分子雲て恒星を３０個も作ればガスとチリが枯渇して消えてなくなるのかと思えば、できた恒星を切り離しながらそのまま銀河の中を進み続ける。周囲の寿命が尽きた恒星からの補給もあり不滅と言って良いほどの長寿命の存在らしい。「不滅の分子雲」天文ファンの心をくすぐるパワーワードに成れるか？以下、機械翻訳。
「音叉」解析による分子雲の寿命について
概要
CO および Hα 放出の「音叉」(TF) 分析は、寿命の推定に使用されています。
近くの銀河の分子雲の様子。 簡単なモデル計算を使用して、この分析が次のことを示すことを示します。
必ずしもクラウドの寿命を推定するわけではありませんが、代わりにクラウドの進化の期間を把握します。
休止期から星形成まで、そして休止期に戻るまでのサイクル。 仮説を採用します
分子雲 (例: CO 中で追跡) が永遠に生き続け、星 (例: HII 領域) を形成する設定
ある頻度で雲から離れていきます。 TF 分析は依然としてタイムスケールを返します
不滅の雲のために。 このモデルは、生まれたばかりの星を星から分離するために漂流運動を必要とします。
雲の起源について話し合います。 また、特徴的な空間の物理的起源についても議論します。
TF 解析における分離項と、
参考タイムスケール。
キーワード: https://astrothesaurus.org
1. はじめに
最近、「音叉」（TF）分析が注目されています。
近くの銀河の CO および Hα 放出マップに適用
(Schruba et al. 2010; Kruijssen & Longmore 2014; Kruijssen et al. 2018)。 これらの分析は解釈されています
分子雲の寿命が短いことを示す (5-30 Myr;Kruijssen et al. 2019年; シェバンスら。 2020a、2022; キム他。 2022年）。 この方法の基本的な前提
分子雲が完全に分散して消滅するということです
最初の星形成 (SF) イベントの直後。 しかし、たとえ雲が永遠に生き続けても、時折SFが起こります。
その後、雲に対して相対的なドリフトが発生し、
このメソッドは、クラウドではないタイムスケールを返します。
一生。 本稿ではこれを実証し、この手法の意味と重要性を再考します。
TF 分析は、以前の 2 つの開発に基づいて構築されています。
まず、川村ら。 (2009) 分子雲を分析 大マゼラン雲 (LMC) の集団。 彼らは
SF フェーズに従って分類された雲 (大規模な SF、HII 領域、および HII 領域と
若いクラスター）、各フェーズの数と割合を数えました。 星団の典型的な年齢を使用する
最後のフェーズでの絶対参照期間として、人口比率を期間に変換しました
クラウドが各フェーズで費やす時間。 彼らは次のように仮定しました
雲はタイプ III フェーズの後に消滅し、
タイプ I、II、III の期間を計算すると、雲の寿命は 2000 ～ 3000 万と見積もられます。
第二に、Schruba ら。 (2010) TF 分析を導入
局所的な変動が許容されるサイズスケールを測定する
CO と Hα の排出量は平均化されます。 彼らは陰謀を企てた
開口部サイズの増加に伴う CO/Hα フラックス比。 彼らは
CO または Hα ピークを開口部の中心に設定し、
それぞれ TF の上位ブランチと下位ブランチ。 の
2 つの分岐は小さな開口部で大きな分離を示し、
しかし、より大きな開口部に向かって近づいて合流します。 彼らは
M33 では、合流点の絞りを約 300 pc の「平均スケール」として採用しました。
クライセン＆ロングモア (2014、後続、KL14) および
Kruijssen et al. (2018、後続、K18) これらを組み合わせた
2つのアプローチ。 彼らは 2 つの枝が存在することを示しました。
TF が接近し、小さなものから融合するにつれて、
大きなスケール、物理的なサイズの情報を運ぶ
SF プロセスに関係するタイムスケール。 彼らは、サイズとタイムスケールを抽出するための方程式を導き出しました。
観察されたTF図。 この方法は本質的に母集団分析の拡張です (Kawamura et al.2009)、ただし、彼らの方程式では CO/Hα フラックス比、つまりフラックス加重分子数比が使用されています。
純粋な数の比率ではなく、異なる SF フェーズの雲を表示します。 時間の絶対的な尺度として、彼らは
HII 領域の典型的な寿命は約 432 万年 (ヘイドン)他。 2020年、シャラーらによる非常に大質量の約5000万⊙星の主系列寿命はおおよそ次のとおりである。 1992)、代わりに星団の時代。 したがって、クラウド/SF のシーケンスは川村のものとは若干異なります。
他。 (2009)、HII 領域のないクラウドから実行されます。
HII 領域あり、および雲のない HII 領域 (図1A）。 Kruijssen らは、彼らの方程式を CO と Hα の観測に適用することにより、 (2019)、Chevance et al.(2020a)、そしてキムら。 (2022) 500万から3000万のタイムスケールを取得、
彼らはそれをクラウドの寿命として解釈しました。
このような短い分子雲の寿命は、基本的な観察事実。 まず、分子
総分子および原子 ISM に対するガスの割合
銀河円盤では高いことが多い (≳ 50%、例: スコヴィル)
& ハーシュ 1979; ウォン＆ブリッツ 2002; 幸田ら。 2009年、2016）。 拡散雲を元に戻すのは難しい
急速な変化を補うための短いタイムスケールでのアトミック ISM
雲の破壊 (Scoville & Hersh 1979; Koda et al.2016）。 第二に、SF を使用した場合と使用しない場合の分子雲銀河円盤に不均一に分布しています。 雲
SF があるものは主にスパイラルアームに沿っており、SF がないものは主にスパイラルアームに沿っています。
