SAG: Stars and Galaxies Vol.2, id.7 , 2019 December 27
c 2019. Center for Astronomy, University of Hyogo.
⃝

SDSSデータから調べた近傍銀河の進化と環境効果
原田 直樹 1 , 谷口 義明 2
1

放送大学大学院 文化科学研究科
2
放送大学

The environmental effects and time evolution of nearby galaxies in the SDSS data
Naoki H ARADA 1 , Yoshiaki TANIGUCHI 2
1

Graduate school of the Open University of Japan, Mihama-ku, Chiba 261-8586, Japan
2
The Open University of Japan, Mihama-ku, Chiba 261-8586, Japan
1718000683@campus.ouj.ac.jp(Received 2019 October 31; Accepted 2019 December 23)

概要<
SDSSデータリリース14の公開データから近傍銀河 (0.025 <= z = 0.1) 32,200個を抽出し、銀河特性に関する時間発展と環境効果を調べた。最近接銀河間距離と周囲銀河数密度に基づいて孤立銀河、高密度銀河、
低密度銀河およびその他に分類し、カタログ化した。銀河の色と形態の赤方偏移依存性を調べたところ、
Butcher-Oemler 効果および morphological Butcher-Oemler 効果に類似した現象が高密度領域のみならず低密度領域においても見られたが、後者では相関が弱かった。同じく色と形態の周囲銀河数密度依存性を調べた結果、３桁にわたる密度範囲で対数密度に関し直線的な相関が得られた。一方で第５近接銀河間距離r5を変数にとったプロットからは、環境が３つの領域、すなわちr5 <= 7 Mpcの色と形態の変化が顕著な領域、
r5 > 12 Mpcの変化が少ない領域、および両者の間にある過渡的な領域に分類できることがわかった。時間（赤方偏移）−環境（密度）の２次元空間における解析から、銀河の色と形態は時間、密度の組み合わせによって変化していると見なすことができる。１桁の密度差は 6-8 億年の進化の時間遅れに相当する。
Abstract
We examined the time evolution and the environmental effects on properties of 32,200 nearby galaxies in the<redshift range 0.025 <= z = 0.1 extracted from the public SDSS data release 14 database. The galaxies are categorized
into four groups, isolated galaxy, high-density galaxy, low-density galaxy, and others in the viewpoints of distancefrom the neighboring galaxy and local galaxy number density. We also found analogous effects to the ButcherOemler effect and the morphological Butcher-Oemler effect also in the low galaxy density region not only in the highdensity region. However, the correlation is weak in the low density region. Dependences of color and morphology on
the logarithmic galaxy number density showed almost linear decrease over 3-orders of density change. On the other
hand, color- and morphology-r5 , distance to the fifth nearest neighbor, plots suggested three characteristic density
regions. At r5 <= 7 Mpc, the environmental effect is evident, whereas it is not so effective at r5 > 12 Mpc. Thereis an intermediate region between these two regions. We also analyzed color and morphology of the galaxies in thetwo-dimensional time (redshift)-environment (density) space. Both properties are governed by the combination of
the two variables, redshift and density. We may say one order density difference is equivalent to 0.6-0.8 Gyr-delay
in time evolution.
Key words: galaxy evolution—SDSS—environmental effect
1. はじめにが指摘されて以降、銀河進化における環境の影響が盛んに研究されるようになった。銀河の色や形態の環境（主銀河の進化、すなわち銀河諸特性の時間発展はButcher- に周囲銀河数密度）依存性を調べる研究がその代表であOemler 効果の発見 (Butcher & Oemler 1984) によって示さ る (e.g., Dressler et al. 1997; Goto et al. 2003b )。現在では、れた。遠方の銀河団で青い銀河の割合が高いという彼ら 銀河は孤立系ではなく他の銀河 (e.g., Taniguchi & Wadaの発見は、その後の近傍や遠方を含む観測 (Rakos. & 1996; Taniguchi 1999; Kauffmann et al. 2004; 谷口 2016)やSchombert 1995; Margoniner & de Carvalho 2000) や Sloan 銀河間空間に存在する高温プラズマガス(e.g., Gunn & Gott
Digital Sky Survey (SDSS)(York et al. 2000)の初期データを 2004; Farouki & Shapiro 1980 ) といった周囲環境との相互用いた統計的解析 (Goto et al. 2003a) によっても確認され 作用が銀河進化や活動銀河の鍵を握っていると考えられてきた。同様に、銀河形態の時間発展を示す morphologi- ている。
cal Butcher-Oemler 効果もまた広く知られている (Couch et
一方で、周囲銀河と離れて存在する 孤立銀河 に関す
al. 1994; Dressler et al. 1997; Goto et al. 2003b )。一方、 る研究も長く続けられ、色、形態、星生成率といった観点
Dressler (1980)によって銀河形態の周囲銀河数密度依存性 から調べられてきた (e.g., Allam et al. 2004; Hirschmann et2

