Histoire évolutive de la galaxie spirale NGC 5430
Mémoire Lorraine Chrétien Maîtrise en physique Maître ès sciences (M.Sc.) Québec, Canada © Lorraine Chrétien, 2016Résumé
La galaxie spirale barrée NGC 5430 est particulière en ce sens qu’elle présente un noeud Wolf-Rayet très lumineux et des bras asymétriques. Des spectres longue-fente le long de la barre et dans le bras déformé ainsi que des données SpIOMM couvrant l’ensemble de la galaxie ont été analysées. L’absorption stellaire sous-jacente a été soustraite des spectres longue-fente à l’aide d’un ajustement de modèles théoriques de populations stellaires fait avec le programme GANDALF. L’absorption a un impact très important sur le calcul de l’extinction ainsi que sur les différents diagnostics propres aux régions HII et aux populations stellaires jeunes. Enfin, cette étude montre que NGC 5430 comporte une composante gazeuse ionisée diffuse sur toute son étendue et qu’il est important d’en tenir compte afin d’appliquer correctement les diagnostics. Un des scénarios évolutifs proposés au terme de cette étude est que le noeud Wolf-Rayet constitue le restant d’une petite galaxie ou d’un nuage intergalactique qui serait entré en collision avec NGC 5430. Une structure englobant le noeud Wolf-Rayet se déplace à une vitesse considérablement inférieure (50 - 70 km s´1) à celle attendue à une telle distance
du centre de la galaxie (200 - 220 km s´1). De plus, le noeud Wolf-Rayet semble très massif
puisque l’intensité maximale du continu stellaire de cette région est semblable à celle du noyau et est de loin supérieure à celle de l’autre côté de la barre. Le nombre d’étoiles Wolf-Rayet (2150) est aussi considérable. Il n’est toutefois pas exclu que la différence de vitesses observée témoigne d’un écoulement de gaz le long de la barre, qui alimenterait la formation stellaire du noeud Wolf-Rayet ou du noyau.
Abstract
The barred spiral galaxy NGC 5430 is unique in that it presents a very bright Wolf-Rayet node and asymmetric arms. Long-slit spectra along the bar and in the irregular arm as well as SpIOMM data covering the entire galaxy were analyzed. The underlying absorption was subtracted from the long-slit spectra using the program GANDALF that combines several models of stellar populations. The analysis revealed that the absorption has a very significant impact on the calculation of extinction and on the different diagnosis used to study HII regions and young stellar populations. Finally, this work shows that NGC 5430 has a diffuse ionized gas component superposed over its disk and that it is important to take it into account in order to apply the appropriate diagnosis. A proposed evolutionary scenario is that the Wolf-Rayet node harbors the remains of a small galaxy or an intergalactic cloud that would have collided with NGC 5430. A structure encompassing the Wolf-Rayet node moves at a considerably lower velocity (50 - 70 km s´1) than expected at such a distance from the center of the
galaxy (200 - 220 km s´1). Furthermore, the Wolf-Rayet node seems very massive since the
maximum intensity of the stellar continuum in this region is similar to that of the nucleus and is far superior to that of an equidistant region on the other side of the bar. The number of Wolf-Rayet stars in the knot also seems very large (2150). It is however not excluded that the observed difference in velocity testifies of a gas flow along the bar, which would nourish star formation at the Wolf-Rayet node or at the galaxy center.
Table des matières
Résumé iii
Abstract v
Table des matières vii
Liste des tableaux ix
Liste des figures xi
Remerciements xvii
Introduction 1
1 Théorie 5
1.1 Évolution des galaxies . . . 5
1.2 Régions HII . . . 6
1.3 NGC 5430 . . . 7
1.4 Gaz ionisé diffus . . . 9
1.5 Caractéristiques des spectres des populations stellaires . . . 11
1.6 Extinction intrinsèque . . . 12
1.7 Activités thermique et non-thermique . . . 12
1.8 Abondance chimique du gaz . . . 14
1.9 Populations jeunes . . . 17
2 Observations 19 2.1 Spectrographe longue-fente . . . 19
2.2 SpIOMM . . . 19
2.3 Réduction des données . . . 21
2.4 Mesures et incertitudes. . . 30
3 Spectroscopie longue-fente 35 3.1 Régions étudiées . . . 35
3.2 Galaxie inconnue . . . 36
3.3 Soustraction de la composante d’absorption stellaire . . . 37
3.4 Extinction . . . 44
3.5 Source d’ionisation . . . 47
3.6 Abondance du gaz . . . 52
4 SpIOMM 61
4.1 Dynamique du gaz ionisé. . . 61
4.2 Définition des régions HII . . . 66
4.3 Diagrammes BPT et abondance du gaz. . . 68
5 Discussion 77
5.1 Scénario évolutif . . . 77
5.2 Présence du gaz ionisé diffus. . . 81
Conclusion 83
Bibliographie 85
A Âge des populations jeunes des spectres longue-fente 89
Liste des tableaux
1.1 Caractéristiques de NGC 5430. . . 8
2.1 Observations avec le spectrographe longue-fente . . . 20
2.2 Observations avec SpIOMM . . . 21
2.3 Domaines de longueur d’onde affectées par des taches sur le CCD STA0520Ab . 24 2.4 Raies du ciel utilisées pour la calibration en longueur d’onde des spectres de la galaxie . . . 25
2.5 Liste des raies mesurées dans les spectres longue-fente . . . 32
3.1 Vitesse radiale résiduelle du gaz selon GANDALF dans les régions des spectres longue-fente . . . 38
3.2 Excès de couleur E(B´V) des spectres longue-fente . . . 45
3.3 Rapports de raies des spectres longue-fente . . . 49
3.4 Résultats des diagnostics pour départager les régions HII des régions de GID . 51 3.5 Abondances obtenues avec le diagnostic [NII]/[OII] . . . 53
3.6 Paramètre d’ionisation obtenu avec le diagnostic [OIII]/[OII] . . . 54
3.7 Abondances obtenues avec le diagnostic R23 . . . 55
3.8 Âge de la population jeune selon Hα . . . 58
3.9 Âge de la population jeune selon Hβ . . . 58
4.1 Paramètres utilisés pour la routine HIIphot . . . 67
4.2 Mesure des raies dans les données SpIOMM - « RHII ». . . 71
4.3 Mesure des raies dans les données SpIOMM - « RHII + GID » . . . 72
5.1 Dispersion de vitesses du gaz et des étoiles pour chaque région des spectres longue-fente . . . 79
Liste des figures
1.1 Image de la galaxie NGC 5430 . . . 8
1.2 Rapports de raies pour les régions HII et les régions de GID . . . 10
1.3 Exemple d’une raie d’émission Hβ affectée par l’absorption stellaire sous-jacente 11 1.4 Diagrammes diagnostiques BPT pour diverses sources d’ionisation . . . 14
1.5 Illustration du processus itératif de Kewley et Dopita pour déterminer l’abon-dance du gaz . . . 15
1.6 Diagrammes diagnostiques de l’abondance et du paramètre d’ionisation . . . . 16
1.7 Largeur équivalente de la raie Hα et Hβ en fonction de l’âge et de la métallicité pour un sursaut instantané . . . 18
2.1 Image de NGC 5430 avec la position des fentes . . . 20
2.2 Ajustement de la plage uniforme . . . 23
2.3 Plage uniforme normalisée . . . 24
3.1 Détermination des régions sur les images longue-fente . . . 36
3.2 Spectre de la galaxie inconnue (région R4) . . . 37
3.3 Spectres longue-fente des régions de la barre et du bras superposés aux meilleurs modèles de populations stellaires selon GANDALF . . . 40
3.4 Proportion des populations stellaires selon GANDALF . . . 45
3.5 Comparaison de l’excès de couleur avant et après la soustraction de l’absorption sous-jacente . . . 46
3.6 Diagrammes diagnostiques BPT des régions longue-fente . . . 48
3.7 Abondance selon le diagnostic [NII]/[OII] . . . 52
3.8 Paramètre d’ionisation selon le diagnostic [OIII]/[OII] . . . 54
3.9 Abondance selon le diagnostic R23 . . . 55
3.10 Âge moyen trouvé à l’aide des raies Hα et Hβ . . . 59
4.1 Cartes du flux des raies d’émission Hα, [NII] et du continuum obtenues avec SpIOMM . . . 62
4.2 Carte de vitesse selon la raie d’émission Hα . . . 64
4.3 Courbes de rotation . . . 65
4.4 Courbe de rotation moyenne pour la barre et pour le disque . . . 65
4.5 Courbe de rotation moyenne obtenue par Epinat et al. . . 66
4.6 Définition des régions pour le cas « RHII » . . . 69
4.7 Définition des régions pour le cas « RHII + GID » . . . 70
4.8 Diagrammes BPT pour les données SpIOMM . . . 73
A.1 Diagnostic pour l’âge dans le cas du spectre brut longue-fente . . . 90
A.2 Diagnostic pour l’âge dans le cas du spectre du spectre longue-fente où la
po-pulation vieille a été soustraite . . . 91
[...] J’arrive - excusez-moi ! - par la dernière trombe. Je suis un peu couvert d’éther. J’ai voyagé !
