND) (∼ 170 pc) とそれを取り囲考えられる (Matsushita et al. 1998)。
む starburst ring (SB ring) (∼ 500 pc) 構造を持つ。
Band7 の 860 µm の連続光マップから、CND本研究では CND と SB ring の両方を観測し、それ(AGN) と SB ring について flux のピークの位置
らを空間分解するために必要な空間分解能を達成しを 測 定 し 、AGN を 代 表 す る 位 置 を A、SB ringている。
を代表する 3 つの位置を B, C, D と定義した (図においては、理論予測のような明らかな違いはみら

2Observations
本研究の観測は、ALMA (アタカマ大型ミリ波サ1(f)、表２)。また輝線比を比較するため、各輝線強度マップを共通の apperture (0.′′ 41 ∼ 140 pc)
で作成した。作成した輝線強度マップにおいて、ブミリ波干渉計) を用いて 2017 年 12 月から 2018 年

図 1 (f) で示した各位置の flux を測定した。本研
9 月までの Cycle 5 で行われた (ID: 2017.1.00078.S, 究 で は 、特 に [CI](1–0)/CO(2–1) (=RCI/CO ) と
PI: T. Izumi)。Band 3-7 は、SB ring と CND を分離 [CI](1–0)/13 CO(2–1) (=RCI/13CO ) の輝線比に注目するのに十分な高空間分解能を得るために 2 つの配 し、その結果を表３に示した。星形成領域の B-D
列で 12 m array を用いた観測を行なった。ただし、 では、ほぼ同じ輝線比の値を示す。一方で、どちBand 7 においては compact configuration のデータ らの比率も AGN 領域の A の位置では有意に高く、の校正に問題があり解析には使用していない。また、 RCI/CO 、RCI/13CO について位置 A はそれぞれ SB
Band 8 では The Atacama Compact Array (ACA) ring よりも 2.4 倍、9.6 倍高い値を示す。このことかも使用した。観測結果の詳細については表 1 にまと ら、[CI] の flux は CO13 CO の flux と比較して、SBめてある。
ring よりも AGN 周辺が非常に高くなっていること
ALMA のデータのキャリブレーションは CASA が分かる。
version 5.4 (McMullin et al. 2007) を用い、イメー
ま た 、図 ２ に [CI](1–0)/CO(2–1) と [CI](1–
ジングでは CASA 5.6 を用いて解析した。全輝線

0)/13 CO(2–1) の輝線比をプロットした。図２の白抜に対して CASA のタスク uvcontsub を用いてダス きのシンボルは > 22′′ aperture の地上の単一鏡で観ト連続光を取り除き、tclean を用いて速度分解能 測された星形成銀河や AGN の結果である (Israel et
dV =10 km/s でチャンネルマップを作成した。この al. 2015)。図 2 について、物理的なスケールは異なとき、weighting パラメータとして、Band 3 のデー るものの、AGN が寄与している銀河の方が両軸ともタセットでは robust=0.0 を、Band 6, 7, 8, では
robust=0.5 を採用した。

に比率が高い傾向があることが分かる。また、NCC

7469 の SB ring と同様に星形成銀河 (starburst) は
全て RCI/CO ∼ 0.1 − 0.3、RCI/13CO ∼ 2 − 4 の領2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

表 1: ５輝線の観測情報
輝線名

観測周波数

Band

(GHz)

Beam

rms noise(“×”)(◦ )(mJy beam −1 )CO(1–0)CO(2–1)115.2712
220.3987

3
60.29 × 0.23 (-59.2)
0.38 × 0.30 (37.5)

0.61
0.29

CO(2–1)CO(3–2)230.5380
345.7960

670.40 × 0.33 (48.7)
0.38 × 0.33 (85.1)

0.23
1.3

[CI](1–0)

492.160780.38 × 0.34 (72.3)

2.5

12
13
12
12

域に集まっているので、これらの領域や環境を支比が高い。この値の違いは、先述の理論モデル予測

配する物理的・化学的条件に大きな違いはみられ(Meijerink et al.2007) と見事に整合する。従って、ないと考えられる。従って、本研究の AGN 領域の[CI]/CO 比を用いた熱源診断の有効性を支持する結果が得られた。しかし結論を出すには輝線強度比の13[CI]/ CO 比はこれまでの星形成銀河の観測結果に比べて著しく高い値を示しており、AGN を識別す
るサブミリ波での新しい診断法の可能性があること

空間分布と中心領域の物理・化学状態のさらなる解析が必要である (Izumi et al.2020)。

が示唆された。
表 3: 輝線比 (TB unit)
表 2: ピーク位置の座標

Position
A
B
C
D

R.A.
(ICRS)Dec.
(ICRS)
◦

′

′′

h

m

s

+08 52 26. 00

h

m

s

+08◦ 52′ 27.′′ 02+08◦ 52′ 27.′′ 45+08◦ 52′ 25.′′ 02

23 03 15. 617
23 03 15. 686
23h 03m 15.s 581
23h 03m 15.s 518

Position[CI](1–0)/CO(2–1)[CI](1–0)/13 CO(2–1)

A

0.47 ± 0.07

22.1 ± 3.1

BC
D

0.21 ± 0.03
0.17 ± 0.02
0.22 ± 0.03

2.91 ± 0.41
1.68 ± 0.24
2.29 ± 0.32

NOTE– 全輝線比は共通の 0.′′ 41 aperture で測定

Reference4

Conclusion

Hickox & Alexander, 2018, ARA &A, 56, 625

本研究では、(サブ) ミリ波を用いて銀河中心の熱源

Hollenbach & Tielens,1999, RvMP,71,173

である AGN と星形成活動を区別する “熱源診断法”

Hopkins et al. 2007, ApJ, 654, 731の開発を進め、AGN と星形成領域の両方を持つ近傍

Israelet al. 2015, A & A,578,A95

活動銀河 NGC 7469 について、[CI]/CO 比を用いた
熱源診断の有効性を調べた。高空間分解能のデータ

Izumi et al. 2020, ApJ, 898, 75I

を用いたことで、AGN (あるいは XDR) の影響を受

Maloney et al. 1996, ApJ, 466, 561

けている領域を調べることができた。その結果、先Matsushita et al. 1998, ApJ, 495, 267

行研究 (Israel et al.2015) では見られなかった AGN

た。特に [CI](1–0)/13 CO(2–1) 比に注目すると、確McMullin, J. P., Waters, B., Schiebel, D., Young, W., &Golap, K. 2007, Astronomical Society of the PacificConference Series, Vol. 376, CASA Architecture andApplications, ed. R. A. Shaw, F. Hill, & D. J. Bell(San Francisco, CA: ASP), 127

かに AGN 領域では星形成領域に比べて 9.6 倍強度

Meijerinketal.2007, A & A,461,79

13と星形成領域においての [CI](1–0)/

CO(2–1) 強度比の顕著な違いを世界で初めて確認することができ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 1: (a)12 CO(1–0), (b)13 CO(2–1), (c)12 CO(2–1), (d)12 CO(3–2), (e)[CI](1–0) の輝線強度マップ. (f) 860µm の連続光マップを示し、A , B, C, D の 4 つの位置は AGN (A), SB ring (B, C, D) の代表的な位置を示す. 各図の Contour は 3, 5, 7, 10, 15, 20, 30, 40, 50σ, ... を示している.

——–index

銀河 28
XCLUMPY モデルを用いた Circinus galaxy におけるトーラス内縁半径の推定
京都大学理学研究科宇宙物理学教室
植松亮祐

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

XCLUMPY モデルを用いた Circinus galaxy におけるトーラス内縁半径の推定
植松 亮祐 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract
活動銀河核（Active Galactic Nucleus; AGN）には、巨大ブラックホール（Supermassive Black hole;

SMBH）の周囲にガスやダストでできたトーラスが存在する。このトーラスは SMBH への質量供給源だと考えられており、その構造解明は SMBH と母銀河の共進化を理解する上で不可欠である。近年、高い透過力によりガスやダストを含めたトーラス全物質を調査できる X 線観測が着目され、トーラスからの X 線ス
ペクトルモデルの開発により、トーラスの基本構造への理解が進んできた。しかし、トーラス内縁半径について議論したモデルはこれまで存在せず、その値については未だに謎である。
そこで我々は、トーラスのケプラー回転による輝線の広がりに注目し、クランプ状構造を反映した現実的な

X 線トーラスモデル (Tanimoto et al. 2019) を基にモンテカルロ輻射輸送計算コード MONACO (Odaka et
al. 2011, 2016) を用いて、輝線のドップラー広がりを考慮したモデルを構成した。さらにモデルの検証も行うため、近傍で鉄蛍光輝線が特に強い 2 型 AGN である Circinus galaxy を対象に、X 線衛星

Chandra、

Suzaku、XMM-Newton、NuSTAR のデータを用いて広帯域（3–100 keV）X 線スペクトル解析を行った。
その結果、広帯域の X 線スペクトルが再現でき、鉄輝線幅からトーラス内縁半径は重力半径の ∼105 倍であると初めて特定した。この値は X 線光度から推定したダスト昇華半径よりも小さく、ダストトーラスよりも内側の領域 に多量のガスが存在することを示唆している。

1

Introduction
銀河中心には、106 − 109 M⊙ の巨大ブラックホール（Supermassive Black Hole; SMBH）が普遍的に存在しており、この SMBH の進化の歴史を解明することは天文学における最重要課題の一つである。近年、近傍銀河の調査から SMBH 質量と母銀河のバルジ質
量には強い相関があることが発見された (Magorrian

et al. 1998)。これは銀河と SMBH が互いに影響を及ぼし合い、共進化してきたことを示唆している。しかしながら、両者はスケールが大きく異なっており、共進化のメカニズムは未だに謎である。
この問題を解決する鍵が活動銀河核（Active Galac-

tic Nucleus; AGN）である。なぜならば AGN とは、
SMBH への激しい質量降着により銀河中心が明るく輝く現象であり、SMBH が成長する過程だからである。AGN では中心にある SMBH の周囲にガスやダストでできたトーラスが存在していると考えられている。このトーラスは SMBH への質量供給源であるため、その構造解明は共進化を理解する上で非常に重要な存在である。

X 線は AGN を探る強力な手段である。なぜなら
ば、X 線は透過力が高いうえ、ガスやダストを含めた全ての物質と相互作用するためである。近年、AGNのトーラスからの X 線反射光を再現するトーラスモ
デルが開発され、X 線スペクトルからトーラスのガ
ス量、構造、見込角を推定できるようになった。しかしながら、トーラスの内縁半径について議論した
モデルはなく、その解明は目下の課題である。そこ
で、我々は AGN のスペクトルに含まれる鉄 Kα 輝線（∼ 6.4keV）に注目した。鉄 Kα 輝線は主にトーラス由来であると考えられており、トーラスがケプ
ラー回転している時、ドップラー効果により広がるはずである。故に、その幅を調べることで、トーラ
ス内縁半径を推定できる。
本 研 究 で は ま ず 、X 線 ト ー ラ ス モ デ ル で あ る

XCLUMPY モデル (Tanimoto et al. 2019) を基に、ドップラー効果による輝線の広がりを考慮してモデ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
ルを拡張する。その後作成したモデルを 2 型 AGN
である Circinus galaxy に適用することで、トーラスの内縁半径を推定する。

クランプの速度は以下の式で表される。
√
√
GM
rg
sin θ = c
sin θ
vϕ =
r
r

(1)

edge on で見る 2 型 AGN の場合、鉛直方向の速度の2

X-ray Spectral Model

2.1

XCLUMPY Model

寄与は小さいとして無視した。トーラスの幾何学的構造は速度場に依存しないため、速度場を特徴付けるパラメータはトーラス内縁半径（rin ）と重力半径（rg ）の比 rin /rg である。MONACO によるシミュ

近年の研究により、AGN のトーラスは粗密構造（クレーションでは各光子について最後に相互作用した

ランプ状トーラス）を持つことが指摘されている。そ位置と最終的な方向が記録されるため、これをもとこで、本研究ではクランプ状トーラスからの X 線反にドップラー効果に従い各光子のエネルギーと重み射光を再現する XCLUMPY モデル (Tanimoto et al.

を変えることで、後処理としてドップラー効果を付2019) を用いる。XCLUMPY モデルはクランプを自 け加えた。
然な分布（半径方向に冪乗則、極角方向に正規分布）で配置し、中心から光子を飛ばし、各々の光子について
光線追跡シミュレーションをすることでスペクトルを再現したものである。計算には、モンテカルロ輻射輸
送計算コード MONACO (Odaka et al. 2011, 2016)を用いている。フリーパラメータは、金属量（ma）1 、トーラスの赤道面における水素柱密度（NHEqu ）、角度幅（σ ）、見込角（i）である（図 1）。

図 1: XCLUMPY モデルの断面図

3

X-ray Observation
モデルの検証のため、近傍で最も鉄輝線の強い 2 型

AGN である Circinus galaxy を対象天体とした。解析に用いた X 線衛星は 4 つあり、Chandra, Suzaku,

XMM-Newton, NuSTAR である。

図 2: Chandra 衛星によって得られた Circinus galaxyの X 線イメージ（右はその拡大図）

2.2

Doppler Eﬀect

クランプの速度場として、遠心力と重力の半径方向が釣り合うようなものを考えた（図 1）。この時、

3.1

Chandra/HETG

鉄輝線の詳細な解析のためには、非常に高いエネル
ギー分解能が必要である。そこで本研究では、グレー
ティングにより世界最高のエネルギー分解能を実現

1 鉄輝線のプロファイルは金属量にも依存する (Hikitani et al.

2018)。Tanimoto et al. (2019) では金属量を太陽系組成に固定しているが、本研究ではより詳細に鉄輝線を解析するため、金属量を固定せずモデルを作成した。

した、X 線衛星 Chandra の HETG を用いた。解析した領域は Circinus galaxy を中心とする幅 4.8”（FW）の領域である（図 2 中の青い領域）。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

3.2

Suzaku,XMM-Newton,NuSTAR 4.2

広帯域スペクトル解析を行うために、X 線衛星Broadband Spectral Fitting

以上を用いて、我々は Circinus galaxy における

Suzaku, XMM-Newton, NuSTAR も用いた。スペク 広帯域（3–100keV）X 線スペクトル解析を行い（図トルは Circinus galaxy を中心とした半径 100”の領
2

3）、トーラスパラメータを求めることに成功した（表域 から抽出した。これらの衛星は Chandra に比べ1）。また、2–10keV における AGN の X 線光度はると角分解能が劣るため、同時フィットの際は近傍log(L2−10 /erg s−1 ) = 42.8+0.08−0.07 と求まった。このにある別の X 線放射源の寄与も考慮することが重要

結果は、Circinus galaxy のトーラスが光学的に厚く、である。

幾何学的に薄い構造をしており、金属量が太陽系組成
より多いことを示している。これらは先行研究 (Tan-

3.3

Chandra/ACIS

imoto et al. 2019; Hikitani et al. 2018) と矛盾のない結果である。

Circinus galaxy 近傍のコンタミネーションの評価には、現在世界最高の角分解能を持つ X 線衛星 Chan-dra の ACIS を用いた。解析するコンタミネーション
は主に 3 成分あり、視野内の点源である CGX1（超高光度 X 線源）、CGX2（超新星残骸）と、Circinus galaxy
周囲の広がった放射成分（diﬀuse）である。CGX1、

2 については各々を中心とした半径 3”の領域3 を解析し、広がった成分については、Circinus galaxy を中心とした半径 100”の円から、Circinus galaxy、CGX1、2 のそれぞれを中心とした半径 3”の円を引いた領域を解析した。

4

Results and Discussions

4.1

Contamination

図 3: 広帯域 X 線スペクトルとそのベストフィットモ
デル（下段はその残差） 黒:Chandra/HETG（AGN
本体の成分）、紫:Chandra/ACIS（diﬀuse 成分）、朱,

CGX1 は超高光度 X 線源であるため、降着円盤か 緑:NuSTAR、青, 赤, 水色, ピンク:Suzaku、橙:XMMらの多温度黒体輻射と、逆コンプトン散乱を考慮しNewton（コンタミネーションを含めた成分）

たモデル (Shidatsu et al. 2017) を適用した。この天体には長期的な変動が存在することが知られている
ため (Yanli et al. 2019)、スペクトル形状は固定し、 表 1: 広帯域スペクトル解析で求めたトーラスパラ
強度の変化のみを考慮した。CGX2 は超新星残骸でメータあるため、高温ガスからの放射モデルを 3 つ用いて

ma

NHEqu

σ

i

スペクトルを再現した。diﬀuse 成分は AGN からの1.53+0.05−0.06

23.2+2.4−2.1

10.7+0.92−0.63

77.8+0.58−1.07

X 線放射が周囲の低温ガスに反射されたものである

ma:太陽組成を 1 とした時の金属量、NHEqu :赤道面と考えられるため、X 線の低温ガスによる反射光をの水素柱密度（1024 cm−2 ）、σ:トーラス立体角再現するモデルを用いる。

（degree）、i:トーラスの見込角（degree）

Tanimoto et al. (2019) の式 (3) より視線上の水素柱
2 図 2 中の 100”で示した領域
3 図 2 中のピンクで示した領域

24
密度は NHLOS = 6.4+1.0
cm−2 ともとまる。
−0.8 × 10

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

4.3

Detailed Analysis of FeKα Line5

Conclusion

Chandra/HETG はグレーティングによる分光のた本研究では、AGN のトーラス内部でのガス運動にめ、高次の回折光が存在する。これは一次回折光と着目し、物質がケプラー回転しているときの輝線の比べて有効面積は小さいものの、エネルギー分解能がドップラー広がりを考慮して XCLUMPY モデルをより高い。そのため、広帯域スペクトルでは一次回拡張した。そして、そのモデルを Circinus galaxy に折光を用いたが、ここでは二次と三次の回折光を用い適用することで、トーラスの基本的なパラメータに加て、6.3–6.5 keV における鉄輝線周りの詳細な解析をえ内縁半径を求めることに成功した。得られたトー行った。トーラスパラメータは rin /rg を除き広帯域

ラス内縁半径は rin = (1.4 ± 0.7) × 10−2 pc であり、フィットのものに固定した。その結果、log(rin /rg ) =全光度から推定されるダスト昇華半径よりも小さい

5.23 ± 0.20 と求まった（図 4）。Circinus galaxy の ことがわかった。以上の結果は、ダストトーラスよ
SMBH 質量は (1.7 ± 0.3) × 106 M⊙ (Greenhill et al. りも内側の領域に大量のガスが存在することを示唆
2003) であるため、これは rin = (1.4 ± 0.7) × 10−2 pc

している。

に相当する。

Acknowledgement
本研究を行うにあたり、京都大学の上田佳宏先生
をはじめ、研究室の先輩方にはとてもご丁寧に指導していただきました。また、東京大学の小高裕和様、谷本敦様にはモデル作成にあたり多くのお力添えをいただきました。さらに、国立天文台の川室太希様には Circinus galaxy の解析にあたり、多大なるご協力をいただきありがとうございました。皆様に心から感謝申し上げます。
図 4: HETG の二次回折光（黒）と三次回折光（赤）のスペクトルとモデル

Reference

最後に、本研究で得られたトーラス内縁半径をダ
スト昇華半径（Rsub ）と比較する。ダスト昇華半径とは、ダスト昇華温度（Tsub ）が 1500 K 程度である
ことから求まる、ダストが存在できる最内半径のことであり、次式で表される (Nenkova et al. 2008)。

Arévalo, P. et al. 2014, ApJ, 791, 81
Greenhill, L.J. et al. 2003, ApJ, 590, 162
Hikitani, M. et al. 2018, ApJ, 867, 80
Magorrian, J. et al. 1998, ApJ, 115, 2285
Nenkova, M. et al. 2008, ApJ, 685, 160(
Rsub = 0.4×

Lbol
1045 erg/s)0.5 (

Tsub
1500K

)−2.6

Odaka, H. et al. 2011, ApJ, 740, 103

pc (2)
Odaka, H. et al. 2016, MNRAS, 462, 2366

X 線光度から全光度（Lbol ）を推定4 し、代入する Shidatsu, M. et al. 2017, ApJ, 839, 46と、Rsub = 0.15 pc と求まる。この値は X 線から推 Tanimoto, A. et al. 2019, ApJ, 877, 95
定したトーラス内縁半径より大きい。このことはダストトーラスよりも内側の領域に大量のガスが存在していることを示唆している。
4L
bol = 20 × L2−10 とした。(Vasudevan et al. 2007)

Vasudevan, R.V. et al. 2009, ApJ, 392, 1124
Yanli, Q. et al. 2019, ApJ, 877, 57

——–index

銀河 29
輻射流体計算による活動銀河核周辺ガスの多相構造の解明
筑波大学数理物質科学研究科物理学専攻
牧野和太

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

輻射流体計算によるガスの多相構造の解明
牧野 和太 (筑波大学大学院 数理物質科学研究科 物理学専攻)

Abstract
銀河の中心には超巨大ブラックホール（SuperMassive Black Hole;SMBH）が存在し、SMBH と銀河は互いに影響を与えながら共進化してきたと考えられている。銀河の進化を解明する上で SMBH の進化を理解する必要があり、それの鍵となる天体が、活動銀河核 (Active Galactic Nucleus;AGN) である。SMBH へ質
量降着する銀河では、降着円盤からの放射により、中心核が非常に明るく輝く。このような銀河を活動銀河(Active Galactic) と呼び、光っている中心核を活動銀河核 (AGN) と呼ぶ。これまでの観測から、AGN の構
造は「統一モデル」で説明できると考えられていた。統一モデルとは AGN は SMBH、降着円盤、それを取り囲むダストトーラスから成り、ダストトーラスにより広輝線と狭輝線を持つ１型セイファート銀河と、狭輝線のみを持つ２型セイファート銀河の違いが説明できるという仮説である。しかし近年の観測で polar region
におけるダスト放射が観測されるなど (Tristram et al. 2014;

Asmus et al. 2016)、従来のダストトーラ

スモデルでは AGN 周りの構造が説明できなくなっていた。本講演で紹介する論文ではこの観測結果などを説明できる 輻射駆動噴水モデル (Radiation driven fountain) （Wada+2016）を提案している。このモデルでは、中心核からの輻射や Supernovae によるフィードバックなど力学的計算を行なっていて、観測結果を説明できるだけでなく、従来不明だったダストトーラスの生成についても説明することができる。本講演
では（Wada+2016）の詳細なレビューを行うとともに、(Wada 2016) で詳しく言及されていない fountain
角度について、解析的な議論を行う。

1

Introduction

しかし近年の観測で本来ダストトーラスから放射されるはずの赤外線が、ダストトーラスからではなく、

これまで、1 型セイファート銀河と２型セイファー
ト銀河のスペクトルの違いを説明するために、「統一モデル」を仮定していた。活動銀河核周辺にドーナツ形状の遮蔽物質、「ダストトーラス」の存在を仮定
し、観測する角度の違いにより広輝線（Broad line）と狭輝線 (Narrow line) を持つ１型セイファート銀河と狭輝線のみをもつ２型セイファート銀河の違いを説明できると考えていた。

トーラス垂直方向から観測されることが分かった。

(tristram et al.2014) これは従来の統一モデルでは説明することができない。そこで、新しいモデルとして、 輻射駆動噴水モデル (Wada 2016) を紹介する。
このモデルでは、AGN の輻射、BH 重力に加え、化学反応を加味して力学的計算を行なっている。計算の結果、準定常的なガスの流れの一部として、遮蔽物質が形成されることがわかり、高温ダストが吹き上げられることにより、垂直方向のダスト赤外放射も再現される。
また、本講演でレビューする (Wada 2016) では、計算結果を、観測結果がよく得られている活動銀河のひとつである Circinus galaxy と比べるために、低質量ブラックホール (MBH = 2 × 106 Msolar ) を適用する。

図１：統一モデルのイメージ図

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

ここで、(1)(2)(3) はそれぞれ、(1) 連続の式(2) 運動方程式(3) エネルギー保存であり、

Φext ：銀河全体スケールのポテンシャル
ΦBH ：ブラックホールのポテンシャル
frad ：輻射力
ΓU V (G0 )：紫外線光電効果による加熱
ΓX :X 線による加熱
図 2：輻射駆動噴水モデルのイメージ図。

ΓSN :超新星フィードバックによるエネルギー

このモデルでの輻射流体計算の結果、AGN 周りのガ

Λ(Tgas , fH2 , G0 )：冷却効果 としている。

スは準定常なガスの流れになっていて、

1. ブラックホールに降着するガス
2. 吹き上げられるガス

また、(2563 grid = 643 pc) とし、生じる化学反応を(Meijerink A&A Spaans 2005) から引用し、用いる。

3. 吹き上げられてから再びブラックホールに降着するガス

3の３つに分けることができた。この準定常なガスの流れの中で、遮蔽物質が形成される。

Initial conditions
良質な観測が得られている Circinus galaxy の観測結果と比べるため、初期パラメーターは近傍の Circi-

nus galaxy に合わせる。

2

数値計算
MBH = 2 × 106 Msolar
３次元輻射流体シミュレーションを実行する。支Mgas = 2 × 106 Msolar

配方程式は、以下の３式と、輻射輸送方程式である。

Lbol = 5 × 1043 erg/s
λEdd = 0.2∂ρ+ ∇・(ρv) = 0∂t(1)
紫外線フラックスは非球対称で角度依存するものとし、X 線の輻射は球対称とする。

また、最初の計算では、軸対照で一定密度の回転円∂(ρv)+(v・∇)v+∇ p = −ρ(∇Φext +∇ΦBH +frad )(2) 盤を成長させ、力学的に落ち着いた後、輻射フィー∂t
ドバックと超新星フィードバックを作用させる。

∂(ρE)+ ∇・((ρE + p)v) − ρv・∇Φ∂t= ρΓU V (G0 )+ρΓX +ρΓSN −ρ2 Λ(Tgas , fH2 , G0 )(3)4水素原子、水素分子の分布シミュレーションの結果、水素原子、水素分子の分布は図３のようになった。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
シミュレーションの結果、確かに遮蔽物質からではなく、垂直方向から 12 μ m の放射があることが分かる。 これはガスの out ﬂow により、高温のダス
トが垂直方向に吹き上げられるためである。

6

力学的計算による境界角度の考察

図３：水素原子、水素分子のガス分布

従来、遮蔽物質はドーナツ状で対照的かつ均一なものを想定していたが、図３の左図より、実際には遮蔽物質は非対称的で不均一な形状をしていることが分かる。また、この遮蔽物質は定常的に存在することはできず、準定常なガスの流れの一部として形成

図 5：wada2016 で詳しく書かれていない境界角度θf ountainされることが分かった。

575◦ ,90◦ での 12 μ m ダスト放射
輻射流体モデルのスナップ写真を用いて、３次元

モンテカルロ計算を実行し、ダスト放射のシミュレー
ションを実行した。

Wada2016 では、ガスの流れの境界となる角度について詳細に書かれていない。そこで、１次元の簡単な力学的計算を通して、ガスの流れの境界角度(θf ountain ) について考察をする。
・ブラックホールと Test particle を想定し、働く力は輻射力とブラックホール重力のみとする。また、輻
射力には角度依存性があるものとする。
・輻射力、ブラックホール重力を受けてラウンチポイント

l0から距離 l まで進んだのち、何らかに遮蔽されて輻射力を受けず、ブラックホール重力のみを受けて l′ → ∞ まで進むものとする。
図 4： 75◦ ,90◦ での 12 μ m ダスト放射のシミュレー
ション結果

この条件下で、Test particle が escape するθの条件
を力学的エネルギー保存則を用いて考える。
まず、輻射力、ブラックホール重力について、それ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
ぞれ、

Frad =S L(θ)・e−ρSl, L(θ) = LAGN cos θc
4πr2

GMBH m
FBH =r2

θf ountain≈ 30◦

つまり、Fr を受ける前に光学的厚みが 3.6 になるような初期位置 l0 に存在する Test particle のみが foun-tain し、その他の粒子は輻射力の影響で escape してしまう。

これらを合わせて、Fr = Frad + FBHとすれば、Eddington factor

FEdd =

LAGN
LEdd

を用いて、

Fr =

7

Conclusion
・遮蔽物質は従来考えられていた定常的、かつ対照的なダストトーラスではなく、不均一であり、準定常なガスの流れ（fountain ﬂow) の一部として形成

GMBH m(FEdd・e−ρSl − 1)r2

されることがわかった。
・75 度以上で見たときのダスト放射の強度分布がサーシナス銀河の観測と良く一致した。

のように表せる。
光学的厚みが１になるような距離だけ進んで遮蔽さ・輻射駆動噴水モデル（wada 2016）では、12 μ mれると考えれば、の極方向ダスト放射が再現できた。

