[논문 리뷰] 3-D non-LTE radiative transfer effects in Fe I lines: II. Line formation in 3-D radiation hydrodynamic simulations

R. Holzreuter, S. K. Solanki|arXiv (Cornell University)|2013. 08. 12.

Solar and Space Plasma Dynamics참고 문헌 39인용 수 30

한 줄 요약

이 연구는 3-D 방사압해역역학 시뮬레이션을 사용하여 태양 Fe I 선에서 3-D 비- LTE 복사전달 효과를 조사한다. 3-D NLTE, 1-D NLTE 및 LTE 근사치를 비교한다. 수평 복사전달은 1-D NLTE 대비 선 대trast를 20–30% 약화시키며, 온도 역전 오차는 최대 200 K에 이를 수 있으며, LTE 대비 선 깊이 차이는 최대 20%에 이르며, 고해상도 태양 스펙트로스코피에서 3-D NLTE의 필요성을 강조한다.

ABSTRACT

We investigate the effects of horizontal radiative transfer (RT) a NLTE on important diagnostic iron lines in a realistic 3-D HD simulation. Using a multi-level atom we compute and compare widely used Fe I line profiles at 3 different levels of approximation (3-D NLTE, 1-D NLTE, LTE). We find that the influence of horizontal RT is of the same order of magnitude as that of NLTE, although spatially more localized. Also, depending on the temperature of the surroundings, horizontal RT is found to weaken or strengthen spectral lines. Line depths and equivalent width may differ by up to 20% against the corresponding LTE value if 3-D RT is applied. Residual intensity contrasts in LTE are found to be larger than those in 3-D NLTE by up to a factor of two. When compared to 1-D NLTE, we find that horizontal RT weakens the contrast by up to 30% almost independently of the angle of line of sight. While the CLV of the 1-D and 3-D NLTE contrasts are of similar form, the LTE contrast CLV shows a different run. The determination of temperatures by 1-D NLTE inversions of spatially resolved observations may produce errors of up to 200 K if one neglects 3-D RT. We find a linear correlation between the intensity difference of 1-D and 3-D NLTE and a simple estimate of the temperature in the horizontal environment of the line formation region. This correlation could be used to coarsely correct for the effects of horizontal RT in inversions done in 1-D NLTE. Horizontal RT is less important if one considers spatially averaged line profiles because local line strengthening and weakening occur with similar frequency in our HD atmosphere. Thus, the iron abundance is underestimated by 0.012 dex if calculated using 1-D NLTE RT. Since effects of horizontal RT are largest for spatially resolved quantities, the use of 3-D RT is particularly important for the interpretation of high spatial resolution observations.

연구 동기 및 목표

• 실제 3-D 태양 대기에서의 수평 복사전달(RT)이 Fe I 선 형성에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 비- LTE(NLTE) 효과와 3-D RT의 병합된 영향을 고려하여, 특히 그레뉴라 및 인터그레뉴라 영역에서 스펙트럼 선 프로파일에 미치는 영향을 정량화하기 위해.
• 공간적으로 해상도가 높은 태양 관측에서 1-D NLTE 역전에 3-D RT를 忽略할 경우 발생하는 결과를 평가하기 위해.
• 수평 환경의 온도 차이와 수평 RT로 인한 선 프로파일 편차 사이의 상관관계를 수립하기 위해.
• 3-D RT를 忽略할 경우 철 기prus 농도 결정과 온도 진단에 어떤 영향을 미치는지 규명하기 위해.

제안 방법

• MURAM 코드에서 얻은 3-D 방사압해역역학 시뮬레이션 스냅샷을 사용하여 실제 태양 대기 조건을 모델링하였다.
• Fe I 선 프로파일을 계산하기 위해 다수준 철 원자 모델을 적용하였으며, 3-D NLTE, 1-D NLTE 및 LTE의 세 가지 RT 근사치를 사용하였다.
• 비국소 효과를 포착하기 위해 수평 광자 이동을 포함한 완전한 3-D 기하학적 구조를 사용하여 복사전달 계산을 수행하였다.
• 다양한 대기 영역과 시야 각도에서 선 프로파일, 등가 폭, 대비 변화를 비교하였다.
• 통계적 상관관계를 사용하여 수평 환경의 온도 기울기가 선 깊이 및 강도에 미치는 영향을 정량화하였다.
• 환경 온도와 선 깊이 비율 사이의 관측된 상관관계를 바탕으로 1-D NLTE 역전에 대한 근사 보정을 제안하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수평 복사전달 효과는 3-D 비- LTE 조건에서 1-D NLTE 및 LTE 대비 Fe I 선 프로파일에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 그레뉴라 및 인터그레뉴라 영역에서 수평 RT가 선 깊이 및 등가 폭에 미치는 영향의 크기와 공간 분포는 어떠한가?
• RQ3 선 형성 영역과 그 수평 주변 간의 온도 차이는 선의 약화 또는 강화에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 공간적으로 해상도가 높은 관측에 1-D NLTE를 적용할 경우 3-D NLTE 효과가 온도 역전을 얼마나 왜곡시키는가?
• RQ5 환경 온도와 선 깊이 비율 사이의 단순 경험적 상관관계를 사용하여 1-D NLTE 역전에서 3-D RT 효과를 보정할 수 있는가?

주요 결과

• 수평 복사전달은 1-D NLTE 대비 스펙트럼 선 대비를 20–30% 약화시키며, 잔여 강도 대비 대비는 LTE 값의 약 절반 수준으로 감소한다.
• 3-D NLTE에서의 선 깊이 및 등가 폭은 LTE 값과 비교해 최대 20%의 차이를 보이며, 주로 그레뉴울 경계 근처 강한 수평 온도 기울기를 가진 영역에서 발생한다.
• 수평 RT의 영향은 NLTE 효과와 비슷한 주요 기여를 하지만, 공간적으로 더 국소화되어 있으며, 온도 역전 근처에서 가장 강한 영향을 미친다.
• 1-D/3-D NLTE 선 깊이 비율과 선 형성 영역과 그 수평 환경 간의 온도 차이 사이에 선형 상관관계가 존재하며, 100 K당 1–2%의 민감도를 보인다.
• 수평 RT를 忽略할 경우 1-D NLTE 기반 온도 역전은 최대 200 K 오차를 보일 수 있으며, 1-D NLTE와 3-D RT 오차를 병합할 경우 누적 오차가 300–400 K에 이를 수 있다.
• 수평 RT 효과를 고려하지 않은 1-D NLTE RT를 사용할 경우 철 기prus 농도는 0.012 dex 낮게 산정되며, 공간 평균 프로파일은 약 1%의 차이만 보임에도 불구하고.