SF は腕間領域にあります (例、Koda et al. 2023)。
2 億オーダーのディスク回転タイムスケールを考慮すると、
雲は腕の間の領域からそこへ移動することはできません。
スパイラルアームの推奨寿命は 5 年以内
3,000 万ドル。この論文では、TF 分析が
分子が存在する場合でも、有限の「クラウド寿命」を返します。
形成された星とその出生分子雲の間に相対的な漂流速度がある限り、雲は永遠に存続します。 この分析は必ずしもクラウドを追跡するものではありません
したがって、結果の解釈には次のことが必要です。
変更されること。
TF 分析はガスのあらゆるトレーサーに適用可能です
雲とSF。 私たちはガス雲トレーサーに対して「雲」という用語を使用しますが、場合によっては「ガス」という用語も使用します。 観測では、CO
このコンポーネントを追跡するために放出がよく使用されます。 私達も
SF トレーサーには「スター粒子」、または単に「スター」を使用します。 の
Hα 放出 (つまり、HII 領域) が最も一般的に使用されます。
このコンポーネントだけでなく、若いスターなどの他のトレーサーも対象
クラスターや UV 放射も可能です。
図 1. (A) Kruijssen & Longmore (2014, KL14) および Kruijssen et al. による死の分子雲の概略図。
(2018、K18)、(B) 無限の寿命を持つ不滅の雲。 ケース A では、tgas はガス雲の寿命、tover はタイムスケールです
ここで、雲には星粒子 (SF トレーサー ピーク) が含まれており、tstar は星粒子の寿命、ttot は総継続時間です。
雲の誕生から星粒子の消滅まで。 ケース B では、雲は永遠に生き続け、SF サイクルを繰り返します。 の
タイムスケールの定義は、ガス雲内の 1 SF サイクルのタイムスケールである tgas を除き、ケース A の場合と同じです。 で
どちらの場合も、ttot = tgas + tstar − tover です。 ケース B には、星と雲の間の相対ドリフト速度 vdrift が含まれることに注意してください。
図 2. t = 300 Myr における、ランダムにサンプリングされた雲の一様分布のスナップショット。 上: ケース A - 死の雲と
下: ケース B - 不滅の雲。 入力パラメータは右側のパネル (右上隅) に表示されます。 左: ガス/雲
青色の分布。 それらは時々、それぞれの pSF = ∆t/tgas の確率で tstar の寿命を持つ星粒子 (赤) を形成します。
Δt = 1 Myr タイムステップ。 ガス雲はその発生場所から移動しません。 星の粒子は雲に留まり、雲と重なり合います。
そして、雲から漂い、残りの人生を旅します。 それらのドリフト速度はランダムな方向に vdrift されます
(黒い線)。 ケース A (上) では、オーバーラップ期間の終わりに雲が消滅/消滅し、同じ数の雲が存在します。
ディスク全体に均一に再分配されます (Ngas の総数は一定のままです)。 ケース B (下) では、雲は永遠に生き続けます。
シミュレーション全体を通じて同じ場所にあります。 右: TF がフィットします。 青と赤の点は式からのものです。 (2) ガス雲の場合、および
それぞれ星。 実線は等式の当てはめです。 (6)と(7)。 フィット結果も表示されます (右下隅)。
図 3. 図 2 と同じですが、指数関数的ディスクとスパイラル アームの分布を示します。 ディスク半径を設定します
Rgas = 5 kpc、指数円板のスケール長さ h = 3 kpc、スパイラル アーム幅パラメータ w = 0.6 kpc、ピッチ角
i = 30 度 図 2 のように、星が星から遠ざかる場合、時折 SF を伴う不滅の雲は TF パターンを生成します。
親雲 (右下のパネル)。 この場合、TF フィットは tgas を返しますが、これはクラウドの存続期間ではありません。
図 4. 不滅の雲の TF プロット。 と同じ
図 3 の右下のパネル (不滅の雲) ですが、
vdrift と tgas のさまざまな値の場合: vdrift = 10 km s−1
（左）
および 30 km s−1（右）。 tgas = 3,000 万年 (上)、4,000 万年 (中央)、と5,000万年（下）。
図 5. 図 2 と同じ (一様分布)、
vdrift = 0 km s−1 を除く
（ドリフトはありません）。 (a) 死の雲と
(b) 不滅の雲。 星は流されないから
不滅の雲、重ならない星はない
親の雲。 したがって、TF パターンの上部の分岐 (青) は 1 に近い値に留まり、TF フィット (実線)
行) は失敗します。つまり、適合性が非常に悪いです。
4. 議論と要約
私たちは、TF 分析がそうではないことを実証しました。
必然的にクラウドの寿命の推定値が提供されます。 時折 SF を伴う不滅の雲は、星が親雲から離れると TF パターンを生成する可能性があります。
TF 方程式 (式 6 および 7) は、この TF パターンに適合し、tgas と tover を返すことができます。 この tgas はクラウドではありません
生涯ではありますが、不滅のSFサイクルのタイムスケールです。
雲。 以前の TF 分析は解釈されましたが、
雲の寿命が短いことを示唆している (Kruijssen et al. 2019;
シェバンスら。 2020b; キムら。 2022)、結論としては
非常に長寿命のクラウドが関与するシナリオも同様です。
互換性がある。
高分子ガスの割合と、SF の有無にかかわらず雲の不均一な分布の結果として
銀河円盤 (セクション 1) では、次のようなシナリオが考えられます。
寿命の長い雲の場合、特にダイナミック レンジの大部分を定義するために使用されるサンプルで好まれます。