ρS(l − l0 ) = 1
これとエネルギー保存則を合わせれば、
θf ountain = arccos

ρSl0 + 1(4)
FEdd・e−ρSl0

・解析的計算を通して、１次元力学的計算だと、 par-ticle が輻射がある程度減光した初期位置 l0 に存在す
る場合、fountain することがわかる。
（particle がそれより小さい l0 に存在する場合、escape してしまう。)

8

Reference

Wada K.,et al.,2016,ApJ,828,19(wada2016) より、FEdd を算出すると、FEdd = 2 × 102

なので、(4) にこれを代入すると、ρSl0 = 3.6 とすれば、Wada K.,et al.,2012,ApJ, 758, 66
Wada, K.,et al.,2001,ApJL,559,L41
Meijerink,R., A&A Spaans,M. 2005, A&A,436,397

——–index

銀河 30
SDSS/MaNGA データを用いた狭輝線領域の起源に関する調査
愛媛大学理工学研究科数理物質科学専攻
城知磨

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

SDSS/MaNGA データを用いた狭輝線領域の起源に関する調査
城 知磨 (愛媛大学大学院 理工学研究科)

Abstract
狭輝線領域 (NLR) は活動銀河核 (AGN) の母銀河スケールに存在する電離領域であり、様々な輝線を放射している。そのため、NLR は AGN 母銀河の星間物質 (ISM) の物理化学状態を調査するために適した領域であり、その形成メカニズムの解明は母銀河の進化の理解に必要不可欠である。しかし、NLR を形成する
ガス雲の起源は未だよく分かっていない。本研究では NLR のガス雲の起源を調査するため、Sloan Digital

Sky Survey の大規模分光サンプルを用いて NLR のガス密度と速度分散を系統的に調査した。Seyfert 銀河
11,651 天体と星形成銀河 130,248 天体に対するガス密度と [OIII]λ5007 の速度分散の測定結果より、Seyfert
銀河の電離ガス領域は星形成銀河の電離ガス領域に比べて系統的に高密度・高速度分散であることが分かった。興味深いことに、Seyfert 銀河の NLR は、[OIII]λ5007/Hβ と [NII]λ6584/Hα の値が高いほど、つまり AGN の活動性が高いほどガス密度と速度分散が高いという結果が得られた。また、Mapping Nearby

Galaxies at the Apache Point Observatory Survey (MaNGA) の面分光データを用いることで、NLR の力
学状態を空間的に分解して調査を行った。その結果、AGN 母銀河にある NLR の速度分散は、同じ星質量を持つ星形成銀河に比べると、銀河の広範囲にわたって系統的に大きいことが分かった。これらの結果が示
す NLR の性質は、母銀河にもとから存在するガス雲だけでは説明がつかないため、AGN 活動によって銀河中心核付近から運ばれてきた高密度ガス雲が NLR の形成に大きく寄与することを示唆している。

1

Introduction

NLR) が有用である。NLR は AGN の母銀河スケー
ルに存在する電離領域であり、強い輝線を幅広い波長

銀河中心の超大質量ブラックホール (SMBH) の質
量と母銀河の性質 (バルジ質量や速度分散) に相関があること (e.g., Ferrarese & Merritt 2000) が知られて以来、SMBH とその母銀河の共進化 (e.g., Kormendy& Ho 2013) を対象にした研究が盛んに行われてきた。
しかし、空間スケールが 10 桁も異なる両者を繋ぐ
物理メカニズムは、観測的に制限をつけることが難
しく、未だ解明されていない。
共進化の物理メカニズムを解明するため、活動銀河
核 (Active galactic nucleus: AGN) に着目することは有用である。AGN とは、銀河中心の SMBH に周囲のガスが降着する際、その重力エネルギーを輻射に変えて非常に明るく輝く天体である。つまり、AGNに着目することで質量成長中の SMBH の活動を調べることが可能である。また、AGN の活動が母銀河に及ぼす影響を調査することで、SMBH の成長時における母銀河との相互作用を解く重要な手がかりが得られることも期待される。AGN の母銀河を観測的に調査するためには、狭輝線領域 (Narrow-line region:

域にわたって放射している。そのため、NLR は AGN
母銀河における星間物質 (ISM) の物理化学状態を調査するために適した研究対象である。従って、AGNの活動性と NLR の物理状態との関係を調べること
は、空間スケールが大きく異なる SMBH と銀河の相互作用を検証できる強力な手段となる。

NLR の電離メカニズムは先行研究によって調査されてきており、多くの場合は AGN 放射による光電離が支配的であることや (e.g., Binette et al. 1996;

Nagao et al. 2006)、一部では衝撃波が電離に寄与する可能性があること (e.g., Wilson & Raymond 1999;

Fu & Stockton 2007) が分かってきている。その一方で、NLR に存在するガス雲の起源はよく分かっていない。考えられるシナリオの一つに、AGN 発現以前
からすでに母銀河に存在していたガス雲が、AGN 発
現後にその強力な放射によって電離されるということが挙げられる。一方、別のシナリオとして、AGNに駆動されたアウトフローによって中心核付近から2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
母銀河スケールまで運ばれてきたガス雲が NLR を形成することが考えられる。Wada et al. (2018) では、
三次元輻射流体シミュレーションに基づき、AGN 駆
動のアウトフローによって中心核付近から運ばれてきた高密度ガス雲が NLR を形成することを示しており、後者のシナリオを支持している。これより、後者のシナリオでは NLR のガス雲は AGN を持たない銀河の ISM に比べて系統的に高密度かつ激しい力
学状態にあることが予想されるため、これら二つのシナリオは NLR のガス密度と力学状態を系統的に調査することで区別することが可能である。

Sloan Digital Sky Survey (SDSS; York et al. 2000)などの可視光分光サーベイによって近傍輝線銀河の大規模分光サンプルが入手できるようになったため、

AGN や星形成銀河など各輝線銀河種族ごとの性質を十分な統計量をもって調査することが可能になった。

図 1: [NII]λ6584/Hα vs. [OIII]λ5007/Hβ の BPT 図。黒い
点線は Kewley et al. (2001) による星形成銀河の限界曲線。黒い
実線は Kauﬀmann et al. (2003) による星形成銀河と compositeを分ける線。

また、近年の面分光観測装置の発展により、銀河を空出する。まず、各パラメータが信頼できないことを示

間分解してその性質を調査することが可能になってす RELIABLE = 0 である天体を除いた。次に、信頼できている。Mapping Nearby Galaxies at the Apache

きる赤方偏移 (Z WARNING = 0) のデータがあり、3′′

Point Observatory survey (MaNGA; Bundy et al. ファイバーの視野に天体のごく一部しか入っていない2015) は面分光観測プロジェクトの一つであり、銀河 天体を除くために z > 0.02 である天体を選んだ。ま
進化の理解に大きく貢献している。本研究では NLR た、主要な輝線 Hα、Hβ 、[OIII]λ5007、[NII]λ6584、のガス雲の起源を調査するため、SDSS と MaNGA[SII]λλ6717, 6731 に対して S/N > 5 を要求した。

のデータを用いる。

ただし、[OI]λ6300 は本研究に用いる輝線の中で微弱であるため、これに関しては S/N > 3 を要求した。さらに、輝線幅の広い天体の混入を防ぐために、

2

Data & Analysis

2.1

The SDSS data

2.1.1

Sample selection & Classiﬁcation

次に、可視光輝線比診断図 (BPT 図; Baldwin et

我々は、輝線銀河の系統的な調査のため全天の約

al. 1981) を用いて、上で得られたクリーンサンプル

σforbidden ≥ 500 km/s、または σbalmer ≥ 500 km/sの天体は除いた。以上の条件によって 171,564 天体のクリーンサンプルを選出した。

1/4 をカバーする可視光分光サーベイである SDSS を分類した (図 1 参照)。分類の結果、クリーンサンのデータを用いた。Max Planck Institute for Astro- プル 171,564 天体から、星形成銀河: 130,248 天体、
physics and Johns Hopkins University (MPA-JHU) composite (BPT 図上での星形成銀河と AGN の中は SDSS の近傍銀河 (最大で z ∼ 0.3) に対して輝線解

間的天体と定義されたもの): 25,237 天体、Seyfert:

析を行い、各輝線の強度や速度分散などの情報をまと

11,651 天体、Low-Ionization Narrow Emission-Line

めた輝線銀河カタログ (MPA-JHU カタログ; Kauﬀ-

Region (LINER): 4,428 天体が得られた。

mann et al. 2003; Brinchmann et al. 2004; Tremonti
et al. 2004) を作成した。MPA-JHU カタログから、 2.1.2

Electron density

複数回観測されたことによる天体の重複を防ぐために sciencePrimary = 1 の条件を満たす天体を選出

本研究ではガス密度の指標に用いる電子密度を、輝した。続いて以下の条件で本研究で用いる天体を選

線強度比 R[SII] = [SII]λ6717/[SII]λ6731 から導出し

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
た。R[SII] から電子密度を導出する方法は、Sanders

et al. (2016b) を参照した。Sanders et al. (2016b) では NLR の典型的な温度である Te = 10, 000 K を仮定し、(1) 式によって電子密度を計算している。

ne =cR[SII] − aba − R[SII](1)

ここで、パラメータ a, b, c はそれぞれ、0.4315, 2,107,

627.1 である。電子密度の測定限界の最大値と最小値をそれぞれ 100,000 cm−3 と 1 cm−3 とし、それに対応する R[SII] はそれぞれ 0.4375, 1.4484 である。本
研究で使用するクリーンサンプルにおいて、R[SII] が1.4484 を上回る天体は 53,746 天体、0.4375 を下回る天体は 10 天体含まれる。以降の解析において、これらの天体の電子密度の値に対しては最小値または最大値を適応する。

2.1.3

AGN activity

AGN の活動性の指標には電離パラメータを用い

図 2: BPT 図上での電子密度のコントア (上) と [OIII]λ5007の速度分散のコントア (下)。

た。この電離パラメータは、電離光子のガスに対する個数比を表し、電離光子の供給源である AGN の活を持つ Seyfert の母銀河と星形成銀河について中心動性と密接に関連している。BPT 図に用いる輝線比

核からの距離ごとに [OIII]λ5007 の速度分散を比較

は電離パラメータに依存するため、BPT 図上での位し、AGN が寄与しているかどうかを調べた。なお、

MaNGA DAP によって取得した天体数は、Seyfert
図上の位置によって評価した AGN の活動性と NLR 103 天体、星形成銀河 900 天体である。
置は AGN の活動性を反映する。本研究では、BPT

における電離ガス雲の電子密度や [OIII]λ5007 の速度分散との間に相関が見られるかどうかを調べた。

3
2.2

The MaNGA survey data

Results & Discussion
BPT 図上における電子密度のコントアを 図 2 の上

NLR の空間分解された物理状態を調べるため、近 パネル、[OIII]λ5007 の速度分散のコントアを 図 2 の傍銀河の面分光サーベイである MaNGA のデータを 下パネルに示す。星形成銀河の領域に対して、AGN用いた。本研究では、輝線強度や速度分散のマップをの領域では系統的に高密度・高速度分散であること得るため、Data Analysis Pipeline (DAP; Westfallが分かる。また、BPT 図での AGN 領域に着目する

et al. 2019) によって提供されたデータを用いた。

と各輝線強度比が高くなる (すなわち、AGN の活動

本研究では、MaNGA データを用いて ISM の力性が高くなる) に連れて電子密度と [OIII]λ5007 の速学状態と星質量の関係を調査する。力学平衡な状態

度分散が共に高くなる傾向が見られた。この結果は、AGN 母銀河の電離領域である NLR には通常の星形
は銀河の重力ポテンシャル、つまり星質量に依存す 成銀河の典型的な ISM に加えて中心核からの高密度る。しかし、アウトフローが存在する状況では ISM ガス雲が供給されていることを示唆しており、Wadaを仮定すると、ISM から放射される輝線の速度分散の運動が乱され、その結果として速度分散が高めら

et al. (2018) で示された NLR 形成シナリオと合致れると考えられる。そこで、ここでは同程度の星質量する。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 3: MaNGA によって得られた Seyfert 103 天体、SFG 900 天体の Velocity dispersion vs. Stellar mass の図。左図の速度分散の値には R/Rp < 0.7 の範囲内での σ[OIII]λ5007 の 75th percentile を用いた。右図の速度分散の値には 0.7 < R/Rp < 1.0 の範囲内での σ[OIII]λ5007 の 75th percentile を用いた。オレンジとグレーの実線はそれぞれ Seyfert と星形成銀河の回帰直線、半透
明の塗り潰しはブートストラップ法による 95%信頼区間である。

図 3 の左パネルは、銀河の中心領域 (R/Rp < 0.7;

Ferrarese, L., & Merritt, D. 2000, ApJL, 539, L9

R/Rp は、ペトロシアン半径で規格化した半径) にお Fu, H., & Stockton, A. 2007, ApJ, 666, 794
ける [O III] 速度分散と星質量の関係を星形成銀河 900
天体と Seyfert 103 天体に対して示している。右パネ
ルは、銀河中心から離れた領域 (0.7 < R/Rp < 1.0)
において、同様の関係の調査を行った結果である。こKauﬀmann, G., Heckman, T. M., White, S. D. M., etal. 2003, MNRAS, 341, 33
Kauﬀmann, G., Heckman, T. M., Tremonti, C., et al.
2003, MNRAS, 346, 1055の図より、同じ星質量を持つ星形成銀河に比べると、

AGN 母銀河にある NLR の電離ガスの速度分散は系

Kewley, L. J., Dopita, M. A., Sutherland, R. S., et al.
2001, ApJ, 556, 121

統的に大きいことが分かる。注目すべきは、この速度分散の超過は銀河中心から離れた領域でも見られたことであり、AGN 活動によって噴き出されたガス雲が NLR の非常に広範囲に広がることを示唆している。この結果は図 2 で示した結果と同様、AGN に駆動されたアウトフローによって中心核付近から運ばれてきたガス雲が NLR を形成するというシナリオを支持している。

Kormendy, J., & Ho, L. C. 2013, ALA&A, 51, 511
Nagao, T., Maiolino, R., & Marconi, A. 2006, A&A,
447, 863
Sanders, R. L., Shapley, A. E., Kriek, M., et al. 2016,
ApJ, 816, 23
Tremonti, C. A., Heckman, T. M., Kauﬀmann, G., etal. 2004, ApJ, 613, 898
Wada, K., Yonekura, K., & Nagao, T. 2018, ApJ, 867,
49

Reference

Westfall, K. B., Cappellari, M., Bershady, M. A., et al.
2019, AJ, 158, 231

Baldwin, J. A., Phillips, M. M., & Terlevich, R. 1981,
PASP, 93, 5Wilson, A. S., & Raymond, J. C. 1999, ApJL, 513, L115

Binette, L., Wilson, A. S., & Storchi-Bergmann, T.
1996, A&A, 312, 365

York, D. G., Adelman, J., Anderson, J. E., et al. 2000,
AJ, 120, 1579

Brinchmann, J., Charlot, S., White, S. D. M., et al.
2004, MNRAS, 351, 1151
Bundy, K., Bershady, M. A., Law, D. R., et al. 2015,
ApJ, 798, 7

——–index

銀河 31
An introduction of the paper about IR-brightDOGs
早稲田大学先進理工学物理学及応用物理学専攻
RenYi

2020 50th Summer School of Astronomy and Astrophysics

Optical Properties of Infrared-bright Dust-obscured Galaxies
Viewed with Subaru Hyper Suprime-Cam
Ren Yi (Waseda University Advanced Science and Engineering Department)

Abstract
In this research, Noburiguchi et al. (2019) selected 571 IR-bright DOGs and studied their statisticalproperties using the latest data release catalogs of HSC-SSP, VIKING and WISE surveys. They foundIR-bright DOGs show a redder color than ULIRGs, HyLIRGs and quasars at similar redshifts withlarger dispersion. In their DOG sample, AGN-dominated DOGs show a bluer color than SF-dominatedDOGs in optical. They also discovered eight IR-bright DOGs with strong Blue excess in blue HSC
bands. This blue excess is interpreted as leaked AGN emission.

1

Introduction

In the study of the coevolution of SMBHs andtheir host galaxies, one scenario proposed to solve
the question about how mass accretion onto SMBHs
is triggered is the gas-rich major merger scenario. In
this scenario, merger of two or more gas-rich galaxies first causes active star formation, and then gas
accretion onto the nuclear region triggers the activity of SMBHs that will be recognized as an active
galactic nucleus (AGN). Even though the SF phaseand AGN phase is generally obscured by heavy dust
and could hardly be detected observationally, researches on dust-obscured galaxies (DOGs) shedlight on this issue. DOGs are bright in MIR while
faint in optical, and could be classified intobump
DOGsandpower-law (PL) DOGsaccording to their
SEDs. The bump DOGs show a rest-frame 1.6µm
stellar bump in their SEDs, while the PL DOGs
show a power-law feature. Therefore, it is considered that the bump DOGs correspond to galaxies
in SF phase (Desai et al. 2009; Bussmann et al.
2011), while the PL DOGs correspond to galaxies
in AGN phase. DOGs are difficult to be investigated because of their low number densities and opticalfaintness. As a result, optical imaging surveys withwide survey areas and sufficient sensitivities are required. With the help of Subaru Hyper SuprimeCam, this question can be solved. Recently, Assef
et al. (2016) discovered objects with blue excess in
the rest-frame UV among Hot DOGs and indicatedthat the blue excess may be caused by AGN emission leaked from nucleus. Thus, it is interesting tostudy whether such blue excess can also be seen in
normal DOGs.
This paper is organized as follows: In section 2,

I will briefly summarize the sample selection andclassification given by Noburiguchi et al. (2019).
In section 3, I will introduce several main results
about the obtained optical properties of IR-bright
DOGs that I am concerned with. In section 4, I will
give the main discussions about the above results.
The conclusion will be given in section 5.

2

Data analysis

In this study, Noburiguchi et al. (2019) used HSC
S16A wide2 forced catalog (optical), VIKING DR2
catalog (NIR) and ALLWISE catalog (MIR). Firstly, they created HSC clean sample, VIKING clean
sample and ALLWISE clean sample from above catalogs. Secondly, in order to create HSC-VIKING
clean sample, they cross-matched the HSC clean
sample with the VIKING clean sample by using thenearest match with a search radius of 1.0 arcsec andperforming an optical-NIR color cut with a criterion adopted by Toba et al. (2015): (i-Ks)AB ≥ 1.2.
Then, they cross-matched the HSC-VIKING sample with the ALLWISE clean sample by using thenearest match with a search radius of 3.0 arcsec andadopting a DOG selection criterion: (i-[22])AB ≥7.0. Finally, they got 571 IR-bright DOGs.
After that, in order to classify DOGs into bump
DOGs and PL DOGs, they adopted the same classification criterion with Toba et al. (2015). Specifically, they assumed that each SED of DOGs is described by a power law from NIR to MIR. Then,they fitted the MIR SED by a power law and calcuf it
lated the expected Ks band flux (fKs
) and selectedfbump DOGs according to the criterion: f Ks
f it > 3
Ks(fKs is the observed Ks band flux). Besides, 308

2020 50th Summer School of Astronomy and Astrophysics

DOGs of 571 DOGs are classified based on thecriterion (S/N ≥ 2) in W2, W3 and W4 bands. Therefore, among 571 DOGs, they selected 51
bump DOGs, 257 PL DOGs and the rest 263 DOGs
were remained unclassified.

3

Results

Noburiguchi et al. (2019) compared the (g-z)ABcolor of their DOG sample with that of ULIRGs,
HyLIRGs and quasars at similar redshifts. They
found the color of their DOG sample is much redder and has larger dispersion. To study this large
dispersion, they investigated the HSC (g-z)AB color and αM IR distribution of PL DOGs and bump
DOGs separately. They found the HSC (g-z)AB color distribution of PL DOGs is bluer than that ofbump DOGs. They also found a negative relation
between HSC (g-z)AB color and the fraction of PL
DOGs. These results indicate that PL DOGs andbump DOGs have a systematically different opticalcolor , which is the reason of the large dispersion.
Furthermore, they investigated photometric redshift of their DOG sample with criteria: χ2z < 1.5,
σz /z < 0.05. They obtained 152 DOGs with reliable photometric redshifts. The average and standard deviations of the photometric redshift for all
IR-bright DOGs and IR-bright DOGs with reliable
photometric redshift are 1.08±0.38 and 1.15±0.24.

BluDOGs by adopting the criterion: αopt < 0.4. In
the mean SED of BluDOGs, there is an extreme
blue excess at λobs < 1µm. They also show a template spectrum of type 1 quasars at z=1 (the cyanline in the bottom panel). The similarity in the
spectral index at the blue part between BluDOGs
4 Discussion
and type 1 quasars suggests that the origin of theHere are the mean SEDs of bump DOGs, PL blue excess in BluDOGs is the unobscured AGN eDOGs and BLuDOGs. The mean SED of bump mission; specifically, the leaked AGN emission or
DOGs clearly shows a bump feather dominated by scattered AGN emission.
stellar emission (Desai et al. 2009; Bussmann et al.
2011). The optical bands consist of the shorterConclusion
wavelength side of the SED, suggesting that the 5(g-z)AB color is determined by the reddened stellar
Noburiguchi et al. (2019) selected 571 IR-brightspectrum. However, the mean SED of PL DOGs
DOGs using the HSC S16A catalog, the VIKING
is consistent with a single power law from MIR to
DR2 catalog, and the ALLWISE catalog. The main
optical, strongly suggesting that the optical emisresults from the statistical analysis of the IR-brightsion is dominated by the unreddened AGN emisDOGs are as follows:sion. Therefore, the origin of the optical emission
is different to bump DOGs and PL DOGs, which
1. The (g-z)AB color distribution of DOGs iscreates a systematic difference in the (g-z)AB color
significantly redder than that of ULIRGs,
between the two populations of DOGs.
HyLIRGs, and quasars at similar redshift withTo investigate BluDOGs, Noburiguchi et al.
a large dispersion.
(2019) quantified the blueness of DOGs. Firstly,
2. The (g-z)AB color of the PL DOGs is bluer thanthey assumed the optical emission covered by HSC
that of the bump DOGs. This is explained byis described as fv ∝ λαopt . Then, they selected 8

2020 50th Summer School of Astronomy and Astrophysics

the reddened stellar optical emission seen inbump DOGs, but it is overlaid by the powerlaw emission in the PL DOGs.
3. They identified eight IR-bright DOGs showing
an extreme blue excess (BluDOGs). This population seems to be similar to the blue-excess
hot DOGs reported by Assef et al. (2016),
and is likely a very interesting population corresponding to the phase of transition fromthe dust-obscured phase to the optically thinquasar phase in major-merger scenarios.

Reference
Noboriguchi, A. Nagao,T. & Toba, Y. 2019, ApJ
Toba, Y. Nagao, T. & Strauss, M. 2015, PASJ
Desai, V. Soifer. B. T. & Dey, A. 2009, ApJ
Bussmann, R. S. Dey, A. & Lotz, J. 2011, ApJ
Assef, R. J. Walton, D. J. & Brightman, M. 2016, ApJ

——–index

銀河 32
すばる望遠鏡 HSC で発見された ”blue-excess
dust-obscured galaxies (BluDOGs)” の可視光線ス
ペクトル
愛媛大学先端科学特別コース
登口暁2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

すばる望遠鏡 HSC で発見された “blue-excess dust-obscured

galaxies (BluDOGs)” の可視光線スペクトル登口 暁 (愛媛大学大学院 理工学研究科)

Abstract
近年、クエーサーの発現メカニズムを表している一つのシナリオとして、ガスを豊富に持つ銀河同士の合体進化シナリオがある。このシナリオでは、銀河同士の合体後、ダストに覆われた星形成段階から、ダストに覆われた活動銀河核 (AGN) の段階を通して、ダストの晴れた AGN (すなわち、クエーサー) へ進化するとされている。Noboriguchi et al. (2019) では、 WISE 中間赤外線全天サーベイとすばる望遠鏡 Hyper

Suprime-Cam サーベイを合わせることで、Blue-excess dust-obscured galaxies (BluDOGs) を観測領域 ∼100 平方度から 8 天体発見した。この天体は、ダストに覆われた AGN である性質を示しながらも可視光
線の短波長側で明るさの超過が見られ、ダストに覆われた AGN からクエーサーへ変化している最中にあ
る天体であると示唆された。本研究では、 BluDOGs の blue-excess の原因を調査するため、すばる望遠鏡

FOCAS と ESO/VLT FORS2 を用いて、 BluDOGs 8 天体中の 4 天体に対して可視分光観測を行なった。
結果として、 ∼ 150 Å に達する非常に大きな等価幅を持つ広輝線 (C iv 等) が BluDOGs の “blue-excess”の正体であると判明した。また、 C iv の輝線プロファイルから求めたブラックホール質量は ∼ 108−9 M⊙ であり、エディントン比を見積もると BluDOGs はスーパーエディントン降着を起こしていることがわかった。

1

Introduction
近年注目されている、超巨大ブラックホール (supermassive blackhole; SMBH) の質量とその母銀河との間に見られる相関関係 (e.g., Magorrian et al. 1998)
は、 SMBH とその母銀河がお互いに影響を及ぼし合いながら成長してきた可能性を示唆する (SMBHと母銀河の共進化; e.g., Kormendy & Ho 2013)。この共進化プロセスの物理過程を理解するために注目されているシナリオとして、ガスや塵を多く含んだ銀河同士の合体シナリオがある。ガスや塵を多く含んだ銀河同士が合体すると、塵を多く含んだ星形成(star-formation; SF) の段階、塵を多く含んだ活動銀
河核 (active galactic nucleus; AGN) の段階を経て、最後に塵を吹き飛ばし塵の晴れた AGN (= クエー
サー) になると考えられている (Dey et al. 2008)。

Noboriguchi et al. (2019) はすばる望遠鏡 Hyper Suprime-Cam (HSC; Miyazaki et al. 2018) のすばる戦略枠観測 (Aihara et al. 2018) のカタログ
データ、 VISTA Kilo-degree Infrared Galaxy sur-vey (Arnaboldi et al. 2007) のデータリリース 2 のカ

タログデータ、 Wide-ﬁeld Infrared Survey Explorer(WISE; Wright et al. 2010) の全天サーベイのカタロ
グデータを用いて、 dust-obscured galaxies (DOGs;

Dey et al. 2008; Toba et al. 2015) を 571 天体選出
した。DOGs は DOGs の定義 ((i − [22])AB ≥ 7.0;

Toba et al. 2015) から分かるように可視光と中間赤外線で非常に赤い色を示す。この赤さは塵に埋もれた SF 活動や AGN 活動によるためであると考えられており、ガスや塵を多く含んだ銀河同士の合体シ
ナリオにおける塵に覆われた SF 段階と AGN 段階を調査するのに有用なサンプルである。この塵に覆われているはずの DOGs の 中に可視光線で極めて青い天体 (blue-excess DOGs: BluDOGs; Noboriguchi

et al. 2019 ) を 571 天体 の DOGs から 8 天体発
見した。この BluDOGs は Fν ∝ λα で可視光波長帯をフィットし、 α < 0.4 を示す天体として選出された。これら BluDOGs の 近赤外線と中間赤外線の性質は塵に覆われた AGN であることを示唆しつつも可視光線で極めて青いため、周りの塵を吹き飛ばしてクエーサーへ進化しよ うとしている天体ではな
いかと示唆された。しかしながら、この BluDOGs

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校の blue-excess の原因については分光観測のデータ

3

Results

3.1

The C iv emission line

がこれまでになかったため、理解されていなかった。
本研究では、すばる望遠鏡 FOCAS (Kashikawa et

al. 2002) と ESO/VLT FORS2 (Appenzeller et al.

