Whistle Down The Wind

进入会议第二天，我们继续讲会议上的事，一天过后，竟然发现其实还是有不少”熟人”的，只不过我都没见过，对不上号。像昨天作报告的Vernesa Smolcic，度过她写的关于SDSS中AGN的两篇文章，另一位美女Lisa Kewley昨天看名字就觉得眼熟，仔细一想，其实自己已经看过她好几篇文章了，我做早期科研看得前两篇文章就是Kewley写的关于NGFS以及巡天中的孔径效应的文章，呵呵，没想到看上去是一位很年轻的女性，好像还是昨天报告的David Sanders的学生，对嘛，都是Hawaii的。J.D.Smith是Spitzer某个Legacy计划的P.I. 不过具体是哪个记不清了。Yanling.Wu是在康奈尔大学工作的中国科学家，前不久在实习的时候看了她两篇关于低金属丰度星系的兴趣，说实话很感兴趣，这个东西还没有人尝试着找过比较大的样本，最关键的是这个东西比较Local（就是离我们比较近）。Daniel Dale写了一篇关于星系MIR光谱特点的很好的文章，我也记得比较清楚。呵呵，虽然说是熟人，其实只不过是我拜读过人家的文章罢了，学习学习

在这个宾馆最大的麻烦是不方便上网，房间里倒是可以开通，但是要0.133元一分钟，一个小时的钱都够吃顿饭了，不干不干，继续在大会上蹭网吧。这样带来的最大的问题是当天报告中听到的东西消化不了，很多东西对我来说都需要上网查一下资料，看看文献才能有比较好的理解，要不然一场报告听下来，大都是一知半解，谁让这次会议真的没有什么关于低红移工作的报告呢……

P.Appleton介绍了Spitzer IRS(红外光谱仪)，对HDF-N天区的深度巡天，这样的光谱巡天叫做Blind Spectral Survey，因为没有之前的样本可以供参考。但是这样的巡天很有意思，在一起的红移巡天中，天文学家发现，在z=1.5处有一个”红移沙漠”，缺少足够量的星系，但是这样的缺少并不是本质的，而是一种观测效应，而Spitzer的MIR观测正好可以填补这个沙漠，但是仅有测光观测不能提供一个最重要的量，那就是红移，虽然有一顶准确度的测光红移可用，但是哪里有光谱红移来的痛快。IRS的工作效率在现在的红外光谱仪中算是最高的了，巡天的数据很有意思，光谱被做成了一个三维数据Cube，呵呵，和我们当初的太阳塔光谱不是一样的吗？这个巡天的重要意思就目前的结果来看，主要体现在1.为MIR源做了一个比较好的统计，2.在数据中找到了一些比较稀有的天体。比如 Mystery8 这就是一个红移为2.08的低金属丰度矮星系，在星系中有大量的WR(沃尔夫-拉叶)星，这样的天体在这样的红移上，的确是足够稀少了。

来自NOAO的Naveen Reddy介绍了用多波段光谱数据限制宇宙的恒星形成历史的工作，与昨天Elbaz介绍的一样，用的也是UV和IR的光度相加，得出的结果是SFRD=0.15+-0.02 M_sun/yr/Mpc^3，但是，这个数据可能过高估计了亮星系的贡献，所以SFR的数值也可能有一些高估了。

国台的Peng Bo介绍了Fast的进展，最大的进展就是FAST已经正式立项，虽然SKA已经告别中国，但是不代表这个项目就是去意义了，就报告中介绍的内容来看，已经有一些比较关键的技术有了比较重要的进展，也建立了几个室内，室外的模型，在密云还建了一个不小的模型，而且是完全按照FAST的要求建设，只是把尺度缩小，叫做MyFAST。总之，祝这些进展中的工程好运吧。

紫台的郑宪忠介绍了恒星形成率与恒星质量的关系，但是和Kauffmann的文章不一样，他的研究是这种关系随红移的演化，使用的是COMBO-17巡天的数据。从结果上看，比较显著的特征就是在给定恒星质量处，随红移升高，SFR也升高；而在给定红移处，越小质量的星系趋向于用有更高的SFR。另外，从恒星形成活动与星系颜色的关系来看，大多数的恒星形成活动发生在比较蓝的星系中，这点相对也是很好理解的。

另一位在国外工作的中国科学家LinYan介绍了红移等于2处的ULIRGS的一些性质，其实重要的不是她想要介绍的结果，而是我从她的PPT中认识到了现在对ULIRGS的一个普遍的认识，那就是ULIRGS是星系经过碰撞，并和之后转入”Blow-out”状态并进而演化为类星体前的一个重要环节，这类于上个世纪80年代末发现的天体是星系演化图表中重要的一环。

今天另一个比较感兴趣的报告来自一位在Caltech工作的印度科学家，Kartik Sheth，他研究了COSMOS巡天中有棒成分星系比例的演化，在我看来至少这是一个很巧妙而且很有意义的工作，他在COSMOS的观测数据中找到了2157个红移小于0.84的星系，的确，这个是了不起的事情，他自己也骄傲的说，这个是目前有具体结构和形态研究的最大的样本了。结果也很明显，有棒星系占的比例随红移明显下降，并且这样的演化过程主要发生在z=0.3以前。他的工作中还包括了一些关于形态的具体研究，但是我最关心的是，他用什么方法来获得这2157个星系的形态信息呢？人肉处理？不可能吧，如果不要求具体的Hubble分类，应该是有方法可以做到的，是什么呢？很感兴趣，有机会要联系一下，因为我也很想做一个有具体形态信息的更大的样本，不是我异想天开，形态研究还是很重要的，但是样本的大小以及具体形态信息获得的困难，都给这样的研究带来了很大的问题，目前有形态信息的最大样本无非就是RC3了，但是RC3过于Local，而且里面的很多信息已经过时，又没有多波段的资料，如何从样本大小，红移覆盖，形态分类的精确度上超越这个上世纪60年代的工作，还是很大的问题。SDSS开发了Galaxy Zoo，调动全世界的爱好者给100万个星系做分类，这样是很好，但是毕竟过于粗糙，不能仅凭这样的结果做研究。比较现实的目标是，DR4中有恒星形成率和金属丰度测量的星系有12万个，谁要是能把这12万个星系的形态研究做出来，一篇ApJ是稳拿的，呵呵，不过啊，现在那些所谓的参数分类，C-index, Gini-index还都仅仅停留在区分早晚型的程度上，不足以做具体的工作。我真的想在NED里面下一批不同Hubble分类的星系图像，自己熟悉熟悉，然后………12万个，在我毕业之前搞定几万个还是可以的吧。