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

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 nive...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Lozano, Ezequiel, Scannapieco, Cecilia, Nuza, Sebastián Ernesto
Formato: Articulo
Lenguaje:Inglés
Publicado: 2023
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164427
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Descripción
Sumario: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.