得られたスペクトルに対して銀河系内の吸収補正
1998) を用いて BluDOGs の可視分光観測を行ない、 (Schlegel et al. 1998) を行なったものが図 1 である。

blue-excess の原因を調査した。

2

Data analysis
本研究では BluDOGs 8 天体中、 r バンドで明るどのスペクトルにおいても見られる C iv 輝線に着目すると、一般的なクエーサーの C iv 等価幅が静止波長系で 23.8 ± 0.1 Å であるのに対し、 BluDOGsの C iv 等価幅は静止波長系で 148 ± 12 Å (J0907),いものから順に 4 天体 (mr < 23 AB mag) を分光

184 ± 6 Å (J1202), 173 ± 9 Å (J1207), 107 ± 10 Å

観測した。

(J1443) であり、平均 152.9 ± 29.6 Å と非常に大き

FOCAS はすばる望遠鏡に搭載された可視光線分

いことがわかった。よって、これらの非常に大きな

光観測装置である。我々は 300B グリズム、 SY47

等価幅を伴う広輝線が BluDOGs の blue-excess の′′フィルター、 0. 8 スリットを使用し、 R ∼ 500 で原因であると示唆された。

λobs ∼ 4700 − 9100 Å の観測を行なった。FOCAS(J0907) であり、積分時間が 2400 s のデータが得られた。データ制約では Python のパッケージである Astropy と Numpy を用いて bias 補正、フラット
フィールディング、宇宙線除去、一次元化、スカイ引
き、波長校正、標準星 (G191-B2B) を用いたフラック
ス校正を行なった。宇宙線除去では Astro-SCRAPPY(McCully & Tewes 2019) を使用した。スペクトルの足し合わせでは、各スペクトルの signal-to-noise

3.0

Flux density [10−17 erg/s/cm2/−]で観測した BluDOGs は HSC J09070564+0209558

C IV

J0907

CIII ]

1.5
0.0

ratio (SNR) の二乗の値で重み付け平均を行なった。

6305000 5200 5400 5600 5800 6000 6200 J1202
6400
C IV
SiIV +O IV ]HeII

5000 5200 5400 5600 5800 6000 6200 6400

Observed-frame wavelength [Å]FORS2 はヨーロッパ南天天文台の Very Large 図 1: J0907 と J1202 のスペクトル。検出できた輝
Telescope に搭載された可視光線分光観測装置である。 線の内、代表的なものを黒矢印で表示。
我々は GRISM 600RI+19 グリズム、 GG435 フィル
ター、 0.′′ 7 スリットを使用し、 R ∼ 1400 で λobs ∼5200 − 8000 Å の観測を行なった。FORS2 で観測した BluDOGs は HSC J12020084–0118464 (J1202),

HSC J12072871–0058084 (J1207), HSC J14433384–
0008303 (J1443) であり、積分時間がそれぞれ 5400
s, 10800 s, 10800 s のデータが得られた。データ制
約 で は Recipe flexible execution workbench(Reflex; Freudling et al. 2013) というソフトウエ
アを使用し、 bias 補正、フラットフィールディング、
宇宙線除去、一次元化、スカイ引き、波長校正、標準星 (G191-B2B) を用いたフラックス校正を行なった。スペクトルの足し合わせでは、各スペクトルの

SNR の二乗の値で重み付け平均を行なった。

3.2

The estimation of E(B − V ) andbolometric luminosities

BluDOGs のブラックホール質量を求めるためには、天体本来の連続光光度を知る必要があり、減光係
数 E(B − V ) を求めなければならない。また、 Ed-

dington ratio を求めるために必要なボロメトリック
光度の計算には、可視光から遠赤外線までのスペクト
ルエネルギー分布 (SED) の情報が必要である。本研
究では、 Code Investigating GAlaxy Emission(CIGALE; Burgarella et al. 2005) を使用し、各天体の E(B − V ) と SED 情報の推定を行なった。結果として得られた E(B − V ) は、0.90 (J0907), 0.55

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校(J1202), 0.90 (J1207), 0.65 (J1443) であった。一方、 ている。本研究における BluDOGs の広い等価幅がボロメトリック光度はそれぞれで得られたスペクト

この影響によるものかを調べた。比較サンプルとしてルを積分することで得られ、 1.81 × 1013 L⊙ (J0907),

SDSS クエーサーサンプル (Shen et al. 2011) を使用

1.29 × 10 L⊙ (J1202), 2.31 × 10 L⊙ (J1207), する。そのサンプルより、 broad absorption line を
14

13

4.00 × 1013 L⊙ (J1443) であった。

3.3

示すものと C iv の等価幅とその誤差の比が 5 より小さいものを除外した。また、 dusty AGN でボロメ

The estimation of SMBH masses トリック光度 L > 1047 erg/s を示す WISE/SDSS
bol

本研究で得られたスペクトルの全てで検出されてselected hyper-luminous (WISSH) クエーサー (Bis-いる C iv スペクトルと前述の E(B − V ) を用いてchetti et al. 2017) も同様に比較サンプルとして用

SMBH の質量の推定を行う。典型的な type-I AGN いた。上記 2 つのサンプルと BluDOGs の分布を比は電離ガスの広輝線の速度プロファイルを用いて推定 較した図が図 2 である。この図では、 dusty AGNされる。今回、 Vestergaard & Peterson (2006) で紹 である WISSH クエーサーは SDSS クエーサーの介された式を用いて、 C iv の速度幅 (FWHM(C iv))

Baldwin eﬀect に従っていることがわかる。一方で、BluDOGs はクエーサーの各連続光光度の分布の上定する。FWHM(C iv) は BluDOGs のスペクトル 部に分布している。SDSS クエーサーに対するベスへガウシアンを 2 つフィッティングさせることで求 トフィットの線から BluDOGs は平均 0.55 dex 離れ
めた。λLλ (1350Å) は CIGALE で求めた E(B − V ) ている。SDSS クエーサーの分布の広がりはベストと連続光光度 (λLλ (1350Å)) より SMBH 質量を推を用いて本来の減光されていないスペクトルを作成

フィットの線から標準偏差 0.19 dex の広がりを持つし、そこへクエーサーの連続光を Fλ = F0 × λ−αことから、 BluDOGs は 2 σ 以上離れて分布していで表せるとしてフィッティングを行い求める。このることがわかる。よって、 BluDOGs の等価幅の大式での λ は波長であり、 α は slope index であり、 きな広輝線は Baldwin eﬀect では説明できないほど
F0 はスケールファクターである。α は典型的なク の大きさであると考えられる。
エーサーの平均値として −1.7 (Vanden Berk et al.
4.0

F0 は J0907, J1202, J1207, J1443 それぞれ、 (3.67±

3.5

erg/s/cm2 /Å, (4.67 ± 0.04) × 10−11 erg/s/cm2 /Å,
(1.85 ± 0.02) × 10−11 erg/s/cm2 /Å である。求めたF0 を使い λLλ (1350Å) を求め、 SMBH 質量を求めた。結果として SMBH 質量は J0907, J1202, J1207,

J1443 それぞれ、(4.34 ± 0.44) × 108 M⊙ , (5.74 ±0.32)×108 M⊙ , (2.58±0.18)×108 M⊙ , (1.31±0.11)×109 M⊙ であった。

WISSH quasars (18)

3.0

1.75
1.50
1.25

2.5

log10(Counts)

0.05) × 10−11 erg/s/cm2 /Å, (4.04 ± 0.04) × 10−11

The best fit for the quasars (34114)
BluDOGs (4)The mean of the Log(Rest-frame EW) for each bin

Log(Rest-frame EW(CIV) [Å])2001) を採用する。フィット結果としてのそれぞれの

2.0

1.00

1.5

0.75

1.0

0.50

0.5
0.0
44.0

(5)

(48)
44.5

(856) (10306)(18291) (4236) (292)

45.0

45.5

46.0

46.5

47.0

Log(λL(1350 Å) [erg/s])

47.5

0.25

(8)
48.0

0.00

図 2: 連続光光度と静止波長系における C iv 輝線の

4

Discussion

等価幅を比較した図。青プロットが BluDOGs の分

4.1

The Baldwin eﬀect in BluDOGs

プルで、赤プロットが各ビンにおけるクエーサーの布。灰色のカラーコントアが SDSS クエーサーサン

平均の C iv 輝線等価幅。緑線はクエーサー分布のSection 3.1 の結果のように、 BluDOGs の blueベストフィットの線。橙プロットは WISSH クエー
excess の原因は等価幅の大きな広輝線であることがサーの分布。
わかった。一方で、クエーサーに対する観測的事実として、連続光光度と広輝線の等価幅が負の相関関係(Baldwin eﬀect; Baldwin 1977) があることが知られ

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

The Black hole masses and Ed- 光分光観測を行なった。結果として、 BluDOGs のblue-excess は等価幅の大きい広輝線が原因であるこ
dington ratio

4.2とがわかった。この広輝線の等価幅は Baldwin eﬀect
BluDOGs の SMBH 質量とボロメトリック光度 の効果によるものではなかった。また、 BluDOGs のが一般的なクエーサーや dusty AGN と比較してどSMBH 質量は同程度のボロメトリック光度を持つクのように分布しているのかを調査した (図 3)。比較

サンプルとして、 SDSS クエーサー、 WISSH ク

エーサーや dusty AGN に比べて軽く、 Eddington
比はどのサンプルよりも大きな値を示した。これは、エーサー、 extremely red quasars (ERQs; Ross et

BluDOGs がスーパーエディントン降着段階にいる
al. 2015; Perrotta et al. 2019) 、 Hot DOGs (Wu ことを示唆しており、 BluDOGs はクエーサーへと
et al. 2018) 、 DOGs (Melbourne et al. 2011; 2012) 急速に成長していると示唆される。
を用意した。この分布から、 BluDOGs は通常のクエーサーや dusty AGN のサンプル (ERQa, WISSH

quasar, Hot DOGs, DOGs) に比べて同じ SMBH 質
量でも明るく輝いている、あるいは同じ明るさでもSMBH 質量が軽いサンプルであると言える。特に、Reference
Aihara, H., et al. 2018, PASJ, 70, S4
Appenzeller, I., et al. 1998, The Messenger, 94, 1

BluDOGs は Eddington 比においては、どのサンプ

Arnaboldi, M., et al. 2007, The Messenger, 127

ルよりも大きな値を示す部分に分布している。これ

Baldwin, J. A. 1977, ApJ, 214, 679

は、 BluDOGs がスーパーエディントン降着段階に

Burgarella, D., et al. 2005, MNRAS, 360, 1413

いることを示唆しており、クエーサーへと急速に成Bischetti, M., et al. 2017, A&A, 598, A122

長していると示唆される。
15.0

Dey, A., et al. 2008, ApJ, 677, 943
Freudling, W., et al. 2013, A&A, 559, A96

The BluDOGs (4)ERQs (28)WISSH quasars (18)
Hot DOGs (5)DOGs (2)

Log(L_bol [Lsun])

14.5
14.0

Kashikawa, N., et al. 2002, PASJ, 54, 819
Kormendy, J., & Ho, L. C. 2013, ARA&A, 51, 511
Magorrian, J., et al. 1998, AJ, 115, 2285

13.5

0.0

McCully, C., & Tewes, M. 2019, Astro-SCRAPPY:
Speedy Cosmic Ray Annihilation Package in Python,ascl:1907.032

=

0.1

λ_
Ed
d

7

λ_
Ed
d=

6

λ_
Ed
d=

10
λ_
Ed
d=

12.5
12.0

1.0

.0

13.0

1

Miyazaki, S., et al. 2018, PASJ, 70, S1

8

9

10

Log(M_BH(CIV) [Msun])

11

Melbourne, J., et al. 2011, AJ, 141, 141
Melbourne, J., et al. 2012, AJ, 143, 125

図 3: SMBH 質量 vs. ボロメトリック光度。青プ
ロットが BluDOGs の分布。灰色コントアが SDSS
クエーサーの分布。緑、黄、紫、シアンはそれぞれNoboriguchi, A., et al. 2019, ApJ, 876, 132
Perrotta, S., et al. 2019, MNRAS, 488, 4126

extremely red quasar (ERQ) 、 WISSH クエーサー、 Ross, N. P., et al. 2015, MNRAS, 453, 3932
Hot DOGs 、 DOGs である。赤線は同じ Eddington Schlegel, D. J., et al. 1998, ApJ, 500, 525
比同士を表している。

Shen, Y., et al. 2011, ApJS, 194, 45
Toba, Y., et al. 2015, PASJ, 67, 86

5Conclusion

Vanden Berk, et al. 2001, AJ, 122, 549
Vestergaard, M., & Peterson, B. M. 2006, ApJ, 641, 689

本研究では、 Noboriguchi et al. (2019) で発見された BluDOGs 8 天体のうち 4 天体に対して、可視

Wright, E. L., et al. 2010, AJ, 140, 1868
Wu, J., et al. 2018, ApJ, 852, 96

——–index

銀河 33
Convolutional Neural Network in Astrophysics
早稲田大学先進理工学研究科物理応物
仲宇星2020 50th Summer School of Astronomy and Astrophysics

Convolutional Neural Network in Astrophysics
CHUU Usei (Waseda University)

Abstract
Artificial neural network (ANN) is widely used in image recognition and classification. Therefore, it
is to natural apply ANN on astronomy. I will present few papers on topic of applications of ANN
with different purposes. Barchi et al. (2019) developed a system called CyMorph to compare theoverall accuracy (OA) of Traditional Machine Learning (TML) and Deep learning (DL) using datasetsfrom Sloan Digital Sky Survey Dara Release 7 (SDSS DR7), combined with Galaxy Zoo 1 (GZ1) and
GZ2, for the purpose of galaxy classification, finding that Convolutional Neural Network (CNN) is thebest choice with an OA higher than 80% in 3 classes (E, S & SB) classification. In order to detect
Quasars and to predict the related photometric redshifts in SDSS Stripe 7, Pasquet-Itam & Pasquet(2017) developed a CNN and successfully detected 175 new quasars, and found that their CNN trainedwith light curves in ugriz bands has a near constant OA whatever how the redshift changes, but ishighly wavelength sensitive. And in the field of spectroscopy, Parks et al. (2017) developed a QSO-Lyα
detection pipeline based on CNN. Their system is not limited to detect the Damped Lyα (DLA) systemin the 1-D spectrum, but also capable of detecting Super Lyman Limit System (SLLS) and making
implication of the corresponding neutral hydrogen column density. The pipeline has an OA close to98% and many spectra with signal-to-ratio smaller than 2 are safely identified to host DLAs.

1

Introduction

be applied to, I will introduce three papers using(with one including) ML for Galaxy Morphology
Classification, Quasar detection, and Damped Lyα
After the development for several decades in
System (DLA) detection, respectively.
the field of Artificial Neural Network (ANN),
astronomers start to apply traditional machinelearning (TML) and deep learning (DL) algorithms
to astrophysical problems. Gladly, we now see
Methods
more and more astronomers devote themselves to 2
the study of machine learning (ML), trying to solve
some specific problem in a new way.
Barchi et al. (2019) developed a system called
Among all kinds of ML algorithms, Convolution CyMorph to compare the overall accuracy (OA)
Neural Network (CNN) is one quite potential of Traditional Machine Learning (TML) and Deepdue to its high performance. The structure of a learning (DL) using datasets from Sloan Digital Sky
typical CNN includes three layers: input layer, Survey Dara Release 7 (SDSS DR7), combined withhidden layer, and output layer. The image input Galaxy Zoo 1 (GZ1) and GZ2, for the purpose ofis in the form of a volume with its dimension galaxy classification. The TML algorithms include
represents the width and height of the volume, Decision Tree and Support Vector Machine, andand its RGB color is the depth of the volume. DL algorithms include Multilayer Perceptron andIn the hidden layer, there are Convolution Layer CNN. They have done the simplest two-classes clasto compute the output of neurons (which is the sification, and 3-classes, 7-classes, 9-classes and 11fundamental elements in a CNN) and a Pooling classes (GZ2: Er, Ei, Ec, Sa, Sb, Sc, Sd, SBa, SBc,
Layer to reduce the dimension of the volume. The SBd) classification using all algorithms.
output layer should be constituted by one or more Pasquet-Itam & Pasquet (2017) developed a CNN
Fully-Connected layers and ReLu layers to give the algorithm using samples from University of Washscore, or prediction, of the class.
ington Variable Source Catalog (UWVSC) as the
Therefore, for those who are not familiar with training set. The input images are light curves
ML, or wanna do some interesting study with the taken in “urgiz” five bands for 3340 days of obcutting-edge tool but don’t know which filed it can servation. Then, 60 pixels of bias are added and2020 50th Summer School of Astronomy and Astrophysics

two consecutive-day of observation are averaged asone, and they finally get the input volume with its
dimension being 1700×5.
Parks et al. (2017) developed a QSO-Lyα detection
pipeline based on CNN and this pipeline can givethe hydrogen column density and detect the Super Lyman Limit System (SLLS) akin to the DLA.
Therefore, their CNN structure is different from thecommon ones that only give one output, but combined with three output layers indeed.

3

can expect high performance if there are adequate
samples. Also, surprisingly and thrillingly, from theright panel we see that the performance of the CNN
is invariant with the redshift, making a good prediction possible at even higher redshifts.

Results

First, Figure.1 shows the OA comparison for different numbers of classes and different algorithms
from Barchi et al. (2019). K is a parameter defined by the Petrosian radius and a larger K meansa brighter source. It is shown that if the numberof classes is smaller, all kinds of algorithms tend tohave a better performance because of the limitationof the capability of distinguishing between classes.
We also see that brighter sources are more likely tohave a good prediction by the machine. And themost thrilling part is that, no matter how brightthe source is or how many classes should be distinguished, CNN always has the best performance
among all algorithms, leading to that it is the best
choice to do morphology classification.

Figure. 1: Overall Accuracy (OA in percentage) for
all approaches considering GZ2 classification. The
darker the green colour of a cell, the better OA
obtained.
Second, Figure.2 shows the performance of CNN
developed by Pasquet-Itam & Pasquet (2017). The
recall, defined as the fraction of the rightly detectedbona fide quasars among all quasars in the sample,of each bin is marked in the figure. Precision is defined as the fraction of the rightly detected bonafide quasars among all those that are predicted as
QSOs by the algorithm. We can get the precisionof each bin by dividing the blue bin by the green
bin. In the left panel, when the g-band magnitude
is below 17, the CNN performance is pretty poor.
However, it should be noticed that this is attributed
to an inadequate number of training samples rather
than the influence of the magnitude. Hence, one

Figure. 2: Left: the dependency the CNN performance on the median g-band magnitude. Right:
the evolution of CNN performance with the redshift. Blue histograms represent the number of true
positive (TP) QSO, or well detected QSOs by thealgrothim and green histograms represent the total
number of QSO. Numbers above the bins indicate
recalls.
Third, the CNN developed Parks et al. (2017)
also gives a satisfying result, but what most thrillingis shown in Figure.3. By comparing the blue dashedline as a best fit to the scatter points representing
real values and the gray dashed line is a fit to theprediction, we see that a consistent bias appears
at both low and high end of the column density ofneutral hydrogen value. This is a pattern for themeasurement by human experts by fitting a Voigt
profile to the DLA. However, in the architecture ofthis CNN, there is no Quantum Mechanics involved,
implying that the machine has learned Voigt Profile
itself.

4

Conclusion

CNN, as a branch of ML, is of the advantage of being flexible, fully-automated and multi-functional.
Compared with traditional pipelines and human experts, its performance is beyond the former andit can do job as good as human experts do, andeven sometimes better. In the future, after the accomplishment of LSST, JWST and TMT which willproduce data up to TB per day, ML is essential for2020 50th Summer School of Astronomy and Astrophysics

astronomers to process such large quantity of data.
Also, seeing that ML has re-produced Voigt profile,even new physics can be expected.

Figure. 3: Scatter plot of actual column densities
of injected DLAs versus the uncorrected NHI value
predicted by the algorithm. Gray dashed line is
the perfect prediction made by the algorithm. Bluedashed line is the 3rd degree polynomial ridge regression fit to the points.

Reference
Barchi, P. H., de Carvalho, R. R., Rosa, R. R., et al.
2020, Astronomy and Computing, 30, 100334
Pasquet-Itam, J. & Pasquet, J. 2018, Astronomy andAstrophysics 611, A97
Parks, D., Prochaska, J. X., Dong, S., et al. 2018,
Monthly Notices of the Royal Astronomical Society,476, 1151

——–index

銀河 34
SXDS 領域における z∼ 1.4 の AGN の研究
京都大学理学研究科
瀬戸口健太

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

SXDS 領域における z ∼ 1.4 の AGN の研究
瀬戸口 健太 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract
超巨大ブラックホール (SuperMassive Black Hole; SMBH) と母銀河の共進化を理解する鍵は、赤方偏移(以下、z) が 1 − 3 の時代に存在する活動銀河核 (Active Galactic Nuclei; AGN) である。AGN とは、SMBH
への質量降着により銀河中心が非常に明るく輝く現象で、SMBH 進化の現場といえる。また、z = 1 − 3の時代は宇宙史において銀河の星形成と SMBH 成長が最も活発であることが知られている。したがって、

z = 1 − 3 の AGN に着目し、母銀河と SMBH の性質の関係を解明することが共進化の理解には必須である。
そこで本研究では、Subaru XMM-Newton Deep Survey (SXDS) 領域に着目した。なぜなら、この領域では z ∼ 1.4 の AGN 116 天体に対して SMBH の質量と質量降着率が推定されており (Nobuta et al. 2012)、星質量と星形成率の推定に必要な多波長観測データ (Akiyama et al. 2015) が得られているからである。我々は、X-CIGALE code (Yang et al. 2020) を利用した遠紫外線から遠赤外線までのスペクトルエネルギー分布(Spectral Energy Distribution; SED) の解析から、85 天体の星質量と星形成率の導出に成功した。その結果、z ∼ 1.4 の AGN では (1)SMBH 質量と星質量の比が近傍宇宙 (z < 1) の SMBH 質量とバルジ質量の比に近い値 (10−2.2 ) であった。(2) 母銀河の星形成率と星質量の分布が main sequence という関係に沿う主系列銀河であることが判明した。(3) 星形成率と AGN の全波長光度 (質量降着率に対応) に正の相関が見られた。これらの結果は、円盤質量が大きい銀河はバルジ質量が大きい銀河より SMBH 質量が大きいこと、および z ∼ 1.4 の時代でも SMBH と母銀河は共進化していることを示唆する。

1

Introduction
銀河の中心には超巨大ブラックホール (SuperMas-

sive Black Hole; SMBH) が存在し、母銀河のバル
ジ質量と SMBH 質量には強い相関があること (e.g.,

Magorrian et al. 1998) が示唆されている。このことから、母銀河と SMBH は相互に影響しながら共進化すると考えられている (e.g., Kormendy & Ho 2013)。
しかし、物理スケールが著しく異なる両者がどのよ
うに共進化してきたかは解明されていない。
この問題を解く鍵が、z = 1 − 3 の時代に存在する活動銀河核 (Active Galactic Nucleus; AGN) である。

AGN とは、SMBH へ莫大な質量が降着することで中心核が非常に明るく輝く現象を指す。言い換えると、SMBH が成長する現場である。また、z = 1 − 3の時代では銀河の星生成と SMBH 成長が最も活発であることが知られている (e.g., Madau & Dickinson

2014; Ueda et al. 2014)。つまり、共進化を理解する
上で、z = 1 − 3 である AGN に着目し、母銀河とSMBH の基本的な性質（母銀河の星質量・星形成率、SMBH の質量・質量降着率）の相関関係を解明することが必要不可欠である。
そこで我々は、Subaru XMM-Newton Deep Sur-vey (SXDS) 領域における Akiyama et al. (2015) の多波長カタログを用いて、z ∼ 1.4 の AGN の性質を調査した。なぜなら、この領域では z ∼ 1.4 の 1 型

AGN116 天体に対し SMBH 質量 (MBH ) と質量降着率が推定されており (Nobuta et al. 2012)、母銀河の星質量 (Mstellar ) と星形成率 (Star Formation Rate;

SFR) の推定には多波長観測データが必要だからである。本研究ではまず、より良い精度で SFR を推定するため、赤外線宇宙望遠鏡 Herschel で観測された遠赤外線データとのクロスマッチを行い、多波長カタロ
グに加えた。次に、この多波長カタログを利用して全サンプル天体のスペクトルエネルギー分布 (Spectral

Energy Distribution; SED) 解析を実行し、Mstellarと SFR を推定した。その後、MBH 、質量降着率との相関を調査した。

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2

Best model for SXDS0225(z=1.65, reduced ²=1.1)

Data and Analysis
102

2.1

Sample Selection

101
100
S (mJy)z ∼ 1.4 の AGN の統計的性質を調べるため、我々
は SXDS 領域において X 線天文衛星 XMM-Newton
で検出され (Ueda et al. 2008)、多波長観測データが10 1

Stellar attenuatedStellar unattenuatedNebular emission
Dust emission
AGN emission
AGN torus emission
AGN polar emission
AGN disk emission
Model spectrum
Model fluxes
Observed fluxes

10 2
10 3

Akiyama et al. (2015) で得られている z = 1.18−1.68

10 4
1
Relative
residualの 1 型 AGN117 天体に着目した。このうち、MBH と全波長光度 (Lbol ; 質量降着率に対応)、エディントン
比 (λEdd ; MBH で規格化した質量降着率) が推定され(Obs-Mod)/Obs01ている (Nobuta et al. 2012) 116 天体をサンプルと

100

101
Observed ( m)

102

した。
図 1: X-CIGALE による、サンプル天体の SED 解析の一例。黒の実線は SED のベストフィットに対応する。

2.2

遠赤外線データのクロスマッチ

母銀河の SFR を見積もる上で、遠赤外線の観測
データは重要である。そこで我々は、Akiyama et al.

た SED モデルでフィッティングを行い、Mstellar とSFR の推定に成功した 85 個の天体を用いる。

(2015) で得られた多波長 SED に、Herschel Multitiered Extra galactic Survey (HerMES; Oliver et al.
2012) で得られた遠赤外線のデータを加えた。具体3Results and Discussion

的には、XMM-LSS 領域の HerMES DR4 カタログ

本研究では便宜上、サンプル天体を Lbol (= 5.8 ×を利用し、可視光の対応天体に対して最近傍マッチ

λ3000 Lλ3000 、Lλ3000 は 3000Å での光度; Nobuta et

ングを実行した。その結果、250、350、500 μ m でal. 2012) と λEdd の値で 4 グループに分類した。具それぞれ 80、78、65 個の天体を同定した。対応天体

体的には、が検出されていない場合は、250、350、500 μ m で(1) log Lbol /L⊙ > 12、log Lbol /L⊙ < 12 の天体をそれぞれ 3σ upper limit となる 15.48、12.72、18.48

それぞれクェーサー、セイファート銀河とした。

mJy を適用した (Oliver et al. 2012)。

(2) log λEdd > −1、log λEdd < −1 の天体をエディ
ントン比が高い/低い AGN とした。

2.3

X-CIGALE による SED 解析

我々は遠赤外線から遠紫外線までの 19 バンドの測

3.1星質量と星形成率

光データに対し、CIGALE code (Boquien et al. 2019)

図 2 で、サンプル天体の Mstellar と SFR の関係を示を拡張した X-CIGALE (Yang et al. 2020) を利用したした。黒の実線は、z = 1.4 における main sequence

SED 解析を行った。本研究では、非一様密度構造の (MS; Speagle et al. 2014) を表している。サンプル
AGN トーラスを仮定したモデル SKIRTOR (Stalevski のうち大部分の母銀河は MS に沿う主系列銀河であet al. 2016) と、Toba et al. (2019) で用いられたモ り、この結果は z ∼ 1 − 2 において X 線で検出された
デルを基に、星雲、母銀河ダスト、AGN、星成分、 AGN を調査した他の研究 (e.g., Santini et al. 2012;
ダスト減光を考慮した SED モデルを構築した。SED
解析の一例を図 1 に示した。解析の結果、サンプル
天体 116 個のうち 93 個が reduced χ2 < 10.0 であった。そのうち、以下の議論では 1 型 AGN を仮定しUeda et al. 2018) と矛盾しない。

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log SFR (Msun/yr)

3

関が無いことを示しており、サンプルの MBH の範囲

Quasar (logλEdd>-1)
Seyfert (logλEdd>-1)
Quasar (logλEdd<-1)
Seyfert (logλEdd<-1)
MS at z=1.18
MS at z=1.4
MS at z=1.68

が狭い (log MBH = 7.2 − 9.8; Nobuta et al. 2012) ことが影響していると考えられる。また、サンプル天
体の MBH /Mstellar の比は Lbol 、λEdd に強く依存せ2

ず、平均値は 10−2.2 であった。この値は近傍宇宙での MBH /Mbulge の比に近い。ここで、Mstellar はバル1

ジ以外に円盤質量なども含むため、Mstellar > Mbulgeとなる。したがって、母銀河の円盤質量が大きい場

0
9

10

log Mstellar (Msun)

1112

図 2: サンプル天体の Mstellar と SFR を比較した図。
黒の実線は、z = 1.4 における main sequence の関係(Speagle et al. 2014)。青の三角: logλEdd > −1 の合はバルジ質量が大きい場合に比べて MBH /Mbulgeの比が大きいことが示唆される。

3.3

星形成率と全波長光度、エディントン
比クェーサー、赤の三角: logλEdd > −1 のセイファー

母銀河と SMBH の進化段階を調べるため、SFR
ト銀河、水色の逆三角: logλEdd < −1 のクェーサー、 と Lbol の関係を図 4(a) に示した。これらはそれぞ
赤紫色の逆三角: logλEdd < −1 のセイファート銀河

れ Mstellar と MBH の時間微分に相当する。相関係数に対応する。

は r = 0.706 ± 0.079 であり、強い正の相関が見られ

log MBH (Msun)

10た。また、Lbol と SFR の比について、分散は ∼ 0.5

Quasar (logλEdd>-1)
Seyfert (logλEdd>-1)
Quasar (logλEdd<-1)
Seyfert (logλEdd<-1)
Kormendy and Ho (2013)

dex であった。これは母銀河と SMBH の進化が同時でないことを意味し、z = 1 − 2 の AGN を調べた研究 (e.g., Ueda et al. 2018) を裏付ける結果である。

9

図中の黒い実線、破線はそれぞれ近傍での MBH −Mbulge と MBH − Mstellar の時間微分に相当する関係
8であり、以下の式で表される。

SFR × (1 − R) = A × Lbol /ηc2

7
9

10

11

12

log Mstellar (Msun)(1)

ここで、return fraction R = 0.41 (初期質量関数が Chabrier の場合; Chabrier 2003)、A は近傍で

図 3: サンプル天体の MBH とMstellar を比較した図。 の星-BH 質量比 (A = Mbulge /MBH = 200; A =黒線は、近傍宇宙における MBH と Mbulge の関係

Mstellar /MBH = 400) 、放射効率 η = 0.1、c は光(Kormendy & Ho 2013)。記号は図 2 と同様。

速である (Ueda et al. 2018)。図 4(a) より、サンプ
ル天体は概ねこの関係に沿って分布している。

3.2星質量と SMBH 質量

図 3 は、サンプル天体の MBH と Mstellar の関係を表す。黒の実線は Kormendy & Ho (2013) で求められた、近傍宇宙 (z < 1) における MBH と Mstellarの関係である。Kelly (2007) に基づいた、MBH とMstellar の誤差を含めた相関解析の結果、相関係数は
r = −0.002 ± 0.190 と求められた。これは二者に相また、星形成率と λEdd の関係を図 4(b) に示した。ここで、λEdd = Lbol /LEdd 、エディントン光度

LEdd = 1.25 × 1038 MBH /M⊙ である。同様に相関係数を調べたところ、r = 0.619±0.134 であり、この場
合も正の相関が見られた。これらの結果は、z ∼ 1.4の時代でも SMBH と母銀河は共進化しているというシナリオを支持する。ただし、本研究のサンプル天体は log Lbol /erg s−1 ∼ 44.5 − 46.5 (Nobuta et al.

