Wolf-Rayet-Sterne als Quelle hochionisierter kosmischer Umgebungen (IONFLUX-WR)
Schlussbericht zum Verbundforschungsantrag
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Abstract
Das Projekt IONFLUX-WR widmete sich heißen Wolf-Rayet-Sternen (WR-Sternen), deren Winde in metallärmeren Umgebungen transparent genug sein können, um auch Photonen jenseits der Helium-II-Ionisationskante in großer Zahl entweichen zu lassen. Zugleich werden die spektroskopischen Signaturen der WR-Sterne in unaufgelösten Populationen schwächer. Um diese Phänomene zu quantisieren, hat IONFLUX-WR neu eingeworbene und mit dem Hubble-Weltraumteleskop durchgeführte UV-Beobachtungen von WR-Sternen der Subtypen WN2, WN3 und WO analysiert. Dabei wurden erstmalig hydrodynamisch-konsistente Modellatmosphären verwendet.
Das Projekt hat in seiner 12-monatigen Laufzeit erfolgreich seine Meilensteine erreicht. Die neue Analysemethodik wurde etabliert und auf die neuen UV-Spektren angewendet. Die Arbeiten haben dabei nicht nur die WN2 und WO-Sterne als systematische Quellen hochionisierender Photonen bestätigt, sondern auch einen direkten Entwicklungszusammenhang zwischen diesen Spektraltypen aufgedeckt. Der bei niedriger Metallizität besonders häufige WN3-Spektraltyp hat sich hingegen als zweideutig herausgestellt. Je nach Konfiguration können Sterne dieses Spektraltyps entweder Quellen hochionisierender Photonen sein oder auch nicht. Mittels der Analyse des UV-Spektralbereichs ließ sich ermitteln, welche Sterne im Sample zu welcher Kategorie gehören und welche spektralen Fingerabdrücke auf die Eigenschaften im extremen UV hinweisen.
Durch den Vergleich der individuellen Ionisationsflüsse für die WN3-Sterne in der Kleinen Magellanschen Wolke mit integrierten optischen Spektren aus dem SDSS Local Volume Mapper konnte IONFLUX-WR zudem nachweisen, dass sich heiße, metallarme WR-Sterne des WN3-Typs nur schwer explizit nachweisen lassen. Dieses Projektresultat liefert eine wichtige Erklärungsmöglichkeit für bisher unerklärte He-II-Nebellinien, verdeutlicht jedoch auch die daraus resultierenden Herausforderungen für die Analyse unaufgelöster Populationen.
