Astronomie

Comment convertir le spectre de modèle théorique de la densité de luminosité en unités de densité de flux ?

Comment convertir le spectre de modèle théorique de la densité de luminosité en unités de densité de flux ?

Je travaille avec des modèles spectraux de galaxies (par exemple, Bruzual & Charlot 2003) qui semblent toujours être accompagnés d'unités d'axe y de $L_{odot}$/A et d'unités d'axe x d'Angstroms. L'axe des y est donc un densité de luminosité au lieu d'une densité de flux. En revanche, d'un point de vue observationnel, nous avons tendance à toujours travailler avec des spectres qui ont des unités de densité de flux sur l'axe des y ($F_{lambda}$ en erg/s/cm$^2$/A ou $F_{ u}$ en erg/s/cm$^2$/Hz). De même, les distributions d'énergie spectrale (SED) de la photométrie ont tendance à avoir $lambda F_{lambda}$ ou $ u F_{ u}$ de sorte que l'axe des y est le flux, pas la densité de flux.

Comment convertir un spectre de modèle théorique d'unités de densité de luminosité ($L_{odot}$/A) en densité de flux (erg/s/cm$^2$/A) ?

Pour le contexte, je souhaite adapter des modèles spectraux à un SED observé. Le SED observé est pour un objet à un décalage vers le rouge $z$, donc je pense que je peux soit convertir les modèles en unités de densité de flux, soit convertir mon SED observé en unités de densité de luminosité. J'ai l'impression que travailler dans des unités de densité de flux est plus naturel - de plus, je ne suis pas sûr de multiplier les valeurs observées de l'axe des y SED par 4 $ pi D^ 2 $ (D est la distance de l'objet) et l'axe x (longueurs d'onde) par $1/(1+z)$ serait suffisant (par exemple, problèmes de normalisation).


Utilisez cette équation : $$F_ u = frac{L_ u}{4pi D_L^2}.$$ C'est la relation qui définit la distance de luminosité, $D_L$, dans un univers euclidien statique (c'est-à-dire non les notres). Hogg a une bonne revue sur arXiv de la façon de gérer la relation dans un univers en expansion, y compris lorsque vous devez effectuer quelque chose appelé une "$K$-correction" pour les densités spectrales comme le demande la question.


Le 2dF Galaxy Redshift Survey : le nombre et la densité de luminosité des galaxies

Nicholas Cross, Simon P. Driver, Warrick Couch, Carlton M. Baugh, Joss Bland-Hawthorn, Terry Bridges, Russell Cannon, Shaun Cole, Matthew Colless, Chris Collins, Gavin Dalton, Kathryn Deeley, Roberto de Propris, George Efstathiou, Richard S. Ellis, Carlos S. Frenk, Karl Glazebrook, Carole Jackson, Ofer Lahav, Ian Lewis, Stuart Lumsden, Steve Maddox, Darren Madgwick, Stephen Moody, Peder Norberg, John A. Peacock, Bruce A. Peterson, Ian Price, Mark Seaborne, Will Sutherland, Helen Tadros, Keith Taylor, The 2dF Galaxy Redshift Survey : le nombre et la densité de luminosité des galaxies, Avis mensuels de la Royal Astronomical Society, Volume 324, numéro 4, juillet 2001, pages 825 à 841, https://doi.org/10.1046/j.1365-8711.2001.04254.x


Comment convertir le spectre de modèle théorique de la densité de luminosité en unités de densité de flux ? - Astronomie

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Figure 1

Spectre de neutrinos grand unifié (GUNS) sur Terre, intégré sur les directions et additionné sur les saveurs. Par conséquent, la conversion de saveur entre la source et le détecteur n'affecte pas ce tracé. Des lignes pleines sont affichées pour les neutrinos, des lignes en pointillés ou en pointillés sont affichées pour les antineutrinos, et des lignes en pointillés et pleines superposées sont affichées pour les sources de ν et ¯ . Les flux du BBN, de la Terre et des réacteurs ne contiennent que des antineutrinos et le Soleil n'émet que des neutrinos, alors que tous les autres composants incluent les deux. Le CNB est représenté pour un spectre de masse minimal de m 1 = 0 , m 2 = 8,6 et m 3 = 50 meV , produisant un spectre de corps noir plus deux raies monochromatiques de neutrinos non relativistes avec des énergies correspondant à m 2 et m 3 . Voir l'annexe pp4 pour une description exacte des courbes individuelles. Panneau supérieur : flux de neutrinos en fonction de l'énergie. Les sources linéaires sont en unités de cm − 2 s − 1 . Panneau inférieur : flux d'énergie des neutrinos E × ϕ en fonction de l'énergie. Les sources linéaires sont en unités eV cm − 2 s − 1 .

Figure 2

Flux différentiel isotrope ν ou ν ¯ aujourd'hui ( d ν / d p ) pour les neutrinos dont la masse est donnée dans l' éq. (5). Les différentes courbes correspondent à notre spectre de masse de référence de l'Eq. (2).

Figure 3

Flux différentiel de neutrinos d ν / d E selon l'Eq. (6) pour notre spectre de masse de référence de l'Eq. (2). Le flux maximal ne dépend pas de m et est de 2,70 × 10 12 cm − 2 s − 1 meV − 1 .

Figure 4

Évolution des abondances d'éléments légers dans l'Univers primitif comme indiqué par les lignes. Les lignes colorées (pleines) sont les neutrons ( n ) et les isotopes instables tritium (T) et béryllium ( Be 7 ) qui produisent ν ν e et qui n'ont pas survécu jusqu'à aujourd'hui. Adapté du site Web Cococubed, où η = 6,23 × 10 − 10 et H 0 = 70,5 km s − 1 Mpc − 1 ont été utilisés.

Figure 5

Densité des neutrinos de basse énergie, considérés comme sans masse ( p = E ). Le CNB et les neutrinos solaires thermiques incluent toutes les saveurs, mais les lignes ne concernent que ν ou ν ¯ . Les lignes colorées (pleines) représentent les neutrinos du BBN : ν ¯ e provenant de la désintégration du n et du tritium et ν e provenant de la capture d'électrons du Be 7.

Figure 6

Densités de flux des neutrinos à l'état propre pour m i = 0 , 8,6 et 50 meV, comme indiqué sur les courbes, en utilisant les probabilités des équations. (11)–(13) et les spectres de la figure 5. Panneau supérieur : d / d p , qui inclut un facteur de vitesse v i = p / E i pour chaque état de masse. Panneau inférieur : d / d E montrant des lignes nettes à E = m 2 , 3 .

Figure 7

Les neutrinos solaires provenant de différentes réactions de sources. En bleu (gris foncé) les neutrinos de la chaîne pp ( pp , Be 7 , pep, B 8 , hep), en orange (gris clair) les neutrinos du CNO ( N 13 , O 15 , et les lignes de capture d'électrons eN et eO). Panneau supérieur : flux différentiels, où les sources linéaires sont en unités de cm − 2 s − 1 . flux de chaîne pp (sauf pour hep) selon les mesures indiquées dans le tableau 1, où les incertitudes sont trop faibles pour être montrées. Pour les flux CNO et hep, la plage est encadrée par les prévisions AGSS09 les plus basses et GS98 les plus élevées. F 17 est une petite correction du flux de O 15 et n'est donc pas représenté. Panneau du bas : probabilité de survie adiabatique e due à la conversion de saveur (voir Sec. 4e), qui dépend des distributions radiales des différents processus de production. Pour les lignées eN et eO, ces distributions n'ont pas été publiées. Les points noirs montrent les probabilités de survie des trois lignes de chaîne pp de Be 7 et pep. Les lignes horizontales en pointillés montrent la probabilité de survie pour la disparition et l'énergie infinie des neutrinos.

Figure 8

Spectres de neutrinos pp , O 15 et hep. Les autres spectres CNO sont similaires à O 15 . Lignes pleines : les spectres tabulés proviennent de [93]. Lignes en pointillés : spectres de désintégration nucléaire autorisés selon l'Eq. (17).

Figure 9

Spectre des neutrinos B8. Ligne continue : à partir de [94]. Ligne pointillée : à partir de [494].


1. Introduction

La quantification précise et détaillée de la population locale de galaxies est d'une importance primordiale pour déterminer le(s) mécanisme(s) et l'époque(s) de formation des galaxies (ainsi que la densité de luminosité locale). Il représente la référence par rapport à laquelle les effets environnementaux et évolutifs peuvent être mesurés. Traditionnellement, ce domaine de recherche est né des relevés photographiques sur tout le ciel, associés à quelques poignées de décalages vers le rouge durement gagnés. Au cours de la dernière décennie, cela a été augmenté à la fois par des relevés d'imagerie par CCD et des relevés spectroscopiques multifente/alimentés en fibres. À partir de ces données, un certain nombre de problèmes déroutants sont apparus, notamment le problème de la galaxie bleu pâle ( Koo & Kron 1992 Ellis 1997), le problème de normalisation locale ( Maddox et al. 1990a Shanks 1990 Driver, Windhorst & Griffiths 1995 Marzke et al. 1998), la signification cosmologique des galaxies à faible luminosité de surface (LSBG) ( Disney 1976 McGaugh 1996 Sprayberry, Impey & Irvine 1996 Dalcanton et al. 1997 Impey & Bothun 1997) et des galaxies naines ( Babul & Rees 1992 Phillipps & Driver 1995 Babul & Ferguson 1996 Loveday 1997). Ces problèmes restent en grande partie non résolus et attendent sans doute une meilleure définition de la population locale de la galaxie ( Driver 1999).

Les récents progrès technologiques permettent désormais des levés d'imagerie CCD à large champ de vision 1 et des levés de décalage vers le rouge en vrac grâce à des spectrographes multifibres spécialement conçus, tels que l'installation de champ à deux degrés (2dF) d'utilisateur commun du télescope anglo-australien (AAT ) (Taylor, Cannon & Parker 1998). Le Sloan Digital Sky Survey combine élégamment ces deux facettes ( Margon 1999).

La quantité et la qualité des données qui deviennent disponibles permettent non seulement la révision des résultats antérieurs, mais plus fondamentalement l'opportunité de revoir et d'améliorer la méthodologie avec laquelle la population locale de galaxies est représentée. Par exemple, certaines critiques qui pourraient être formulées à l'encontre de la méthodologie actuelle - la représentation de la densité spatiale des galaxies en utilisant la fonction de luminosité de Schechter (LF) ( Schechter 1976 Felten 1985 Binggeli, Sandage & Tammann 1988) - est que, d'abord, elle suppose que les galaxies sont des systèmes à paramètre unique définis par leur seule magnitude apparente et, deuxièmement, il décrit l'ensemble de la population galactique par seulement trois paramètres : la luminosité caractéristique L, la normalisation de la luminosité caractéristique φ, et la pente faible α. Bien qu'il soit souhaitable de représenter la population avec le nombre minimum de paramètres, des informations importantes peuvent résider dans les nuances de détail.

En particulier, deux domaines de recherche récents suggèrent une plus grande diversité dans la population galactique que ne le permet la forme de fonction de Schechter. Tout d'abord, Marzke, Huchra & Geller (1994) et aussi Loveday (1997) rapportent l'indication d'un changement de la pente de l'extrémité faible à de faibles magnitudes absolues - une transition géante-naine possible - et cela est également observé dans un certain nombre d'Abell. amas où il est plus facile de sonder le régime nain (par exemple Driver et al. 1994 De Propris et al. 1995 Driver, Couch & Phillipps 1998 Trentham 1998). Deuxièmement, un certain nombre d'études montrent que les trois paramètres de Schechter, et en particulier la faible pente, dépendent fortement des limites de brillance de surface ( Sprayberry et al. 1996 Dalcanton 1998), de la couleur ( Lilly et al. 1996), du spectre type ( Folkes et al. 1999), morphologie optique ( Marzke et al. 1998), environnement ( Phillipps et al. 1998) et longueur d'onde ( Loveday 2000). Il a été noté (Willmer 1997) que le choix de la méthode de reconstruction de la galaxie LF contient également un certain degré de biais.

Plus fondamentalement, la preuve que la méthodologie actuelle pourrait en fait être défectueuse provient de la comparaison des mesures récentes de la galaxie LF, comme le montre la figure 1. L'écart entre ces relevés s'éloigne considérablement des erreurs formelles citées, impliquant une erreur systématique inconnue. La plage de divergence peut être quantifiée comme un facteur de 2 à la Lpoint, passant d'un facteur 10 à 0,01LL'impact de cette variation est un facteur de 3 à 4, par exemple, dans l'évaluation de la contribution des galaxies au budget baryon local (par exemple Persic & Salucci 1992 Bristow & Phillipps 1994 Fukugita, Hogan & Peebles 1998).

Fonctions de luminosité de Schechter à partir de récents relevés de décalage vers le rouge à magnitude limitée (voir le tableau C1). La ligne devient pointillée en dehors de la plage des données d'enquête. La plage de valeurs montre l'incertitude dans le LF, qui à son tour filtre jusqu'à la mesure locale de la densité lumineuse moyenne.

Fonctions de luminosité de Schechter à partir de récents relevés de décalage vers le rouge à magnitude limitée (voir le tableau C1). La ligne devient pointillée en dehors de la plage des données d'enquête. La plage de valeurs montre l'incertitude dans la LF, qui à son tour filtre jusqu'à la mesure locale de la densité lumineuse moyenne.

Cette incertitude s'ajoute à celle introduite par la question sans réponse de la densité spatiale des LSBG. La tentative la plus récente pour quantifier cela est celle d'O'Neil & Bothun (2000) - à la suite de McGaugh (1996), et à son tour de Disney (1976) - qui concluent que la fonction de luminosité de surface (SBF) des galaxies - la densité numérique des galaxies dans des intervalles de luminosité de surface - est de forme similaire à la LF. Ainsi, à la fois le LF et le SBF sont décrits par une distribution plate avec une coupure à des magnitudes absolues brillantes ou à des brillances de surface élevées. En prenant le résultat O'Neil à sa valeur nominale, cela implique une erreur supplémentaire dans les mesures de la densité de luminosité locale de 2-3 - c'est-à-dire que la contribution à la densité de luminosité (et donc de baryon) des galaxies est incertaine d'un facteur ∼10 . Cependant, l'importance des LSBG dépend de leur plage de luminosité, et de même l'exhaustivité de la LF dépend des intervalles de luminosité de surface sur lesquels chaque classe de luminosité est valide. Les deux représentations sont incomplètes à moins que les informations ne soient combinées. Ceci nous amène à conclure qu'à la fois le flux total et la manière dont ce flux est distribué doivent être traités simultanément. Plusieurs articles ont été publiés qui traitent soit des distributions de luminosité de surface, soit des distributions de luminosité bivariées (BBD) ( Phillipps & Disney 1986 Sodre & Lahav 1993 Boyce & Phillipps 1995 Petrosian 1998 Minchin 1999). Celles-ci sont soit théoriques, limitées aux environnements de cluster, soit ont des statistiques médiocres en raison de la rareté de bonnes données de redshift.

Récemment, Driver (1999) a déterminé la première mesure de la BBD pour les galaxies de champ en utilisant les données de Hubble Deep Field ( Williams et al. 1996) et en capitalisant sur les redshifts photométriques ( Fernández-Soto, Lanzetta & Yahil 1999). Le résultat, basé sur un échantillon limité en volume de 47 galaxies, impliquait que les LSBG géants étaient rares, mais qu'il existe une forte relation luminosité-brillance de surface, similaire à celle observée dans la Vierge ( Binggeli 1993). Le sens de la relation impliquait que les LSBG sont préférentiellement de faible luminosité (c'est-à-dire des naines). Si cela se vérifie, cela tempère fortement les conclusions de O'Neil & Bothun (2000). Bien que le nombre de LSBG puisse être important, leurs luminosités sont faibles, de sorte que leur contribution à la densité de luminosité locale est également faible, <20 pour cent ( Driver 1999).

Cet article tente de regrouper ces problèmes complexes sur une plate-forme plus intuitive en élargissant la représentation actuelle de la population locale de galaxies pour permettre des effets de détection de luminosité de surface, des problèmes de séparation étoile-galaxie, des corrections photométriques de luminosité de surface et des effets de regroupement. Ceci est réalisé en développant la LF monovariée en une distribution de luminosité bivariée (BBD), où la dimension supplémentaire est la luminosité de surface. Le 2dF Galaxy Redshift Survey (2dFGRS) nous permet de le faire pour la première fois en disposant d'une base de données suffisamment grande pour séparer les galaxies à la fois en magnitude et en luminosité de surface sans avoir trop de problèmes avec les statistiques sur les petits nombres.

Dans la section 2, nous discutons en détail de la méthodologie révisée pour mesurer la densité spatiale de la population locale de galaxies, la densité lumineuse locale et la contribution à la densité baryonique. Dans la section 3, nous présentons les données 2dFGRS actuelles (contenant ∼45 000 galaxies, soit un cinquième du décompte final attendu). Dans la section 4, nous corrigeons la lumière perdue sous l'isophote et définissons notre mesure de luminosité de surface. Dans la section 5, nous appliquons la méthodologie pour construire le premier BBD statistiquement significatif pour les galaxies de champ. Les résultats pour la densité numérique et la densité lumineuse sont détaillés dans les sections 6 et 7. Dans la section 8, nous comparons ces résultats à d'autres enquêtes. Enfin, nous présentons nos conclusions dans la section 9.

Tout au long nous adoptons et une cosmologie plate standard avec une constante cosmologique nulle (c'est-à-dire, q0 = 0.5, Λ = 0) Cependant, on remarque que les résultats présentés ici ne dépendent que faiblement de la cosmologie.


2 Les données utilisées

Le SDSS ( York et al. 2000 Stoughton et al. 2002) est une enquête ambitieuse pour obtenir des données spectroscopiques et photométriques à travers π sr. L'enquête est menée à l'aide d'un télescope dédié de 2,5 m à l'observatoire Apache Point. La photométrie est obtenue en utilisant un balayage de dérive avec une caméra CCD unique ( Gunn et al. 1998), permettant une photométrie quasi simultanée dans cinq bandes (vous, g, r, je, z, Fukugita et al. 1996 Hogg et al. 2001 Smith et al. 2002). Les données résultantes sont réduites dans un pipeline photométrique dédié, photo ( Lupton et al. 2001) et calibré astrométriquement ( Pier et al. 2003). Nous utilisons les résultats de photo v5.4. Pour estimer les grandeurs totales, nous utilisons le cmodèle magnitudes recommandées pour l'utilisation par le document DR2 ( Abazajian et al. 2004). Il s'agit d'une combinaison pondérée de l'exponentiel et de Vaucouleurs s'adapte au profil lumineux fourni par photo et a l'avantage sur les magnitudes pétrosiennes d'avoir un rapport signal/bruit plus élevé (cf. la discussion dans Baldry et al. 2004). Nous avons également effectué tous les calculs avec les magnitudes totales de Petrosian et constaté que les résultats dans le document changent si elles sont utilisées bien que nous obtenions quelques valeurs aberrantes supplémentaires. Ampleurs de fibre dans g, r, je sont mesurés directement à partir du spectre observé et le r-l'amplitude de la bande est normalisée à l'amplitude de la fibre de photo. Lors de l'estimation des grandeurs à cadre fixe, nous suivons Blanton et al. (2003a) et k-corriger nos grandeurs à z= 0,1 pour minimiser les erreurs sur le k-correction. Nous adopterons également leur notation et appellerons ces grandeurs décalées vers le rouge 0,1 g, 0.1 r et 0,1 je.

Les observations spectroscopiques sont obtenues à l'aide de deux spectrographes alimentés par fibres sur le même télescope, le placement des fibres étant effectué à l'aide d'un algorithme de pavage efficace ( Blanton et al. 2003). Les données spectroscopiques sont réduites dans deux pipelines indépendants spectro1d (SubbaRao et al. en préparation) et specBS (Schlegel et al. en préparation) – nous utilisons le specBS redshifts, mais les différences entre les deux pipelines sont tout à fait négligeables.

