[논문 리뷰] The VLT/NaCo large program to probe the occurrence of exoplanets and brown dwarfs at wide orbits. IV. Gravitational instability rarely forms wide, giant planets

A. Vigan, M. Bonavita외 35명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 15.

Stellar, planetary, and galactic studies참고 문헌 122인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 199개의 근접한 FGK 항성들 주위에서 1–75 M_Jup, ≥20 AU 범위의 넓은 궤도 기상행성의 발생 빈도를 분석하기 위해 VLT/NaCo와 12개의 이전 직접 영상 조사 결과를 통합한다. 몬테카를로 시뮬레이션과 인구 합성 모델을 사용하여, 중력 불안정성(GI)이 관측된 질량 및 간격 분포를 설명할 수 있음을 밝혀냈으며, GI로 형성된 행성계를 갖는 별의 비율은 1.0–8.6%에 불과하여 GI는 드물지만 관측 결과와 일치함을 시사한다.

ABSTRACT

Understanding the formation and evolution of giant planets ($\ge$1 $M_{Jup}$) at wide orbital separation ($\ge$5 AU) is one of the goals of direct imaging. Over the past 15 years, many surveys have placed strong constraints on the occurrence rate of wide-orbit giants, mostly based on non-detections, but very few have tried to make a direct link with planet formation theories. In the present work, we combine the results of our previously published VLT/NaCo large program with the results of 12 past imaging surveys to constitute a statistical sample of 199 FGK stars within 100 pc, including 3 stars with sub-stellar companions. Using Monte Carlo simulations and assuming linear flat distributions for the mass and semi-major axis of planets, we estimate the sub-stellar companion frequency to be within 0.75-5.7% at the 68% confidence level (CL) within 20-300 AU and 0.5-75 $M_{Jup}$, which is compatible with previously published results. We also compare our results with the predictions of state-of-the-art population synthesis models based on the gravitational instability (GI) formation scenario by Forgan & Rice (2013), with and without scattering. We estimate that in both the scattered and non-scattered populations, we would be able to detect more than 30% of companions in the 1-75 $M_{Jup}$ range (95% CL). With the 3 sub-stellar detections in our sample, we estimate the fraction of stars that host a planetary system formed by GI to be within 1.0-8.6% (95% CL). We also conclude that even though GI is not common, it predicts a mass distribution of wide-orbit massive companions that is much closer to what is observed than what the core accretion scenario predicts. Finally, we associate the present paper with the release of the Direct Imaging Virtual Archive (DIVA, http://cesam.lam.fr/diva/), a public database that aims at gathering the results of past, present, and future direct imaging surveys.

연구 동기 및 목표

• 근접한 FGK 항성 주위에서 직접 영상 데이터를 활용하여 넓은 궤도 기상행성(≥1 M_Jup, ≥20 AU)의 발생 빈도를 규명하는 것.
• 중력 불안정성(GI) 형성 메커니즘이 관측된 질량이 크고 넓은 궤도를 도는 저항성 보조행성 집단을 설명할 수 있는지 테스트하는 것.
• 최신 인구 합성 모델(중력 불안정성과 핵 축적 기반)과 관측 제약 조건을 비교하는 것.
• GI 모델이 관측된 탐지 빈도와 질량 분포와 통계적으로 일치하는지 평가하는 것.
• 미래 조사 지원을 위해 과거 및 향후 직접 영상 결과를 통합하는 공개 데이터베이스(DIVA)를 제공하는 것.

제안 방법

• 100 pc 이내의 199개의 FGK 항성들을 대상으로 한 VLT/NaCo 대규모 프로그램(184.C-0157)과 12개의 이전 직접 영상 조사 결과를 통합.
• 행성 질량과 반장경을 선형 평탄 분포로 가정하여 몬테카를로 시뮬레이션을 적용해 저항성 보조행성의 빈도를 추정.
• 각 조사의 탐지 한계를 사용하여 1–75 M_Jup, 20–300 AU 범위의 매개변수 공간 전반에 걸쳐 보조행성의 탐지 가능성을 시뮬레이션.
• 95% 신뢰수준(CL) 통계 프레임워크를 사용해 시뮬레이션 탐지 빈도를 실제 관측 결과와 비교.
• Forgan & Rice(2013)의 인구 합성 모델에서 산란 여부에 따라 예측된 GI의 탐지 가능성을 평가하고, 탐지 임계값을 분석.
• 과거, 현재, 향후 직접 영상 조사 결과를 통합하는 Direct Imaging Virtual Archive(DIVA)를 공개.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 근접한 FGK 항성 주위에서 직접 영상 조사 결과를 바탕으로 넓은 궤도 기상행성(1–75 M_Jup, ≥20 AU)의 발생 빈도는 얼마인가요?
• RQ2 중력 불안정성(GI) 형성 시나리오가 관측된 질량이 크고 넓은 궤도를 도는 보조행성 집단을 설명할 수 있나요?
• RQ3 GI로 형성된 보조행성의 예측 탐지 가능성은 이 샘플의 실제 탐지 빈도와 어떻게 비교될 수 있나요?
• RQ4 관측된 넓은 궤도 보조행성의 질량 및 간격 분포는 GI 모델과 핵 축적(CA) 모델 중 어느 쪽과 더 일치합니까?
• RQ5 현재 조사들이 예상되는 GI로 형성된 행성의 집단을 어느 정도 탐지하고 있으며, 이는 형성 이론에 어떤 함의를 갖나요?

주요 결과

• 68% 신뢰수준에서 20–300 AU 범위, 0.5–75 M_Jup 범위 내에서 저항성 보조행성의 빈도는 0.75–5.70%로 추정된다.
• 샘플 내에서 세 개의 저항성 보조행성 탐지가 있었기 때문에, 중력 불안정성으로 형성된 행성계를 갖는 별의 비율은 95% 신뢰수준에서 1.0–8.6%로 추정된다.
• GI 모델은 핵 축적 모델보다 관측 결과와 훨씬 더 가까운 넓은 궤도의 질량 분포를 예측한다.
• 산란이 없는 GI 인구에서도 1–75 M_Jup 범위의 보조행성 중 30% 이상이 탐지 가능할 것임(95% CL), 이는 관측된 탐지 빈도와 일치한다.
• 결과는 Forgan & Rice(2013) 기반의 인구 합성 모델과 호환되며, 이러한 모델을 통계적 추론에 활용하는 것이 타당함을 검증한다.
• 이 연구는 과거, 현재, 향후 여러 직접 영상 조사 결과를 통합하는 공개 데이터베이스인 Direct Imaging Virtual Archive(DIVA)의 공개를 지지한다.