形態別銀河計数から見る 銀河進化の研究 東北大学大学院理学研究科天文学専攻 博士前期課程2年 銀河実験・観測グループ 小西 真広

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1 形態別銀河計数から見る 銀河進化の研究 東北大学大学院理学研究科天文学専攻 博士前期課程2年 銀河実験・観測グループ 小西 真広
2003年 談話会

2 Contents ・研究の動機 ・イントロダクション - 銀河のmorphologyと星形成
- Morphological classification - Photometric redshift ・研究の目的・目標 ・進捗状況 ・Future work

3 研究の動機 ・銀河がどのような進化をして現在に至ったか？ → Hubble sequenceの起源を知りたい。
・星形成史の変化とmorphologyの変化はどう結び　　ついているのか？ 　　ｰ　遠方銀河(z~3)のmorphology 　　ｰ　遠方銀河(z~3)のmorphologyとSEDの関係

4 1, 銀河のmorphologyと星形成 銀河のmorphologyを調べるに当たっての大きな興味：
- Hubble suquenceの形成 ( 各morphologyの銀河の星形成史 ) 銀河のmorphologyの多様性がそれぞれの進化の違いを反映している事は明らかである。 銀河の測光学的性質がmorphologyと共にどのように変化（進化）してきているのか？

5 Hubble sequenceの模式図（近傍に見られる形態分類）
(Burgarella et al.2003)

6 銀河のmorphologyと星形成 Hubble sequenceはz~1辺りになると描く事が困難。
　　・ early type : late type : irregularの比が変化 　　・ peculiar morphologyを示すものが急激に増加 銀河の進化の途中を捉えているため。 redshiftと共にmorphological fraction（環境も考慮すればnumber density）がどう変わるかが銀河進化を知る上で重要。 - 銀河のmorphologyを判別する何らかの手段が必要。 - redshiftの情報が必要。

7 銀河のmorphologyと星形成 銀河(光度）進化シナリオ ・ passive evolution
　　銀河(光度）進化シナリオ 　　　・ passive evolution 銀河は新たな星形成を起こす事無く、星のagingのみで進　　　　　　　化するというシナリオ。 　　　・ pure luminosity evolution number evolutionをせず、diskでの星形成のみで光度進化　　　　　　をするという進化のシナリオ。 　　　・ hierarchical evolution sub-galaxiesがinteractionしながら星形成を起こし、massive 　　　　　　galaxyを形成するシナリオ。

8 Morphological number countから銀河進化を知る。
(Cohen et al.(2003)) （後述の）photometric redshiftを用いてredshift distributionを調べる。 (Kajisawa&Yamada(2001)) こういった観測量と理論モデルを比較する事で銀河の進化シナリオを解明する。

9 2, Morphological classification
方法１：visual (eyeball) classification 方法２：quantitative classification 1 (artificial neural network) 方法３： quantitative classification 2 (Abraham et al.1996) 見た目で分類する方法。Hubbleを始め昔から使われている手段。主観性が強く再現性が良くない。Faint objectに対して弱い。 実際の銀河の、visualに基づくいくつかの観測量(light profileに関係するもの）をlibraryとして用意し、それとinput dataを比較し、visual classificationに最も近いT-typeを出力するアルゴリズム。精度のよいtraining-setを必要とする。 測光パラメタから分類する方法。客観的でfaint objectでも分類可能。

10 Morphological classification
分類に使用される主な測光パラメタ 　　・light concentration 　　・light distribution asymmetry 　　・surface brightness この他にもいくつかのパラメタが提案されつつある。本研究ではAbraham et al.(1996)の手法を基にconcentration と asymmetry を使って分類を行なう。

11 Morphological classification
Galaxy light concentration （C) 定義： Sの(30%)2の中に含まれるflux 銀河のtotal flux（area S) 手順１； 手順２； 手順３； 手順４； ある閾値より大きなカウントを持つpixel群に対してluminosity分布の楕円パラメタ（長半径、短半径、position angle）を求める（楕円fitting）。 １の楕円から測光apertureを決めるためのscaling factorを求める。 １の楕円にscaling factorをかけた楕円aperture（S)を用いてtotal fluxを測る。 その測光apertureを30%にした時に収まるfluxを測る。

