[论文解读] Rate of Repeating Tidal Disruption Events with 5--19 years interval constrained by CRTS and ZTF
该论文系统性地在 ZTF TDE 样本中利用 CRTS 数据搜索重复 TDE 的5–19年间隔,确认了两个 rTDE 候选对象,并估计 rTDE 使 TDE 率高出长期平均值2–3个数量级,样本中可能有25%–60%是 rTDE。
Statistics on tidal disruption events (TDEs) may be contaminated by repeating TDEs (rTDEs), which have been extensively discovered recently. However, the origin of rTDEs remains unclear. In addition, no statistical research on rTDEs with time intervals $>5$ years has been made yet. In this work, we searched for rTDEs with time intervals of 5--19 years using CRTS data in a sample of 16 ZTF BTS TDEs at $z<0.05$. We found 2 rTDE candidates, AT 2019azh and AT 2024pvu, with time intervals of 13.2 and 17.1 years, respectively. The peak luminosities of CRTS flares are close to those of ZTF flares. For the CRTS flare of AT 2024pvu, using GALEX UV observations near the peak, we measured a blackbody temperature of $\sim19500$ K, consistent with TDEs and higher than SNe. Moreover, we estimated the expected number of SNe in the sample to be $\lesssim0.08$, and hence the probability that both CRTS flares are SNe is only 0.3\%. Therefore, the possibility that both CRTS flares are SNe can be ruled out, and it is likely that both are TDEs. Using the two rTDEs, we inferred that the TDE rate is 2--3 orders of magnitude higher than the average over 5--19 years prior to TDE detection. Considering another two rTDEs with intervals of $\sim$2 years in the sample and possible rTDEs missed by CRTS, rTDEs with intervals of $<20$ years may account for 25\%--60\% of the TDE sample. We prefer to explain rTDEs as repeating partial TDEs. If so, the high fraction of rTDEs suggests that the observed optical TDE rate has been overestimated. However, the possibility of independent TDEs cannot be ruled out and requires future observational tests.
研究动机与目标
- 需要量化间隔>5年的重复 TDE(rTDE)的必要性,以避免对 TDE 率统计的偏差。
- 界定一个明确的 TDE 样本(z<0.05 的 ZTF BTS TDE),并在 CRTS 数据中搜索5–19年的前期光亮事件。
- 评估 CRTS 光变的性质以将 TDE 与超新星或活动星系核(AGN)区分开。
- 估计样本中的 rTDE 率和比例,并讨论对 TDE 率解释的影响。
提出的方法
- 将 z<0.05 的 ZTF BTS TDE 样本与 CRTS 光曲线逐一对照,搜索5–19年前的光变。
- 将 CRTS 光变识别为>5σ 的超出基线的峰值,并且至少有两个连续数据点;并将其标记为 AT 2019azh.I 与 AT 2024pvu.I。
- 用高斯上升与幂律下降的光曲线模型(GP 模型)刻画 CRTS 光变,并通过 MCMC 拟合以推导 t_peak、L_V、上升/下降时间以及 BB 参数。
- 使用 GALEX 紫外和多波段数据评估光变的性质,并进行 SED 拟合以将 TDE 与 SN 区分开。
- 根据主星质量和 SFR 的 SED 推导计算宿主星系的 SN 发生率,并计算 CRTS 对 SN 的有效监测时间(EMD)。
- 利用 TDE 光度函数(LF)和 EMD,通过贝叶斯推断在考虑不同上升/下降时间尺度的情况下推断 rTDE 率。

实验结果
研究问题
- RQ1在定义良好的局部 TDE 样本中,是否存在大于5年的重复 TDE?
- RQ2在考虑5–19年间隔的情况下,rTDE 对总体 TDE 人群的比率与分量是多少?
- RQ3历史 CRTS 的暴光是否能够自信地识别为 TDE 而非 SN 或 AGN/其他瞬变现象?
- RQ4rTDE 的存在如何影响对光学 TDE 率及其与宿主属性依赖性的估计?
- RQ5若 confirm,rTDE 的可能物理起源是什么(例如重复的部分 TDE)?
主要发现
- 发现两个长间隔 rTDE 候选对象:AT 2019azh.I(13.2 年)与 AT 2024pvu.I(17.1 年)。
- CRTS 光变性质(峰光度与温度)与 TDE 一致,不支持 SN 起源。
- 样本中的 SN 污染概率极小:样本中预期 SN 检测数<0.08,两个 CRTS 暴光都是 SN 的概率为 0.3%。
- 在这两个 rTDE 的推断下,TDE 率比平均水平高出2–3个数量级,超过检测前5–19年的平均值。
- 考虑另外两例大约2年间隔的潜在 rTDE 及可能的漏检情形,表明 <20 年间隔的 rTDE 可能占约25%–60%的 TDE 样本。
- 若 rTDE 是重复的部分 TDE,观测到的光学 TDE 率可能被高估;独立 TDE 的存在无法排除,需未来检验。

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