张良
摘 要:Fermi卫星于2008年6月11日发射升空,并且已经在太空中成功运行了十多年。其中搭载伽玛射线暴监测器(Gamma-ray Burst Monitor,简称GBM),其主要任务是增强监测和定位伽玛射线暴的能力,并提供宽带频谱信息。GBM扩展能量范围的主要工具是其所搭载的大面积望远镜(简称LAT,能量范围30Mev-300GeV),且低至软X射线和X射线能量范围(8KeV-40MeV),而这也使得在七多年的时间里对伽玛暴的能量观测成为了可能。
关键词:Fermi卫星;伽玛暴
自2008年7月12日启用触发以来的,GBM在各种瞬态事件上触发了3350次:其中1405个被归类为伽玛暴,其中198个来自软伽玛中继器的暴发(Soft γ Repeaters),469个被归类为地面伽玛射线闪光(Terrestrial γ-ray Flashes),794个被归类为太阳耀斑(Solar Flares),305个归类为带电粒子(Charged Particle)事件,179个归类为其他事件(意外统计波动或太弱)。
1 伽玛射线暴监测器(GBM)
伽玛射线暴监测器探测和定位伽玛暴的技术在很大程度上是基于BATSE(Fishman et al.1989),该技术从1991年被运行至2000年。这两种仪器同样都采用多个含铊的碘化钠探测器来实现对全天域视野的观测,它们都具有机载脉冲触发能力,并且都使用相对计数率来获得暴发的大致方向。除此之外,伽玛暴监测器还含有两个锗酸铋(BGO)探测器,它们更适合于探测高能伽玛射线光子。两种仪器中,BATSE用的是更大的直径为1″厚为20″的碘化钠[TL]探测器,具有较好的灵敏度,而GBM的优点则是具有更宽的能量监测范围和更高的数据处理速率。
为了监测兆电子伏特范围内的快速伽玛射线暴,GBM在200KeV和40MeV之间,采用了高密度闪烁晶体BGO的监测器。且两个探测器均使用大圆柱形BGO晶体,直径12.7厘米,厚12.7厘米,每个耦合到两个5″光电倍增器,安装在航天器的两侧,每端一个,这样便可以观察完整的无人天空并提供更为详细的光谱,GBM监测到的所有明亮和硬质伽玛暴的信息高达数十兆电子伏特。
GBM所搭载的飞行软件(Flight Software,简称FSW)会持续监视探测器计数率,以监测伽玛暴和其他短时间刻度瞬变。当FSW监测到计数增加时,会突发触发器,此时多个碘化钠[TL]监测器以背景速率的标准偏差为单位,对自身的速率进行调节,但不会超过其阈值。由于可以指定总共120个不同的触发器,每个触发器具有其不同的阈值,所以目前实施的触发算法包括四个能量范围:BATSE标准50-300KeV范围,25-50 KeV范围,以提高SGR和GRB的灵敏度,以及>100KeV和>300KeV,以提高硬GRB和TGFs的灵敏度。
在5-6年期间,Fermi卫星进行了一系列低谷点的观测,以使LAT能够在TGF中探测到可能大于100MeV的光子。为了避免由于FSW可能引起的ARR而导致航天器重新定向,在这些低谷观测期间GRB触发器被禁用。为了减轻周末存在可能的太阳活动产生过量的TTE数据,GBM仪器触发配置临时改变了三种方式,从而影响了伽玛暴数据。(1)部分或全部触发算法被禁用,(2)面向太阳的探测器其低水平能量阈值(Low-level Energy Thresholds,简称LLT)被提高,(3)软触发器在每周周五的15-20小时和周一的13-20小时被禁用,持续时间在60到120小时之间。
2 Fermi的观测
由于Fermi能对全天域的视野进行观测,根据银河坐标系下的探测结果可以看出长伽玛暴的位置和短伽玛暴的位置都没有显示出明显的各向异性,这与伽玛暴到达方向的各向同性分布是一致的,同时通过地面望远镜探测光学余辉来估计许多与Swift重合的GRBs也有红移。
结合数据通过对短伽玛爆和长伽玛爆(分别对应为<2s和>2s)的常规划分,发现前6年的探测到的短伽玛爆为229个,长伽玛爆为1175个,50-300KeV能量范围中的所定义的短伽玛爆和长伽玛暴可能属于两个不同的类别。为了能够更好地进行分析,最终决定使用基于模型的聚类方法和对数正态模型来独立评估伽玛暴持续时间(和)以及持续时间与硬度的分布情况。该方法采用合并无关的最大似然函数,对自由度进行校正,被称为贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,简称BIC),最终发现log和log分布最好由具有相等方差的两个分量描述。
由于在考虑多个维数的情况下伽玛暴群的重叠较少,所以在研究时除了考虑时间之外还考虑了硬度。若只使用那些硬度误差小于硬度值的暴发,最终得到的样本量为1222個。此时再次使用BIC分析并发现,与持续时间的一维分布类似,持续时间-硬度数据也最好由两组来描述。同时还发现在短椭圆和长椭圆中分别包含了40.1%和39.8%的GRBs,这个发现与开始的预期是相一致的。对于-HR和-HR分布,最佳2组和3组解决方案之间的差异分别为4.6和8.9,按照BIC值,这些都构成了两组解决方案的有力证据。在-HR分布的情况下,最好的模型有相同体积和形状的椭球分量,但它们的方向可以自由变化。对于-HR分布,最好的模型也有椭球分量,而它们的体积、形状和方向却被限制为相等。简而言之,应用于硬度比和持续时间的基于模型的聚类方法仅推出两个聚类作为最佳解决方案:经典的短/硬和长/软两组。
为了显示暴发光谱硬度对持续时间的依赖性,计算每个GRB的硬度,作为在50-300KeV的能带中的或间隔期间的暴发流量与10-50KeV频带中的暴发流量之比。在该分析中,通过使用作为持续时间分析的副产物的光子模型拟合参数,从每个GRB的时间分辨光谱拟合得出硬度。最终并没有发现硬度比与长GRB持续时间有任何正相关关系,相反的,六年的样本中硬度比与长GRB持续时间呈现出弱反相关关系。