银河系早型星场星的初始质量函数研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 李启达 |
| 答辩日期 | 2025-07-01 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 陈雪飞 |
| 关键词 | 星表 早型星 机器学习 初始质量函数 |
| 学位专业 | 天体物理 |
| 其他题名 | The Initial Mass Function of the Galactic Early-Type Field Stars |
| 英文摘要 | 初始质量函数（Initial Mass Function，IMF）指的是恒星在形成时的质量分布形式，是研究恒星形成的重要参数。初始质量函数的大质量端（通常指M/Msun>1的部分）直接反映了大质量恒星的形成效率，为理解恒星的形成、星系的化学演化和观测特性提供了关键的约束。早型星初始质量函数的精确测量不仅有助于揭示恒星形成过程对环境条件（如金属丰度和恒星形成率）的依赖性，还为星系演化模型和宇宙化学演化研究提供了重要输入。然而，由于大质量恒星观测样本的匮乏，初始质量函数在大质量端的研究始终存在着局限性。近年来，作为目前恒星光谱获取最多的巡天望远镜之一，郭守敬望远镜（LAMOST，大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜）为这一领域带来了新的研究契机。基于LAMOST巡天中的早型星样本，本论文开展了银河系场星在大质量端的初始质量函数的研究。研究主要分为两个部分： (1)恒星质量是研究初始质量函数的关键。然而，目前针对LAMOST的早型星样本尙缺少大规模的、统一的质量测定。因此，本论文首先基于LAMOST巡天中已有大气参数（有效温度、表面重力加速度、金属丰度）测量的早型星样本，采用机器学习方法，发展了对早型星的光度（L）、质量（M）、年龄（t）以及初始质量（Mi）进行测定的算法。本研究从PARSEC 1.2S恒星演化模型选取出主序演化轨迹（有效温度范围在7,000 ~ 49,000 K之间，表面重力加速度范围在0.55 ~ 4.52 dex之间，金属丰度范围在-0.6 ~ 0.6 dex之间），并利用随机森林模型对上述大气参数进行逐级训练，即依次训练有效温度、表面重力加速度、金属丰度到光度的映射；有效温度、表面重力加速度、金属丰度、光度到质量的映射；有效温度、表面重力加速度、金属丰度、光度、质量到年龄的映射；以及有效温度、表面重力加速度、金属丰度、光度、质量、年龄到初始质量的映射，由此获得光度、质量、年龄和初始质量的预测值，测试集显示其精确度可分别达到0.6%、0.08%、0.4%和0.001%。随后，本论文使用凸包算法筛选出处于主序阶段的观测样本，共获得136,281颗早型星的相关参数。与前人结果对比后发现，所预测的光度和质量的相对误差中位数分别为32%和9%，其差异的来源为表面重力加速度和金属丰度的测量误差。随后将机器学习方法与传统的贝叶斯等年龄拟合方法进行了比较，结果表明机器学习方法不仅在精确度上与贝叶斯等年龄拟合方法相当，而且效率更高，更适合应用于大规模数据集。在利用Gaia的测光观测以及宽距双星对预测的光度和年龄进行验证时发现，光度的相对差异不大，约为36%，差异的主要来源为大气参数的测量误差。但是宽距双星的年龄弥散较大，为0.44 Gyr。通过进一步探究发现这可能是由于金属丰度的测量误差造成的。于是接着探究了金属丰度对4个预测参数的影响，结果表明了金属丰度对年龄预测的影响最大。 (2)基于具有质量测量的早型星样本，本论文对银河系场星中早型星的初始质量函数进行了研究。由于LAMOST望远镜观测策略的设计、观测条件以及对巡天数据的处理方式所引起的选择偏差都有可能会对恒星数密度的测量造成影响，为了保证样本的完备性，首先在距离-绝对星等以及距离-质量的分布上框选了一个恒星数目覆盖较为充足的范围，挑选出约70,000颗早型星作为初始观测样本，随后使用Gaia数据对LAMOST的选择效应进行了改正。我们利用最大似然估计从观测样本中测量了当前质量函数（Present-Day Mass Function，PDMF）的幂律指数，测量结果为αpre=5.59 ~ 0.02。由于本研究的对象是场星且早型星中具有较高的双星比例，在研究过程中需要充分考虑大质量恒星的演化效应和双星的演化效应。本研究采用了数值模拟的方法对演化效应和未分辨双星效应的影响同时进行了改正，最终测量得到的初始质量函数为αini = 2.70 ~ 2.82。输入不同的恒星形成历史进行恒星形成模拟的结果表明：下降斜率越陡峭的恒星形成历史倾向于生成幂率指数更大的当前质量函数。这是小质量恒星的自然累积造成的。最后，使用太阳邻域300 pc、500 pc和800 pc内的样本探究银河系盘上初始质量函数在不同的空间尺度上的统一性结果表明：随着空间尺度的扩大，初始质量函数的测量结果似乎呈现出下降的趋势。这可能与金属丰度的变化有关，然而由于样本量大小以及测量不确定性的限制，其统计显著性不高。 综上所述，本论文基于机器学习方法测量了LAMOST数据中大样本早型星的光度、质量、年龄和初始质量，该样本为早型星相关的研究提供了数据支撑。随后基于该样本，本论文对初始质量函数的大质量端进行了详细的分析，不仅考虑了早型星样本的完备性，还同时对恒星的演化效应和未分辨双星效应进行了改正。最后我们得到的结果与以往的研究具有一致性。 |
| 学科主题 | 天文学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 0 |
| 源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/28969]  |
| 专题 | 云南天文台_大样本恒星演化研究组 |
| 作者单位 | 中国科学院云南天文台 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李启达. 银河系早型星场星的初始质量函数研究[D]. 北京. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：云南天文台
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