Kennicutt-Schmidt 関係 (Kennicutt 1998)。
私たちの作品では、非常に単純なおもちゃのモデルを利用しました。 いくつかの
ここで採用されている単純化には簡単に疑問が生じます。 ただし、「クラウドの寿命」は次のように計算されます。
TF 分析は多くの場合、特に問題なく許可されることが多い
精査。 したがって、TF 分析が不滅のクラウドの「クラウド寿命」を返す結果は重要です
分子雲の研究に。
私たちは 2 つの進化シーケンスのみを考慮しました (図 1)。 ただし、長寿命の雲のシナリオにおける雲の進化は、凝固を介して追加の道をたどる可能性があります
(例、Scoville et al. 1986; Vogel et al.1988; Aalto et al.2009; Tasker & Tan 2009)。
このような進化の過程にあるクラウドは、次の方法でテストする必要があります。
未来。
4.1. 恒星のドリフト速度 – vdrift
恒星の移動は、この研究における重要な仮定です (セクション 3.3)。 星が親から離れない限り
進化のある時点での雲、TF パターン
生産されない。 観察すると、若いスターがいます。
星団、および親雲と密接に関連していない HII 領域。
星の移動は、次のようなシナリオで自然に発生します。
SF は雲と雲の衝突によって引き起こされます (Scoville et al.1986年。 タン2000。 タスカー＆タン 2009; 福井ら 2014年、2021)、雲の圧縮された領域は
関与していない雲の部分とは、初期衝突速度と同様に、著しく異なる衝突速度で。 せん断における一般的な衝突速度
円盤は 〜 10 ～ 20 km s−1(リーら、2018)。 HII領域により相対運動も誘発されることが期待される
星団からの周囲のガスへのフィードバックですが、そのようなメカニズムはまた、星団を侵食する傾向があるでしょう。
分子雲。
4.2. ダイナミックSFモデル – Brot
銀河の回転によって規定される SF モデルは TF パターンを再現します (セクション 3.4)。 このセットアップは、特に SF がトリガーされるモデルによって動機付けられています。
銀河円盤内でのせん断による雲と雲の衝突 ほぼ平坦な回転曲線 (Gammie et al.1991年; タン2000。 タスカー＆タン 2009; リーら。 2018）。 の
衝突モデルも、この例で採用されているように、brot ≃0.2 を予測します。
仕事。 雲の衝突タイムスケールを銀河の回転時間、つまり地球規模の力学時間、これは
スパイラル アーム パッセージ (Wyse & Silk 1989) などの他の動的プロセスを呼び出すモデルと同様のモデル。
大規模な不安定性の増大 (例: Elmegreen et al.1994年; ワン＆シルク 1994; Silk 1997) は、動的 Kennicutt-Schmidt 関係 (Kennicutt 1998)、
つまり ΣSFR ∝ ΣgasΩ を説明できます。 この関係は予測します
総ガス質量の一定の割合が軌道ごとに星に変換され、その割合は約 4% であると推定されています。
局所軌道時間ごと (例: Tan 2010; Suwannajak et al.2014）。
雲と雲の衝突は、多くの著者によって重要なプロセスであると提案されていることに注意してください。
星形成の誘発 (例: Scoville et al. 1986; Fukuuchi)他。 2014年、2021年。 スコヴィルら。 2023 年）だが、そのタイムスケールに関して批判されている（例：マッキーとオストライカー 2007）
衝突の間に必要です。 ただし、せん断駆動
雲衝突モデルには、銀河円盤内の実質的に 2D 単層の雲が含まれており、衝突時間は比較的短く、つまり brot 〜 0.2 (および
より大規模な雲の場合は、おそらく 0.1 ほど短くなります。 李他。 2018）。
衝突間の時間スケールが雲の「寿命」と同等になった場合、この寿命の概念を再評価する必要があります。つまり、雲の質量と乱流エネルギーの内容が衝突によって「リセット」される場合です。
イベント (Tan et al. 2013)。 分子雲は凝固と断片化を通じて進化することも示唆されている (Scoville & Hersh 1979; Koda et al. 2009;
ドブスとプリングル、2013)。 雲の寿命の定義として、我々はガスが分子雲内で分子である全期間を支持し、したがってそれが前提条件となる。
潜在的な SF の条件。 クラウドに関する研究のほとんどは、SF に興味があるので、完全に採用する方が適切です。
ガスが雲として星を形成する可能性がある期間
生涯（幸田ら。 2023年）。
と を伴う雲の不均一な空間分布
SF がないことは、SF のトリガーがスパイラルアームで優先的に発生することを示唆しています。 クラウドなどの仕組み
長寿命の雲が関与する衝突は自然な方法です
観測された空間分布の説明に役立つため、スパイラルでは衝突がより頻繁に起こると予想される
腕の領域では頻度が低くなりますが、腕の間の領域では頻度が低くなります。
4.3. スケールパラメータ – λ と λ』
KL14 と K18 では、λ パラメータ (= λ) が導入されました。』
で
私たちの表記）を超えた小さな領域の空間スケールとして
エリアが互いに独立するようになる
SFの用語です（彼らはそれを「不確定性原理」と呼びました）。
したがって、λ は特徴を示すサイズスケールを測定する必要があります。
ローカルSFイベントの規模。 λ が測定できれば、で動作する物理プロセスを制約することになる
SFとその特徴的なサイズスケール。
本作の玩具モデルでは最大の恒星
漂流距離は、SF 活動を特徴付ける唯一の空間スケールです。 ただし、測定された λ (繰り返しますが、λ』