J’ai les yeux tout remplis de poudre d’astres. J’ai Aux éperons, encor, quelques poils de planète !
(Ceuillant quelque chose sur sa manche.) Tenez, sur mon pourpoint, un cheveu de comète !...
[...] Mais je compte en un livre écrire tout ceci, Et les étoiles d’or qu’en mon manteau roussi Je viens de rapporter à mes périls et risques, Quand on l’imprimera, serviront d’astérisques !
Cyrano de Bergerac Edmond Rostrand
Remerciements
Ce mémoire n’aurait jamais pu voir le jour si ce n’eût été du support de plusieurs personnes dont la contribution mérite d’être soulignée. Je voudrais tout d’abord remercier ma directrice de recherche, Carmelle Robert, pour son soutien, qui s’étend bien au-delà de l’élaboration de ce projet. Je la remercie pour son engagement, sa flexibilité, sa patience et la confiance qu’elle m’a accordée depuis le début, en m’offrant ma toute première chance dans le domaine de la recherche, jusqu’à la fin. Merci également pour tout le temps donné sans compter, pour toutes les corrections, parfois très élaborées, effectuées sur mes nombreuses demandes de bourses. Votre contribution a certainement joué un grand rôle dans l’obtention de certaines d’entre elles. Enfin, je ne la remercierai jamais assez pour tous les accommodements faits à mon égard pour me permettre de mieux concilier études et famille. Je pense entre autres à la présence de ma fille, parfois distrayante, lors de certaines de nos rencontres.
Je souhaite aussi remercier les autres professeurs du groupe d’astrophysique de l’Université Laval : Laurent Drissen, Gilles Joncas, Hugo Martel et Serge Pineault. J’ai pu profiter de leur grande expérience et de leur expertise, qu’ils ont généreusement partagées dans le cadre de divers cours. Certains d’entre eux m’ont aidée à un moment ou à un autre lors de mes études graduées, que ce soit en me prodiguant des conseils concernant les demandes de bourses, ou encore par de simples encouragements et je les en remercie.
Je tiens aussi à remercier chaleureusement Laurie Rousseau-Nepton et Thomas Martin pour tout le temps qu’ils m’ont accordé avec une si grande générosité. Merci pour toutes les heures données sans compter pour discuter de problématiques toutes plus pointues les unes que les autres. Leur contribution a grandement marqué ce travail. Merci également aux autres étudiantes et étudiants qui ont fait parti à un moment ou à un autre du groupe d’astrophysique de l’Université Laval et qui m’ont tenu compagnie tout au long de mes études graduées. Je pense entre autres à Antoine Bilodeau, Marianne Girard, Sébastien Lavoie, Pierre Malcom Fortier, Christian Carles, Jean-François Robitaille, Jean-Michel Mugnes, Prime Karera, Issouf Kafando, Ismaël Moumen et Benoît Côté. Merci pour votre amitié et pour tout le bon temps passé ensemble.
Je voudrais aussi remercier les comités de sélection des bourses Hubert-Reeves et du Fonds de recherches - Nature et technologies pour la confiance qu’ils m’ont accordée en m’octroyant ces
distinctions. Le support financier dont j’ai bénéficié a grandement contribué à l’aboutissement et à la qualité de ce projet.
Sur un plan plus personnel, je souhaite remercier mes grandes amies, Geneviève Thibodeau-Brousseau, Émilie Bouchard Dostie et Mélissa Girard pour m’avoir soutenue moralement pen-dant toute la durée de mon long retour aux études. Je remercie aussi tous ceux qui de près ou de loin sont présents pour moi au quotidien. Il me faut entre autres remercier ma formidable maman. Merci d’avoir été là pour moi dans les bons moments comme dans les moins bons et de m’avoir supportée au maximum de tes capacités. Je remercie aussi du fond du coeur mon père, pour son amour, son soutien et tous les sacrifices qu’il a faits pour faire de moi une meilleure personne. Je lui dois beaucoup. Je tiens également à remercier ma belle-famille pour m’avoir si chaleureusement accueillie et épaulée tout au long de mon parcours. Merci pour toutes les attentions à mon égard qui ont adouci les moments plus difficiles.
Finalement, cette maîtrise n’aurait jamais pu voir le jour sans le soutien indéfectible de mon partenaire de vie, mon amoureux, Alexandre Guillemette. Je ne le remercierai jamais assez pour la confiance qu’il m’a accordée, même lorsque mes études semblaient éternelles, et pour m’avoir soutenue, dans tous les sens du terme, durant toute la durée de ce projet. Je le remercie pour son amour, sa générosité et sa grande patience, autant envers moi qu’envers notre fille, Léanne. Enfin, je dois un merci tout spécial à ma fille, pour sa douce présence durant toute la durée de mes études graduées. Je la remercie d’avoir partagé sa maman avec le deuxième bébé que représente ce projet de maîtrise.
Introduction
L’Univers tel qu’on le connaît aujourd’hui est le produit d’un long processus évolutif qui prend racine dans le Big Bang. Pour mieux comprendre cette évolution, on doit se tourner vers ce qui compose, entre autres, les galaxies. Celles-ci sont constituées de divers éléments interdé-pendants, tels que le gaz, les étoiles et la matière sombre, qui sont soumis à des processus évolutifs influencés par les conditions environnantes. Pour arriver à comprendre ces phéno-mènes, on peut étudier les caractéristiques des populations stellaires qui forment une galaxie. Au fil du temps, les populations stellaires gardent les signatures des mécanismes (interactions, processus séculaires, accrétions, supervents...) qui marquent l’évolution des galaxies.
Dans le cadre de ce projet de maîtrise, je fais l’étude des populations stellaires de la galaxie NGC 5430. Cette galaxie spirale barrée est particulière, car elle est très massive, comporte un noeud Wolf-Rayet à l’une des extrémités de la barre et montre des bras asymétriques. NGC 5430 est un objet intéressant pour la compréhension des processus qui influencent l’évo-lution des galaxies ; ses particularités suggèrent qu’une interaction a eu lieu dans le passé. Une autre hypothèse pour expliquer le noeud Wolf-Rayet est directement reliée à la barre. Diverses simulations montrent en effet que la barre joue un rôle important pour concentrer le gaz, soit dans le centre de la galaxie, le long de la barre ou à ses extrémités. Dans ce cas, caractériser les divers épisodes de formation stellaire s’avère être un atout important pour reconstruire l’histoire évolutive de la galaxie et y situer les moments où un apport de gaz a eu lieu. Dans le but de poser un scénario plausible quant à l’histoire évolutive de NGC 5430, j’analyse des données spectroscopiques longue-fente obtenues selon deux orientations sur la galaxie (sur la barre en passant par le noyau et le noeud Wolf-Rayet, puis dans le bras nord en englobant au passage une candidate improbable pour l’interaction). J’ai aussi en main des données du spectro-imageur SpIOMM (cube rouge). SpIOMM est un spectro-imageur à transformée de Fourier (STF) qui permet d’obtenir des spectres sur l’ensemble de la galaxie. Cette façon de faire m’offre la possibilité d’étudier de façon très détaillée les caractéristiques des populations jeunes sur le plan spatial.
Les articles de Keel (1982, 1987) posent l’hypothèse selon laquelle le noeud Wolf-Rayet serait le reste d’une galaxie de type tardif qui serait entrée en collision avec NGC 5430, ce qui aurait provoqué le sursaut observé. Si tel est le cas, on devrait observer certains signes de
cette interaction : des structures particulières dans le profil du gaz neutre, une perturbation de la dynamique de la galaxie ou bien une masse stellaire très importante qui indiquerait l’emplacement du vestige du bulbe de la galaxie tardive, par exemple. Afin de vérifier cette hypothèse, j’ai comparé les caractéristiques des populations stellaires et étudié la dynamique et les propriétés du gaz ionisé. La carte de vitesse montre effectivement une structure particulière autour du noeud Wolf-Rayet qui a un écart de vitesse d’environ 50 - 70 km s´1 avec les
régions environnantes. De plus, l’intensité maximale du continuum du noeud Wolf-Rayet est très élevée, soit environ la moitié de celle du bulbe de la galaxie et environ 60 fois plus élevée que la région correspondante à l’opposée de la barre. L’intensité de la bosse Wolf-Rayet à 4650 Å confirme une grande masse stellaire dans le noeud Wolf-Rayet. Ces éléments portent à croire que le noeud Wolf-Rayet serait une petite galaxie riche en gaz ou un gros nuage de gaz intergalactique qui serait entré en collision avec NGC 5430, provoquant un sursaut de formation stellaire il y a 5 Ma. Il n’est toutefois pas exclu que la structure particulière en vitesses observée autour du noeud Wolf-Rayet, qui s’étend le long de la barre, témoigne d’un écoulement de gaz, qui alimenterait la formation stellaire du noeud ou du noyau.
