Valentina Abril Melgarejo.

•Modelando la distribución espectral Pancromática de energías de las Galaxias.

•CHARLIE CONROY, 2013

INTRODUCCIÓN Las distribuciones espectrales

de energía (SEDs) de las Galaxias están determinadas por todas las características físicas del sistema : Historia de Formación estelar, metalicidad, abundancia, masa de polvo, y el campo de radiación interestelar.

El principal objetivo de la Síntesis de poblaciones estelares (SPS) es extraer estas características de las distribuciones espectrales observadas.

Tópicos a determinar: Masas estelares, tasas e historias de formación estelar, metalicidades y patrones de abundancia, características de gas y polvo, función de masa inicial.

INTRODUCCIÓN La determinación de estas características:

entendimiento moderno de la formación y evolución de las Galaxias.

En las últimas décadas los estudios sobre SEDs han explorado información desde el UV hasta el IR.

En los 70's los modelos de síntesis se desarrollaron basados en la teoría de evolución estelar, que restringe los tipos espectrales posibles de una edad y una metalicidad dada.

En los 80's y 90's se desarrolló el modelamiento de las SEDs, gracias a los avances en la teoría de evolución estelar que se conoció en principio como Síntesis Evolutiva de Poblaciones estelares (e.g., Charlot & Bruzual 1991, Bruzual & Charlot 1993, Bressan, Chiosi & Fagotto 1994,Worthey 1994, Fioc & Rocca-Volmerange 1997, Leitherer et al. 1999, Vazdekis 1999).

El término usado es: Síntesis de Poblaciones estelares (SPS)

M 67 NGC 188

Trayectorias Evolutivas en el Diagrama HR

•Dependencia de la metalicidad Z.

Modelo de población estelar simple (SSP)

Describe la evolución en el tiempo de la SED, de una población estelar, de la misma edad a una misma metalicidad y con un mismo patrón de abundancia.

Un Modelo SSP requiere de tres entradas: Isocronas (teoría de evolución estelar), trayectorias evolutivas, librerías de espectros estelares y una Función de masa inicial (IMF), cada una de ellas en principio como función de la metalicidad y/o la abundancia.

Modelo de población estelar simple (SSP)

Isocronas

Una Isocrona especifica la ubicación de estrellas con la misma edad y metalicidad en el diagrama Hertzsprung-Russell (HR) .

Las Isocronas se construyen a partir de la teoría de evolución estelar para estrellas entre 0.1M⊙ y 100M⊙.

La construcción de las Isocronas es directa para los caminos evolutivos que están bien muestreados en masa y tiempo.

Existe un número importante de tablas de Isocronas en la literatura. Los mejores modelos son los que cubren un rango edades (masas), composición química. Cubren las fases evolutivas más relevantes.

Isocronas Modelos de Padua: incluyen un amplio rango de masas y edades. Modelos de Ginebra: evolución de estrellas masivas jóvenes.. Modelos modelos Y2 , Dartmouth y Victoria Regina. La Evolución de

estrellas de baja masa (M < 3M⊙) en la secuencia principal, la rama de las gigantes rojas (RGB), y la rama horizantal (HB).

Modelos de Lyon estudian la evolución de las estrellas de muy baja masa y las enanas marrones.

Implementar las isocronas en un modelo de SPS (Síntesis de Poblaciones estelares) es desafiante pues un sólo grupo de modelos no provee el rango necesario de edades, metalicidades y fases evolutivas.

Ej: Es común usar las Isocronas de Padua para el bulbo y se suplementa con los modelos de Ginebra para las estrellas jóvenes.

No se presta atención a las estrellas menos masivas de las isocronas pues contribuyen sólo un 1% de la luz de las estrellas viejas.

Isocronas

La fusión de varios conjuntos de isocronas no es directa, ya que diferentes códigos hacen distintas suposiciones sobre la convección, rotación, etc, y la edad en la que las estrellas abandonan la secuencia principal varía de código a código.

Rotación y binariedad. Procesos que introducen incertidumbre y

que tienen impacto sobre las predicciones de la SPS resultante: Rotación, pérdida de masa y binarias de contacto.

La Rotación incrementa la vida en la secuencia principal (por un 25%) debido que la rotación induce la mezcla de combustible al núcleo convectivo (núcleos con masa M≈1.1M⊙). La rotación reduce la gravedad superficial efectiva y así mismo reduce la opacidad en la envoltura radiativa, se incrementa la luminosidad , lo que cambia la proporción de cantidad de gigantes rojas a azules.

