Un-calibrador-de-lneas-fuertes-para-la-abundancia-de-oxgeno-anclado-a-medidas-basadas-en-el-metodo-directo

Vista previa del material en texto

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
POSGRADO EN ASTROFÍSICA
INSTITUTO DE ASTRONOMÍA
Un nuevo calibrador de líneas fuertes para
la abundancia de oxígeno anclado a
medidas basadas en el método directo
T E S I S
QUE PARA OPTAR POR EL GRADO DE
MAESTRO EN CIENCIAS (ASTROFÍSICA)
PRESENTA
ALEJANDRO ÁVILA AROCHE
DIRECTOR DE TESIS
DR. SEBASTIÁN F. SÁNCHEZ SÁNCHEZ
INSTITUTO DE ASTRONOMÍA
CIUDAD UNIVERSITARIA, CIUDAD DE MÉXICO, ENERO 2018
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
Tesis Digitales 
Restricciones de uso 
 
DERECHOS RESERVADOS © 
PROHIBIDA SU REPRODUCCIÓN TOTAL O PARCIAL 
 
Todo el material contenido en esta tesis esta protegido por la Ley Federal 
del Derecho de Autor (LFDA) de los Estados Unidos Mexicanos (México). 
El uso de imágenes, fragmentos de videos, y demás material que sea 
objeto de protección de los derechos de autor, será exclusivamente para 
fines educativos e informativos y deberá citar la fuente donde la obtuvo 
mencionando el autor o autores. Cualquier uso distinto como el lucro, 
reproducción, edición o modificación, será perseguido y sancionado por el 
respectivo titular de los Derechos de Autor. 
 
 
 
Es simple:
Esto va dedicado a mi madre.
Guadalupe Aroche Hernández†
I
II
Agradecimientos
Esta Tesis de Maestría es el fruto de dos años de investigación y trabajo continuo. Son tantas
las personas que me han apoyado incondicionalmente y que han hecho que este estudio llegara
a buen puerto, que temo dejar a alguien en el tintero. Desde ya, me gustaría agradecer a todos
aquellos que estén leyendo estas páginas y que sientan de alguna forma que han colaborado en
la realización de esta Tesis, a pesar de que su nombre no aparezca de forma directa. Ahora bien,
de manera más personal, me gustaría expresar mi más sincera gratitud en las líneas que siguen a
todos aquellos que me han acompañado en esta larga andadura.
En primer lugar, a mis padres Guadalupe Aroche Hernández† y Alejandro Ávila Contreras,
quienes de manera incondicional me han apoyado a lo largo de mi vida, gracias por enseñarme a
no rendirme jamás y a luchar por mis metas.
A mis hermanos Adrián y Alessandra, mis arquitectos favoritos, por darme siempre consejos.
A mis dos pequeños sobrinos, Ximena y Dante, por traer alegría a mi mundo y, a su mamá Saraí
Rondero por también apoyarme siempre.
Asimismo agradezco a Julia B.B.M. por ser un apoyo incondicional en los inicios de esta mag-
nífica etapa. Te debo eternamente mi gratitud por haber estado en el momento más duro de mi
vida.
A todos mis astroamigos (ustedes saben quienes son). Han sido una parte fundamental desde el
inicio y en la meta final de la maestría. Sin su enorme apoyo el camino hubiera sido mucho más
complicado. Gracias por convertirse en mis amigos. Me han hecho ser mejor humano.
III
IV AGRADECIMIENTOS
Al Doctor Sebastián F. Sánchez S., director de esta Tesis, por transmitirme sus conocimientos
de astronomía, por enseñarme a no tomarme las cosas de manera personal y por todo su apoyo.
Mi más sincero agradecimiento por su paciencia, su interés y su disponibilidad permanente para
orientar y sugerir de la manera más rigurosa posible.
A mis sinodales, los doctores Manuel Peimbert Sierra, Christophe Morisset, Raffaella Marino,
Enrique Pérez Montero y Fernando Fabián Rosales O., por sus valiosos comentarios y correcciones
que mejoraron considerablemente la calidad de esta tesis.
A todos aquellos profesores del Instituto de Astronomía que me han apoyado en las diferentes
etapas durante mi estancia en este recinto.
A todas las personas que manejan la parte administrativa, sin su apoyo toda la burocracia sería
un caos.
Al Instituto de Astronomía de la UNAM, por concederme un espacio y recursos para llevar a
cabo mis estudios de maestría y la realización de esta tesis.
A todos los organizadores de los diferentes congresos a los que he asistido, porque gracias a esto,
he ido creciendo en mi formación académica.
Finalmente, agradezco al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) de México,
por otorgarme una beca de apoyo durante 1.5 años mediante el programa 000205. Del mismo
modo agradezco a los proyectos CONACyT-180125, DGAPA-PAPIIT IA100815 y IA101217 por
concederme el apoyo que me permitió concluir este trabajo de tesis.
Resumen
Uno de los productos más importantes del ciclo de vida de las estrellas son los metales, todos
aquellos elementos más pesados que el helio, los cuales se producen en el interior de las mismas.
Por ejemplo, la tasa de metales en alguna región de una galaxia determina la capacidad de generar
planetas rocosos y, en general, depende de la cantidad de metales en el disco protoplanetario. Esta
metalicidad se hereda de la nube molecular y puede depender de la región donde se encuentra en
la galaxia.
En particular, una estrella masiva y caliente en la Secuencia Principal con tipo espectral O o
B, emite gran parte de su radiación en la región ultravioleta del espectro electromagnético. Si los
fotones producidos tienen energías superiores a 13.6 eV, pueden llegar a ionizar el gas neutro (HI)
que rodea la estrella recién formada, dando lugar a las llamadas “regiones HII”.
Las estrellas masivas (M>8M�) pierden grandes cantidades de masa por medio de sus vientos
estelares y al final de su vida explotan como supernovas. Los fotones ionizantes de estas estrellas
en etapa de Secuencia Principal, calientan el medio interestelar, dando origen a las fases del
Medio Neutro Tibio y Medio Ionizado Tibio. Los remanentes de supernovas constituyen el Medio
Ionizado Caliente con temperaturas mayores que 106 K. Los vientos estelares enriquecen el Medio
Interestelar (MIE) con productos de fusión del proceso triple α y las supernovas enriquecen el
MIE con elementos aun más pesados. Mediante este enriquecimiento se poluciona de oxígeno al
medio interestelar circundante y, a través de los procesos de ionización se permite detectar algunos
elementos metálicos por medio de líneas de emisión en el espectro visible.
V
VI RESUMEN
Durante la maestría se propuso poner al día el calibrador de abundancias de oxígeno presentado
por Pilyugin et al. (2012) (Método C), el cual usa diferentes cocientes de líneas de emisión intensas
en el espectro visible y, por medio de la comparación de un catálogo de regiones HII con abun-
dancia metálica conocida, se deriva la metalicidad aplicando un método simple de interpolación y
extrapolación.
El método C, a pesar de ser innovador, presenta limitaciones en los valores derivados debido
a lo rudimentario de la metodología, que consiste en la selección del vecino más próximo de una
muestra de puntos, sin tomar en cuenta los valores del resto de los vecinos cercanos. Por esta
razón, el desarrollo de este trabajo consistió en atacar las deficiencias mediante: (1) el uso de un
catálogo con un número mayor de regiones HII con abundancia conocida (Marino et al. 2013),
(2) aproximaciones a través de un método de interpolación de n dimensiones (n-dimensional), que
busca valores en un espacio continuo de parámetros (interpolación del vecino natural) y (3) la
comparación con calibraciones empíricas ya conocidas en la literatura, como ONS (Pilyugin et al.
2010), O3N2 y N2 (Marino et al. 2013).
Se utilizó un catálogo con 594 regiones HII para las cuales ya se conocen las abundancias
de oxígeno, que fueron calculadas con el método directo (Marino et al. 2013). Para cada región
HII, se seleccionaron cinco cocientes de líneas sensibles a la abundancia de oxígeno. Con ellos
se construyeron trece pares de cocientes, a los que se les aplicó interpolación sobre una superficie
utilizando el método del vecino natural para el cálculo de las abundancias de oxígeno. Para obtener
mejores valores de abundancias, se ajustó un polinomio de orden variable y se hicieron pruebas
utilizando minimización χ2 y la raíz cuadrática media (rms) de la diferencia como parámetros de
bondad de ajuste. Los resultados se compararon con calibracionesde otros autores, tales como
los métodos O3N2, N2 (Marino et al. 2013), ONS (Pilyugin et al. 2010) y el método C (Pilyugin
et al. 2012).
Hemos encontrado que el mejor ajuste para la nueva calibración basada en una muestra de
regiones HII (Marino et al. 2013) con abundancias ancladas al método directo está dentro de una
desviación estándar de 0.13 dex.
Índice general
Resumen V
Índice general VII
1. Introducción 1
1.1. Regiones HII . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2. Problema del cálculo de abundancias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3. El método C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2. Un nuevo enfoque 9
2.1. Catálogo de regiones HII . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1.1. Selección de regiones HII . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2. Calibración de la abundancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2.1. Comparación usando el polinomio de orden 5 . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.2. Explorando otros órdenes polinomiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3. Resultados 25
3.1. Comparación de O/H [MRC] con O/H [Te] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2. Comparación con O/H [O3N2] y O/H [N2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3. Comparación con las abundancias basadas en el calibrador ONS . . . . . . . . . . 29
3.4. Comparación con el método C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.4.1. Comparación de los métodos MRC y C para 180 regiones de M13 . . . . . 32
VII
VIII ÍNDICE GENERAL
3.5. Gradientes de abundancia en NGC628 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.5.1. Catálogo de regiones HII de NGC628 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.5.2. Gradientes radiales en NGC628 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.5.3. Mapas de abundancia para NGC628 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4. Discusión 43
5. Conclusiones 51
5.1. Trabajo a futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
A. Método del vecino natural 55
B. Abundancias derivadas 59
C. Abundancias de oxígeno para NGC628 69
C.1. Comparación de siete regiones HII de NGC628 con la literatura . . . . . . . . . . 72
Capı́tulo 1
Introducción
Desde hace más de tres décadas diversos autores como Searle (1971), Benvenuti et al. (1973),
Jensen et al. (1976), Peimbert (1979), van Zee et al. (1998), Pilyugin (2003) y Moustakas &
Kennicutt (2006), entre otros, se han dedicado a estudiar la evolución química de las galaxias
espirales, a través de la distribución radial de la abundancia de los elementos metálicos (aquellos
más pesados que el helio). Estos elementos metálicos juegan un papel importante en el estudio de
las galaxias. Su importancia radica en que se heredan en la siguiente generación de estrellas y, por
tanto, están relacionados con la evolución de las mismas dentro de las galaxias.
