6 ph cm − 2 s − 1] MC1f 2002200520082011 MC1e 2002200520082011 MC1d 2002200520082011 MC1a 2002200520082011 observation year MC1b 2002200520082011 MC1c
FIGURE7.13 – Courbes de lumière du flux de la raie Fe Kα correspondant aux six régions rectangulaires de
26 × 61 arcsec2couvrant l’émission du nuage MC1. Les sous-régions en question sont nommées de f (est) à a (ouest) et sont représentées sur la Figure 7.12. Les régressions linéaires (en vert) sont en bon accord avec les données et ont des pentes similaires en valeurs absolues.
propagation du signal à l’intérieur du nuage. De plus, les pentes données par les régressions linéaires des courbes de lumière sont toutes de l’ordre de 0.3 × 10−6 ph cm−2s−1an−1en valeur absolue, ce qui est compatible avec une structure continue et relativement homogène.
C’est la première fois qu’une détection de la variation de la raie à 6.4 keV à l’intérieur du nuage MC1 est rapportée. Ces variations sont vraisemblablement linéaires en fonction du temps, décroissantes à proximité du centre Galactique et croissantes un peu plus loin. Elles apparaissent donc significative-ment différentes des variations vues dans la région du Bridge. Ces différences peuvent être dues, soit à des structures de nuages distinctes, soit à des événements distincts quant à l’origine de l’illumination. Ces deux possibilités sont discutées dans la Section 9.3.
7.3 Analyse systématique des variations du complexe Sgr A
La caractérisation de l’émission Fe Kα présentée à la Section 7.2 a été réalisée sur des régions parti-culièrement brillantes pour lesquelles une telle analyse était réalisable. L’étude souligne l’importance des analyses aux petites échelles mais ne peut pas être étendue à l’ensemble du complexe Sgr A
puisque la statistique est trop faible dans la plupart des régions. De plus, comme expliqué à la Sec-tion 6.3, reconstruire le ou les événements à l’origine des deux comportements temporels mis en évidence dans les nuages moléculaires du Bridge et de MC1 n’est pas chose aisée. La méthode per-mettant d’extraire le plus d’information des variations observées consiste à combiner les informations en provenance de différents nuages. Nous avons donc réalisé une étude systématique du complexe Sgr A en utilisant le flux d’émission entre 4 et 8 keV, afin de caractériser les variations du signal de haute énergie dans des régions carrées de 15 arcsec de coté. L’objectif était de déterminer l’échelle temporelle des variations dans toutes les régions du complexe, afin de contraindre au maximum le schéma d’illumination. Notre analyse s’est donc concentrée sur la région la plus brillante, soit envi-ron 10 × 10 arcmin2, et centrée en (l, b) = (0.06◦, −0.10◦).
Dans la mesure où le fond instrumental est faible comparé à l’émission typique du complexe Sgr A, et puisque la seule émission étendue variable est liée à la réflexion, nous pouvons sans problème attribuer les variations à la propagation de rayons X énergétiques. En effet, le test réalisé sur les régions étudiées à la section précédente démontre que la raie à 6.4 keV et l’émission entre 4 et 8 keV décrivent exactement les mêmes variations. Le flux entre 4 et 8 keV est donc un bon traceur des variations liées à la réflexion, et utiliser cette bande d’énergie plus large permet de disposer d’un nombre d’événements plus élevé, et donc d’étudier les variations avec une meilleure sensibilité. En revanche, l’origine de la composante constante est bien sûr plus difficile à évaluer puisqu’elle contient notamment une contribution du plasma chaud présent au centre de la Galaxie en plus d’un éventuel niveau de fond relatif au nuage.
7.3.1 Présentation des données sous forme d’images
J’ai réalisé une analyse systématique du cube de données contenant le flux entre 4 et 8 keV pour chaque pixel de 15 arcsec de coté couvrant la carte du complexe Sgr A, et ce, pour chaque année dis-ponible. J’ai utilisé la routine CIAO3dmstatpour compter le nombre de photons d’énergie entre 4 et 8 keV dans l’image, ainsi que dans l’image de fond correspondante. En utilisant l’exposition associée, j’ai ensuite calculé le flux entre 4 et 8 keV pour chaque année ainsi que l’erreur à 1 σ correspondante, en supposant une distribution normale.