私たちの表記では) は明らかにグローバル分布に依存します。 例えばユニフォームの場合は234pcです
ディストリビューション (セクション 3.1.1) ですが、ディスクは 183 PC です+ スパイラル分布 (セクション 3.2.1)、
グローバル分布以外の他のパラメータは実質的に同じです。 したがって、KL14 と K18 (および私たちのλ』
）特徴的なサイズスケールをトレースするだけではありません
SFの。 同時に、私たちは次のようなことに敏感であることも感じています。
ローカルSFのプロパティ。 これは図 4 で見ることができます (左と右)。
右の列)、ここで λ (および私たちの λ』）は増加します
より大きな vdrift の最大ドリフト距離。
鍵となるのは、λ の η 項 (式 6 と 7) です。
' = η−1/2λ。λ』
この作品だけでなく、
Kruijssen et al. (2019)、Chevance et al. (2020b)、キム他。 （2022年）。 この λ
'パラメータだけが決まるわけではない
SF のローカル物理プロセス (λ で表される)、ただし、SF 活動の世界的な分布に依存します。
(η による)、螺旋腕の存在など (セクションを参照)
3.1.1 および 3.2.1)。 したがって、λ』
サイズを測ることができます
世界的な SF 関係がこのスケールを下回っている (Kennicutt と
Evans 2012) ブレークダウン (Schruba et al. 2010; 小野寺
他。 2010)、ただし、ローカルの物理的な場所を直接追跡するわけではありません。
SF のプロセス (Kruijssen et al. 2019; Chevance et al. 2019)2020b; キムら。 2022年）。
KL14 と K18 にはこの η 項が含まれていませんでした。
TF 方程式。 言い換えれば、彼らは η =1、つまり、サイズ λ のすべての小さな領域が、銀河円盤と開口部のどちらかにはガス雲があります
または星の粒子。 しかし、観察されたことは明らかです
銀河は完全に分子雲で満たされているわけではなく、SF 領域 (Chevance et al. 2020b の図 1 を参照)。
4.4. 基準タイムスケール – tstar
これまでの TF 研究 (Chevance et al. 2020b;キムら。 2022) は、渦巻銀河における SF を含む分子雲と含まない分子雲の空間分布です。
SFを伴う雲は主に渦巻き状の腕に沿って観測されますが、SF のないものは腕間領域にあります。 の
銀河円盤の回転時間スケールは2 億、したがって推奨される短い寿命内で5～20百万年の雲は腕の間から動けない
領域をスパイラルアームにします。 不滅の雲が出会う
SF サイクル タイムスケール (tgas) が短い場合にも同じ問題が発生します。
この問題に対する決定的な解決策はありませんが、可能性の 1 つは tstar (絶対値) のエラーです。
タイムスケール）。 TF 式 (6) と (7) を思い出してください。
タイムスケールは比率として表示されます (つまり、tgas/ttot、tover/tstar、等。）。 したがって、TF フィットはそれらの比率のみを決定します。
時間スケールのいずれかを事前に知っている場合にのみ、
比率を絶対的な時間スケールに変換できます。 この中で
仕事では、tstar = 20 Myr (これはは入力パラメータです)。 ただし、TF 分析を実際の観測に適用する場合、通常は次のことを行いません。
tstar の正確な値を知る必要があります。
たとえば、左下のパネルの場合、図 4、TF 解析により、tgas/tstar = 59.0/20.0 = 2.95 および tover/tstar = のタイムスケール比が得られました。
7.9/20.0 = 0.395。 誤って tstar = 5 Myr を採用した場合
絶対スケールとして (tstar = の入力値の代わりに)
20 Myr)、これらの比率は tgas =14.8 Myr に変換されます。
そして最高 = 200 万円。 これらは、入力値は tgas =50 Myr および tover =5.0 Myr ですが、近くの多くの銀河で得られた値と類似しています
Chevanceらによる。 (2020b) およびキムら。 (2022) を使用
tstar = 420万ドル (Haydon et al. 2020)。 彼らの短い tstar は、すべての星が 1 つの領域にあるという仮定に基づいて推定されます。
星粒子は同時に形成されます (Haydon et al. 2020)。
ただし、OB会では観察年齢が広がる
より長いことが知られています (数百万から数十百万。
ライトら。 2023年）。 採用したtstarに誤りがある可能性があり、
全体的または部分的に、明らかに短い tgas を説明してください
これまでの研究で導き出されました。
他にも潜在的なエラーの原因がある可能性があります
TF分析です。 たとえば、観測では、巨大な/明るい雲は渦巻状の腕に優先的に存在します。
(例、Koda et al. 2009; Colombo et al. 2014; Rosolowsky
他。 2021）。 TF 解析では磁束比 (式 2) を使用します。
したがって、より明るい人の母集団に偏ります。
螺旋状の腕の中の雲。 同じバイアスが導入される可能性がある
観測の感度が限られており、スパイラルアーム内の雲は検出されますが、アーム間の領域では検出されません。
SF サイクルがスパイラルアームで加速される場合 (雲衝突モデルなどによって予測されるように)、TF 解析は
短い SF サイクルのタイムスケールを tgas として返すことができますが、
腕の間の雲は長く生きて休眠状態を保つことができ、アーム間領域からスパイラルアームに移行します。 そのような
