CHANGES OF DUST OPACITY WITH DENSITY IN THE ORION A MOLECULAR CLOUD
Notice bibliographique
Résumé
We have studied the opacity of dust grains at submillimeter wavelengths by estimating the optical depth from imaging at 160, 250, 350, and 500 um from the Herschel Gould Belt Survey and comparing this to a column density obtained from the 2MASS-derived color excess E(J-Ks). Our main goal was to investigate the spatial variations of the opacity due to "big" grains over a variety of environmental conditions and thereby quantify how emission properties of the dust change with column (and volume) density. The central and southern areas of the Orion A molecular cloud examined here, with NH ranging from 1.5X10^21 cm^-2 to 50X10^21 cm^-2, are well suited to this approach. We fit the multi-frequency Herschel spectral energy distributions (SEDs) of each pixel with a modified blackbody to obtain the temperature, T, and optical depth, \\tau(1200), at a fiducial frequency of 1200 GHz (250 um). Using a calibration of NH/E(J-Ks)for the interstellar medium (ISM) we obtained the opacity (dust emission cross-section per H nucleon), \\sigma_e(1200), for every pixel. From a value of ~ 1X10^-25 cm^2 H^-1 at the lowest column densities that is typical of the high latitude diffuse ISM, \\sigma_e(1200) increases as NH^0.28 over the range studied. This is suggestive of grain evolution. Integrating the SEDs over frequency, we also calculated the specific power P (emission power per H) for the big grains. In low column density regions where dust clouds are optically thin to the interstellar radiation field (ISRF), P is typically 3.7 X 10^-31 W H^-1, again close to that in the high latitude diffuse ISM. However, we find evidence for a decrease of P in high column density regions, which would be a natural outcome of attenuation of the ISRF that heats the grains, and for localized increases for dust illuminated by nearby stars or embedded protostars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».