Afin de bien caractériser les populations stellaires et le gaz ionisé, j’ai démontré qu’il est impor-tant de tenir compte de l’effet de l’absorption sous-jacente sur les différents diagnostics propres aux régions HII qui accompagnent la formation stellaire. Cette absorption est une signature directe des populations vieilles et jeunes d’étoiles. Pour ce faire, j’estime la contribution de chaque population aux spectres de différentes régions de la barre et du bras nord de NGC 5430 avec GANDALF, un programme qui détermine la meilleure combinaison linéaire de popula-tions stellaires simples d’âges et de métallicités variés. Le programme détermine la meilleure combinaison linéaire de modèles pour ajuster la composante d’absorption stellaire du spectre observé. Suite à ce traitement, je constate que l’absorption sous-jacente affecte grandement l’extinction calculée à partir des raies d’émission jusqu’à la doubler dans certaines régions plus critiques. L’abondance chimique du gaz se voit en général sous-estimée, peu importe l’indi-cateur utilisé, alors que l’âge des populations donné par les raies d’émission est affecté à la hausse par l’absorption sous-jacente. Ces effets sont autant importants que la proportion de populations vieilles est grande. Le fait de prendre en compte l’absorption dans le calcul des rapports de raies affecte la position des sources dans les diagrammes diagnostiques d’activité non-thermique, qui servent à déterminer la source d’ionisation, décalant souvent celles-ci vers la position des régions HII dans la section correspondante du diagramme. Cependant, la consi-dération de l’absorption sous-jacente ne règle pas tout ; certains rapports de raies demeurent anormaux. L’hypothèse proposée alors est que les rapports de raies sont influencés à la hausse par la présence accrue de gaz ionisé diffus (GID) autour des régions HII. Afin de soutenir cette hypothèse, j’étudie l’impact de la taille des régions sur les rapports de raies à partir des données SpIOMM. Bien que l’origine exacte du GID soit encore inconnue, il est bien présent dans le milieu interstellaire entre les régions HII et autour du disque des galaxies spirales. Le fait de définir des régions plus grosses devrait donc augmenter la contribution du gaz diffus
dans ces régions et modifier les rapports diagnostics à la hausse. C’est effectivement ce qui est observé.
Ce mémoire est divisé de la façon suivante. Le Chapitre 1présente divers éléments de théorie utiles à la compréhension de ce projet. Le Chapitre2contient tous les renseignements relatifs aux données observationnelles étudiées et à leur réduction. Les Chapitres 3 et 4 regroupent tous les résultats tirés de l’analyse des données recueillies en lien avec les buts visés. Les résultats tirés des différentes données observationnelles sont mis en lien dans le Chapitre 5
et un scénario évolutif cohérent avec les résultats obtenus y est élaboré. Enfin, la conclusion présente un résumé des résultats importants ainsi qu’une discussion portant sur différentes voies à explorer afin de pousser plus loin l’étude de NGC 5430 et de confirmer les différentes hypothèses émises dans ce travail.
Chapitre 1
Théorie
1.1
Évolution des galaxies
L’un des premiers grands efforts de compréhension des galaxies a été fait par Hubble au début du 20e siècle. Il a alors classé les galaxies de l’Univers local selon leur morphologie. Quatre
grandes classes sont ressorties : les elliptiques (E), les lenticulaires (SO), les spirales (barrées SB ou non SA) et les irrégulières (Irr). Celles-ci mettent en évidence des différences dans le contenu et la dynamique des galaxies. De nos jours, ces divers types sont placés dans un contexte évolutif : les galaxies elliptiques sont principalement le résultat de collisions (Benson 2010), alors que les galaxies lenticulaires sont placées sur une branche parallèle aux spirales, avec les spirales anémiques, et soulignent l’importance des interactions pour compresser le gaz en étoiles dans les galaxies (van den Bergh 1976).
Les galaxies elliptiques contiennent peu de gaz, donc sont moins propices à la formation stel-laire, et sont plus nombreuses dans le centre des amas de galaxies. Elles abritent généralement des populations vieilles d’étoiles riches en métaux et montrent de grandes dispersions de vi-tesses. Les galaxies lenticulaires sont semblables aux galaxies elliptiques, mais comportent un disque de vieilles étoiles, sans gaz et sans bras spiraux. Les galaxies spirales ont la forme d’un disque aplati maintenu par la rotation des étoiles et du gaz. Elles ont un bulbe en leur centre. Elles doivent leur nom à des bras spiraux dans le disque, qui contiennent beaucoup de gaz propice à une formation stellaire active. Les étoiles massives, qui sont très brillantes, ont un temps de vie court et n’ont pas le temps de quitter les bras spiraux avant leur mort, ce qui contribue à la grande luminosité de ces derniers. Le bulbe, plus ou moins important selon le sous-type de galaxie spirale, peut abriter des populations vieilles d’étoiles, qui ont une grande dispersion de vitesses. Différentes structures telles qu’une barre ou un anneau peuvent se déve-lopper à même une galaxie spirale. Enfin, les galaxies irrégulières, comme leur nom l’indique, ont une forme irrégulière. Elles sont en général petites et contiennent beaucoup de gaz et de poussière. Des trous noirs supermassifs sont souvent remarqués dans le coeur des galaxies avec une masse proportionnelle à la masse du bulbe de leur galaxie hôte (Marconi & Hunt 2003).
L’activité de formation stellaire des spirales rend ces objets intéressants dans un contexte de compréhension de l’évolution des galaxies. Gaz et étoiles sculptent les différentes morphologies que nous observons. Les barres des spirales témoignent d’une dynamique complexe et de phé-nomènes évolutifs lents dans les galaxies. Elles se forment grâce à un potentiel gravitationnel asymétrique, qui est dû à une asymétrie dans la distribution de la matière sombre ou à une in-teraction, et peuvent s’autodétruire (Kormendy & Kennicutt 2004). En effet, elles constituent un moyen efficace pour freiner, transporter le gaz jusqu’au centre de la galaxie et nourrir un AGN ou un sursaut de formation stellaire (Combes 2003). On observe souvent de la formation stellaire dans des anneaux circumnucléaires (Álvarez-Álvarez et al. 2015 ; Pan et al. 2013). Le gaz pris dans ces structures serait le siège d’une formation stellaire active. La barre primaire pourrait aussi réarranger le gaz pour créer des sursauts de formation stellaire à ses extrémités (Renaud et al. 2015). Par contre, un grand apport de gaz peut déstabiliser le potentiel qui a créé la barre et ainsi la détruire (Friedli & Martinet 1993).
Il existe plusieurs types de phénomènes pour expliquer la formation stellaire dans les galaxies. On parle de phénomènes externes dans le cas de collisions ou d’interactions entre galaxies et de l’accrétion de gaz cosmique. Des phénomènes internes, qu’on dit souvent responsables de l’évolution séculaire peuvent impliquer une barre ou des phénomènes rétroactifs associés aux vents stellaires des étoiles OB, aux supernovae (Heckman 1997) et aux noyaux actifs (AGNs ; Karouzos et al. 2014). Le lien entre une formation stellaire active et violente et les interactions est bien établi (Ellison et al. 2008 ; Wong et al. 2011). Les causes internes favorisent une formation stellaire plus modeste et locale. Elle prend plus de temps à se manifester et c’est pour cela qu’il est plus difficile de l’étudier et de la relier à un élément déclencheur. En étudiant les caractéristiques des populations stellaires en divers endroits dans une galaxie, on peut comprendre quelles étaient les conditions qui prévalaient à l’époque de la compression du gaz en étoiles et imaginer des scénarios possibles expliquant les observations. Ce type d’étude est de plus en plus possible avec le développement d’instruments de type spectro-imageur (qui permettent d’observer simultanément plusieurs régions d’une galaxie) et le développement de techniques de synthèse de populations stellaires.