N. Harada and Y. Taniguchi

al. 2013)。近年では宇宙大規模構造に見られるボイド形
成との関連を調べる観点も含めて、 ボイド銀河 というコンセプトも提案されており、主としてガスリッチで星生成率が高い、小型の晩期型銀河という特徴が知られている (van de Weygaert et al. 2011; Kreckel et al. 2012; Beygu,
B. et al. 2017)。
孤立銀河から銀河団銀河までの広い環境範囲にわたる
銀河の諸特性を比較することは、銀河進化の理解とそれに対する環境効果を抽出することからも重要と考えられる。本研究ではSDSS IV (Blanton et al. 2017)の公開データ
を用い、近傍銀河を周囲環境ごとに分類して銀河特性（色と形態）を系統的に調べた。環境の指標としては最近接
銀河間距離と周囲銀河数密度を用いた。まず銀河特性の赤方偏移依存性であるButcher-Oemler効果とmorphological
Butcher-Oemler 効果を 0.025 から 0.1 までの赤方偏移範囲で調べた。この赤方偏移範囲では、Butcher & Oemler (1984)
では変化が見られておらず、またGoto et al. (2003a)においてはサンプルが少ない。Margoniner & de Carvalho (2000)
は赤方偏移 0.03 から調べたが、対象の銀河団は 48 個で統計的性質を議論するには少なかった。次に周囲銀河数密度に対する色、形態の依存性を調べ、さらに上記分類による銀河特性の違いを確認する。また、時間と環境は単
独に銀河特性を決めるものではなく両者の組み合わせによって決められるという観点から、時間−環境の２次元空間における銀河発展について考察する。
本研究で用いた宇宙論パラメータはH0 = 71 km/s/Mpc、Ωm = 0.27、ΩΛ = 0.73 (Spergel et al. 2004)であり、平坦な宇宙を仮定している。統計解析ソフトウェアとして EZR
ver.1.38 1 (Kanda 2013; 神田 2019) および Microsoft Excel
2010を用いた。

Vol. 2度域にある低密度銀河 (low density galaxy: LDG) を設定した。赤方偏移を0.0125ごとの６つのビンに分け、各ビンに含まれる銀河のうち相対的にD5 が上位10% 内にあるもの
をHDG、下位10% 内にあるものをLDGと定義する。HDG、
LDG のいずれにも入らないものを medium density galaxy(MDG) とした。従来、孤立銀河は銀河間距離に基づいて定義されてきたが (Allam 2004)、本研究でも d3gg−min が相対的に上位10% 内にあるものから孤立銀河 (extremely isolated galaxy: EIG)のグループを作成した。これらの概要をTable 1.にまとめておく。LDGのうち1,604個 (50% )はEIGと重複している。
以上の手続きにより、EIG、HDG、MDG、LDGおよび全銀河のカタログを作成した。Figure 1 に d3gg−min および D5の分布を、代表として最近傍の赤方偏移ビン（0.0250 <=z <= 0.0375）に対して示した。ある値で一つのピークを持ち、その両側では急に減少していくのは他の赤方偏移ビンでも同様であった。横軸を対数にとると対称に近い分布を示すが、Kolmogorov-Smirnov 検定によれば正規分布と見なすことはできなかった。d3gg−min の中央値は 1.76
Mpc、D5 の中央値は 1.61 × 10−2 Mpc−3 であった。EIG、HDG、LDGがどの範囲に相当するかを同図に示しておく。
d3gg−min が 4.24 Mpc を超える銀河 119 個が EIG と判定され、また D5 が 8.75 × 10−2 Mpc−3 を超える銀河が HDG に、
2.20 × 10−3 Mpc−3 を下回る銀河がLDGと判定された。両
しきい値の比は 40 である。Table 2 に各赤方偏移ビンに含まれる銀河数をまとめる。