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log Lbol (erg/s)

47

Quasar(logλEdd>-1)
Seyfert(logλEdd>-1)
Quasar(logλEdd<-1)
Seyfert(logλEdd<-1)
A=200
A=400

0
log λEdd

46

Quasar (logλEdd>-1)
Seyfert (logλEdd>-1)
Quasar (logλEdd<-1)
Seyfert (logλEdd<-1)

-1

45
-2
44

0

1

2

log SFR (Msun/yr)

3

0

(a)

1

2

log SFR (Msun/yr)3(b)

図 4: サンプル天体の (a) SFR と Lbol 、(b) SFR と λEdd を比較した図。記号は図 2 と同様。図 (a) 内の黒い実線と破線は、それぞれ式 (1) の A = 200、A = 400 の場合に対応する。

2012) であり、明るい AGN を選択しているバイアスが含まれる。

4

Conclusion
本研究では、SXDS 領域における z = 1.18 − 1.68の 1 型 AGN116 天体に対し、X-CIGALE code を用いて SED 解析を行った。推定された Mstellar 、SFR と、

MBH 、Lbol および λEdd との相関を調べた結果、
1. MBH と Mstellar の比が近傍宇宙 (z < 1) の MBHと Mbulge の比に近い値 (10−2.2 ) であった。これより、円盤質量が大きい銀河はバルジ質量が大
きい銀河より MBH /Mbulge の比が大きいことが示唆される。

2. SFR と Lbol 、および λEdd の間に正の相関が見られた。これより、z ∼ 1.4 でも母銀河と SMBH
は共進化していることが示唆される。

Acknowledgement
本研究は京都大学の上田佳宏先生、同大学 学振特別研究員の鳥羽儀樹氏、東北大学の秋山正幸先生とReference
Akiyama, M., Ueda, Y., Watson, M. G., et al. 2015,
PASJ, 67, 82
Boquien et al. 2019, A&A, 622, A103
Chabrier, G. 2003, PASP, 115, 763
Kelly, B. C., 2007, ApJ, 665, 1489
Kormendy, & Ho 2013, ARA&A, 51, 511
Madau, P., & Dickinson, M., 2014, ARA&A, 52, 415
Magorrian et al. 1998, AJ, 115, 2285
Nobuta, K., Akiyama, M., Ueda, Y., et al. 2012, ApJ,
761, 143
Oliver, S. J., Bock, J., Altieri, B., et al. 2012, MNRAS,
424, 1614
Santini, P., Rosario, D. J., Shao, L., et al. 2012, A&A,
540, 109
Speagle, J. S., Steinhardt, C. L., Capak, P. L., et al.
2014, ApJS, 214, 15
Stalevski M., Ricci C., Ueda Y., et al. 2016, MNRAS,
458, 2288
Ueda, Y., Watson, M. G., Stewart, I. M., et al. 2008,
ApJS, 179, 124
Ueda, Y., Akiyama, M., Hasinger, G., et al. 2014, ApJ,
786, 104の共同研究です。また、研究室の先輩方には丁寧に

Ueda, Y., Hatsukade, B., Kohno, K., et al. 2018, ApJ,
853, 24

ご指導していただきました。この場をお借りし、皆Toba et al. 2019, ApJS, 243, 15

様に感謝申し上げます。

Yang, G., Boquien, M., Buat, V., et al. 2020, MNRAS,
491, 740

——–index

銀河 35
AGN の同定を目的とした JVLA による SSA22 原
始銀河団の連続波観測データ解析
名古屋大学理学研究科素粒子宇宙物理学専攻 (素粒子宇宙物理系)
松田慧一

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

AGN の同定を目的とした JVLA による SSA22 原始銀河団の連続波観測データ解析
松田 慧一 (名古屋大学大学院 理学研究科)

Abstract
銀河進化が活発に起きていた z ∼ 3 の時代における銀河の過密領域を調査することは、銀河進化を理解する上で重要である。特に、星形成活動が活発とされるサブミリ波銀河 (SMG) を研究することは重要である。

SSA22 は z ∼ 3 に存在する原始銀河団であり、原始銀河団の中で最も高密度な領域とされている。また、この領域は、SMG や活動銀河核 (AGN) の過密領域であると示唆されていることから 、SMG における超大質量ブラックホール (SMBH) の役割を研究するための SMG と AGN の対応関係の調査に適している。したがって、本研究では AGN や星形成領域などの高エネルギー環境から放射されるシンクロトロン放射に注目し、放射ソースの検出を行うことで、SMG と AGN の対応関係の調査する。
本発表では、JVLA の C-band (中心波長 6 cm) を用いて行われた SSA22 のシンクロトロン放射の連続波観測の解析によって得られたシンクロトロン放射ソースの検出結果を紹介する。解析の結果、分解能が 1程度であり、r.m.s. = 0.37 − 0.43 µJy beam−1 といった、これまで C-band による観測でもっとも深かった GOODS 領域の観測と比較して良い値を示した。また、ALMA Deep Field in SSA22 (ADF22) 領域において SNR ≥ 5 以上の放射源を 110 個発見した。ALMA band 6 による解析結果と比較することで、これらの中で 28 個のシンクロトロン放射ソースが SMG と対応していることが確認された。今後、本解析結果と他波長の解析結果を比較することにより天体の同定を行い、SMG における SMBH の役割を解明する。

1

Introduction

本研究で対象とした SSA22 領域は、z ∼ 3 に存在するライマンブレイク銀河の大規模な過密領域として

現在の標準的な宇宙論モデルである cold dark mat-ter (CDM) モデルでは、物質は冷たいダークマターの密度揺らぎによって密集し、フィラメント構造を形成すると考えられている。特にその交点では銀河の密度超過が起き、サブミリ波銀河 (SMG) のような大質量銀河が選択的に存在すると予想されている(Kauﬀmann et al. 1999) 。また、赤方偏移 z ∼ 3 の宇宙は、現在と比較して高い星形成率密度を持つことから (Richards et al. 2006)、銀河進化が急速に進む環境であったと考えられる。よって、このような時代で銀河の密度超過が起きている環境を調査する
ことは、銀河進化の過程を理解する上で重要である。
特に、この時代に多く存在する爆発的星形成銀河である SMG (星形成率 ∼ 100 − 1000 M⊙ yr−1 ) と超大質量ブラックホール (SMBH) や星形成領域の対応関係といった SMG の性質を理解することは銀河進化を理解する上で重要である。

発見された (e.g, Steidel et al. 2000) 。また、この領域は、SMG や活動銀河核 (AGN) の過密領域であると示唆されており (e.g. Tamura et al. 2009, Lehmer

et al. 2009) 、この領域の内部に存在する ALMA
Deep Field in SSA22 (ADF22) 領域 ((RA, Dec) =(00◦ 17′ 00′′ , 22h 17m 26s ) を中心とした 3′ × 6′ の領域)
では ALMA band 6 による観測により信号対雑音比(SNR) ≥ 5 の SMG が 35 個見つかっている (e.g.,
Umehata et al. 2018) 。
本研究では、SMBH と SMG の対応関係を調べる
ため、AGN の検出を行う。AGN 中心や超新星残骸のような高エネルギー環境は X 線放射やシンクロト
ロン放射の観測が有用である。シンクロトロン放射は電波域での観測が可能であり、X 線観測と比べ電波観測は、高角度分解能、高感度を実現することができるため、本観測ではシンクロトロン放射に注目した。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
本発表では SSA22 領域における JVLA によるシ

ここで、SEFD はシステム等価フラックス密度であ

ンクロトロン放射ソースの検出を報告する。また、こり、VLA C-band の典型値である SEFD = 310 Jy をれらの観測結果の評価を行い、ALMA band 6 によ採用した。また、ηc , npol は量子化効率と偏波数を示

る観測の結果との対応関係の調査を行う。

すパラメータであり、ηc = 0.93, npol = 2 を使用している。さらに、N, tint , ∆ν は各 MS の使用アンテ
ナ数、総積分時間、バンド幅である。フラッグの結2

Observations and analysis

2.1

JVLA Observations

果、本解析における使用した MS の総積分時間の合計は 54.7 時間となった。

本観測は、JVLA を用いて 2017 年および 2018 年にかけて行われた (PI: H.Umehata) 。周波数 4 GHz −2.3

imaging

8 GHz をカバーする C-band を用い、シンクロトロン

データのフラッグを行った後、tclean を用いてイ放射を観測した。アンテナ台数は 25 − 27 台であり、 メージングを行った。imaging の設定を表 1 に示す。

オンソース時間は合計で約 88 時間であった。また、観測時に用いたアンテナ配列は 2017 年の観測では B-

項目

conﬁguration 、2018 年の観測では A-conﬁguration
であった。

2.2

値
◦

′

′′

中心座標 (RA, Dec)

(00 17 00 , 22h 17m 26s )imaging 範囲(800 arcsec)2

calibration and ﬂagging

データ解析には CASA (version 4.7.2) を用いた。

ピクセルサイズ

0.1 arcsec

weightingnatural weighting

表 1: imaging の設定

まず、各 Execution block で生成された各データ に対してパイプラインを用いたキャリブレーションを行い、各 measurement set (MS) を作成した。
作成した MS の中に人工電波源やキャリブレーショ
ン時のエラーが原因となって生じる空間方向に周期性を持った人工的な縞が確認できた。今回の解析では、そのような MS に対して以下のようにフラッグを行った。まず縞の空間周波数ベクトル (u, v) を計測し、縞を作るアンテナ対を特定した。次に、CASA のタスクである flagdata を用いてフラッグを行った。
上記の解析を行った後、より深いデータを作成す

2.4

Source extraction

本研究では、ソース探索アルゴリズム AEGEAN(version 2.2.0) (Hancock et al. 2012) を用いて、作成したイメージ内に存在するソースの検出を行った。
まず、AEGEAN のタスクである BANE を使用して背景マップとノイズマップを作成した。ノイズマッ
プは、あるピクセルの周囲 100 × 100 ピクセルを用いて計算した標準誤差を持つピクセルのマップであるために、それそれの MS について CASA のタス

り、背景マップはノイズマップより大きなスケール

クである tclean を用いて作成したイメージから計の変動を示したマップである。次に、AEGEAN のタ

測した r.m.s. と imaging sensitivity の比を取り、

スク AEGEAN を使用し、ソース検出を行った。こr.m.s./imaging sensitivity > 2 となる MS をフラッ こでは、背景マップとノイズマップを使用し、SNRグした。この imaging sensitivity は観測条件から推のマップを作成することで、特定の SNR 以上を持つ定される想定感度であり、以下の式のように記述さ
れる。

∆Im =

ηc

√

SEF D
npol N (N − 1)tint ∆ν

(1)

ソースを検出している。

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3

Results and Disucssion

3.1

imaging

は、2011 年に JVLA の C-band を用いて行われた

GOODS (Great Observatories Origins Deep Survey) -North と GOODS-South 領域の観測結果を報得られた連続波のイメージング結果を図 1 に示す。 告している。この観測の結果を以下の表 3 に示す。

r.m.s. ﬂux

GOODS-North

GOODS-South−13.0 µJy beam−1

3.5 µJy beam

総積分時間

22 h

15 h

beam size

1.47′′ × 1.42′′

0.98′′ × 0.45′′

表 3: Gim et al. (2019) で報告された GOODS-North、GOODS-South 領域の観測結果
本 研 究 で 得 ら れ た デ ー タ は r.m.s

0.43 µJy beam

−1=

0.37 −である。この結果は Gim et al.

(2019) で得られた値より、良い値を示している。したがって、今回の観測結果は、電波観測によるイメージ
としては最も深いもののうちの一つであると言える。

3.2

Source extraction

本解析では、SNR ≥ 4 の正もしくは負の値を持つ
ソースの検出を描画範囲全域を対象に行った。図 2は正もしくは負の値を持つソースの数と SNR の関
図 1: SSA22 のシンクロトロン放射のイメージング係を示したヒストグラムである。ある SNR 以上の結果。上図は主ビーム中心の感度を 1 とした時の感

ソース数を縦軸に、SNR を横軸にとっている。

度が 0.2 以上になる範囲で描画した図。緑色の長方について描画した図。主ビーム補正は行っていない。
また、解析結果のまとめを以下の表 2 に示す。

項目値

r.m.s. ﬂux

0.37 − 0.43 µJy beam−1

総積分時間54.7 hbeam size

0.87′′ × 0.78′′

表 2: SSA22 の解析結果

Number of detected source

形は ADF22 領域を示している。下図は ADF22 領域

1400
1200
1000
800
600
400
200
0

Positive
Negative
4.5

4.0

4.5

5.0

5.0 5.5 6.0
Signal-to-Noise ratio

6.5

7.0

図 2: 正もしくは負の値を持つソースの数と SNR の関係

これまでの C-band によるもっとも深い観測の解析
結果と本解析の結果を比較する。Gim et al. (2019)

図 2 より SNR が上がるにつれ負の値を持つソースが減少することが確認できる。本解析では、ソース全2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 3: ADF22 領域 における本研究結果と Umehata et al. (2018) の結果を重ねた図。図中の白い円が今回検出された SNR ≥ 5 のソース、橙色の正方形が Umehata et al. (2018) で得られた SMG 。
体に対して負の値を持つものの割合が 10% 以下であを行っていく。

る SNR ≥ 5 を検出の閾値とした。その結果、図 1 上
図の描画範囲全体で 288 個、ADF22 領域では 110 個のソースが検出された。また、図 3 は、ADF22 領域について本解析の結果に ALMA band 6 (周波数 211 −275 GHz) による観測で得られた SMG (Umehata etal. 2018) を重ねた図である。この結果から、28 個の天体について SMG とシンクロトロン放射ソースの対応関係を確認した。

4

Conclusion & Future works
本研究では原始銀河団 SSA22 領域について JVLA

によるシンクロトロン放射の連続波の観測のデー
タ解析を行った。この結果、電波観測によるイメー
ジとしては最も深いデータを得ることができた。また、ADF22 領域について 110 個のソースを検出し、Acknowledgement
名古屋大学で日々ご指導いただいている田村陽一
准教授、研究員の谷口暁星氏、本研究を進めるに当たりご指導いただいた理化学研究所フェローの梅畑豪紀氏に感謝申し上げます。

ReferenceKauﬀmann, G., Colberg, J. M., Diaferio, A., et al. 1999,
MNRAS, 307, 529
Lehmer, B. D., Alexander, D. M., Geach, J. E., et al.
2009, ApJ, 691,687
Tamura, Y., Kohno, K., Nakanishi, K., et al. 2009, Nature, 459, 61

ALMA band 6 の結果と合わせることで、28 個の対 Richards, G. T., Strauss, M. A., Fan, X., et al. 2006,
AJ, 131, 2766
応天体を発見した。しかし、解析で作成したイメー
ジには全ての MS を使用しているわけではない。今後の課題として、今回イメージングに使用しなかったデータを使用可能にし、より深いデータを作成することがある。また、今回検出したシンクロトロン
ソースは AGN と星形成領域をトレースしていたため、それらの切りわけを行う必要がある。したがって、本研究の結果と他波長の観測結果を用いることで本研究で検出したソースの性質を調べ、切り分け

Steidel, C. C., Adelberger, K. L., Shapley, A. E., et al.
2000, ApJ, 532, 170
Hancock, P. J., Murphy, T., Gaensler, B. M., et al. 2012,
MNRAS, 422, 1812
Gim, H. B., Yun, M. S., Owen, F. N., et al. 2019, ApJ,
875, 80
Umehata, H., Hatsukade, B., Smail, I., et al. 2018,
PASJ, 70, 65

——–index

銀河 36
すばる望遠鏡 Hyper Suprime-Cam を用いた高赤方偏移電波銀河の調査
愛媛大学理工学研究科数理物質科学専攻
山本優太

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

すばる望遠鏡 Hyper Suprime-Cam を用いた高赤方偏移電波銀河の調査山本 優太 (愛媛大学大学院 理工学研究科)

Abstract
活動銀河核の中で、電波を特に強く放出している天体を電波銀河という。活動銀河核の中心に存在する超巨大ブラックホールと母銀河のバルジ質量に正の相関が報告されていることから、銀河と超巨大ブラックホー
ルは共に進化した (共進化) と考えられているが、その中でも電波銀河は共進化の最終段階であると考えられている。このため、遠方の電波銀河を調べることで宇宙初期の共進化シナリオの理解が深まると期待される。
しかし、これまでに見つかっている遠方の電波銀河は非常に少なく、そのため遠方宇宙における電波銀河の実態や共進化の理解は不十分である。本研究では、遠方の電波銀河を系統的に探査するために、可視光デー
タとしてすばる望遠鏡の Hyper Suprime-Cam を用いて行われている広域多色撮像サーベイ (HSC-SSP) のカタログを使用した。また、電波データとしては、VLA (Very Large Array) の広域サーベイ FIRST によって作成された 1.4 GHz の電波源カタログを使用した。両カタログから遠方の電波銀河を選出するために、本研究ではライマンブレイク法を用いた。今回は特に g-band dropout を示す赤方偏移 4 程度の電波銀河を探査した。その結果、HSC-SSP と FIRST の両方で検出されている高赤方偏移電波銀河候補天体は 134 天体選出された。これは遠方電波銀河候補のサンプルとして過去最大のものである。また、近赤外線広域サーベ
イ VIKING のデータを用いて高赤方偏移電波銀河候補天体がよく知られている K-z relation と無矛盾な近赤外線等級分布をしていることを確かめた。

1

背景

河を多く発見することを目的とした。

銀河の中には、非常に狭い中心領域で銀河全体よりも強い電磁波を発している活動銀河核を有するも

2

データと解析

のがある。この活動銀河核の中心に存在する超巨大ブラックホールの質量と母銀河のバルジ質量の間に可 視 光 デ ー タ と し て す ば る 望 遠 鏡 の Hyperは正の相関があり、この観測事実から銀河と超巨大Suprime-Cam (Miyazaki et al. 2012) を用いて行わ

ブラックホールは共に進化した (共進化) と考えられている (e.g., Kormendy & Ho 2013)。電波銀河は活れている広域多色撮像サーベイ (HSC-SSP: Aihara

et al. 2018) の S19A カタログを使用した。HSC-SSP

動銀河核の一種であり、電波を強く放射している。電では g, r, i, z, y の 5 つの広帯域フィルターを用い

波銀河は共進化の最終段階であると考えられている

た撮像観測が行われている。HSC-SSP Wide の 5σ

ため (e.g., Hickox et al. 2009)、高赤方偏移電波銀

限界等級 (AB) は g ∼ 26.6, r ∼ 26.2, i ∼ 26.2, z ∼河を調べることで宇宙初期の共進化について理解が25.3, y ∼ 24.5 である。電波データとしてアメリカ

深まると期待される。しかし、これまでに発見され国立電波天文台の望遠鏡の一つである VLA (Veryている高赤方偏移 (z>4) の電波銀河は少なく、系統

Large Array) の広域サーベイ (FIRST: Helfand etal. 2015) によって作成された 1.4 GHz の電波カタロ
グを使用した。この FIRST は HSC の観測領域をカ
度の極めて小さい高赤方偏移電波銀河を探査するた
バーしており、検出限界は 1 mJy である。また、可めには可視光と電波の両方で十分な探査面積と感度的な性質を求めることは難しい。その理由は、数密を兼ね備えたサーベイのデータが必要だからである。

視光と電波に加えて、近赤外線のデータも解析に用

そこで本研究では、最新の高感度な可視光と電波でいた。この近赤外線データとしては、VISTA 望遠鏡の広域サーベイのデータを用いて高赤方偏移電波銀のサーベイである VIKING のカタログ (Edge et al.

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
2012) を使用した。VIKING では 5 バンド Z, Y, J, H,

るい近傍銀河などのコンタミネーションが含まれてKs の観測をしており、5σ 限界等級 (AB) の中央値は いる可能性がある。
Z ∼ 22.7, Y ∼ 21.9, J ∼ 21.8, H ∼ 21.1, Ks ∼ 21.2
である。

コンタミネーション除去

2.3
2.1

高赤方偏移銀河選出

高赤方偏移電波銀河候補 169 天体のうち既に分光されている天体があるかを確認するため、HSC-SSP

高赤方偏移電波銀河を探査するために、まず HSC

S19A のデータベースでまとめられている分光カタロの可視光データを用いて高赤方偏移銀河を選出し、次グを調査した。その結果、18 天体がマッチし、それらに選出された高赤方偏移銀河と FIRST の電波データ

は全て SDSS で分光されたクェーサーであった。 こをマッチングさせることにより高赤方偏移電波銀河を同定するという方法を採用する。まず、高赤方偏5移銀河を選出するために、ここではライマンブレイク法を採用した。ライマンブレイクは銀河と観測者の光が吸収されることによるスペクトルの落ち込みによってできる。このライマンブレイクを、隣接す

numberの間にある中性水素により Lyman α 線より短波長側

432

る 2 つのバンドの等級差として検出する方法が、ラ1

イマンブレイク法である。本研究では、z ∼ 4 の天体を探すために HSC の g バンドが長波長側に比べて0

暗くなっている g-dropout Lyman break galaxies (g-

0

1

2

3

4

Redshift z

56

dropout LBG) サンプルに着目した。g-dropout LBG
サンプルは、Ono et al. (2018) の選出基準に基づき、 図 1: 高赤方偏移電波銀河候補 (169 天体) に含まれ
HSC S19A カタログより選出された 2,553,430 天体 る分光赤方偏移が分かっている 18 天体 (全て SDSS

(Harikane et al. in prep.) を使用した。

2.2

クェーサー) の赤方偏移分布。

電波カタログとのマッチング

25

使用する電波データである FIRST カタログに

20

FIRST の電波源カタログからノイズによる偽天体を除去し、FIRST クリーンサンプルを作成する。ここで採用したクリーンサンプルの条件は以下になる。
・SIDEPROB < 0.05
・Fint > 1 mJy
この条件によって得られた FIRST クリーンサンプルの数は 690,886 である。

numberは 946,432 の電波源が掲載されている。まず、この

15
10
5
0

18

20

22

24

i cmodel mag

26

次に、HSC-SSP S19A g-dropout LBG サンプル

図 2: 高赤方偏移電波銀河候補 169 天体の i バンド等と FIRST クリーンサンプルとの間で 1 秒角マッチ級の分布。黄色の部分は分光済高赤方偏移クェーサー

ングを行った結果、マッチした天体数は 169 天体で (12 天体)、赤色の部分は分光済低赤方偏移クェーサーあった。ただし、この段階の高赤方偏移電波銀河候 （6 天体）を示す。
補サンプルには、近傍電波銀河のローブや電波で明2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校の 18 天体の赤方偏移分布（図 1）を見ると、z ∼ 0.5

ロップアウトしている一方、それよりも長波長側でおよび z ∼ 4 の天体に分布していることがわかる。 はフラットな連続光が確認でき、ライマンブレイク
このうち z ∼ 0.5 の低赤方偏移天体 (6 天体）はコン銀河に典型的な SED のように見えるため、赤方偏移

タミネーションであり、以降の解析からは除く。

4 程度の天体が選べていることを示している。図 3 の

また、このマッチングで得られた天体は全てクェー

下側に示した例では、可視光のカラーが赤く、電波サーであり、今回探査しようとしている電波銀河で銀河に典型的な受動的進化を経た星種族で特徴付けはない。そこで、未分光のものも含めて、こうしたられた SED であるように見える。

クェーサーをできるだけ候補天体から取り除くことを考える。図 2 では今回選出した高赤方偏移電波銀河候補 169 天体とその中での分光済クェーサー 18 天

3.2

K-z relation

体の i バンド等級の分布を示している。図 2 より、i

VIKING クリーンサンプルとマッチできた 19 天体

バンド等級が 22 等より明るい候補天体はクェーサーのうち、VIKING Ks バンドの測光データがある 15に占められている。そこでこうしたクェーサーをで

天体をについて、電波銀河の K バンド等級と赤方偏きるだけ取り除くため、候補天体を i バンド等級が移の間に見られる経験的な関係である K-z relation
22 等よりも暗いものに限ることとした。ただし、22 を調査した（図 4）。既に知られている K-z relation
等よりも暗いクェーサーについては取り除けていな (Willott et al. 2003) に比べ、我々の天体は Ks バン
い点は、注意を要する。以上により、高赤方偏移電ドで明るい側に分布をしている。この要因のひとつ

波銀河候補の天体数は 134 天体となった。

として、今回選出した高赤方偏移電波銀河候補サン
プルのうち VIKING の観測で未検出になっている天

3

結果と議論

3.1

Spectral energy distribution体が含まれていないため、我々がプロットした天体が系統的に近赤外線の明るいものに偏っていることが考えられる。また、既知の電波銀河の K-z relationには分散があり、その分散の範囲で我々のサンプル得られた高赤方偏移電波銀河候補 (134 天体) につも明るい側に散らばっていると考えることができる。

いて spectral energy distribution (SED) を調べるた

これらを考慮すると今回選出した高赤方偏移電波銀め、近赤外線サーベイ VIKING のデータとのマッチ

河候補はよく知られている K-z relation と無矛盾でングを行って近赤外線での等級を調べる。赤外線カあると考えられる。

タログ VIKING DR4 カタログは 94,819,861 天体を掲載している。そこからノイズ等に起因する偽天体や測光に問題のある天体を取り除いて、VIKING ク
リーンサンプルを作成する。クリーンサンプルの条件として、以下を採用した。
・primary source = 1
・Kspperrbits = 0

VIKING クリーンサンプルの天体数は 76,138,239 天体となった。この VIKING クリーンサンプルと高赤方偏移電波銀河候補 134 天体とで１秒角でマッチさせたところ、同定できた天体数は 19 天体であった。
図 3 に HSC g, r, i, z, y バンドと FIRST の 1.4 GHzの画像、および HSC g, r, i, z, y バンドと VIKING

Z, Y, J, H, Ks バンドの測光情報から作成した SEDを示す。図 3 の上側に示した例では、g バンドがド4

まとめライマンブレイク法を用いて選出された高赤方偏移銀河と電波カタログ FIRST とのマッチングから高赤方偏移電波銀河候補天体を 134 天体選出した。近赤外線も加えて調査した SED は、赤方偏移 4 の電波
銀河と無矛盾な特徴を示していた。また、分光カタ
ログからコンタミネーションを取り除き、高赤方偏移電波銀河候補が 134 天体になった。近赤外線デー
タを用いることで、電波銀河について知られている

K-z relation を今回選出した天体で調査した。我々の天体は既知の K-z relation よりも明るい側に偏って分布していたが、選択バイアスや分散も考慮すると、

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

g-bandr-bandi-bandz-bandy-band

1.4GHz
20

19
20

18

K Vega mag

21

AB mag

22

16

23
24

Willott et al.2003
7C-1/7C-2
7C-3
3CRR
6C*
6CE
this work

14

25
26
27

5000

g-band7500 10000 12500 15000 17500 20000 22500 25000

r-bandWavelength (ÅÅi-bandz-bandy-band

1.4GHz10−1100Redshift z

図 4: Ks バンド等級と赤方偏移の関係。電波銀河

19のデータとして、7C-1, 7C-2 (Willott et al. 2002),

20

3CRR, 6CE (Rawlings et al.2001), 6C* (Jarvis et al.