将来の研究で可能性を調査する必要があります。
「音叉」解析による分子雲の寿命について
概要
CO および Hα 放出の「音叉」(TF) 分析は、寿命の推定に使用されています。
近くの銀河の分子雲の様子。 簡単なモデル計算を使用して、この分析が次のことを示すことを示します。
必ずしもクラウドの寿命を推定するわけではありませんが、代わりにクラウドの進化の期間を把握します。
休止期から星形成まで、そして休止期に戻るまでのサイクル。 仮説を採用します
分子雲 (例: CO 中で追跡) が永遠に生き続け、星 (例: HII 領域) を形成する設定
ある頻度で雲から離れていきます。 TF 分析は依然としてタイムスケールを返します
不滅の雲のために。 このモデルは、生まれたばかりの星を星から分離するために漂流運動を必要とします。
雲の起源について話し合います。 また、特徴的な空間の物理的起源についても議論します。
TF 解析における分離項と、
参考タイムスケール。
キーワード: https://astrothesaurus.org
1. はじめに
最近、「音叉」（TF）分析が注目されています。
近くの銀河の CO および Hα 放出マップに適用
(Schruba et al. 2010; Kruijssen & Longmore 2014; Kruijssen et al. 2018)。 これらの分析は解釈されています
分子雲の寿命が短いことを示す (5-30 Myr;Kruijssen et al. 2019年; シェバンスら。 2020a、2022; キム他。 2022年）。 この方法の基本的な前提
分子雲が完全に分散して消滅するということです
最初の星形成 (SF) イベントの直後。 しかし、たとえ雲が永遠に生き続けても、時折SFが起こります。
その後、雲に対して相対的なドリフトが発生し、
このメソッドは、クラウドではないタイムスケールを返します。
一生。 本稿ではこれを実証し、この手法の意味と重要性を再考します。
TF 分析は、以前の 2 つの開発に基づいて構築されています。
まず、川村ら。 (2009) 分子雲を分析 大マゼラン雲 (LMC) の集団。 彼らは
SF フェーズに従って分類された雲 (大規模な SF、HII 領域、および HII 領域と
若いクラスター）、各フェーズの数と割合を数えました。 星団の典型的な年齢を使用する
最後のフェーズでの絶対参照期間として、人口比率を期間に変換しました
クラウドが各フェーズで費やす時間。 彼らは次のように仮定しました
雲はタイプ III フェーズの後に消滅し、
タイプ I、II、III の期間を計算すると、雲の寿命は 2000 ～ 3000 万と見積もられます。
第二に、Schruba ら。 (2010) TF 分析を導入
局所的な変動が許容されるサイズスケールを測定する
CO と Hα の排出量は平均化されます。 彼らは陰謀を企てた
開口部サイズの増加に伴う CO/Hα フラックス比。 彼らは
CO または Hα ピークを開口部の中心に設定し、
それぞれ TF の上位ブランチと下位ブランチ。 の
2 つの分岐は小さな開口部で大きな分離を示し、
しかし、より大きな開口部に向かって近づいて合流します。 彼らは
M33 では、合流点の絞りを約 300 pc の「平均スケール」として採用しました。
クライセン＆ロングモア (2014、後続、KL14) および
Kruijssen et al. (2018、後続、K18) これらを組み合わせた
2つのアプローチ。 彼らは 2 つの枝が存在することを示しました。
TF が接近し、小さなものから融合するにつれて、
大きなスケール、物理的なサイズの情報を運ぶ
SF プロセスに関係するタイムスケール。 彼らは、サイズとタイムスケールを抽出するための方程式を導き出しました。
観察されたTF図。 この方法は本質的に母集団分析の拡張です (Kawamura et al.2009)、ただし、彼らの方程式では CO/Hα フラックス比、つまりフラックス加重分子数比が使用されています。
純粋な数の比率ではなく、異なる SF フェーズの雲を表示します。 時間の絶対的な尺度として、彼らは
HII 領域の典型的な寿命は約 432 万年 (ヘイドン)他。 2020年、シャラーらによる非常に大質量の約5000万⊙星の主系列寿命はおおよそ次のとおりである。 1992)、代わりに星団の時代。 したがって、クラウド/SF のシーケンスは川村のものとは若干異なります。
他。 (2009)、HII 領域のないクラウドから実行されます。
HII 領域あり、および雲のない HII 領域 (図1A）。 Kruijssen らは、彼らの方程式を CO と Hα の観測に適用することにより、 (2019)、Chevance et al.(2020a)、そしてキムら。 (2022) 500万から3000万のタイムスケールを取得、
彼らはそれをクラウドの寿命として解釈しました。
このような短い分子雲の寿命は、基本的な観察事実。 まず、分子
総分子および原子 ISM に対するガスの割合
銀河円盤では高いことが多い (≳ 50%、例: スコヴィル)
& ハーシュ 1979; ウォン＆ブリッツ 2002; 幸田ら。 2009年、2016）。 拡散雲を元に戻すのは難しい
急速な変化を補うための短いタイムスケールでのアトミック ISM
雲の破壊 (Scoville & Hersh 1979; Koda et al.2016）。 第二に、SF を使用した場合と使用しない場合の分子雲銀河円盤に不均一に分布しています。 雲
SF があるものは主にスパイラルアームに沿っており、SF がないものは主にスパイラルアームに沿っています。
SF は腕間領域にあります (例、Koda et al. 2023)。
2 億オーダーのディスク回転タイムスケールを考慮すると、
雲は腕の間の領域からそこへ移動することはできません。