L'ensemble de données utilisé dans la présente étude est basé sur l'échantillon principal de galaxie SDSS, décrit par Strauss et al. (2002). Nous utilisons un sous-ensemble de Blanton et al. (2003b) Échantillon 10, composé de 149 660 galaxies avec observations spectroscopiques, 14,5 < r < 17,77 et 0,005 < z < 0,22. Cela englobe un peu plus de galaxies que le SDSS Data Release 1 ( Abazajian et al. 2003). Les propriétés globales du continuum de cet échantillon sont discutées en détail par Kauffmann et al. (2003a, b) et la sélection de l'échantillon et l'analyse du pipeline de spectre sont discutées par Tremonti et al. (2004). L'étalonnage spectrophotométrique que nous utilisons sera également utilisé dans Data Release 2 ( Abazajian et al. 2004). Nous utilisons abondamment les masses stellaires pour les galaxies tirées de Kauffmann et al. (2003a). Pour être cohérent avec ce dernier, nous utiliserons tout au long de la définition étroite de la cassure 4000-Å de Balogh et al. (1998) et l'appellent D4000.

Comme détaillé dans Tremonti et al. (2004), nous avons choisi de réanalyser les spectres 1D en utilisant notre propre pipeline optimisé. Cela nous permet de prendre plus de précautions dans l'extraction des flux de raies d'émission que dans le pipeline SDSS à usage général. Les principales différences pour le travail présenté ici sont les suivantes : nous supprimons les expositions de frottis afin que les spectres soient uniformément exposés dans une fibre de 3 arcsec et nous utilisons les derniers modèles de synthèse de population à haute résolution de Bruzual & amp Charlot (2003) pour s'adapter le continuum en utilisant une routine linéaire des moindres carrés non négative ( Lawson & amp Hanson 1974). Cela offre un excellent ajustement au continuum et nous permet d'effectuer une soustraction du continuum avec une précision sans précédent. La procédure d'ajustement tient compte automatiquement de la faible absorption du métal sous les lignes interdites et de l'absorption Balmer (voir par exemple Bruzual & Charlot 2003, pour des exemples de qualité d'ajustement).

La capacité d'extraire une émission de raie très faible s'avère très importante lors de l'étude des tendances avec la masse (et donc de l'augmentation de la contribution au continuum) et lors de l'estimation de l'atténuation des poussières. Nous verrons plus loin qu'il est également important d'identifier une éventuelle contamination AGN des raies d'émission.

Un aspect crucial du SDSS pour les études de la population de galaxies proches est qu'il a une fonction de sélection bien définie et bien étudiée ( Strauss et al. 2002) et couvre une large gamme de magnitude absolue. Cela signifie que nous pouvons utiliser l'échantillon de galaxie non seulement pour étudier des galaxies individuelles, mais aussi pour construire des fonctions de distribution pour des échantillons limités en volume avec une grande précision. Notez que l'on peut généralement extraire les tendances à partir d'un échantillon judicieusement choisi, mais statistiquement mal caractérisé, mais le Distribution d'un paramètre nécessite un échantillon statistiquement bien défini. Nous concentrerons donc notre attention sur les fonctions de distribution tout au long de notre analyse.

Nous limiterons notre étude aux galaxies avec 0,005 < z < 0,22. La limite inférieure reflète notre souhait d'inclure des galaxies de la plus faible luminosité possible. Dans le même temps, nous souhaitons éviter les redshifts où les écarts par rapport au flux de Hubble sont importants et le volume accessible est très faible. À la limite de faible décalage vers le rouge, une galaxie avec le rapport masse/lumière approprié pour une population stellaire âgée de 13,6 Gyr et r= 17,77 aurait une masse stellaire juste en dessous de 10 8 masses solaires. Nous devrions donc être complets à cette limite de masse. Notre échantillon peut ainsi être utilisé pour reconstruire les propriétés d'un échantillon limité en volume de galaxies avec M* > 10 8 M. Comme nous le verrons ci-dessous, nous incluons également la grande majorité de toutes les formations d'étoiles dans l'Univers voisin.

2.1 Exemples de définitions

Nous essaierons de traiter l'ensemble de l'échantillon de manière uniforme dans nos calculs SFR. Il s'avérera cependant nécessaire dans la discussion suivante de définir plusieurs sous-échantillons d'objets en fonction de leurs propriétés de raie d'émission. Ceux-ci sont définis sur la base du diagramme de Baldwin, Phillips & Terlevich (1981, ci-après BPT) représenté sur la figure 1. Le diagramme a été divisé en trois régions que nous discutons plus en détail ci-dessous.

La distribution des galaxies de notre échantillon dans le diagramme linéaire BPT. Les deux lignes montrent la division de notre échantillon en trois sous-échantillons discutés dans le texte. Une version non pondérée de ce diagramme peut être vue sur la figure 9. Les galaxies tracées ici ont un S/N > 3 sur les quatre lignes.

La distribution des galaxies de notre échantillon dans le diagramme linéaire BPT. Les deux lignes montrent la division de notre échantillon en trois sous-échantillons discutés dans le texte. Une version non pondérée de ce diagramme peut être vue sur la figure 9. Les galaxies tracées ici ont un S/N > 3 sur les quatre lignes.

Bien qu'une classification puisse être faite sur la base de la figure 1 quel que soit le rapport signal/bruit (S/N) dans les lignes, nous trouvons qu'exiger S/N > 3 pour toutes les lignes est utile. En dessous de cette limite, une fraction rapidement croissante de galaxies a des flux linéaires mesurés négatifs et la distribution non symétrique des galaxies le long de la oui-axe du diagramme BPT conduit à des biais de classification. Nous avons retenu les sous-échantillons suivants (cf. tableau 1).

Données de base sur les sous-échantillons discutés dans le texte.

Données de base sur les sous-échantillons discutés dans le texte.

Tout. L'ensemble de toutes les galaxies de l'échantillon quel que soit le S/N de leurs raies d'émission.

SF. Les galaxies stellaires. Ce sont les galaxies avec S/N > 3 dans les quatre lignes BPT qui se situent en dessous de notre critère de rejet AGN le plus conservateur. Comme discuté dans la section 4, ils devraient avoir une contribution très faible (<1 pour cent) à Hα d'AGN.

C. Les objets avec S/N > 3 dans les quatre lignes BPT qui se trouvent entre les lignes supérieure et inférieure de la figure 1. Nous les appelons galaxies composites. Jusqu'à 40 % de leur luminosité Hα pourrait provenir d'un AGN. La ligne inférieure est tirée de Kauffmann et al. (2003c) et est une version décalée de la ligne supérieure. Elle est très proche d'une détermination empirique de la classe SF (voir section 4 ci-dessous) mais nous avons conservé la méthode de Kauffmann et al. ligne pour être cohérent avec ce travail. Aucun résultat ci-dessous n'est affecté par ce choix.

AGN. La population d'AGN est constituée des galaxies situées au-dessus de la ligne supérieure de la figure 1. Cette ligne correspond à la limite supérieure théorique des modèles d'étoiles pures, de sorte qu'une contribution substantielle d'AGN aux flux linéaires est nécessaire pour déplacer une galaxie au-dessus de cette ligne. La ligne a été tirée de l'équation (5) dans Kewley et al. (2001b), mais nos modèles ont une limite supérieure identique.

AGN à faible S/N. Une classification minimale pour les galaxies AGN est qu'elles ont [N ii]6584/Hα > 0,6 (et S/N > 3 dans les deux lignes) (par exemple Kauffmann et al. 2003c). Il est donc possible de les classer même si [O iii]5007 et/ou Hβ ont un S/N trop bas pour être utiles (cf. Fig. 3, plus loin). Une approche similaire est adoptée par Miller et al. (2003). En général, nous inclurons ces galaxies avec la classe AGN.

Le rapport signal/bruit médian de cinq de nos raies qui peut être observé sur toute la plage de redshift couverte par notre échantillon. Remarquez en particulier comment [O iii]5007 passe de très forte à faible masse à la ligne la plus faible à forte masse.

Le rapport signal/bruit médian de cinq de nos raies qui peut être observé sur toute la plage de redshift couverte par notre échantillon. Remarquez en particulier comment [O iii]5007 passe de très forte à faible masse à la ligne la plus faible à forte masse.

Faible S/B SF. Après avoir séparé l'AGN, les composites et les AGN à faible S/N, nous avons rejeté la plupart des galaxies avec une contribution possible de l'AGN à leurs spectres. Les galaxies restantes avec S/N > 2 dans Hα sont considérées comme des formatrices d'étoiles à faible S/N. Nous pouvons toujours estimer le SFR de ces galaxies à partir de leurs forces de raie, même si nous ne pouvons pas utiliser l'appareil de modélisation complet décrit dans la section suivante.

Inclassable. Les galaxies restantes impossibles à classer à l'aide du diagramme BPT. Cette classe est majoritairement constituée de galaxies sans raies d'émission ou très faibles.

Notez qu'il s'agit simplement d'une classification « nucléaire » - elle ne fait aucune déclaration sur les propriétés des parties de la galaxie en dehors de la région échantillonnée par la fibre. En particulier, nous nous attendons à ce que la catégorie Inclassable inclue un nombre substantiel de galaxies où nous n'échantillonnons que le renflement central - pour de telles galaxies, il peut y avoir des quantités considérables de formation d'étoiles à l'extérieur de la fibre. Nous reviendrons sur ce point lorsque nous discuterons des corrections d'ouverture ci-dessous.

La figure 2 montre la distribution du log S/B dans chaque ligne considérée pour les galaxies de notre échantillon. Toutes les galaxies situées en dehors de la plage tracée ont été incluses dans les trois groupes aux extrémités du tracé. La ligne continue épaisse montre la distribution S/N globale et les distributions pour chacune des différentes classes définies ci-dessus sont montrées avec différents styles de ligne comme indiqué par la légende dans le premier panneau. Pour plus de clarté, les AGN à faible S/N ont été regroupés avec l'AGN.

La distribution du rapport signal sur bruit pour les six lignes que nous incluons dans nos ajustements. La ligne pleine épaisse montre la distribution globale et les distributions pour les différentes sous-catégories sont montrées avec différents styles de ligne comme indiqué dans la légende. Les objets avec S/N dans la raie d'émission en dehors de la plage affichée sont inclus dans les trois cases extrêmes des distributions.

La distribution du rapport signal sur bruit pour les six lignes que nous incluons dans nos ajustements. La ligne pleine épaisse montre la distribution globale et les distributions pour les différentes sous-catégories sont montrées avec différents styles de ligne comme indiqué dans la légende. Les objets avec S/N dans la raie d'émission en dehors de la plage affichée sont inclus dans les trois cases extrêmes des distributions.

Ces distributions sont d'un intérêt considérable pour comprendre les biais possibles dans notre schéma de classification. Les résultats les plus notables de ces panels peuvent être résumés comme suit.

Les classes SF & C sont limitées par la force du [O iii]5007 ligne (voir le bord pointu pour la ligne pointillée épaisse à S/N = 3 dans le [O iii]5007-panneau). C'est parce que les galaxies à faible S/N SF&C ont tendance à être en bas à droite du diagramme BPT où [O iii]5007<Hβ.

Parce que la classe AGN a [O iii]5007 > Hβ, la principale limitation de la classe AGN s'avère être le S/N en Hβ. C'est pourquoi en utilisant une définition AGN qui ne dépend que de Hα et [N ii]6584 peut nous aider à identifier un plus grand nombre d'AGN.

Il existe des preuves claires qu'il existe un nombre considérable de galaxies en formation d'étoiles qui sont rejetées parce qu'elles ont un faible rapport signal/bruit iii]5007. L'inclusion de la classe S/N SF bas est donc très bénéfique. Comme le montre le tableau 1, cela double presque le nombre de galaxies pour lesquelles nous pouvons utiliser Hα pour déterminer le SFR.

Notre échantillon couvre une large plage de luminosité des galaxies et les distributions montrées sur la figure 2 suppriment cette dimension. Une vue complémentaire de ces données est présentée sur la figure 3. Celle-ci montre l'évolution du S/N médian des différentes raies en fonction de la masse stellaire des galaxies. Nous avons supprimé les résultats pour le [O ii]3727 lorsqu'elle sort de l'échantillon à faible décalage vers le rouge et se situe également dans une région du spectre qui présente des caractéristiques de bruit assez différentes de celles où résident les autres raies. Il montre une tendance similaire à [O iii]5007.

Le point le plus important de cette figure est que la fraction de galaxies pour laquelle on peut attribuer une classification nucléaire est une fonction décroissante de la masse. Avec n'importe quelle coupe S/N fixe, la catégorie inclassable sera biaisée vers des galaxies plus massives.

La baisse du S/N dans les lignes avec la masse est observée à M* > 10 10 M. Pour des masses plus faibles, on note que le S/B dans Hα est constant sur une large plage de masse. Nous reviendrons sur ce point plus tard. [O iii]5007 passe de la ligne la plus forte à faible masse à la plus faible à masse élevée. Ceci est dû à la diminution de la température électronique. À masse élevée, la majeure partie du refroidissement a lieu dans les raies à structure fine de l'infrarouge moyen (MIR), en abaissant le [O iii]5007 flux fortement. Aux masses les plus élevées, la tendance s'inverse en raison de la fraction plus élevée d'AGN dans les galaxies les plus massives (cf. Kauffmann et al. 2003c). Ensuite ii]6584 et [S ii]6716 lignes augmentent en résistance en fonction de la masse en raison de la métallicité croissante (voir la discussion dans CL01). À des masses élevées, le [N ii]6584 a une force similaire à celle de la raie H, ce qui correspond à une fraction croissante de LINER à des masses élevées (cf. Kauffmann et al. 2003c).


La masse du trou noir, la puissance du jet et l'accrétion dans les blazars et les galaxies Seyfert 1 à raie étroite radio-forte à spectre plat

Nous utilisons un large échantillon de quasars radio à spectre plat de Fermi (FSRQ), d'objets BL Lacertae (BL Lacs) et de galaxies Seyfert 1 à raie étroite radio-forte à spectre plat (F-RLNLS1s) pour étudier la relation entre eux. Nos principaux résultats sont les suivants : (i) Par rapport aux FSRQ, les F-RLNLS1 ont un décalage vers le rouge, une masse de trou noir et une puissance cinétique de jet inférieurs. Cependant, les F-RLNLS1 ont en moyenne un décalage vers le rouge, une luminosité de région large, un taux d'accrétion et une puissance cinétique de jet plus élevés que les BL Lacs. Lorsque nous utilisons la masse médiane du trou noir pour normaliser la cinétique du jet et la puissance de rayonnement, nous trouvons une petite différence entre les FSRQ et les F-RLNLS1 dans la puissance cinétique des jets normalisée. (ii) Selon la théorie BZ, nous trouvons que les deux FSRQ et la plupart des F-RLNLS1 peuvent avoir un fort disque d'accrétion dominé par la pression de rayonnement. (iii) La plupart de ces F-RLNLS1 et FSRQ ont une luminosité de disque d'accrétion ( (L_< ext>) ) supérieure à la puissance de rayonnement du jet ( (P_< ext>) ), (log L_< exte> > log P_< exte>) , ce qui suggère que les FSRQ et les F-RLNLS1 peuvent avoir un disque d'accrétion puissant. Nous utilisons une régression linéaire pour analyser la relation entre la puissance du jet et la luminosité du disque d'accrétion. Il est intéressant de noter que les pentes des FSRQ sont similaires à celles des F-RLNLS1 en puissance du jet par rapport à la luminosité du disque d'accrétion. Ces résultats ci-dessus peuvent suggérer que le mécanisme de formation des jets dans les F-RLNLS1 est similaire à celui des FSRQ. (iv) En utilisant l'analyse de régression linéaire multiple, nous constatons que l'accrétion et la masse du trou noir peuvent avoir une contribution différente à la puissance cinétique du jet pour les F-RLNLS1. De plus, la contribution de la masse du trou noir est plus importante que celle du taux d'accrétion. Ces résultats impliquent que la puissance cinétique du jet des F-RLNLS1 inférieure à celle des FSRQ peut être due à la faible masse de trou noir des F-RLNLS1.

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Données étendues Fig. 1 Association astrométrique de la source radio avec l'étoile GJ1151.

Astrométrie relative de la source radio dans GJ 1151 et de la position optique de l'étoile naine M GJ 1151. La position optique et la correction de mouvement propre sont basées sur la Gaïa Catalogue DR2. Les barres d'erreur indiquent le ±1σ erreurs sur le centroïde de la source radio qui ont été calculées en ajoutant les erreurs formelles dans la recherche de la source et l'incertitude astrométrique LoTSS absolue en quadrature.


Comment convertir le spectre de modèle théorique de la densité de luminosité en unités de densité de flux ? - Astronomie

Fondamentalement, dériver l'histoire de la formation des étoiles dans les galaxies implique de déduire la masse de la lumière. Nous observons l'émission des galaxies à différentes longueurs d'onde, et à partir de ces mesures, nous essayons de déduire soit les vitesses auxquelles les galaxies forment des étoiles, soit leurs masses stellaires intégrées. La figure 1 illustre la sensibilité des premiers relevés multi-longueurs d'onde d'aujourd'hui aux SFR et aux masses stellaires des galaxies à décalage vers le rouge élevé. Les émissions UV, IR, submillimétriques et radio, ainsi que les raies nébuleuses telles que Hα, sont toutes utilisées pour mesurer les SFR et sont abordées dans cette section. En l'absence d'extinction, les mesures UV sont plus sensibles que les données IR ou radio actuelles par ordre de grandeur, mais en pratique l'atténuation des poussières est souvent sévère. Les données sur les grandes longueurs d'onde sont essentielles pour obtenir une image complète de la formation des étoiles cosmiques, mais sont limitées par les sensibilités instrumentales actuelles, bien qu'ALMA (Acatama Large Millimeter Array) permette des améliorations spectaculaires aux longueurs d'onde submillimétriques qui sont particulièrement utiles à des redshifts plus élevés. Les mesures du proche infrarouge à moyen infrarouge (MIR) sont essentielles pour dériver les masses stellaires. Leur sensibilité à la masse stellaire dépend de manière critique du rapport masse-lumière de la population stellaire dans une galaxie lointaine, donc de son âge, SFH et extinction. La figure 1b illustre deux cas limites : un maximum-M / L modèle défini comme une population stellaire en évolution passive aussi vieille que l'Univers, et un minimumM / L modèle défini comme une galaxie très jeune, non rougie et activement à formation d'étoiles. En principe, les enquêtes devraient être complètes en masse au maximum.M / L limites. Des galaxies beaucoup moins massives avec de jeunesM / L les populations stellaires peuvent facilement être détectées, mais les observations manqueraient les galaxies poussiéreuses ou évoluées avec des masses plus faibles. La caméra HST WFC3 a considérablement amélioré la sensibilité NIR par rapport à la plupart des images au sol, mais elle n'échantillonne que la lumière optique du cadre de repos à z < 3. SpitzerIRAC reste la principale ressource pour dériver les masses stellaires à des décalages vers le rouge plus élevés, et Télescope spatial James Webb (JWST) apportera une avancée majeure.

Les conversions de lumière en masse sont dérivées ou calibrées à l'aide de modèles de synthèse de population stellaire, qui codent notre connaissance de l'évolution stellaire et des SED des étoiles, et calculent le spectre émergent pour une galaxie avec des propriétés données. Cette connaissance est imparfaite, bien que les astronomes aient fait de grands progrès en développant des modèles de synthèse de population et en améliorant les bibliothèques de spectres stellaires empiriques et théoriques qu'ils utilisent (pour une revue récente, voir Conroy 2013).

Une galaxie (ou l'Univers dans son ensemble) se compose d'étoiles qui couvrent un large éventail de masses, d'âges et d'abondances de métaux. La lumière de ces étoiles peut être atténuée par la poussière avant qu'elle n'émerge de la galaxie, la poussière s'assombrit et rougit généralement le spectre de la galaxie, et la poussière chauffée réémet de l'énergie dans l'IR. Un spectre de galaxie provient d'une population stellaire composite dont la vraie distribution des propriétés est généralement inconnue. Pour les galaxies proches, les diagrammes couleur-amplitude résolus peuvent révéler les distributions réelles des propriétés stellaires, mais pour la plupart des galaxies, nous ne pouvons observer que leur lumière intégrée, et les propriétés du spectre émergent (en particulier les couleurs à large bande) sont souvent dégénérées en différentes propriétés intrinsèques.Un exemple souvent noté est la dégénérescence entre l'âge, la métallicité et l'atténuation de la poussière, qui peuvent tous faire rougir le spectre d'une galaxie. Les observations à une résolution spectrale plus élevée, par exemple, de raies spectrales individuelles, peuvent aider à résoudre certaines dégénérescences (par exemple, pour contraindre les métallicités stellaires, les âges de population à partir des forces des raies d'absorption ou le rougissement des rapports de raies d'émission), mais jamais toutes : La nature des populations stellaires exige que nous fassions des hypothèses simplificatrices lors de l'interprétation de la lumière, hypothèses qui ne peuvent généralement pas être testées uniquement pour des galaxies individuelles. Des exemples de telles hypothèses incluent la forme de l'IMF, la distribution de la métallicité stellaire, la dépendance de la longueur d'onde de l'atténuation de la poussière ou la SFH précise de la galaxie. L'espoir est que ces hypothèses puissent être formulées aussi raisonnablement que possible, que leur impact sur les masses dérivées ou les SFR puisse être estimé et qu'en fin de compte, elles puissent être testées ou limitées par des observations de diverses manières.

