[논문 리뷰] Revealing the formation histories of the first stars with the cosmic near-infrared background

Guochao Sun, Jordan Mirocha외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 07. 20.

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena참고 문헌 179인용 수 27

한 줄 요약

이 논문은 고적색편이 z > 5에서의 고적색항성군 III(Pop III) 별의 형성 역사를 그들의 고유한 스펙트럼 인상으로 밝혀내는 데 우주 근적외선배경(NIRB)이 활용될 수 있다고 제안한다. 특히 1 μm 이상의 파장에서 강한 라이만-알파(Ly𝛼) 방출이 관측된다. 고적색편이 은하 데이터에 캘리브레이션된 반경험적 모델을 사용하여, 효율적인 Pop III 별 형성이 향후 임무인 SPHEREx와 같은 미션에서 탐지 가능한 NIRB 변동성을 일으킬 수 있음을 보여주며, 직접 탐지 과제가 있음에도 불구하고 초기 별 형성에 대한 강력한 탐사 수단이 될 수 있다.

ABSTRACT

The cosmic near-infrared background (NIRB) offers a powerful integral probe of radiative processes at different cosmic epochs, including the pre-reionization era when metal-free, Population III (Pop III) stars first formed. While the radiation from metal-enriched, Population II (Pop II) stars likely dominates the contribution to the observed NIRB from the reionization era, Pop III stars -- if formed efficiently -- might leave characteristic imprints on the NIRB thanks to their strong Ly$\alpha$ emission. Using a physically-motivated model of first star formation, we provide an analysis of the NIRB mean spectrum and anisotropy contributed by stellar populations at $z>5$. We find that in circumstances where massive Pop III stars persistently form in molecular cooling haloes at a rate of a few times $10^{-3}\,M_\odot \ \mathrm{yr}^{-1}$, before being suppressed towards the epoch of reionization (EoR) by the accumulated Lyman-Werner background, a unique spectral signature shows up redward of $1\,\mu$m in the observed NIRB spectrum sourced by galaxies at $z>5$. While the detailed shape and amplitude of the spectral signature depend on various factors including the star formation histories, IMF, LyC escape fraction and so forth, the most interesting scenarios with efficient Pop III star formation are within the reach of forthcoming facilities such as the Spectro-Photometer for the History of the Universe, Epoch of Reionization and Ices Explorer (SPHEREx). As a result, new constraints on the abundance and formation history of Pop III stars at high redshifts will be available through precise measurements of the NIRB in the next few years.

연구 동기 및 목표

• 고적색편이 z > 5에서의 별 형성 은하, 특히 별 형성 은하군 II 및 III의 우주 근적외선배경(NIRB)에 기여하는 것을 모델링하는 것.
• 별 형성 역사, 특히 별 형성률과 초기 질량 함수가 NIRB의 스펙트럼 및 공간적 특성에 미치는 영향을 조사하는 것.
• SPHEREx 및 CDIM과 같은 향후 임무의 NIRB 측정치를 활용하여 Pop III 별 형성의 타당성을 평가하는 것.
• 전경 및 Pop II와 Pop III 신호를 구분하기 위해 고적색편이 NIRB 기여를 분리하는 기법을 탐색하는 것.

제안 방법

• 관측된 고적색편이 은하 빛의 세기 함수 및 별 형성률 밀도에 캘리브레이션된 반경험적 은하 진화 및 별 형성 모델을 개발한다.
• 라이만-워너 배경을 포함하여, 미니할로에서 Pop III 별 형성을 조절하는 물리적 피드백 메커니즘을 통합한다.
• 합성 은하 집단을 사용하여 라이만-알파 방출,-dust 감쇠, 라이만 연속성 방출율을 고려한 NIRB 평균 스펙트럼 및 각도적 파wer 스펙트럼을 계산한다.
• 각기 다른 공간적 및 스펙트럼적 구조를 지닌 성분을 분리하기 위해 전체 공분산 각도적 파워 스펙트럼 분석을 적용한다.
• 21cm 지도 및 광도 측정 은하 목록과 같은 3차원 추적자와의 공동 분석을 수행하여 Pop II 및 Pop III 기여를 향상된 정확도로 분리한다.
• SPHEREx 및 CDIM의 감도 예측을 고려하여, 다양한 별 형성 역사 및 초기 질량 함수를 가정한 상황에서 Pop III 신호의 탐지 가능성 평가

실험 결과

연구 질문

• RQ1 우주 근적외선배경(NIRB)은 z > 5에서 Pop III 별의 형성 역사를 스펙트럼적 및 공간적 인상으로 드러낼 수 있는가?
• RQ2 강력한 라이만-알파 방출을 보이는 대량의 금속이 없는 Pop III 별에서 NIRB에 기대되는 특정 스펙트럼 특징은 무엇인가?
• RQ3 라이만-워너 피드백, 초기 질량 함수, 라이만 연속성 방출율의 불확실성이 NIRB에서 Pop III 신호의 탐지 가능성에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ4 SPHEREx 및 CDIM과 같은 향후 임무가 NIRB에서 지배적인 Pop II 및 저적색편이 전경과의 혼합에서 Pop III 기여를 어느 정도 분리할 수 있는가?
• RQ5 21cm 및 광도 측정 은하 조사와의 상관관계 분석을 통해 NIRB에서 고적색편이 Pop III 신호를 얼마나 잘 분리할 수 있는가?

주요 결과

• 관측된 NIRB 스펙트럼에서 1 μm 이상의 파장에서 강력한 라이만-알파 방출로 인해 고유한 스펙트럼 인상이 나타나며, 이는 분자 냉각 할로에서 효율적으로 형성된 경우에 특히 두드러진다.
• Pop III 별 형성률이 약 10−3 M⊙ yr−1 Mpc−3 수준인 낙관적 모델에서는 NIRB 변동성에서 Pop III 기여가 Pop II 신호의 몇 퍼센트 내외까지 도달할 수 있으며, 이는 탐지 가능할 수 있음을 시사한다.
• NIRB 스펙트럼 인상의 형태와 진폭은 Pop III 초기 질량 함수, 라이만 연속성 방출율, 그리고 Pop III 및 Pop II 별의 피드백에 매우 민감하게 반응한다.
• 전체 공분산 각도적 파워 스펙트럼 분석을 통한 성분 분리 기법은 외부 데이터 없이도 고적색편이 NIRB 기여를 S/N ≳5 수준으로 분리할 수 있으며, 이는 Pop III 형성 역사를 제약하는 데 기여한다.
• 향후 임무인 SPHEREx 및 CDIM은 Pop III 별 형성에 대해 의미 있는 제약 조건을 제공할 것으로 기대되며, 특히 고질량, 높은 효율의 Pop III 형성 시나리오를 배제하거나 불리하게 만들 수 있다.
• NIRB와 21cm 및 광도 측정 은하 조사의 공동 분석은 Pop II 및 Pop III 기여를 더 잘 분리하고, 전경 오염 등의 체계적 오차를 극복하는 데 도움이 된다.