3. 解析
3.1. 銀河の色と形態の赤方偏移依存性

Butcher & Oemler (1984)に倣い、各赤方偏移ビンで全銀河に対する青い銀河の割合fblue を、またGoto et al. (2003a)
に従って晩期型銀河の割合flate を求め、対比させることに
SDSS データはデータリリース 14 (Abolfathi et al. 2018)する。この時、後に見られるように両者は独立変数（赤を利用し、分光データのあるMAINカテゴリ (Strauss et al.
方偏移および銀河数密度）に対して同符号の相関を示す。
2002) にある銀河を対象とした。調査した天域は赤経 α が本研究では形態を２分類しているので、早期型銀河の割
◦
◦
◦< <
<
145◦ <= α = 235 、赤緯δ が0 = δ = 15 で、分光赤方偏移z 合は fearly = 1 − flate で与えられる。銀河の色の判定にはの範囲は 0.025 から 0.1 である。SDSS MAIN カテゴリの限
SDSSのuバンドとrバンドの等級差から求めた色指数u − r
界等級は 17.8 等級であり、これから z = 0.1 までの volumeを用い、2.2 以上のものを赤い銀河、それより小さいもの
limitedサンプルを作成するためrバンド（中心波長623 nm）
を青い銀河と判定した (Goto et al. 2004)。形態は輝度中の絶対等級が-20.6 等級以下という制限を加えた。本研究
心集中度の逆数 Cin = R50 /R90 を用い、0.4 以上のものをはこのような明るい銀河のみを対象としていることに留
晩期型、それより小さいものを早期型と定義する (Goto et
意が必要である。総サンプル数は32,200銀河である。銀河al. 2003a, b)。ここで R50 (R90 ) は撮像観測から求められた環境の指標として最近接銀河間 3 次元距離 d3gg−min (Mpc)
50 (90)% のペトロシアンフラックスが含まれる半径であと、第５近接銀河までを含む体積V5 = 4πr53 /3内の銀河数 る。本論文では C を仮に形態指数 (morphology index) とin
密度 D5 = 6/V5 (Mpc−3 ) を用いた。ここで r5 は第５近接 呼ぶことにする。
銀河までの距離である。分光赤方偏移と赤経、赤緯からFigure 2は全サンプル銀河、EIG、HDG、LDGにおける各銀河の3次元共動デカルト座標を求めた後、銀河間の距 ビンごとの fblue の赤方偏移依存性である。全銀河、HDG
離を平坦空間における3次元のピタゴラスの定理から算出 に関しては高い相関係数で正の相関、すなわち遠方の銀した。密度は体積密度であり、前景および背景銀河の影響 河ほど青いものの割合が高いという結果が得られた。元はうけない。このようにして各銀河に対してd3gg−min 、r5 、 来、Butcher-Oemler効果とは銀河団に含まれる銀河の色にD5 などの値が一意に決定される。
関する現象であるのに対して本研究ではある天域に含ま次にこれらの指標に基づき、銀河を環境ごとに分類し れる銀河の色を調べたものであり、厳密には同一視できた。高密度域にある銀河を代表するグループとして高密 ない。しかしながら HDG に関する結果から、この赤方偏度銀河 (high density galaxy: HDG)を、比較対象として低密 移区間においてもButcher-Oemler効果と類似した現象が成り立っていると言うことができる。一方、EIG や LDG と
1
EZR は R および R コマンダーの機能を拡張した統計ソフトウェアでいった低密度領域の銀河においてもButcher-Oemler効果とあり、自治医科大学付属さいたま医療センターのホームページで無同じ進化傾向を示すが、相関は弱く、その過程は必ずし
2. 方法