スパイラルアームの推奨寿命は 5 年以内
3,000 万ドル。この論文では、TF 分析が
分子が存在する場合でも、有限の「クラウド寿命」を返します。
形成された星とその出生分子雲の間に相対的な漂流速度がある限り、雲は永遠に存続します。 この分析は必ずしもクラウドを追跡するものではありません
したがって、結果の解釈には次のことが必要です。
変更されること。
TF 分析はガスのあらゆるトレーサーに適用可能です
雲とSF。 私たちはガス雲トレーサーに対して「雲」という用語を使用しますが、場合によっては「ガス」という用語も使用します。 観測では、CO
このコンポーネントを追跡するために放出がよく使用されます。 私達も
SF トレーサーには「スター粒子」、または単に「スター」を使用します。 の
Hα 放出 (つまり、HII 領域) が最も一般的に使用されます。
このコンポーネントだけでなく、若いスターなどの他のトレーサーも対象
クラスターや UV 放射も可能です。
図 1. (A) Kruijssen & Longmore (2014, KL14) および Kruijssen et al. による死の分子雲の概略図。
(2018、K18)、(B) 無限の寿命を持つ不滅の雲。 ケース A では、tgas はガス雲の寿命、tover はタイムスケールです
ここで、雲には星粒子 (SF トレーサー ピーク) が含まれており、tstar は星粒子の寿命、ttot は総継続時間です。
雲の誕生から星粒子の消滅まで。 ケース B では、雲は永遠に生き続け、SF サイクルを繰り返します。 の
タイムスケールの定義は、ガス雲内の 1 SF サイクルのタイムスケールである tgas を除き、ケース A の場合と同じです。 で
どちらの場合も、ttot = tgas + tstar − tover です。 ケース B には、星と雲の間の相対ドリフト速度 vdrift が含まれることに注意してください。
図 2. t = 300 Myr における、ランダムにサンプリングされた雲の一様分布のスナップショット。 上: ケース A - 死の雲と
下: ケース B - 不滅の雲。 入力パラメータは右側のパネル (右上隅) に表示されます。 左: ガス/雲
青色の分布。 それらは時々、それぞれの pSF = ∆t/tgas の確率で tstar の寿命を持つ星粒子 (赤) を形成します。
Δt = 1 Myr タイムステップ。 ガス雲はその発生場所から移動しません。 星の粒子は雲に留まり、雲と重なり合います。
そして、雲から漂い、残りの人生を旅します。 それらのドリフト速度はランダムな方向に vdrift されます
(黒い線)。 ケース A (上) では、オーバーラップ期間の終わりに雲が消滅/消滅し、同じ数の雲が存在します。
ディスク全体に均一に再分配されます (Ngas の総数は一定のままです)。 ケース B (下) では、雲は永遠に生き続けます。
シミュレーション全体を通じて同じ場所にあります。 右: TF がフィットします。 青と赤の点は式からのものです。 (2) ガス雲の場合、および
それぞれ星。 実線は等式の当てはめです。 (6)と(7)。 フィット結果も表示されます (右下隅)。
図 3. 図 2 と同じですが、指数関数的ディスクとスパイラル アームの分布を示します。 ディスク半径を設定します
Rgas = 5 kpc、指数円板のスケール長さ h = 3 kpc、スパイラル アーム幅パラメータ w = 0.6 kpc、ピッチ角
i = 30 度 図 2 のように、星が星から遠ざかる場合、時折 SF を伴う不滅の雲は TF パターンを生成します。
親雲 (右下のパネル)。 この場合、TF フィットは tgas を返しますが、これはクラウドの存続期間ではありません。
図 4. 不滅の雲の TF プロット。 と同じ
図 3 の右下のパネル (不滅の雲) ですが、
vdrift と tgas のさまざまな値の場合: vdrift = 10 km s−1
（左）
および 30 km s−1（右）。 tgas = 3,000 万年 (上)、4,000 万年 (中央)、と5,000万年（下）。
図 5. 図 2 と同じ (一様分布)、
vdrift = 0 km s−1 を除く
（ドリフトはありません）。 (a) 死の雲と
(b) 不滅の雲。 星は流されないから
不滅の雲、重ならない星はない
親の雲。 したがって、TF パターンの上部の分岐 (青) は 1 に近い値に留まり、TF フィット (実線)
行) は失敗します。つまり、適合性が非常に悪いです。
4. 議論と要約
私たちは、TF 分析がそうではないことを実証しました。
必然的にクラウドの寿命の推定値が提供されます。 時折 SF を伴う不滅の雲は、星が親雲から離れると TF パターンを生成する可能性があります。
TF 方程式 (式 6 および 7) は、この TF パターンに適合し、tgas と tover を返すことができます。 この tgas はクラウドではありません
生涯ではありますが、不滅のSFサイクルのタイムスケールです。
雲。 以前の TF 分析は解釈されましたが、
雲の寿命が短いことを示唆している (Kruijssen et al. 2019;
シェバンスら。 2020b; キムら。 2022)、結論としては
非常に長寿命のクラウドが関与するシナリオも同様です。
互換性がある。
高分子ガスの割合と、SF の有無にかかわらず雲の不均一な分布の結果として
銀河円盤 (セクション 1) では、次のようなシナリオが考えられます。
寿命の長い雲の場合、特にダイナミック レンジの大部分を定義するために使用されるサンプルで好まれます。
Kennicutt-Schmidt 関係 (Kennicutt 1998)。
私たちの作品では、非常に単純なおもちゃのモデルを利用しました。 いくつかの
