Abstract

The physical properties of molecular clouds are often measured using spectral-line observations, which provide the only probes of the clouds' velocity structure. It is hard, though, to assess whether and to what extent intensity features in position–position–velocity (PPV) space correspond to “real” density structures in position–position–position (PPP) space. In this paper, we create synthetic molecular cloud spectral-line maps of simulated molecular clouds, and present a new technique for measuring the reality of individual PPV structures. Using a dendrogram algorithm, we identify hierarchical structures in both PPP and PPV space. Our procedure projects density structures identified in PPP space into corresponding intensity structures in PPV space and then measures the geometric overlap of the projected structures with structures identified from the synthetic observation. The fractional overlap between a PPP and PPV structure quantifies how well the synthetic observation recovers information about the three-dimensional structure. Applying this machinery to a set of synthetic observations of CO isotopes, we measure how well spectral-line measurements recover mass, size, velocity dispersion, and virial parameter for a simulated star-forming region. By disabling various steps of our analysis, we investigate how much opacity, chemistry, and gravity affect measurements of physical properties extracted from PPV cubes. For the simulations used here, which offer a decent, but not perfect, match to the properties of a star-forming region like Perseus, our results suggest that superposition induces a ∼40% uncertainty in masses, sizes, and velocity dispersions derived from 13CO (J = 1–0). As would be expected, superposition and confusion is worst in regions where the filling factor of emitting material is large. The virial parameter is most affected by superposition, such that estimates of the virial parameter derived from PPV and PPP information typically disagree by a factor of ∼2. This uncertainty makes it particularly difficult to judge whether gravitational or kinetic energy dominate a given region, since the majority of virial parameter measurements fall within a factor of two of the equipartition level α ∼ 2.

Memo

  • PPP空間からPPV空間への変換の過程で、構造の重ね合わせや分離が起こってしまう可能性がある
  • Pichardo et al. 2000によれば、PPV空間の構造はPPP空間よりもVVV空間と相関を持っていた
  • シミュレーションのCO強度は観測と比べ低く、Lee et al. 2013は同様の解析でシミュレーションの低い速度分散がPPV空間における重なりの可能性を高めた結果これが生じていると指摘している
  • 12COより13COのほうが正確にPPPからPPVへの投影ができていた
  • 雲の大規模な構造のほうが正確にPPPからPPVへの投影ができていた
  • ノイズの存在は投影の質にほとんど影響しない
  • シミュレーションから吸収を除いた結果12COの投影の質が向上し、これは元の投影の質が低い原因がその光学的厚みにあることを示している
  • ノイズを含まない限りは、dendrogramによって特定された構造の現実性や質はdendrogramのパラメータの影響をかなり受けづらい
  • ビリアルパラメータによる分子雲の状態の評価は、分子雲が球状であることを暗黙に課しており、フィラメンタリーな雲の物理状態を正確に説明しない可能性がある
  • 階層的で互いに独立でない構造の物理量のプロットは、過度に楽観的な(最小二乗誤差が小さい)スケーリングを行う可能性がある
  • ビリアルパラメータは計算の際に誤差が蓄積するため最もプロットのばらつきが大きくなる
  • 重力のあるシミュレーションはないシミュレーションと比べ、より多くのdendrogram構造が特定され、投影の質は向上し、ビリアルパラメータは低くなる
  • 重力の有無にかかわらず物理量のばらつきや傾向は類似している
  • 巨大な構造においては、COからH2に変換することによりPPP空間とPPV空間の対応が破れ、PPV空間における質量が実際の質量に比べ過大評価される
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