1.2
Régions HII
Les régions HII sont des régions de formation stellaire active. Spontanément ou après une perturbation du milieu (interactions, écoulements de gaz, explosion de supernovae, vents stel-laires...), le gaz peut se comprimer et donner lieu à la formation d’étoiles. Celles-ci naissent en amas (10 - 100 pc de diamètre ; Meurer et al. 1995) et la distribution des étoiles suivra une fonction de masse assez spécifique (Kroupa 2008), croit-on, et comptera parmi le nombre une certaine quantité d’étoiles massives. Les étoiles OB sont des étoiles très chaudes (ě 20 000 K) et massives (ě 10 M@) qui ne vivent pas longtemps (< 10 Ma) et qui produisent un flux
une « sphère » ionisée à partir du gaz résiduel n’ayant pas servi à former les étoiles, qu’on appelle région HII. En observant une région HII, on retrouve des raies d’émission nébulaire causées par la recombinaison des électrons ou la collision des élections avec des ions lourds (Osterbrock & Ferland 2006). On observe dans le visible les raies de Balmer en émission, dont la raie Hα qui est souvent très forte, ainsi que des raies collisionnelles d’ions d’oxygène, d’azote et de souffre, surtout. On retrouve principalement des régions HII dans les bras des galaxies spirales, qui contiennent beaucoup de gaz. En effet, les bras sont des zones de compression du gaz, ce qui provoque la formation stellaire (Elmergreen 2009). Les étoiles les plus mas-sives (Á 20 M@) passent par une phase Wolf-Rayet (WR), où les vents stellaires denses et
chauds sont responsables de raies d’émission larges dans le spectre visible. Les étoiles massives finissent par exploser en supernovae après avoir enrichi considérablement le milieu, laissant dans la population les étoiles qui ont une plus faible masse. Ces dernières, qui ont souvent un pic d’émission dans le visible, retournent dans le milieu interstellaire des éléments pauvres en métaux, peu individuellement, mais en grande quantité collectivement. Ces étoiles finissent par se mélanger entre populations dans le disque.
1.3
NGC 5430
Mon projet se concentre sur la galaxie spirale barrée NGC 5430 (voir Fig. 1.1). Cette galaxie est de type WR à cause de la population d’étoiles située à une extrémité de la barre qui montre des signatures très fortes d’étoiles WR. Elle est située à une distance de 39.1 Mpc ; le Tableau 1.1résume les caractéristiques de cette galaxie. NGC 5430 a deux bras bien marqués, dont un (au nord) est plus épais et contient sept régions HII d’intensité normale (Keel 1987). À la base de ce bras, qui correspond au bout de la barre (à 202 du noyau), on retrouve le
noeud WR. Keel (1982, 1987) a étudié cette région de formation stellaire particulièrement active qui montre un flux Hα anormalement élevé pour une région HII ordinaire. Cette région est tellement brillante qu’elle a souvent été prise pour une étoile sur la ligne de visée. Ce noeud montre une signature très forte d’étoiles WR : une bosse en émission à 4650 Å. Keel (1982) a estimé le nombre d’étoiles WR à 30 000 à partir de la largeur équivalente de ce groupe de raies. La présence d’étoiles WR indique que le sursaut doit être assez récent, soit inférieur à environ 5 Ma. Keel y trouve aussi un très grand nombre d’étoiles massives de type O et B. Le sursaut est confiné dans une région de 0.9 kpc (diamètre à mi-intensité de l’émission Hα). Le noeud a une extinction assez faible tandis que le noyau est considérablement rougi.
Dans la littérature, on parle aussi de la formation stellaire dans le noyau, quoique beaucoup moins intense que dans le noeud WR. Cette jeune population est superposée à une population plus vieille avec beaucoup de gaz et de poussière, qui est très rougie. Cantin (2010) a développé une technique itérative pour séparer ces deux populations. Il met bien en évidence la présence d’un anneau circumnucléaire brillant où il y a de la formation stellaire, tel que déjà proposé par Contini et al. (1997). Deux régions jeunes âgées de 6-7 Ma sont observées dans cet anneau.
Figure 1.1 – Image de la galaxie NGC 5430. Le nord est en haut et l’est est en bas. Le noeud WR est situé à l’extrémité est de la barre. L’image est tirée de Baillard et al. (2011 ; SDSS). Tableau 1.1 – Caractéristiques de NGC 5430 Type SB(s)b Déclinaison (J2000) `59˝191422 Ascension droite (J2000) 14h00m45.7s Vitesse radiale 2961km s´1 Redshift 0.009877 Distance 39.1 Mpc
Diamètre (axe majeur) 2.631
AV(VL) 0.042
Note : Les données sont tirées de NED.
Keel (1987) a noté une abondance du gaz en oxygène assez élevée dans le centre, mais aussi dans le noeud WR (Z “ 1.1 Z@1). Généralement, on s’attend à une abondance plus basse
dans les disques galactiques. Selon Keel, le noeud WR pourrait être un restant de galaxie qui se serait greffé à NGC 5430 créant ainsi une zone de forte compression qui aurait engendré un sursaut de formation stellaire. La luminosité du noeud est de fait comparable à celle de certaines galaxies. Il serait aussi possible, toujours selon Keel (1987), que la déformation du
1. L’abondance donnée par Keel (1987) a été recalculée ici pour être exprimée en fonction de l’abondance solaire trouvée par Asplund et al. (2009).
deuxième bras soit liée à l’interaction. Selon lui, il serait peu probable que le noeud WR, région de formation stellaire violente, ait une cause interne, car on ne retrouve pas de pareil noeud à l’autre extrémité de la barre, malgré que son apparition pourrait être différée. Cette hypothèse est partagée par Condon (1982), qui propose que le noeud WR ainsi que le bras déformé seraient associés à une galaxie qui serait entrée en collision avec NGC 5430. Ce sont des données radio qui l’ont amené à cette conclusion. En effet, il a observé que la source radio n’est pas centrée par rapport à la longueur de la barre.
1.4
Gaz ionisé diffus
L’existence d’une composante gazeuse chaude (104 K), de faible densité (0.03 - 0.08 cm´3;
Reynolds 1991 ; Hills et al. 2008) et ionisée à haute altitude dans le disque de la Voie lactée (VL) a d’abord été postulée par Hoyle & Ellis (1963) pour expliquer l’observation d’absorption « free-free » dans le continuum synchrotron de la VL. La source de photo-ionisation nécessaire pour expliquer cette observation est équivalente en force aux étoiles OB du disque galactique. L’existence et la grande étendue de cette composante de gaz ionisé diffus (GID) du milieu interstellaire (MIS) a été prouvée plus tard par l’observation de la dispersion du signal radio de pulsars et par la détection de raies d’émission dans le domaine du visible (Reynolds 1971). À partir d’observations de galaxies par la tranche (Rand 1997, 1998), on sait maintenant que le GID est présent dans plusieurs autres galaxies. NGC 5430 n’y échappe probablement pas d’après les résultats de Cantin (2010). La source d’ionisation du GID est cependant encore sujette à débat. Les étoiles OB du disque compteraient pour la majeure partie du flux ioni-sant, mais des sources d’ionisation additionnelles sont requises pour expliquer les observations. Plusieurs hypothèses sont proposées telles que des chocs (supernovae, AGN ; Sivan et al. 1986) ou des étoiles vieilles chaudes (naines blanches ; Bland-Hawthorn et al. 1991), mais aucune de ces suggestions ne réussit à expliquer à elle seule les observations.
La difficulté principale ressortant de l’observation du GID, surtout lorsqu’on observe des ga-laxies de face ou peu inclinées, est la façon de le différencier des régions HII. La nature du GID n’est pas encore tout à fait claire, mais de plus en plus de travaux mettent en lumière ses propriétés. Entre autres, on observe que certains rapports de raies d’émission du visible, comme [SII]λλ6716, 6730/Hα, [NII]λ6583/Hα et [OI]λ6300/Hα, augmentent avec la distance au plan galactique (Rand 1998) pour atteindre des valeurs au-delà de la valeur typique pour des régions HII. Cette observation en fait un critère intéressant pour tenter de classifier l’émis-sion. Flores-Fajardo et al. (2009) ont entrepris de définir de nouveaux diagnostics à partir de la valeur de plusieurs rapports de raies présentes dans le spectre à la fois des régions HII et du GID (voir Fig.1.2).