12 Concentrationを求める手順の模式図
測定する天体 手順１、２(楕円fit&scaling) area S 手順３(楕円測光,total flux) 手順４(楕円測光,30%flux)

13 Morphological classification
area S Galaxy light asymmetry (A) ∑S｛各pixelでの（I0　ｰ I180 ）の絶対値｝ 2×∑ S ｛各pixelの I0｝ 定義： I0 　：original imageでのpixelのカウント値 I180 ：ある中心に対して180°回転させた時に同じ位置に　　　来るpixelのカウント値 実際求める際には、sky noiseによるasymmetryの差し引きも行なう。 Aの値が大きい程、light profileが非対称である事を示す。

14 Symmetricなprofileの例 180°回転した画像を引いた残りのfluxがAを決める。 Asymmetricなprofileの例 (Jansen et al.(1997))

15 ・これらのパラメタから銀河の何を知る事が出来るのか？
Concentration : bulge/total ratioをよくtraceする。　 → 銀河を構成する恒星種族の分布を知る事が出来る。 Asymmetry : 銀河の形のirregularityにsensitive。 　→ 銀河のdynamicalなprofile(mergingやinteraction)が分かる。 Late typeほど、Aが大きくCが小さくなる(形がirregularになる一方でbulgeが目立たなくなるというvisualの考えと全く同じ）傾向がlocal sampleから得られている。 銀河は、観測する波長により見る恒星種族（つまり銀河のactivity)が変わる(morphological K-correctionという)ので、測定では波長依存性(redshiftの効果も含む）に注意が必要。 　ex)ある一つのband filterのデータから全ての銀河の2つのパラメタを求めた場合、redshiftによって遠方の銀河では近傍とは異なる部分を見てしまうため、測定が均一でなくなってしまう。

16 Morphological classification
不確定性はあるがEarly typeとlate typeとは区別する事が出来る。 Late type early type CとAは銀河の明るさ,サイズに依存するので1つの境界線では分けづらい(cosmological dimmingの効果も考慮しなければならない)。 Visual とautomaticの分類の比較 (Abraham et al.(1996) : Hubble Deep Field) 分類の精度は向上できる。

17 3, Photometric redshift 遠方銀河の分光観測は時間がかかってしまう。
Multi-color dataを使ってredshiftを推定する。 様々な銀河のtemplate SEDを、指定した進化シナリオに従って変形させて観測点とfitするものを探す。 - 形成当初（青線）は将来異なる　　　　　morphologyを持つ銀河でも同じSED　の形をしている。 - 時間が経つ(青→赤線）につれてSF　　の終わったもの、続けているもので　　SEDに違いが見え始める。 - 一般に、early type程star formationの　期間(τ)が短い。 6タイプの銀河のSEDの進化（Hyperz manualより)

18 Photometric redshift SED fittingにおいてはLyman-breakや4000Åbreakなど大きなfeatureを挟む事が重要。 RedshiftしたLyman-break(912Å) z~3.32と推定される。 7色（U,B,V,I,J,H,K)でのSED fittingの例(Rudnick et al. (2001))

19 Photometric redshift Redshift distributionと銀河進化シナリオの比較
(Kashikawa et al. (2003)) fraction Galaxy number Photometric redshift Hierarchical evolution model Pure luminosity evolution model

20 Photometric redshift Hubble sequenceに従う銀河はU-B,B-Vのcolor-color図で綺麗な相関が知られている。 これらのcolorについてｚを遡って調べていくと、stellar populationの変動が分かる。 Bershady et al.(2000)

21 Photometric redshift Colorのredshift変化を見ればその時の星形成史を推定する事が出来る。
Massiveなものはいつの時代も他より赤い(？) Kajisawa&Yamada(2001) Kashikawa et al.(2003) Early typeでもpassiveモデルに従わないものが存在する。 Late typeのcolor分布もzと共に明らかに変化している。

22 Contents ・研究の動機 ・イントロダクション - 銀河のmorphologyと星形成
- Morphological classification - Photometric redshift ・研究の目的・目標 ・進捗状況 ・Future work