Le FMI sous-tend la relation entre la masse, la lumière et l'âge de la population stellaire. Il contrôle le rapport des étoiles chaudes et brillantes qui dominent la lumière aux étoiles froides et faibles qui dominent généralement la masse. Il régule la luminosité et l'évolution des couleurs de la population stellaire intégrée, car les étoiles de masses différentes évoluent à des rythmes différents. Cela affecte également l'évolution temporelle de la masse stellaire intégrée, qui change à mesure que les étoiles plus massives perdent du gaz à l'ISM via les vents ou explosent sous forme de SNe.

Il est essentiellement impossible de contraindre l'IMF à partir de mesures photométriques de la lumière intégrée des galaxies : la couleur d'une galaxie ne révèle pas uniquement son IMF sous-jacente, car il y a trop de dégénérescences pour permettre des contraintes utiles. Même la spectroscopie détaillée n'offre généralement pas de fortes contraintes sur l'IMF dans son ensemble, bien que certaines caractéristiques spectrales puissent être des diagnostics utiles du nombre d'étoiles dans une plage de masse donnée (par exemple, Leitherer et al. 1999). Les contraintes les plus directes sur l'IMF proviennent du comptage des étoiles en fonction de la masse dans les populations stellaires proches et résolues, mais elles doivent être très proches (au sein de notre Galaxie et de ses satellites) pour détecter les étoiles naines subsolaires qui dominent la masse d'un système stellaire. Les meilleures contraintes suivantes proviennent des mesures intégrées du rapport masse-lumière pour les amas d'étoiles ou les galaxies, en utilisant la cinématique (dispersions de vitesse ou courbes de rotation) pour dériver une masse à comparer à la luminosité. Cependant, ces mesures sont difficiles à faire pour les galaxies faibles à décalage vers le rouge élevé et nécessitent une modélisation minutieuse pour tenir compte du rôle de la matière noire et de nombreux autres effets.

Faute de meilleures informations, les astronomes supposent souvent que le FMI est universel, avec la même forme à tout moment et dans toutes les galaxies. Bien que l'IMF de diverses populations stellaires au sein de la Voie lactée semble être invariant (pour une revue, voir Bastian et al. 2010), des études récentes suggèrent que la pente d'IMF de faible masse pourrait être une fonction du potentiel galactique mondial, devenant de plus en plus peu profonde (lumière du bas) avec une dispersion décroissante de la vitesse des galaxies (Conroy & van Dokkum 2012, Geha et al. 2013). Cependant, on ne sait toujours pas comment les variations de galaxie à galaxie peuvent affecter le FMI moyen en volume « cosmique » en fonction du décalage vers le rouge. Dans la section 5, nous voyons comment un FMI universel peut fournir une image raisonnablement cohérente de la SFH mondiale. La forme exacte de l'IMF à de faibles masses stellaires est assez peu importante pour dériver les masses stellaires relatives ou SFR pour les galaxies. Les étoiles de faible masse contribuent à la majeure partie de la masse mais presque pas à la lumière, et n'évoluent pas sur un temps de Hubble. Par conséquent, la modification de l'IMF de faible masse redimensionne principalement le rapport masse-lumière M / L et, par conséquent, affecte à la fois les masses stellaires et les SFR dérivés de la photométrie à un degré similaire. Les changements dans la région de masse intermédiaire et élevée du FMI, cependant, peuvent avoir des effets significatifs sur la luminosité, l'évolution des couleurs et les propriétés des galaxies dérivées de la photométrie. Il est assez courant d'adopter la loi de puissance simple IMF de Salpeter (1955), tronquée sur une gamme de masse finie (généralement 0,1 à 100 M, tel qu'adopté dans cette revue). Cependant, la plupart des observations montrent que l'IMF réel se retourne de la pente de Salpeter aux masses < 1 M, ce qui entraîne une plus petite M / L ratios que ceux prédits par le FMI Salpeter. Certaines versions courantes d'un tel FMI sont la représentation de la loi de puissance brisée utilisée par Kroupa (2001) et le chiffre d'affaires log-normal suggéré par Chabrier (2003).

L'extinction de la poussière est un autre effet important qui doit souvent être supposé ou déduit, plutôt que directement mesuré. La forme de la loi d'extinction dépend des propriétés des grains de poussière provoquant l'extinction. Pour les observations d'une seule étoile, les photons peuvent être absorbés par la poussière ou dispersés hors de la ligne de visée observée. Cependant, les galaxies sont des structures 3D avec des distributions mixtes et variables d'étoiles et de poussière. Les photons peuvent être dispersés à la fois dans et hors de la ligne de visée, et la profondeur optique de la poussière le long de la ligne de visée pour l'observateur sera différente pour chaque étoile de la galaxie. Ces effets sont généralement regroupés dans l'hypothèse simplificatrice d'une courbe d'atténuation nette de la poussière, et de telles relations ont été dérivées pour des échantillons de galaxies locales à la fois empiriquement (par exemple, Calzetti et al. 2000) et en utilisant une modélisation théorique (Charlot & Fall 2000). Cependant, toutes les galaxies ne sont pas égales et aucune loi d'atténuation nette n'est également appropriée pour toutes les galaxies. Il peut toujours y avoir des étoiles qui sont complètement obscurcies derrière une poussière optiquement épaisse de telle sorte que peu ou pas de leur lumière émerge directement de la galaxie, sauf re-rayonnée sous forme d'émission de poussière. Bien que cela ne soit peut-être pas un facteur significatif pour de nombreuses galaxies, il existe certainement des galaxies en étoile dans lesquelles une activité de formation d'étoiles énorme et bolométriquement dominante a lieu dans des régions protégées par des centaines de magnitudes d'extinction de poussière. Les mesures UV/optiques ne détecteront jamais cette lumière, mais la formation d'étoiles peut être détectée et mesurée à d'autres longueurs d'onde, par exemple avec des données FIR ou radio.

Afin de dériver des SFR ou des masses stellaires pour les galaxies à l'aide de modèles de synthèse de population stellaire, les astronomes supposent généralement des SFH paramétrés relativement simples. Cependant, il est peu probable que les SFH des galaxies individuelles soient lisses et simples, elles peuvent varier à la fois sur des échelles de temps longues et courtes. Le fait que les jeunes étoiles soient plus lumineuses que les étoiles plus âgées entraîne le problème de "l'éblouissement" (par exemple, Papovich et al. 2001, Maraston et al. 2010) - la lumière des étoiles plus anciennes peut être perdue dans l'éclat d'une étoile plus récente formation et contribue relativement peu à la photométrie observée d'une galaxie, même si ces étoiles contribuent de manière significative à sa masse. Le modèle SED s'adapte aux galaxies avec une formation récente d'étoiles qui ont tendance à être largement influencés par la lumière des étoiles plus jeune et plus brillante, et peuvent ne pas restreindre la masse (ou d'autres propriétés) des étoiles plus anciennes qui peuvent être présentes.

Pour l'Univers dans son ensemble, il existe un FMI « cosmique » qui représente la moyenne mondiale à un instant donné ou redshift, que le FMI varie ou non d'une galaxie à l'autre. De même, il existe une distribution « cosmique » des métallicités, une atténuation nette « cosmique » de la lumière des étoiles par la poussière à une longueur d'onde donnée, et l'Univers dans son ensemble obéit à une SFH « cosmique » qui, de plus, était probablement relativement lisse dans le temps - c'est-à-dire que toute stochasticité ou « éclatement » est moyennée lorsqu'elle est considérée pour l'Univers dans son ensemble. En principe, ces faits peuvent simplifier la détermination de la SFH cosmique, en particulier lorsqu'elle est dérivée de mesures de moyenne de lumière intégrée sur toutes les galaxies. Dans la pratique, cependant, les astronomes dérivent souvent des SFR et des masses stellaires pour des galaxies individuelles dans leurs relevés en profondeur, puis les additionnent pour dériver des moyennes de volume comobiles. Dans ce cas, certains des avantages du "moyennage cosmique" sont réduits.

Il existe de nombreuses façons de déduire les SFR à partir des observations de la lumière intégrée des galaxies. Kennicutt (1998) et Kennicutt & Evans (2012) ont présenté des analyses approfondies de ce sujet, et ici nous récapitulons uniquement les points qui sont particulièrement pertinents pour les mesures de la SFH globale, en particulier à un redshift élevé. Pratiquement tous les traceurs d'observation de la formation d'étoiles mesurent fondamentalement le taux de formation d'étoiles massives, car les étoiles massives émettent la majeure partie de l'énergie d'une jeune population stellaire. Cependant, différents traceurs d'observation sont sensibles à différentes gammes de masses stellaires : par conséquent, ils réagissent différemment en fonction de l'âge de la population stellaire. Par exemple, l'émission de H&945 provient principalement des régions HII photoionisées par des étoiles O avec des durées de vie inférieures à 20 Myr, tandis que le continuum UV est produit par des étoiles avec une gamme de masses plus large et avec des durées de vie plus longues. La dépendance temporelle de différents indicateurs peut compliquer les efforts pour dériver des SFR précis pour des galaxies individuelles, en particulier si leurs SFR peuvent changer rapidement (par exemple, lors d'un événement d'étoile), mais ils devraient faire la moyenne lors de la sommation sur une population entière de galaxies.

3.1.1 Lumière UV Les populations stellaires nouvellement formées émettent un rayonnement sur un large spectre. Pour un FMI normal, les étoiles de faible masse dominent la masse intégrée sur l'ensemble de la population stellaire, mais aux jeunes âges, la luminosité est dominée par l'émission ultraviolette des étoiles massives. Ces étoiles ont des durées de vie courtes, donc l'émission UV s'estompe rapidement. Pour un FMI Salpeter, la luminosité de 1500-Å d'une population stellaire simple en évolution (SSP) (c'est-à-dire un ensemble d'étoiles formées instantanément et évoluant ensemble) avec la métallicité solaire diminue d'un facteur 100 après 10 8 ans, et de facteurs de 10 3 à 10 6 après 10 9 ans, selon la métallicité (Figure 2). Bolométriquement, au moins la moitié de l'énergie lumineuse produite par un SSP sur une durée de vie cosmique de 10 Gyr émerge dans les 100 premiers Myr, principalement dans l'UV, ce qui en fait une longueur d'onde naturelle à partir de laquelle déduire des SFR.

Pour une galaxie qui forme des étoiles à un rythme constant, la luminosité de 1 500-Å se stabilise une fois que les étoiles O commencent à évoluer en dehors de la séquence principale. Pour la métallicité solaire, à l'âge de 10 7,5 ans, la luminosité de 1500-Å a atteint 75 % de sa valeur asymptotique, bien que la convergence soit un peu plus lente à une métallicité plus faible (Figure 2). Pour ces raisons, la luminosité UV aux longueurs d'onde de

1500 Å (les longueurs d'onde de 1400 Å à 1700 Å ont été utilisées dans la littérature pour les études locales et à fort décalage vers le rouge) est considéré comme un bon traceur du taux de formation d'étoiles massives, à condition que l'échelle de temps pour les fluctuations du SFR sont supérieures à quelques 10 7 années. Pour des salves ou des creux plus courts dans le SFR, les changements dans le flux du continuum UV peuvent être en retard par rapport à ceux du SFR et lisser ces variations.

Bien que le cadre de repos 1500-Å soit facilement accessible avec des observations optiques au sol des galaxies à des décalages vers le rouge z ≳ 1.4, les mesures à des décalages vers le rouge inférieurs nécessitent des données UV spatiales (par exemple, de GALEX ou HST) ou sont limitées à des longueurs d'onde UV plus longues. Les longueurs d'onde de référence des UV moyens qui ont été utilisées dans la littérature comprennent 2 300 Å (la longueur d'onde centrale approximative de la bande passante du proche UV de GALEX) et 2 800 Å (utilisées, par exemple, par Lilly et al. 1996). L'émission d'UV moyen d'une galaxie peut avoir une contribution plus importante d'étoiles de faible masse à durée de vie plus longue, en particulier à des âges plus avancés, et l'évolution temporelle de la luminosité est plus progressive. Cela est particulièrement vrai après

250 Myr, lorsque la luminosité de 1 500-Å d'un SSP chute brusquement, alors que la luminosité de 2 800-Å continue de s'estomper à un taux approximativement exponentiel (Figure 2). Pour un SFR constant, la pente spectrale UV rougit modérément avec le temps, car la luminosité de 1 500 Å atteint un niveau d'équilibre plus tôt, tandis que les étoiles à durée de vie plus longue (B et A) continuent de s'accumuler et de contribuer aux 2 800 &# 197 luminosité. Cela complique la conversion de la luminosité en SFR, ainsi que toute correction d'extinction des poussières basée sur la pente spectrale UV. Pourtant, pour les jeunes âges, les longueurs d'onde UV plus courtes et plus longues tracent utilement le SFR et ont été largement utilisées dans la littérature. De plus, les longueurs d'onde UV plus longues sont sujettes à une atténuation des poussières un peu moindre. Les longueurs d'onde plus courtes que celle de Lyα (1 216 Å) sont rarement utilisées pour estimer les SFR, en particulier à un redshift élevé où l'absorption de l'hydrogène neutre dans l'IGM est forte.

La luminosité UV émise par une population stellaire dépend également de sa métallicité, qui affecte les températures stellaires et la couverture des raies. De manière générale, les étoiles moins riches en métaux produisent plus de lumière UV. L'amplitude de cet effet n'est pas négligeable, et dépend des détails de la SFH. A partir d'un IMF de Salpeter et d'un SFR constant, la gamme de luminosité FUV par unité SFR pour des étoiles couvrant un facteur 100 en métallicité (de Z = 0,0003 à 0,03) est inférieur à 0,24 dex, soit 70 %. Ces variations sont plus importantes aux plus hautes métallicités et aux âges plus avancés, par conséquent, nous pouvons nous attendre à une évolution significative de la LFUV au facteur de conversion SFR à mesure que la métallicité globale des galaxies évolue.

Nous exprimons le facteur de conversion entre la luminosité intrinsèque spécifique au FUV L&nu(FUV) (avant extinction, ou corrigé pour extinction) et le SFR en cours comme

L&nu(FUV) est exprimé en unités de erg s -1 Hz -1 et SFR en unités de M année -1 . La valeur précise du facteur de conversion FUV est sensible à l'histoire récente de la SFH et de l'enrichissement des métaux ainsi qu'au choix de l'IMF. Il est relativement insensible à la longueur d'onde exacte du FUV, car le spectre UV d'une galaxie avec un SFR constant est assez plat dans F&nu unités, au moins pour des âges bien supérieurs à 10 7 ans. Généralement, dans cette revue, nous utilisons FUV pour faire référence à une émission de 1 500-Å ou sommes explicites lorsque nous nous référons à d'autres longueurs d'onde UV. Pour un Salpêtre IMF dans la gamme de masse 0,1-100 M et SFR constant, les modèles flexibles de synthèse de population stellaire (FSPS) de Conroy et al. (2009) rendement FUV = (1,55, 1,3, 1,1, 1,0) × 10 -28 pour le journalZ&inférieur / Z = (+0,2, 0, -0,5, -1,0) à 300 Myr. Les modèles GALAXEV de Bruzual & Charlot (2003) donnent des valeurs de FUV qui sont

La figure 3 illustre les effets combinés de l'évolution du SFR global et de la densité métallique sur le facteur de conversion moyen global UV-SFR en fonction du redshift, sur la base des modèles FSPS. En se concentrant sur le comportement du FUV à 1 500 Å, pour une constante &psi(z), le facteur de conversion est presque constant, bien que légèrement élevé aux plus hauts décalages vers le rouge à mesure que l'âge cosmique rajeunit, en particulier pour les modèles à faible métallicité. Une SFH qui augmente avec le temps de z = 12 à 1,7, de sorte que la population émettrice d'UV est en moyenne plus jeune sur cette plage de décalage vers le rouge, conduit à une tendance à la baisse plus progressive de FUV(z) avec le temps. La figure illustre également un scénario de changement global de la métallicité de la population stellaire, évoluant comme Z&inférieur = Z 10 -0.15z (Kewley et Kobulnicky 2007). Cette évolution particulière n'est que modérément bien contrainte à des redshifts inférieurs et ne doit être prise qu'à titre indicatif, mais nous pouvons certainement nous attendre à ce que les métallicités soient plus faibles en moyenne à des redshifts plus élevés. Les effets de la métallicité dominent sur ceux de l'âge dans ce scénario, mais les deux se contrebalancent dans une certaine mesure, de sorte que FUV(z) change de moins de 20 %. A 2 800 Å, la dépendance au redshift de VNU(z) est plus forte, en particulier à z < 2 à mesure que le SFRD global diminue avec le temps, bien que cela puisse être partiellement annulé par les effets de l'évolution de la métallicité. C'est un exemple de la raison pour laquelle des longueurs d'onde FUV plus courtes devraient être préférées pour dériver les SFR des galaxies.

Dans cette revue, nous adoptons un facteur de conversion FUV constant FUV = 1.15 × 10 -28 M an -1 erg -1 Hz (nous omettons généralement les unités) comme valeur de compromis basée sur le scénario évolutif de la figure 3. La valeur largement utilisée de Kennicutt (1998) (et basée sur l'étalonnage de Madau et al. 1998b) , FUV = 1.4 × 10 -28 , est 20% plus grand que notre étalonnage. D'autres analyses récentes basées sur les bibliothèques GALAXEV ont également trouvé des facteurs de conversion moyens plus faibles, à la fois pour les populations de galaxies à faible et à fort décalage vers le rouge (par exemple, Salim et al. 2007, Haardt & Madau 2012). La conversion FUV tabulée dans Kennicutt & Evans (2012) (de Murphy et al. 2011), si elle est redimensionnée de l'IMF de Kroupa à Salpeter, est très proche de la z = 0, valeur de métallicité solaire de FUV(z) sur la figure 3, mais notre valeur un peu plus petite devrait être plus représentative de l'ère de pointe de la formation d'étoiles cosmiques à un décalage vers le rouge élevé. Certains auteurs expriment la luminosité FUV comme LFUV = &nu L&nu en unités solaires. Dans ce cas, FUV = 2.2 × 10 -10 M année -1 L -1 à 1500Å, et le facteur de conversion dépendra de la longueur d'onde.

La figure 4 montre le rapport de FUV pour les IMF de Chabrier ou de Kroupa à celle de l'IMF de Salpeter en fonction de l'âge pour un SFR constant calculé à partir de FSPS. Ce ratio est quasiment constant, variant de 5 % seulement avec l'âge et de 3 % sur un facteur 100 en métallicité. Lorsqu'il est nécessaire de convertir les SFR de la littérature des IMF de Chabrier ou de Kroupa en IMF de Salpeter, nous divisons par des facteurs constants de 0,63 (Chabrier) ou 0,67 (Kroupa). De même, la figure 4 examine les rapports masse/lumière d'un SSP en fonction de l'âge, dans diverses bandes passantes, en comparant les valeurs des IMF de Chabrier ou de Kroupa à celles de Salpeter. Encore une fois, ces ratios sont assez constants avec l'âge et dépendent très peu de la bande passante. En d'autres termes, l'évolution de la couleur pour un SSP avec des IMF Chabrier ou Kroupa est très similaire à celle de l'IMF Salpeter, montrant un décalage à peu près constant dans M / L. [La dépendance temporelle similaire de M / L pour les IMF « lumière du bas » de Chabrier ou de Kroupa à celle pour les IMF de Salpeter est quelque chose d'une coïncidence (ou d'un complot). Le taux d'évolution de la luminosité pour un SSP dépend de la pente logarithmique du FMI à des masses supérieures à 1 M, et est plus rapide pour le plat X = 1,3 (Kroupa ou Chabrier) que pour la valeur Salpêtre X = 1,35. Cependant, l'évolution de la fraction massique recyclée est également plus rapide pour les IMF de Kroupa et Chabrier car leurs faibles changements de masse leur donnent des fractions massiques plus petites d'étoiles à vie longue. Ces deux effets s'annulent à peu près pour X = 1,3, ce qui entraîne une dépendance temporelle pour M / L c'est à peu près la même chose que pour le FMI Salpeter. Pour un SSP avec un IMF « bottom-light » avec une pente Salpêtre X = 1,35, le rapport de M / L par rapport à celui d'un FMI Salpeter diminuerait de

5 Gyr, et un facteur de rééchelonnement IMF constant pour les masses stellaires dérivées serait inapproprié.] La dépendance à la métallicité (non illustrée) est très faible. Pour redimensionner les masses stellaires de Chabrier ou Kroupa à Salpeter IMF, nous divisons par des facteurs constants 0,61 et 0,66, respectivement.