Les diagnostics de Flores-Fajardo et al. (2009) ont été élaborés à partir de l’analyse statistique de la base de données DIGEDA comprenant les caractéristiques des régions HII et des régions
de GID de 25 galaxies différentes. Comme aucun critère officiel n’existe encore, la plupart des régions de cette base de données ont été classifiées selon leur distance au plan galactique. Puisque les régions HII se retrouvent le plus souvent confinées dans un disque de 350 pc d’épaisseur, les régions situées à plus haute latitude ont donc été catégorisées en tant que régions de GID. Un critère universel se basant sur le ratio [NII]/Hα est donc proposé afin de distinguer les régions HII des régions de GID. Le rapport [NII]/Hα = ´0.4 constitue la valeur critique : une région ayant un ratio [NII]/Hα ď ´0.3 devrait être classifiée comme une région de GID, alors qu’on devrait plutôt l’identifier comme une région HII si on obtient un ratio [NII]/Hα ě ´0.5. Le rapport [NII]/Hα a été choisi par les auteurs de l’article, en préférence aux autres, de par sa facilité d’observation, mais aussi parce que la quantité de données est plus élevé (ce qui améliore la statistique). On remarque que les rapports [OI]/Hα et [SII]/Hα sont aussi notablement plus élevés dans les régions de GID que dans les régions HII (voir Fig.1.2). L’utilisation de ces rapports pourrait raffiner la classification des régions.
Figure 1.2 – Rapports de raies pour les régions HII et les régions de GID. Plusieurs rapports de raies ont été mesurés dans des spectres de régions HII (H) ou de gaz ionisé diffus (D). Les rapports de raies [NII]/Hα, [SII]/Hα et [OI]/Hα varient considérablement selon la classification de la région. L’axe des abscisses log(I) représente la valeur du logarithme de chaque rapport. Figure tirée de Flores-Fajardo et al. (2009).
1.5
Caractéristiques des spectres des populations stellaires
Les étoiles émettent un continu plus ou moins à la façon d’un corps noir parsemé de raies et pseudo-continuum d’absorption. Le spectre d’une population d’étoiles consiste alors en la somme des spectres des étoiles individuelles qu’elle contient, laissant ressortir, selon les caractéristiques de la population, des raies d’absorption bien spécifiques. Dans le cas d’une population jeune, un continuum nébulaire et des raies d’émission s’ajoutent au spectre de la population d’étoiles. Plusieurs populations peuvent aussi se superposer dans un même spectre observationnel.
À cause de la superposition de plusieurs composantes d’une galaxie, le flux d’une raie d’émis-sion peut alors se retrouver dans le creux d’une raie d’absorption stellaire et sa mesure peut en être sous-estimée, faussant les diagnostics qui servent à évaluer les différentes propriétés des populations jeunes et du gaz. Le calcul de l’extinction intrinsèque du gaz, qui se base sur le rapport entre l’émission des raies Hα et Hβ, sera aussi affecté. L’extinction sera suresti-mée lorsque la raie Hβ, plus faible que la raie Hα, est sous-estisuresti-mée à cause de l’absorption sous-jacente.
Figure 1.3 – Exemple d’une raie d’émission Hβ affectée par l’absorption stellaire sous-jacente. Une partie du spectre longue-fente de la région B3 est présentée (voir Fig.3.3). Certains spectres de la galaxie NGC 5430 sont visiblement très affectés par l’absorption sous-jacente des populations stellaires. À titre d’exemple, la Figure 1.3montre la raie Hβ observée dans le spectre longue-fente d’une région de la barre de NGC 5430 située entre le bulbe et l’extrémité de la barre. L’émission Hβ est vue dans le creux de l’absorption.
Afin de mesurer correctement l’émission, j’ai choisi de soustraire l’absorption à l’aide d’un ajustement de populations fait avec le programme GANDALF (Sarzi et al. 2006). À par-tir d’un spectre observationnel, de modèles théoriques de populations stellaires et d’un fi-chier de raies d’émission à masquer, ce programme effectue un ajustement de la composante stellaire en absorption du spectre observationnel. Cet ajustement est composé de plusieurs modèles de population d’âge variés pondéré selon un poids évalué par GANDALF afin de bien reproduire l’observation. Les modèles théoriques de populations stellaires proviennent de Tremonti et al. (2004). Il s’agit de modèles de populations stellaires simples produits à l’aide du code de synthèse de population de Bruzual et Charlot (2003). Le domaine de longueur d’onde des modèles va de 3400 à 9200 Å avec une résolution spectrale de 2.1 Å. Les âges sont de 0.005, 0.025, 0.1, 0.29, 0.64, 0.9, 1.4, 2.5, 6 et 11 Ga et les métallicités stellaires couvertes sont de 0.2, 1 et 2.5 Z@. Bien que GANDALF trouve les caractéristiques de populations
stel-laires reproduisant un spectre observationnel, on ne peut se fier à l’exactitude de la solution, car elle n’est pas unique, bien qu’elle offre un modèle parfait des composantes d’absorption.
1.6
Extinction intrinsèque
Pour trouver l’extinction intrinsèque associée à une région HII, on compare le ratio observé de deux raies de la série de Balmer en émission au ratio théorique. On choisit généralement les deux raies les plus intenses, Hα et Hβ. Comme la poussière crée plus d’atténuation dans le bleu que dans le rouge, le rapport des fluxFHα{FHβsera plus grand qu’il n’est supposé l’être (2.86 est la valeur théorique du ratio FHα{FHβ; Osterbrock & Ferland 2006). Pour calculer l’extinction, j’ai utilisé la formule de Seaton (1979) suivante :
AV “ 2.5 ln
ˆ FHα{FHβ
2.86 ˙
. (1.1)
On peut trouver l’excès de couleur, EpB ´ V q avec : EpB ´ V q “ AV
RV
, (1.2)
où la valeur de RV est de 3.1, typique d’une région HII (Mihalas & Binney 1981 ; Schultz &
Wiemer 1975 ; Sneden et al. 1978).
1.7
Activités thermique et non-thermique
Il est nécessaire de déterminer la source d’ionisation des raies d’émission afin de savoir si les diagnostics appropriés aux régions HII peuvent être utilisés. À cette fin, on utilise les diagrammes de Baldwin et al. (1981 ; BPT). Ces diagrammes permettent de voir si une émission est caractéristique d’un AGN, de la formation stellaire ou autre chose (dite région « composite »
ou de transition dans ces diagrammes), mais qui pourrait bien inclure le GID. Il s’agit de comparer l’émission d’une raie collisionnelle à l’émission d’une raie d’hydrogène causée par la photo-ionisation, comme le montrent les diagrammes BPT présentés à la Figure 1.4. À l’aide de modèles de photo-ionisation (MAPPINGS III) et de synthèse de populations stellaires (PEGASE), Kewley et al. (2001) ont déterminé une limite théorique pour départager les régions contenant de l’activité thermique (régions HII) de celles contenant de l’activité non-thermique. Kauffmann et al. (2003) ont défini une limite empirique à l’aide des données du SDSS (Sloan Digital Sky Survey) pour départager les régions de transition des régions HII pures. Enfin, Kewley et al. (2006) ont établi les limites pour identifier l’activité Seyfert ou LINER à partir de modèles de galaxies.
On a donc affaire à une région HII lorsque les conditions suivantes sont réunies : log prOIIIs{Hβq ă 0.61 log prNIIs{Hαq ´ 0.05 ` 1.3, (1.3) log prOIIIs{Hβq ă 0.73 log prOIs{Hαq ` 0.59 ` 1.33, (1.4) log prOIIIs{Hβq ă 0.72 log prSIIs{Hαq ´ 0.32 ` 1.30. (1.5)
Ces relations sont tracées dans les diagrammes BPT à la Figure1.4. Si la galaxie est au-dessus de la limite donnée par l’équation suivante, alors on a un AGN :
log prOIIIs{Hβq ą 0.61
log prNIIs{Hαq ` 1.19. (1.6)
Le domaine entre l’Équation 1.3 et 1.6 est la région de transition (Kauffman et al. 2003), interprétée par un mélange d’émission thermique et non-thermique.
log prOIIIs{Hβq ą 1.18 log prOIs{Hαq ` 1.30, (1.7)
log prOIIIs{Hβq ą 1.89 log prSIIs{Hαq ` 0.76. (1.8)
Si la galaxie est située au-dessus des limites imposées par les Équations 1.5 et 1.8 dans le diagramme de log prOIIIs{Hβq en fonction de log prSIIs{Hαq, et qu’elle se trouve au-dessus des
limites imposées par les Équations1.4et1.7dans les diagrammes de log prOIIIs{Hβqen fonction
de log prOIs{Hαq, il s’agit d’une galaxie Seyfert (Kewley et al. 2006).
Enfin, si la galaxie se retrouve au-dessus des limites imposées par les Équations1.5et1.4, mais en-deça des limites imposées par les Équations1.8et1.7dans les diagrammes de log prOIIIs{Hβq
en fonction de log prOIs{Hαq et de log prOIIIs{Hβq en fonction de log prOIs{Hαq respectivement, il
Figure 1.4 – Diagrammes diagnostiques BPT pour diverses sources d’ionisation. Les courbes qui délimitent les régions HII sont définies respectivement par les Équations 1.3,
1.4et 1.5. La courbe qui délimite les régions de type composite de celles qui abritent un AGN est définie par l’Équation1.6. Enfin, les courbes qui délimitent les galaxies Seyfert des LINER sont définies par les Équations1.7et 1.8.