Uno de los elementos más estudiados es el oxígeno en fase gaseosa, ya que es el metal más
abundante en el medio interestelar, siendo posible su detección en el espectro óptico. Las zonas
donde se observan frecuentemente estos elementos metálicos son las regiones HII, nebulosas ga-
seosas ionizadas por estrellas jóvenes y masivas (tipo O y B), con tiempo de vida de ∼ 5 × 106
años y muy brillantes, trazadoras de la formación estelar en las galaxias. Estas regiones nos per-
miten conocer su evolución química a través de la observación directa de las estrellas y no de los
metales eyectados por el gas, debido a que estos pueden depender de otros efectos hidrodinámicos
al margen de la formación estelar.
1
2 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1.1. Regiones HII
Las regiones HII son nubes de gas ionizado asociadas con zonas de formación estelar reciente. Se
caracterizan por presentar líneas de emisión en sus espectros, incluido el óptico que es el rango
más accesible y en el que nosotros nos centraremos para el estudio de las líneas de emisión. Estas
regiones son ionizadas por una o varias estrellas masivas y están compuestas principalmente por
hidrógeno ionizado. Las temperaturas efectivas de las estrellas ionizantes están en el rango de
3×104 a 5×104 K. Las estrellas que ionizan el gas son de tipo O y B. Son estrellas jóvenes, las
cuales queman su combustible de manera rápida, aproximadamente en 5 millones de años. Las
densidades típicas de las regiones HII son del orden de 10 a 102 cm−3, llegando a valores de 104
cm−3 (Osterbrock & Ferland 2006).
Básicamente, la estrella ioniza el medio circundante mediante fotones Lyman con energía mayor
a 13.6 eV, generando una zona de hidrógeno ionizado. La región HII adquiere la forma de la
distribución inicial de gas alrededor de la estrella y su tamaño está dado por la cantidad de
fotones ionizantes provenientes de la estrella central. En la figura 1-1 se muestra la representación
esquemática de una región HII.
Figura 1-1: Esquema de una región HII. En azul se muestra la región HII fotoionizada, y en gris
la región HI. Las estrellas amarillas son las fuentes centrales ionizantes (Nakajima & Ouchi 2014).
Principalmente, las regiones HII se encuentran en los brazos de galaxias espirales, en galaxias
irregulares y en galaxias enanas compactas azules (Izotov et al. 1994). Las regiones HII no se
observan frecuentemente en galaxias elípticas ni en bulbos de galaxias espirales, aunque hay casos
1.1. REGIONES HII 3
conocidos (por ej., Gomes et al. 2016).
Las regiones HII pueden observarse en el espectro óptico, dominado por la presencia de líneas de
recombinación o excitación colisional. En la figura 1-2 se muestra el espectro típico de una región
HII en el rango visible (4000 - 7000 Å), dominado por diferentes líneas de emisión.
Figura 1-2: Espectro de la región HII UGC 12494-001 con líneas de emisión cubriendo el rango
de 3700 a 7300 Å. El recuadro interior muestra una ampliación con una resolución mayor para
observar la línea [OIII]λ4363. La figura fue tomada de Marino et al. (2013).
El estudio de las regiones HII en las galaxias es importante porque son las zonas donde se
produce la formación estelar, siendo las líneas de emisión de estas regiones las herramientas para
estimar de manera directa la abundancia en fase gaseosa, por lo que su estudio permite entonces
entender la evolución química de las galaxias.
4 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1.2. Problema del cálculo de abundancias
Las abundancias de oxígeno en fase gaseosa son el mejor estimador de las metalicidades del Uni-
verso Local, siendo el espectro de líneas de emisión de regiones HII el indicador más fiable de la
composición química presente en galaxias con formación estelar. La precisión de la determinación
de abundancias depende en gran parte del método empleado.
En la literatura encontramos al menos tres métodos principales para determinar la abundancia
de oxígeno, a saber: (i) líneas de recombinación, (ii) el método basado en temperatura electrónica
(método directo) y (iii) los métodos basados en líneas intensas. El método directo provee estima-
ciones de abundancias mediante la medición directa de temperatura electrónica. Algunos iones
emiten líneas que permiten calcular directamente la temperatura local de una nebulosa, siendo los
tripletes de líneas de [OIII] y de [NII] las más notorias. Los niveles de estas líneas son excitados
colisionalmente con energías de excitación diferentes. Por ejemplo, la emisión de la línea auroral
[OIII]λ4363 se produce del nivel superior 1S, mientras que [OIII]λ4959 y [OIII]λ5007 son emitidas
desde el nivel intermedio 1D. Las poblaciones de los estados 1S y 1D del átomo de hidrógeno de-
penden críticamente de la temperatura, por lo que las fuerzas colisionales de las líneas de emisión
que llegan de estos niveles serán sensibles a la misma (Osterbrock & Ferland 2006), de manera
que con la intensidad relativadel cociente de [OIII]λ4363 y [OIII]λ5007 podemos medir la tem-
peratura electrónica. El método basado en líneas de recombinación tiene la ventaja de depender
muy débilmente de la temperatura electrónica, por lo que son poco sensibles a fluctuaciones de
temperatura, las cuales podrían estar presentes en este tipo de regiones (Peimbert 1967). Por
esta razón, el método basado en líneas de recombinación es una técnica precisa para determinar
abundancias.
No obstante, surgen inconvenientes en ambos métodos; cuando las regiones HII se encuentran
en el régimen de alta metalicidad es muy difícil detectar las líneas aurorales y más aún las líneas
de recombinación, que son mucho más débiles. El método directo se ve afectado por fluctuaciones
en la temperatura y, más aún, conforme la metalicidad se incrementa, la temperatura electrónica
disminuye, debido a procesos de enfriamiento muy eficientes por la presencia alta de metales,
siendo muy difícil de detectar la línea auroral [OIII]λ4363 (figura 1-2). Por otra parte, las líneas
de recombinación metálicas son extremadamente débiles (∼ 100 veces más débiles que las líneas
1.3. EL MÉTODO C 5
aurorales). Las dificultades para detectar líneas de recombinación con telescopios medianos se
produce en regiones HII del Universo Local y tampoco los grandes telescopios pueden detectarlas
más allá de esta zona.
El método de líneas intensas, el cual es un método indirecto, es una alternativa para el cálculo de
abundancias. Para calibrar este método se siguen dos enfoques. El primero consiste en calibraciones
basadas en comparaciones de los cocientes de líneas intensas con valores predichos por una malla
de modelos de fotoionización con parámetros físicos conocidos (Kewley & Dopita 2002). El segundo
enfoque utiliza información de objetos de los cuales ya se conocen abundancias estimadas mediante
el método directo; por ejemplo, Pettini & Pagel (2004), Pilyugin et al. (2010) y Pilyugin et al.
(2012). Una recalibración reciente basada en este método fue hecha por Marino et al. (2013).
Nuestro trabajo se fundamenta precisamente en los trabajos de Marino et al. (2013) y Pilyugin
et al. (2012).
1.3. El método C
Debido a las carencias que presentan las calibraciones empíricas se proponen relaciones entre
cocientes de líneas más intensas y las abundancias conocidas que funcionan para un intervalo
completo de metalicidades. Lo anterior es difícil de lograr, por lo que se construyen calibradores
que trabajan para diferentes intervalos de la metalicidad. Es decir, apenas existen calibraciones
que actúen lo suficientemente bien sobre un rango completo de las metalicidades observadas. Más
aún, uno debe conocer a priori dicho intervalo en el que las regiones HII se encuentran.
El método de Pilyugin et al. (2012), está basado en la suposición de que todas las regiones
HII con líneas de emisión similares tienen abundancias semejantes. Este calibrador, utiliza una
muestra adecuada, esto es, regiones HII de referencia, con temperatura electrónica y abundancias
bien medidas. De la muestra de referencia escoge aquellas regiones que tienen la mínima diferencia
en un conjunto de cocientes de líneas N2, R2, R3 y S2, las cuales se definen en el capítulo 2,
y estima la abundancia mediante interpolación simple, realizando extrapolaciones sin tener en
cuenta si los valores de referencia cubren el espacio de parámetros de los valores observados.
Nuestro calibrador MRC (Multiple Ratios Calibrator), que se traduce como “Calibrador de
6 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
cocientes múltiples”, al igual que el método C, utiliza una muestra de regiones HII con temperatura
electrónica y abundancia bien medidas (Marino et al. 2013). Sin embargo, el enfoque que se propone
no está basado en simplemente una distancia cartesiana entre dos regiones definidas en el espacio
de parámetros, sino que se interpola mediante una técnica más robusta conocida como el “vecino
natural” (apéndice A), la cual es una técnica geométrica que usa las regiones vecinas naturales
generadas alrededor de cada punto de un conjunto de datos. En otras palabras, nuestro método
estima las abundancias de oxígeno buscando un subconjunto más cercano de una muestra de
entrada respecto a un punto de búsqueda y, aplica pesos basados en áreas proporcionales para
interpolar un valor. Estas regiones vecinas están asociadas mediante mosaicos de Voronoi, los
cuales son regiones formadas por un conjunto de puntos llamados generadores. Debemos agregar
que, además de lo descrito, nuestro calibrador se estructura como un polinomio en 2D de cierto
orden. El mismo se deriva mediante un ajuste polinómico a los valores interpolados descritos
anteriormente, cuya bondad se comprueba mediante una minimización de χ2, estimando los errores
de sus cocientes mediante una propagación de Monte Carlo.