21

2001a, b), 7C-3 (Lacy et al. 2000) に加え、VIKING

AB mag

22

Ks バンドの測光データがある我々の 15 天体（赤丸）23を示している。Willott et al. (2003) による電波銀河

24の K-z relation を青実線で示す。

25
26
27

12

Reference
5000

7500 10000 12500 15000 17500 20000 22500 25000

Wavelength (ÅÅOno et al. 2018, PASJ, 70S, 10
Yamashita et al. 2018, ApJ, 866, 140

図 3: 高赤方偏移電波銀河候補天体の画像と SED のWillott et al. 2003, MNRAS, 446, 599

例。画像は中心に高赤方偏移電波銀河候補天体があMiyazaki et al. 2012, SPIE, 8446, 84460

り、左から HSC g, r, i, z, y バンド, FIRST 1.4 GHz。
サイズは 20′′ × 20′′ である。SED は HSC g, r, i, z,

Aihara et al. 2018, PASJ, 70S, 4y バンドの AB 等級を黒、VIKING Z, Y, J, H, Ks Helfand et al. 2015, ApJ, 801, 26
バンドの AB 等級を赤で表しており、VIKING で未Edge et al. 2012, A&A, 548, 119検出であるものは 3σ 限界等級を青で表示している。 Kormendy & Ho 2013, ARA&A, 51, 511
既知の K-z relation と無矛盾であると考えられる。

Hickox et al. 2009, ApJ, 696, 861

今後は高赤方偏移電波銀河候補天体のうち VIKING

Rawlings et al. 2001, MNRAS, 322, 523

で未検出の天体の画像に対してスタック解析を行い、 Jarvis et al. 2001, MNRAS, 320, 1563
サンプル全体の SED の特徴や K-z relation について調査していきたい。

Lacy et al. 2000, AJ, 120, 68

——–index

銀河 37
ALMA を用いた z > 4 サブミリ波銀河の統計的調査
東京大学理学系研究科天文学専攻
三橋一輝

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

ALMA を用いた z > 4 サブミリ波銀河の統計的調査
三橋 一輝 (東京大学大学院理学系研究科, 国立天文台)

Abstract
遠方宇宙で爆発的に星を作っている銀河として知られているサブミリ波銀河は、星形成により形成されるダストにより銀河そのものが覆い隠されていることが知られている。静止系遠赤外でのダスト熱放射は非常に明るくなるので、負の K 補正効果により低赤方偏移から高赤方偏移まで見かけの明るさがほとんど変わらず観測することができる長所がある一方で、静止系紫外・可視の輝線が観測できないので分光赤方偏移を得る
ことは非常に難しい短所がある。本研究では 200 を超える大規模サブミリ波銀河サンプルに対し、静止系遠赤外輝線の 1 つである一階電離炭素の微細構造遷移線 (以下 [C ii]) を探査した。得られた輝線を元に空間的な分布や運動情報を明らかにし、z > 4 の高赤方偏移サブミリ波銀河の生態に迫る。

1

Introduction2009)。ガス流入によるガス円盤の不安定性で効率的にガスを圧縮する可能性が明らかになって現在見られるような多様な銀河がどのようにして生まれたのかを明らかにすることは、銀河進化研究における大きな目標の一つである。サブミリ波銀河は爆発的に星を作っており、現在見られる巨大楕円銀河に見られる星質量を説明できることからその先祖いる (e.g., Tadaki et al. 2018)。特に銀河の密度超過領域ではガス降着により巨大なガス円盤を形成することがシミュレーションから明らかになっている (Romano-Dı́az et al. 2014)。

であると考えられている (e.g., Hopkins et al. 2008)。

銀河高密度領域では銀河合体とともにガス流入も

また、サブミリ波銀河は大規模構造のトレーサーと盛んになることが明らかにされており、これらの寄しても非常に強力であり、特に高赤方偏移では原始銀

与がどの程度であるかはよくわかっていない。加え河団等の銀河高密度領域における銀河進化に対するてサブミリ波銀河は大部分が z = 1–3 に分布してい環境効果を調査することが可能である (e.g., Tamura

ると考えられており (Swinbank et al. 2014)、ゆえに

et al. 2009)。一方でその爆発的星形成の起源はいま z ∼ 4 を超えるようなサブミリ波銀河の性質はよくだに明らかにされておらず、有力な候補として大き わかっていない。
く次の 2 つが議論されてきた。

• ガスを多量に含んだ銀河同士の合体
短期的星形成。ガスの運動量を銀河同士の運動量として輸送することにより効率的にガスを圧縮する (e.g., Tacconi et al. 2008)。ガス量にも依存するが、合体後にガス円盤を再構成することもあることがわかっている (e.g., Hopkins etal. 2009)。ただしガス円盤形成時には星形成率
はそこまで高くないと予想される。

• 宇宙網からのガス流入

サブミリ波銀河はその爆発的星形成により生成されるダストを多量に含んでおり、銀河がダストに覆われている。ダストは紫外光を吸収し、静止系遠赤外で熱放射を行う。ゆえにサブミリ波銀河は遠赤外
での放射が卓越している一方で、静止系紫外・可視光は暗く、観測が難しい (Silva et al. 1998)。ゆえにサブミリ波銀河の可視輝線での赤方偏移同定は非常に難しく、特に z > 4 の高赤方偏移では可視光の検出は困難である。[C ii] 輝線は静止系遠赤外の輝線のうちでも非常に明るく (Smail et al. 2011)、赤方偏移
同定に加えガスの運動情報を得ることに対し有効で継続的星形成。ダークマターハロー内でガスのある (e.g., De Breuck et al. 2014)。[C ii] 輝線は銀河温度が上がるため、ハロー内の銀河の方が効率の中でも相対的に広がった部分から放射されており、的にガス冷却が可能である (e.g., Dekel et al.

ガスの運動情報のうちでもかなり外側までトレース2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

AGNs

LBG protocluster

図 1: 得られた 6 天体のスペクトルと天球面上での位置。周辺の原始銀河団と活動銀河核の位置も合わせて示した。白丸は全観測点、緑丸は z = 4–5 のサブミリ波銀河候補の位置。
することが可能である (e.g., Tadaki et al. 2019)。

るときとない時の差が正のシグナル方向への超過で分かる (図 2)。負方向へのノイズの最大値は-6.2σ であったので、6.2σ 以上のピクセルを輝線として同定

2

Data/Methods

した。

本研究においては z > 4 でのサブミリ波の統計的性質を調べるために、単一鏡観測から得られる大規
模サブミリ波銀河検出の結果を用いた。単一鏡で得られた 1000 を超えるサブミリ波源 (Simpson et al.

2019) のうちで、連続波の明るさが 6.2 mJy を超えるような 184 のサブミリ波源に対し ALMA を用いて追観測を行った (PI:Yuichi Matsuda)。単一鏡では分解能があまり良くないので個々の銀河を分解することはできず、∼ 30% 程度のサブミリ波源では 1 つのサブミリ波源から複数のサブミリ波銀河が検出される。連続波検出の結果 260 天体がサブミリ波銀河

図 2: SNR キューブにおける輝線の検出例 (左) と非検出例 (右)。

として検出された (Simpson et al. 2020)。[C ii] 輝線検出のために、本研究では “SNR” キューブを作成した。2 通りの連続波推定と 4 通りのビニングにより正確かつ様々な輝線幅の輝線を得ることを可能とした。“SNR” キューブでは、下の図のように輝線があ

3Results
結果として 6 天体から輝線が検出された。うち 1

天体では輝線を観測可能な周波数帯でカバーできて2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校いなかったのでその後の解析から除いた。5 天体のうち 3 天体は別の観測により CO(5–4) 輝線が検出されたため z = 4.62 の [C ii] 輝線天体と同定した。
残る 2 天体は他の輝線検出例はなかったが、多波長データによる赤方偏移推定と輝線の等価幅の比較か
ら z = 4.62 の [C ii] 輝線銀河である可能性が高いことがわかった。それら 5 天体は天球面上で 7′ 程度のスケールに集合しており、これはダークマターの構造形成と一致している。また周辺に原始銀河団や活動銀河核が見られ、これらとの関連は大規模構造形成の観点からも興味深い。5 天体の速度マップには速度勾配が見られ、長軸方向に沿っていることから回転しているガス円盤であることが確認された。回転

図 3: ΛCDM モデルによる累積ハロー質量関数と本ガス円盤では銀河合体による乱れたガスの動きが見研究による累積ハロー質量関数。Mh > 4 × 1012 M⊙られなかったことから銀河合体の兆候は見られていにおいてモデルと結果が概ね一致する。

ない。また、ガス円盤の回転速度がダークマターハ
ローの回転速度に等しいと仮定して (等温球モデル)
ダークマターハローの質量を推定した。

4

Discussion
本研究で得られたダークマターハロー質量とΛCDM モデルにより示唆されるダークマター質量関数 (Angulo et al. 2012) の比較により、Mh >4.0 × 1012 M⊙ を超えるような大質量ハローが高確率でサブミリ波銀河を含んでいることが示唆された。
これはこのような大質量ハローで長期間にわたりサ
ブミリ波銀河が存在する、すなわちガス降着による継続的星形成を示唆するものである。
また本研究での [C ii] 輝線光度の制限と、ガス降着により銀河に入り込んだガス (Goerdt et al. 2015) がε = 0.1, 0.3, 1.0 の比率で星になると仮定してモデルした光度関数との比較により、宇宙網からのガス降着によって銀河に入りこむガスの 30%程度が星を生成すれば観測される [C ii] 輝線光度を説明できるこ

図 4: 累積 [C ii] 輝線光度関数。我々の観測による制
限 (赤)、先行研究による制限 (緑; 青, Swinbank et

al. 2012; Cooke et al. 2018) を示した。各星変換効率でのモデル光度関数では、降着したガスのうち 30%程度が星に変換されるモデルが制限と一致する。

5

Conclusionとがわかった。すなわち、連続的ガス降着によりサ

本研究では大規模サブミリ波銀河に対して [C ii] 輝
ブミリ波銀河の星形成がまかなえることがわかった。 線探査を行い、5 つのサブミリ波銀河から [C ii] 輝線
本研究ではガスを多量に含んだ銀河同士の合体によを検出した。輝線幅から推定したダークマターハロー

るガスの増加を考慮に入れていないので、完全に銀質量と理論モデルとの比較により、大質量ハローで河合体を除外することはできないが、z > 4 においのサブミリ波銀河の連続的星形成が示唆された。モ

てサブミリ波銀河が連続的ガス降着を主な起源としデルした [C ii] 光度関数と本研究で得られた [C ii] 光て成長する可能性が得られたと言える。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校度関数への制限とから、宇宙網から連続的に降着するガスのうち ∼ 30% が星に変換されれば観測されるサブミリ波銀河の星形成率を説明できることがわかった。5 天体は回転ガス円盤を持っており、これらの事実を合わせると z > 4 のサブミリ波銀河は銀河
合体より主に宇宙網からの連続的ガス降着により成長している可能性が得られた。

Acknowledgement
本研究を行うにあたり、国立天文台の松田有一助
教はデータを提供してくださり、リダクション・解析・議論にあたり多大な協力をいただきました。また、ダーラム大学の Ian Smail 教授をはじめとする
方々には研究に際し貴重な意見を多数いただきました。皆様に感謝申し上げます。

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Smail, I., Swinbank, A. M., & Ivson, R. J., 2011, MNRAS, 414, L95,
Swinbank, A. M., Karim, A., & Smail, I., 2012, MNRAS, 427, 1066,
Swinbank, A. M., Simpson, J. M., & Smail, I., 2014,
MNRAS, 438, 1267,
Tacconi, L. J., Genzel, R., & Smail, I., 2008, ApJ, 680,
246,
Tadaki, K., Iono, D., & Hatsukade, B., 2018, ApJ, 876,
1,
Tadaki, K., Iono, D., & Yun, M. S., 2018, Nature, 560,
613,
Tamura, Y., Kohno, K., & Nakanishi, K., 2009, Nature,459, 61,

——–index

銀河 38
輝線強度マッピングで探る z ∼ 2-7 星形成銀河周りの巨大ライマン alpha 構造
東京大学宇宙線研究所
菊地原正太郎2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

輝線強度マッピングで探る z ∼ 2 − 7 星形成銀河周りの巨大 Lyα 構造
菊地原正太郎（東京大学宇宙線研究所）

Abstract
本講演では、赤方偏移 z ∼ 2 − 7 における星形成銀河の周りに淡く広がる Lyα ハロー (LAH) の分布を、
輝線強度マッピングという手法を用いて示す。我々は、すばる望遠鏡/Hyper Suprime-Cam (Subaru/HSC)で得られた広域・深撮像データ (FoV ∼ 2 deg2 , 5σ 限界等級 ∼ 26 mag) の撮像データに対して色選択や機械学習を適用し、z = 2.2, 3.3, 5.7, 6.6 に渡る計 ∼ 2, 000 個の LAE を効率的に選択した。LAE の位置と、同じ赤方偏移での Lyα 輝線をトレースする HSC 狭帯域画像のピクセル値との相関をとることで (輝線強度マッピング)、LAE の周りから放たれる Lyα 放射の平均的な面輝度が求められる。輝線強度マッピング解析の結果、z ∼ 2 − 7 における LAH は銀河のビリアル半径 (∼ 200 comoving kpc) を超えるスケールまで淡く(≳ 10−20 erg s−1 cm−2 arcsec−2 ) 広がっていることが分かった。さらに各赤方偏移における LAH の分布を比べると、z ∼ 7 → 2 で暗くなっていく傾向にある可能性が示された。最後に、本研究の結果を Lyα の輻
射輸送モデルを取り入れた銀河形成シミュレーションの結果と比べることで、LAH は銀河間物質中で Lyα
光子が共鳴散乱した結果形成されたことが示唆された。

1

Introduction

見した。輝線強度マッピングは、輝線強度と天体位置の相互相関関数をとることでその天体に付随する銀河の周囲を取り巻くガスを銀河周辺物質 (CGM)

放射の輝線強度を統計的に求める手法であり、他のと呼ぶ。CGM はガスのインフローやアウトフローを手法と比べて前景天体による影響を受けにくいとい通して銀河と相互作用するため、CGM を調べること
は銀河の形成や進化を明らかにする上で重要である(e.g., van de Voort 2017)。CGM 中のガスを観測する際はライマンアルファ (Lyα) 輝線 (λrest = 1, 216

Å) が良いトレーサーとなる。これは銀河から放たれた Lyα 光子が中性水素ガス中で共鳴散乱し、輝線として観測されるからである。特に銀河の周囲にぼんやりと広がった Lyα 放射、通称 Lyα ハロー (LAH)
は、CGM の分布や動力学を理解するための鍵として注目されてきた。

LAH は近傍の銀河やクェーサーの周囲で観測されう特長がある。また Kakuma et al. (2019) は、この手法をすばる望遠鏡に搭載された Hyper Suprime-

Cam (Subaru/HSC) の深くかつ極めて広いデータに適用することで、z ∼ 6 の星形成銀河 (Lyα emitter;

LAE) の周囲に > 150 comoving kpc スケールで広がる淡い Lyα 放射を初めて検出した。
本研究は z ∼ 6 における Kakuma et al. (2019) の研究を発展させ、z = 2.2 − 6.6 の LAE に対し輝線
強度マッピングを適用することで、low-z から high-zに渡って LAH を検出し、その進化や起源を統一的に調べることを目的とする。

ている (e.g., Hayes et al. 2015)。一方で遠方銀河のLAH は暗いため検出が難しく、そのため多数の銀河をスタックしたり (e.g., Momose et al. 2014)、極めて深い観測を行ったり (e.g., Leclercq et al. 2017)
といった工夫を施すことで検出されてきた。それに対して Croft et al. (2018) は、これらとは異なる「輝線強度マッピング」という手法を用い、赤方偏移 z = 2 − 3.5 のクェーサー周りの Lyα 放射が 1

comoving Mpc スケールまで広がっていることを発

2

Data

2.1

Images

本研究では Subaru/HSC による 2 つの大規模深撮像サーベイ: HSC Subaru Strategic Program (HSC-

SSP; Aihara et al.

2019) と Cosmic HydrOgen2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
Reionization Unveiled with Subaru (CHORUS; In-

PSF とスカイの影響を差し引く。今後、この前景天体

oue et al., submitted to PASJ) で得られた狭帯域バ を “NonLAE” と呼ぶことにする。ここでは NonLAE
ンド (NB)、および HSC-SSP で得られた広帯域バンを SExtractor で検出された g, r2, i2 で 26 mag より

ド (BB) のデータを用いた。NB は、今回は特に深いも明るい天体として選んだ。さらに LAE と似た PSF

4 つ: NB387, NB527, NB816, NB921 を選んだ (限界 をもつ NonLAE を選ぶために、NB における等級と等級は 5σ, 2′′ 直径 aperture でそれぞれ 25.65, 26.46,

FWHM の 2 次元分布が LAE のそれと等しくなるよ

26.1, 25.9 mag)。NB387, NB527, NB816, NB921 の うにしながら無作為にできるだけ数多くの NonLAE
中心波長 (3,862 Å, 5,260 Å, 8,177 Å, 9,214 Å) はそを抽出した。

れぞれ z = 2.2, 3.3, 5.7, 6.6 における天体からの Lyα放射の観測波長に対応している。BB は g, r2, i2, z,

y の 5 つである。
z = 2.2 − 6.6 で対象を統一するため、今回は COS-

3

Results
輝線強度マッピングは、Lyα 輝線をトレースする

MOS 領域 (∼ 2 deg2 ; Scoville et al. 2007) を解析

NB の画像と LAE の位置の相互相関関数をとる。同した。HSC-SSP は広さと深さに応じた 3 種類のレイ

じ赤方偏移にある Lyα 輝線と LAE の位置は相互相ヤーを提供しているが、今回は淡い Lyα 放射を検出関しているはずなので、NB 画像と LAE の位置の相するためにもっとも深い ultra-deep (UD) レイヤー

互相関関数をとることで、LAE 周りの Lyα 輝線のの COSMOS 領域の画像を用いた。近傍の恒星から輝線強度を測定することができる。ここでは面輝度の光などの影響を受けているピクセルは、淡い放射(SB) の相互相関関数を、LAE 周りの NB 画像のピを検出する妨げとなるため取り除いた。

クセル値の平均として計算する:

2.2

LAE & NonLAE Samples

本研究では Systematic Identiﬁcation of LAEs for

SBNB×LAE (r) =1
Nr,LAE∑

Nr,LAE
(NB)

µi

.

(1)

i=1

(NB)

ここで µiは NB 画像における i 番目のピクセル
Visible Exploration and Reionization Research Us- のピクセル値 (erg s−1 cm−2 arcsec−2 ) である。和はing Subaru HSC (SILVERRUSH) プロジェクト (e.g., 互いに距離 r − (r + ∆r) だけ離れたピクセル-LAE

2018) で作成された LAE カタログ の全ペアを走り、その総ペア数が Nr,LAE である。
(Ono et al. in prep.) を用いた。このカタログは SBNB×LAE の統計的不確かさはブートストラップ法でOuchi et al.

SExtractor (Bertin & Arnouts 1996) で天体を検出 求めた。すなわち、N 個のサンプル LAE から N 個をし、N B − BB の色を用いて LAE 候補天体を選んだ 重複を許して無作為に選び、SBNB×LAE を計算する。
ものである。さらに候補天体から偽天体 (宇宙線、衛これを 104 回繰り返し、得られた 104 個の SBNB×LAE

星の trail、bad pixel、low-z contaminant など) を除

たちの 1σ 標準偏差を元の SBNB×LAE の 1σ 不確か

くために目視確認と畳み込みニューラルネットワー

さとする。

ク (CNN) アルゴリズムによる機械学習が適用され

2.2 節で述べた通り、SBNB×LAE は Lyα だけでなくた。今回はこの LAE カタログから、比較的明るい

PSF とスカイを含む。一方 Lyα 輝線と NonLAE は相449, 869, 486, 103 個 (計 1,907 個) の z = 2.2, 3.3, 互相関がないはずなので、NB 画像と NonLAE の位置
5.7, 6.6 LAE を選んで解析した。
の相互相関関数 SBNB×NonLAE をとることで PSF と3 章でも述べるが、今回は Lyα 放射を検出するた スカイだけを分離することができる。SBNB×NonLAE
めに NB 画像と LAE の位置の相互相関関数をとる。 を NonLAE 周りで式 (1) と同様に計算し、しかしこの相互相関関数には Lyα だけでなく、天体を天源と見なしたときの点拡がり関数 (PSF) と背景

SBNB (r) = SBNB×LAE − SBNB×NonLAE

光 (スカイ) の放射も含まれてしまう。そこで NB 画

により LAE 周りの Lyα 面輝度を求める。なお、NB(2)像と LAE の前景天体の相互相関関数をとることで、 には Lyα だけでなく UV 連続帯の放射も含まれるが、2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
BB 画像と LAE の相互相関関数 SBBB をとったところ 広がった LAH の構造が、輝線強度マッピングにより0 と不確かさの範囲内で一致していたため、今回は UV 初めて検出された「巨大 Lyα 構造」である。
放射は無視して SBNB = SBLyα と見なす。図 1 に今回得られた SBNB を示した。この図から、z = 2.2 − 6.6
で LAH が ∼ 100 physical kpc (pkpc) スケールまで
淡く (≳ 10−20 erg s−1 cm−2 arcsec−2 ) 広がっている
ことが明らかになった。他の赤方偏移に比べて z = 2.2
は S/N 比が低いように見えるが、これは z = 2.2 LAEの Lyα 光度が低い (log(LLyα /[erg s−1 ]) ≥ 42.2) 割に個数が少ない (449 個) ことに起因する可能性がある。

図 2: LAH の SB 分布の比較。赤黒の点は本研究の結果 (ただし log(LLyα /[erg s−1 ]) ≥ 42.8 のサブサンプ
ル)、赤白の点は VLT/MUSE で検出された z = 6.0の LAE。

図 1: LAH の面輝度分布。左上から順に z = 2.2, 3.3,

5.7, 6.6。

4

Discussion

4.1

Redshift Evolution of the Halo
Proﬁles

図 3 は z = 5.7 から 3.3 にかけて LAH の面輝度の

図 2 は今回得られた SBNB を z ∼ 6 で過去分布の進化を示したものである。ただし公平な比較の研究の結果と比べたものである。比較対象にはのためにすべて log(LLyα /[erg s−1 ]) ≥ 42.8 なサブ

Very Large Telescope (VLT) の面分光装置 Multi サンプルで比較した。Cosmological dimming eﬀect
Unit Spectroscopic Explorer (MUSE) で得られた (面輝度が (1 + z)−4 に比例して高赤方偏移ほど小さ

z = 6.0, log(LLyα /[erg s−1 ]) = 42.8 の個別 LAE くなる現象) を補正してある。また ≲ 30 pkpc の分を選んだ (MUSE#547, Leclercq et al. 2017)。公 布は似た赤方偏移と Lの値をもつ個別 LAE のも平に比較するため、我々のデータ点は z = 5.7 でlog(LLyα /[erg s−1 ]) ≥ 42.8 を満たす LAE でサブサ

Lyαのを示した (Leclercq et al. 2017)。
この図から、z = 5.7 から 3.3 にかけて 1σ 不確か

ンプルを作り、改めて計算した。この図から、両者のさを超える減少傾向が見られることが分かる。なお

データは ∼ 10−30 pkpc スケール (これは 1011 M⊙ 質

この図では視認性を優先して z = 6.6 のデータは描量のダークマターハローにおけるビリアル半径 ∼ 150

いていないが、z = 6.6 の分布は同じく z = 5.7 よckpc に対応する; Barkana & Loeb 2001) で互いに良 りも明るい側に来る。z = 2.2 については 3 章で述く一致していることが分かる。これは輝線強度マッ べた通り S/N 比が他よりも低いため判別はできない
ピングによる測定の妥当性を示している。さらに、 が、分布の減少傾向とも矛盾していない。Momose et
本研究のデータ点は MUSE のものより広いスケール

al. (2014) は Subaru/Suprime-Cam (SC; Miyazaki(∼ 100 pkpc∼ 700 ckpc) まで広がっている。ビリア et al. 2002) のデータにスタッキング解析を適用し、
ル半径よりも有意に外側まで続いているこの非常に2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
分を示している。本研究の結果は前者の成分と良く一致しており、z ∼ 6 における LAH は Lyα 光子がCGM で共鳴散乱されたことで形成されたことが示唆された。今回は共鳴散乱と衛星銀河の区別だけが可能であったが、Lyα に加えて Hα などの他の輝線で見たときのハローの分布を調べることで、さらなるシナリオの区別をすることができるようになるだろう。

図 3: LAH の面輝度分布の赤方偏移進化。青、緑の点はそれぞれ z = 3.3, 5.7。色付きの点が本研究の結果 (ただし log(LLyα /[erg s−1 ]) ≥ 42.8 なサブサンプル), 白抜きの点が MUSE LAE。SB ∝ (1 + z)−4 の補正を入れている。

LAH の分布は z = 6.6 → 5.7 で微かに減少した後
z = 2.2 まで (不確かさが大きいながらも) 進化しないことを示した。本研究と Momose et al (2014) の

図 4: z = 5.7 での本研究 (緑点) と Zheng et al.

