星系团之间的丝线状暗物质结构

作者利用弱引力透镜效应探测到连接两组星系团的丝线状暗物质结构. 文中以引力透镜模型拟合估测其质量, 并以X射线观测给出其中气体比例的上限. 本文为CDM宇宙学模型提供有力的观测证据.

文章: A filament of dark matter between two cluster of galaxies
作者: Jorg P. Dietrich1, Norbert Werner, Douglas Clowe, Alexis Finoguenov, Tom Kitching, Lance Miller, Aurora Simionescu
索引: arxiv:1207.0809
供稿: Yujing Qin

概述:

\Lambda-CDM模型是当前主流的宇宙学模型. 解析推导和数值模拟均显示, 由于宇宙诞生初期的暴涨提供微小的不均匀性, 宇宙中的物质在引力的作用下将坍缩到致密的团块中, 并在较小的标度上形成更为复杂的结构, 即我们现在观测到的(超)星系团与其所在的暗物质晕. 连接这些团块的是类似丝线的物质结构, 与节点(即致密区域)共同构成cosmic web. 这些丝线结构中的物质与宇宙结构形成和星系演化有非常紧密的联系. 这样类似丝线的结构很早以前就在星系红移巡天中被观测到, 例如sloan great wall即为被丝线状结构联络的若干超星系团. 近期, 这些丝线结构中的热气体也在低红移处也被观测到. 然而到目前, 这些丝线结构中的暗物质仍然没有被探测到.

当前在星系的标度, 动力学和强引力透镜能对暗物质的分布做出较好的约束. 而更大的尺度上, 只能依赖弱引力透镜的观测. 弱引力透镜探测物质分布是较难的, 因为弱引力透镜效应能够产生的shear(即剪切, 对背景星系椭率和主轴方向的改变)是非常有限的. 星系本身的椭率数量级若为1, 则典型的强引力透镜产生的shear是百分之一的量级, 而这些filaments引起的shear大概只有千分之一左右, 信噪比很低. 因此欲以弱引力透镜探测物质分布, 必须要借助高分辨率的图像和准确的椭率测量方法, 并且要借助统计分析.

这篇文章利用弱引力透镜的方法探测到两个星系团(A222/223)之间的丝线状分布的暗物质结构, 该结构存在星系分布及弥散X射线辐射的对应区域. 为检验非参数反演得到的结果是否准确, 作者以参数化的模型检验这一结论的置信水平, 并发现这部分结构的体重与星系团相当. 此外, 作者利用弥散X射线的测量, 给出结构中温热气体比例的上限(\sim 0.09).

图1. Subaru + SuperCam(V, Rc, i’)观测的A222/223. 南侧为A222, 北侧的双星系团为A223. 叠加在图上的蓝色阴影显示非参数引力透镜重建得到的质量分布.

关键问题:

1. 参数/非参数反演. 依据观测到的shear(及其他信息)来求物质分布的过程即引力透镜的反演(或者建模). 反演有两大类方法, 即参数的和非参数的. 参数的反演模型依赖解析的模型(例如常见mass profile的投影), 而需要予以拟合的参数即为这些模型本身及与投影有关的参数. 参数的模型经常是由若干成分甚至若干不同的模型组成. 参数反演的优点在于需要拟合的量较少, 因而能提供更紧的约束. 但是参数模型本身未必能够反映物质真实的分布状况. 非参数的模型需要拟合较多的量, 但这种方法是无关模型的, 因此(在观测数据充足的情况下)更能准确低反映实际的物质分布状况.

本文中, 楼主为验证非参数反演中发现的丝线状结构, 采取参数模型拟合(两星系团+某种profile的丝线结构模型), 并以贝叶斯统计方法对其显著性做出判断. 作者尤其试图证明这部分结构并非椭圆形halo交叠导致的假象, 而是实际存在的暗物质结构. 为此, 作者在若干暗晕的基础上, 比较加或者不加这部分结构的似然函数之比例. 结果显示, 观测明显倾向halo + filament的模型(96%置信水平). 但数据本身并不足以限制复杂的filament模型.

图2. 最优参数模型拟合得到的质量分布. 其中蓝色为参数模型的质量分布, 而红色的等高线为X射线的等表面亮度线.

2. shear的测量. shear的测量无论原理还是操作都相当繁琐. 首先, 椭率与shear有多种定义与表达形式, 其测量也有多种标准和算法. 典型的方法如以等亮度曲线(brightness contour)的椭率来定义, 或者以表面亮度的二阶矩来表征shear. 对待实际数据时, 还要慎重地考虑PSF带来的影响. 因为被测的星系会小到数十像素, 因此PSF的影响便不可忽略. 将模型和观测比对时, 要先与PSF卷积. PSF在是随像场位置而变化的, 要根据像场中临近的恒星拟合得到.

选择被测的图像时要兼顾分辨率与极限星等, 本文选取的Rc波段是视宁度最好且曝光最深的. 为有效利用所有的信息, 样本星系若缺乏Rc波段的测量, 作者也会考虑i’, V波段测量结果. 本文累计测量40341个北背景星系, 测量shear采用贝叶斯代码lensfit, 这种算法以盘(指数盘)和核(de Vaucouleurs)的组合来表示星系, 在傅立叶空间中进行拟合, 求出星系图像的各项参数之概率密度函数.

3. 背景星系的甄别. 观测获得的图像中有前景及星系团本身的星系, 这部分星系要借颜色, 亮度乃至形态等判据而被剔除. 作者在此采取孔径质量(apature mass)的方法. 孔径质量法是以引力透镜测量星系团质量, 乃至反演引力透镜质量分布的方法. 这种方法可被看作高斯定律的推广, 即像平面一封闭路径内的总质量与这条路径上的shear信号有关. 作者在这一对星系团(其中之一是双星系团)上测量其孔径质量, 将被测星系依据获得的数据多少而分为三类, 并分别用蒙特卡罗法改变颜色亮度等截断判据使孔径质量达到最大. 此时, 前景星系和团里的星系便可被剔除掉.

4. 气体比例的限制. 文章参考的X射线观测是XMM-Newton 0.91+-0.25 keV的结果, 在此之上作者假设其中金属丰度为0.2Z_{sun}, 并假定气体均匀分布在柱形的区域内. 这样的假设很强, 因为实际辐射X射线的气体更可能是小块成团分布, 这样均匀气体假设只能给出实际气体比例之上限.

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