El calibrador C es un método tradicional, ya que está basado en distancias. Se tiene la muestra
de referencia y la observada, se calcula la diferencia entre los cocientes de las intensidades de ambas
muestras, definiendo esta diferencia como la distancia Euclidiana en un espacio de 4 parámetros
definidos. Este tipo de métodos son satisfactorios cuando los datos están distribuidos de manera
uniforme, pero, si tenemos una distribución no regular, entonces se complica obtener una superficie
continua para interpolar. Encontrar la distancia apropiada entre dos vecinos es difícil y requiere
cononcer a priori el conjunto de datos.
Nuestro método basado en la interpolación del vecino natural no se ve afectado por este tipo
de situaciones, porque la selección de los vecinos (regiones HII) se basa en la configuración dada
por la muestra bajo estudio.
El estudio de la evolución química a través de las regiones HII galácticas y extragalácticas es
fundamental. Es por eso que se dedican esfuerzos para desarrollar métodos que nos ofrezcan ca-
libraciones más precisas y menos discrepancias en los valores de abundancias calculados. Como
alternativa para minimizar estas ambigüedades presentamos en este trabajo un nuevo calibrador
empírico basado en cocientes de líneas de emisión intensas y, como se ha dicho anteriormente,
1.3. EL MÉTODO C 7
nuestra calibración MRC, se ofrece como una opción respecto al método C, para el cálculo de
abundancias de oxígeno mediante un método de interpolación en un espacio de parámetros múl-
tiples.
8 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
Capı́tulo 2
Un nuevo enfoque
El enfoque propuesto para derivar la abundancia de oxígeno utiliza indicadores de líneas intensas,
anclando las abundancias a un catálogo extenso de regiones HII con estimaciones basadas en el
método directo. El método desarrollado en este trabajo consiste en usar un conjunto de combina-
ciones posibles de cocientes de líneas intensas sensibles a la abundancia, utilizando pares de ellos,
para proveer la mejor estimación de abundancia de oxígeno.
2.1. Catálogo de regiones HII
El catálogo que se utiliza es la versión 2.0 de la compilación de regiones HII publicado en el trabajo
de Marino et al. (2013). Este catálogo incluye 594 regiones HII en galaxias espirales e irregulares,
donde se midieron líneas intensas de emisión como [OIII]λ5007 y [NII]λ6584 y líneas aurorales
como [OIII]λ4363, [NII]λ5755 y [SIII]λ6312 con la finalidad de compilar una muestra homogénea
de abundancias basada en temperatura electrónica. Marino et al. (2013) utiliza las muestras de
Berg et al. (2012), Bresolin et al. (2012), Crowther & Bibby (2009), Croxall et al. (2009), Esteban
et al. (2013), García-Benito et al. (2010), Guseva et al. (2012), Hadfield & Crowther (2007), Kehrig
et al. (2011), Monreal-Ibero et al. (2012), Pérez-Montero & Contini (2009), Pilyugin et al. (2012),
Sanders et al. (2012), Stasińska et al. (2013), Westmoquette et al. (2012), Zahid & Bresolin (2011)
y Zurita & Bresolin (2012), así como 16 regiones HII de la muestra CALIFA (Sánchez et al. 2013),
9
10 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
con medidas de líneas aurorales. Marinoet al. (2013) utiliza las mediciones basadas en temperatura
electrónica para calibrar empíricamente los indicadores O3N2 y N2.
Cada flujo en el catálogo de Marino et al. (2013) está corregido por la extinción por polvo
intrínseca de dicha región adoptando la curva de extinción de Cardelli et al. (1989) y una extinción
específica de RV = 3.1. Para la muestra completa basada en el método directo y debido a la
naturaleza de la compilación (17 trabajos diferentes) hecha en Marino et al. (2013), se calcula las
temperaturas electrónicas y las abundancias de oxígeno usando las fórmulas propuestas en Pilyugin
et al. (2010) y Pilyugin et al. (2012), con la finalidad de homogeneizar la muestra completa. Se
combinan las líneas aurorales y nebulares para estimar las temperaturas electrónicas t3,O a partir
del cociente [OIII]λλ4959+5007/[OIII]λ4363, t2,N del cociente [NII]λλ6548+6584/[NII]λ5755 y
t2,O usando el cociente [OII]λ3727/[OII]λλ7320+7330 para cada región donde se ha podido detectar
cada una de estas líneas.
2.1.1. Selección de regiones HII
A fin de eliminar contaminación por mecanismos de ionización diferentes a los de regiones HII
se decidió limpiar el catálogo anterior mediante el uso de diagramas de diagnóstico (Baldwin
et al. 1981), usando los cocientes [OIII]/Hβ, [NII]/Hα, [SII]/Hα. De entre estos diagramas, los
más usados son los cocientes de líneas de emisión más intensas ([OIII]/Hβ, [NII]/Hα) que no son
tan afectadas por atenuación por polvo. En estos diagramas se han propuesto diferentes líneas de
demarcación. Las más conocidas son las curvas de Kauffmann et al. (2003) y Kewley et al. (2001).
Las regiones bajo la línea de Kauffmann et al. (2003) son zonas de formación estelar y los núcleos
galácticos activos (AGNs por sus siglas en inglés) se encuentran por encima de la curva de Kewley
et al. (2001). La región entre ambas curvas se asigna para una mezcla de diferentes fuentes de
ionización.
La figura 2-1 muestra los diagramas de diagnóstico (Baldwin et al. 1981). La curva punteada
roja, en ambos paneles, marca la división para la secuencia de galaxias o regiones dentro de una
galaxia con formación estelar (Kauffmann et al. 2003) y la curva continua azul es la línea de
demarcación de Kewley et al. (2001). Las galaxias que albergan un AGN tienden a ocupar el área
2.1. CATÁLOGO DE REGIONES HII 11
2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 0.5
log([NII]λ6584/Hα)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
lo
g
[(
[O
II
I]
λ
5
0
0
7
/
H
β
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log([SII]λλ6717,6731/Hα)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
lo
g
[(
[O
II
I]
λ
5
0
0
7
/
H
β
)
Kauffmann+03 line
LINERs line
Kewley+01 line
Kewley+01 line + 0.2 dex
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
Figura 2-1: Diagramas BPT (Baldwin, Terlevich y Phillips) para la selección de regiones HII a
incluir en nuestro trabajo. Se muestran las líneas de demarcación de Kauffmann et al. (2003) en
roja punteada y Kewley et al. (2001) en azul continua. La curva verde punteada representa un
margen de tolerancia de 0.2 dex respecto a la curva de (Kewley et al. 2001) y la línea magenta
diagonal en la parte superior derecha del diagrama [SII]/Hα versus [OIII]/Hβ separa aquellas
regiones con líneas de emisión de baja ionización (Groves & Kewley 2007). Los puntos en color
son las regiones HII del catálogo de Marino et al. (2013).
12 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
por encima y a la derecha de esta línea. Las galaxias que se encuentran entre estas dos curvas
pueden tener contribución por AGNs, formación estelar y otras formas de ionización. La curva
verde punteada representa un margen de tolerancia de 0.2 dex respecto a la curva de (Kewley
et al. 2001) y la línea magenta diagonal en la parte superior derecha del diagrama [SII]/Hα versus
[OIII]/Hβ separa aquellas regiones con líneas de emisión de baja (por debajo) y alta (por encima)
ionización (Groves & Kewley 2007).
Se han considerado como valores atípicos aquellos que se alejan del promedio de la distribución,
por lo que se propuso hacer una limpieza de los datos a fin de eliminar todos aquellos puntos
observacionales que se consideraron distantes de la distribución promedio. Se excluyeron aquellas
fuentes que quedaron fuera de la tolerancia establecida de 0.2 dex para la curva de Kewley et al.
(2001), es decir, aquellos objetos que no son fotoionizados por fuentes estelares o que se alejan de
la distribución promedio debido a errores en las medidas de las líneas. Los objetos que caen entre
las líneas de Kewley et al. (2001) y Kauffmann et al. (2003) pueden ser también regiones o galaxias
con formación estelar pura que tengan un cociente N/O alto, como se describe en Pérez-Montero
& Contini (2009), con lo que se ha sido muy cuidadoso en tomar en cuenta los objetos de esta
zona en la calibración. Las cinco fuentes excluidas representan menos del 1.0% del total de la
muestra de regiones HII del catálogo utilizado, por lo que se espera que esta exclusión no afecte
los cálculos ni los resultados de nuestro calibrador.