Le plus grand inconvénient des mesures UV de la formation d'étoiles est l'effet obscurcissant de la poussière. L'extinction est forte dans les UV, donc même des quantités modestes de poussière peuvent supprimer considérablement le flux UV émergent. La poussière réémet l'énergie absorbée dans l'IR, dont nous discutons dans la section suivante. Une mesure fiable des SFR à partir de la lumière UV doit soit corriger les effets de l'absorption de poussière, soit mesurer l'énergie absorbée directement par l'émission IR. Nous reviendrons sur la relation entre l'atténuation des poussières UV et l'émission IR dans la section 3.1.3 ci-dessous.

3.1.2 ÉMISSION INFRAROUGE L'énergie que la poussière absorbe à partir des UV est re-rayonnée aux longueurs d'onde MIR et FIR, faisant des observations IR un autre outil important pour mesurer les SFR. L'effet de l'extinction de la poussière aux longueurs d'onde FIR est généralement considéré comme négligeable, bien que dans le MIR, l'extinction puisse encore être pertinente pour la formation d'étoiles les plus profondément enfouies et les noyaux galactiques actifs (AGN). La luminosité IR totale (LIR, généralement défini comme étant intégré sur la gamme de longueurs d'onde 8-1000 &mum) est une mesure de l'énergie qui a été absorbée par la poussière, principalement aux longueurs d'onde UV. Parce que la plupart des émissions UV proviennent de la formation d'étoiles, la luminosité IR est souvent interprétée comme étant directement proportionnelle à la fraction absorbée de l'énergie provenant de la formation d'étoiles. Cependant, les noyaux actifs peuvent également produire de fortes émissions UV, souvent dans des environnements poussiéreux, et peuvent contribuer à l'émission IR en chauffant la poussière dans le tore et les nuages ​​entourant l'AGN. Les populations stellaires plus anciennes peuvent également chauffer la poussière présente dans l'ISM d'une galaxie, contribuant à l'émission FIR. Ceci est particulièrement important pour les galaxies « matures » avec des SFR à faible courant dans l'Univers proche : pour une galaxie telle que notre Voie Lactée, peut-être la moitié des émissions FIR provient de la poussière chauffée par des étoiles plus âgées, et non de jeunes régions de formation d'étoiles (Lonsdale Persson & Helou 1987). Cependant, pour les galaxies à formation d'étoiles très actives sans AGN, on suppose généralement que la plupart des émissions IR proviennent de la formation de nouvelles étoiles. Idéalement, la luminosité IR totale d'une galaxie serait mesurée en adaptant un modèle d'émission de poussière à des observations à plusieurs longueurs d'onde, couvrant, espérons-le, le pic d'émission de poussière. En pratique, cependant, de telles données multi-longueurs d'onde ne sont souvent pas disponibles, et les astronomes utilisent fréquemment un modèle SED qui est souvent dérivé d'observations de galaxies locales pour extrapoler à partir d'une seule densité de flux observée à une longueur d'onde MIR ou FIR, pas nécessairement proche de l'émission de poussière. pic, jusqu'à un total LIR. Ainsi, les variations des propriétés d'émission de poussière d'une galaxie à l'autre peuvent conduire à des incertitudes importantes non seulement dans cette correction bolométrique, mais aussi dans l'estimation des SFR.

Issu de divers composants chauffés à différentes températures, le spectre d'émission de poussière est assez complexe. La majeure partie de la masse de poussière dans une galaxie se présente généralement sous la forme de poussière relativement froide (15-60 K) qui contribue fortement à l'émission à des longueurs d'onde FIR et submillimétriques (30-1000 &mum). De la poussière à plusieurs températures différentes peut être présente, y compris à la fois des grains plus froids dans l'ISM ambiant et des grains plus chauds dans les régions de formation d'étoiles. L'émission de poussières à petits grains encore plus chaudes dans les régions de formation d'étoiles, généralement chauffées de manière transitoire par des photons uniques et non en équilibre thermique, peut dominer le continuum MIR (&lambda < 30 &mum) et peut servir d'indicateur SFR utile (par exemple, Calzetti et autres 2007). La région spectrale MIR (3-20 &mum) est à la fois spectralement et physiquement complexe : elle a de fortes bandes d'émission d'hydrocarbures aromatiques polycycliques et des bandes d'absorption principalement de silicates. La force d'émission des hydrocarbures aromatiques polycycliques peut dépendre fortement de la métallicité de l'ISM et de l'intensité du champ de rayonnement (par exemple, Engelbracht et al. 2005, 2008, Smith et al. 2007). De fortes caractéristiques d'absorption de silicate sont observées lorsque la densité de la colonne de poussière et de gaz est particulièrement élevée vers les régions AGN obscurcies et peut-être même nucléaire. L'AGN peut contribuer à une forte émission continue de la poussière chaude et peut dominer la formation d'étoiles aux longueurs d'onde MIR. En revanche, dans la FIR, leur rôle est moins important.

le Observatoire spatial infrarouge (ISO) et le Télescope spatial Spitzer ont été les premiers télescopes dotés d'une sensibilité MIR suffisante pour détecter les galaxies à des décalages cosmologiques vers le rouge. En particulier, Spitzer les observations à 24 &mum avec l'instrument MIPS sont très sensibles et capables de détecter les galaxies "normales" en formation d'étoiles jusqu'à z ≈ 2 dans des temps d'intégration modestes. Spitzer est également très efficace pour cartographier de grandes zones de ciel. Il a une taille de faisceau de 24 et maman qui est suffisamment petite (5,7 secondes d'arc) pour identifier de manière fiable les contreparties galactiques faibles de l'émission IR. Cependant, seule une fraction de la luminosité IR totale émerge dans le MIR. Comme indiqué ci-dessus, il s'agit d'une région spectrale compliquée qui conduit à des corrections bolométriques importantes et potentiellement assez incertaines du flux MIR observé à la luminosité IR totale. À z ≈ 2, où les observations de 24 et mamans échantillonnent les longueurs d'onde du cadre de repos autour de 8 et mamans, où se trouvent les bandes d'hydrocarbures aromatiques polycycliques les plus fortes, les modèles spectraux basés sur les galaxies locales s'étendent sur plus d'un ordre de grandeur dans le rapport LIR / L8&mu m (par exemple, Chary & Elbaz 2001, Dale & Helou 2002, Dale et al. 2005). Plus d'informations sur le type de galaxie observée sont nécessaires pour choisir en toute confiance un modèle approprié pour convertir la luminosité MIR observée en LIR ou un SFR.

L'émission thermique FIR est une mesure plus simple et plus directe de l'énergie de formation d'étoiles. En partie en raison de leurs grandes tailles de faisceau qui ont entraîné une confusion et un mélange importants des sources et de la difficulté à localiser leurs homologues galactiques, ISO et Spitzer n'offrent qu'une sensibilité FIR relativement limitée pour les observations en profondeur. le Observatoire spatial Herschel considérablement amélioré de telles observations : Son diamètre de miroir de 3,5 m a fourni une fonction d'étalement de point FWHM (pleine largeur à moitié maximum) suffisamment petite pour minimiser la confusion et identifier les homologues de la source dans les observations de 70 à 250 &mum. Cependant, aux plus grandes longueurs d'onde du Herschel Instrument SPIRE, 350 et 500 &mum, la confusion devient sévère. Herschel les observations peuvent détecter directement les galaxies près du pic de leur émission de poussière FIR : les SED de poussière culminent généralement à 60-100 &mum dans le cadre de repos, dans la plage de Herschel observations à z < 4. Les variations de température dans les galaxies entraînent des variations dans les corrections bolométriques pour les observations à une seule longueur d'onde, mais ces différences sont beaucoup plus petites que pour les données MIR, généralement inférieures à des facteurs de 2.

Malgré HerschelSensibilité FIR de 's, profonde Spitzer Les observations de 24 et mamans, en général, détectent toujours plus dez des sources jusqu'à des luminosités IR limites inférieures ou des SFR. À z ≈ 2, le plus profond Herschel les observations atteignent à peine à peu près LIR &bas [la luminosité caractéristique du "genou" de la fonction de luminosité IR (IRLF)], laissant une grande partie du SFRD cosmique total non détecté, au moins pour des sources individuelles, bien que l'empilement puisse être utilisé pour sonder à des niveaux plus faibles. Profond Spitzer Les observations à 24 et maman détectent des galaxies avec des SFR plusieurs fois inférieurs, et de nombreux champs ont été étudiés jusqu'à faible flux limitant à 24 et maman pendant Spitzerla durée de vie cryogénique. Par conséquent, il est toujours utile d'essayer de comprendre et de calibrer les moyens de mesurer la formation d'étoiles à partir de données MIR profondes, malgré les corrections bolométriques importantes et potentiellement incertaines.

En pratique, les observations de galaxies IR-lumineuses détectées à fort décalage vers le rouge avec les deux Spitzer et Herschel ont démontré que les SED IR pour de nombreuses galaxies se comportent bien et que les variations peuvent être comprises au moins en partie. Plusieurs pré-Herschel études (Papovich et al. 2007, Daddi et al. 2007, Magnelli et al. 2009, 2011) ont comparé les observations de 24 et mamans de galaxies lointaines avec celles d'autres traceurs SFR, y compris Spitzer Mesures FIR (soit des détections individuelles soit des moyennes empilées) et émission radio. En moyenne, les rapports de flux MIR à FIR pour les galaxies à z ≲ 1.3 correspondent à ceux prédits par les modèles IR SED locaux tels que ceux de Chary & Elbaz (2001), ce qui implique que les SFR dérivés de 24-&mum devraient être fiables. Cependant, à un décalage vers le rouge plus élevé, 1,3 < z < 2.5, les flux 24-&mum étaient plus brillants que prévu par rapport aux données FIR ou radio, c'est-à-dire que les SFR dérivés des données 24-&mum utilisant des modèles SED locaux peuvent être systématiquement surestimés à z ≈ 2. Ce résultat a été confirmé par les premiers Herschel études (Nordon et al. 2010, Elbaz et al. 2010). Dans une analyse conjointe des propriétés IR SED des galaxies lumineuses IR proches et à décalage vers le rouge élevé, Elbaz et al. (2011) ont fourni un cadre explicatif de ces observations en termes de distinction entre une population majoritaire de galaxies obéissant à une corrélation "séquence principale" entre leurs SFR et masses stellaires et une population minoritaire "starburst" avec des SFR par unité de masse sensiblement plus élevés ( ou sSFR). Localement, les galaxies starburst ont des régions de formation d'étoiles plus compactes et à haute densité de surface, tandis que les galaxies à disques normales sur la séquence principale de formation d'étoiles ont une formation d'étoiles distribuée à plus grande échelle avec une densité de surface inférieure. Les rafales d'étoiles ont également des températures de poussière moyennes plus chaudes et un rapport significativement plus élevé entre leurs luminosités FIR et 8-&mum au repos que celles des galaxies à disques de la séquence principale. Localement, la plupart des galaxies IR lumineuses et ultralumineuses (LIRGs et ULIRGs, avec LIR > 10 11 L et > 10 12 L, respectivement) sont des rafales d'étoiles axées sur la fusion, mais à z ≈ 2 où les SFR et sSFR des galaxies sont globalement beaucoup plus grands, la majorité des LIRG et des ULIRG sont des galaxies de séquence principale "normales". Leurs SED IR sont plus similaires à ceux des galaxies spirales de formation d'étoiles locales ordinaires, et ont des corrections bolométriques plus petites à partir des données observées à 24 et maman (cadre de repos &lambda ≈ 8 &mum) que celles prédites par les modèles SED conçus pour correspondre aux LIRGs locaux et les ULIRG. Elbaz et al. (2011) ont construit un SED de séquence principale « universel » à partir de l'ensemble desz Spitzer et Herschel photométrie pour les galaxies dans les champs GOODS (Great Observatories Origins Deep Survey) à 0,3 < z < 2.5. Ce SED conduit à des luminosités IR totales cohérentes pour la grande majorité des galaxies sur cette plage de décalage vers le rouge. Bien qu'aucun modèle ne puisse être utilisé pour dériver avec précision LIR ou SFR à partir d'observations MIR pour toutes les galaxies, nous avons maintenant une meilleure compréhension de la façon dont cela peut être fait en moyenne, ce qui peut être suffisant pour dériver l'évolution globale du décalage vers le rouge de la densité de luminosité IR ou de sa SFRD correspondante. Rodighiero et al. (2011) (voir aussi Sargent et al. 2012) ont montré que les rafales d'étoiles (dont les SED IR s'écartent significativement de ceux de la population de la séquence principale) ne représentent que 10 % de la SFRD mondiale à z ≈ 2. Avec les données maintenant disponibles à partir de Herschel et Spitzer, une large compréhension de l'évolution de la densité de luminosité IRLF et IR, au moins à 0 < z < 2.5, semble à portée de main.

Les observations MIR et FIR nécessitent des télescopes spatiaux, mais aux longueurs d'onde submillimétriques et millimétriques, les observations peuvent à nouveau être effectuées depuis le sol dans certaines fenêtres de transmission atmosphérique. L'avènement des caméras bolométriques submillimétriques telles que SCUBA sur le JCMT a révolutionné le domaine et a conduit aux premières détections d'une grande population d'ULIRG à décalage vers le rouge élevé (par exemple, Smail et al. 1997, Hughes et al. 1998, Barger et al. . 1998). Jusqu'à récemment, seules les hautes lumières les plus lumineusesz les objets pourraient être facilement détectés, mais le nouvel interféromètre ALMA améliorera les sensibilités de détection de plus d'un ordre de grandeur, bien que sur de petits champs de vision. Comme indiqué ci-dessus, les observations submillimétriques mesurent les émissions au-delà du pic d'émission de poussière, où le flux diminue fortement avec la longueur d'onde dans la partie Rayleigh-Jeans du SED. Cela conduit à un négatif K correction si forte qu'elle annule les effets de la distance : une galaxie avec une luminosité IR donnée aura un flux submillimétrique à peu près constant si elle est observée à n'importe quel redshift 1 < z < 10. En revanche, les corrections bolométriques des longueurs d'onde submillimétriques observées aux luminosités IR totales sont importantes et dépendent fortement de la température de la poussière. Cela peut conduire à des incertitudes importantes dans l'interprétation des flux submillimétriques provenant de sources à décalage vers le rouge élevé, et à un biais vers la détection des galaxies avec les émissions de poussière les plus froides.

Par analogie avec l'équation 10, nous exprimons la conversion de la luminosité IR (LIR) à SFR en cours comme

LIR est la luminosité IR intégrée sur la gamme de longueurs d'onde de 8 à 1000 &mum. Ici, on suppose que l'émission IR est entièrement due à la formation récente d'étoiles, mais en pratique, AGN et les étoiles plus anciennes peuvent contribuer au réchauffement de la poussière. De plus, si l'opacité nette de la poussière dans les régions de formation d'étoiles jeunes dans une galaxie n'est pas grande, et si une quantité significative de rayonnement UV émerge, alors le SFR dérivé de la luminosité IR ne représentera qu'une fraction du total. Par conséquent, nous écrivons SFRIR dans l'équation 11 pour indiquer qu'il ne s'agit que de la composante obscurcie par la poussière du SFR. Pour cette raison, certains auteurs préconisent d'additionner les SFR dérivés des densités de luminosité IR et UV observées, cette dernière non corrigée pour l'extinction. Encore une fois, nous calibrons le facteur de conversion IR en utilisant les modèles FSPS de Conroy et al. (2009), qui intègrent également l'atténuation et la réémission des poussières. Nous supposons une simple atténuation de la poussière au premier plan d'après Calzetti et al. (2000), bien que les détails du modèle d'absorption de poussière importent relativement peu. La luminosité intégrée de 8 à 1000 &mum ne dépend que légèrement des paramètres d'émission de poussière détaillés (essentiellement, la distribution de la température de la poussière) pour une large gamme de valeurs raisonnables. Étant donné que la luminosité de la poussière est principalement une émission UV retraitée de la formation d'étoiles jeunes, le facteur de conversion IR dépend aussi des détails de la SFH et de la métallicité. En pratique, nous pouvons nous attendre à ce que les galaxies avec une extinction substantielle et une émission de poussières à dominante bolométrique soient peu susceptibles d'avoir de faibles métallicités ici, nous supposons la métallicité solaire pour notre étalonnage. Nous modifions l'équation 11 pour tenir compte à la fois des composantes FUV et FIR de la formation d'étoiles :

LFUV est la luminosité FUV observée à 1 500 Åsans correction pour l'extinction. Nous utilisons des modèles FSPS avec un FMI Salpeter, une métallicité solaire et un SFR constant pour calculer LFUV et LIR en fonction de l'âge pour différents niveaux d'atténuation des poussières : on résout alors pour IR. La figure 5 montre le résultat de ce calcul : SFR est exprimé en unités de M an -1 , et les luminosités FUV et IR sont exprimées en unités solaires (avec LFUV = &nu L&nu) pour afficher les deux sur la même échelle. Comme indiqué dans la section 3.1.1, l'émission FUV atteint un état stable après

300 Myr, et pour ce calcul, on utilise la valeur asymptotique FUV = 2.5 × 10 -10 M an -1 L -1 (équivalent, FUV = 1.3 × 10 -28 M an -1 erg -1 Hz). Au lieu, LIR augmente lentement (d'où KIR diminue) à mesure que la luminosité du cadre de repos optique des étoiles à longue durée de vie continue de croître, dont une partie est ensuite absorbée par la poussière et réémise. Ce modèle avec SFR constant et atténuation constante de la poussière entraîne un effet modeste de

0,1 dex dans le journalIR par dex dans le journalt. Cependant, dans la pratique, les étoiles plus anciennes auront probablement une extinction de poussière plus faible que les étoiles plus jeunes, réduisant ainsi davantage cette tendance. A l'âge de quelques 10 8 ans, KIR dépend très peu de l'extinction totale. Kennicutt (1998) a proposé un facteur d'étalonnage IR = 1.73 × 10 -10 M année -1 L -1 , ce qui est tout à fait cohérent avec les modèles illustrés à la figure 5 pour un âge de 300 Myr. Nous adoptons cette valeur pour cet examen. Pour les luminosités mesurées en unités cgs, on peut écrire IR = 4.5 × 10 -44 M an -1 erg -1 s.

3.1.3 EXTINCTION UV ET ÉMISSION IR Comme indiqué ci-dessus, la poussière peut considérablement atténuer l'émission UV, compromettant non seulement son utilité pour mesurer les SFR, mais produisant également une émission IR, qui est un traceur précieux de l'activité de formation d'étoiles. Des efforts considérables ont été investis dans la compréhension de la physique et de la phénoménologie de l'extinction dans les galaxies (pour une revue, voir Calzetti 2001). En principe, la meilleure façon de tenir compte de l'effet de l'atténuation de la poussière est de mesurer directement l'énergie émise aux longueurs d'onde UV et IR, c'est-à-dire à la fois la luminosité qui s'échappe directement de la galaxie et celle qui est absorbée et re-rayonnée par la poussière. Ceci fournit une approche « bolométrique » pour mesurer les SFR. En pratique, cependant, les données suffisamment sensibles pour mesurer les luminosités FIR des galaxies à fort décalage vers le rouge sont souvent indisponibles. Herschel considérablement avancé ce genre d'observations, mais sa sensibilité, bien qu'impressionnante, était suffisante pour détecter uniquement les galaxies avec des SFR élevés > 100 M an -1 , à z > 2.