La mayoría de estrellas masivas se encuentran en sistemas binarios, de masas comparables preferencialmente. La interacción de las binarias cercanas por transferencia de masa y la evolución con una envolvente común afectará la evolución de dichas estrellas y afectará sus propiedades observables.

En la imagen: Mizar y Alcor en la constelación de la osa mayor.

El sistema binario Mira. (Foto: Rayos-X: NASA/CXC/SAO/M. Karovska et al.; Ilustración: CXC/M.Weiss)

Pérdida de masa

La pérdida de masa es otro parámetro crítico en los modelos de evolución estelar.

A M≤ 8M⊙, la pérdida de masa determina

cuando una estrella terminará su vida como enana blanca y cuan masiva esa enana blanca será. Para masas mayores la pérdida de masa alterará significativamente el curso de las fases evolutivas especialmente a M > 40M⊙.

En conclusión el parámetro de pérdida de masa es un parámetro libre en estos modelos y como afecta fuertemente la duración de las etapas evolutivas es un parámetro crítico.

Perfil P Cisne.Pérdida de masa por Vientos estelares fuertes.

Perfil P Cisne: The La variabilidad del perfil de la línea Hα. La fase orbital se indica para cada espectro (T. Maas et al. 2003).

El sol también pierde masa. CME Eyecciones de masa coronal.

http://www.youtube.com/watch?v=1KDWaC_B9mE

Un nuevo código para producción de Isocronas. Existen dificultades para producir las librerías

de Isocronas Existe un código modular y sofisticado que

incluye parámetros que describen el interior: tablas de opacidad, ecuaciones de estado, redes de reacciones nucleares, y condiciones de frontera de la superficie,(Paxton et al. 2011).

Con este código se producirán Isocronas de alta calidad sobre un rango completo de edades, metalicidades y etapas evolutivas.

La Función de masa inicial (IMF) La distribución inicial de masas estelares a lo largo de la secuencia

principal, conocida como la Función de masa inicial (IMF). La IMF canónica de Salpeter tiene la foma dN/dM ≈M−x con x=2.35. La IMF medida en la vecindad solar se desvía de la de Salpeter solo

a M < 1M⊙ y el parámetro x es menor. Desde la perspectiva de la SPS, la IMF: (1) Determina la

normalización total de la proporción estelar Masa-Luminosidad (M/L); (2) determina la tasa de evolución de luminosidad para una población con evolución pasiva.

(3) Afecta la SED de un población estelar compuesta; (4) tiene un pequeño efecto sobre la forma de la SED de poblaciones estelares simples.

En poblaciones compuestas la SED es influenciada por estrellas en un amplio rango de masas, por lo tanto la IMF jugará un papel importante por sus efectos sobre la SED.

Esta figura demuestra cuantitativamente que las estrellas de baja masa dominan la masa estelar y el número de estrellas en una galaxia pero contribuyen en bajo porcentaje a la luz bolométrica de una población estelar vieja.

Librerías espectrales. Las librerías se requieren para convertir los resultados de

los cálculos derivados de la teoría de evolución estelar (gravedad superficial, g, y temperatura efectiva, Teff.) como función de la metalicidad Z, a una distribución espectral de energía observable SEDs.

Para esto se deben usar varias librerías al tiempo tanto teóricas como empíricas. Las librerías teóricas tienen dificultades en determinar abundancias moleculares, su desventaja es que las librerías son tan buenas como los parámetros de entrada atómicos y moleculares y las aproximaciones hechas por los modelos, el problema es que no existen librerías completas de líneas moleculares.

Las librerías empíricas tienen muchas restricciones observaciones cómo la corrección por absorción atmosférica, calibración en fljo, la covertura limitada en λ, y la resolución espectral.

Un ejemplo de las dificultades que enfrentan las librerías para la construcción de un SPS. Se muestra la ubicación en el diagrama HR de todas las estrellas de la librería espectral empírica MILES. Tiene una cobertura grande en términos de log g, Teff y [Fe/H] de 985 estrellas

Las estrellas ricas y pobres en metales están divididas en paneles, las isocronas del grupo de Padua están graficadas en un rango de 106.6 − 1010.1 años. Por otra lado la secuencia principal inferior está modelada por la librería empírica.