2.2. Calibración de la abundancia
Se utiliza un conjunto de cocientes de líneas para proveer la mejor estimación de abundancia de
oxígeno. Siguiendo la nomenclatura de Pilyugin et al. (2010), se definen los siguientes cocientes
de líneas:
R2 = I[OII]λ3727+3729/IHβ
R3 = I[OIII]λ4959+5007/IHβ
N2 = I[NII]λ6548+6584/IHβ
S2 = I[SII]λ6717+6731/IHβ
2.2. CALIBRACIÓN DE LA ABUNDANCIA 13
donde I corresponde a la intensidad de la línea. Como los flujos de líneas reportados en la
compilación de regiones HII no incluyen errores asumimos en nuestros cálculos un error típico de
0.15 dex para cada línea siguiendo una distribución Gaussiana. Los siguientes cocientes de líneas
compuestos a evaluar a lo largo de este trabajo son:
R3N2 = R3/N2
R23 = R2+R3
R3R2 = R3/R2
N2R2 = N2/R2
N2S2 = N2/S2
Y dos simples:
N2
R3
Como una primera aproximación para el calibrador propuesto, de todas las combinaciones po-
sibles se propusieron trece con los cocientes definidos, éstas son: R3N2-R23, R3N2-N2, R23-N2,
R23-N2R2, N2R2-N2, N2-R3, R3N2-R3R2, R3R2-N2R2, R3R2-N2, N2S2-R3N2, N2S2-R23, N2S2-
N2R2, N2S2-N2. Debemos mencionar que la selección de los indicadores se basó en el conjunto de
cocientes sensibles a la abundancia conocida. Algunos de estos indicadores son sensibles tanto a
la abundancia de oxígeno como a la de nitrógeno, por lo que la derivación simultánea de las dos
puede estar degenerada. El uso combinado de pares de cocientes puede reducir los efectos de este
problema.
Los indicadores que utilizamos en este trabajo han sido estudiados y propuestos por diversos
autores, quienes han mostrado que éstos son sensibles a la abundancia de oxígeno. Por ejemplo,
uno de los primeros indicadores basados en líneas de emisión fuerte es R23, propuesto por Pagel
et al. (1979), el cual consiste en el cociente respecto a Hβ de la suma de las líneas de emisión de
oxígeno prohibidas [OIII]λλ4959,5007 y [OII]λλ3727,3729. R23 ha sido aceptado ampliamente para
medir abundancias en regiones HII donde las líneas sensibles a la temperatura son indetectables
y porque es el único indicador que sólo utiliza intensidades de oxígeno. Sin embargo, el calibrador
14 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
R23 es bivaluado, es decir, que presenta dos valores de abundancia de oxígeno para un mismo
valor de R23, por lo que se han propuesto otras calibraciones como el cociente R3/R2, que se usa
como estimador del parámetro de excitación 1 (Pilyugin 2001a,b), con el objetivo de reducir los
efectos de este problema. Además, se hacen necesarias calibraciones por separado para estimar los
valores de abundancia en el régimen de baja (12+log(O/H < 8.5) y alta metalicidad (12+log(O/H
> 8.5).
Para poder eliminar ambigüedades en las abundancias, también se utilizan indicadores de múlti-
ples cocientes, por ejemplo, el indicador O3N2 propuesto por primera vez por Alloin et al.(1979)
y revisado posteriormente por Pettini & Pagel (2004) y Marino et al. (2013). Pettini & Pagel
(2004) basan su calibración usando modelos de fotoionización en el régimen de alta metalicidad.
Sin embargo, la calibración del mismo parámetro basada únicamente en observaciones se hace por
primera vez en Pérez-Montero & Contini (2009), para un rango amplio de metalicidad, la cual
no discrimina objetos por su relación O/H-N/O. Pérez-Montero & Contini (2009) reporta que la
relación lineal existente entre O3N2 y la abundancia de oxígeno es válida para 12+log(O/H)>8.0
y que puede usarse para valores muy altos de metalicidad. Como indicamos anteriormente este
estudio fue revisado más recientemente por Marino et al. (2013).
N2 es un indicador para derivar abundancias de oxígeno utilizado extensamente en la literatura,
por ejemplo Storchi-Bergmann et al. (1994), van Zee et al. (1998) y Denicoló et al. (2002). A
pesar de la saturación que sufre en el régimen de alta metalicidad, tiene la ventaja de que es
completamente independiente de la corrección por enrojecimiento, debido a la cercanía en longitud
de onda de las líneas de emisión involucradas (por ej., Pérez-Montero & Contini 2009; Marino et al.
2013). Otra ventaja que presenta este indicador es que en el rango del infrarrojo cercano se pueden
medir ambas líneas para galaxias a alto redshift (z∼2), es decir, épocas tempranas en la evolución
de las galaxias.
Otro indicador es N2R2 (Kewley & Dopita 2002) el cual provee una calibración muy útil para
la metalicidad en el rango de abundancias altas. Tiene la ventaja de que tanto N+ y O+ coexisten
en la misma zona de una nebulosa. [OII] se debilita a metalicidades altas debido a temperatura
1El parámetro de excitación P se define como el cociente [OIII]λλ4959+5007/([OIII]λλ4959+5007 +
[OII]λλ3727+3729) el cual es un indicador confiable de temperatura y metalicidad (Pilyugin et al. 2010).
2.2. CALIBRACIÓN DE LA ABUNDANCIA 15
electrónica baja, mientras que [NII] es fuerte debido a su abundancia alta. El problema con este
indicador es que ambas líneas están muy separadas en longitud de onda, haciendo que su calibra-
ción y corrección por enrojecimiento sean complicados. Por otra parte, N2S2 también es sensible
a la abundancia y, el uso de líneas en el rango rojo del espectro óptico y cercanas en longitud de
onda permite minimizar los efectos por enrojecimiento (Viironen et al. 2007). Por otra parte, en
Pérez-Montero & Contini (2009) y Pilyugin & Grebel (2016) ambas calibraciones se han propuesto
como mejores estimadores de N/O, los cuales correlan con O/H cuando el régimen de producción
de N es secundario, lo que significa que depende de la metalicidad.
Por lo previamente descrito, consideramos que el uso combinado de todos los cocientes posibles
podría ayudar a reducir la incertidumbre y mejorar la estimación de las abundancias, siguiendo el
argumento propuesto por Pilyugin et al. (2012).
Asumimos que la abundancia presenta una dependencia de cada par, de la forma,
O/H = F (Pi, Pj) (2-1)
donde suponemos que la función “F” es un polinomio bidimensional de los parámetros (Pi, Pj).
Esto es, cada uno de los pares definidos anteriormente, con orden variable “n”, donde se incluyen
los términos cruzados. La función que definimos como “OH_poly”2 interpola, ajusta y evalúa la
abundancia a partir de un par dado. Definimos una malla con 594 puntos (la muestra completa
de regiones HII) que se interpola sobre una superficie continua. Sobre la misma ajustamos el
polinomio de orden “n”. La interpolación se realiza para determinar que regiones requieren una
extrapolación (es decir, las que están fuera del rango cubierto por los datos de entrada), las cuales
se enmascaran.
Aplicamos un ajuste polinomial sobre la superficie definida usando la función polyfit2D3, esta
función recibe como argumentos de entrada un par de cocientes excluyendo aquellos valores que
quedan fuera del área convexa definida por la interpolación, las abundancias del catálogo de
2El código del calibrador ha sido implementado en el lenguaje de programación Python 2.7 (Python 2017).
OH_poly es una función implementada para la estimación de abundancias de oxígeno.
3polyfit2D y polyval2D son funciones de la libería “numpy” de Python 2.7 para el ajuste y evaluación de un
polinomio de orden n para el cálculo de las abundancias de oxígeno.
16 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
Marino et al. (2013) y el orden polinomial a evaluar. Esta función entrega los coeficientes del
polinomio como resultado del ajuste con base en la técnica de mínimos cuadrados, para un orden
polinómico dado. Una vez hecho el ajuste, evaluamos los pares de cocientes de líneas intensas
usando la función polyval2D utilizando los coeficientes para derivar la abundancia. Por lo cual,
tenemos trece estimaciones independientes de abundancia de oxígeno que son promediadas en
cada derivación. La mediana de las trece estimaciones representa el valor de salida final de la
abundancia. El error se propaga para cada estimación individual junto con la desviación estándar
de las trece abundancias derivadas.
Se realizaron 500 iteraciones de Monte Carlo para cada uno de los órdenes polinómicos a ex-
plorar entre 1 6 n 6 12 . En cada iteración los cocientes de líneas definidos (R2, R3, N2 y S2)
se perturbaron respecto al valor central, asumiendo un error típico de 0.15 dex, tal y como se
indicó anteriormente. Se asumió este valor porque en la literatura utilizada no se reportan los
errores individuales de cada línea de emisión, de otro modo, evidentemente se obtendrían mejores
resultados.
El orden polinomial se exploró dentro de un rango creciente para “n”, comparando los valores
de la raíz cuadrática media (rms) y χ2 del mejor ajuste en cada caso. Definimos el orden polinó-
mico óptimo como aquel en el que la rms se minimizaba y la χ2 presentaba un comportamiento
decreciente y monótono, es decir, sin oscilar alrededor de un valor de convergencia. En la figura
2-2, se muestra el resultado de aplicar la metodología descrita anteriormente para determinar el
orden polinómico, se muestra el comportamiento de χ2 para distintos órdenes, siendo el orden 5
aquel que cumple el criterio establecido.
2.2.1. Comparación usando el polinomio de orden 5
En las figuras 2-3, 2-4 y 2-5 se muestra la distribución de abundancia de oxígeno estimada
mediante un ajuste polinomial 2D de orden 5 para el conjunto de pares de indicadores estudiados.
En cada panel se muestra un par diferente de indicadores. Los círculos de diferentes colores indican
los cocientes para cada una de las regiones HII consideradas, con la abundancia indicada por el
color.
2.2. CALIBRACIÓN DE LA ABUNDANCIA 17
0 2 4 6 8 10 12
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
χ
2
n=5
(1e2) (1e4) (1e6)
χ2
Figura 2-2: Distribución de χ2 frente al orden polinómico “n”. La curva negra muestra la conver-
gencia de χ2 hacia el orden polinómico 5, señalado con una estrella roja y una línea vertical verde
punteada. Para un orden polinómico mayor a 5 el valor de χ2 diverge a valores de hasta 6 órdenes
de magnitud mayor indicados con flechas azules verticales.