En raison de différentes stratégies d’observation et du champ de vue limité, la couverture temporelle n’est pas uniforme sur la région considérée. Les nuages MC1, MC2, Br1 et Br2 sont bien couverts (données sur 8 ou 9 ans) alors que le nuage G0.11–0.11 présente une couverture plus éparse, notam-ment pour les extrémités ouest et sud du nuage (seulenotam-ment 2 ou 3 ans). Le nombre d’années d’obser-vation disponibles pour chaque pixel est présenté sur la carte en haut à gauche de la Figure 7.14, il correspond au nombre de points constituant la courbe de lumière pour chaque pixel. Les cartes en bas à gauche et à droite de la Figure 7.14 présentent respectivement les valeurs maximales et minimales de ces courbes de lumière. Les deux cartes en question montrent une émission corrélée avec la matière moléculaire, puisque les régions les plus denses sont les plus brillantes. Les valeurs minimales ne sont pas représentatives d’un niveau zéro d’émission, puisqu’une partie au moins de la région couverte par la carte a été illuminée pendant la totalité de la période couverte par les observations. Cependant, les valeurs minimales de flux sont toutes inférieures à 2.5 × 10−6ph cm−2s−1, alors que les valeurs maximales mettent en évidence les cinq structures moléculaires précédemment identifiées et dont les cœurs sont détectés à plus de 5 × 10−6ph cm−2s−1. A partir de cette comparaison, il est clair que les
FIGURE7.14 – Cartes présentant le cube de données utilisé pour la caractérisation du flux du complexe Sgr A entre 4 et 8 keV. Les pixels correspondent à des régions carrées de 15 arcsec de coté, desquels ont été extraites les courbes de lumière. Pour chaque région, sont représentés : (Coin supérieur gauche) le nombre de points présents dans les courbes de lumière ; (Coin inférieur gauche) la valeur minimale des courbes de lumière ; (Coin inférieur droit)la valeur maximale des courbes de lumière. (Coin supérieur droit) La position des courbes de lumière individuelles présentées aux Figures 7.16, 7.17, 7.18 et 7.19.
variations sont visibles à des échelles de 15 arcsec, et qu’il est possible qu’elles ne soient pas limitées aux régions les plus brillantes. Afin de caractériser plus en avant ces variations, nous avons réalisé une analyse systématique des variations présentes dans les courbes de lumière. Quelques exemples de courbes de lumière caractéristiques dont la position est indiquée sur la carte en haut à droite de la Figure 7.14 sont montrées sur les Figures 7.16, 7.17, 7.18 et 7.19, afin d’illustrer précisément les différents comportements temporels des variations observées.
7.3.2 Caractérisation de deux types de variation distincts
Grâce à l’analyse précédente, nous savons qu’il existe au moins deux comportements temporels dif-férents dans la région du complexe Sgr A. Nous cherchons maintenant à identifier les régions de 15 arcsec variant selon l’un ou l’autre de ces comportements. Afin de caractériser les variations dans toute la région, nous avons donc réalisé à la fois un ajustement linéaire et un ajustement constant sur toutes les courbes de lumière extraites des régions de 15 arcsec de coté, dans la bande d’énergie 4–8 keV. Les résultats sont présentés en termes de probabilité de rejet de ces ajustements dans les deux cartes en haut de la Figure 7.15. Les régions présentant une contribution significative provenant de sources ponctuelles n’ont pas été considérées dans cette analyse. Par ailleurs, afin d’améliorer la visibilité des régions connexes présentant des comportements temporels similaires, les probabilités
FIGURE 7.15 – Cartes obtenues à partir de l’analyse systématique des courbes de lumière du flux entre 4 et 8 keV pour le complexe Sgr A. Les sources ponctuelles principales ont été retirées avant l’analyse. Les proba-bilités données dans les deux cartes supérieures sont combinées à des échelles de 30 arcsec et représentent : (Coin supérieur gauche)le rejet de l’ajustement constant en nombre de sigma, corrigé pour le nombre de tests ; (Coin supérieur droit)le rejet de l’ajustement linéaire en nombre de sigma, corrigé pour le nombre de tests. Les deux cartes en dessous représentent : (Coin inférieur gauche) la pente de la variation donnée par l’ajustement linéaire si l’ajustement constant est rejeté à plus de 5 σ, zéro sinon ; (Coin inférieur droit) l’année correspondant à la valeur maximale de la courbe de lumière lorsque l’ajustement linéaire est rejeté à plus de 5 σ. Ces images montrent que dans les régions contiguës, les variations sont corrélées et sont compatibles avec une régression linéaire (MC1, MC2 et G0.11–0.11) ou non (Br1 et Br2). De plus, la pente des variations et l’année des maxima mettent en évidence une propagation apparente du signal de la droite (décroissant) vers la gauche (croissant).
ont été combinées sur des échelles de 30 arcsec et corrigées pour le nombre de tests4.
