Stima della massa di polvere di galassie ad alto redshift e suo utilizzo come tracciante evolutivo

In questa tesi, sfruttando la disponibilità di dati fotometrici sub-mm di ultima generazione, come quelli dell’interferometro ALMA, si è stimata l’emissione termica della polvere interstellare realizzando un codice numerico in IDL (i.e., Interactive Data Language) che permette di effettuare un fit single-temperature sui dati. Come funzione di fit, si è assunto il cosiddetto “corpo grigio”, che ben descrive la fisica dei grani di polvere. La temperatura di equilibrio della polvere è un parametro libero, del fit. Lo stesso procedimento è stato ripetuto prendendo come funzione di fit l’approssimazione otticamente sottile del corpo grigio, dato il suo largo impiego in letteratura. Confrontando i fit, quelli in approssimazione otticamente sottile risultano meno affidabili e danno una temperatura di best fit sistematicamente inferiore (di un fattore ∼ 1.7) a quella ottenuta nel caso non approssimato. Nota la temperatura di equilibrio della polvere, è stato possibile stimare la sua massa, assumendo che la polvere interstellare sia otticamente sottile alla sua stessa radiazione. Sotto questa assunzione, infatti, si ottiene una relazione tra la massa di polvere e il flusso osservato ad una lunghezza d’onda λ d tale che cada nel regime otticamente sottile. In questa sede si è presa λ_d = 230 μm da Gilli et al. (2014). Oltre alla massa di polvere, usando le curve di best fit, è stato possibile calcolare la luminosità infrarossa (λ rest = 8 − 1000 μm) e stimare il tasso di formazione stellare di ogni oggetto del campione (Kennicutt, 1999). Quest’ultimo, insieme alla massa della polvere e alla massa stellare, può dare vincoli cruciali riguardo la storia di formazione stellare delle galassie. La massa stellare degli oggetti del campione è stata prese da Fontana et al. (2006) e P. Santini (comunicazione privata). I risultati ottenuti sono stati confrontati con gli scenari di evoluzione proposti da Calura et al. (2016) e con lo scenario proposto da Mancuso et al. (2016b)