Pour les galaxies stellaires à extinction modérée à z > 1, la photométrie optique mesurant la lumière UV du cadre de repos est obtenue beaucoup plus facilement que ne le sont des données FIR, submillimétriques ou radio convenablement profondes. Les observations actuelles de la lumière UV sont également généralement beaucoup plus sensibles à la formation d'étoiles que celles à d'autres longueurs d'onde (Figure 1). En conséquence, il est tentant d'essayer d'inférer les SFR à partir des seules observations UV du cadre de repos, mais cela nécessite des estimations fiables des corrections d'extinction de la poussière. Par exemple, les galaxies à rupture de Lyman (LBG) sont une population sélectionnée par les UV de galaxies à fort décalage vers le rouge en formation d'étoiles. Leur sélection favoriserait une extinction relativement faible, mais même les LBG sont assez poussiéreux : Reddy et al. (2012) utilisé Herschel observations pour déterminer qu'en moyenne, 80 % des émissions FUV provenant de (

LFUV &lowas ) LBG à z ≈ 2 est absorbé par la poussière et re-rayonné dans le FIR. De nombreuses galaxies plus massives avec des SFR élevés ont une extinction plus importante. Les galaxies dites obscurcies par la poussière (Dey et al. 2008) ont des rapports de densité de flux MIR/UV > 1 000 (correspondant généralement à LIR / LFUV > 100) (Penner et al. 2012) et sont assez courants, contribuant de 5 à 10 % du SFRD à z ≈ 2 (Pope et al. 2008) beaucoup d'entre eux sont presque ou entièrement invisibles dans les images optiques profondes.

Néanmoins, la disponibilité généralisée des données UV du cadre de repos pour les galaxies à décalage vers le rouge élevé encourage leur utilisation pour mesurer la SFH cosmique. Actuellement, à z ≫ 2, il y a peu d'alternative : même la plus profonde Spitzer, Herschel, les relevés radio ou submillimétriques ne peuvent détecter que les galaxies les plus rares et les plus ultralumineuses à de tels décalages vers le rouge. En revanche, les levés optiques profonds et NIR ont maintenant identifié des échantillons de milliers de galaxies stellaires sélectionnées dans les UV jusqu'à z ≈ 7 et au-delà.

Tente de mesurer et de corriger l'extinction des poussières enz les galaxies ont généralement utilisé la pente spectrale ultraviolette (désignée &beta) comme mesure du rougissement UV, et ont adopté des corrélations empiriques entre le rougissement UV et l'extinction des UV. Calzetti et al. (1994, 2000) ont utilisé la spectroscopie ultraviolette et optique pour dériver une courbe empirique d'atténuation moyenne de la poussière pour un échantillon de galaxies locales formant des étoiles lumineuses aux UV. Meurer et al. (1999) (mise à jour plus tard par Overzier et al. 2011) ont utilisé des données UV et FIR pour un échantillon local similaire pour calibrer empiriquement la relation entre le rougissement UV (&beta) et l'extinction UV (IRX &équiv LIR / LFUV, qui peut être directement lié à UNEFUV). La relation IRX-&beta raisonnablement étroite à laquelle obéissent les galaxies lumineuses UV locales est largement cohérente avec la loi d'atténuation de Calzetti, renforçant ainsi sa popularité. Cependant, d'autres études locales ont clairement montré que certaines galaxies s'écartent de ces relations. Goldader et al. (2002) ont constaté que les ULIRG à proximité s'écartent fortement de la relation Meurer IRX-&beta, ces ULIRG ont de très grandes valeurs d'IRX mais souvent avec un indice spectral UV &beta relativement bleu. Cela a été interprété comme signifiant que la lumière UV observée des ULIRG locaux est une formation d'étoiles relativement non rougie dans la galaxie hôte qui n'est pas liée à la formation d'étoiles bolométriquement dominante, qui est entièrement masquée à la vue aux longueurs d'onde optiques UV, et détectée uniquement dans le SAPIN. Au lieu de cela, les observations de galaxies spirales ordinaires (Kong et al. 2004, Buat et al. 2005) ont mesuré des valeurs plus rouges de &beta pour un IRX donné. Ceci est généralement considéré comme la preuve que la lumière des étoiles plus anciennes et moins massives contribue de manière significative à l'émission dans le proche UV, conduisant à des couleurs UV plus rouges pour des raisons non liées à l'extinction. En général, différentes distributions relatives des étoiles et de la poussière peuvent conduire à différentes propriétés d'atténuation nette. L'extinction peut facilement être inégale : les vents des régions de formation d'étoiles peuvent souffler de la poussière à certaines échelles de temps, tandis que d'autres régions plus jeunes ou plus profondément ancrées dans l'ISM de la galaxie restent plus fortement obscurcies. Le chauffage de la poussière dépend également de la géométrie, ce qui conduit à différentes distributions de températures de poussière et à différents spectres d'émission aux longueurs d'onde IR et submillimétriques.

À un décalage vers le rouge élevé, il n'existe que des tests relativement limités de la relation entre le rougissement et l'extinction des UV. Reddy et al. (2004, 2006, 2010, 2012) ont comparé différents traceurs SFR (dont radio, Spitzer 24 et maman, et Herschel 100-160-&mum) pour montrer que les lois d'extinction UV de Calzetti/Meurer sont largement appropriées pour la majorité des L &LBG les plus bas à z ≈ 2. Cependant, ils ont trouvé des preuves de déviations systématiques pour les galaxies avec les plus grands SFR (> 100 M an -1 ), qui, à l'instar des ULIRG locales, présentent une atténuation efficace "plus grise" (c'est-à-dire moins de rougissement des UV pour leur extinction nette des UV). Ils ont également trouvé des preuves de déviations systématiques pour les galaxies les plus jeunes, qui montrent un rougissement plus fort pour leur extinction nette FUV, peut-être en raison de la métallicité ou des effets géométriques qui accentuent la dépendance à la longueur d'onde de la fonction de rougissement UV par rapport aux résultats de la loi de Calzetti. En supposant une atténuation de Calzetti, Daddi et al. (2007) et Magdis et al. (2010) ont également trouvé une large cohérence entre les mesures SFR basées sur les UV et les IR ou radio pour les échantillons à z ≈ 2-3 (bien que, voir Carilli et al. 2008). Cependant, les études qui ont sélectionné les galaxies principalement sur la base de leur émission infrarouge ont eu tendance à trouver des écarts significatifs par rapport à l'atténuation de Meurer/Calzetti. En général, ces écarts indiquent que les SFR basés sur les UV utilisant les corrections de pente UV de Meurer/Calzetti sous-estiment considérablement les SFR totaux (par exemple, Chapman et al. 2005, Papovich et al. 2007). De telles études ont également montré que des populations sélectionnées différemment peuvent obéir systématiquement à des relations d'atténuation nette de la poussière différentes selon les propriétés des galaxies (Buat et al. 2012, Penner et al. 2012).

Par conséquent, nous devons rester prudents quant aux SFR dérivés des seules données UV, même lorsque des estimations du rougissement UV sont disponibles. Les preuves actuelles suggèrent que ceux-ci peuvent bien fonctionner en moyenne pour les LBG brillants aux UV avec un rougissement relativement faible, mais peuvent échouer pour d'autres galaxies, y compris les objets les plus lumineux dans l'IR qui dominent la population de galaxies à formation d'étoiles la plus rapide. La formation d'étoiles qui est obscurcie par trop de poussière, par exemple dans les régions compactes d'étoiles, ne sera pas enregistrée par les observations UV et ne peut être mesurée directement qu'avec des mesures infrarouges profondes, submillimétriques ou radio.

3.1.4 AUTRES INDICATEURS : LIGNE NÉBULAIRE, RADIO ET ÉMISSION DE RAYONS X La formation d'étoiles produit également une émission de raie nébulaire à partir de gaz excité et ionisé dans les régions HII. Les lignes de recombinaison de l'hydrogène telles que Hα et Lyα sont souvent utilisées pour mesurer les SFR, car elles ont une relation étroite avec les taux de photoionisation qui sont principalement dus au rayonnement UV intense des étoiles OB. Par conséquent, ils tracent assez directement la formation d'étoiles massives, bien que la présence d'AGN puisse également contribuer à ces raies. D'autres raies d'éléments plus lourds tels que [OII] 3 727 Å ou [OIII] 5 007 Å ont été utilisées, mais elles ont tendance à avoir une dépendance plus complexe aux conditions ISM telles que la métallicité ou l'excitation. Les raies d'émission sont également sujettes à l'absorption par la poussière dans les régions de formation d'étoiles. C'est particulièrement vrai pour Lyα, qui est une raie de résonance, dispersée par des rencontres avec des atomes d'hydrogène neutres. De telles rencontres peuvent considérablement augmenter la longueur du trajet du trajet de Lyα, et donc augmenter la probabilité qu'il rencontre un grain de poussière et soit absorbé. Dans l'ensemble, Hα est considéré comme le plus fiable parmi les traceurs nébulaires SFR facilement accessibles (par exemple, Moustakas et al. 2006). Des raies d'hydrogène plus faibles mais moins éteintes dans le NIR, comme Paschen α, peuvent être très utiles pour mesurer les SFR dans les galaxies poussiéreuses, mais elles ne sont généralement accessibles qu'à très faible redshift, bien que le JWST ouvre la possibilité de les mesurer pour des nombre de galaxies à des distances cosmologiques.

L'émission radio est également corrélée à la formation d'étoiles, car les électrons accélérés par le SN émettent un rayonnement non thermique à des longueurs d'onde centimétriques. L'émission thermique (libre-libre) des électrons dans les régions HII peut également contribuer, en particulier à des fréquences plus élevées (> 5 GHz). La physique est quelque peu compliquée et pas entièrement comprise, mais une corrélation remarquablement étroite est observée entre l'émission radio et l'émission FIR dans les galaxies locales couvrant plusieurs ordres de grandeur de luminosité (par exemple, Condon 1992, Yun et al. 2001). L'émission radio est exempte d'extinction de poussière et offre ainsi un traceur relativement impartial de la formation d'étoiles. Cependant, il est difficile d'obtenir des observations radio suffisamment profondes pour détecter des galaxies stellaires ordinaires à un décalage vers le rouge élevé, bien que les récentes mises à niveau du Karl G. Jansky VLA aient considérablement amélioré sa sensibilité. L'AGN peut également contribuer à l'émission radio, dominant parfois pour les AGN radio-forts (qui sont une population minoritaire). L'émission radio devrait également être supprimée aux époques cosmiques antérieures, car les électrons devraient perdre de l'énergie par diffusion Compton inverse à partir de photons de fond micro-ondes dont la densité d'énergie augmente à un décalage vers le rouge élevé. Des études récentes ont trouvé peu de preuves de l'évolution du décalage vers le rouge dans la corrélation FIR-radio (Appleton et al. 2004, Ivison et al. 2010a, b Sargent et al. 2010a, b Mao et al. 2011).

Même les rayons X ont été utilisés pour tracer les SFR. Les rayons X sont généralement considérés comme la signature par excellence de l'activité AGN dans les galaxies, mais ils sont également produits par les jeunes populations stellaires, notamment par les binaires de rayons X. En l'absence d'AGN, l'émission de rayons X peut être mesurée à partir de galaxies individuelles formant des étoiles jusqu'à z ≈ 1 au plus profond Chandra champs, et les mesures d'empilement ont été utilisées pour atteindre des flux plus faibles dans les études de galaxies sélectionnées par UV, avec des détections à 1 < z < 4 et limites supérieures à des décalages vers le rouge plus élevés (Reddy & Steidel 2004 Lehmer et al. 2005 Laird et al. 2005, 2006 Basu-Zych et al. 2013). Cependant, la proportionnalité entre la luminosité des rayons X et le SFR peut varier avec l'âge de la population stellaire et d'autres paramètres qui pourraient affecter le mélange de binaires de rayons X de masse faible et élevée présents dans une galaxie, divers étalonnages qui diffèrent considérablement ont été publiés (par ex. , Ranalli et al 2003, Persic et al 2004). Dans l'ensemble, étant donné que la majeure partie du bruit de fond des rayons X cosmiques provient de l'AGN (pour une revue, voir Brandt & Hasinger 2005), la valeur de l'utilisation des rayons X pour mesurer la SFH cosmique semble limitée (nous ne discutons pas davantage de cette méthode).

Alors que les jeunes étoiles chaudes émettent la majeure partie de leur énergie aux longueurs d'onde UV, les étoiles de faible masse plus froides qui dominent la masse stellaire d'une galaxie émettent la majeure partie de leur lumière aux longueurs d'onde optiques rouges et NIR. Si nous examinons le SED d'un SSP en évolution à partir d'âges supérieurs à 10 9 ans, la majeure partie de la luminosité (en &lambda F&lambda unités d'énergie) est émis dans un large plateau entre 0,4 et 2,5 &mum, culminant à

1 &maman pour les âges > 2 Gyr. (Dans F&nu densité de flux ou unités de magnitude AB, le pic SED est à environ 1,6 &mum, où il y a un minimum dans l'opacité H - des atmosphères stellaires froides.) Les effets de l'extinction de la poussière sont également considérablement réduits aux longueurs d'onde NIR : pour l'atténuation de Calzetti, la extinction (en grandeurs) UNE dans le K-band est 10 fois plus petit que celui du V-band et 25 fois plus petit que celui de 1600 Å.

La luminosité, et donc le rapport masse/lumière, d'une population stellaire évolue très fortement avec le temps aux longueurs d'onde UV et bleue : les jeunes étoiles évoluent rapidement hors de la séquence principale mais plus lentement aux longueurs d'onde rouge et NIR. Par conséquent, les observations dans le cadre de repos NIR tracent de plus près la masse stellaire intégrée d'une galaxie, mais nous ne pouvons pas négliger les effets de l'évolution : le flux à 1 &mum change encore de plus d'un ordre de grandeur à mesure qu'une population stellaire vieillit de 0,1 à 10 Gyr (voir, par exemple, la figure 9 de Bruzual & Charlot 2003). Par conséquent, nous devons faire plus que simplement mesurer la luminosité NIR pour déduire une masse stellaire.

En effet, les astronomes utilisent les couleurs ou le SED d'une galaxie pour déduire le rapport masse-lumière attendu à une certaine longueur d'onde (de préférence dans le rouge ou le proche infrarouge), puis multiplient la luminosité observée par M / L pour estimer la masse stellaire (M&inférieur). La méthode la plus courante consiste à adapter les modèles spectraux générés par les modèles de synthèse de population stellaire à la photométrie à large bande dans toutes les bandes disponibles qui couvrent les longueurs d'onde UV à NIR, où l'émission photosphérique stellaire domine la lumière de la galaxie. De manière générale, les chercheurs génèrent une large gamme de modèles qui couvrent un large éventail de paramètres de population stellaire, y compris la SFH passée, l'âge, la métallicité et l'atténuation de la poussière. L'IMF est généralement fixe, car il n'y a presque pas de signature photométrique qui puisse utilement le contraindre. La suite de modèles est décalée vers le rouge pour correspondre à une galaxie d'intérêt. Les modèles sont ensuite convolués par les filtres passe-bande pour générer des flux synthétiques à large bande adaptés à la photométrie, permettant à la normalisation de la luminosité de varier et de minimiser &chi 2 ou un autre paramètre de vraisemblance. Les modèles non normalisés ont une masse unitaire spécifiée. Par conséquent, la normalisation du modèle le mieux adapté fournit la meilleure estimation de la masse stellaire de la galaxie, compte tenu de la gamme de paramètres d'entrée autorisés.

En principe, cette méthode peut être utilisée pour contraindre d'autres paramètres de population stellaire tels que l'âge de la galaxie, les SFR ou le degré d'extinction présent. En pratique, les résultats d'ajustement pour divers paramètres sont souvent assez dégénérés. Par exemple, l'âge, l'extinction et la métallicité affectent tous les couleurs intégrées d'une galaxie. En conséquence, les valeurs dérivées de ces paramètres ont tendance à être très covariantes : une galaxie peut être rouge parce qu'elle est vieille, poussiéreuse ou très riche en métaux. Avec une très bonne photométrie, couvrant en particulier une large gamme de longueurs d'onde et avec de nombreuses bandes passantes qui peuvent échantillonner avec plus de précision la forme spectrale détaillée (par exemple, mesurer des caractéristiques sensibles à l'âge relativement nettes telles que les coupures de Balmer ou 4 000-Å), ces contraintes peut être amélioré, mais il est difficile d'éviter des dégénérescences importantes. Les praticiens prudents peuvent envisager des distributions de probabilité conjointes pour les modèles qui correspondent à une probabilité acceptable. La masse stellaire a tendance à être le paramètre le mieux contraint, en grande partie parce que les dégénérescences des autres paramètres ont toutes tendance à affecter le réseau M / L du modèle de manière similaire. Les couleurs plus rouges dues à l'âge, à la poussière ou à la métallisation ont toutes tendance à affecter M / L à un degré similaire (mais pas identique). Alors que des paramètres tels que l'âge ou la rougeur peuvent être individuellement incertains, le net M / L des modèles acceptables ne varie pas tellement. Ainsi, la masse totale est bien contrainte. De nombreux articles ont discuté des incertitudes de la modélisation de la population stellaire dans l'estimation des masses de galaxies, celles-ci sont examinées de manière très approfondie par Conroy (2013).

Outre le choix du FMI, la plus grande incertitude qui affecte la masse stellaire dérivée est généralement la connaissance nécessairement imparfaite de la SFH passée de la galaxie. Fondamentalement, les étoiles plus récemment formées peuvent facilement surpasser les étoiles plus anciennes et dominer la lumière observée, même aux longueurs d'onde rouges. La photométrie observée peut être dominée par la lumière des étoiles plus jeunes, même si la masse réelle de la galaxie peut être dominée par des étoiles plus anciennes qui sont perdues dans l'éclat des étoiles plus jeunes ("éclipsant", par exemple Papovich et al. 2001, Maraston et al. 2010) et ont donc peu d'impact sur le choix des modèles les mieux adaptés. Par conséquent, l'ajustement du modèle sous-estime souvent l'âge de la galaxie ou la contribution potentielle des étoiles plus anciennes à la masse, et il peut également sous-estimer la masse. Si la SFH réelle était bien connue (ce qui n'est presque jamais le cas dans la pratique), cela pourrait ne pas être un problème. Par exemple, les modèles utilisés pour ajuster la photométrie sont souvent supposés avoir des SFR variant doucement, mais les SFH réels des galaxies réelles peuvent être complexes et non monotones, fluctuant avec le temps et peut-être ponctués par des sursauts de courte durée. Même si de très grandes suites de modèles avec des SFH complexes sont prises en compte, l'éclipse tend à garantir que les étoiles récemment formées entraînent l'ajustement du modèle, alors que la masse des étoiles plus anciennes est mal contrainte. Cet effet conduit généralement à une sous-estimation des masses stellaires des galaxies (Pforr et al. 2012). Contraindre de manière réaliste la distribution des SFH passés admissibles pour les galaxies réelles, en particulier à un décalage vers le rouge élevé, reste une limitation de base lors de la dérivation des masses stellaires.