結果の違いの原因、および物理的解釈については今(2011) のシミュレーション (黒線) の比較。黒は破線後の課題である。

が共鳴散乱の成分、点線が衛星銀河の成分、実線が
その和。

4.2

Comparison to Simulation

LAH の物理的起源として次の 4 つのシナリオが考えられている: (1) CGM 中の中性水素ガスによる

5

Summary

Lyα の共鳴散乱、(2) 銀河間ガス (IGM) から流れ

本研究は Subaru/HSC の大規模データに輝線強度込んでくる冷たいガスの流れによる衝撃波加熱、(3)マッピングという手法を組み合わせることで、z =中心銀河からの電離光子によって電離した水素ガス

2.2 − 6.6 LAE 周りに広がる LAH の分布を明らかにの再結合、(4) 中心銀河の周囲にある衛星銀河の星した。本研究で分かったことは次の通り。

形成。過去様々な観測研究が行われてきたが、どのシナリオが正しいのかはまだ決着を見ていない (e.g.,

Kusakabe et al. 2019, Leclercq et al. 2017, Momose
et al. 2016, Matsuda et al. 2012)。
図 4 は z = 5.7 における本研究の結果と Zheng etal. (2011) によるシミュレーションの結果の比較を示したものである。このシミュレーションは再電離期
z = 5.7 において Lyα の輻射輸送モデルと銀河形成の流体シミュレーションを組み合わせたもので、図4 には中心銀河からの Lyα (共鳴散乱) による放射と中心銀河周辺の天体 (衛星銀河) から放射の 2 つの成• LAH は z = 2.2 − 6.6 で ∼ 100 pkpc スケールで淡く (≳ 10−20 erg s−1 cm−2 arcsec−2 ) 広がっている。

• LAH の面輝度分布は z = 7 → 2 で暗い側に進化している可能性がある。

• Zheng et al. (2011) のシミュレーションとの比較によると、今回観測された LAH の面輝度分
布は CGM 中の Lyα 光子の共鳴散乱で説明される。

——–index

銀河 39Constraint on H α Luminosity Function at z∼ 7.8
probed by HST and Spitzer
京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学
専攻
浅田喜久2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

Constraint on Hα Luminosity Function at z ∼ 7.8
probed by HST and Spitzer
浅田 喜久 (京都大学大学院 理学研究科)

Abstract
本研究では、Hubble Space Telescope と Spitzer Space Telescope による撮像データを用いて z ∼ 7.8 の銀
河の Hα 光度関数 (LF) を調べた。重力レンズ効果による増光を利用するため、Hubble Frontier Fields に含まれる銀河団領域のうち Abell 2744, Abell 370, MACS0717, RXCJ 2248 の 4 つのクラスターについてのアーカイブデータを利用してドロップアウト天体を選出し、撮像装置 Spitzer /IRAC の 5.8 µm バンドにおいて Hα 輝線フラックスを測光した。結果 133 天体が目標の redshift z の候補として選出されたが 5.8 µm
で Hα 輝線が有意に検出された天体は居なかった。このことからこの z ∼ 7.8 における Hα LF に制限をかけ、さらに星形成率 (SFR) を介してこれを rest UV LF や FIR LF に対する制限とすることで星形成率密度に対する制限を得た。rest UV から求める星形成率密度に対しては、ダスト減光に対する補正後の上限はlog(ρUV [M⊙ yr−1 Mpc−3 ]) < −0.54 であることが分かった。一方 FIR から求める星形成率密度に対しては log(ρFIR [M⊙ yr−1 Mpc−3 ]) < −1.19 で、一部の先行研究によって提示されているダストに隠された星形成が z > 4 で UV に対して卓越しているシナリオは z ∼ 8 までにある程度減衰することが分かった。

1

Introduction
光度関数 (LF) はその時代の銀河を特徴付ける重要な統計的性質である。特に rest UV や FIR、Hα の光度は星形成の指標として知られており、これらのLF は星形成率の規模 (星形成率密度) やその内訳と密接に関係するため、これを様々な z で調べること
は銀河の宇宙論的進化を知る上で必要不可欠である。

z < 2 においては様々な指標から星形成率密度が調べられており良く制限が与えられている一方、z > 3 では未だに不明瞭な部分が多い。この redshift においては rest UV による観測が最も制限を与えているが、UVはダストによる減光が顕著であるため星形成率密度を求める場合にはダスト減光による補正を行った上で計算するのが一般的である (Madau & Dickinson 2014)。

UV による観測からは、星形成率密度は z ∼ 2 − 2.5でピークを迎え (Cosmic high noon)、z > 3 では zが大きくなるにつれて減少していくと理解されてきた。一方で近年この redshift における FIR の観測が進み、一部の観測からこれらのダストの補正は不十分であり、3 ≤ z ≤ 6 においてはダストに隠された星形
成が rest UV で観測される星形成に対して支配的でz ∼ 2 と同規模の星形成が行われていた可能性が提示されている (e.g. Rowan-Robinson et al. (2016); 以
下 R+16)。しかしながら z の大きいところでは FIR
は観測例が明るいものに限られ、redshift の不定性も大きいため未だ決定的ではない。
この問題を解決するためには独立な指標による検証が必要である。UV や FIR 以外の星形成の指標としては Hα 輝線が挙げられる。Hα 輝線は星形成銀河で最も一般的な輝線の一つであり、UV に比べてダスト減光の影響は非常に小さいためダスト吸収による不定性の検証に適している。しかし Hα 輝線は

z > 2.5 では赤方偏移して 2 µm より長波長側で観測されるため地上観測が難しく、z ∼ 2.5 を超えるような z では調べられていない (Sobral et al. 2013)。
そこで我々は地上観測ではなく Spitzer Space Tele-

scope の撮像装置 IRAC を用いた調査を行なった。
IRAC には 4 つの広帯域フィルターが搭載されているが ([3.6],[4.5],[5.8],[8.0])、広帯域フィルターによる観測から輝線を同定するには SED での超過を確認する必要があり、そのためには輝線を観測するバンドとそれよりも長波長側のバンドでの観測が重要になる。従って [8.0] バンドにはそれより長波長側のバ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
ンドが存在しないため Hα 輝線の観測には用いず、 潔に述べる。なお、HFF のこの領域で LBG を探査

IRAC で探査可能な Hα 輝線は z ∼ 4.5([3.6] バンド) した先行研究 (Ishigaki et al. (2018); 以下 I+18) を参と z ∼ 5.9([4.5] バンド)、z ∼ 7.8([5.8] バンド) であ考にしている。HST の画像について SExtractor のる。本研究ではこの中で最も high-z である z ∼ 7.8

dual-image mode を用いて各バンドの画像で測光をの Hα 輝線について報告する。

行なった。ここで detection image としては J125 と以下では宇宙論パラメータとして Ωm = 0.3, ΩΛ =JH140 の画像を使用した２種類の測光を行い、J125 -

0.7, H0 = 70 [km/s/Mpc] を用いており、等級は全 select と JH140 -select の 2 種類の測光カタログを作て AB 等級である。

成し、これを用いて LBG を二色図より選出した。

i-dropout と Y -dropout について、それぞれ J125 select と JH140 -select のカタログを用い、選出基準

2

Working Data and Methods は I+18 と同じものを用いた。

2.1

Working Data

さらに、これらの選出基準はいずれも z ∼ 7.5 の天体に対して感度が悪いことがわかっている (Atek

本研究の目的は z ∼ 7.8 の Hα 輝線天体の探査およet al. 2014)。この redshift の天体を補完する為、新び Hα による LF と星形成率密度の調査である。まずたに次のような選出基準を設けた。JH140 -select のHα 輝線は Spitzer /IRAC の [5.8] バンドで観測する カタログを用いて、i814 − J125 と J125 − JH140 の 2
ため、具体的には 6.9 ≤ z ≤ 8.6 の天体を探査する。 色で選出する。i814 において検出されているかどう
さらに、より光度が低い銀河まで探査するために重力かの閾値は 3σ に設定し、色窓はレンズ天体領域を対象とした。そのため、重力レンズ
天体領域のなかで Spitzer で最も深く観測されている

i814 −J125 > 1.0(1)

Hubble Frontier Fields (HFF) について、そこに含i814 − J125 > 10(J125 − JH140 ) − 0.2(2)

まれる領域のうち [5.8] バンドのアーカイブデータが存在する 4 領域 (Abell 2744, Abell 370, MACS0717,

RXCJ 2248) について解析を行った。
HFF は HST の撮像装置 ACS から 3 バンド(F435W(B435 ),F606W(V606 ),F814W(i814 )) とWFC3 から 4 バンド (F105W(Y105 ), F125W(J125 ),F140W(JH140 ), F160W(H160 )) で観測されており、さらに Spitzer によるフォローアップも行われている。本研究ではこれらの観測のアーカイブデータを利用した1 。なお、重力レンズモデルは The Clusters

As TelescopeS (CATS) team によるモデルのうち最新のものを使用した。

2.2

Methods

まず、目標の redshift である 6.9 ≤ z ≤ 8.6 の天体を探査するために Lyman break 法を用いて候補天体(LBG) を選出した。この redshift は i-dropout からY -dropout に相当し、ここではその手順について簡とした。ただし、式 (1) の基準は i814 で検出されている天体に対してのみ適用する。また、J125 と JH140
において 5σ 以上で検出されている天体に限り、さらに B435 と V606 の両方で 2σ 以上あるいは B435 +V606
で 2σ 以上で検出されている天体は除外した。
これらの基準によって選ばれた天体について目で確認した上で contamination を取り除いた。以上より、I+18 によって今回の 4 領域で報告されている

i-dropout または Y -dropout の 94 天体に新たに 39
天体を加えた合計 133 天体を目標の redshift の候補天体とした。

3

Results

3.1

Constraint on Hα LF

これらの候補天体について、Spitzer /IRAC で対応天体が確認できる天体に対して測光を行なった。結果 [5.8] バンドで有意な対応天体は検出されなかった。このことからこの redshift の Hα LF に制限をか

1 https://archive.stsci.edu/prepds/frontier/2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
ける。[5.8] バンドの観測の限界等級に相当する flux

flux は連続光による寄与 Fcont と輝線 (Hα) による寄与 Fline があり、Hα の EWrest は高々 4000 Å である (Inoue 2011)。このことと Wλ ∼ 14000 Å より輝lim
線フラックスに対する上限は Fline < (5/7)Fallとなる。よって、輝線光度の上限 Llimline は z = 7.8 の光度

10 1
Number density [Mpc 3 dex 1]

density を fλlim とおく。[5.8] バンドのバンド幅を Wλlimとすると、この flux は Fall
= fλlim Wλ である。この

距離 dL を用いて

10 1

SFR [M yr1 1]
10

102

10 2
10 3
10 4
10 5
6
10 10
40

5
5
lim
Lline < Lall = 4πd2L Fall
= Llim
line
7
7

100

(3)

Bouwens+15 (z 8 UV)Uplim to corrected UV LF
Terao20 (z 2, H )Sobral+13 (z 2, H )
1041
1042
LH [erg/s]

1044

1043

図 1: 今回の結果と UV LF や Hα LF との SFR を介した比較。赤い領域が今回の結果から reject された。黒とマゼンタの実
線はこれまでに調べられている Hα の LF の中で最も high-z のz ∼ 2.2 の LF で、青の実線は z ∼ 8 の UV LF である。 青のる Hα 輝線の (見かけの) 限界光度として用いる。
点線は z ∼ 8 の UV LF に対するダスト補正後の上限である (詳intint
ある Hα の光度 LHα における LF ϕ(LHα ) の制限は、 しくは本文)。

となる。したがって、この Llimline を今回の観測におけ探査した実効的な体積を Veﬀ として ϕ(LintHα ) < 1/Veﬀ

10 2

立体角あたりの共動体積を dV として

int
Ω
(Llim
µ>1 dVline < LHα )Veﬀ (Lint
Hα ) =ΩdV (Lint < Llim )µ>µlim

Hα

(4)

line

ここで、Ωµ>x は重力レンズ効果の倍率が x 以上の領域の Source plane 上での立体角であり、µlim は光度 LintHα の天体が観測されるために必要な倍率である
int(µlim = Llimline /LHα )。なお、Source plane は z ∼ 7.8とした。また、[5.8] バンドの限界等級としては 2σ の値を用いた。その結果が図 1,2 に示されており、図中において赤で示された領域が reject された。

3.2

Comparisons to Hα/UV/FIR LF

この結果を他の LF と比較する。他の LF と比較する際には SFR を介して比較し、SFR との換算係数には以下を用いた;

(

L1500
LHα

27

)(

104

10 3
10 4
10 5
10 6
10 7
10 8

Rowan-Robinson+16 (z 6 FIR)
Uplim to FIR LF at z 8
1044
1043
LH [erg/s]1045

図 2: 今回の結果と FIR LF との SFR を介した比較。赤い領域
は図 1 と同じ。赤の実線が z ∼ 6 の FIR LF で、エラーバー付
きの点はこの LF を求める際に実際に用いられた観測点。赤の点
線は z ∼ 8 の FIR LF に対する上限である。

まず z ∼ 7 の UV LF および z ∼ 2.2 の Hα LF と比較したものが図 1 である。

UV LF との比較については無矛盾であることがをしていない。次に Hα LF との比較について、Hα

)
(5)
(6)

ここで、式 5 は Madau et al. (1998) より、式 6 はKennicutt (1998) より。

SFR [M 3 yr 1]
10

確認できる。なお、この UV LF はダスト吸収補正

SFR
8.0 × 10erg s−1 Hz−1M⊙ yr−1()()
1.3 × 1041
SFR=
erg s−1M⊙ yr−1=

Number density [Mpc 3 dex 1]である。Veﬀ について、z = 6.9 から z = 8.6 の単位

102

LF は近傍から z ∼ 2.2 にかけて明るいものが多くなる方へと進化することが知られている (Sobral et al.

2013) が、その傾向は high-z へと継続するのではな
く z ∼ 7.8 までに進化のフェーズが反転することが分かる。このことは星形成率密度が z ∼ 2 でピークを迎えていることと無矛盾である。
次に FIR の LF との比較したものが図 2 である。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

log SFR [M yr 1Mpc 3]-0.4This work w/ UVThis work w/ FIR
Bouwens+12
Cucciati+12
Gruppioni+13
Rowan-Robinson+16
Madau & Dickinson 2014

-0.8
-1.2
-1.6

その結果、UV から測る星形成率密度のダスト補正後の上限として log(ρUV [M⊙ yr−1 Mpc−3 ]) < −0.54を得た (図 3; 青点)。なお、積分区間の下端としては

SFR = 0.34 [M⊙ yr−1 ] を用いた。この値はおよそ
MUV = −17 に相当する。

-2.0
-2.40

そこから星形成率密度に制限をかけることができる。

2

4
Redshift68

図 3: UV および FIR から求める星形成率密度に対する制限。星記号の上限が今回の結果で、青と赤がそれぞれ UV と FIR に対応する。青のエラーバー付きの点は UV から求めた星形成率密度で、赤のエラーバー付きの点は FIR から求めたもの。点線は UVから求めた星形成率密度の redshift 進化に対する fitting 曲線。

R+16 では極めて星形成率の大きな銀河のみについての結果を faint-end へと外挿した結果を用いて星形
成率密度を計算しているが、今回の制限は faint-end
への外挿には問題がある可能性を示唆している。
また、FIR の LF は z ∼ 8 ではいまだに調べられ一方で FIR で測る星形成率密度への上限は z ∼ 8における FIR の LF に対する上限から直接計算され、log(ρFIR [M⊙ yr−1 Mpc−3 ]) < −1.19 と分かった (図3; 赤点)。ここでも積分区間の下端は同様にした。
以上から z ∼ 7.8 における星形成率密度に対する2 種類の制限を得た (図 3)。特に FIR で測る星形成率密度に対する上限について、R+16 をはじめとする一部の観測からは 3 < z < 6 においてダストに隠された星形成が支配的である可能性が指摘されているが、その傾向は z ∼ 8 までにある程度減衰することがわかった。

ていない。FIR の LF は一般的に、Schechter 関数とは異なり冪と Gauss 関数をあわせた関数を用いる(Saunders et al. 1990) が、R+16 では FIR の LF は

Referencez > 3.5 でその関数のパラメータのうち α, σ, φ∗ はAtek, et al. 2014, ApJ, 786, 60

不変であるとしている。これを踏まえて、α, σ, φ∗ はBouwens et al. 2015, ApJ, 803, 34

R+16 と同じ値で固定し L∗ だけを free parameter

Calzetti et al. 2000, ApJ, 553, 682

として z ∼ 8 における FIR の LF に対する上限をInoue 2011, MNRAS, 415, 2920

与える (図 2; 点線)。結果、L∗ に相当する SFR が35.7 [M⊙ yr−1 ] の時が上限であった。

Ishigaki et al. 2018, ApJ, 854, 73
Kennicutt 1998, ARAA, 36, 189

3.3

Constraints on CSFRD

今回の結果を SFR を通して z ∼ 8 の UV LF への制Madau et al. 1998, ApJ, 498, 106
Madau, & Dickinson 2014, ARAA, 52, 415

限とみなすことで、UV で測る星形成率密度のダスト補

Reddy et al. 2018, ApJ, 869, 92

正後の値に対する上限が与えられる。UV のダスト減

Rowam-Robinson et al. 2016, MNRAS, 461, 1100

光による効果が光度に依らず一定と仮定すると、ダス

Saunders et al. 1990, MNRAS, 242, 318

ト減光は UV LF の形を変えることなく平行移動する
ことで補正される。従って、z ∼ 8 の UV LF の形状として Schechter 関数のパラメータを α = −2.02, ϕ∗ =0.21 × 10−3 [Mpc−3 ] で固定して (Bouwens et al.
2015)、L∗ を free parameter として今回与えた制限に触れる値を求める (図 1; 点線)。結果、L∗ に相当する

SFR が 220 [M⊙ yr−1 ] の時が上限であった。この時の LF がダスト補正後の UV LF に対する上限であり、Sobral et al. 2013, MNRAS, 428, 1128
Terao 2020, PhD Thesis, University of Tokyo

——–index

銀河 40
赤方偏移 z = 9.11 [OIII] 輝線銀河の ALMA 観測
データ解析
早稲田大学先進理工学研究科物理徳岡剛史

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

赤方偏移 z=9.11[OIII] 輝線銀河 MACS1149-JD1 のALMA 観測データ解析
徳岡 剛史 (早稲田大学大学院 先進理工学研究科)

Abstract
銀河がいつ生まれ、どのように進化してきたかという問題は、現代天文学において重要な問題である。そして、高赤方偏移銀河の観測はこの問題を解明する手がかりとなると考えられている。現在知られている最遠方の輝線銀河は MACS1149-JD1 でありその赤方偏移は z=9.11 である。この赤方偏移は、ALMA 望遠鏡を用いて、２階電離した酸素が放射する 88 μ m の赤外線 ([OIII] 輝線) を検出することで測定された。この[OIII] 輝線は、ガス密度が低い場合に、選択則を満たさない遷移によって放射される禁制線である。
今回は、新たに ALMA 望遠鏡で MACS1149-JD1 に対してより空間分解能を上げる観測を行った。その結果、独立な観測で S/N=8.4 で [OIII] 輝線の再確認ができ、以前の結果と比べ、フラックス、空間サイズ
が、誤差の範囲で一致した。また、この新しい ALMA 観測データの合成ビームのサイズは、以前に比べて３分の１に改善した。[OIII] 輝線の積分強度分布を以前と今回で比較すると、輝線の分布はおおむね再現された。加えて、今回新たに東側と南側にそれぞれ伸びた構造が見られた。

1

研究背景

の解明は直接観測するしかない。
さて、現在、そのような遠方銀河の探索方法とし現在、初代星や初代銀河の発見や宇宙再電離の解てライマンブレイク法と呼ばれる方法がある。若い

明は宇宙の進化を考える上で重要な課題である。宇質量の大きな星は紫外光を多く放射するが、再電離

宙再電離について説明するために、まず宇宙の歴史に後でも銀河間ガス (IGM) 中に残存するわずかな中性

ついて簡単に振り返る。ビッグバンで宇宙ができてか水素によって波長が 1216 Å以下の光は吸収される。

ら約 40 万年後 (赤方偏移 z ∼ 1100) に水素原子は電こうして、赤方偏移 z の銀河のスペクトルは観測波

離状態から中性状態に移行し、自由電子によって散乱

長 1216(1+z) Åあたりで急激な落ち込みを見せる。

されていた光が直進できるようになったことを宇宙

この落ち込みを、複数の広帯域フィルタを通して測再結合もしくは宇宙の晴れ上がりという。そして、宇光することでライマンブレイク銀河の候補を見つけ

宙マイクロ波背景放射 (CM B) はその頃に、最後にる。その中で、よく用いられるものがライマンα輝

自由電子に散乱された光子であり、プランク分布に線である。ライマンα輝線は水素原子がエネルギー

従っていることから宇宙がその時点で約 3000K の熱

準位 2 の励起状態から基底状態に移るときに放射す

平衡状態であったと考えらる。さて、中性化した宇宙

る静止波長 1216 Åの輝線である。また、ライマンブ

は現在も中性の状態であるのかというとそうではな

レイク法以外にもライマンα輝線に着目して、遠方

く、観測によると z ∼ 6 以降の宇宙は完全に電離して銀河を探索する方法がある。その方法は、狭帯域フィいる。水素原子が高温の電離状態から、z ∼ 1100 のルタと広帯域フィルタを用い、そのフィルタの中心

宇宙の晴れ上がりで中性状態になり、z ∼ 6 で再び完の波長が 1216(1+z) Åにくるように設定し、撮像を全な電離状態になっていることから、この出来事は行う。そこで、広帯域より狭帯域フィルタで明るい

宇宙の再電離と呼ばれる。宇宙の再電離の時期に関ものが赤方偏移 z での遠方銀河の候補となり、分光

しては、赤方偏移 z ∼ 6 − 20 であると考えられる [2]することで赤方偏移が特定されたものをライマンα。宇宙の再電離の原因は、初代星や初代銀河の大質量

天体 (LAE:Lyman Alpha Emitter) と呼ぶ。このよ

星の電離紫外線ではないかと考えられているが、そうに、ライマンブレイク法や LAE の観測で、宇宙2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
再電離期にある銀河の探査が進んでいる。その中で

ﬁeld= MACS1149-JD1 が中心となる領域

も、輝線で赤方偏移が決定された中で最遠方の銀河

spw= MACS1149-JD1 の [OIII]88 μ m 輝線の周が MACS1149-JD1 で、その赤方偏移は z=9.11 であ

波数帯と連続光の周波数帯

る [3]。この銀河はライマンブレイク法によって発見

outputvis=

calibrated.ms.split

され、ALMA 望遠鏡でフォローアップ観測された。
ここで、狙った輝線は２階電離酸素イオンの微細構として実行した。これ以降の解析では、この軽量化

造輝線のうち赤外線 88 μ m の [OIII] 輝線である。 した calibrated.ms.split をビジビリティとして用い

z=9.11 は、冒頭にも述べたように、宇宙の再電離の る。
時期 z 6-20 の範囲内であり、再電離期の銀河である。
また、z=9.11 の宇宙は、ビッグバンで宇宙ができてから約 5 億年後で、その時点で酸素の存在を発見したのである。こういった点で、MACS1149-JD1 には宇宙の歴史を紐解く上で重要な意味を持ってる。
本研究では、2018 年に実施された MACS1149-JD1に対する ALMA 追観測で取得されたデータ解析を行う。

2-2 ダスト連続光
ターゲットの [OIII]88 μ m 輝線は銀河スペクトルのダスト熱放射による連続光の波長帯の中に含まれる。そこで、まず split したビジビリティからダスト
連続光のイメージングを行った。CASA の tclean タ
スクを使い、パラメータで全ての spw を指定し、イメージの設定を連続光と指定する。以下にパラメータを示す。

タスク (tclean)outframe=’BARY’(太陽系質量中心)specmode=’mfs’(天球座標)
imsize=[512,512](出力画像の画素数)
cell=[’0.05arcsec’](1 ピクセルのサイズ)
nterms=1(スペクトルを１次までテイラー近似)
weighting= ’natural’(ビジビリティの重み付けを
natural weighting にした)

2

解析方法

pbcor=True(主ビーム補正を行う)

2-1 split
ALMA の MS データはそのままでは容量が大きすぎて扱いづらい。そこで、MACS1149-JD1 の MS
データ (ビジビリティ) に、CASA の listobs タスクを実行し、得たテキストデータから、解析に必要な spwと ﬁeld を調べて、MS データからそれらを抜き出し
データを軽量化する。具体的には、CASA の split タ
スクを使用して、split タスクのデフォルト以外のパラメータをタスク (split)

vis= calibrated.ms

図 1: ダスト連続光のイメージ

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校とした。ここで、得られた連続光画像を図 1 に示がサイズの円を天球面上に指定できる。この中心座す。図 1 からわかるようにダスト連続光は受からな

標は、後に出てくる積分強度図の銀河の形状をかった。というわけで、uvcontsub(連続光ひき) は

CASA の imﬁt タスクを用いて２次元ガウシアンで行わない。

近似した時の中心座標である。

2-3 dirty image

2-5 moment0 map

次に、[OIII]88 μ m 輝線の様子を見るために、イ

ここまでで得られたのは、cube という天球面の２メージングの前にデコンボリューションしていない

次元と振動数空間で分光された３次元データである。

dirty イメージングをする。まず、[OIII]88 μ m 輝線 次に、輝線の積分強度図 (moment0 map) を作成す
(335.62GHz) が入っている spw を抜き出す。ただし、 る。これは、cube(３次元) のイメージを輝線のある[OIII]88 μ m 輝線の周波数の値は、以前のサイクル 周波数だけを積分して得られるイメージである。Fν
3,4 での観測で得られた赤方偏移を用いて算出した。 を各ピクセルの周波数 (channel) ごとのフラックス
抜き出した spw を用いて、tclean タスクを使いデコ密度とすると、周波数範囲において各ピクセルごとにンボリューションを行う前の dirty image を作る。パ

、

∫ ν1

ラメータは以下である。

Fν dν

moment0 =ν0

タスク (tclean)

spw=[OIII]88 μ m 輝線の入っている spw

として計算される。積分強度図は CASA の

immoments タスクで作れ、以下にパラメータを示す。

restfreq= 335.62e3MHz
specmode= cube

タスク (immoments)

width= 30,50,70,100km/s (速度分解能を 4 種類

imagename=

試した)chans= 周波数範囲

start=0

moments=0として、outframe、imsize、cell、deconvolver、である。このとき、chans パラメータは、§2-4 で作

pbcor は§2-2 と同様のパラメータとした。この結成された cube イメージのスペクトルをガウシアン

果、以前と同じ振動数付近で輝線が確認できた。

フィットして、強度のピークの周波数から±

clean image(cube)

FWHM の範囲を選んだ。
2-4 clean image
次に、§2-3 で得た dirty image(cube) をデコンボ
リューションした clean image(cube) を作る。§2-3と同様に tclean タスクを使う。
§2-3 のパラメータとの相違点を以下に示す。
タスク (tclean)

niter=500(clean コンポーネントを選ぶ回数)
mask=’circle[[11h49m33.5862s,+22d24m45.6249s],5.0arcsec]’(clean をかける範囲)

図 2: MACS1149-JD1 の HST 画像に ALMA で得た
積分強度図のコントア画像を重ね合わせた画像のサである。ここで、mask パラメータの意味は、

circle[[座標], サイズ] で、中心を [座標] とする半径

イクル 3、４ (左側) とサイクル 6(右側) の比較

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

3

結果と考察

に対して imhead タスクを実行した結果である。合成ビームのサイズが、以前の観測と比較すると、面

図 2 の右側に示されている積分強度図の観測値と積でおよそ 1/3 となっていることが確認できた。

ビームの情報をそれぞれ表 2、表 3 に示す。このとき、積分強度図の観測量は imstat タスクと imﬁt タ

表 3 積分強度図の合成ビームの情報

スクを用い、ビームの情報は imhead タスクを用いて算出した。
表 2 積分強度図の観測値

4

まとめ
本研究では、MACS1149-JD1 の ALMA サイクル 6

rms ノイズレベルは積分強度図から imstat タス
クを用いて算出した。フラックス密度の最大値は、での積分時間と空間分解能をあげた追観測で、[OIII]
輝線の確認ができた。一方で、ダスト連続光は未検出であったが、先行研究の結果とは一致した。また、region=’circle[[11h49m33.5862s,+22d24m45.6249s]

空間分解能を下げることでダスト連続光を捉えられの 領 域 を 指 定 し て 、imstat タ ス

る可能性もある。反対に、空間分解能を上げること,0.6arcsec]’

ク を 行 な い 、そ の 結 果 のmax (領 域 内 でができれば、新たな構造が見えるかもしれない。最一 番 フ ラック ス 密 度 が 高 い) の 値 を 算 出 し た 。

後に、高赤方偏移銀河の微弱な電磁波を捉えるには[11h49m33.5862s,+22d24m45.6249s] は、§2-4 で重力レンズ効果によって増光されると有利である。

clean を行なったときに指定した円形の範囲の中心座標と同じである。そして、この半径 0.6arcsec はMACS1149-JD1 の成分が十分に入る領域で、以前の研究結果 [3] と比較することを考え、同じ範囲を選択した。S/N1 は、フラックス密度の最大値を rms
ノイズレベルで割った値である。

実際、MACS1149-JD1 の [OIII] 輝線も手前の銀河団による重力レンズ効果で約 10 倍の増光を受けてる。
よって、MACS1149-JD1 の構造をより詳しく理解す
るには、銀河団重力レンズを用いて、歪みを補正して議論する必要がある。

フラックスは

imﬁt タスクを用いて算出した。imﬁt タスクは、積分強度分布を２次元ガウス関数でフィットするタスクである。imﬁt タスクでも全く同じ region の指定を行なった。また、それ以外のパラメータとして、

rms ノイズレベルの指定も行なった。こうすること
で、フラックスの誤差やフィッティングしたサイズの誤差をつけることができる。S/N2 はフラックス
をフラックスの誤差で割った値である。

この結果から、積分強度分布のピーク S/N (S/N1) が 8.4
で MACS1149-JD1 の [OIII]88 μ m 輝線が確認できた。
表 3 の合成ビームの情報に関しては、積分強度図