料配布されている。

id. 7The environmental effects and time evolution of nearby galaxies in the SDSS data

Table 1. Summary of four subsamples.

subsample

derfinition

number of galaxies

EIG

top 10% galaxies for d3gg−min

3217

HDG

top 10% galaxies for D5

3217

MDG

galaxies neither HDG nor LDG

25766

LDG

bottom 10% galaxies for D5

3217

Table 2. Number of galaxies in each redshift bin.

redshift

EIG

LDG

MDG

HDG

0.0250-0.0375

119

119

952

119

0.0375-0.0500

207

207

1657

207

0.0500-0.0625

252

252

2022

252

0.0625-0.0750

518

518

4152

518

0.0750-0.0875

1140

1140

9128

1140

0.0875-0.1000

981

981

7855

981

<
Fig. 1. Distribution of (a) d3gg−min and (b) D5 for the galaxies in the redshift range 0.025 <= z = 0.0375.

3

4N. Harada and Y. Taniguchi

も直線的ではなかった。また、HDG と比べて LDG、EIGの方がfblue の値が高い、すなわち青い銀河の割合が高い。
Figure 3は同様にflate の赤方偏移依存性であるが、いずれのグループでも比較的高い相関係数で正の相関を示し、
morphological Butcher-Oemler 効果と類似した現象が確認された。fblue の場合と比べて低密度領域においても相関係数が高く、より明瞭な進化傾向を示した。また、いずれの赤方偏移においても低密度領域でflate が高い、すなわち晩期型銀河の割合が高い。
<
以上、0.0250 <= z = 0.1（ルックバックタイムにして約13億年以降）の近傍宇宙において、高密度領域、低密度領域のいずれでも銀河の色と形態の進化が統計的に見られたが、特に低密度領域では色の進化よりも形態の進化がより明瞭に表れていた。このことは近傍ではガスが消費された結果、色、あるいは関連して星生成の変化が鈍化している一方、重力に起因した銀河合体等による形態変化は続いている可能性を示唆する。

fblue = 0.18 + 1.91z − 0.119 log D5Vol. 2(1)

および

flate = 0.046 + 1.96z − 0.085 log D5(2)である。決定係数はそれぞれ0.90、0.86が得られた。偏回
帰係数は赤方偏移と対数密度で符号が反対であり、逆方向に寄与している。Figures 7, 8(a)は回帰平面を含むfblue 、
flate の 3D 散布図、(b) は回帰平面の等高線図を示す。両図
とも等高線の傾向は同じであり、右下（過去で低密度の領域）へ行くほど青く、晩期型の銀河が多い。また、両図の(c)は回帰式(1)、(2)で求められたz とlogD5 の線形結合を変数にとったときのfblue 、flate の2D散布図であり、直線的な相関が確認できる。以上、z − log D5 平面における線形の重回帰分析により fblue 、flate の統計的な予測が可能であることがわかった。

4.