En pratique, ces dégénérescences SFH sont les plus importantes pour les galaxies de formation récente d'étoiles. Pour les galaxies qui n'ont pas formé d'étoiles depuis longtemps (disons > 1 Gyr) ou pour lesquelles le SFR actuel est petit par rapport à la masse stellaire (souvent quantifiée par le sSFR), l'éclipse est faible et, par conséquent, le résultat incertitude systématique sur M / L. Par conséquent, les masses stellaires des galaxies elliptiques actuelles, qui sont anciennes avec peu ou pas de formation d'étoiles en cours, ou pour les galaxies spirales ordinaires telles que la Voie lactée ont tendance à être raisonnablement bien contraintes, tandis que celles des galaxies à formation d'étoiles très actives sont moins certain. A titre d'exemple, Papovich et al. (2001) adaptent les modèles à la photométrie HST WFPC2 et NICMOS pour les LBG faibles à z ≈ 2.5 dans le Hubble Deep Field North (HDF-N). Lors de l'utilisation de modèles avec des SFH à variation régulière, ils ont trouvé que les incertitudes de masse stellaire étaient &sigma(logM&inférieur) < 0,5 dex, avec des incertitudes typiques de 0,25 dex, c'est-à-dire moins d'un facteur 2. Cependant, s'ils considéraient « maximal M / L", qui permettaient une masse stellaire aussi ancienne que possible dans les contraintes d'ajustement &chi 2, formées à z = &infin, les masses pourraient en principe être jusqu'à 3 à 8 fois plus importantes. En pratique, de tels modèles extrêmes semblent peu probables. De plus, les premiers travaux de Papovich et al. (2001) n'ont utilisé la photométrie que pour K-bande ou longueurs d'onde de trame de repos

6 000 Å à z = 2,5. Aujourd'hui, profond Spitzer La photométrie IRAC mesure régulièrement les flux pourz galaxies à des longueurs d'onde de trame de repos plus rouges et peut considérablement améliorer les contraintes de masse stellaire. Néanmoins, même avec les meilleures données de Spitzer (ou le JWST à l'avenir), les effets de l'éclipse limitent fondamentalement notre certitude sur les estimations de masse stellaire pour des objets individuels. Ces effets ne peuvent être réduits que si des hypothèses préalables raisonnables peuvent restreindre plus étroitement la gamme des SFH admissibles.

Il est intéressant de noter qu'à des décalages vers le rouge très élevés, certaines de ces incertitudes SFH sont réduites, simplement parce que l'Univers est beaucoup plus jeune. À z > 6, l'Univers a moins de 1 Gyr, et les étoiles les plus anciennes des galaxies doivent être plus jeunes que cela, ce qui limite M / L pour une population ancienne hypothétique invisible et donc sur sa contribution possible à la masse stellaire totale. Curtis-Lake et al. (2013) ont fourni une discussion récente et détaillée des incertitudes de modélisation de la population stellaire pour les galaxies à z

De plus, les praticiens qui créent des modèles de population stellaire ne sont pas parvenus à un consensus complet : les questions concernant les trajectoires évolutives, les contributions de certaines sous-populations stellaires et le comportement des populations stellaires à faible et haute métallicités restent des sujets de débat ou sont mal calibrées par les observations. . Un exemple largement reconnu de telles incertitudes a été mis en évidence par Maraston (2005), dont les modèles présentaient des contributions significativement plus importantes d'émission d'étoiles géantes asymptotiques à pulsation thermique (TP-AGB) à la lumière rouge et proche du cadre de repos à des âges SSP compris entre quelques cent millions d'années et

2 Gyr. L'amélioration de la luminosité rouge a conduit à une baisse M / L à ces longueurs d'onde et couleurs plus rouges, avec des effets potentiellement assez importants (facteurs de 2 ou plus) dans les masses stellaires dérivées pour les galaxies dominées par les étoiles de cette tranche d'âge. Bien que de telles populations puissent ne pas dominer dans la plupart des galaxies actuelles, à z ≈ 2-4 lorsque l'Univers n'avait que quelques milliards d'années, leur rôle doit être modélisé avec précision pour garantir des estimations correctes des masses stellaires. Maraston et al. (2006) ont découvert que cela pourrait réduire les masses stellaires dérivées en

60% en moyenne pour K-des galaxies à formation d'étoiles sélectionnées z ≈ 2 par rapport aux résultats calculés à l'aide des modèles populaires de Bruzual & Charlot (2003). Bien que Bruzual et al. (2013) ont publié de nouveaux modèles en 2007 qui présentaient une émission TP-AGB améliorée, ils ont fait valoir lors de récentes présentations lors de conférences une émission TP-AGB plus faible plus similaire à celle des anciens modèles. Compte tenu de l'absence de moyen totalement satisfaisant de calculer cette contribution sur des principes théoriques, beaucoup dépend de la rareté des données disponibles pour calibrer empiriquement l'émission et l'évolution des étoiles TP-AGB. *****


Nous présentons des contraintes sur la densité moyenne de matière, Ωm, la normalisation du spectre de puissance de fluctuation de densité, σ8, et l'équation d'énergie noire du paramètre d'état, w, obtenu à partir des mesures de la fonction de luminosité aux rayons X des plus grands amas de galaxies connus aux décalages vers le rouge z < 0.7, tel que compilé dans le Massive Cluster Survey (MACS) et le Brightest Cluster Sample (BCS) local et ROSAT–Echantillon d'amas de galaxies ESO Flux Limited X-Ray (REFLEX). Notre analyse utilise une relation masse-luminosité observée, calibrée par des simulations hydrodynamiques, incluant des corrections pour le support de pression non thermique et tenant compte de la présence de diffusion intrinsèque. Des tolérances conservatrices pour toutes les incertitudes systématiques connues sont incluses, de même que les priors standard sur la constante de Hubble et la densité baryonique moyenne. On trouvem= 0.28 +0.11 −0.07 et8= 0.78 +0.11 −0.13 pour un modèle constant cosmologique spatialement plat, etm= 0.24 +0.15 −0.07,8= 0.85 +0.13 −0.20 et w=−1.4 +0.4 −0.7 pour un plat, constant w modèle (intervalles de confiance marginalisés à 68 pour cent). Nos résultats constituent la première détermination de l'équation d'état de l'énergie noire à partir des mesures de la croissance de la structure cosmique dans les amas de galaxies, et la cohérence de notre résultat avec w=−1 apporte un support supplémentaire au modèle de constante cosmologique. Des travaux futurs améliorant notre compréhension de l'évolution du décalage vers le rouge et des biais d'observation affectant la relation masse-luminosité aux rayons X ont le potentiel de resserrer considérablement ces contraintes. Nos résultats sont cohérents avec ceux des analyses récentes des supernovae de type Ia, des anisotropies du fond diffus cosmologique, de la fraction massique des rayons X des amas de galaxies relaxées, des oscillations acoustiques baryoniques et du cisaillement cosmique. La combinaison des nouvelles données de fonction de luminosité des rayons X avec les données actuelles de supernova, de fond diffus cosmologique et de fraction de gaz d'amas permet d'obtenir les contraintes améliorées Ωm= 0,269 ± 0,016,8= 0,82 ± 0,03 et w=−1.02 ± 0.06.

Dans le scénario d'effondrement hiérarchique pour la formation des structures dans l'Univers, la densité numérique des objets effondrés en fonction de la masse et du temps cosmique est une sonde sensible de la cosmologie. Les amas de galaxies qui occupent la queue de masse élevée de cette population fournissent un outil puissant et relativement propre pour la cosmologie, puisque leur croissance est principalement déterminée par des processus gravitationnels linéaires. Dans le passé, la population locale d'amas de galaxies a été utilisée pour contraindre conjointement la densité moyenne de matière de l'Univers et l'amplitude des perturbations dans le champ de densité (par exemple Reiprich & Böhringer 2002, ci-après RB02 Seljak 2002 Viana, Nichol & Liddle 2002 Allen et al. 2003 Pierpaoli et al. 2003 Schuecker et al. 2003 Voevodkin & Vikhlinin 2004 Dahle 2006 Rozo et al. 2007). Pousser les observations à un décalage vers le rouge plus élevé brise la dégénérescence entre ces deux paramètres (par ex. Eke et al. 1998 Donahue & Voit 1999 Henry 2000 Borgani et al. 2001 Vikhlinin et al. 2003), et permet également de sonder les propriétés de l'énergie noire (par ex. Haiman, Mohr & Holder 2001 Levine, Schulz & White 2002 Weller, Battye & Kneissl 2002 Majumdar & Mohr 2003, 2004 Henry 2004).

Les investigations de ce type nécessitent des relevés du ciel avec des fonctions de sélection bien comprises pour trouver des amas, ainsi qu'une relation liant la masse des amas à un observable. Une solution réussie à la première exigence a été d'identifier les clusters par l'émission de rayons X produite par le gaz chaud intracluster, notamment en utilisant les données de la ROSAT Enquête sur tout le ciel (RASS Trümper 1993). le ROSAT Brightest Cluster Sample (BCS Ebeling et al. 1998, 2000) et ROSAT– L'échantillon ESO Flux Limited X-Ray (REFLEX) ( Böhringer et al. 2004) couvre ensemble environ les deux tiers du ciel jusqu'au décalage vers le rouge z∼ 0,3 et contient plus de 750 clusters. Le Massive Cluster Survey (MACS Ebeling, Edge & Henry 2001 Ebeling et al. 2007) - qui, à l'heure où nous écrivons, contient 126 amas et couvre 55% du ciel - étend ces données à z∼ 0.7.

La relation masse-observable la plus directe pour compléter ces relevés limités par le flux de rayons X est la relation masse-luminosité des rayons X. Pour les objets suffisamment massifs (chauds) aux décalages vers le rouge pertinents, la conversion du flux de rayons X en luminosité est approximativement indépendante de la température, auquel cas les luminosités peuvent être estimées directement à partir du flux d'enquête et la fonction de sélection est identique à l'exigence de détection. Dans un levé à flux complet encore restreint aux hautes luminosités, chaque cluster devrait donc être utilisable dans l'analyse, sans avoir besoin d'observations supplémentaires autres que celles requises pour calibrer la relation masse-luminosité. Un inconvénient est qu'il existe une grande dispersion dans les luminosités d'amas à masse fixe, cependant, des données suffisantes permettent de quantifier empiriquement cette dispersion. Des approches alternatives utilisent la température de cluster ( Henry 2000, 2004 Seljak 2002 Pierpaoli et al. 2003), la fraction de gaz ( Voevodkin & Vikhlinin 2004) ou OuiX ( Kravtsov, Vikhlinin & Nagai 2006) pour obtenir des relations masse-observable plus étroites au détriment de la réduction de la taille des échantillons disponibles pour l'analyse. La nécessité de quantifier la fonction de sélection en termes à la fois de flux de rayons X et d'une seconde observable complique encore ces efforts.

Dans cet article, nous utilisons la fonction de luminosité aux rayons X observée (XLF) pour étudier deux scénarios cosmologiques, en supposant une métrique spatialement plate dans les deux cas : le premier inclut l'énergie noire sous la forme d'une constante cosmologique [Λ matière noire froide (ΛCDM )] le second a une énergie noire avec un paramètre d'équation d'état constant, w (wMDP). Dans ce dernier cas, nous expliquons l'évolution des perturbations de densité dans le fluide d'énergie noire, en supposant que la vitesse du son d'énergie noire est égale à la vitesse de la lumière. Pour chaque modèle, nos résultats sont en bon accord avec les découvertes d'ensembles de données cosmologiques indépendants, notamment les supernovae de type Ia (SNIa), le fond diffus cosmologique (CMB), la fraction massique de gaz aux rayons X des amas de galaxies (Fgaz) et des mesures de cisaillement cosmique.

Le contexte théorique de ce travail est passé en revue dans la section 2. La section 3 détaille les données utilisées pour contraindre la relation masse-luminosité et les échantillons de grappes utilisés pour mesurer le XLF. La procédure d'analyse est décrite dans la section 4 et les résultats cosmologiques sont présentés dans la section 5. L'importance de divers effets systématiques est discutée dans la section 6.

Sauf indication contraire, les masses et les luminosités citées dans cet article ou montrées dans les figures sont calculées par rapport à une cosmologie de référence ΛCDM spatialement plate avec une constante de Hubble h=H0/100 km s −1 Mpc −1 = 0,7 et Ωm= 0,3. Les luminosités et les flux se réfèrent spécifiquement à la bande d'énergie de 0,1 à 2,4 keV dans les référentiels de repos de la source et de l'observateur, respectivement. Nous utiliserons systématiquement la notation L pour désigner la vraie luminosité d'un amas et pour désigner la luminosité déduite de l'observation. On écrira aussi, par exemple, Ωm se référer à la densité de matière actuelle en unités de densité critique, alors que Ωm(z) est la même quantité au redshift z.


Comment convertir le spectre de modèle théorique de la densité de luminosité en unités de densité de flux ? - Astronomie

Des découvertes récentes que la plupart de la formation d'étoiles au redshift z

1-3 était enveloppé de poussière (Le Floch et al. 2005 Magnelli et al. 2009 Elbaz et al. 2011 Murphy et al. 2011b Reddy et al. 2012) ont renouvelé l'intérêt pour les indicateurs IR SFR, en particulier les indicateurs monochromatiques (monobandes), qui peuvent être en principe aussi simples à utiliser que ceux déjà disponibles aux longueurs d'onde UV et optiques. Cet intérêt a été favorisé par l'avènement des télescopes spatiaux IR à haute résolution angulaire et haute sensibilité (Spitzer, Herschel), qui ont permis l'étalonnage d'indicateurs SFR monochromatiques dans les galaxies proches. Les investigations IR complètent les efforts aux longueurs d'onde UV et optiques pour tracer l'évolution SFR des galaxies à partir du redshift

7-10 au présent (par exemple, Giavalisco et al. 2004 Bouwens et al. 2009, 2010). L'UV et l'optique peuvent être les indicateurs SFR préférés à très haut décalage vers le rouge, lorsque les galaxies contenaient peu de poussière (par exemple, Wilkins et al. 2011 Walter et al. 2012). La calibration des indicateurs SFR reste cependant un enjeu central pour les études de galaxies lointaines (e.g., Reddy et al. 2010 Lee et al. 2010 Wuyts et al. 2012), car il peut être affecté par les différences dans les histoires de formation d'étoiles, les abondances de métaux, le contenu et la distribution des populations stellaires et de la poussière entre les galaxies à faible et fort décalage vers le rouge et al. 2011), et, éventuellement, par les variations cosmiques de la fonction de masse de l'amas et de la fonction de masse initiale stellaire (FMI, Wilkins et al. 2008 Pflamm-Altenbourg et al. 2009).

Tout au long de ce chapitre, je me réfère à deux catégories d'étalonnages SFR : (1) « global », c'est-à-dire défini pour galaxies entières, ce sont donc des moyennes pondérées par la luminosité à travers les variations locales de l'histoire de la formation des étoiles et des conditions physiques au sein de chaque galaxie et (2) « locales », c'est-à-dire définies pour mesurer les SFR dans les régions dans les galaxies, à l'échelle sous-galactique/sous-kpc (par exemple, Wu et al. 2005 Alonso-Herrero et al. 2006 Calzetti et al. 2005, 2007, 2010 Zhu et al. 2008 Rieke et al. 2009 Kennicutt et al. 2009 Lawton et al. 2010 Boquien et al. 2010, 2011 Verley et al. 2010 Li et al. 2010 Treyer et al. 2010 Liu et al. 2011 Hao et al. 2011 Murphy et al. 2011). Alors que les étalonnages SFR mondiaux ont reçu la plus grande attention dans le passé, à la fois pour les limitations objectives de la résolution spatiale des données et pour leur applicabilité plus large aux populations de galaxies éloignées, les étalonnages SFR locaux sont devenus de plus en plus importants dans la littérature en tant qu'outils importants pour étudier les processus physiques de formation des étoiles.

La définition d'un SFR local peut cependant être problématique si l'on se réfère à une région trop petite : par exemple, un seul amas d'étoiles qui s'est formé presque instantanément il y a 15 Myr a un SFR actuel = 0 (il ne forme plus d'étoiles), bien que les étoiles ont été clairement formés dans un passé récent. Pour éviter de telles situations extrêmes, les SFR locaux sont censés se référer à des mesures effectuées sur des zones comprenant plusieurs régions de formation d'étoiles, de sorte que la formation d'étoiles peut être considérée comme constante sur l'échelle de temps pertinente pour l'indicateur SFR utilisé. À toutes fins utiles, ces régions ont tendance à avoir quelques centaines de pc ou plus.

En général, les étalonnages globaux ne sont pas nécessairement applicables aux conditions locales et vice versa. La raison fondamentale est que si l'émission d'étoiles et de poussières de galaxies entières peut être traitée, en première approximation, comme si la galaxie était un système isolé, il n'en va pas nécessairement de même pour une région sous-galactique. Les populations stellaires se mélangent au sein des galaxies à des échelles de temps comparables à celles de leur durée de vie en lumière UV. L'IMF stellaire (c'est-à-dire la distribution des masses stellaires à la naissance) peut ou non être entièrement échantillonné localement. L'histoire de la formation des étoiles peut varier d'une région à l'autre. Les étoiles jeunes et vieilles peuvent chauffer la poussière dans une galaxie, et la distribution spectrale d'énergie de la poussière (SED) et les caractéristiques fournissent peu de distinction quant à la source du chauffage. Pour toutes ces raisons, les indicateurs locaux de SFR sont de loin moins établis que les indicateurs mondiaux.

Dans ce qui suit, je distinguerai les indicateurs SFR globaux et locaux, le cas échéant. Tous les étalonnages sont donnés pour une population stellaire de métallicité solaire, lorsque des modèles sont utilisés.

Les techniques pour mesurer la vitesse à laquelle les étoiles se forment varient énormément, également selon que le système cible est résolu en unités individuelles (par exemple, les jeunes étoiles) ou non. Dans tous les cas, cependant, l'objectif de base est d'identifier l'émission qui sonde les étoiles nouvellement ou récemment formées, tout en évitant autant que possible les contributions des populations stellaires évoluées.

L'échelle de temps sur laquelle "récent" est un mot valide varie également entre les différentes applications et entre les différents systèmes, mais les temps de chute libre ff fournissent probablement une échelle approximative raisonnable. La plupart des chercheurs conviendraient que «récent» fait référence à des échelles de temps de 10 à 100 Myr lorsqu'on considère des galaxies entières, et de 1 à 10 Myr lorsqu'on considère des régions ou des structures au sein des galaxies (par exemple, des nuages ​​moléculaires géants, etc.).

L'approche la plus courante pour mesurer les SFR dans les régions résolues, telles que les régions de la Voie lactée, consiste à compter des objets ou des événements individuels (par exemple, des supernovae) qui retracent la formation récente d'étoiles (Chomiuk & Povich 2011). Dans les nuages ​​moléculaires à moins de 0,5-1 kpc du système solaire, cela est accompli en comptant les jeunes objets stellaires (YSO), c'est-à-dire les protoétoiles à différents stades d'évolution, qui, parce qu'elles sont toujours intégrées dans leurs nuages ​​natals, sont identifiées de manière optimale. dans leurs. Le nombre total de YSO est converti en SFR via :

où la masse moyenne de YSO, < M > dépend faiblement de l'IMF stellaire adopté (voir Section 1.2.2), et la durée de vie d'un YSO est, avec une certaine incertitude,

Dans les systèmes non résolus, les indicateurs SFR ne sont que des mesures de luminosité, soit monochromatiques, soit intégrées sur une certaine plage de longueurs d'onde, dans le but de cibler un continuum ou une émission de ligne sensible aux étoiles massives à courte durée de vie. La conversion de la luminosité des étoiles massives en un SFR est effectuée en supposant que : (1) la formation d'étoiles a été à peu près constante sur l'échelle de temps sondée par l'émission spécifique utilisée (2) l'IMF stellaire est connu (ou est un paramètre contrôlable) de sorte que le nombre d'étoiles massives puisse être extrapolé au nombre total d'étoiles de masse élevée + faible formées et (3) l'IMF stellaire est entièrement échantillonné, ce qui signifie qu'au moins une étoile est formée dans le bac de masse la plus élevée, et tous les autres bacs de masse sont remplis en conséquence avec une ou plusieurs étoiles (voir la discussion dans la section 1.2.2).

Indicateurs SFR dans la gamme UV/optique/proche IR (

0.1-5 µm) sonder la lumière stellaire directe émergeant des galaxies, tandis que les indicateurs SFR dans l'IR moyen/lointain (

5-1000 µm) sonder la lumière stellaire retraitée par la poussière. En plus de l'émission stellaire directe ou indirecte, le taux de photons ionisants, tel que tracé par le gaz ionisé par les étoiles massives, peut être utilisé pour définir des indicateurs SFR le gaz photo-ionisé domine généralement le gaz ionisé par choc dans les galaxies ou les grandes structures au sein des galaxies ( ex., Calzetti et al. 2004 Hong et al. 2011). Les traceurs comprennent les raies de recombinaison de l'hydrogène, de l'optique au proche infrarouge, jusqu'aux longueurs d'onde radio, les raies métalliques interdites et, dans la gamme millimétrique, l'émission libre-libre (Bremsstrahlung). L'émission de rayons X produite par les binaires à rayons X de masse élevée, les étoiles massives et les supernovae peut également, en principe, être utilisée pour tracer les SFR. Enfin, l'émission synchrotron des galaxies peut être calibrée en tant qu'indicateur SFR (Condon 1992), car les rayons cosmiques sont produits et accélérés dans les restes de supernova, et les supernovae à effondrement de noyau représentent 70 % ou plus du total des supernovae dans les galaxies en formation d'étoiles ( Bossier & Prantzos 2009).