Los mapas de colores o mapas interpolados, como ya se describió en la sección 2.2, se obtienen
mediante el ajuste de una superficie de la forma z = (x,y) a los datos de entrada, los cuales
tienen una distribución irregular. Una vez que se realiza este paso, se hace una interpolación
de la superficie en puntos especificados mediante una malla (xi,yi) para producir los valores de
abundancias interpoladas. En este trabajo se utiliza la técnica de interpolación del vecino natural,
el cual está basado en la triangulación de Delaunay (veáse apéndice A). Las figuras muestran
una malla regular en 2D la cual crece de manera monótona. El algoritmo entrega un arreglo de
valores de abundancias de oxígeno, enmascarando aquellos valores que quedan fuera de la superficie
convexa definida, es decir, no se realiza una extrapolación.
En los mapas presentadosabajo se pueden apreciar algunos efectos de borde (valores que di-
vergen en las zonas más externas de las superficies exploradas), se cree que es un efecto intrínseco
del orden polinomial al estimar los valores de abundancia de oxígeno, también puede deberse al
criterio de selección que excluye las áreas extrapoladas con base en la interpolación del vecino
natural. Es posible que lo que se observa sea un ligero sobreajuste por parte del polinomio, por-
que se encuentra con regiones en el borde de la zona explorada y con poca densidad de puntos.
18 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
Probablemente estas áreas están pobladas por valores atípicos debido a la falta de los errores
individuales de las líneas. De contar con los mismos, el procedimiento hubiera funcionado mejor
al incluirlos dentro del proceso de Monte Carlo. Todos estos detalles se explorarán en un traba-
jo futuro para profundizar en el conocimiento del comportamiento del calibrador con el fin de
mejorarlo, limitando su validez actual como calibrador alternativo.
2.2. CALIBRACIÓN DE LA ABUNDANCIA 19
1.5 1.0 0.5 0.0
log(N2)
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
lo
g
(R
3
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.5 1.0 0.5 0.0 0.5
log(N2R2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
lo
g
(N
2
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
lo
g
(R
2
3
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
lo
g
(R
3
N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
Figura 2-3: Distribución de los valores de los indicadores utilizados en este trabajo para las regiones
HII del catálogo descrito en Marino et al. (2013), distribuidas sobre el plano definido por cada
uno de los 13 pares seleccionados. Cada panel muestra un par diferente. El color de los círculos
representa el valor de la abundancia para cada región HII de la muestra. El mapa de colores
muestra el ajuste polinomial, en este caso, adoptando un polinomio de orden 5.
20 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
log(R23)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
log(R23)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
lo
g
(N
2
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
log(R3N2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
log(R3N2)
0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
lo
g
(R
2
3
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
log(R3N2)
0.5
0.0
0.5
1.0
lo
g
(R
3
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
0.5 0.0 0.5 1.0
log(R3R2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
Figura 2-4: Continuación de la figura anterior.
2.2. CALIBRACIÓN DE LA ABUNDANCIA 21
0.5 0.0 0.5 1.0
log(R3R2)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
lo
g
(N
2
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
Figura 2-5: Continuación de las figuras anteriores.
2.2.2. Explorando otros órdenes polinomiales
Con la finalidad de estudiar y eliminar los efectos de borde observados en los mapas de abun-
dancias de orden 5, se decidió realizar el procedimiento descrito en las sección anterior para un
polinomio de orden 3 presentando la comparación de los pares de cocientes.
Las figuras 2-6, 2-7 y 2-8 muestran la comparación de los cocientes de pares de índices, in-
terpoladas con un orden polinómico 3. Se observa que los efectos de borde apreciados en las
comparaciones con un orden 5 se suavizan. Como ya se mencionó anteriormente, es probable
que la minimización de estos efectos se deba al uso de un polinomio de orden menor, el cual
ya no realiza la interpolación en las zonas más alejadas de la tendencia principal de los valores
de abundancias dadas en las superficies exploradas. De este modo, ya no se estaría realizando
un sobreajuste de los valores estimados. Cabe mencionar la posibilidad de que por la naturaleza
del algoritmo se presenten algunos casos patológicos provocando deficiencias en la triangulación
e interpolación realizadas. En un trabajo a futuro se presentará una comparación cuantitativa
entre los dos órdenes polinómicos, alterando también el tipo de polinomio a ajustar, refinando el
proceso de enmascaramiento y quizá hacer una revisión más extensa en la literatura para adoptar
algún algoritmo más robusto que realice la triangulación de Delaunay y la interpolación con mayor
precisión.
22 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
1.5 1.0 0.5 0.0
log(N2)
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
lo
g
(R
3
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.5 1.0 0.5 0.0 0.5
log(N2R2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
lo
g
(N
2
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
lo
g
(R
2
3
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0
log(N2S2)
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
lo
g
(R
3
N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
Figura 2-6: Distribución de los valores de los indicadores utilizados en este trabajo para las
regiones HII del catálogo descrito en Marino et al. (2013), distribuidas sobre el plano definido
por cada uno de los 13 pares seleccionados. Cada panel muestra un par diferente. El color de los
círculos es función de la abundancia para cada region HII. El mapa de colores representa el ajuste
polinomial, en este caso, adoptando un polinomio de orden 3. Al interpolar con un polinomio de
orden 3 notamos que los efectos de borde se suavizan.
2.2. CALIBRACIÓN DE LA ABUNDANCIA 23
0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
log(R23)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
log(R23)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
lo
g
(N
2
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
log(R3N2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
log(R3N2)
0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
lo
g
(R
2
3
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
log(R3N2)
0.5
0.0
0.5
1.0
lo
g
(R
3
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
0.5 0.0 0.5 1.0
log(R3R2)
1.5
1.0
0.5
0.0
lo
g
(N
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
Figura 2-7: Continuación de la figura anterior.
24 CAPÍTULO 2. UN NUEVO ENFOQUE
0.5 0.0 0.5 1.0
log(R3R2)
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
lo
g
(N
2
R
2
)
7.2
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(O
/
H
)
Figura 2-8: Continuación de las figuras anteriores.
Capı́tulo 3
Resultados
3.1. Comparación de O/H [MRC] con O/H [Te]
Para estimar la precisión de nuestro calibrador se presenta la comparación de las abundancias
determinadas con el método MRC y las derivadas con el método directo (O/H[Te])1 determinadas
por Marino et al. (2013). En la figura 3-1 se muestra la variación de las abundancias MRC respecto
de las abundancias basadas en el método directo Marino et al. (2013). De acuerdo con la sección
2.1.1, el 99% (68%) delas regiones HII caen dentro de ± 0.39 dex (± 0.13 dex), se observa que
un número reducido de regiones se aleja de este valor, el cual corresponde al error estimado para
nuestro calibrador.
Igualmente, esto se aprecia en la figura 3-2, donde se muestra la comparación de las abundancias
de oxígeno publicadas en Marino et al. (2013) con los valores calculados con nuestro método,
distribuyéndose a lo largo de la relación uno-uno. Se muestra con círculos en color las regiones
HII que cumplieron con el criterio de selección, las cuales se encuentran por debajo de la curva de
Kauffmann et al. (2003) en el diagrama BPT (sección 2.1.1). Cada color representa los valores de
abundancias estimadas con nuestro calibrador. Las líneas discontinuas abarcan ±0.39 dex (3σ) en
torno a la relación uno-uno.
1O/H [Te] son las abundancias calculadas mediante el método basado en temperatura electrónica (Te), por
ejemplo Pilyugin et al. (2012), Marino et al. (2013).
25
26 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
7.0 7.5 8.0 8.5 9.0
12+log(O/H) [Te]
0.5
0.0
0.5
lo
g
(O
/
H
) 
[T
e
] 
- 
lo
g
(O
/
H
) 
[M
R
C
]
Figura 3-1: Diferencia entre las abundancias (O/H) [Te] y (O/H) [MRC] como función de las
primeras. El histograma magenta muestra la distribución de la diferencia de nuestras abundancias
respecto a las estimadas con el método directo. El histograma verde muestra la tendencia y
distribución de las abundancias estimadas en Marino et al. (2013).
3.2. Comparación con O/H [O3N2] y O/H [N2]
Con la finalidad de comprobar cómo se comporta nuestro calibrador respecto a otros calibradores
en la literatura, se muestra las comparaciones entre los valores derivados con el mismo y los
derivados usando los calibradores O3N2 y N2 (Marino et al. 2013).
Las abundancias han sido estimadas usando el calibrador MRC con un polinomio 2D de orden
5. En la figura 3-3 se muestra la comparación de nuestros valores respecto al calibrador O3N2
teniendo una desviación estandar de 0.15 dex, mientras que para N2 es de 0.09 dex y, un offset
de 0.03 y 0.08, respectivamente. Esta dispersión se indica mediante líneas discontinuas en ambos
páneles. En ambas comparaciones se observa que los valores de abundancia calculados tienen un
comportamiento monotónico hasta cierto límite inferior en las abundancias. Pérez-Montero & Díaz
(2005) reporta que las calibraciones empíricas usando O3N2 no son válidas para 12+log(O/H)67.8.
Marino et al. (2013) reporta su mejor ajuste en el rango de -1.1 a 1.7 para O3N2 siendo el rango de
validez de abundancia de 8.2 <12+log(O/H) 68.8 y entre -1.6 y -0.2 para N2 (8.0 <12+log(O/H)
3.2. COMPARACIÓN CON O/H [O3N2] Y O/H [N2] 27
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
12+log(O/H) [Te]
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
 [
M
R
C
]
Te-based
σ = 0.13 dex
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
Figura 3-2: Comparación entre las abundancias de oxígeno promedio para la muestra publicada
en Marino et al. (2013) y las calculadas en este trabajo. Los círculos en color corresponden a
489 regiones HII, cada color representa los valores de (O/H) de nuestro calibrador. Las líneas
discontinuas abarcan 3σ (± 0.39 dex) de todas las mediciones respecto a la relación uno-uno. La
línea continua muestra la relación uno-uno esperada si el calibrador funciona de forma correcta.