1.8
Abondance chimique du gaz
Kewley & Dopita (2002) ont développé différents diagnostics d’abondances à partir de raies du domaine du visible en se basant sur des modèles de synthèse de population stellaire (PEGASE et STARBURST99) et de photo-ionisation (CLOUDY). Ils ont ensuite proposé une méthode itérative qui tire profit des diagnostics les plus concluants pour déduire l’abondance du gaz (log[O/H]+12) à partir des raies observées. L’algorithme est illustré à la Figure 1.5. Cette méthode donne aussi le paramètre d’ionisation (q), qui est souvent en relation avec le processus d’ionisation du gaz.
Figure 1.5 – Illustration du processus itératif de Kewley et Dopita pour déterminer l’abondance du gaz. Image tirée de Kewley & Dopita (2002). Il y a une erreur dans ce graphique : après avoir répondu "YES" à la question "have R23?", on aurait dû tester pour R23 plutôt que pour S23, sinon l’algorithme n’a aucun sens.
Beaucoup de raies sont observables dans les spectres longue-fente que j’ai étudiés : rNIIsλ6584, rOIIsλλ3726, 3729, Hβ, rOIIIsλ4959, rOIIIsλ5007 et Hα, ce qui permet d’utiliser les dia-grammes diagnostiques rNIIs{rOIIs, R23 et rOIIIs{rOIIs. L’indicateur R23 est défini de la façon
suivante :
R23“
FrOIIIsλ4959` FrOIIsλλ3726,3729` FrOIIIsλ5007
FHβ
. (1.9)
La Figure1.6présente les rapports de raies en fonction de l’abondance et du paramètre d’ioni-sation. Si on suit de près l’algorithme de Kewley & Dopita (2002), le premier estimé de l’abon-dance se fait à l’aide du diagnostic rNIIs{rOIIs en prenant la valeur de q centrale, q “ 4 ˆ 107,
puisque ce diagnostic est peu sensible à la valeur de q, surtout en ce qui concerne les abon-dances supérieures à log[O/H]+12 “ 8.38 (Z “ 0.5 Z@selon la mesure des abondances solaires
Figure 1.6 – Diagrammes diagnostiques de l’abondance et du paramètre d’ionisa-tion. Modèles tirés de Kewley & Dopita (2002).
l’extinction alors il convient de contre-vérifier le résultat à l’aide d’un autre diagnostic. On recherche donc la valeur de q à l’aide du diagnosticrOIIIs{rOIIset du résultat pour l’abondance
trouvée précédemment afin de raffiner cet estimé à l’aide du diagnostic qui se base sur le ratio R23. Ce diagnostic est souvent adopté lorsque les raies qu’il nécessite sont disponibles puisqu’il
met directement en relation le flux de différents niveaux d’ionisation de l’atome d’oxygène avec le flux d’une raie d’hydrogène, Hβ, pour calculer l’abondance d’oxygène. Par ailleurs, puisque ces raies sont près l’une de l’autre, ce diagnostic est peu sensible à la qualité de la correction pour l’extinction. Par contre, le diagnostic se basant sur R23a le désavantage de donner deux
valeurs de l’abondance pour un rapport R23 donné. On se sert donc du premier estimé de
l’abondance fait à l’aide du diagnosticrNIIs{rOIIsafin de déterminer la bonne branche à utiliser
le paramètre d’ionisation à nouveau à l’aide du diagnostic rOIIIs{rOIIs afin de s’assurer que le
nouvel estimé d’abondance ne fait pas changer sa valeur. Si la valeur de q n’a pas changé, l’abondance trouvée à l’aide du ratio R23 est la bonne. Sinon, il faut recalculer l’abondance
avec le diagnostic R23 à l’aide de la nouvelle valeur de q trouvée. Il faut itérer de cette façon
jusqu’à ce que la valeur du paramètre d’ionisation et de l’abondance ne change plus.
En ce qui concerne les spectres SpIOMM, les seules raies disponibles pour l’analyse sont les raies Hα et [NII]λ6583. La seule façon possible de déterminer l’abondance dans ce cas est d’utiliser le diagnostic fait à partir du rapport [NII]λ6583/Hα. Par contre, ce ratio est très sensible aux chocs (Kewley & Dopita 2002). Il faut donc être prudent lorsqu’on tire des conclusions à partir des résultats obtenus à partir de ce diagnostic. Les modèles de Kewley & Dopita (2002) permettent de calculer l’abondance à partir de ce ratio (voir Figure 1.6). Notons que ce diagnostic est valide seulement pour les valeurs de l’abondance supérieures à log[O/H]+12 “ 8.38 (Z “ 0.5 Z@).
1.9
Populations jeunes
À partir d’un spectre observationnel de l’UV et/ou du visible, les codes de synthèse de popu-lations permettent de retrouver l’âge, la composition chimique, la masse et l’extinction d’une population et de discuter de la fonction de masse initiale (FMI) des étoiles ainsi que du mode de formation stellaire. Des tracés évolutifs des étoiles (pour différentes métallicités) sont uti-lisés par les codes pour suivre dans le temps chacune des étoiles. Ainsi en fonction de l’âge de la population synthétisée, le code peut reconstruire un spectre théorique en sommant les distributions de chacune des étoiles toujours présentes.
Ici, la largeur équivalente des raies de Balmer peut être utilisée pour déterminer l’âge des po-pulations jeunes. La force de ces raies est très sensible au nombre de photons ionisants. Avec un code de synthèse de populations stellaires, on peut modéliser le nombre de photons ioni-sants (c’est-à-dire suivre l’évolution des étoiles OB) en fonction de l’âge et autres propriétés (métallicité, FMI) d’une population. Le code STARBURST99 (Leitherer et al. 1999) est parti-culièrement bien adapté à mon étude de populations jeunes avec les tracés évolutifs du groupe de Genève (Meynet et al. 1994), spécialisés dans les étoiles massives. Leitherer et al. (1999) ont présenté des diagnostics (voir Fig. 1.7) pour l’âge à partir de la largeur équivalente des raies d’émission Hα et Hβ pour diverses populations. Ces graphiques sont peu sensibles à la métallicité des étoiles, entre autres. Je déterminerai l’âge des populations stellaires jeunes de NGC 5430 à l’aide de ces graphiques.
Figure 1.7 – Largeur équivalente de la raie Hα et Hβ en fonction de l’âge et de la métallicité pour un sursaut instantané. Les paramètres pour la ligne pleine sont : la pente de la FMI, α “ 2.35, la limite supérieure de la masse des étoiles, Mup “ 100 M@.
Pour la ligne pointillé-long, α “ 3.30, Mup “ 100 M@ (valeurs standards) et pour la ligne
Chapitre 2
Observations
2.1
Spectrographe longue-fente
Les observations de NGC 5430 avec le spectrographe longue-fente ont eu lieu en mars 2006 et en mars 2011 (Tableau2.1) à l’Observatoire du Mont-Mégantic (OMM). Le réseau 600 l mm´1
a été utilisé sans filtre pour les deux missions. La plage spectrale pour tous les spectres couvre environ 3400 à 7600 Å. Plus d’informations sur l’instrument sont disponibles sur le site internet de l’Observatoire1.
Les observations de 2006 ont été effectuées par Simon Cantin. La résolution spectrale effective est de 6.1 Å et l’échantillonnage spatial, de 1.32 pixel´1. La largeur de la fente a été fixée à
42 et sa longueur est de 61. La fente a été placée de façon à passer à travers le noyau et le
noeud WR (Fig. 2.1). Les étoiles standard HD109995 et HD93521 ont été observées pour la calibration en flux.
En 2011, les observations ont été faites par Laurie Rousseau-Nepton. Le spectrographe a subi des améliorations de son système optique entre les missions de 2006 et 2011. Le CCD utilisé (STA0520Ab) était différent et comportait plusieurs taches. La résolution spectrale effective est de 4.3 Å et l’échantillonnage spatial, de 1.2422 pixel´1. La fente était placée pour couvrir
une partie du bras nord et inclure un objet voisin à l’est de la galaxie (Fig.2.1). Le but était de vérifier si cet objet (galaxie X) était assez proche de NGC 5430 pour interagir avec elle et causer la formation stellaire observée dans le noeud. Les étoiles standard pour la calibration en flux étaient HD109995, BD+26d2606 et HD86986.