Reference[1] 中井直正, 坪井昌人, 福井康雄, 第７章 干渉計観測 , シリーズ現代の天文学―宇宙の観測 II―電波天文学, 日本評論社,271-335,2006[2] 嶋作一大, 銀河進化の謎, 東京大学出版会,2007[3] Takuya Hashimoto et al, The onset ofstar formation 250 million years after the Big
Bang,Nature,557,392-395,2018[4] 谷口義明, 岡村定矩, 祖父江義明, シリーズ現代の天文学―銀河 I―銀河と宇宙の階層構造, 日本評論社,2017[5] ALMA データ解析講習会, 国立天文台チリ観測所・
データ解析センター主催,2020 年 1 月

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HSC-SSP を用いた銀河のスペクトルエネルギー分布とその時間変化の研究
総合研究大学院大学物理科学研究科天文科学
専攻
杉森加奈子

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

HSC-SSP を用いた銀河のスペクトルエネルギー分布とその時間変化の研究
杉森 加奈子 (総合研究大学院大学 物理科学研究科)

Abstract
すばる望遠鏡 Hyper Suprime-Cam のすばる戦略枠プログラム (Subaru Strategic Program; SSP) で取得された測光データをもとに様々な赤方偏移で銀河の SED を作成し、その SED を比較することで、銀河のSED の時間変化を調べることができる。本研究では、同様の星質量、星形成率を持つ複数の銀河の測光データを使い、測光赤方偏移から観測波長を静止波長に換算することやフラックスを規格化することにより、複合的な SED を作成した。この SED を調べることで個々の銀河の測光データからは分からないスペクトルの特徴を調べることが可能となる。結果、この手法を用いて銀河の連続光を再現することができた。また、狭帯域フィルターを用いた星形成率の高い銀河の SED からはバルマーブレイクが見られ、異なる赤方偏移ではバルマーブレイクの強さが異なることも確認できた。

1

Introduction
銀河のスペクトルエネルギー分布 (SED) は銀河

内の複数の星のスペクトルの重ね合わせであり、銀かっている。この方法によりシグナルノイズ比や銀河の SED のサンプリングが向上する。また、分光観
測に比べより多く、より遠い銀河のスペクトル構造を調べることが可能となる。

河の SED を調べることでその銀河を構成する星の種
類、銀河の年齢やダストの量などを推定することができる。
同じガス雲から形成されたすべての星は同じ年齢

単位時間あたりに生成される星の質量を銀河の星形成率 (Star Formation Rate; SFR) といい、星形
成銀河の星質量と星形成率の関係には、星形成主系
列と呼ばれる良い相関関係が見られることが知られと金属量を持ち、この星の集団を Single Stellar Pop-ている。一方、星形成率が低い銀河の星質量と星形

ulation (SSP) という。複数の星が同時に生まれた場

成率の関係は星形成主系列より下側に分布すること

合、銀河の SED は時間と共に青いスペクトルから赤が分かっている。本研究では星形成主系列上で銀河いスペクトルへと変化していく。これは大質量星の寿命が短いため、時間が経つにつれ残った赤色巨星の光が支配的になるためである。よって SSP に対し初期質量関数などを仮定することで星の進化の理論か
ら SED の進化を計算することができる。そして様々な SSP のモデルを組み合わせることで、銀河の SEDやその進化を計算することができる。
本研究では、HSC-SSP の測光データを用いること

を細かく分割し、同じ星質量、星形成率を持つ複数の銀河の測光データを用いて複合的な SED を作成した。また、様々な赤方偏移で同様に SED を作成することで SED の時間変化を調べていく。この複合的なSED から 4000Å break やバルマーブレイクの測定ができれば、その強さから年齢や金属量、どれくらい星形成を行っていたかなど、銀河の星形成史を知る
手がかりを得ることができる。

で観測的に銀河の SED とその進化を調べ、銀河の星形成史を探ることを目的としている。

Kriek, M., et al. (2011) の研究から、類似したSED を持つ複数の銀河について、測光赤方偏移を用

2

Data

いて観測波長を静止波長に変換し、スケーリングす2014 年からすばる望遠鏡の超高視野主焦点カメラ

ることにより、複合的な SED を作成できることが分

HSC を用いた大規模撮像サーベイ観測が進行中である。これは 330 晩を投資し、天域の広さや深さの2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
異なる 3 種類 (HSC-Wide, Deep, Ultra-Deep) の観測を行うすばる戦略枠プログラムである。本研究では、このプログラムで使用されている広帯域フィル
ター (grizy) のデータと狭帯域フィルター (NB816,

NB921, NB101) のデータを使用した。

3

Methods
まず、HSC-SSP のデータから赤方偏移のある範囲を指定し (例：0.7 < z < 1.3)、銀河の星形成率と星質量の関係を調べる。次に星形成銀河の主系列上で星形成率と星質量に基づいて複数の集団に分割する。
そして、分割された銀河の集団ごとに SED を作成する。複数の銀河のデータから 1 つの SED を作成する
方法は以下の通りである。ここでは星形成率が低く、測光赤方偏移 z が z = 0.8, 1.0, 1.2 の 3 つの銀河を例に説明する。

1. 観測波長と観測されたフラックスを用いてプロットする ( 図 1-1)。

2. 測光赤方偏移を用いて観測波長を静止波長に換算する ( 図 1-2)。

3. 各フラックスを線形補間を使い、4200 Å で規格化する ( 図 1-3)。

4. 同じサンプル内の全ての銀河について同様の処理を行う。
このような手順で複数の銀河のデータから一つの複合的な SED を作ることができる。これを分割した各集団で同様に行い、様々な赤方偏移で調べること
で各集団の SED の進化を調べることが可能となる。
分解能の違いを比較するため、広帯域フィルターのデータを用いた場合と狭帯域フィルターのデータを用いた場合の 2 通り作成した。

図 1: SED の作成方法を示した概略図。ここでは広帯域フィルターのデータのみを使用。0.7 < z <1.3, 10 < log(M∗ ) < 11 かつ log(SF R) < −3 の場合。

4Results(log(SF R) > 1) と星形成がほとんど行われていな

赤方偏移が 0.7 < z < 1.3、 星質量が 10 <い銀河 (log(SF R) < 10−3 ) の SED を示している。

log(M∗ ) < 11 の銀河の SED を図 2 と 図 3 に示

今回の手法で複数の銀河のデータから銀河の連続す。 図 2 と図 3 はそれぞれ星形成が盛んな銀河

光の形を再現することができた。星形成率が高い銀

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 2: 0.7 < z < 1.3, 10 < log(M∗ ) < 11 かつ

図 3: 0.7 < z < 1.3, 10 < log(M∗ ) < 11 かつlog(SF R) > 1 の場合の結果。広帯域フィルターの log(SF R) < 10−3 の場合の結果。広帯域フィルター
データを使用した場合 (上) と狭帯域フィルターのデーのデータを使用した場合 (上) と狭帯域フィルターのタを使用した場合 (下)。

データを使用した場合 (下)。

河集団の連続光は短波長側で強く、星形成率が低い

0.7 < z < 1.3 の SED に比べバルマーブレイクの強銀河集団の連続光は長波長側で強くなっていること

さが弱くなっていることが分かった。

が分かる。また、今回使用した狭帯域フィルターは 3つであるため、広帯域フィルターを使用した場合の結果に比べ狭帯域フィルターを使用した SED の波長範囲は狭くなっているが、 図 2 から星形成率が高い銀河の SED には広帯域フィルターの結果よりもはっきりとしたバルマーブレイクが見られることが分かった。よって狭帯域フィルターを用いた方が波長分解能が高いと考えられる。SSP model と比較したとこ
ろ 図 2 の結果は 1Gyr の SSP model に近く、 図 3 の結果は 7Gyr の SSP model に近いことが分かった。
また、同じ星形成率、星質量を持ち、赤方偏移が0.3 < z < 0.7 の銀河の SED と比較したところ、

5

Future work
今後は各時代の SED の変化や測光赤方偏移の不定性などを定量的に議論していく予定である。
また、Cosmic Evolution Survey (COSMOS) の測
光赤方偏移のカタログを使用することで測光赤方偏移の精度向上が期待される。さらに、今回の結果で使用した狭帯域フィルターは 3 つだけだったが、COSMOS
フィールドの狭帯域調査である Cosmic HydrOgen

Reionization Unveiled with Subaru (CHORUS) プ
ロジェクトからより多くの狭帯域フィルターが利用2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校できる。このデータを使用することで、さらに波長領域を拡張し、サンプリングを向上させることが可能となる。今後はこれらのデータも合わせて SED を調べていく予定である。

6

Conclusion
HSC-SSP で取得された測光データを使用し、星質量と星形成率に基づいて分割した銀河の集団から複合的な SED を作成し、銀河の連続光を再現することができた。また、狭帯域フィルターを用いた場合と広帯域フィルターを用いた場合で SED を比較したところ、広帯域フィルターを使用した結果に比べ、狭帯域フィルターを使用した結果は波長分解能が高く、広帯域フィルターよりも細かいスペクトル構造を確認することができた。さらに、同様の星形成率

log(SF R) > 1、星質量 10 < log(M∗ ) < 11 を持ち異なる赤方偏移 (0.3 < z < 0.7) の銀河の集団に対しSED を作成したところ、強度の異なるバルマーブレ
イクが見られた。

Reference
Aihara, H., et al., 2018, PASJ, 70, S4
Brinchmann, J., et al., 2004, MNRAS, 351, 1151
Bruzual, G. & Charlot, S. 2003, ApJ, 344, 1000
Kennicutt, Robert C., J. 1992, ApJ, 388, 310
Kriek, M., van Dokkum, P. G., Whitaker, K. E., et al.
2011, ApJ, 743, 168
Miyazaki, S. et al. 2018, PASJ, 70, S1

——–index

遠方銀河団 SPT0615-5746 に属する CO 分子輝線
銀河の観測的研究
名古屋大学理学部物理学科
中野覚矢

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

遠方銀河団 SPT0615-5746 に属する CO 分子輝線銀河の観測的研究
中野 覚矢 (名古屋大学理学部 物理学科)

Abstract
銀河団環境が銀河進化に及ぼす影響について研究が進められているが、未だに謎が残されている。赤方偏移z = 0.97 に存在する銀河団において、まさに進化の過程にある 3 つの星形成銀河の性質を探ることで、銀河団における銀河進化の理解が深まる可能性がある。ALMA による観測データを CASA で解析することで積分強度図を作成し、3 つの銀河がそれぞれ 7.6σ 、10.1σ 、19.4σ で検出されていることを確認した。今後は 3つの銀河の輝線強度を求め、そこから輝線光度・分子ガス質量を推定する。

1

Introduction

2

Data

銀河団内部の銀河は、銀河団に属さない銀河に比今回解析する 3 つの CO 分子輝線銀河は、z = 9.9

べて異なる進化の過程を経ると考えられている。例に存在する銀河 SPT0615-JD に対する [OIII]88 µm

えば、近傍宇宙の銀河団では渦巻銀河に比べて楕円輝線の分光探査の際に、偶然発見されたものである。

銀河の割合が高く、そしてその割合は銀河団中心部

観測諸元を表 1-2 に示す。

ではさらに高くなることが知られている。また、銀河団中心部の楕円銀河の割合は遠方の銀河団ほど低

表 1: 観測条件

くなる。よって、銀河団における星形成は時代とともに中心部から外縁部へと変遷していったと考えられる。しかし、そのような変遷をたどる理由は解明されておらず、研究が続けられている。
今 回 、ア タ カ マ 大 型 ミ リ 波 サ ブ ミ リ 波 干 渉 計（Atakama Large Millimeter/submillimeter Array;

ALMA）による観測で、赤方偏移 z = 0.97 に存在する銀河団 SPT0615-5746 において、CO 分子輝線を放射する 3 つの星形成銀河が捉えられた。SPT0615の中心部は高温の銀河団ガスで満たされていることが分かっている（Pascut & Ponman 2015）ため、中心部での星形成は行われていない可能性が高い。一方で、観測された 3 つの星形成銀河は SPT0615 の中心部から少し離れた場所に位置している。このことから、観測された星形成銀河は銀河団内部における銀河進化の変遷を表していることが期待される。
本研究では、ALMA によって観測された 3 つの CO
分子輝線銀河の物理的性質を探る。銀河団内部における進化の過程にある銀河の性質を解明することで、銀河団環境が銀河進化に及ぼす影響や、銀河団進化に連なる宇宙全体の構造の進化を理解する一助となることが期待される。

表 2: 観測データ

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
次に、観測した全周波数に渡る積分強度図と、3 つの銀河の位置のスペクトルを図 1 に示す。図 1 より、3つの銀河は 292∼293 GHz にピークを持つことが分かる。3 つの銀河は z ≃ 0.97 であることから、このピー
クは静止系では ∼576 GHz であり、CO(J = 5 − 4)の輝線に対応している。また、図 1 に見られるように ALMA の 1 視野に 3 つもの銀河が検出されるのは珍しく、これらの銀河が高密度環境に存在することを示唆している。

図 1: 全周波数に渡る積分強度図と、3 つの銀河の位
置のスペクトル。黒い円はそれぞれの銀河の位置を表す。

3

Methods
ALMA のデータキューブから、CO 分子輝線強度、

CO 分子輝線光度、分子ガス質量、速度幅といった物
理情報を取得する。
解析にはデータ解析ソフトウェア、Common As-

tronomy Software Applications（CASA）を用いる。

得られた物理情報から、銀河のより詳細な力学的性
質について考察する。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

4

Results
図 2-4 に、CASA のタスク immoments を用いてシ

グナル/ノイズ比が最大となるように作成した、3 つの CO 分子輝線銀河の積分強度図を示す。図 2-4 において、視野の中央上に存在する銀河が 10.1σ 、視野の右下に存在する銀河が 19.4σ 、視野の左上に存在する銀河が 7.6σ で検出されている。

5

Future plan
今後の予定として、3 つの銀河のフラックスをもれなく取得できる積分範囲を求め、それを用いてCO(J = 5 − 4) の輝線強度を取得することを考えている。それができれば、CO 輝線強度から CO 輝
線光度、分子ガス質量を推定することができる。

図 3: immoments で作成した、視野の右下に存在する銀河のシグナル/ノイズ比が最大となるように積分

Reference

強度図。赤い円は 19.4σ で検出された銀河の位置を表す。

A. Pascut & T. J. Ponman 2015, MNRAS, 447, 3723

図 2: immoments で作成した、視野の中央上に存在する銀河のシグナル/ノイズ比が最大となるように作成した積分強度図。赤い円は 10.1σ で検出された銀河の位置を表す。

図 4: immoments で作成した、視野の左上に存在する銀河のシグナル/ノイズ比が最大となるように積分強度図。赤い円は 7.6σ で検出された銀河の位置を表す。

——–index【論文紹介】Characteristic of z∼ 7 galaxies 【研究テーマ】CHORUS: Search for Lyα emitters at
z = 6.8
東京大学理学系研究科天文学専攻
室伏海南江

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校【論文紹介】Characteristics of z〜7 galaxies【研究テーマ】CHORUS: Search for Lyα emitters at z=6.8 with

IB945
室伏 海南江 (東京大学大学院 理学系研究科 天文学専攻)

Abstractz〜7 の銀河の Lyα emission は宇宙再電離と若い銀河に関する多くの情報をもたらすことが分かっている。
この銀河は可視や赤外観測によって光度関数 (Luminosity Function) や質量関数を調べる研究が行われてきた。しかし、探査する天域によって bright-end の LF がばらばらになるという問題が生じている。そこで、本研究では CHORUS project の一環として、すばる望遠鏡に搭載されている比較的広い帯域幅 (FWHM =330Å) を持つ中間バンドフィルター IB945 を用いて COSMOS ﬁeld の z〜6.8 における明るい Lyα emitter(LAE) を検出し、bright-end の LF を決定する。ただし現時点では研究成果が得られていないため、本稿では研究の概要と先行研究から分かっている z〜7 の銀河の特徴について掲載する。

1

Introduction

河を検出している。また、ライマンブレーク銀河の宇宙の晴れ上がり以降に形成された光源天体（初代星）が発する紫外線によって宇宙全体の中性水素ガスが電離された（宇宙再電離）。再電離は z = 10
〜20 の間に始まり、z = 6 までに完了した。そのため、z〜7 は宇宙再電離の終盤かつ初期銀河の形成期であったと考えられる。この領域の銀河探査は 1990
年代から広く行われており、光度関数や形状、星雲放射の強さ等が調べられている。今回は明るい銀河(MU V <-23 mag) に注目し、検出方法と共に先行研
究の結果を３個ほど紹介する。

図 1: ライマンブレーク銀河の検出法
検出では broadband ﬁlter を用いる。ここでは、ブレークが赤方偏移してちょうど ﬁlter の間に落ちると

2

検出方法

明るさの比が大きくなることを利用する。例えば、z> 6.5 の銀河は Lyman-break が z-y ﬁlter の境界に

z〜7 の銀河の検出では、視線上に存在する銀河間ガ 来るため、z-dropout (z-y > 1.6) を探せば良い。
ス雲による紫外光の吸収散乱を利用し遠方銀河を効率よく検出するライマンブレーク法が使われている。この方法は次の手順が取られている。まず、観測される銀河のスペクトル (図 1) を見ると Lyα (121.6×(1+z)nm) より短波長側の光は銀河間ガス雲の中性水素によって吸収されるため、この波長域を撮像しても銀河は殆ど見えなくなる (dropout)。一方で、Lyα より長波長側を撮像するともとの明るさで見える。この等級差を用いて、ターゲットとなる赤方偏移の銀

図 2: すばる望遠鏡 HSC の broadband ﬁlter

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

3

先行研究の結果

3.1

z〜7 銀河の光度関数 (LF)る。一方、faint な領域では MF とのずれが発生しておりこの範囲の銀河は何らかの機構で星形成が抑制

z〜7 銀河の光度関数 (Bowler et al+13) を図 3 に示す。この図から UV 等級 MU V = −21.5 [mag] を境にグラフが変化しており、MU V > −21.5[mag] の範囲
では Schechter function、MU V < −21.5[mag] の範されていると示唆される。この結果は Peng et al +10が提唱した星形成の限界点である Mass Quenching(z = 0) の議論と一致するが、 high-z 領域では LFの形状が MF の形状を反映する度合いが不明なため、

z 7 の Mass Quenching は分かっていない。

囲では double power-low と ﬁt していることが分かる。特に、bright-end と呼ばれる MU V < −23[mag]3.2

z〜7 銀河の形状の範囲は double power-low で ﬁt することから、クエーサーや重力レンズ効果の影響を受けていると示

ライマンブレーク法で検出した z〜7 銀河の imageを図 5 に示す。bright (MU V < −23[mag]) な銀河は唆される。

faint な銀河と比べて multiple component の割合が高く、merger や interaction が活発であると示唆される。

図 3: 光度関数 (LF)

図 5: z〜7 銀河の image

3.3

星雲放射

z〜7 の星雲放射は中間赤外線で検出される。そこでSpizter/IRAC [3.6]-[4.5] color で [OIII]+Hβ line が検出された galaxy sample の輝線の強度分布を調べると、 [OIII]+Hβ emission EW = 692 ± 102 Å と強い星雲放射を出していることが分かった。z>6 の領域
では 10-20 ％の Lyman continuum (LyC) emission
が IGM へ 放出すると銀河が再電離を起こす。ゆえ
図 4: Dark matter halo Mass Function との比較に、強い星雲放射を出している z〜7 銀河は再電離源である可能性が高い。さらに、low-z 銀河では殆ど

また、Dark matter halo Mass Function (MF) との見られない extreme emission (EW > 1200 Å) を示

比較 (Bowler et al+18) を図 4 に示す。bright-end にす銀河も見つかった。この銀河は再電離期におけるおける LF と MF は形状が似ていることから、dark-most eﬀective ionizing agents である。

matter halo に比例した星形成をしていると示唆され2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

4

研究テーマについて

4.1

CHORUS project

CHORUS project は、すばる望遠鏡 HSC に搭載されている 5 枚の narrow-band ﬁlter と 1 枚のIntermediate-band ﬁlter を組み合わせ、宇宙再電離やそれに関連する問題を調べるプロジェクトである。
主なサイエンスゴールは、空間的に非一様な宇宙再電離の Mapping, population III galaxies の探査, 暗い AGN の探査等である。自分は、このプロジェク
トで使われている Intermediate-band ﬁlter (IB945)と broad-band ﬁlter (BB) を組み合わせ特定の赤方偏移 (z = 6.8) の LAE を検出する予定である。

4.2

研究の目的

本研究は以下の目的で行う予定である。

1. LAE の光度関数の bright-end を決める
さらに、明るい LAE が集まっていることが分かればそこで宇宙の電離度が高い可能性、すなわち再電離が patchy に進んだ可能性がある (patchy-

reionization の示唆)
2. 同じ天域で既に見つかっている z = 6.8 LBG の
Lyα の EW を見積もることで IGM の中性度の議論を行う

3. z = 6.6,7.0 LAEs のサンプルと組み合わせて、
疑似 3D 分布を作成する

4. large-EW LAE, extended LAE, faint AGN な
どの希少天体を探す

Reference
Ono et al, 2017, Astronomical Society of Japan, Volume
70, Issue SP1, id.S10
Bowler et al, 2016, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Volume 466, Issue 3, p.3612-3635
Bowler et al, 2018, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Volume 440, Issue 3, p.2810–2842
Endsley et al, 2020, arXiv:2005.02402 [astro-ph.GA]

——–index

Sunyaev–Zel dovich 効果を用いた 遠方銀河団
XMMU J2235.3-2557 の質量測定
東邦大学理学研究科物理学専攻
岡戸悠一郎

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

Sunyaev–Zel’dovich 効果を用いた
遠方銀河団 XMMU J2235.3-2557 の質量測定
岡戸 悠一郎 (東邦大学大学院 理学研究科)

Abstract
本集録は今後の修士課程における研究計画である。Sunyaev–Zel’dovich 効果 (SZ 効果) は、1) 放射強度が赤方偏移によらない、2) 高温ガスの圧力分布を直接得ることができる、という点から遠方銀河団の観測に適している。本研究では 2014 年 12 月-2015 年 1 月に、ALMA 望遠鏡を用いて観測された銀河団 XMMU

J2235.3-2557 のデータ解析を行う。銀河団 XMMU J2235.3-2557 は、赤方偏移 z ∼ 1.4 に位置し、X 線観
測から質量が M = (5.9 ± 1.3) × 1014 M⊙ であることが示唆されている。しかし遠方の銀河団に対して、X線観測のみでは質量に不定性が残る。従って本研究では、SZ 効果を用いて圧力分布を観測し、静水圧平衡か
らより正確な質量を見積もることが今後の目標になる。解析ソフトは、CASA を使用する。

1

このとき、銀河団の温度、密度、圧力のいずれか

Introduction

２つの動径分布が分かれば、銀河団の質量を見積も銀河団は数%の銀河、約 15%のガス、約 80%ダーることができる。

クマターによって構成される宇宙最大の自己重力系である。自己重力系の構造が変化する時間スケール
は「力学時間」と呼ばれ、一般に銀河団は、
(
)−1/2
ρ
9
tdyn ∼ 4 × 10yr
10−27 gcm−32(1)となり、現在の宇宙年齢 t0 = 1.4 × 1010 yr と近い値をとることから、銀河団は宇宙全体の進化の情報が反映されていると考えられる。
従って銀河団の質量、分布、進化を研究することは、宇宙論にとって極めて重要な役割を持つ。
銀河団ガスに対しては、理想流体が良い近似になり、大局構造を変化させる時間スケールは、流体中を音波が伝わる時間 ts を、銀河団のサイズ R、単原子気体に対する音速 cs を用いて、()−1/2 ()
T
R
R
∼ 7 × 108
yr
ts =
cs
108 K
Mpc

(2)

Sunyaev-Zel’dovich Eﬀect
Sunyaev-Zel’dovich 効果 (SZ 効果) は、宇宙マイク

ロ波背景放射 (CMB) 光子が銀河団中の非相対論で熱的な電子の中を通る時に、逆コンプトン散乱を起こ
し、CMB のスペクトルに歪みが生じる効果である。

(Sunyaev & Zel’dovich 1972)
図 1 に示すように、非相対論的で熱的な電子による SZ 効果は、周囲の CMB 光子と比べると、相対的に CMB のスペクトルが高周波側にずれるため、〜220GHz を境界に放射強度が高周波数では増加す
るが、低周波数では減少する。従って SZ 効果より220GHz 以上の周波数では、CMB 強度が上がり、「正の信号」が観測され、一方で 220GHz 以下の周波数では CMB 強度が下がり「負の信号」が観測される。

と表せる。これより、ts が tdyn よりも 1 桁小さいこと

銀河団から放射される X 線の強度 IX は赤方偏移

は、力学的に落ち着いた銀河団では静水圧平衡の式、 z 、電子数密度 ne 、温度 Te 、視線上 dl での積分を用

1 ∂Pgasρgas ∂r= −GM (< r)r2(3)が成り立つことを意味している。G は重力定数、M はダークマターまで含めた銀河団の総質量、ρgas 、Pgas
はそれぞれ熱的ガスに対する密度、圧力である。

いて、

∫
IX ∝

n2e Teαdl(1 + z)4(4)と書ける。このことから X 線の放射強度は (1 + z)−42020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
SZ 効果の観測は空間分解能が 1 分角に満たず劣っていた。
そこで、ALMA 望遠鏡を用いることでこれらの問題が改善された。ALMA 望遠鏡は、異なる大きさで複数のアンテナを組み合わせることにより、微弱な信号を精度よく得られることから、雑音と SZ 効果の分離が可能となり、高信頼度の SZ 効果の観測が行われている。(Kitayama, et al. 2016)
従って、SZ 効果の観測に対して ALMA 望遠鏡は非常に適している。

図 1: SZ 効果のスペクトル (北山 2013)

CMB 光子のスペクトル (黒線) と SZ 効果を受けた
CMB 光子のスペクトル (青線)。見やすさのため、実際の銀河団に対して両者のズレの大きさは、実際の銀河団の場合の約 100 倍に拡大している。
に比例して急激に低下するため、一般に遠方銀河団

3

Methods

3.1

Hydrostatic equilibrium

本研究で解析する銀河団 XMMU J2235.3-2557 は、
赤方偏移 z ∼ 1.4 に位置する遠方銀河団 (図 2) であり、ガスの状態方程式、Pgas = ngas kB T =の観測は困難になる。
一方で SZ 効果の放射強度 ISZ は、∫
ISZ ∝ ne Te dl (∝ y)

ρgas
kB T
µmp

(7)

から、球対称性や静水圧平衡を仮定することで、以下の関係性より銀河団の質量を見積もることができる。

(5)の強度が (1 + z)4 に比例して大きくなるが、宇宙膨

r2 ∂Pgas(8)Gρgas ∂r()
d ln T
kB T r d ln ρgas
+
(9)
= −
µmp G
d ln rd ln r張による強度減少とちょうど打ち消されるため、強ここで、mp は陽子質量、µ は平均分子量であり、式

度は常に一定となる。また SZ 効果の放射強度はコン(8)(9) の左辺は半径 r 内の質量の総和であるのに対プトンパラメータ y に比例し、トムソン散乱断面積

して、右辺の各物理量は r において局所的に決まる。

σT 、電子質量 me 、光速 c を用いて
∫
kB Te
(6)
y ≡
dlσT ne
me c2
(
)(
)(
)
ne
Te
L
−5
= 4 × 1010−3 cm−3
108 K
Mpc

先行研究 (Rosati, et al. 2009) では、X 線観測からと書け、赤方偏移によらない。これは CMB 光子のエネルギーが遠方に行くほど増大するため、放射時で定義される。これが電子の圧力 Pe = ne kB Te に比例することから、SZ 効果は圧力分布を直接調べることができる。
しかし SZ 効果の難点として、散乱確率が低いこと
から信号強度が弱く、様々な雑音との分離が難しい
ことがあげられ、X 線などの他の電波観測に比べて、M (< r) =−得られる密度と温度を用いて、式 (8) の右辺から質量が M = (5.9 ± 1.3) × 1014 M⊙ と、現在知られている z ∼ 1.4 に存在する銀河団の中で最も質量の大きい天体であることが示唆されている。
しかし X 線観測では、遠方の銀河団ほどスペクト
ルを得るのは困難になり、温度の空間分布を得ることができない。そこで銀河団全体が等温であるという仮定を用いて、式 (9) 右辺の (d ln T /d ln r) の項を無視している。また密度分布は得られるが、直接求まるのは n2 で、n ではないことから、X 線観測のみ
では質量に不定性が残る。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
今後、Calibration 以外の Imaging や Simulation には、最新の CASA(現在は 5.6.1) を使用する。

Reference
Sunyaev, R. A., & Zel’dovich, Ya. B. 1972, Comments
Astrophys. Space Phys., 4, 173.
北山哲, パリティ2018 年 1 月号 89 ページ.

