大数据时代的星系结构起源研究:形态测量新方法

[ 录入者:zhangms | 时间:2014-05-14 22:00:46 | 作者: | 来源:紫金山天文台网站 | 浏览:1570次 ]

GEMS巡天选出的764个红移0.35<z<0.9的星系完备样本的形态参数Do-Ao关系图(上图)。形态越不规则的星系具有越大的Do和Ao参数;下图所示的15个蝌蚪状的并合星系(具有明显潮汐尾)位于参数空间的右上角,与数目众多的规则星系分布区域不同。测定形态的Do-Ao方法可以有效证认具有低表面亮度的不对称形态结构特征的星系。

星系的形态结构与其形成历史密切相关。概况地讲,漩涡星系的盘结构是经吸积气体形成恒星由内而外增长形成;漩涡星系的并合会瓦解盘,导致形态不规则,并最终形成椭球星系。星系并合在星系质量增长、形态重塑、星暴激发、中心黑洞吸积等方面扮演非常重要的角色,是驱动星系形成和演化的关键物理机制之一。普查宇宙不同阶段星系的形态特征和并合事件发生频率,及如何随时间演化,是理解星系结构起源的关键,也是当前河外天文学的核心研究目标之一。随着天文大数据时代的来临,大规模多色深度图像巡天使得全面细致研究近邻和遥远宇宙中各类星系的形态结构成为可能。

紫金山天文台的星系研究团队发展出一套能够自动测定星系形态的新方法,尤其适于证认具有潮汐不对称结构的并合星系。这一方法的核心是把一个星系分成等亮度的内部和外围两部分,对星系外围部分测定其不对称度Ao和其“质心”相对内部区域“质心”的偏离度Do两个形态参数;星系形态越不规则,其Do和Ao两参数越大,因而可以将具有不同形态的星系区分开。与已有的CAS和Gini-M20方法相比,此方法避开星系中心高面亮度区域的影响,对探测低面亮度的纤细子结构更为敏感。如图所示,基于GEMS巡天的哈勃空间望远镜高分辨图像数据对764个红移0.35<z<0.9的星系组成的完备样本测定形态参数,证实样本星系在Do-Ao参数空间分布成单一序列:统计而言,椭球星系和盘星系等形态规则星系与并合星系等形态不规则星系分布在此序列不同位置上。与国际上的同类方法比较,这一方法在证认并合星系,特别是有潮汐尾等特殊不对称结构的星系方面最为有效。这一研究成果发表在美国ApJ期刊上,文章全文可见于http://iopscience.iop.org/0004-637X/787/2/130或arXiv:1404.2281。

“国际上的欧几里得(EUCLID)计划和大型综合巡天望远镜计划(LSST),和国内已列入规划的南极昆仑站暗宇宙巡天望远镜计划(KDUST)等耗资巨大的巡天项目将会提供PB量级的天文科学数据。如何有效地利用大数据开展科学研究将是天文领域面临的一个难题。” 研究工作负责人郑宪忠研究员说,“我们发展的新方法是面向这些巡天计划的大数据,可以开展超大样本的星系形态测量,探索星系结构的起源。这也是为我国自己的南极KDUST巡天计划的科学产出提前做些准备。当然,还需要更多的努力来发展相关的自动计算分析方法,迎接大数据时代的挑战。”
 

 

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