Parámetros de abundancias

Para construir modelos con patrones de abundancias arbitrarias se debería crear un espectro sintético para cada patrón de abundancia. Cuando se considera una gran cantidad de elementos se hace computacionalmente irrealizable. En lugar de eso se usa la técnica estándar de crear patrones de abundancia arbitrarios tratando el efecto de cada elemento en el espectro como si fuera independiente de los otros elementos.

•Respuesta de la muestra a un incremento de abundancia de distintos elementos.

El Polvo interestelar El polvo interestelar es un

componente de casi todas las galaxias, especialmente aquellas que tienen formación activa de estrellas.

Papel dual del polvo: Oscurece la luz desde el UV hasta el cercano infrarrojo cercano y emite en Infrarrojo.

Estos dos aspectos son modelados independientemente el uno del otro: El oscurecimiento del polvo está determinado por la geometría del polvo, mientras que la emisión es sensible al campo de radiación inter estelar.

Atenuación

Los granos de polvo oscurecen la luz ya sea por absorción y/o dispersión de la luz de las estrellas.

De las observaciones a estrellas individuales se puede inferir la extinción total a lo largo de la línea de visión comparando un espectro observado con el espectro esperado de la estrella en ausencia de polvo (el último típicamente se obtiene de modelos en conjunción con una Teff y log g estimadas para la fuente.

Atenuación.

Entonces la extinción mide la pérdida total de luz a lo largo de la visual, en el caso de una Galaxia se estima la extinción con el espectro integrado. Por ejemplo: En la MW y la LMC la única característica notable en la curva de extinción es la absorción a 2175 Å.

La población de granos de polvo responsable de esta característica es desconocida pero se piensa que pueden ser los hidrocarburos policíclicos aromáticos (PAHs).

Curva de atenuación por polvo. La forma de la curva de atenuación por

el polvo depende de la geometría del polvo interestelar.

La luz se dispersa tanto hacia adentro como hacia afuera de una línea de visión dada.

La distribución geométrica del polvo con respecto a las estrellas afecta fuertemente la SED resultante.

Emisión del Polvo

Mas allá de λ=10 μm la SEDs de galaxias normales está dominada por la emisión de los granos de polvo. Mathis, Rumpl & Nordsieck (1977) fueron los primeros en sugerir que la población de granos de polvo está compuesta de silicatos y granos carbonáceos. Se asume en las teorías modernas que cuando son pequeños son PAHs, y grafito si son grandes.

Poblaciones estelares compuestas. Las poblaciones estelares simples son la base

para construir modelos de SPS para sistemas estelares más complejos.

El modelo simple y el compuesto de poblaciones estelares difieren en tres aspectos: (1) La CPS contiene estrellas con rangos de edades dados por su SFH (Historia de formación estelar); (2) La CPS contiene estrellas en un rango de metalicidades dado por la función de distribución de metalicidad dependiente del tiempo, P(Z, t); (3) la CPS contiene polvo.

Estos componentes se combinan de la siguiente manera:

Poblaciones estelares compuestas.

En principio el tratamiento de la metalicidad en las poblaciones estelares compuestas se simplifica reemplazando en la ecuación (2) P(Z,t) con una función δ, es decir se asume una misma metalicidad para toda la población compuesta.

Esta simplificación tiene impacto sobre el proceso de modelamiento de la CPS, lo que no se ha estudiado con detenimiento.

La ecuación 2 es estándar pero no es universal.

Los modelos de SPS se usan para medir parámetros físicos de las poblaciones estelares. Esto se logra ajustando los modelos a los datos.

Las SSPs se toman como dadas y el usuario ajusta para una variedad de parámetros incluyendo la metalicidad, la atenuación del polvo, y uno o dos parámetros para la SFH.

Si existen datos IR en la muestra se considerarán variables adicionales. Las técnicas de ajuste varían pero están generalmente limitadas a técnicas de

minimización χ2 (mínimos cuadrados). A medida que los parámetros incrementan las técnicas de cadena de Markov y Monte Carlo son más eficientes.

Cuando se ajustan las SEDs hay que tener en cuenta que sólo la forma se usa para restringir los parámetros del modelo. En otras palabras la forma de la SED restringe parámetros como M/L , SFR specífica (SSFRSFR/M), atenuación del polvo y metalicidad.

Un Proyecto interesante en la web:• http://pendientedemigracion.ucm.es/info/Astrof/software/sedfit/http://pendientedemigracion.ucm.es/info/Astrof/software/sedfit/

Gracias!!