Les cinq sous-sections suivantes décrivent plus en détail quelques-uns de ces indicateurs SFR pour les systèmes non résolus. La contribution des émissions à la luminosité de la galaxie d'un noyau galactique actif potentiel (AGN) peut être importante, selon le type de galaxie et la longueur d'onde de l'indicateur SFR. Je suppose que cette contribution potentielle a été reconnue et supprimée de l'émission qui est utilisée comme indicateur SFR.

Les populations stellaires les plus jeunes émettent la majeure partie de leur énergie dans l'UV restframe (< 0,3 µm) en l'absence d'atténuation de la poussière, c'est la gamme de longueurs d'onde "par excellence" pour étudier la formation d'étoiles dans les galaxies sur des échelles de temps de 100 à 300 Myr, car les étoiles O et B sont plus brillantes dans l'UV qu'à des longueurs d'onde plus longues. A titre de référence, la durée de vie d'une étoile O6 est

6 Myr, et celle d'une étoile B8 est

350 Myrs. Le taux de luminosité à 0,16 µm d'une étoile O6 à une étoile B8 est

90, mais, si la population stellaire suit un IMF de Kroupa (2001) (voir Section 1.2.2), pour chaque étoile O6 formée, environ 150 étoiles B8 sont formées. Ainsi, à l'âge zéro, l'émission UV de la contribution collective des étoiles B8 est comparable à celle des étoiles O6.

Pour un IMF stellaire de Kroupa, avec une formation d'étoiles constante supérieure à 100 Myr, l'UV non ionisant (0,0912 µm < < 0.3µm) le continuum stellaire peut être converti en un SFR :

avec SFR(UV) dans M an -1 , en Å, et L() en erg/s. Le SED stellaire utilisé pour cet étalonnage provient de Starburst99, avec une métallicité solaire (Leitherer et al. 1999). La précision de la constante d'étalonnage est de ± 15 %, ce qui prend en compte les petites variations en fonction de .

Pour une formation d'étoiles constante sur des échelles de temps supérieures à 100 Myr, la constante d'étalonnage ne diminue que de quelques pour cent. Cependant, pour des échelles de temps plus courtes, les changements sont plus importants. Pour = 10 Myr et 2 Myr, la constante est respectivement d'environ 42 % et d'un facteur 3,45 plus élevée que dans l'équation 1.2 (tableau 1.1). Cela montre que si la formation d'étoiles a été active dans une région sur une échelle de temps inférieure à environ 100 Myr, l'émission UV cumulée des étoiles massives continue d'augmenter en luminosité, et l'étalonnage de tout indicateur SFR(UV) doit tenir compte de ce fait. Compte.

Un effet plus subtil, mais non moins important, est causé par la durée pendant laquelle un SED stellaire reste relativement brillant dans les UV. Cela est dû à l'émission UV importante des étoiles B moyennes à tardives. Par exemple, un événement de formation d'étoiles constant d'une durée de 10 Myr, qui, à SFR constant = 1 M an -1 , accumule 10 7 M dans les étoiles, a la même luminosité UV et un SED UV similaire sur la plage 0,13-0,25 µm d'un vieux de 50 Myr, 2,5 × 10 8 M éclat instantané de formation d'étoiles. En l'absence d'atténuation des poussières et si seulement observée dans l'UV, les deux populations se verraient attribuer le même SFR(UV) = 1 M an -1 . Bien que ce nombre soit correct pour la première population, il serait incorrect, et peut-être trompeur, pour la deuxième population (qui n'a pas formé d'étoiles depuis 50 Myr). Si l'atténuation de la poussière est également présente, le risque de classer incorrectement une population vieillissante pour une population active en formation d'étoiles augmente.

Comme la grande majorité des galaxies contiennent au moins un peu de poussière, l'utilisation de SFR(UV) devient compliquée, car des corrections d'atténuation des poussières sont généralement nécessaires et sont incertaines. Pour la plupart, les corrections de poussière ne fonctionnent que sur des ensembles de systèmes, plutôt que sur des objets individuels. Dans une émission de Cosmic Conspiracy, les systèmes les plus actifs et lumineux sont également plus riches en poussière, ce qui implique qu'ils nécessitent des corrections plus substantielles pour les effets de l'atténuation de la poussière (Wang & Heckman 1996 Calzetti 2001 Hopkins et al. 2001 Sullivan et al. 2001 Calzetti et al. 2007). Comme numéro de référence, une atténuation optique modeste UNEV = 0,9 produit une réduction d'un facteur dix dans le continuum UV à 0,13 µm, si la courbe d'atténuation suit la recette de Calzetti et al. (2000).

La luminosité IR d'un système dépendra non seulement de sa teneur en poussière, mais aussi de la vitesse de chauffage fournie par les étoiles. Au premier ordre, la forme du SED IR thermique dépendra du SED de la lumière des étoiles, en ce sens que les jeunes étoiles lumineuses aux UV chaufferont la poussière à des températures moyennes plus élevées que les anciennes populations stellaires (par exemple, Helou 1986).

En raison des propriétés de la fonction de Planck, la poussière plus chaude en équilibre thermique a une émissivité plus élevée dans l'IR que la poussière plus froide. De plus, la section efficace des grains de poussière pour la lumière stellaire est plus élevée dans l'UV que dans l'optique, comme l'indique la tendance typique des courbes d'extinction interstellaire. Ainsi, qualitativement, la poussière chauffée par les jeunes populations stellaires UV-lumineuses produira un SED IR plus lumineux et culminant à des longueurs d'onde plus courtes (observation 60 µm) que la poussière chauffée par des étoiles UV faibles, anciennes ou de faible masse (observation avec un pic IR SED à 100-150 µm). C'est la base de l'utilisation de l'émission IR (

5-1000 µm) comme indicateur SFR.

L'émission infrarouge thermique est cependant un « outil contondant » pour mesurer les SFR, en ce sens qu'il n'y a pas de correspondance un à un entre les photons UV et les photons IR, et une source de chauffage monochromatique produira une fonction de Planck modifiée l'émission de poussière d'équilibre thermique. D'où l'utilisation de mesures IR « bolométriques » pour les SFR, où l'émission IR est intégrée sur toute la gamme de longueurs d'onde en pratique, la plupart de l'émission est située dans la gamme de longueurs d'onde

5-1000 µm. La luminosité bolométrique IR est souvent indiquée par L(TIR) ​​(où TIR est l'émission infrarouge totale), et un étalonnage du taux de formation d'étoiles pour une population stellaire subissant une formation d'étoiles constante sur = 100 Myr est :

avec SFR(TIR) ​​en M an -1 , et L(TIR) ​​en erg/s. Pour ce calcul, j'ai supposé que l'émission bolométrique stellaire Starburst99, Solar-metallicity est complètement absorbée et réémise par la poussière, c'est-à-dire, LStar(bol) = L(TIR).

Toutes les émissions stellaires d'une galaxie ne sont généralement pas absorbées par la poussière. Un nombre approximatif est donné par le rayonnement de fond cosmique (par exemple, Dole et al. 2006), qui montre environ la moitié de la lumière émergeant aux longueurs d'onde UV-optique-proche-IR et la moitié aux longueurs d'onde IR. Ainsi, une approche simplifiée consisterait à supposer que dans une galaxie typique, seule la moitié environ de sa lumière stellaire est absorbée par la poussière. Cette fraction est cependant fortement dépendante de la teneur en poussière et de sa répartition au sein de la galaxie elle-même. L'application de la calibration SFR(TIR) ​​dérivée dans cette section aux galaxies réelles, qui est basée sur des modèles et l'hypothèse selon laquelle tout de l'émission stellaire est absorbée par la poussière et réémise dans l'IR, se traduira donc par une limite inférieure au vrai SFR.

La principale raison de donner une expression théorique pour SFR(TIR) ​​est de montrer à quel point le calibrage est dépendant des hypothèses sur les caractéristiques de la population stellaire. Si = 10 Myr et 2 Myr, la constante d'étalonnage a des variations dépendantes - qui ne sont pas trop dissemblables de celles de SFR(UV) (tableau 1.1). Cependant, contrairement à SFR(UV), la constante d'étalonnage de SFR(TIR) ​​continue de changer pour des échelles de temps de formation d'étoiles supérieures à 100 Myr, et pour = 10 Gyr, elle est d'environ 57% de la constante d'étalonnage de 100 Myr. La différence par rapport au cas SFR(UV) est due à l'accumulation dans le temps d'étoiles de faible masse à vie longue dans le SED stellaire. Ceux-ci contribuent à l'émission TIR, mais pas à l'émission UV. Le chauffage de la poussière par des populations stellaires d'âges multiples a pour effet supplémentaire de produire un équilibre thermique IR SED qui est significativement plus large que celui produit par une fonction de corps noir modifiée à une seule température. Cela a été modélisé dans le passé avec au moins deux approches : (1) deux composants de poussière ou plus avec des températures différentes, ou (2) un composant de poussière à température unique avec une petite valeur absolue de l'indice d'émissivité de la poussière. Des modèles à motivation physique sont maintenant disponibles (Draine & Li 2007), qui décrivent l'émission de poussière des galaxies avec une grande précision (Draine et al. 2007 Aniano et al. 2012).

10 à 20 ans à disséquer les divers composants de la poussière qui contribuent à l'IR SED ont permis d'affiner l'image simple d'origine (dont un résumé peut être trouvé dans, par exemple, Draine 2003, 2009). Étant donné que ce chapitre concerne les indicateurs SFR et non les propriétés de la poussière, je ne résumerai que les traits saillants qui relient les caractéristiques de la poussière aux régions de longueur d'onde dans l'émission TIR.

La gamme IR moyenne à courte longueur d'onde (

3-20 µm) les émissions de poussières résultent d'une combinaison de caractéristiques d'émissions générales, générées par les modes de courbure et d'étirement des hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) et du continuum. Ce dernier est dû à la fois à l'émission de petits grains de poussière à photon unique chauffés de manière stochastique et à la poussière chaude émettant thermiquement (T > 150 K): lequel de ces deux composants domine dépend de la nature des sources de chauffage, bien que le chauffage à photon unique est prédominant dans le milieu interstellaire général de la Voie lactée.

La gamme IR moyen longue longueur d'onde (

20-60 µm) est le continuum d'émission dominé par la poussière chaude/chaude (T 50 K) en équilibre thermique et la poussière à petits grains chauffée à photon unique. C'est la région où, dans la plupart des galaxies, l'émission de poussière passe de dominée par l'émission de grains chauffés de manière stochastique à dominée par de gros grains en équilibre thermique.

Enfin, la gamme IR lointain ( 60 µm) est principalement due à l'émission thermique des gros grains. La température moyenne de la poussière diminue pour les longueurs d'onde plus longues (appelées poussière « froide » ou « froide », selon l'auteur), bien que les températures typiques soient d'environ 15 à 20 K ou plus.

Les étoiles massives à courte durée de vie et les étoiles de faible masse à longue durée de vie peuvent chauffer la poussière contribuant à chacune des régions spectrales identifiées ci-dessus. Cependant, les étoiles lumineuses aux UV chaufferont probablement la poussière environnante à des températures effectives relativement élevées. le

20-60 µm La région de longueur d'onde IR, où l'émission passe du chauffage stochastique au chauffage thermique, a donc été ciblée comme une région prometteuse pour la définition d'indicateurs SFR monochromatiques (à bande unique). L'avantage de tels indicateurs est la facilité d'utilisation : au lieu d'obtenir des mesures multipoints le long de l'IR SED et/ou d'effectuer des extrapolations incertaines, les indicateurs IR SFR monochromatiques ne nécessitent qu'une seule mesure de longueur d'onde.

En raison de l'incertitude liée à l'attribution d'une bande d'ondes donnée à une composante d'émission de poussière spécifique, les SFR IR monochromatiques ont été étalonnés sur une large gamme de longueurs d'onde IR, y compris la Observatoire spatial IR (ISO) 7 et 15 µm bandes, le Télescope spatial Spitzer 8, 24, 70 µm bandes, et, actuellement, le Télescope spatial Herschel 70 µm et des bandes de longueurs d'onde plus longues. La gamme de résolutions angulaires offerte par chaque installation a été et permet l'étalonnage des indicateurs SFR globaux et locaux.

Indicateurs SFR monochromatiques inférieurs à 15-20 µm nécessitent une utilisation prudente : la poussière chauffée de manière stochastique peut tracer à la fois des populations stellaires jeunes et évoluées (par exemple, Boselli et al. 2004 Calzetti et al. 2007 Bendo et al. 2008 Crocker et al. 2012). Les HAP pourraient être de meilleurs traceurs d'étoiles B que les SFR actuels (Peeters et al. 2004), et les caractéristiques d'émission montrent une forte dépendance à l'abondance des métaux du système (par exemple, Madden et al. 2000, 2006 Engelbracht et al. 2005, 2008 Draine et al. 2007 Smith et al. 2006 Galliano et al. 2008 Gordon et al. 2008 Muñoz-Mateos et al. 2009 Marbre et al. 2010). Seulement environ 50 % des émissions à 8 µm d'une galaxie est chauffée par la poussière par les populations stellaires 10 Myr ou moins, et environ 2/3 par les populations stellaires 100 Myr ou moins (Crocker et al. 2012). Ainsi, une fraction significative des 8 µL'émission m n'est pas liée à la formation actuelle des étoiles. Bien que cela soit susceptible d'affecter principalement les études des régions ou des structures sous-galactiques, certains effets peuvent être attendus sur les indicateurs SFR mondiaux. Divers efforts d'étalonnage ont généralement récupéré une relation à peu près linéaire ou légèrement sous-linéaire entre les 8 µm luminosité, fournissant des indicateurs SFR de référence pour les galaxies stellaires riches en métaux. Cependant, la dispersion de crête à crête a tendance à être importante, un facteur d'environ trois (Treyer et al. 2010), avec des écarts plus importants observés pour les starbursts compacts (Elbaz et al. 2011).

Long d'environ 70 µm, la contribution au SED IR des poussières thermiques à température de plus en plus basse, et donc chauffées par des étoiles de faible masse et à vie longue, devient de plus en plus importante, compromettant ainsi la capacité de l'émission IR à tracer exclusivement ou presque formation d'étoiles exclusivement récente.

Pour les deux raisons ci-dessus, je ne propose ici que deux empirique Etalonnages IR SFR monochromatiques : dans les 24 µm et 70 µm bandes de repos. Je distingue les indicateurs SFR locaux et globaux, puisque, comme nous l'avons vu plus haut dans cette section, la luminosité bolométrique d'une population stellaire subissant une formation d'étoiles constante augmente avec le temps. Par conséquent, dans la mesure où l'émission IR trace l'émission bolométrique de la population stellaire, la constante d'étalonnage sera différente pour un indicateur SFR global à l'échelle de la galaxie et un indicateur SFR local, puisque le premier inclut l'indice stellaire intégré au temps de Hubble. population d'une galaxie, alors que cette dernière est généralement dérivée de régions dominées par des populations stellaires avec des échelles de temps de formation d'étoiles courtes (régions H ii, grands complexes de formation d'étoiles, etc.).

A 24 ans µm, le local (échelle spatiale

500 pc) calibrage offert par Calzetti et al. (2007) est :

avec SFR(24) en M an -1 , et L(24) = L() dans erg s -1 . L'incertitude est de 0,02 dans l'exposant et de 15 % dans la constante d'étalonnage. La corrélation non linéaire entre L(24) et SFR est une caractéristique commune de ce traceur à l'échelle locale (Alonso-Herrero et al. 2006 Pérez-González et al. 2006 Calzetti et al. 2007 Rela&# 241o et al. 2007 Murphy et al. 2011), et peut être une manifestation de la transparence croissante des régions pour L(24) luminosité, de la température moyenne croissante des poussières pour L(24) luminosité, ou une combinaison des deux.

À l'échelle de la galaxie, les corrélations linéaires et non linéaires entre SFR et L(24) ont été dérivés (Wu et al. 2005 Zhu et al. 2008 Kennicutt et al. 2009 Rieke et al. 2009), peut-être en raison de différences dans les sélections d'échantillons et dans les indicateurs SFR de référence utilisés pour calibrer SFR(24), et une dispersion suffisante dans les données pour que des ajustements linéaires et non linéaires puissent être pris en compte (Wu et al. 2005 Zhu et al. 2008). L'étalonnage linéaire de Rieke et al. (2009), rapporté en utilisant le même FMI que tous les autres indicateurs de cette présentation, est :

où une petite correction pour l'auto-absorption est incluse aux hautes luminosités. Les étalonnages linéaires dans la littérature ont tendance à être à moins de 30 % les uns des autres, suggérant un accord général.

A 70 ans µm, l'étalonnage local sur

1 échelles kpc dérivées par Li et al. (2010) utilisant plus de 500 régions de formation d'étoiles est :

avec SFR(70) en M an -1 , et L(70) = L() dans erg s -1 . L'incertitude formelle sur la constante d'étalonnage est d'environ 2 %, bien que la dispersion dans les points de données soit d'environ 35 %. Le calibrage global fourni par Calzetti et al. (2010) est :

avec une dispersion des points de données d'environ 60%. La constante d'étalonnage SFR(70) augmente donc lorsque l'on passe de galaxies entières à des régions de 1 kpc, c'est-à-dire pour des tailles de régions décroissantes. Li et al. (2012) obtiennent un résultat alléchant : la constante d'étalonnage pour SFR(70) devient encore plus grande pour les régions plus petites que

1 kpc. Ces constantes peuvent être interprétées en termes d'échelle de temps de formation d'étoiles au sein de chaque taille de région (Fig. 1.1), pour des hypothèses simples sur l'histoire de la formation d'étoiles, la fraction de lumière stellaire réémise par la poussière dans l'IR, et la fraction d'émission IR contenu dans les 70 µm bande (Draine & Li 2007).

Les galaxies riches en gaz, mais pauvres en métaux, offrent peu d'opacité à l'émission stellaire (il en va de même pour les galaxies riches en métaux, mais pauvres en gaz, par exemple les galaxies elliptiques, mais pour ces galaxies, peu ou pas d'étoiles se forment). La teneur en métal est en corrélation avec la luminosité de la galaxie (Tremonti et al. 2004, et les références qui y figurent), et les galaxies faibles sont des émetteurs infrarouges faibles. Dans ce cas, SFR(IR) devient un outil très incertain. Les traceurs SFR qui mélangent des traceurs de formation d'étoiles à la fois obscurcies par la poussière et non obscurcies ont été récemment calibrés et seront présentés dans la section 1.2.1.4.

Les jeunes étoiles massives produisent de grandes quantités de photons ionisants qui ionisent le gaz environnant. Les cascades de recombinaison d'hydrogène produisent des raies d'émission, y compris les raies bien connues de la série Balmer de H (0,6563 µm) et H (0,4861 µm), qui, du fait d'être forts et situés dans le domaine des longueurs d'onde optiques, représentent les indicateurs SFR les plus traditionnels (Kennicutt 1998).

Seules les étoiles plus massives que

20 M produire un flux de photons ionisants mesurable. Dans une population stellaire formée par un sursaut instantané avec un Kroupa IMF, le flux de photons ionisants diminue de deux ordres de grandeur entre 5 Myr et 10 Myr après le sursaut.