Kitayama, T., et al. 2016, PASJ, 68, 88.
Rosati, P., et al. 2009, A&A, 508, 583-591.

図 2: 銀河団 XMMU J2235.3-2557 の疑似カラー画
像 (Rosati, et al. 2009)
一方で、SZ 効果から圧力分布 Pgas が直接求まれば、式 (8) の右辺より、X 線観測から得られる n と組み合わせる (式 (7)) ことで、 X 線観測のみでは考慮していなかった (d ln T /d ln r) の影響も含めることができ、銀河団 XMMU J2235.3-2557 の質量をより正確に見積もることが出来ると期待される。

3.2

Deta/Analysis

観測データは、ALMA(Atacama Large Millime-

ter/submillimeter Array) 望遠鏡によって取得された
Band3 の銀河団 XMMU J2235.3-2557(project code:
2013.1.01267.S) の観測データを用いる。このデータは表 1 に示すように、2014 年 12 月-2015 年 1 月に掛けて 12m アレイと 7m アレイの 8 回の観測に分けて取得された。
表 1: Observations for XMMU J2235.3-2557.

解析ソフトは CASA を用いて行う。特に Calibra-tion には、CASA 4.2.2 の pipeline を用いて行った。

——–index

ALMA データ z ∼ 6 の遠方クェーサーの [OI]63
μ m 輝線の観測
筑波大学数理物質科学研究科物理学専攻
石井希実

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

ALMA データを用いた z 〜6 の遠方クェーサーの [OI]63µm 輝線の観測
石井 希実 (筑波大学大学院 数理物質科学研究科)

Abstract
超巨大ブラックホールは、銀河中心に普遍的に存在する。なぜこの超巨大ブラックホールが宇宙年齢わずか10 億年未満に存在するかは、現代天文学の重要な課題の 1 つである。ブラックホールと母銀河は互いに影響を与え合いながら共進化してきたと考えることが出来る (Kormendy & Ho 2013)。つまり、母銀河の性質理解は、SMBH 発現メカニズムの理解に有効なアプローチの 1 つになるであろう。そこで、遠方クェー
サーや母銀河を多角的に観測することが重要となる。そこで本研究では、非常に明るい z 〜6 の遠方クェー
サー SDSS J2054-0005 の ALMA アーカイヴデータ (PI K. Ferkinhoﬀ) を利用し、遠方クェーサーで初めて [OI]63µm 輝線の有無を調べる。また、[OIII]88µm(PI T. Hashimoto)、[CII]158µm、CO 分子ガス輝線、多波長のダスト連続光を組み合わせることで、母銀河の性質に制限を付けることを目的とする。

1

Introduction
超巨大ブラックホール (Supermassive Black Hole;

Array) 望遠鏡とは、チリ・アタカマ砂漠に建設された電波干渉計だ。ALMA 望遠鏡のアーカイブデータ
は、過去に観測されたデータを保存し、観測提案者をSMBH) とは、銀河中心に普遍的に存在し、106 〜

含む全ての研究者に提供するためのインターフェー

1010 M⊙ の質量を持つブラックホールである。なぜ、スである。その中で、赤方偏移 z 〜6 で 2017 年 3 月

ビッグバンビッグバンの後 1Gyr の間に SMBH がどのように増加したかは、現代天文学の重要な課題の1 つである。理論的には、種 BH の形成メカニズム
として複数のシナリオが提唱されれている。具体的には、Pop III 星の残骸として形成される軽いタネ説
や、星団中の星々と BHs の衝突で形成される中間質
量のタネ説、低金属量の巨大ガス雲が、高温ハロー
内で強烈な H2 ガス乖離紫外光を浴び、直接崩壊することで形成される、重いタネ説などがある。これ
らはいずれも実証には至らず確立はしていない。

22 日に Cycle4 で観測された遠方クェーサー SDSS
J2054-0005 の解析を行う。
本研究では、LT IR 〜1013 L⊙ と非常に明るい z 〜6の遠方クェーサー SDSS J2054-0005 の ALMA アーカ
イヴデータ (PI K. Ferkinhoﬀ) を利用し、遠方クェー
サーで初めて [OI]63µm 輝線の有無を調べる。また、[OIII]88µm(PI T. Hashimoto)、[CII]158µm、CO 分
子ガス輝線、多波長のダスト連続光を組み合わせることで、母銀河の性質に制限を付けることを目的とする。

図 1 にもあるように、ブラックホール質量と母銀河のバルジ質量の間には非常に強い相関関係がある
ことが知られている。このことかブラックホールとデ ー タ 解 析 で 、Calibration に は CASA ver-sion4.7.0、Imaging には CASA version5.6.1 を使用した。

母銀河は互いに影響を与え合いながら共進化してきたと考えることが出来る (Kormendy & Ho 2013)。
つまり、母銀河の性質理解は、SMBH 発現メカニズ
ムの理解に有効なアプローチの 1 つになるであろう。
そこで、遠方クェーサーや母銀河を多角的に観測することが重要となる。現在 z > 6 では約 100 個のクェーサーが発見されている。最遠方のクェーサーとしては、z = 7.54 まで発見されている。

ALMA(Atacama Large Millimeter/submillimeter

2

Data & Analysis

2.1

Data

本研究の対象天体は、ALMA で観測された z 〜6
ある遠方クェーサー SDSS J2054-0005 である。こ
の天体は、42 個のアンテナを用いて 2017 年 3 月

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 1:

ブラックホール質量と母銀河の相関関係(Credit:Kormendy & Ho (2013) Fig.16)
22 日 12:40:59 〜 13:58:47 に観測され、On Source
は、0:39:19 で、中心座標は、RA: 20:54:06.489600

図 2: J2054-0005(Credit:L. Jiang et al.

(2008)(J2000)、Dec: -00.05.14.79984 (J2000) ある。天体 Fig.3)
における詳細は、表 1 に示した。

SDSS J2054-0005 は、LT IR 〜1013 L⊙ と非常に明 ての空間周波数 (u, v) を観測することは出来なく、隙間だらけである。よって現実的には、るい天体であある。
∫ ∫図 2 は広視野サーベイで見つかった SDSS J2054- S(u, v)V (u, v) =B(x, y) ∗ I(x, y)e2iπ(ux+vy) dxdy (2)0005 の画像である。
このような式で表すことができる。*は畳み込みを意味する。S (u, v) は、(u, v) 平面上で実際にサンプリン

表 1: Parameters of observed maps
Data product

グの効率を意味し、B(x, y) は合成ビームを意味している。空間周波数に隙間があると、B(x, y) はサイド

1 arcsec
R.A. (J2000)

20:54:06.489600

ローブだらけになる。この B(x, y) ∗ I(x, y) が Dirty

Decl. (J2000)-00.05.14.79984

map となっている。このため、Dirty map はサイドローブが残っている画像となる。

Cycle

4

Band

9

デ ー タ 解 析 で 、Calibration に は CASA ver-0.646 × 0.559

sion4.7.0、Imaging には CASA version5.6.1 を使用

Beam size
Number of antenna

した。

42

SDSS J2054-0005 の Dirty map は、図 3 のように
なった。

2.2

Analysis -Dirty map-

観測される理想的なビジビリティーは、∫ ∫V (u, v) =I(x, y)e2iπ(ux+vy) dxdy

3

Future Work
本研究の目的は以下の通りである。

(1)• 非常に明るい z 〜6 の遠方クェーサー SDSSと表すことが出来る。(x, y) は天球面座標、(u, v) は
空間周波数を基底にとった座標系であり、I(x, y) はJ2054-0005 の ALMA アーカイヴデータ (PI K.
Ferkinhoﬀ) を利用し、遠方クェーサーで初めて輝度分布を意味している。しかし実際の観測では全[OI]63µm 輝線の有無を調べる。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

図 3: SDSS J2054-0005 の Dirty map

図 4: G09.83808 のスペクトル (Credit:Rybak et al.

(2020) Fig.1)• [OIII]88µm(PI T. Hashimoto)、[CII]158µm、
CO 分子ガス輝線、多波長のダスト連続光を組み Kormendy & Ho 2013, ARA & A, 51, 511
合わせることで、母銀河の性質に制限を付ける。
M. Rybak, J. A. Zavala & J. A. Hodge, et al. 2020,• ALMA や SOFIA から得られたデータで、 遠方や近傍に拘らず、[OI]63µm 観測の将来観測計画を検討する。

arXiv:1912.07652
McMullin, J. P., Waters, B., Schiebel, D., Young,W., & Golap, K. 2007, Astronomical Data Anal-

2020 年、APEX 望遠鏡で、z = 6 にある dusty star-ysis Software and Systems XVI (ASP Conf. Ser.

forming galaxy (DSFG) G09.83808 の [OI]63µm が検出された (Rybak et al. 2020)。図 4 にもあるよう

376), ed. R. A. Shaw, F. Hill, & D. J. Bell (Sanに、[OI]/[CII]〜4 と、とても [OI]63µm 輝線が強く観測されている。しかし、ALMA の Band9 では、他の Band に比べて技術的に観測するのが難しい。そこ
で、[CII]158µm と [OI]63µm のデータもある SDSS

J2054-0005 を解析する。

Reference
Hashimoto, T., Inoue, A. K. & Tamura, Y., et al.
2018, arXiv:1811.00030
Jiang, L., Xiaohui, F. & James, A.,et al. 2008, AJ,
135, 1057
Jiang, L., Xiaohui, F. & James, A.,et al. 2016, ApJ,
833, 222

Francisco, CA: ASP), 127
Rybak, M.,J. A. Zavala & J. A. Hodge, et al. 2019,
ApJ, 876, 112

——–index

宇宙再電離期における星形成銀河の研究
筑波大学数理物質科学研究群物理学学位プログラム
河原沙帆

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

宇宙再電離期における星形成銀河の研究
河原 沙帆 (筑波大学大学院 数理物質科学研究群)

Abstract
これからの研究計画について記述する。本研究では、z=6.315 のライマンブレイク銀河 SDF-LBG-ID34 について、ALMA 望遠鏡の Cycle2 及び Cycle5 で観測されたデータを使用し、[O III]88 µ m (Band8) 輝線と[C II]158 µ m (Band6) 輝線の再解析を行う。遠方 LAE/LBG で [O III]-to-[C II] 光度比が高いことの普遍性を調べることを目的としている。また、すばる望遠鏡、Spitzer 宇宙望遠鏡、ALMA 望遠鏡等の多波長 SED
データを解析し、本天体の星形成活動の歴史を探る。

1

Introduction

1.1

The epoch of Reionization

れぞれ 8.7, 6.7 であり、2 桁のずれがあることから、現在の宇宙に存在する星質量の 99 % が宇宙再電離後に形成されたことを表している。よって宇宙再電
離期以降に星質量が増加つまり星形成が活発になる
ことから、宇宙再電離期の銀河の観測は銀河進化を探る上でも重要である。

図 1: 宇宙史を表した模式図
ビッグバン直後高温・高密度で電離状態にあった宇宙は、宇宙膨張と共に温度と密度が低下し、やがてガスが中性状態である宇宙の暗黒時代を迎える。その後初代天体の誕生により、天体から放出される電離紫外光子が中性水素ガスを光電離させることで宇宙再電離が起こる。宇宙再電離期は赤方偏移 20(宇宙年齢 2 億年) 頃に始まり、赤方偏移 6(宇宙年齢 10億年) 頃完了したと考えられているが、正確に何がいつどのように起こったのか未だに解明されていない。

図 2: 星形成密度の時間変化

よって宇宙再電離を理解するためには初代天体が誕生した時代の遠方銀河の観測が重要であり、また当時の天体の性質を知ることで、多様な元素や宇宙ダストの起源を探る手掛かりにもなる。
宇宙再電離期の銀河の観測は銀河進化を探る上でも重要である。図 2 は星形成密度の時間進化を表したもので、縦軸は星質量密度を log スケールで、横軸は赤方偏移とルックバックタイムで示されている。現
在 (z=0) と再電離完了後 (z=6) での星質量密度がそ

1.2

Spectroscopic observations
in distant galaxies

分光観測は、特定の原子・分子が放射する輝線を取得する観測手法であり、撮像観測では得られない天体の物理状態や化学組成などを知ることができる。図 3は z=6.6 の銀河の観測から得られた遠方銀河でのモ2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
デルスペクトルを表している。分光観測で最も使わ2

Observations

2.1

Data

れる輝線は H (II) 領域などで放射される Hydrogen

Lymanα であるが、宇宙再電離期では宇宙空間に存在する中性ガスによって散乱され、輝線は弱く正確な観本研究では、ALMA 望遠鏡の Cycle2 及び Cycle5

測が難しい。また、可視光で観測される Hα などの輝で観測された [O III]88 µ m (Band8) 輝線と [C II]158
線は、z ≳ 4 では中間赤外線側に赤方偏移するため、 µ m (Band6) 輝線のデータを用いる。ここで、Cycle2
地上にある望遠鏡での観測はできない。Harikane,Y

で観測された [O (III) ] 輝線データは観測が不十分でet al. (2018) よって遠方銀河の分光観測には ALMA あり、品質保証を通過していないため今回は使用し望遠鏡で観測可能な遠赤外線輝線 (微細構造輝線) が ない。よって、[C II] 輝線は Cycle2 及び Cycle5 デー
現在有望であり、より正確な物理量の推定が期待でタを concat し、[O III] 輝線は Cycle5 データのみを

きる。

使用する。

ここで本研究のターゲットである [O III]88 µ m 輝

2.2

Our sample

対 象 天 体 は z=6.315 の ラ イ マ ン ブ レ イ ク 銀 河
SDF-LBG-ID34 である。この天体は Keck 望遠鏡のDEIMOS を使用した分光観測で Lymanα 輝線を放射していることが分かっており Jiang,L et al. (2011)、
またすばる望遠鏡の NB 及び i’z’y バンドとハッブ
図 3: 遠方銀河の分光観測 Harikane,Y et al. (2018)
線を紹介する。[O III]88 µ m 輝線は宇宙再電離期の銀河で現在 15 検出されている。図 4 は z=9.1 にあル宇宙望遠鏡の J,H バンド、Spitzer 宇宙望遠鏡のIRAC バンドで撮像観測が行われている。Jiang.L et
al. (2013) さらに SEDﬁtting も行われ、議論されている。Jiang.L et al. (2016)

る LBG の観測結果 (O[O III]/HST) であり、この天
体は ALMA 望遠鏡で観測された最遠方銀河としてもよく知られている。Hashimoto,T et al. (2018)3

研究計画
本研究内容は以下の 3 つである。

1. z=6.315 のライマンブレイク銀河 SDF-LBGID34 の ALMA データを使用し、[O III]88 µ m,[CII]158 µ m, ダスト連続光を再解析する。そして
遠方 LAE/LBG で、[O III]-to-[C II] 光度比が高いことの普遍性を調べる。

2. すばる望遠鏡、Spitzer 宇宙望遠鏡、ALMA 望図 4: z=9.1LBG を酸素輝線で観測した様子。(左)[O

遠鏡等の多波長 SED データを解析し、本天体のIII]88 µ m 輝線の強度マップ (右) 輝線スペクトル

星形成活動の歴史を探る。

O III 88 µ m,[C II]158 µ m 輝線の強度マップやスペクトルを、文献データも含めてスタックし、高い S/N 比で比較する。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
1 つ目の [O III]-to-[C II] 光度比については Bakx,T に星形成が活発に行われていたことを示唆している。
et al.(2020) 及び Hashimoto,T et al.(2019) で議論

本研究の対象天体でも SED でこのフラックス超過がされている。図 5 は z=6-9 の LAE,LBG,SMG での見られた場合、原因について考察したい。

bolometric luminosity に対する [O III]-to-[C II ] 光度比を表したものである。この図から高赤方偏移の

LBG/LAE では [O III]-to-[C II] 光度比が 1 より高く、 Reference
さらに光度比と bolometric luminosity は負の相関を持つことが分かる。[O III]-to-[C II] 光度比が高い理由については Harikane,Y et al.(2020) で議論されてHarikane,Y & Ouchi,M et al.,2018,ApJ,859,84H
Hashimoto,T & Laporte,N et al.,2018,Nature,557,392H

おり、CLOUDY を使用したモデリングから、z=6-9

Jiang,L & Egami,E et al.,2011,ApJ,743,65Jの銀河では中性ガス領域 (PDR) の covering fraction

Jiang,L & Egami,E et al.,2013,ApJ,772,99Jが低くまた ionization parameter が高いことが述べ

Jiang,L & Finlator,K et al.,2016,ApJ,816,16Jられている。これらのことを踏まえ、本研究でも他の LBG/LAE と比較し、光度比が高いことの普遍性

Bakx,Tom J.L.C. et al.,2020,MNRAS,493,4294Bを調べる。

Hashimoto,T & Inoue,A et al.,2019,PASJ,71,71H

2 つ目の SED 解析については、SED 解析で星年Harikane,Y & Ouchi,M et al.,2020,ApJ,896,93H

図 5: [O III]-to-[C II]
齢や星形成率、星質量を調べると共に、z=9.1 銀
河の SED に見られた極めて強い IRAC のフラックス超過の原因についても調べたいと考えている。

Hashimoto,T et al.(2018) によると z=9.1LBG の
SED で、SpitzerIRAC バンドに極めて強いフラック
ス超過があり、これは Balmer break による寄与ではないかと考えられている。Balmer break は星形成を終え、年数を経た星々が多い早期型銀河で見られることから、仮にこのフラックス超過が Balmer breakによる寄与であるとすると、その銀河は z=9.1 以前

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すばる望遠鏡 HSC で描く宇宙再電離の空間的非一様性のマッピング
東京大学理学系研究科天文学専攻
吉岡岳洋

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

すばる望遠鏡 HSC で描く宇宙再電離の空間的非一様性のマッピング
吉岡 岳洋 (東京大学大学院 理学系研究科)

Abstract
宇宙再電離はその途中では空間的に非一様に進行したと考えられている。しかし、その詳しい描像は未だ得られていない。そこで本研究では、2 種類の遠方銀河 LAE と LBG をすばる望遠鏡の超広視野カメラ Hyper

Suprime Cam (HSC) を用いて z ∼ 6.6 付近で探査し、宇宙再電離の空間的非一様性を描くことを目指した。
HSC に新たに搭載されたフィルター IB945 を用いることで正確に z ∼ 6.6 の LBG を選択することが可能になり、広い視野と合わせることで世界で初めて宇宙再電離の空間的非一様性を描くことが可能になった。1.1
平方度の COSMOS 領域で選択された LBG と LAE はそれぞれ 141、85 天体であった。それらの等級ごとの個数密度はそれぞれ先行研究の値と一致し、妥当な選択であることが確認できた。疑似天体によるシミュ
レーションでは今回用いた選択によって高い割合で z ∼ 6.6 の LBG と LAE を選択することができることも確認できた。しかし、これらをもちいて宇宙の中性度を定量的に議論するにはさらなる詳細な観測データやモデルに依存しないシミュレーションが必要である。

1

Introduction
ビッグバン宇宙論によれば誕生直後の初期宇宙は非常に高温で、物質は電離した状態で存在していた。
その後、宇宙膨張に従って温度が下がると電離した原子核と電子が結合し、電気的に中性な粒子によって宇宙は満たされた。さらに温度が下がり天体が形成されると、その天体からのエネルギーによって宇宙を満たしていた中性水素は再び電離された。この現象のことを宇宙再電離と呼ぶ。宇宙再電離は赤方偏移 z > 6 で進行したとされているが (Fan et al.

2006)、宇宙再電離がいつ起こったのかまだ正確には求められていない。また、宇宙再電離はその進行途
中では電離源となる天体の分布によって電離の進行度が変わり、場所によって電離の進んだ領域とまだ進んでいない領域とが混在していた。すなわち、宇宙再電離は空間的に非一様に進行したと考えられている。Becker et al. (2015) では複数のクェーサーの吸収線の観測から、z ∼ 6 で宇宙の中性度に大きなばらつきがあることが示され、宇宙再電離の空間的非一様性の存在は観測的にも確かめられている。
銀河を用いた宇宙の中性度を測定する手法においては、これまで 2 種類の遠方の星形成銀河が用いられてきた。まず、Lyman alpha emitter (LAE) はラ
イマンα光子が中性水素によって散乱を受け減光される性質を用いて再電離の兆候を捉えることができる。Kashikawa et al. (2011) の観測からは z > 6
で LAE の数が急激に減少することが観測され、これが再電離が完了する前の中性度の高い宇宙を捉えたものであると考えられた。しかし、この手法では銀河自体の数の変化と切り分けることができなかった。そこで Lyman Break Galaxy (LBG) を用いる手法が考えられた。。Stark et al. (2010) では分光観測によって LBG の中に LAE がどの程度含まれるかを示す Lyman alpha fraction を調べることで、銀河自体の数の変化の効果を取り除くことが可能になった。Schenker et al. (2014) ではこの手法から z > 6
で Lyman alpha fraction の減少が観測され、再電離による宇宙の中性度の変化を捉えることができたが、この手法の欠点として LBG をひとつひとつ分光観測する必要があり、観測の効率が悪くサンプル数を増やすことが難しかった。その結果宇宙の平均的な中性度しか求めることができず、再電離の空間的非一様性を描くことができなかった。
そこで本研究ではすばる望遠鏡に搭載された世界最大の超広視野カメラ Hyper Suprime Cam (HSC)を用いて効率的に多くの LAE と LBG を探査することで宇宙の中性度の空間的非一様性を描くことを目指した。この手法では、同じ時代に存在する LAE と2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校
LBG を選択することが重要である。通常はそれぞれ 示す。
独立に選択するため同じ時代で選択できるとは限ら

NB921 < NB9215σ

ないが、新たに特殊なフィルター IB945 を HSC に搭載したことで、宇宙再電離期の同じ赤方偏移 z ∼ 6.6& z − NB921 > 1.8

で LAE と LBG を選択することが可能になった。

& g > g5σ
& r > r5σ2

& ((z < z3σ & i − z > 1.3)

Observations and Methods

or z > z3σ )観測データは HSC すばる戦略枠サーベイ (SSP)
で得られた撮像データを用いる。COSMOS 領域で直LBG と同様に、Lyman limit より短波長側で検出が径 1.5 度の HSC Ultra Deep の範囲で、HSC に搭載

なく、狭帯域フィルター NB921 にライマン α 輝線がされた g, r, i, z, Y, NB921, IB945 のフィルターの入り、連続光に対して 1.8 等以上明るい天体を選択

画像を使用する。天体の検出と測光は HSC pipeline

している。図 2 に LAE の選択条件を色等級図上に示(ver. 6.7) を用いて行った。各バンドでの 5σ の限界 した。
等級は表 1 のとおりである。

E(B − V ) = 0.0 modelE(B − V ) = 0.2 model

表 1: 使用した各バンドでの 5σ 限界等級

r

i

z

Y

27.71

27.26

27.20

26.72

26.06

NB921

IB945

25.87

25.65

今回用いた z ∼ 6.6 の LBG の選択条件を以下に示す。

E(B − V ) = 0.4 modelThis work
dwarf stars
5

6.8

4

6.7

z−Y

g

6.6

6.9

3

Y < Y5σ2& g > g5σ
& r > r5σ
& z − Y > 1.2

100& IB945 − Y < 1.0& z − IB945 > 1.0
左辺はそれぞれのバンドでの等級とその差である色を示し、右辺の Y5σ , g5σ , r5σ は各バンドでの 5σ の限界等級を表す。Lyman limit より短波長側で検出がなく、Lyman break より長波長側で明るい天体を選択している。図 1 に LBG の選択条件を二色図上に示した。
今回用いた z ∼ 6.6 の LAE の選択条件を以下に

6.5
6.4
6.3
6.2
6.1
2
IB − Y4

図 1: 二色図上に示した LBG の選択条件（赤線）。
赤点は今回の観測で選択された LBG を示す。黒線はダストの量を変えて SED モデルから予想した二色図上での銀河の進化の様子を示す。緑点は銀河系内の矮星を示す。
以上の条件を満たした LAE と LBG の候補に対して、天体の画像をすべて目視で確認し、宇宙線による検出や誤検出を取り除いた。

2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

4
3

1.5

2.50
dec [deg]z − NB921

2.0

2.75

2
1

1.0

2.25

0.5

2.00

overdensity

LAEs

0.0
1.75

0
−1

−0.5

1.50
150.5

23

24
25
NB921 [mag]

26

150.0
ra [deg]149.5

図 4: 選択された LAE とその密度の分布。
図 2: 色等級図上に示した LAE の選択条件（青線）。
青点は今回の観測で選択された LAE を示す。

た z ∼ 6, 7 の LBG に対する結果と比較すると、両者は誤差の範囲で一致し、今回の選択が妥当なもの
であることが確認できた。

Results
選択された LBG は 141 天体で、選択された LAE

は 85 天体であった。LBG と LAE の分布をそれぞれ
図 3、図 4 に示す。これらの図で背景の色の濃さは天体の密度分布を示し、その値は密度が平均密度に対して何倍超過しているかを示す指標の overdensity((n − n̄)/n̄) である。
2.0

2.75

0.5

2.00

overdensity

dec [deg]

1.0

2.25

150.5

150.0
ra [deg]

10−1
10−2
10−3

24

25
Y [mag]2627

図 5: 選択された LBG の等級ごとの個数密度。比較

0.0のため Bouwens et al. (2015) で得られた z ∼ 6, 7

−0.5の LBG に対する結果も示した。

1.75
1.50

This work
Bouwens+15 z ∼ 6
Bouwens+15 z ∼ 7

100

23

1.5

2.50

log Σ [N/0.5 mag/∆z/arcmin2 ]

3

149.5

同様に、選択された LAE の等級ごとの個数密度を
図 6 に示す。今回の結果を Shibuya et al. (2018) で同じ HSC の NB921 による観測から得られた z ∼ 6.6

図 3: 選択された LBG とその密度の分布。

の LAE に対する結果と比較すると、両者は誤差の範囲で一致し、こちらも妥当な選択であることが確認できた。

4

Discussion

今回の観測の completeness を評価するために、観測画像に z ∼ 6.6 の LAE と LBG を模した疑似天体

選択された LBG の等級ごとの個数密度を図 5 にを埋め込み、その画像に対して HSC pipeline による示す。今回の結果を Bouwens et al. (2015) で得られ天体検出と測光を行った。5σ 限界等級より明るい範This work
Shibuya+18

10−1

1.0
LBG

10−2

0.8

10−3

10−4
22

23

24
NB921 [mag]2526Completenesslog Σ [N/0.5 mag/arcmin2 ]2020 年度 第 50 回 天文・天体物理若手夏の学校

0.6
0.4
0.2

図 6: 選択された LAE の等級ごとの個数密度。比較のため Shibuya et al. (2018) で得られた z ∼ 6.6 の

0.0
6.0

LAE に対する結果も示した。

6.5
redshift

7.0

囲でそれぞれ LBG と LAE の検出に用いた Y バンドと NB921 に埋め込んだ天体のうちおよそ 80%を再検

図 7: 模擬銀河の疑似観測によって求めた LBG の選出することができた。さらに、再検出した天体に対択関数。z ∼ 6.6 の LBG を選択できていることがわ

してそれぞれ LBG と LAE の選択条件を課すと、図かる。

7、8 のように選択される割合が赤方偏移ごとに求まる。この図から、LAE と LBG がどちらも z ∼ 6.6 付
近の天体を選択できていることが確認できた。LBGの選択範囲は LAE のものより広くなっているが、従1.0

来の LBG 選択の幅 ∆z ∼ 1 と比較すると十分狭い

LAE

領域で選択できていることがわかる。

Becker, G. D., et al., 2015, MNRAS, 447, 3402
Bouwens, R. J., et al., 2015, ApJ, 803, 34
Fan, X., et al., 2006, ARA&A, 44, 415

Completeness

Reference

0.8
0.6
0.4
0.2

Kashikawa, N., et al., 2011, ApJ, 734, 119
Schenker, M. A., et al., 2014, ApJ, 795, 20

0.0
6.0

Shibuya, T., et al., 2018, PASJ, 70, 14
Stark, D. P., et al., 2010, MNRAS, 408, 1628

6.5
redshift7.0

図 8: 模擬銀河の疑似観測によって求めた LAE の選
択関数。z ∼ 6.6 の LAE を選択できていることがわかる。