Nuestro calibrador presenta valores mayores de abundancia para 12+log(O/H)[Te] <8.0.
28 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
12+log(O/H) [O3N2]
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
 [
M
R
C
]
Te-based
σ = 0.15 dex
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
12+log(O/H) [N2]
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
 [
M
R
C
]
Te-based
σ = 0.09 dex
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
Figura 3-3: Comparación con los calibradores O3N2 y N2 de Marino et al. (2013). Pérez-
Montero & Díaz (2005) indica que el índice O3N2 es un diagnóstico de metalicidad válido pa-
ra 12+log(O/H)>7.8. La línea continua representa y = x. Las líneas discontinuas en cada panel
muestran la dispersión para estos indicadores, siendo 0.15 dex para O3N2 con un offset de 0.03 y
0.09 dex para N2 con un offset de 0.08.
3.3. COMPARACIÓN CON LAS ABUNDANCIAS BASADAS EN EL CALIBRADOR ONS 29
68.7), véanse figuras 2 y 4 de Marino et al. (2013). En el régimen de alta metalicidad se producen
algunas diferencias en los valores obtenidos para la abundancia de oxígeno. En esta zona se presenta
una limitación importante en las calibraciones empíricas, debido principalmente a que no se tienen
observaciones de alta calidad de regiones HII con líneas aurorales a metalicidad alta. En Pérez-
Montero & Contini (2009) y Marino et al. (2013) se reporta que el régimen de alta metalicidad
para las abundancias de oxígeno es para 12+log(O/H)>8.0 y 8.2, respectivamente.
3.3. Comparación con las abundancias basadas en el calibra-
dor ONS
El calibrador ONS está basado en los cocientes N2/R2, S2/R2, P y R3, éstos se utilizan como
índices de metalicidad y temperatura. Pilyugin (2000) reporta que el parámetro de excitación2
permite tomar en cuenta las variaciones en los valores de R23 entre las regiones HII con una
abundancia de oxígeno dada. Pilyugin et al. (2010) propone la siguiente división de regiones HII
de acuerdo con la temperatura: frías (logN2 > -0.1), tibias (logN2 <-0.1 y log(N2/S2) > -0.25) y
calientes (logN2 <-0.1 y log(N2/S2) <-0.25), derivando un calibrador para cada rango. Además,
reporta un error ∼ 0.075 dex para las abundancias determinadas usando esta clasificación, sugi-
riendo que este calibrador provee valores de abundancia más precisos que los de otros calibradores
reportados en la literatura y que se basan en otros diagnósticos.
En este trabajo se ha tomado en cuenta la clasificación propuesta por Pilyugin et al. (2010)
para hacer la comparación de las abundancias estimadas con nuestro calibrador y con el calibrador
ONS. La figura 3-4 muestra los valores de dicha comparación. La línea sólida muestra la relación
uno-uno. De acuerdo con nuestras estimaciones, se reporta una desviación estándar de ∼ 0.09 dex
entre nuestras abundancias respecto a las abundancias derivadas utilizando ONS. Al igual que el
calibrador ONS, nuestra calibración es válida para el rango completo de metalicidad, explorado
en este estudio.
2El parámetro de excitación se define como P = R3/(R2+R3), por ejemplo Pilyugin (2000) y Pilyugin & Thuan
(2005).
30 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
Figura 3-4: Comparación de las abundancias calculadas con el calibrador MRC y con el méto-
do ONS. La línea continua representa la relación uno-uno, mientras que las líneas discontinuas
muestran el rango ±0.09 dex con respecto a esta relación. Se observa que para nuestra calibración
tenemos valores más altos de O/H para 12+log(O/H)[ONS]<7.7.
3.4. Comparación con el método C
En esta sección presentamos la comparación de los valores de abundancia estimados con el
método MRC y el método C de Pilyugin et al. (2012), ambas, para el catálogo de regiones HII
con temperatura electrónica y abundancias conocidas (Marino et al. 2013). En la sección 3.1 se
discutió que nuestra calibración presenta un valor rms3 de 0.13 dex, con una muestra de entrada
basada en Te, como se puede apreciar en el panel izquierdo de la figura 3-5, se muestra el 99%
(68%) de todas las mediciones dentro de ± 0.39 dex (± 0.13 dex) respecto a la relación uno-uno.
Para la comparación del método C, se utilizaron 414 regiones HII del catálogo de Pilyugin
et al. (2012), mismas que se muestran en el panel derecho de la figura 3-5, las cuales también se
encuentran en el catálogo de Marino et al. (2013).
3El valor rms (root mean square, por sus siglas en inglés), es la desviación estándar de un conjunto de datos si
el valor medio es cero, es decir, la dispersión de un conjunto de datos respecto de un valor medio.
3.4. COMPARACIÓNCON EL MÉTODO C 31
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
12+log(O/H) [Te]
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
 [
M
R
C
]
Te-based
σ = 0.13 dex
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
12+log(O/H) [Te]
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
 [
C
]
7.4
7.6
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
Figura 3-5: Comparación de las abundancias de oxígeno estimadas con los métodos MRC y C
(Pilyugin et al. 2012). Los círculos en color corresponden a las regiones HII del catálogo de Marino
et al. (2013), cada color representa los valores de (O/H) de nuestro calibrador. Se muestran el 99%
(68%) de todas las mediciones dentro de ± 0.39 dex (± 0.13 dex) respecto a la relación uno-uno.
La línea continua muestra la relación uno-uno esperada si el calibrador funciona de forma correcta.
MRC presenta una offset de 0.004 respecto a las mediciones de Marino et al. (2013) basadas en
el método directo.En el panel derecho se muestra lo mismo pero para el método C, abarcando 3σ
(=± 0.39 dex). La calibración C tiene un offset de 0.007 respecto a las mediciones basadas en Te
de Marino et al. (2013), con un valor rms de 0.13 dex.
32 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
3.4.1. Comparación de los métodos MRC y C para 180 regiones de M13
La muestra de referencia de Pilyugin et al. (2012) contiene 414 regiones HII. Estas regiones están
consideradas en el catálogo de Marino et al. (2013), sobre el cual está basado nuestro estudio. Para
verificar nuestro método, consideramos la comparación de las 180 regiones restantes del catálogo
de Marino et al. (2013) ya que 414 de ellas coinciden con la muestra de Pilyugin et al. (2012).
Para realizar dicha comparación se recalcularon los coeficientes polinómicos para las 414 regiones
de Pilyugin et al. (2012) y se aplicaron a nuestro código para derivar los valores de abundancias
de las 180 regiones HII antes mencionadas. Por otro lado, se hizo uso del código de Pilyugin et al.
(2012)4 para estimar las abundancias de oxígeno según el método C.
Las figuras 3-6 muestran la comparación de las abundancias estimadas con el método MRC y el
método C. Se representan 180 regiones del catálogo de Marino et al. (2013) y se comparan con las
abundancias basadas en el método directo. Se puede notar de ambas gráficas que nuestro método
muestra ligeramente menos dispersión que el método C. Con diagonales punteadas se muestra la
dispersión respecto a la relación uno-uno. Con el método MRC se obtiene una desviación de 0.21
dex respecto a la muestra basada en Te. Reportando una mejora de manera marginal respecto a
la técnica de Pilyugin et al. (2012), ya que su método logra un valor rms de 0.22 dex.
4El código público Cabundan se encuentra en http://dc.zah.uni-heidelberg.de/hiicounter/q/web/form
3.4. COMPARACIÓN CON EL MÉTODO C 33
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
12+log(O/H)[Te]
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
[
M
R
C
]
7.92
8.00
8.08
8.16
8.24
8.32
8.40
8.48
8.56
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5
12+log(O/H) [Te]
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
 [
C
]
7.65
7.80
7.95
8.10
8.25
8.40
8.55
8.70
1
2
+
lo
g
(
O
/
H
)
Figura 3-6: Panel izquierdo (OH [MRC] vs OH [Te]) stddev = 0.21 dex, panel derecho (OH [C] vs OH
[Te]) stddev = 0.22. Comparación de las abundancias de oxígeno estimadas con los métodos MRC y C
(Pilyugin et al. 2012). Los círculos en color corresponden a las 180 regiones HII del catálogo de Marino
et al. (2013) que no están presentes en la muestra de Pilyugin et al. (2012), cada color representa los
valores de abundancia estimados con nuestro calibrador. Se muestran el 68% de todas las mediciones
dentro de ± 0.21 dex, respecto a la relación uno-uno. En el panel derecho se muestra lo mismo pero para
el método C, abarcando 1σ (=± 0.22 dex).
34 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
3.5. Gradientes de abundancia en NGC628
Algunos de los primeros autores en estudiar los gradientes radiales, en los discos de galaxias espi-
rales, fueron Aller (1942) y Searle (1971). Desde entonces, diversos estudios han mostrado que las
galaxias espirales tienen gradientes de abundancias radiales decrecientes, esto es, las abundancias
decrecen conforme el radio galactocéntrico crece. Por ejemplo, unos de los primeros estudios donde
se mostró esta tendencia radial para la Vía Láctea fue el de Peimbert et al. (1978).
3.5.1. Catálogo de regiones HII de NGC628
Messier 74 o NGC628 es una galaxia espiral con morfología de gran diseño, SA(s)c, del catálogo
R3C (de Vaucouleurs 1991), a 8.6 Mpc (z = 0.002) y un brillo aparante de 8.26 mag en el óptico, con
un ángulo de inclinación de 24◦ respecto al plano de proyección del cielo, ampliamente estudiada,
(por ej., Lu et al. 1993; Sánchez-Blázquez et al. 2014). Esta galaxia es el objeto más extendido en
la muestra PINGS5 (Rosales-Ortega et al. 2011), con una inclinación baja, lo que permite hacer
un estudio detallado de la distribución de abundancia en su disco.