考察

3.2. 銀河の色と形態の周囲銀河数密度依存性
銀河特性の密度依存性を調べるに際し、従来ほとんどの研究で横軸として対数密度をとることが行われてきた。
しかし、fblue 、flate が対数密度に直線的に依存するその起源について、必ずしも理論的説明がなされている訳ではない。Figure 4 では 3 桁の密度にわたってほぼ直線的な関係が見られ、その間に折れ曲がりや飽和といったものは明瞭ではない。しかしながら、このような広範囲の密度領域で環境が銀河進化に影響する物理的機構が同一であるとは限らない。実際、Goto et al. (2003b) では依存傾向のわずかな変化から、３つの密度領域に分割してその機構を論じている。ここではFig.4 の結果を異なる観点から再検討してみる。
Figure 9 では横軸として第 5 近接銀河までの距離 r5 をとり、ビン分けしてfblue 、flate の変化を調べた。r5 の大きい
ところではサンプルが少ないため、エラーが大きい。このようにプロットすると、密度領域を３つに分けることができる。すなわち、r5 が0-7 Mpc間のfblue 、flate の変化が急な領域、7-12 Mpc 間でゆるやかな領域、そして 12 Mpc 以
上のほぼ一定になる領域である。銀河間隔が増えて低密度になるに従い環境効果が影響力を失っていく様子が見られる。
これから、まず第１の領域は銀河団のように銀河間高温プラズマが十分に存在するところで、動圧による銀河
ガスのはぎとりといった効果が働き、また銀河間相互作用
による形態変化も活発と考えられる。これに対して第３の領域ではもはや動圧が有効に働いておらず、色や形態の変化はほとんど見られない。第２の領域は両者を橋渡し
3.3. ２次元時間−環境空間で見た銀河進化する過渡的な範囲である。LDGの判定しきい値はlogD5 ≈−2.5 で第２の領域にあり、LDG もそのほとんどがこのゆButcher-Oemler効果は時間軸上での銀河の変化を表した
るやかに変化する領域に存在している。その結果、今回ものであり、一方 Dressler (1980) の得た結果は密度軸上でLDG においても fblue 、flate の赤方偏移依存性と密度依存の銀河変化を意味している。ここでは銀河の変化はいず性が認められたものと考えられる。第３の領域は LDG あ
れか１つのパラメータで記述できるものではなく、時間
るいは EIG の中でも強く孤立した部分に対応している。
と環境の両者に依存するものと考える。このような視点
Figure 10 は r5 を横軸にとったときの銀河数ヒストグラ
から、銀河進化の模様を時間（赤方偏移）−環境（密度）ムであり、３つの領域の範囲も示す。第３の領域に含まれの２次元空間上で解析した。赤方偏移を６個の区画に、対る銀河は全体の0.9% 、LDGのうち9.1% にすぎない。この
数密度を８個の区画に分け、総計 48 個のビンで目的変数ように第３の領域の銀河をピックアップして統計的性質を
fblue と flate を求めた。そして、赤方偏移と対数密度を説求めるにはサンプル数が少なくエラーバーが大きいのが
明変数とした１次重回帰分析を行い、回帰平面を求めた。
現状であり、より大きなデータベースの構築が望まれる。
得られた回帰式はまた、実際にどの程度の密度空間まで環境影響が存在す
サンプル銀河を対数密度logD5 で0.5ごとにビン分けし、各対数密度ビンで fblue 、flate を求めた。結果を Fig.4 に示す。明らかな負の直線的相関が得られた。すなわち、高密度領域で赤い早期型の銀河が多く、低密度領域で青い晩期型の銀河が多い。Dressler (1980)、Goto et al. (2003a) においても対数密度に対して直線に近い依存性が得られており、本結果はそれら先行研究とコンシステントである。
低密度領域で若干の飽和傾向が見られるものの、約３桁の密度範囲にわたってほぼ一定の傾きで変化している。
距離区分（EIGとそれ以外）と密度区分（HDG、MDG、
LDG）で色指数および形態指数の分布に違いがあるかを比較した。Figure 5は各赤方偏移ビンで距離区分ごとに色指数u − r、形態指数Cin を比較した箱ひげ図、Fig.6は密度区分ごとに比較した箱ひげ図である。広い範囲に分布しているが、中央値で見ると全ての赤方偏移ビンにおいてEIG はそれ以外 (non-EIG) と比べて色指数は小さく、形態
指数は大きい。すなわち、青く、晩期型に寄った分布を示した。また、HDG、MDG、LDGの順に密度が低くなるに従い色指数は小さく、形態指数は大きくなり、青い晩期型に寄っていくことがわかる。これらの差が有意かどうかをノンパラメトリック検定 (e.g., 神田 2019; 内田 2017）により比較した(Table 3, 4)。距離区分に関してはMann-Whitneyの U 検定、密度区分に関しては Kruskal-Wallis 検定を用いた。分布に差が無いことを帰無仮説としたときのp値はいずれの赤方偏移ビンにおいても充分に小さく、距離区分、密度区分に見られる色と形態の違いは有意であった。

id. 7The environmental effects and time evolution of nearby galaxies in the SDSS data