23 4, 本研究の目的・目標 現在の様々な銀河がどのように進化をしてHubble sequenceを形成するようになったのかを明らかにするため、進化効果を反映していると思われる“morphology”に着目し、photometric redshiftと合わせる事で、どの銀河がどの進化シナリオで進化してきたかを解明する事を目標とする。 またMOIRCSを用いたimagingによって同様の研究を円滑に行なうために、ほぼ同じスペックのCISCOのデータを用いて模擬解析を行なう事も本研究の目的の一つである。 ※本研究に使用しているデータ(B, V, R, I, z’, J, K’-band)は、　　　　 FOCAS,Suprime-Cam,CISCOグループの方々のご好意により　　 提供していただいたものである。

24 5, MOIRCSによるサイエンス 銀河進化にとってのMOIRCS ～撮像から～
よりfaintな天体を検出するために、blank skyと呼ばれる、明るい星や銀河の存在が確認されておらず、しかもOur Galaxyによる吸収の影響の少ない領域をターゲットとして選び、膨大な時間をかけてdeep imagingを行なう。 しかし近赤外観測の場合にはまだ装置の視野が十分広くないため(ex. NICMOS<~1arcmin2, CISCO~2x2arcmin2, ISAAC~2.5x2.5arcmin2)に大規模構造の影響を受けている可能性もある。 （HDF-N, HDF-Sでもfield-to-field varianceが見られている。） MOIRCSの4x7arcmin2の視野＋Guaranteed Time Observationは非常に有利である。

25 MOIRCSによるサイエンス Photo-zにおけるNIRの重要性
近赤外の測光データがある事によってSED fittingの精度が向上する。 U-bandがz~2でのLBの検出に必要なように、NIRは4000Åbreakの検出に必要。 U,B,R,I-band J,H,K-band (Rudnick et al. (2001))

26 MOIRCSによるサイエンス ～分光から～
多数のmulti-color dataから銀河のredshiftを推測するphotometric redshiftの手法を裏付けるためにいくつかの分光サンプルが必要になる。 しかしz~1を超えると、主要な可視輝線(Balmer系列やO[II],O[III])が近赤外域にシフトしてしまうため可視装置では分光が不可能。 MOIRCSの多天体同時分光という機能が最大限に活かされる。 (Kashikawa et al.(2003))

27 6, 研究の進捗状況 天体検出・測光：SExtractor
・検出条件はMaihara et al.(2001)と同じ1.5σ(=24.1mag/arcsec2, 　　detection completeness~75%)　→　SDFカタログ生成 ・各天体のconcentration（C)を計算。 (Bertin & Arnouts(1996)) logC Number K’magnitude logC

28 Photometric redshift：Hyperz
(Bolzonnella et al.(2000)) Number カタログ内の天体のphoto-zと分光データの比較（14天体）　 zspec zphot <Δz> ~ (σ~0.150) Kashikawa et al.(2003)との比較 <Δz>~ (σ~0.207) σ~0.27,Δm~0.2 [参考] Bolzonella et al.(2000)より

29 Photometric redshift どちらもBurst SEDにfit。 Photometric redshiftは完全ではない。
z_spec=0.913 , z_phot=1.89 どちらもBurst SEDにfit。 Photometric redshiftは完全ではない。 z_spec=0.108 , z_phot=2.52 さらに精度を向上させるには、U-bandのデータが必要。

30 7, Future work Asymmetry indexの計算 Morphological classification
モデル銀河での分類精度シミュレーション z~3までの銀河のmorphological evolution　の研究とそのdiscussion MOIRCSに期待できる事 (MOIRCSに関連して) 終わり

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32 Morphological K-correction
B H 近傍銀河の可視と近赤外観測の比較 (Eskridge et al.(2002)) 可視では主にspiral armに関連するstar forming regionがよく見える一方で、赤外では古い星（主にbulge）がよく見える。 この事は遠方銀河の観測においても同様であると考えられる。

33 MOIRCS焦点移動機構 磁場の強さに反応するホール素子を用いてMOIRCS検出器の位置を把握し、必要なら修正移動をするための機構。
2003年8月の結像試験 VH=Ib・B・RH/d ホール素子電圧： (入力電流，磁場，内部抵抗，距離)

34 U-bandがない事でLBを完全に認識する事が出来ない。
z_spec=3.087 →LB(912Å)が~4000Åにある。 z_phot=0.05 → 4000Åbreakが~4000Åにある。 5000Å