La abundancia de oxígeno en fase gaseosa de NGC628 ha sido estudiada previamente usando
espectroscopía de campo integral (Rosales-Ortega et al. 2011), espectroscopía de rendija larga y
multi-objeto (por ej., Berg et al. 2013). Para verificar nuestro método (MRC, abundancias basadas
en pares múltiples de cocientes de líneas intensas) se presentan las distribuciones radiales y mapas
2D de abundancias de oxígeno en el disco de NGC628 para 208 regiones HII estudiadas en Sánchez
et al. (2012a). Para este estudio se adopta un radio óptico (R25) de 14.1 kpc (Rosales-Ortega et al.
2011).
El catálogo de regiones HII de NGC628 utilizado en este análisis, comprende los flujos y co-
cientes de líneas de emisión intensas detectados en cada región, derivadas una vez sustraído el
continuo estelar mediante una técnica de ajuste de poblaciones estelares usando multicomponen-
tes de poblaciones estelares simples (por ej., Sánchez et al. 2016). La intensidad de las líneas
fueron corregidas por la atenuación causada por polvo. Se asumió un valor canónico de 2.86 para
5PINGS = PPAK Integral Field Spectroscopy Nearby Galaxies Survey, es un mosaico bidimensional espectros-
cópico de 17 galaxias de disco cercanas que cubren el rango óptico (Rosales-Ortega et al. 2010).
3.5. GRADIENTES DE ABUNDANCIA EN NGC628 35
el cociente de Hα/Hβ (Osterbrock & Ferland 2006), se adoptó la curva de extinción de Cardelli
et al. (1989) y un RV = 3.1 (extinción específica para nuestra Galaxia) para corregir los flujos de
las líneas.
3.5.2. Gradientes radiales en NGC628
Una comparación detallada de los gradientes de abundancia de oxígeno derivados usando dife-
rentes calibradores empíricos queda fuera del propósito de este trabajo. Sin embargo, comparamos
nuestros resultados para las 208 regiones HII de NGC628 con los proporcionados con otros mé-
todos derivando las distribuciones radiales de oxígeno usando tres de las calibraciones empíricas
más usadas en la literatura: (i) los calibradores propuestos por Marino et al. (2013) usando O3N2
y N2; y (ii) la calibración propuesta por Pilyugin et al. (2010) para el indicador ONS.
En las siguientes figuras se presenta la distribución radial de abundancias de oxígeno de la
muestra de regiones HII de NGC628 en función del radio galactocéntrico normalizado al radio
óptico R25. Este radio se define como la distancia a la cual el brillo superficial en la banda B alcanza
25 mag arcsec−2. Esta normalización se ha adoptado debido a que es ampliamente aceptada en la
literatura (por ej., Rosales-Ortega et al. 2011).
La figura 3-7 representa la distribución radial de la abundancia de oxígeno de las regiones HII
de NGC628 estimada con el calibrador MRC en función del radio galactocéntrico normalizado
al radio isofotal (R25). La línea diagonal roja es el mejor ajuste lineal hecho mediante mínimos
cuadrados.
Las abundancias de oxígeno estimadas con nuestra calibracióndistribuidas a lo largo del radio
galactocéntrico confirman la existencia de un gradiente característico en el rango de 0.1R25 <R
<0.8R25. Podemos notar de la figura 3-7 una tendencia esperada, es decir, un comportamiento ra-
dial con gradiente negativo, el cual ha sido mostrado por varios estudios de galaxias espirales (por
ej., Sánchez-Menguiano et al. 2016), en nuestro caso se presenta un gradiente de -0.33 dex/R25 y
una desviación estándar de 0.04 dex/R25. Las regiones HII más internas tienden a tener abundan-
cias de oxígeno más altas, y las regiones HII en zonas externas del disco presentan abundancias de
oxígeno menores, esto es, se sigue un gradiente radial negativo, acorde con un escenario “inside-out”
36 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
R/R25
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
9.0
12
 +
 lo
g(
O/
H)
 [M
RC
]
Ajuste lineal
OH_NGC628
Figura 3-7: Distribución radial de abundancia de oxígeno en el disco de NGC628, estimada me-
diante el calibrador MRC. La línea roja descendente indica el mejor ajuste para el gradiente radial
de las abundancias de oxígeno.
en la evolución química de las galaxias espirales. Además, del comportamiento monótono de las
abundancias de oxígeno incrementando hacia el centro del disco, se observa una ligera desviación
del tipo aplanamiento o disminución en las regiones internas, para el caso del calibrador MRC se
presenta a ∼ R <0.25 R25. Esto ha sido encontrado en varios estudios de galaxias espirales (por ej.,
Rosales-Ortega et al. 2011; Sánchez-Menguiano et al. 2016; Zinchenko et al. 2016). Recientemente,
diversos estudios (por ej., Rosales-Ortega et al. 2011; Marino et al. 2012; Sánchez et al. 2012b)
han encontrado que la distribución radial de metalicidad presenta un aplanamiento a un valor
constante (Sánchez-Menguiano et al. 2016) más allá del radio isofotal R25. La observación de esta
variación queda fuera de nuestro alcance en este trabajo debido a que sólo llegamos a 0.8R25.
Del ajuste lineal aplicado al gradiente derivado por el calibrador MRC se obtiene la siguiente
relación,
12 + log(O/H)MRC = 8.64− 0.33×R/R25 (dex R−125 ) (3-1)
Los gradientes de abundancia de oxígeno en fase gaseosa de NGC628 han sido estudiados previa-
mente por algunos autores, usando calibraciones empíricas (por ej., Pilyugin et al. 2004), medicio-
nes directas (por ej., Berg et al. 2013), y espectroscopía de campo integral (por ej., Rosales-Ortega
et al. 2011). Por comparación hemos reanalizado el gradiente de abundancia de oxígeno usando los
3.5. GRADIENTES DE ABUNDANCIA EN NGC628 37
calibradores presentados por Marino et al. (2013) para los cocientes O3N2 y N2, y el calibrador
ONS (Pilyugin et al. 2010), descritos anteriomente en la sección 3.2. Los resultados se muestran
en las figuras 3-8, 3-9 y 3-10. En la tabla 3-1 se incluyen los resultados de los ajustes hechos
mediante una regresión lineal.
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
R/R25
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
9.0
12
 +
 lo
g(
O/
H)
 [O
3N
2]
Ajuste lineal
OH_NGC628
Figura 3-8: Distribución radial de abundancia de oxígeno en el disco de NGC628, usando el
calibrador O3N2. La línea roja descendente representa el mejor ajuste lineal para el gradiente
negativo.
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
R/R25
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
9.0
12
 +
 lo
g(
O/
H)
 [N
2]
Ajuste lineal
OH_NGC628
Figura 3-9: Distribución radial de abundancia de oxígeno en el disco de NGC628, usando el cali-
brador N2. La línea roja descendente representa el mejor ajuste lineal para el gradiente negativo.
En las figuras 3-8 y 3-9 se han graficado los gradientes radiales mediante las calibraciones
de Marino et al. (2013). El gradiente derivado con O3N2 presenta también una tendencia de
aplanamiento para regiones interiores a 0.2R25. Al igual que lo observado en el gradiente de MRC,
38 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
no observamos el comportamiento más allá de R25. El gradiente de la figura 3-8, derivado con la
relación O3N2 de Marino et al. (2013) es,
12 + log(O/H)O3N2 = 8.61− 0.26×R/R25 (dex R−125 ) (3-2)
El gradiente derivado con el índice N2 (figura 3-9) muestra una tendencia similar que las de
los otros dos calibradores anteriores, es decir, un gradiente negativo, aunque menos pronunciado.
En este caso, no se aprecia con claridad el aplanamiento o disminución de las abundancias en
las zonas internas del disco debido a la saturación que sufre N2 en el rango de alta metalicidad,
probablemente debido al comportamiento de N/O en regiones de formación estelar circumnucleares
(Rosales-Ortega et al. 2011). Aplicando un ajuste lineal, se encuentra que,
12 + log(O/H)N2 = 8.64− 0.16×R/R25 (dex R−125 ) (3-3)
En la figura 3-10 se muestra la distribución radial de abundancias de oxígeno obtenida con el
calibrador ONS (Pilyugin et al. 2010) para la muestra de regiones HII de NGC628. La tenden-
cia del gradiente derivado muestra una pendiente mayormente pronunciada a lo largo del radio
galactocéntrico y, una abundancia de oxígeno promedio mucho más alta que la obtenida con las ca-
libraciones presentadas anteriormente. El mejor ajuste para la muestra de regiones HII de NGC628
de Sánchez et al. (2012a) es,
12 + log(O/H)ONS = 8.78− 0.51×R/R25 (dex R−125 ) (3-4)
De la figura 3-10 se observa que para el calibrador ONS el número de regiones HII con medidas
de todas las líneas de emisión necesarias, en particular [OIII]λ3727, es menor que las 208 regiones
del catálogo completo debido a que el rango espectral de los datos de la muestra de PINGS
(Rosales-Ortega et al. 2011) no cubre dicha línea para 116 regiones HII. Dicha limitante afecta
algunas de las derivaciones de abundancia que comprende el calibrador MRC estudiado en esta
tesis. En la tabla 3-1 se incluyen los resultados del ajuste de las regiones HII de la galaxia NGC628
mediante los diferentes calibradores indicados anteriormente.
3.5. GRADIENTES DE ABUNDANCIA EN NGC628 39
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
R/R25
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
9.0
12
 +
 lo
g(
O/
H)
 [O
NS
] Ajuste lineal
OH_NGC628
Figura 3-10: Distribución radial de abundancia de oxígeno en el disco de NGC628, para el cali-
brador ONS, usando el catálogo de regiones HII presentado en Sánchez et al. (2012a). La línea
diagonal negra indica el mejor ajuste para los gradientes radiales de las abundancias de oxígeno.
