A model for molecular hydrogen-dependent star formation in simulations of galaxy evolution

Autores
Lozano, Ezequiel; Scannapieco, Cecilia; Nuza, Sebastián Ernesto
Año de publicación
2023
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La formación estelar, junto con el feedback químico y energético asociado, es uno de los procesos más importantes en la evolución de las galaxias. La actividad de formación de estrellas en galaxias define y afecta muchas de sus propiedades fundamentales, como la masa estelar, la morfología y el nivel de enriquecimiento químico. Los modelos simples para la formación de estrellas en simulaciones hidrodinámicas cosmológicas han demostrado ser exitosos al reproducir los niveles de tasa de formación estelar (SFR) así como las formas típicas para distintos tipos de galaxias. Sin embargo, con el advenimiento de simulaciones de alta resolución y observaciones más detalladas, es necesario contar con modelos de formación estelar más sofisticados; en particular, para comprender mejor la relación entre la SFR y la cantidad de gas en las fases atómica y molecular. En este trabajo, aplicamos un nuevo modelo de formación estelar, recientemente desarrollado para trabajar en el contexto de simulaciones hidrodinámicas, al estudio de la SFR en galaxias de masa similar a la Vía Láctea. El nuevo modelo describe la formación de hidrógeno molecular a partir de material atómico, considerando también posibles dependencias con la abundancia química del gas. Esto permite implementar varios modelos de formación estelar, donde la SFR de una nube de gas depende de las fracciones atómica y/o molecular, y comparar sus predicciones con resultados observacionales.
Star formation, together with the associated chemical and energy feedback, is one of the most important processes in galaxy evolution. The star formation activity in galaxies defines and affects many of their fundamental properties, such as stellar mass, morphology and chemical enrichment levels. Simple models for star formation in cosmological hydrodynamical simulations have shown to be successful in reproducing the star formation rate (SFR) levels and shapes of different types of galaxies. However, with the advent of highresolution simulations and more detailed observations, more sophisticated star formation models are needed; in particular, to better understand the relation between star formation and the amount of gas in the atomic and molecular phases. In this work, we apply a novel star formation model, recently developed to work in the context of hydrodynamical simulations, to the study of the SFR in Milky Way-mass galaxies. The new implementation describes the formation of molecular hydrogen from atomic material, considering also possible dependencies with the chemical abundance of the gas. This allows to implement various star formation models, where the SFR of a gas cloud is determined by the atomic and/or molecular gas phases, and to compare their predictions to recent observational results.
Asociación Argentina de Astronomía
Materia
Ciencias Astronómicas
galaxies: star formation
galaxies: evolution
galaxies: structure
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/164427

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Star formation, together with the associated chemical and energy feedback, is one of the most important processes in galaxy evolution. The star formation activity in galaxies defines and affects many of their fundamental properties, such as stellar mass, morphology and chemical enrichment levels. Simple models for star formation in cosmological hydrodynamical simulations have shown to be successful in reproducing the star formation rate (SFR) levels and shapes of different types of galaxies. However, with the advent of highresolution simulations and more detailed observations, more sophisticated star formation models are needed; in particular, to better understand the relation between star formation and the amount of gas in the atomic and molecular phases. In this work, we apply a novel star formation model, recently developed to work in the context of hydrodynamical simulations, to the study of the SFR in Milky Way-mass galaxies. The new implementation describes the formation of molecular hydrogen from atomic material, considering also possible dependencies with the chemical abundance of the gas. This allows to implement various star formation models, where the SFR of a gas cloud is determined by the atomic and/or molecular gas phases, and to compare their predictions to recent observational results.
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description La formación estelar, junto con el feedback químico y energético asociado, es uno de los procesos más importantes en la evolución de las galaxias. La actividad de formación de estrellas en galaxias define y afecta muchas de sus propiedades fundamentales, como la masa estelar, la morfología y el nivel de enriquecimiento químico. Los modelos simples para la formación de estrellas en simulaciones hidrodinámicas cosmológicas han demostrado ser exitosos al reproducir los niveles de tasa de formación estelar (SFR) así como las formas típicas para distintos tipos de galaxias. Sin embargo, con el advenimiento de simulaciones de alta resolución y observaciones más detalladas, es necesario contar con modelos de formación estelar más sofisticados; en particular, para comprender mejor la relación entre la SFR y la cantidad de gas en las fases atómica y molecular. En este trabajo, aplicamos un nuevo modelo de formación estelar, recientemente desarrollado para trabajar en el contexto de simulaciones hidrodinámicas, al estudio de la SFR en galaxias de masa similar a la Vía Láctea. El nuevo modelo describe la formación de hidrógeno molecular a partir de material atómico, considerando también posibles dependencias con la abundancia química del gas. Esto permite implementar varios modelos de formación estelar, donde la SFR de una nube de gas depende de las fracciones atómica y/o molecular, y comparar sus predicciones con resultados observacionales.
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