L’ajustement constant met en évidence des régions qui varient significativement (carte en haut à gauche de la Figure 7.15). Elles sont principalement situées dans les cinq nuages déjà identifiés et représentent environ un tiers de la surface totale considérée. Environ deux tiers de la région d’étude ne présentent donc pas de variations significatives dans notre analyse. Les courbes de lumière corres-pondantes sont en effet compatibles avec une émission constante, comme montré sur la Figure 7.16. Leurs fluctuations sont négligeables, ce qui est une preuve forte que les variations détectées dans les régions corrélées avec la matière moléculaire sont réelles.
Les résultats concernant le rejet de l’ajustement linéaire mettent en évidence les régions présentant
4. Pour combiner les probabilités sur des échelles de 30 arcsec, nous avons testé simultanément quatre ajustements constants (ou quatre ajustements linéaires) sur quatre pixels adjacents, ce qui revient à sommer le nombre de degrés de liberté et les χ2 obtenus pour les pixels individuels. Afin de ne pas surestimer la signification statistique du résultat nous l’avons ensuite corrigé en considérant le nombre de fausses détections attendues (fonction du nombre de tests total), en supposant une distribution gaussienne.
FIGURE7.16 – Les courbes de lumière du flux entre 4 et 8 keV de différentes régions de 15 arcsec de coté, superposées aux ajustement constant (en rouge) et linéaire (en vert) associés. La position exacte des régions en question est renseignée sur la Figure 7.14. Leur émission est décrite comme invariante par l’analyse précédente et leur courbe de lumière est effectivement compatible avec une intensité constante.
des variations hautement non linéaires (image en haut à droite de la Figure 7.15). Ces variations sont principalement situées dans les nuages Br1 et Br2. Des exemples de courbes de lumière extraites de ces régions sont présentées à la Figure 7.17. L’échelle temporelle des variations observées est parfaite-ment compatible avec les conclusions de l’analyse précédente relatives aux variations de la raie Fe Kα dans cette même structure moléculaire. L’amplitude des variations détectées ici est légèrement plus faible puisque, dans la bande 4–8 keV, l’émission liée à la réflexion est contaminée par une émission de fond constante.
En comparant les résultats concernant le rejet des ajustements linéaire et constant, nous avons égale-ment identifié les régions caractérisées par des variations linéaires. Ces régions sont principaleégale-ment situées dans les nuages MC1, MC2 et G0.11–0.11. Un échantillon des courbes de lumière issues de la région MC1 est présenté à la Figure 7.18. Celles-ci sont pleinement compatibles avec ce qui a été déduit de l’analyse spectrale réalisée pour cette région, et l’amplitude des variations fournie par cette seconde analyse est même légèrement plus importante, puisque la taille des sous-régions considérées ici est plus proche de la taille angulaire des variations morphologiques de l’émission. Par ailleurs, l’émission des nuages MC2 et G0.11–0.11 est globalement décroissante sur une échelle tem-porelle de dix ans. Des exemples de courbes de lumière caractéristiques issues de ces deux régions sont présentés dans les Figures 7.18 et 7.19. La décroissance de l’émission est pleinement compatible avec celle observée dans le nuage MC1, et ceci suggère fortement que ces trois nuages sont en train de refléter l’illumination provenant d’un événement unique. Néanmoins, quelques sous-structures de G0.11–0.11 semblent montrer une tendance différente, avec notamment une légère augmentation de l’émission. Cette différence à l’intérieur même du nuage G0.11–0.11 peut être expliquée par une structure complexe de la matière moléculaire le long de la ligne de visée. En effet, ces régions spéci-fiques pourraient être soit légèrement plus loin le long de la ligne de visée, et donc refléter le même événement mais avec un certain retard, soit légèrement plus proches et donc refléter un événement plus récent.
