从观测数据的系统综合到星系形成物理

Large samples of galaxies are now available in various wavebands at different redshifts from big observational programs..These together provide an unprecedented data base to understand how galaxies form and evolve.The objectives .of the proposed research are: (1) to develop a statistically rigorous Bayesian method to effectively summarize multiple .observational data sets of the galaxy population in terms of generic empirical models and priors from the current .Lambda-CDM cosmology; (2) to learn galaxy-formation physics from the posterior empirical models with the use of .both hydrodynamical simulations and semi-analytical models of galaxy formation. The investigators propose.to use the wealth of detailed observational data of galaxies to constrain models. .To this end, the PI plan to develop a Bayesian inference method, and dark matter halo - based empirical/semi-analytical models .of galaxy formation to summarize the observational data in a statistically rigorous .way. They will use a large set of gas simulations, in combination with the empirical/semi-analytical data summaries, .to understand how different physical processes shape the galaxy population observed..The questions to be addressed include: (1) how galaxies assemble their masses and how star formation .proceeds in different galaxies; (2) how feedback affects the gas component in galaxies; (3) the growth of supermassive .black holes, and how AGN feedback affects galaxy formation and evolution; (4) the properties of ionizing .sources at high redshift and how the Universe was re-ionized.

现有及未来大样本星系巡天必将给出各种不同波段的大样本。 这些观测将提供对星系研究的前所未有的数据。本项目的目的是：.（1）发展一套基于 Bayesian 理论的较为严格的统计方法，并利用现有宇宙学框架和经验模型， 来对观测数据进行有效的综合。.（2）利用星系形成的半解析模型及气体模拟，研究观测综合对星系形成及演化物理过程的限制。.所要解决的问题包括：.（1）不同星系中的恒星形成以及质量增长历史；.（2）反馈效应怎样影响星系中不同气体组份；.（3）超大黑洞的形成和增长， 以及活动星系核反馈对星系形成及演化的影响；.（4）宇宙再电离源的性质及再电离过程。

本项目针对大型观测巡天的星系样本研究这一前沿问题，计划利用Bayesian统计方法、现有宇宙学模型、以及星系形成的半解析模型及气体模拟等作为研究工具，发展一套对观测数据进行有效综合的研究方法，并在过程中开展星系的恒星形成历史和质量增长历史、恒星反馈和活动星系核反馈对星系形成和演化的影响、宇宙再电离性质及其再电离过程等关键问题的研究。项目自2017年1月开始以来，项目组一方面积极参加SDSS-IV国际巡天以获取最新观测数据，同时继续与ELUCID数值模拟合作组开展合作，针对上述研究计划，在理论和观测上完成了一系列研究工作。主要包括：1）利用SDSS巡天数据系统地研究了低红移星系的恒星形成“熄灭”过程，发现暗物质晕质量是导致星系“熄灭”的主导因素，且该结论对中央星系和卫星星系都成立；2）利用低红移巡天构建了星系群表并交叉分析了星系群与Planck卫星观测的SZ效应，测量了星系群（团）的重子气体含量，结果表明所谓的“遗失的重子”很可能存在于温度介于10万到百万度的温热气体中；3）利用SDSS和数值模拟研究了z=0和z~2的星系质量函数，发现低质量端的测量受cosmic variance效应显著影响并提出了可以很好修正该效应的方法，提出并验证了从下一代高红移巡天中搜寻星系群的有效方法；4）利用MaNGA的积分场光谱数据研究了星系中的恒星初始质量函数和小质量星系的恒星形成历史，发现初始质量函数的大质量端斜率依赖于恒星金属丰度，小质量星系中有显著的年老星族；5）首次研究了21厘米谱线的三点关联函数，发现该统计量与物质分布的三点关联函数之间存在一个简单的线性关系，这位研究宇宙再电离时代打开了一个新的窗口，对未来21厘米观测提供了新的数据分析方向。这些研究结果从观测和理论上将星系巡天统计与星系形成的物理模型联系起来，对于认识星系物理具有重要的学术价值。

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