«Джеймс Уэбб» показывает области формирования новых звезд

11 октября 2022 года космический телескоп «Джеймс Уэбб» впервые провел более 20 часов, наблюдая за давно изученным сверхглубоким полем «Хаббла». Программа GO 1963 была сосредоточена на анализе поля в диапазоне длин волн приблизительно от 2 до 4 микрон. Кристина Уильямс (NOIRLab), Сандро Такчелла (Кембриджский университет) и Майкл Маседа (Университет Висконсин-Мэдисон) рассказали о первом наблюдении сверхглубокого поля «Хаббла» глазами «Уэбба». Что важно знать людям об этих наблюдениях «Уэбба»? Майкл Маседа: тот факт, что мы видим горячий ионизированный газ, говорит нам о том, где в этих галактиках рождаются звезды. Теперь мы можем отделить эти области от тех, где уже существовали звезды. Эта информация очень важна, потому что миллиарды лет спустя мы точно не знаем, как галактики стали такими, какие они есть сегодня. Важно отметить, что мы все еще не увидели всего, что можно увидеть. Вся наша программа длилась ~ 24 часа, что не так уж много по сравнению с тем, сколько времени другие обсерватории наблюдали за ней. Но даже за этот относительно короткий промежуток времени мы начинаем составлять новую картину того, как растут галактики в этот действительно интересный момент истории Вселенной.

Что вам интересно узнать, исследуя сверхглубокое поле «Хаббла» вместе с «Уэббом»?

Кристина Уильямс: Мы предложили получать изображения сверхглубокого поля с помощью некоторых среднечастотных фильтров изображения NIRCam «Уэбба», что позволило нам получать изображения спектральных особенностей более точно, чем при использовании широкополосных фильтров, поскольку среднечастотные фильтры охватывают более короткий диапазон длин волн. Это дает нам большую чувствительность при измерении цветов, что помогает нам понять историю звездообразования и ионизационные свойства галактик в течение первого миллиарда лет существования Вселенной, например, в эпоху реионизации. Измерение энергии, которую галактики произвели за это время, поможет нам понять, как галактики реионизировали Вселенную, превратив ее из нейтрального газа в ионизированную плазму, какой она была после Большого взрыва.

Сандро Такчелла: Один из ключевых нерешенных вопросов внегалактической астрофизики заключается в том, как формируются первые галактики. Поскольку средние полосы охватывают диапазон различных длин волн, мы можем либо непосредственно найти некоторые из первых галактик в ранней Вселенной, либо определить возраст звезд в галактиках, когда Вселенной было около миллиарда лет, чтобы понять, когда галактика на самом деле сформировала свои звезды в прошлом. Это исследование помогает точно определить период формирования первых галактик.

Майкл Маседа: Возможности, которыми мы располагаем с помощью среднечастотных фильтров «Уэбба» совершенно новые. Мы получаем своего рода гибрид между визуализацией и спектроскопией, поэтому мы получаем подробную информацию практически по всем галактикам в поле зрения, в отличие от традиционной спектроскопии, где вы могли бы выбрать только несколько галактик в поле зрения для изучения. Это действительно полная картина в том смысле, что эта информация дополняет множество существующих данных, не только от «Хаббла», но и наземных приборов, таких как MUSE на VLA, где мы проводим спектроскопию на разных длинах волн для ряда этих объектов. Эти новые данные – недостающая часть, которой у нас раньше не было с точки зрения понимания полной популяции галактик в этой области.

Почему вы решили немедленно обнародовать эти данные?

Сандро Такчелла: Галактики – это очень сложные системы, в которых широкий спектр различных процессов протекает в различных пространственных и временных масштабах, поэтому существует множество подходов, которые можно использовать для лучшего понимания физики галактик. Таким образом, предоставление доступа ко многим различным группам облегчит поиск более подробной информации.

Кристина Уильямс: «Уэбб» все еще новичок, и люди до сих пор ищут лучшие практики анализа наборов данных. Таким образом, каждому выгодно иметь несколько наборов данных, которые доступны немедленно, чтобы понять, как наилучшим образом использовать данные «Уэбба» в будущем, и лучше планировать программы в будущих циклах.