ここで採用されている単純化には簡単に疑問が生じます。 ただし、「クラウドの寿命」は次のように計算されます。
TF 分析は多くの場合、特に問題なく許可されることが多い
精査。 したがって、TF 分析が不滅のクラウドの「クラウド寿命」を返す結果は重要です
分子雲の研究に。
私たちは 2 つの進化シーケンスのみを考慮しました (図 1)。 ただし、長寿命の雲のシナリオにおける雲の進化は、凝固を介して追加の道をたどる可能性があります
(例、Scoville et al. 1986; Vogel et al.1988; Aalto et al.2009; Tasker & Tan 2009)。
このような進化の過程にあるクラウドは、次の方法でテストする必要があります。
未来。
4.1. 恒星のドリフト速度 – vdrift
恒星の移動は、この研究における重要な仮定です (セクション 3.3)。 星が親から離れない限り
進化のある時点での雲、TF パターン
生産されない。 観察すると、若いスターがいます。
星団、および親雲と密接に関連していない HII 領域。
星の移動は、次のようなシナリオで自然に発生します。
SF は雲と雲の衝突によって引き起こされます (Scoville et al.1986年。 タン2000。 タスカー＆タン 2009; 福井ら 2014年、2021)、雲の圧縮された領域は
関与していない雲の部分とは、初期衝突速度と同様に、著しく異なる衝突速度で。 せん断における一般的な衝突速度
円盤は 〜 10 ～ 20 km s−1(リーら、2018)。 HII領域により相対運動も誘発されることが期待される
星団からの周囲のガスへのフィードバックですが、そのようなメカニズムはまた、星団を侵食する傾向があるでしょう。
分子雲。
4.2. ダイナミックSFモデル – Brot
銀河の回転によって規定される SF モデルは TF パターンを再現します (セクション 3.4)。 このセットアップは、特に SF がトリガーされるモデルによって動機付けられています。
銀河円盤内でのせん断による雲と雲の衝突 ほぼ平坦な回転曲線 (Gammie et al.1991年; タン2000。 タスカー＆タン 2009; リーら。 2018）。 の
衝突モデルも、この例で採用されているように、brot ≃0.2 を予測します。
仕事。 雲の衝突タイムスケールを銀河の回転時間、つまり地球規模の力学時間、これは
スパイラル アーム パッセージ (Wyse & Silk 1989) などの他の動的プロセスを呼び出すモデルと同様のモデル。
大規模な不安定性の増大 (例: Elmegreen et al.1994年; ワン＆シルク 1994; Silk 1997) は、動的 Kennicutt-Schmidt 関係 (Kennicutt 1998)、
つまり ΣSFR ∝ ΣgasΩ を説明できます。 この関係は予測します
総ガス質量の一定の割合が軌道ごとに星に変換され、その割合は約 4% であると推定されています。
局所軌道時間ごと (例: Tan 2010; Suwannajak et al.2014）。
雲と雲の衝突は、多くの著者によって重要なプロセスであると提案されていることに注意してください。
星形成の誘発 (例: Scoville et al. 1986; Fukuuchi)他。 2014年、2021年。 スコヴィルら。 2023 年）だが、そのタイムスケールに関して批判されている（例：マッキーとオストライカー 2007）
衝突の間に必要です。 ただし、せん断駆動
雲衝突モデルには、銀河円盤内の実質的に 2D 単層の雲が含まれており、衝突時間は比較的短く、つまり brot 〜 0.2 (および
より大規模な雲の場合は、おそらく 0.1 ほど短くなります。 李他。 2018）。
衝突間の時間スケールが雲の「寿命」と同等になった場合、この寿命の概念を再評価する必要があります。つまり、雲の質量と乱流エネルギーの内容が衝突によって「リセット」される場合です。
イベント (Tan et al. 2013)。 分子雲は凝固と断片化を通じて進化することも示唆されている (Scoville & Hersh 1979; Koda et al. 2009;
ドブスとプリングル、2013)。 雲の寿命の定義として、我々はガスが分子雲内で分子である全期間を支持し、したがってそれが前提条件となる。
潜在的な SF の条件。 クラウドに関する研究のほとんどは、SF に興味があるので、完全に採用する方が適切です。
ガスが雲として星を形成する可能性がある期間
生涯（幸田ら。 2023年）。
と を伴う雲の不均一な空間分布
SF がないことは、SF のトリガーがスパイラルアームで優先的に発生することを示唆しています。 クラウドなどの仕組み
長寿命の雲が関与する衝突は自然な方法です
観測された空間分布の説明に役立つため、スパイラルでは衝突がより頻繁に起こると予想される
腕の領域では頻度が低くなりますが、腕の間の領域では頻度が低くなります。
4.3. スケールパラメータ – λ と λ』
KL14 と K18 では、λ パラメータ (= λ) が導入されました。』
で
私たちの表記）を超えた小さな領域の空間スケールとして
エリアが互いに独立するようになる
SFの用語です（彼らはそれを「不確定性原理」と呼びました）。
したがって、λ は特徴を示すサイズスケールを測定する必要があります。
ローカルSFイベントの規模。 λ が測定できれば、で動作する物理プロセスを制約することになる
SFとその特徴的なサイズスケール。
本作の玩具モデルでは最大の恒星
漂流距離は、SF 活動を特徴付ける唯一の空間スケールです。 ただし、測定された λ (繰り返しますが、λ』
私たちの表記では) は明らかにグローバル分布に依存します。 例えばユニフォームの場合は234pcです
ディストリビューション (セクション 3.1.1) ですが、ディスクは 183 PC です+ スパイラル分布 (セクション 3.2.1)、