5

Fig. 2. Redshift dependence of fblue for (a) all galaxies, (b) EIGs, (c) HDGs, and (d) LDGs in our sample. The vertical and the horizontal error bars
show 95% confidence interval and bin width, respectively. The dashed lines show linear fitting and R is the correlation coefficient.
Table 3. Statistical test on color and morphology for EIG and non-EIG.

u−rredshiftmedianCinp-value

non-EIG

EIG

0.0250-0.0375

2.25

2.06

0.0375-0.0500

2.21

0.0500-0.0625

medianp-value

non-EIG

EIG

3.6 × 10−4

0.345

0.383

1.8 × 10−3

2.04

1.4 × 10−5

0.348

0.364

2.8 × 10−4

2.44

2.25

1.4 × 10−12

0.356

0.383

5.4 × 10−7

0.0625-0.0750

2.18

1.94

1.8 × 10−18

0.363

0.394

1.1 × 10−170.0750-0.0875

2.18

1.97

2.8 × 10−29

0.367

0.393

5.5 × 10−21

0.0875-0.1000

2.14

1.94

3.1 × 10−21

0.372

0.394

8.3 × 10−19

るかを明らかにするには、低密度領域までを視野に入れたプラズマ密度と温度の詳細な観測が必要である。
次に Figs. 7, 8 の z − log D5 空間における解析結果について考える。等高線は右上がりに傾いていることから、
fblue 、flate といった特性値は時刻と密度のいずれか一方ではなく、２つのパラメータの組み合わせによって説明される。すなわち、同時刻でも密度が異なれば fblue 、flateは異なり、同密度で時刻が異なっても同様である。ここで密度一定の水平な直線を考えてみると、密度の低い領域ほど時間軸の位相が遅れて変化していることがわかる。
これを低密度領域で進化が遅れていると解釈すると、等高線の傾きから求めた1桁の密度差に対応する赤方偏移差∆z はそれぞれ0.062、0.044であり、近傍宇宙における時間と赤方偏移の関係を比例 ∆t = ∆z/H0 で近似すれば 8.5 億

6

N. Harada and Y. Taniguchi

Vol. 2

Fig. 3. Redshift dependence of flate for (a) all galaxies, (b) EIGs, (c) HDGs, and (d) LDGs in our sample. The vertical and the horizontal error bars
show 95% confidence interval and bin width, respectively. The dashed lines show linear fitting and R is the correlation coefficient.

<Fig. 4. (a) The color-density relation and (b) the morphology-density relation for the whole sample in the redshift range 0.025 <= z = 0.100. The verticaland the horizontal error bars show 95% confidence interval and bin size, respectively. The dashed lines show linear fitting. The correlation coefficient R
is shown at the top-right corner of each panel.

id. 7The environmental effects and time evolution of nearby galaxies in the SDSS data

Fig. 5. The box plot of (a) the color index u − r and (b) the morphology index Cin for EIG (blue) and non-EIG (grey) in each redshift (binned). For eachredshift, the box is drawn between the first- and third quartiles, and the whisker shows the range between the 10th- and 90th percentile values.

Fig. 6. The box plot of (a) the color index u − r and (b) the morphology index Cin for LDG (sky blue), MDG (yellow), and HDG (orange) in eachredshift (binned). For each redshift, the box is drawn between the first- and third quartiles, and the whisker shows the range between the 10th- and 90th
percentile values.