Finalmente, se observa que en todos los casos se tiene un gradiente negativo. El valor numérico de
cada gradiente depende del calibrador que se esté usando, nuestros resultados confirman trabajos
anteriores (por ej., Sánchez-Menguiano et al. 2016).
Diversos estudios se han realizado sobre los gradientes radiales de abundancias de oxígeno y sus
variaciones. El decremento radial en las abundancias químicas de las galaxias espirales cercanas
se han estudiado por años, entre los primeros exponentes se encuentran Searle (1971), Peimbert
(1979) y Shaver et al. (1983). Respecto a las variaciones que se observan en el comportamiento
de los gradientes en las zonas centrales y externas del disco de las galaxias espirales, diversos
autores, por ejemplo, Sánchez-Menguiano et al. (2016) y Zinchenko et al. (2016) han propuesto
varias hipótesis. La primera variación también confirmada en este estudio para NGC628, esto es,
el decremento de abundancias en las regiones internas del disco, se ha tratado de explicar por
diversos autores. Por ejemplo, Rosales-Ortega et al. (2011) y Sánchez et al. (2012a) proponen
que la disminución o aplanamiento en los valores de las abundancias se debe a la existencia de
una barra central la cual produce un mezclado de estrellas en estas regiones. Sánchez & Sánchez-
Menguiano (2017) proponen que la disminución en la parte interna se debe a un apagado en la
formación estelar asociado con el bulbo.
Más allá del radio isofotal R25 la distribución radial de metalicidad se aplana a un valor constan-
40 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
Referencia Calibrador 12+log(O/H)R=0 log(O/H) [dex R−125 ] stddev
Tesis MRC 8.64 -0.330.04
M13 O3N2 8.61 -0.26 0.03
M13 N2 8.64 -0.16 0.03
P10 ONS 8.78 -0.51 0.06
Tabla 3-1: Gradientes de abundancia radiales para NGC628. Se presentan los calibradores de
metalicidad MRC (Tesis), O3N2, N2 de Marino et al. (2013) y ONS de Pilyugin et al. (2010)
usando el catálogo de regiones HII de Sánchez et al. (2012a). Las columnas corresponden a: el
calibrador utilizado, la abundancia central a un radio galactocéntrico de R=0, la pendiente de los
gradientes de abundancia en dex R−125 y su desviación estándar.
te. Varios autores han analizado el contenido de gas en las galaxias para explicar este comporta-
miento de los gradientes radiales, quedando abierto el tema debido a las condiciones extremas que
se presentan en estas zonas externas. Athanassoula (1992) propone, por ejemplo, que las barras
pueden contribuir al mezclado y homogeneización del gas, mediante un intercambio de momen-
to angular con el disco de las galaxias espirales, provocando un aplanamiento en los gradientes.
Bresolin et al. (2012) y Esteban et al. (2013) para explicar este efecto de aplanamiento, proponen
como alternativa una dependencia radial lenta de la eficiencia de formación estelar a distancias
galactocéntricas grandes. Recientemente, se confirmó el efecto de aplanamiento para una mues-
tra de 122 galaxias “face-on” observadas por CALIFA, mediante un estudio spaxel por spaxel de
líneas de emisión consistentes con formación estelar (Sánchez-Menguiano et al. 2016). Nuestra
muestra de regiones HII no alcanza distancias más allá de R25 por lo que no podemos confirmar
tal aplanamiento en el gradiente radial de NGC628.
3.5. GRADIENTES DE ABUNDANCIA EN NGC628 41
3.5.3. Mapas de abundancia para NGC628
La derivación de gradientes de abundancia no es suficiente para caracterizar su distribución a lo
largo de los discos de galaxias espirales, debido a esto, se presenta la distribución 2D de abundancia
de oxígeno para NGC628.
Para este análisis, se tomaron las posiciones de las 208 regiones HII de NGC628 del catálogo
de Sánchez et al. (2012a). En la figura 3-11 se muestra la proyección de la distribución 2D de
las abundancias de oxígeno estimadas para cada calibrador estudiado en esta tesis. La barra de
colores en cada panel de la figura 3-11, representa el rango de valores de abundancia calculada
por cada calibrador de líneas intensas. Mediante una circunferencia punteada se aprecia el tamaño
óptico (R25) de NGC628 en los cuatro páneles y, la proyección de los brazos espirales, elaborados
mediante la formulación dada en Sánchez et al. (2012b).
Las variaciones azimutales de la abundancia de oxígeno a través de los discos galácticos han sido
revisadas por varios autores. Por ejemplo, Rosales-Ortega et al. (2011) sostiene que la dispersión
observada en el gradiente radial para NGC628 se debe principalmente a que las condiciones físicas
y la historia de formación estelar evolucionaron de manera diferente para las distintas regiones
de esta galaxia. Sánchez et al. (2015) usando 396 regiones HII de la galaxia NGC6754 encuentra
evidencia de una variación azimutal que atribuye a migración radial en esa galaxia.
Más allá de un gradiente radial se observan estructuras y diferencias en la metalicidad que
para algunos calibradores parecen tener una dependencia azimutal o una asociación con los brazos
espirales. En este momento no podemos afirmar si el calibrador presentado aquí puede suponer
una ventaja para el estudio de las desviaciones azimutales respecto del patrón de gradiente radial
de las abundancias.
42 CAPÍTULO 3. RESULTADOS
2001000100200
∆RA [arcsec]
200
100
0
100
200
∆
D
ec
 [
a
rc
se
c]
MRC
R25
N
E
8.0
8.1
8.2
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
8.8
8.9
2001000100200
∆RA [arcsec]
200
100
0
100
200
∆
D
ec
 [
a
rc
se
c]
O3N2
R25
N
E
8.0
8.1
8.2
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
8.8
8.9
2001000100200
∆RA [arcsec]
200
100
0
100
200
∆
D
ec
 [
a
rc
se
c]
N2
R25
N
E
8.0
8.1
8.2
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
8.8
8.9
2001000100200
∆RA [arcsec]
200
100
0
100
200
∆
D
ec
 [
a
rc
se
c]
ONS
R25
N
E
8.0
8.1
8.2
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
8.8
8.9
Figura 3-11: Distribuciones 2D de abundancias de oxígeno calibradas con el catálogo de regiones
HII de NGC628 Sánchez et al. (2012b) y estimadas con los métodos MRC, O3N2, N2, ONS.
Los colores corresponden a las abundancias obtenidas para cada calibrador. La línea discontinua
corresponde al tamaño del radio óptico R25 definido en Rosales-Ortega et al. (2011). Las líneas
espirales definen la localización de los brazos de NGC628 con base en el formalismo y parámetros
definidos en Sánchez et al. (2012b). Los símbolos estrella corresponden a siete regiones HII que
están incluidas en el catálogo de Sánchez et al. (2012b) y que se estudian también en Croxall et al.
(2013).
Capı́tulo 4
Discusión
Una de las grandes áreas de investigación en la Astronomía es el estudio de la composición y
evolución química de las galaxias. Un indicador fiable de tal composición química es la abundancia
de oxígeno en fase gaseosa siendo el mejor estimador de la metalicidad actual en las galaxias con
formación estelar. Existen diversos métodos para la estimación de tales abundancias químicas y
cuya presición en su derivación depende del método empleado y de la calibración en la que esté
basada.
Este trabajo representa un nuevo enfoque en lo que respecta a las calibraciones basadas en
datos empíricos. La propuesta que ofrece este nuevo método nombrado “MRC” se basa en el uso
de múltiples cocientes de líneas intensas con la ventaja de estar anclado a mediciones basadas en
la temperatura electrónica, teniendo un rango completo de metalicidades. Con base en lo dicho
anteriormente, el calibrador MRC es una nueva altervativa al método C (Pilyugin et al. 2012),
siendo la diferencia fundamental entre ambos métodos la técnica de interpolación utilizada para
la derivación de las abundancias de oxígeno.
La esencia del método MRC radica en la técnica de interpolación empleada y en el polinomio
2D para un orden dado. Ambas partes conforman la base de este nuevo calibrador y con la cual
se estiman las abundancias de oxígeno.
El catálogo de regiones HII con mediciones de temperatura electrónica que se utiliza para la
calibración del método MRC pertenece a un estudio realizado por Marino et al. (2013). Para la
43
44 CAPÍTULO 4. DISCUSIÓN
calibración de la abundancia se utiliza un conjunto de líneas intensas sensibles a ese parámetro.
Las líneas de emisión y los cocientes utilizados siguen la nomenclatura definida en Pilyugin et al.
(2010). Debido a que la compilación de los flujos de líneas en Marino et al. (2013) no incluye
errores, se asume un error típico de 0.15 dex para cada línea con una distribución Gaussiana.
Un primer resultado que se reporta en este trabajo es que el uso combinado de todos los
cocientes posibles sensibles a la metalicidad, reduce la incertidumbre y mejora la estimación de
las abundancias respecto a otros calibradores empíricos existentes en la literatura. Para ello, se
asume que la abundancia es una función que depende de cada par de cocientes de líneas intensas
definidos. Esta función es un polinomio bidimensional de dos parámetros definidos mediante los
pares dados.
Un paso fundamental en la construcción del polinomio bidimensional es la obtención de los
coeficientes polinomiales los cuales se calculan mediante un ajuste polinomial sobre una superficie
definida por cada par de los cocientes de líneas y valores de abundancias estimadas con el método
directo, también incluidas en el catálogo de referencia. Se explora un rango creciente de órdenes
polinomiales entre 1 y 12 mediante iteraciones Monte Carlo. En cada iteración se pertuba cada
cociente de líneas intensas respecto a un valor central, asumiendo un error típico de 0.15 dex. La
determinación del orden polinomial óptimo para la interpolación, evaluación y estimación de los
valores de abundancias se logra mediante una prueba