グローバル分布以外の他のパラメータは実質的に同じです。 したがって、KL14 と K18 (および私たちのλ』
）特徴的なサイズスケールをトレースするだけではありません
SFの。 同時に、私たちは次のようなことに敏感であることも感じています。
ローカルSFのプロパティ。 これは図 4 で見ることができます (左と右)。
右の列)、ここで λ (および私たちの λ』）は増加します
より大きな vdrift の最大ドリフト距離。
鍵となるのは、λ の η 項 (式 6 と 7) です。
' = η−1/2λ。λ』
この作品だけでなく、
Kruijssen et al. (2019)、Chevance et al. (2020b)、キム他。 （2022年）。 この λ
'パラメータだけが決まるわけではない
SF のローカル物理プロセス (λ で表される)、ただし、SF 活動の世界的な分布に依存します。
(η による)、螺旋腕の存在など (セクションを参照)
3.1.1 および 3.2.1)。 したがって、λ』
サイズを測ることができます
世界的な SF 関係がこのスケールを下回っている (Kennicutt と
Evans 2012) ブレークダウン (Schruba et al. 2010; 小野寺
他。 2010)、ただし、ローカルの物理的な場所を直接追跡するわけではありません。
SF のプロセス (Kruijssen et al. 2019; Chevance et al. 2019)2020b; キムら。 2022年）。
KL14 と K18 にはこの η 項が含まれていませんでした。
TF 方程式。 言い換えれば、彼らは η =1、つまり、サイズ λ のすべての小さな領域が、銀河円盤と開口部のどちらかにはガス雲があります
または星の粒子。 しかし、観察されたことは明らかです
銀河は完全に分子雲で満たされているわけではなく、SF 領域 (Chevance et al. 2020b の図 1 を参照)。
4.4. 基準タイムスケール – tstar
これまでの TF 研究 (Chevance et al. 2020b;キムら。 2022) は、渦巻銀河における SF を含む分子雲と含まない分子雲の空間分布です。
SFを伴う雲は主に渦巻き状の腕に沿って観測されますが、SF のないものは腕間領域にあります。 の
銀河円盤の回転時間スケールは2 億、したがって推奨される短い寿命内で5～20百万年の雲は腕の間から動けない
領域をスパイラルアームにします。 不滅の雲が出会う
SF サイクル タイムスケール (tgas) が短い場合にも同じ問題が発生します。
この問題に対する決定的な解決策はありませんが、可能性の 1 つは tstar (絶対値) のエラーです。
タイムスケール）。 TF 式 (6) と (7) を思い出してください。
タイムスケールは比率として表示されます (つまり、tgas/ttot、tover/tstar、等。）。 したがって、TF フィットはそれらの比率のみを決定します。
時間スケールのいずれかを事前に知っている場合にのみ、
比率を絶対的な時間スケールに変換できます。 この中で
仕事では、tstar = 20 Myr (これはは入力パラメータです)。 ただし、TF 分析を実際の観測に適用する場合、通常は次のことを行いません。
tstar の正確な値を知る必要があります。
たとえば、左下のパネルの場合、図 4、TF 解析により、tgas/tstar = 59.0/20.0 = 2.95 および tover/tstar = のタイムスケール比が得られました。
7.9/20.0 = 0.395。 誤って tstar = 5 Myr を採用した場合
絶対スケールとして (tstar = の入力値の代わりに)
20 Myr)、これらの比率は tgas =14.8 Myr に変換されます。
そして最高 = 200 万円。 これらは、入力値は tgas =50 Myr および tover =5.0 Myr ですが、近くの多くの銀河で得られた値と類似しています
Chevanceらによる。 (2020b) およびキムら。 (2022) を使用
tstar = 420万ドル (Haydon et al. 2020)。 彼らの短い tstar は、すべての星が 1 つの領域にあるという仮定に基づいて推定されます。
星粒子は同時に形成されます (Haydon et al. 2020)。
ただし、OB会では観察年齢が広がる
より長いことが知られています (数百万から数十百万。
ライトら。 2023年）。 採用したtstarに誤りがある可能性があり、
全体的または部分的に、明らかに短い tgas を説明してください
これまでの研究で導き出されました。
他にも潜在的なエラーの原因がある可能性があります
TF分析です。 たとえば、観測では、巨大な/明るい雲は渦巻状の腕に優先的に存在します。
(例、Koda et al. 2009; Colombo et al. 2014; Rosolowsky
他。 2021）。 TF 解析では磁束比 (式 2) を使用します。
したがって、より明るい人の母集団に偏ります。
螺旋状の腕の中の雲。 同じバイアスが導入される可能性がある
観測の感度が限られており、スパイラルアーム内の雲は検出されますが、アーム間の領域では検出されません。
SF サイクルがスパイラルアームで加速される場合 (雲衝突モデルなどによって予測されるように)、TF 解析は
短い SF サイクルのタイムスケールを tgas として返すことができますが、
腕の間の雲は長く生きて休眠状態を保つことができ、アーム間領域からスパイラルアームに移行します。 そのような
将来の研究で可能性を調査する必要があります。
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