7.3.3 Indications en faveur d’une propagation du signal
A partir de la caractérisation des courbes de lumière individuelles, il est manifeste que la plupart des régions qui varient significativement présentent des variations linéaires. Afin de visualiser la
réparti-FIGURE 7.17 – Courbes de lumière de l’émission entre 4 et 8 keV extraites de différentes régions carrées de 15 arcsec de coté appartenant à Br1 et Br2, superposées aux ajustements constant (rouge) et linéaire (vert). La position exacte des régions en question est renseignée sur la Figure 7.14. Les variations rapides observées dans ces régions ne peuvent pas être ajustées correctement par une simple régression linéaire.
FIGURE 7.18 – Courbes de lumière de l’émission entre 4 et 8 keV extraites de différentes régions carrées de
15 arcsec de coté appartenant à MC1 ou MC2, superposées aux ajustements constant (rouge) et linéaire (vert). La position exacte des régions en question est renseignée sur la Figure 7.14. Les fortes variations observées dans ces régions sont correctement ajustées par une régression linéaire.
FIGURE 7.19 – Courbes de lumière de l’émission entre 4 et 8 keV extraites de différentes régions carrées de
15 arcsec de coté appartenant à G0.11–0.11, superposées aux ajustements constant (rouge) et linéaire (vert). La position exacte des régions en question est renseignée sur la Figure 7.14. Les fortes variations observées dans les deux premières sous-régions sont correctement ajustées par une régression linéaire, tandis que la troisième semble indiquer un comportement différent.
tion spatiale des tendances croissantes et décroissantes de ces variations, j’ai cartographié la valeur de la pente donnée par la régression linéaire dans les régions significativement variables (rejet de l’ajustement constant à plus de 5 σ). Les résultats sont présentés sur la carte en bas à gauche de la Figure 7.15. La plupart des variations détectées sont réparties sur plusieurs régions contiguës mon-trant la même tendance. En particulier, les cinq régions identifiées montrent des variations corrélées. Le signal semble s’être propagé d’ouest en est, puisque les extrémités ouest de MC1 et MC2 ont montré une décroissance, tandis que l’extrémité est de MC1 et l’ensemble du Bridge ont au contraire augmenté. Dans la portion la plus à l’est de la région d’étude, le nuage G0.11–0.11 ne semble pas se conformer à cette propagation apparente, et montre une nette décroissance. Toutefois, dans l’hypo-thèse où ce nuage serait situé en avant des autres structures moléculaires, il est possible qu’il reflète le même événement de haute énergie que les régions montrant la propagation d’ouest en est. Cette méthode de cartographie des pentes des variations met également en évidence des régions d’émission plus faible, en détectant par exemple un ensemble de pixels décroissants au sud de la région MC2, et croissants au sud de la région Br1. Cette nouvelle détection correspond à la région G0.04–0.13 et renforce la théorie d’une propagation du signal dans ces structures. Elle suggère ainsi que ces régions sont spatialement proches des régions les plus brillantes.
L’ajustement linéaire n’est pas adéquat pour caractériser correctement les variations piquées de type Br1. J’ai donc également considéré l’année du pic d’émission dans les cas où l’ajustement linéaire était rejeté à plus de 5 σ. Les résultats sont représentés dans la carte en bas à droite de la Figure 7.15. Selon cette caractérisation plus stricte, 7% de la région choisie présente des variations non linéaires. La plupart de ces variations sont détectées à l’intérieur du Bridge, et l’année du pic d’émission est compatible avec la caractérisation linéaire précédente. Le centre du nuage MC1 présente également des variations non linéaires, comme cela a déjà été mentionné à la Section 7.2.2. Cette tendance non linéaire est restreinte aux quelques pixels centraux mais est « étalée » sur une plus grande région de la carte en raison du lissage des probabilités sur des échelles de 30 arcsec.
L’analyse systématique des variations du complexe Sgr A confirme la présence de deux comporte-ments temporels différents. Les variations fortes et rapides, déjà détectées dans les régions Br1 et Br2 par l’analyse spectrale précédente, semblent restreintes à ces deux structures, alors que la variation linéaire plus lente détectée dans MC1 est également visible dans les nuages MC2, G0.11–0.11 et G0.04–0.13. Une caractérisation fine des variations dans les régions adjacentes aux nuages les plus brillants montre également une tendance croissante ou décroissante du signal et contribue à mettre en évidence la propagation apparente du signal dans le complexe Sgr A.