[論文レビュー] Mass reservoirs surrounding massive infrared dark clouds: A view by near-infrared dust extinction

J. Kainulainen, J. Alves+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2011

Astrophysics and Star Formation Studies参考文献 57被引用数 25

ひとこと要約

本研究では、UKIDSS/銀河平面調査データを用いた近赤外線（NIR）ダスト消光マッピングが、約8 kpcまでの距離で、大質量赤外線暗黒分子雲（IRDC）の周囲の質量貯留源を効果的に追跡できることを示している。NIR消光とCO、8 μm、およびサブミリ波長データを組み合わせることで、IRDC複合体がその雲全体の質量の約5–10%を密なコアに保持していることが明らかになった。累積的面密度分布は、オリオンのような活発な星形成領域に類似しており、静穏な雲とは異なる。

ABSTRACT

Context: Infrared Dark Clouds (IRDCs) harbor progenitors of high-mass stars. Little is known of the parental molecular clouds of the IRDCs. Aims: We demonstrate the feasibility of the near-infrared (NIR) dust extinction mapping in tracing the parental molecular clouds of IRDCs at the distances of D = 2.5 - 8 kpc. Methods: We derive NIR extinction maps for 10 prominent IRDC complexes using a color-excess mapping technique and NIR data from the UKIDSS/Galactic Plane Survey. We compare the resulting maps to the 13CO emission line data, to the 8 μm dust opacity data, and to the millimeter dust emission data. We derive distances for the clouds by comparing the observed NIR source densities to the Besancon stellar distribution model and compare them to the kinematic distance estimates. Results: The NIR extinction maps provide a view to the IRDC complexes over the dynamical range of Av = 2 - 40 mag, in spatial resolution of 30". The NIR extinction data correlate well with the 13CO data and probe a similar gas component, but also extend to higher column densities. The NIR data reveal a wealth of extended structures surrounding the dense gas traced by the 8 μm shadowing features and sub-mm dust emission, showing that the clouds contain typically > 10 times more mass than traced by those tracers. The IRDC complexes of our sample contain relatively high amount of high-column density material, and their cumulative column density distributions resemble active nearby star-forming clouds like Orion rather than less active clouds like California. Conclusions: NIR dust extinction data provide a new powerful tool to probe the mass distribution of the parental molecular clouds of IRDCs up to the distances of D = 8 kpc. This encourages for deeper NIR observations of IRDCs, because the sensitivity and resolution of the data can be directly enhanced with dedicated observations.

研究の動機と目的

• 8 kpcまでの距離で、IRDCの周囲に位置する母体分子雲の質量分布を近赤外線ダスト消光マッピングによって探査する可能性を評価すること。
• 13 CO、8 μm、および870 μmのダスト放射データとNIR消光データを比較し、異なる面密度領域におけるトレーサーの整合性と補完性を評価すること。
• NIR光源の数え上げとBesançon星の分布モデルを用いて、IRDC複合体の距離を信頼性高く推定し、この手法の銀河的距離での正確性を検証すること。
• IRDC複合体の全体的な質量貯留源と面密度分布を、既知の星形成領域（オリオン）および静穏な分子雲（カリフォルニア）と比較すること。
• NIR消光マッピングを、低温に依存しない方法として、IRDC環境におけるガス面密度の全ダイナミックレンジ（低から高面密度まで）をマッピングする有効な手法として確立すること。

提案手法

• UKIDSS/Galactic Plane Surveyデータを用い、K ≲ 19 magの限 magnitude を満たすデータに色過剰法を適用してNIR消光マップを構築した。
• 空間分解能は約30 arcsec FWHMで、10個のIRDC複合体においてA_V ≈ 2–40 magのダイナミックレンジを達成した。
• ボストン大学-FCRAO銀河リング調査の13 CO放射線データと照合し、ガス成分を特定した。
• スパイトルIRDCカタログの8 μmダスト透過率マップと、ATLASGAL調査の870 μmダスト放射データと比較した。
• 観測された前方星の数をBesançon銀河星分布モデルと照合することで距離を推定し、約15%の精度を達成した。
• 面密度分布を統合して累積的質量関数を作成し、オリオンAとカリフォルニアを基準として星形成活動の程度を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 近赤外線ダスト消光マッピングは、8 kpcまでの距離で、IRDCの周囲の低〜中程度の面密度構造を効果的に追跡できるか？
• RQ2 NIR消光で追跡される質量貯留源は、13 CO、8 μm、およびサブミリ波長ダスト放射で追跡されるものと比較して、質量および面密度分布でどのように異なるか？
• RQ3 IRDC複合体の面密度分布は、活発な（例：オリオン）または静穏な（例：カリフォルニア）分子雲のそれらにどの程度類似しているか？
• RQ4 星の分布モデルと組み合わせたNIR消光マッピングは、IRDC複合体の距離を信頼性高く推定できるか？
• RQ5 IRDCの密なクラスターに含まれる質量は、全体の雲質量のうちどの程度を占めているか、それに対して拡散した低面密度エンベロープはどの程度の質量貯留源を形成しているか？

主な発見

• NIRダスト消光マッピングは、UKIDSS/GPSデータをやや深めに使用するだけで、約30 arcsecの分解能とA_V ≈ 2–40 magのダイナミックレンジを有し、IRDC複合体の質量分布を効果的に追跡できた。
• NIR消光マップは、IRDC複合体が通常、その全雲質量の約5–10%を密なクラスターに保持しており、残りは拡散した低面密度エンベロープに存在することを明らかにした。
• IRDC複合体の累積的面密度分布は、オリオンAのような活発な星形成領域に類似しており、静穏なカリフォルニア雲とは顕著に異なる。これは、高面密度物質の割合が相対的に高いことを示している。
• NIR消光データは13 CO放射と良好に相関しており、COがN(H₂) ≳ 5–10×10²¹ cm⁻²で光学的厚さに達するのに対し、より高い面密度まで延びることを示している。
• 8 μmおよびサブミリ波長ダスト放射トレーサーは、雲の最も密な部分しか追跡できないが、NIR消光ははるかに広範な質量貯留源を低面密度領域まで明らかにした。
• NIR光源の数え上げとBesançonモデルを組み合わせた距離推定は約15%の精度を示し、8 kpcまでの距離でこの手法の実用性が裏付けられた。