2.2
SpIOMM
Le cube SpIOMM (Drissen et al. 2012) a été acquis en 2008 par Élaine Brière à l’OMM. Les paramètres d’observation sont détaillés dans le Tableau 2.2. La galaxie a été observée dans
Figure 2.1 – Image de NGC 5430 avec la position des fentes. En 2006, la fente était sur la barre et en 2011 sur le bras nord. Le nord en haut est l’est et à gauche. L’image couvre un champ de 21ˆ 21. L’image est tirée de Baillard et al. (2011 ; SDSS).
Tableau 2.1 – Observations avec le spectrographe longue-fente Dates 26, 27, 31 mars 2006 26, 30 mars et 6 avril 2011
Largeur de la fente 42 42 Longueur de la fente 61 61 Temps d’exposition 2700 s 2700 s Nombre d’expositions 16 12 CCD EEV42-80 STA0520Ab Réseau 600 l mm´1 600 l mm´1 Plage spectrale 2400 à 8000 Å 3250 à 7600 Å
Échantillonnage spatial 1.32 pixel´1 1.2422 pixel´1
Résolution effective 6.1 Å 4.3 Å
Lampe de calibration Cuivre-Argon Cuivre-Argon
le filtre rouge (R). Le temps d’exposition par image est de 45 secondes, pour une exposition totale de 3h9m. La résolution spatiale finale est de 1.672 pixel´1, pour les pixels regroupés
3 ˆ 3. Pour obtenir la résolution spectrale en unité de longueur d’onde, il faut appliquer la formule suivante :
∆λ “ λ2∆σ “ λ2ˆ 1.2067 2 xmax
˙
, (2.1)
où ∆σ = 8.64 cm´1 est la résolution en nombre d’ondes (voir Tab. 2.2), x
maxest la différence
de parcours optique maximale atteinte par le miroir mobile (le nombre de pas multiplié par la longueur des pas), ce qui nous donne une résolution spectrale entre 3.6 et 3.9 Å selon la position en longueur d’onde dans le spectre. Au cours de la réduction des données, les spectres ont été apodisés avec une fonction de Norton-Beer 1.9 (Naylor & Tahic 2007). Cette opération permet de réduire les lobes secondaires des sinus cardinaux (voir Section 2.3.2). Cependant, la largeur à mi-hauteur théorique de la raie (Équation 2.1) est multipliée par un facteur 1.9 par cette opération, ce qui augmente l’incertitude sur la mesure des centroïdes.
Tableau 2.2 – Observations avec SpIOMM
Date 5 mai 2008
Filtre Rouge (R)
Ordre de repliement spectral 16
Nombre de pas 252
Longueur des pas 5542 nm
Temps d’exposition par pas 45 s Temps d’exposition total 3h9m Résolution en nombre d’ondes 8.64 cm´1
Résolution spectrale 3.6 à 3.9 Å Résolution spatiale 1.672 pixel´1
Plage de longueur d’onde 6520 à 6779 Å Dispersion 1.6 Å pixel´1
Fonction d’apodisation Norton-Beer 1.9
2.3
Réduction des données
Les images brutes doivent être traitées avant d’être utilisées à des fins scientifiques puisqu’elles ne contiennent pas que le signal de l’objet étudié. Elles sont aussi affectées par les imperfections des instruments utilisés ainsi que par ce qui se trouve sur la ligne de visée. Les étapes de la réduction – faites avec les logiciels IRAF2, ORBS (Martin 2015) ou IDL3selon le cas pour les données longue-fente et les données SpIOMM – sont reprises une à une dans les paragraphes suivants.
2. Image Reduction and Analysis Facility (http://iraf.noao.edu/). 3. Interactive Data Language (http://www.exelisvis.com/).
2.3.1 Spectrographe longue-fente Niveau de base électronique
Pour commencer, on doit soustraire le niveau de base électronique du CCD des données. Sur chaque image, il y a une section qui n’est pas exposée à la lumière et dont le signal est uniquement dû au biais (cette section est indiquée dans l’entête du fichier des images). Pour éliminer ce signal, on utilise la tâche colbias4 qui calcule un signal moyen dans chaque ligne de la région du biais, ajuste une fonction sur ce signal moyen (selon l’axe des colonnes) et soustrait cette fonction à toutes les lignes de l’image. La fonction utilisée est un polynôme d’ordre 3. La routine colbias peut être utilisée en mode interactif ce qui permet de vérifier l’ajustement manuellement. Dans le cas d’un objet très brillant, une étoile destinée à la calibration en flux par exemple, il arrive que le signal de l’objet ait débordé sur la section réservée à l’estimation du biais de lecture. Il faut donc s’assurer de sélectionner seulement les colonnes qui n’ont pas été affectées par ce phénomène. Pour déterminer la section à utiliser, il suffit d’inspecter les images à l’aide de la tâche implot ou du logiciel DS95. Une fois le biais de lecture soustrait, on coupe les images avec la routine imcopy afin de ne garder que la région pertinente pour l’objet observé.
Biais
Pendant la mission d’observation, une dizaine d’images ont été prises avec un temps d’expo-sition nul afin d’étudier la fluctuation du niveau de base électronique du CCD. Pour éliminer ce signal, on commence par faire la moyenne des images de biais avec la tâche imcombine. Le biais moyen est ensuite soustrait de toutes les images (galaxies, étoiles, plages uniformes, etc.) à l’aide de la tâche imarith.
Plage uniforme
La plage uniforme sert à tenir compte de la réponse pixel à pixel du détecteur. En effet, chaque pixel réagit différemment lorsqu’il est exposé à la lumière à cause des d’impuretés des matériaux, par exemple. Pour évaluer cet effet, on a observé un écran uniformément éclairé pendant quelques secondes. La sensibilité du CCD dans la partie « bleue » et la partie « rouge » de l’image est très différente et en fonction de la température de la lampe, il a donc fallu utiliser des temps de pose différents pour obtenir un signal raisonnable dans le bleu (tout en saturant le côté rouge en 10 secondes) ou dans le rouge (2 secondes pour éviter sa saturation). Pour créer une l’image finale de la plage uniforme, j’ai combiné la première moitié de la plage uniforme bleue avec la seconde moitié de la plage uniforme rouge après leur normalisation. J’ai utilisé la tâche response pour normaliser les plages uniformes. Notons que c’est la forme globale du
4. Toutes les étapes de réduction de données en ce qui concerne les données longue-fente ont été faites avec les routines du logiciel IRAF.
flat qui a été ajusté et non pas les imperfections (voir Fig. 2.2 et 2.3). Cette tâche fait une moyenne de toutes les lignes, l’ajuste à l’aide d’une fonction (« spline3 » à l’ordre 12 dans mon cas) et divise toutes les lignes par cette fonction, ce qui effectue la normalisation de l’image. C’est seulement après ces opérations qu’on peut combiner les sections bleue et rouge pour obtenir une seule plage uniforme normalisée à l’aide de la tâche imcopy.
La plage uniforme comportait des structures inhabituelles dans la portion rouge : de grandes ondulations amples superposées à des petites, plus serrées. Ce phénomène est dû à des effets d’interférence de couche mince dans le détecteur aux longueurs d’onde de la partie « rouge ». Ces franges s’additionnent à la réponse du détecteur à la lumière, qui a l’apparence d’un corps noir, et se retrouvent aussi sur les images de la galaxie. Ce problème était présent en 2006 et en 2011. La correction a été effectuée de la même façon dans les deux cas. Pour remédier à ce problème, il a fallu dévier de la procédure habituelle d’ajustement de la partie rouge et utiliser une fonction qui imite un corps noir sous les franges d’interférence en ajoutant des points avec un poids important pour forcer la fonction à prendre la forme désirée (voir Fig. 2.2). Il est normal que des structures restent dans l’image de la plage uniforme normalisée et c’est même souhaitable, car elles vont justement éliminer ces mêmes structures qu’on peut voir dans les spectres de la galaxie.
Figure 2.2 – Ajustement de la plage uniforme. Une ligne de la plage uniforme est présentée (en noir) avec la fonction ajustée (en rouge). Cette plage uniforme a été prise avec le CCD EEV42-80 en 2006 pour des fins de démonstrations, mais les structures étaient aussi présentes en 2011 avec le CCD STA0520Ab.