La relation entre l'intensité d'une raie de recombinaison d'hydrogène et le taux de photons ionisants est dictée par la mécanique quantique, pour une nébuleuse optiquement épaisse aux photons ionisants (cas B, Osterbrock & Ferland 2006). Le cas B est généralement supposé pour la plupart des situations astrophysiques où les SFR présentent un intérêt. Bien que les densités d'hydrogène interstellaire typiques soient suffisantes pour garantir que la plupart des régions H ii soient liées au rayonnement, les inhomogénéités dans le milieu interstellaire provoquent la fuite d'une partie des photons ionisants hors des régions (mais généralement pas des galaxies). Plus de discussion sur cette question est donnée ci-dessous. La relation entre la luminosité de la raie d'émission H et le taux de photons ionisants est donnée par Osterbrock & Ferland (2006) :

L(H) est dans erg s -1 , H eff est le coefficient de recombinaison effectif en H, B est le cas B coefficient de recombinaison, Q(H o ) est le taux de photons ionisants en unités de s -1 , et la constante à droite de l'équation est le coefficient résultant pour la température électronique Te = 10000 K et densité me = 100cm -3 . Pour un IMF de Kroupa (Section 1.2.2), la relation entre le taux de photons ionisants et le SFR est :

avec SFR(Q(H o )) dans M an -1 . En combinant les équations 1.8 et 1.9, nous obtenons le calibrage bien connu :

encore, avec SFR(H) en M an -1 et L(H) dans erg s -1 . La variation de la constante d'étalonnage est

15% pour les variations de température électronique dans la gamme Te = 5000-20000 K , et est < 1% pour les variations de densité électronique dans la gamme me = 100-10 6 cm -3 (Osterbrock & Ferland 2006). La formation d'étoiles doit être restée constante sur des échelles de temps > 6 Myr pour que la constante d'étalonnage soit applicable (tableau 1.1), mais il n'y a pas de dépendance sur de longues échelles de temps, contrairement à SFR(UV) ou SFR(TIR).

Tous les indicateurs SFR qui utilisent l'ionisation de l'hydrogène pour tracer la formation d'étoiles massives sont sensibles aux effets de la poussière. L'effet le plus couramment traité est celui de l'atténuation des poussières de la ligne ou du continuum. Comme nous le verrons dans la section 1.4, diverses techniques ont été développées pour tenter de supprimer cet effet de plus, l'atténuation des poussières diminue pour l'augmentation de la longueur d'onde. Un effet beaucoup plus difficile à traiter est l'absorption directe des photons du continuum de Lyman par la poussière. Dans ce cas, les photons ionisants sont totalement supprimés du faisceau lumineux et ne sont plus disponibles pour ioniser l'hydrogène. Ainsi, aucune émission provenant de raies de recombinaison ou d'émission de continuum libre-libre n'en résultera. L'impact réel de l'absorption du photon du continuum de Lyman (Lyc) par la poussière a été notoirement difficile à établir d'un point de vue empirique, en raison de l'absence d'une « vérité terrain » (ou référence) avec laquelle comparer les mesures. Des modèles doivent être impliqués, et ceux-ci montrent que le niveau d'absorption Lyc dépend de l'hypothèse de la géométrie des nébuleuses (Dopita et al. 2003, et les références qui y figurent). La paramétrisation de Dopita et al., où le rapport de luminosité de la raie H avec et sans absorption Lyc est donné en fonction du produit de l'abondance du métal et du paramètre d'ionisation, montre que la plupart des galaxies à disque normales tombent dans le régime de faible absorption Lyc, généralement inférieure à 15 %-20 % cependant, l'absorption de Lyc par la poussière peut devenir significative à de grands paramètres d'ionisation et de métallicités, tels que ceux typiques des galaxies IR lumineuses et ultra-lumineuses locales (LIRGs et ULIRGs, galaxies avec une luminosité bolométrique > quelques 10 11 L ), et de certaines régions centrales de haute densité des galaxies.

Un effet quelque peu opposé est représenté par une fuite de photons ionisants, c'est-à-dire que la recombinaison du cas B ne s'applique pas complètement. La fuite de photons ionisants des galaxies est probablement négligeable, à un niveau de quelques pour cent ou moins (par exemple, Heckman et al. 2011), bien que le jury soit toujours absent dans le cas des galaxies de faible masse et de faible densité (Hunter et al. 2010 Pellegrini et al. 2012). Les régions de formation d'étoiles au sein des galaxies ont par contre tendance à fuir et à perdre environ 25 à 40 % de leurs photons ionisants (voir les travaux récents de Pellegrini et al. 2012 Rela&# 241o et al. 2012 Crocker et al. 2012). Ainsi, l'utilisation de traceurs de photons ionisants pour les SFR locaux peut être biaisée à la baisse d'environ 1/3 de leur valeur réelle en raison de cet effet. Cette correction n'est pas incluse dans le tableau 1.1.

Advenant pour le moment que l'absorption du Lyc par la poussière et les fuites ne sont pas des problèmes, les lignes d'émission doivent encore être corrigées pour les effets de l'atténuation de la poussière. A titre d'exemple, une modeste atténuation de UNEV = 1 mag par la poussière de premier plan diminue la luminosité H d'un facteur

2. Aux longueurs d'onde plus longues, Br (2.16 µm) n'est déprimé que de 11%, pour le même UNEV. Les progrès récents dans la linéarité, la stabilité et la taille du champ de vision des détecteurs infrarouges permettent de collecter des échantillons significatifs de galaxies observées dans les raies de recombinaison IR de l'hydrogène. Le tableau 1.1 montre un étalonnage pour Br, dérivé selon les mêmes hypothèses que SFR(H). Les étalonnages pour d'autres raies peuvent être déduits de ceux de H et Br et des rapports d'émissivité publiés dans Osterbrock & Ferland (2006).

Les raies de recombinaison à des longueurs d'onde supérieures au régime optique, tout en offrant l'avantage d'une moindre sensibilité à l'atténuation des poussières, ont le double inconvénient d'être progressivement plus faibles et plus sensibles aux conditions physiques du gaz, notamment à la température ce sont des conséquences naturelles des probabilités de transition. et les conditions d'équilibre thermique, respectivement. La luminosité de Br est d'environ 1/100ème de celle à H, et elle change d'environ 35% pour Te dans la gamme 5000-20000 K, et par

4% pour la densité dans la gamme me = 10 2 -10 6 cm -3 . Pour Br (4.05 µm), les variations sont de 58 % et 13 % pour les variations de Te et me, respectivement. La sensibilité de Br et Br à Te est un facteur 2,4 et 3,9 plus grand, respectivement, que celui de L(H).

Installations radio et millimétriques nouvelles ou grandement améliorées telles que ALMA (le grand réseau millimétrique/submillimétrique d'Atacama) ou EVLA (the Expanded Very Large Array) ouvrent la voie à l'exploration des lignes de recombinaison millimétrique et/ou radio comme moyen de mesurer les SFR sans être gênés par les effets de l'atténuation de la poussière, bien qu'en utilisant des lignes intrinsèquement extrêmement faibles. Je désignerai cumulativement comme RRL toutes les lignes de recombinaison (sub)millimétriques et radio des niveaux quantiques d'hydrogène m > 20. Aux nombres quantiques élevés (m > 80-200, selon la densité électronique), c'est-à-dire qu'à des longueurs d'onde de quelques cm ou plus, l'émission stimulée n'est plus négligeable et ajoute des paramètres supplémentaires dans l'expression de la luminosité de la raie (Brown et al. 1978). Même dans le régime où l'émission stimulée n'est pas un problème, la luminosité de la raie dépend de la température électronique, produisant SFR(RRL) Te 0,7 (Gordon & Sorochenko 2009). Cela se traduit par une variation de l'intensité de la raie d'un facteur 2,6 pour Te dans la gamme 5000-20000 K.

L'approche traditionnelle de mesure de la température des électrons à partir du rapport ligne radio/continuum repose sur l'hypothèse que le continuum sous-jacent est une émission libre-libre. Le véritable niveau d'émission libre d'une galaxie, ou d'une grande région de formation d'étoiles intégrée dans une galaxie, doit être soigneusement démêlé à la fois de l'émission de poussière (dominante < 2-3 mm) et de l'émission synchrotron (dominante > 1- 3 cm, selon la source). Souvent, des observations multi-longueurs d'onde sont utilisées pour accomplir cela (par exemple, Murphy et al. 2011), et ajouter une couche supplémentaire de complication à l'utilisation de SFR(RRL). Des travaux exploratoires sont toujours en cours pour tester l'efficacité avec laquelle les RRL peuvent être détectés dans les galaxies externes (par exemple, Kepley et al. 2011), et quel avantage elles peuvent apporter par rapport à des méthodes plus classiques et efficaces. Si le régime à haute densité et fortement obscurci par la poussière s'avère être le créneau principal pour ces traceurs (Yun 2008), ils devront être soigneusement pondérés par rapport au SFR(IR), à la lumière de l'impact potentiellement lourd de la Absorption de Lyc par la poussière.

L'émission libre libre des galaxies ou des régions elle-même est un traceur SFR, étant le produit de l'interaction de Coulomb entre les électrons libres et les ions en équilibre thermique. La dépendance à la température électronique de ce traceur SFR, SFR(ff) Te -0,45 (Condon 1992), est moins profond que celui du SFR(RRL), impliquant moins d'un changement d'un facteur deux pour un facteur de variation de quatre Te. Un calibrage de SFR(ff) cohérent avec notre choix FMI est donné dans Murphy et al. (2011).

Les traceurs SFR qui utilisent l'émission de raies métalliques interdites ne seront pas abordés dans cette revue, car ils souffrent des mêmes limitations que les raies de recombinaison d'hydrogène et ont des dépendances supplémentaires sur la teneur en métal et les conditions d'ionisation d'une galaxie ou d'une région. Une revue se trouve dans Kennicutt (1998) et un étalonnage récent dans Kennicutt et al. (2009).

La nécessité de capturer à la fois la formation d'étoiles masquées et non masquées par la poussière a conduit à la formulation d'indicateurs SFR qui tentent d'utiliser les meilleures qualités de chaque indicateur ci-dessus. Cet avantage compense le léger inconvénient de devoir obtenir deux mesures à, généralement, deux longueurs d'onde très éloignées : une qui mesure la lumière stellaire directe et une qui mesure la lumière traitée par la poussière. Ces indicateurs mitigés ont été calibrés empiriquement au cours du passé

5-7 ans, en utilisant des combinaisons de données de l'espace et du sol (par exemple, Calzetti et al. 2005, 2007 Kennicutt et al. 2007, 2009 Liu et al. 2011 Hao et al. 2011), et sont généralement exprimés sous la forme :

avec SFR(1, 2) dans M an -1 . 1 est généralement une longueur d'onde sondant soit la lumière stellaire directe (par exemple, la GALEX FUV à 0,153 µm) ou des gaz traceurs ionisés (par exemple, H), et 2 est une longueur d'onde ou une plage de longueurs d'onde où l'émission de poussière domine (par exemple, 24 µh, 25 µm, TIR, etc.). La constante C(1) est l'étalonnage de la sonde de lumière stellaire directe, souvent dérivée de modèles (voir tableau 1.1). Les luminosités L(1)obs et L(2)obs sont en unités de erg s -1 et sont les observé luminosités (c'est-à-dire non corrigées des effets d'atténuation de la poussière ou d'autres effets). La constante de proportionnalité a2, Taper dépend à la fois du traceur d'émission de poussière utilisé et si l'étalonnage est pour une utilisation locale ou globale (Type = local, global). Cette dernière caractéristique est due à la sensibilité des émissions de poussières au réchauffement d'un large éventail de populations stellaires (voir Section 1.2.1.2). Un exemple d'étalonnage d'indicateur mixte est donné à la Fig. 1.2.

Le tableau 1.2 résume quelques-uns des étalonnages publiés à partir des références ci-dessus. Un ensemble plus complet d'étalonnages mondiaux peut être trouvé dans la récente revue de Kennicutt & Evans (2012). Les étalonnages locaux montrent des valeurs systématiquement plus élevées de une2, Taper que mondiales. A 24-25 µm, une24, locale / une25, global

1,55. Cette différence ne peut être attribuée à la différence entre L(24) et L(25), qui est généralement d'environ 2% (Kennicutt et al. 2009 Calzetti et al. 2010). La plus grande fraction de 24 µm qui doit être ajoutée à FUV ou H dans les mesures SFR locales peut simplement refléter le fait que les régions au sein des galaxies sondent les populations stellaires sur des échelles de temps plus courtes (

100 Myr ou moins) que les mesures SFR globales ( > de nombreux Gyr). L'émission de poussière trace cette différence en conséquence (Kennicutt et al. 2009). D'après le tableau 1.1, le rapport des constantes d'étalonnage pour SFR(TIR) ​​à 100 Myr et 10 Gyr est de 1,75, proche de la valeur observée de 1,55. Les différences de température moyenne des poussières, susceptibles d'augmenter la L(24) dans les régions sous-galactiques, peut expliquer l'écart restant.

Les indicateurs SFR basés sur la radio non thermique (synchrotron) et l'émission de rayons X représentent des moyens plus indirects de sonder la formation d'étoiles dans les galaxies.

Dans le cas de l'émission synchrotron, le mécanisme de base est la production et l'accélération de rayons cosmiques dans les explosions de supernova puisque le taux de supernova est directement lié au SFR, nous devrions pouvoir utiliser la luminosité synchrotron comme proxy pour le SFR. Il y a, cependant, une complication supplémentaire en ce que la luminosité non thermique dépend non seulement de la production moyenne de rayons cosmiques par supernova, mais aussi du champ magnétique de la galaxie (par exemple, Rybicki & Lightman 2004). Le cas de SFR (sync) est aidé par la corrélation radio IR bien connue (par exemple, Yun et al. 2001) : si l'IR est corrélé à la fois avec SFR et émission radio, alors SFR et émission radio sont corrélés entre eux. Les étalonnages SFR(sync) ne peuvent être dérivés qu'empiriquement (Condon 1992 Schmitt et al. 2006 Murphy et al. 2011), en raison de la complexité de la relation entre le SFR et le mécanisme physique sous-jacent, une dérivation récente cohérente avec notre FMI peut être trouvée dans Murphy (2011).

Une relation indirecte similaire existe entre le SFR et la luminosité des rayons X. Dans les galaxies stellaires, la luminosité des rayons X est produite par les binaires à rayons X de masse élevée, les étoiles massives et les supernovae, mais des contributions non négligeables des binaires à rayons X de faible masse sont également présentes. Ces derniers ne sont pas directement liés à la formation récente d'étoiles, et représentent une source d'incertitude dans la calibration de SFR(X-ray). En raison de la difficulté d'établir la fréquence et la luminosité intrinsèque de chaque source de rayons X (liée ou non à la formation d'étoiles actuelle) à partir des premiers principes, les étalonnages SFR (rayons X) ont été dérivés empiriquement, et des exemples sont donnés dans Ranalli et al. (2003), Persic & Raphaeli (2007) et Mineo et al. (2012). Il faut être prudent lorsqu'on compare ces étalonnages publiés, obtenus pour un IMF Salpeter, avec ceux rapportés dans ce résumé, qui sont basés sur un IMF Kroupa.

Tous les étalonnages répertoriés dans cette section supposent implicitement que le FMI stellaire est constant dans tous les environnements et donné par l'expression de la loi de double puissance (Kroupa 2001) :

où (M) est le nombre d'étoiles entre M et M + dM. La distribution de la masse stellaire et la masse stellaire totale produites par cette expression ne sont pas significativement différentes de celles produites par l'expression log-normale proposée par Chabrier (2003). L'expression IMF de Kroupa produit un plus petit nombre d'étoiles de faible masse que l'IMF de Salpeter (1955), qui a été habituellement représenté avec une seule loi de puissance avec une pente -2,35 comprise entre 0,1 et 100 M . Étant donné que la majorité des indicateurs SFR tracent des étoiles massives, un calibrage basé sur le Kroupa IMF peut être converti en un utilisant le Salpeter IMF simplement en multipliant la constante de calibrage par 1,6.

L'hypothèse selon laquelle le FMI est constant et universel est justifiée par de nombreux résultats d'observation, même si ceux-ci sont généralement assez incertains, en particulier au niveau des masses élevées (revue de Bastian et al. 2010). Il existe toujours une possibilité de variation dans certains environnements extrêmes (en termes de densité, SFR ou autres), et des arguments à la fois en faveur et contre les variations ont été avancés par de nombreux auteurs différents. Pour évaluer l'impact d'une hypothèse IMF différente sur nos étalonnages SFR, nous pouvons adopter un IMF Kroupa modifié, avec la masse stellaire maximale fixée à 30 M , au lieu de 100 M . Les nouvelles constantes d'étalonnage, pour les échelles de temps sélectionnées, sont répertoriées dans le tableau 1.1. Les constantes changent par des facteurs de 1,4, 1,5 et 5,6 pour SFR(UV), SFR(TIR) ​​et SFR(H), respectivement. Le changement pour l'étalonnage H est le plus important de tous, il est plus grand que l'UV d'un facteur quatre, simplement parce qu'une émission UV importante est produite par les étoiles jusqu'à

5 M , mais un flux important de photons ionisants n'est produit que par des étoiles plus massives que

20 M . De plus, cela prend un peu plus de temps (10 Myr pour la limite de masse supérieure de 30 M contre 6 Myr pour 100 M ) pour que les photons ionisants atteignent leur valeur asymptotique. Les changements pour les constantes d'étalonnage UV et TIR sont similaires les uns aux autres.

Contrairement aux résultats qui viennent d'être discutés, le moyenne la masse stellaire pour le FMI de Kroupa est < M >

0.6 M , avec moins de 10 % de différence entre l'utilisation de 100 M ou 30 M comme limite supérieure de masse stellaire. Cela rend les traceurs basés sur la masse stellaire moyenne d'un système (Équation 1.1) plus robustes que ceux basés sur le traçage des étoiles les plus massives.

Même si le FMI est universel, les systèmes individuels peuvent montrer des écarts par rapport à cette condition, sur la base d'arguments simples d'échantillonnage.

Si nous considérons un amas stellaire très jeune d'âge unique, nous pouvons nous demander quelle est la masse minimale que cet amas doit avoir pour qu'au moins une étoile de masse 100 M est formé. La masse est de 2,8 × 10 5 M , qui est une valeur importante, uniquement atteinte par certains des amas d'étoiles les plus massifs connus. A titre de comparaison, si la masse stellaire maximale est de 30 M , échantillonnage complet du FMI, ce qui signifie qu'au moins un 30 M étoile est formée, est obtenue avec une masse d'amas de 1,7 × 10 4 M .

Dans ces circonstances, il n'est pas rare que des études impliquant de faibles SFR, soit parce que la région considérée est petite et/ou inefficace pour former des étoiles, soit parce que la galaxie a un faible SFR global, soient soumises aux effets de l'échantillonnage stochastique, c'est-à-dire , l'IMF stellaire est échantillonné au hasard, mais pas complètement. L'impact de l'échantillonnage stochastique est plus important pour les étoiles les plus massives, puisqu'il y a proportionnellement moins d'étoiles massives que d'étoiles de faible masse. D'après l'expression de Kroupa IMF ci-dessus, seulement 11% de toutes les étoiles, en nombre, ont des masses supérieures à 1 M , bien que ces étoiles représentent 56% de la masse totale.

L'échantillonnage stochastique a un impact plus important sur les traceurs de photons ionisants que sur les traceurs de lumière continue UV, pour la même raison qu'une limite supérieure basse dans la masse stellaire a. Une preuve évidente de cela est montrée par les disques dits UV étendus (XUV) des galaxies, comme le révèle GALEX. L'hypothèse originale selon laquelle ces disques XUV, brillants dans l'UV mais faibles dans H, pourraient être dus à des IMF particulières (par exemple, déficientes en étoiles de masse élevée) a été remplacée par la découverte que l'IMF est échantillonné de manière stochastique dans ces faibles SFR. domaines (Goddard et al 2010 Koda et al. 2012). Les modèles de Cerviño et al. (2002), renormalisé à l'IMF de Kroupa (Équation 1.12), montrent qu'un amas d'étoiles de masse

1 × 10 4 M seront soumis à un échantillonnage stochastique suffisant pour qu'une diffusion aussi importante que 20 % puisse être attendue dans le flux de photons ionisants mesuré. La dispersion augmente considérablement pour la diminution de la masse de l'amas et atteint 70 % pour la masse d'un amas

1 × 10 3 M . Cela pose une limitation pratique de SFR 0,001 M an -1 pour l'utilisation d'indicateurs SFR basés sur le flux de photons ionisants si une incertitude de 20 % ou moins est souhaitée, une valeur d'incertitude similaire pour l'UV est obtenue à SFR 0,0003 M an -1 , soit environ 3,5 fois moins qu'en utilisant des traceurs de photons ionisants (Lee et al. 2009, 2011). *****