Table 4. Statistical test on color and morphology for HDG, MDG, and LDG.

u−rredshiftmedian
HDG

MDG

Cin
p-value

LDG

medianp-value

HDG

MDG

LDG

−14

0.332

0.347

0.379

6.5 × 10−50.0250-0.0375

2.43

2.23

1.98

6.7 × 100.0375-0.0500

2.38

2.18

2.11

3.2 × 10−11

0.331

0.351

0.366

1.3 × 10−80.0500-0.0625

2.29

2.17

1.95

3.1 × 10−14

0.345

0.359

0.376

4.2 × 10−7

0.0625-0.0750

2.34

2.15

1.96

< 2.2 × 10−16

0.350

0.367

0.389

< 2.2 × 10−160.0750-0.0875

2.35

2.16

1.98

< 2.2 × 10−16

0.355

0.368

0.390

< 2.2 × 10−160.0875-0.1000

2.26

2.12

1.97

< 2.2 × 10−16

0.359

0.375

0.394

< 2.2 × 10−1678N. Harada and Y. Taniguchi

Vol. 2∆

Fig. 7. (a) 3D scatter plot of fblue in the z − log D5 space and the best-fit plane by the multiple regression analysis for all the galaxies in our sample.
(b) Contour map of the best-fit plane. ∆z is the redshift difference corresponding to the one-order difference of D5 . (c) Scatter plot of fblue against thetransformed axis 1.91z − 0.119 log D5 .

∆Fig. 8. (a) 3D scatter plot of flate in the z − log D5 space and the best-fit plane by the multiple regression analysis for all the galaxies in our sample.
(b) Contour map of the best-fit plane. ∆z is the redshift difference corresponding to the one-order difference of D5 . (c) Scatter plot of flate against thetransformed axis 1.96z − 0.085 log D5 .

年と 6.0 億年に相当する。本結果は、星生成の低下やダウ
ンサイジングといった宇宙の大局的な変化に関連していると予想されるが、実際にこれらの値が現代の宇宙進化論と照らして定量的に妥当かどうかは今後の検討課題である。

5. まとめ最新の SDSS DR14 データベースから 32,200 個の近傍銀河をピックアップし、色と形態の時間発展と環境効果を調べた結果、以下の知見が得られた。
<
1. 近傍領域0.025 <= z = 0.1においてもButcher-Oemler効果、morphological Butcher-Oemler 効果と類似した関係が統計的に見られる。
2. 銀河数密度の低い領域においても同様な時間発展が見られたが、色よりも形態の変化が強い相関を示
し、時間進化が明瞭であった。また、EIG とそれ以外、HDGとLDGなどの銀河区分間で色指数と形態指数に有意な差があった。
3. 色と形態の銀河数密度依存性を調べた結果、約３桁の密度範囲にわたってfblue 、flate と対数密度の間に直線的な負の相関が見られた。横軸としてr5 をとると、依存性の異なる３つの密度領域の区分けが明瞭になり、低密度領域で環境効果が弱くなっていく様子が見られた。

4. 時間−環境の２次元空間中での銀河進化の解析か
ら、銀河の色と形態は赤方偏移、密度の２変数が関係していることが示された。１桁の密度差から見積もられた進化の時間差は 6-8 億年に相当する。
大規模なデータの蓄積を利用することにより、各種環境
下の銀河進化の様子を統計的に調べることができた。今
回の分類では低密度領域にある銀河も時間進化し、環境影響を受けることが統計的に示された。99% の銀河は環
境効果の働く領域に存在している。なお、SDSSの分光限
界等級はMAINカテゴリで17.8等級であり、本研究もこの制限の下で行われた。伴銀河、矮小銀河などのより暗い銀河までを含めた距離、密度の算出および統計的性質の議論には、SDSS を超える銀河サーベイへの期待が大きい。
低密度領域で実際にどのような物理過程が働いているかの解明には、そのような領域にフォーカスした詳細な観測が別途必要である。

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Fig. 9. (a) The fblue and (b) the flate as a function of r5 for the whole sample in the redshift range 0.025 <= z = 0.100. The dorresponding log D5 isshown on the top axis. The vertical and the horizontal error bars show 95% confidence interval and bin width, respectively.

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Fig. 10. Distribution of r5 for the whole sample in the redshift range<
0.025 <
= z = 0.100. The r5 ranges shown with I, II and III corresponds
to the three regions defined based on the slopes in Fig. 9 (see Section
4).

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