La Figure2.3est une image de plage uniforme normalisée obtenue avec le CCD STA0520Ab. Ce dernier présente beaucoup plus de taches et il faut s’assurer que les diverses signatures du gaz et des étoiles (raies d’émission et d’absorption) ne sont pas affectées par ces défauts. Bien qu’on divise ces images par la plage uniforme normalisée, on ne peut pas supposer que cela corrige parfaitement les images pour les défauts. La position de chaque tache sur les spectres
Figure 2.3 – Plage uniforme normalisée
a été notée. Le Tableau2.3liste la position des taches les plus importantes en fonction de leur longueur d’onde, après avoir subi la calibration spectrale expliquée au paragraphe suivant et en tenant compte de l’alignement spatial des différentes images ainsi que du décalage vers le rouge de la galaxie. Les raies qui vont servir à calculer les différents paramètres du gaz et des populations sont explicitées dans le Tableau2.5. Finalement, aucune raie n’est affectée par les taches sur le CCD STA0520Ab.
Tableau 2.3 – Domaines de longueur d’onde affectés par des taches sur le CCD STA0520Ab
5570 - 5599 Å 5837 - 5855 Å 6028 - 6044 Å 5611 - 5635 Å 5985 - 6005 Å 6073 - 6287 Å
Calibration en longueur d’onde
Avant de calibrer en longueur d’onde, il est préférable de tourner les images afin d’aligner le mieux possible l’axe de dispersion avec les lignes du CCD. Cette étape facilitera la calibration en longueur d’onde, la soustraction des raies du ciel et l’écrasement en deux dimensions des spectres des différentes régions de la galaxie. Pour déterminer l’angle de rotation, j’ai calculé la différence entre la hauteur du centre de la galaxie (c’est-à-dire la ligne correspondant au pic central de cette région) au début et à la fin de l’image et j’ai fait le rapport entre cette mesure et la longueur de l’image (qui correspond au nombre de colonnes).
La calibration en longueur d’onde est ensuite faite ligne par ligne et non pas sur l’ensemble des lignes de chaque région de la galaxie que l’on veut étudier. Ainsi, s’il y a courbure des images selon l’axe spatial, la calibration en longueur d’onde corrige la distorsion en replaçant chaque pixel d’une ligne à la bonne position sur l’axe spectral. L’écrasement en deux dimensions des lignes d’une région n’ajoute pas de dispersion en longueur d’onde, c’est-à-dire que cette étape n’affectera pas la résolution spectrale effective.
Il y a deux façons de procéder pour la calibration en longueur d’onde : avec les raies du ciel ou avec un spectre de lampe CuAr. L’avantage d’utiliser les raies du ciel est que leur distribution est uniforme à travers le spectre, ce qui n’est pas tout à fait le cas pour la lampe CuAr, où il y a peu de raies dans la partie bleue du spectre. J’ai toutefois utilisé les deux méthodes.
Pour les galaxies, j’ai adopté la méthode de calibration avec les raies du ciel puisque le temps d’exposition était assez long pour obtenir suffisamment de signal dans ces raies. Pour les étoiles, le temps d’exposition était trop court et le niveau de ciel, trop faible pour utiliser cette méthode. J’ai alors calibré les spectres d’étoiles avec les spectres de lampe CuAr.
La méthode qui consiste à utiliser les raies du ciel offre un autre avantage pour les longues expositions des galaxies du fait que le spectre de calibration est à même le spectre de l’objet. En effet, la distorsion géométrique est par conséquent mieux prise en compte, puisqu’il y a correspondance parfaite entre les deux spectres. L’identification des raies du ciel a été faite en me basant sur les articles d’Osterbrock & Martel (1992) et d’Osterbrock & Donald (1996) ainsi que sur le site internet de l’Université de Keele6 car ces données ont une résolution semblable à la mienne. J’ai choisi les raies explicitées dans le Tableau 2.4parce qu’elles sont plus fortes et qu’elles couvrent l’entièreté du spectre. J’ai aussi laissé tomber les raies trop larges ou trop irrégulières pour faire une bonne calibration. Pour identifier les raies des spectres de la lampe CuAr, j’ai utilisé le spectre de référence sur le site internet de l’OMM, dans la section « catalogue des lampes ».
Tableau 2.4 – Raies du ciel utilisées pour la calibration en longueur d’onde des spectres de la galaxie
Raies Longueur d’onde Raies Longueur d’onde
rÅs rÅs HgI 3650 7-2 P1(3.5) 6923.220 HgI 3663 8-3 Q1(1.5) 7276.405 HgI 4047 8-3 P1(2.5) 7316.282 HgI 4078 8-3 P1(3.5) 7340.885 HgI 4358 9-4 Q1(1.5) 7750.640 rOIs 5577 9-4 P1(2.5) 7794.112 HgI 5770 9-4 P2(2.5) 7808.467 HgI 5791 9-4 P1(3.5) 7821.503 9-3 R1(1.5) 6235.949 9-4 P2(3.5) 7841.266 9-3 Q1(1.5) 6257.961 5-1 R1(1.5) 7870.730 rOIs 6300 5.1 Q1(1.5) 7913.708 9-3 P1f(4.5) 6329.933 5-1 P1(2.5) 7964.650 rOIs 6363.780 5-1 P2(2.5) 7979.768 7-2 Q1(1.5) 6863.955 5-1 P1(3.5) 7993.332
À ce stade-ci, j’ai vérifié si certaines raies intéressantes des régions de la galaxie se superposent à des raies du ciel (en tenant compte du décalage vers le rouge de la galaxie). Malheureusement, la raie d’oxygène [OI]λ6300 est décalée à 6365 Å et tombe au même endroit que la raie de ciel [OI]λ6363. On remarque que la raie du ciel a déformé la raie provenant de la galaxie lorsqu’on fait un gros plan sur celle-ci. Je ne pourrai donc pas me fier aveuglément aux diagnostics
utilisant cette raie.
Peu importe la méthode, la tâche identify sert à localiser les raies à partir d’un fichier contenant une liste de raies propres au spectre de calibration choisi après qu’on en ait identifié quelques-unes manuellement. Il faut s’assurer que la tâche a repéré les bonnes raies pour l’identification avant d’aller plus loin. La tâche identify donne aussi la fonction de dispersion. Il faut faire l’ajustement à l’ordre le plus bas possible. La tâche reidentify permet de refaire la même procédure de haut en bas de l’image. Cette tâche se servira de la ligne de référence calibrée à l’aide de la routine identify afin de trouver les raies correspondantes à chaque ligne. Il est très important de vérifier les raies trouvées automatiquement avec reidentify et pas uniquement le résidu, car il arrive que la tâche confonde une raie avec un rayon cosmique (ou avec une autre raie si la distorsion est importante) et ce défaut peut mener à un décalage des raies sur les lignes suivantes et donc un décalage en longueur d’onde du haut au bas de l’image (cette dernière remarque s’applique surtout à la calibration avec les raies du ciel, puisque le spectre ne comporte pas que le spectre de calibration). Avec reidentify, j’ai pu obtenir une calibration qui se répète très bien d’une image à l’autre. La calibration en longueur d’onde est une étape cruciale car, lors de l’addition des images, les raies ne doivent pas être décalées les unes par rapport aux autres, sinon cela affectera les diagnostics et surtout les mesures de vitesse et de dispersion des vitesses faites à partir du centroïde et de la largeur des raies.
Si la calibration a été faite à l’aide des raies du ciel, la tâche fitcoor sert à établir la solution de dispersion en longueur d’onde et à corriger les spectres pour la distorsion géométrique. Cette routine ajuste une fonction en x et en y. J’ai utilisé des polynômes de Legendre à l’ordre 4 en x et à l’ordre 2 en y. Il est toujours temps de supprimer des raies si elles semblent erronées. Après cette étape, il ne reste qu’à faire fonctionner la tâche transform, qui sert à appliquer les solutions de dispersion trouvées avec fitcoor sur les images.
Pour les images dont la calibration a été faite avec le spectre de la lampe CuAr, il faut rajouter un mot clé dans l’entête de l’image de l’objet (REFSPEC1) et lui assigner le nom du spectre de CuAr associé. Ceci se fait avec la tâche hedit. Ensuite, il faut faire rouler la tâche dispcor qui va appliquer la solution de dispersion à l’image de l’objet.
Soustraction du ciel
Pour soustraire le ciel, j’utilise la fonction background. Je considère seulement les sections de ciel en évitant les régions de la galaxie et j’ajuste une fonction sur le niveau moyen du ciel colonne par colonne. Il peut être nécessaire d’ajuster les paramètres de rejet si l’image comporte des rayons cosmiques dans les régions sélectionnées du ciel. Il faut rejeter les pixels déviants de façon à ce que la fonction représente bien le niveau moyen du ciel. Il est possible d’effectuer cette vérification de façon interactive avec la routine background. J’ai dû éliminer des points à la main aux endroits les plus critiques afin de bien modéliser le ciel. La routine background ajuste la fonction choisie, en général un polynôme de Legendre à l’ordre 5 dans
