费米耀变体伽马波段流量RMS与流量的关系及其分布特点

张燕， 马力， 毛李胜， 杨星， 龚云露， 黄邦蓉， 易庭丰

(云南师范大学 物理与电子信息学院，云南 昆明 650500)

耀变体是活动星系核(AGNs)的一个子类，其相对论喷流指向观测者的视线[1];相对论喷流形成的机制还不清楚，但它很可能与完全电离的旋转吸积盘的聚焦特性有关[2].耀变体包括蝎虎天体(BL Lacs)和平谱射电类星体(FSRQs)两类，这两类天体之间最显著的差异是吸收线， FSRQs有强吸收线， BL Lacs只有弱吸收线甚至没有吸收线[3].此外，它们在高能部分的辐射机制也有所不同；耀变体的能谱分布(SED)由两个宽发射线成分组成，其中低能量成分通常源于喷流磁场中相对论电子相互作用产生的同步辐射，高能量成分源于逆康普顿散射过程，如果逆康普顿散射种子光子由喷流内的电子同步辐射产生,则称为同步自康普顿机制(SSC)[4-5]；如果种子光子来源于喷流外,例如宽线区、尘埃环和宇宙微波背景等,则这个过程称为外康普顿机制(EC)[6-7]；FSRQs在高能部分的辐射主要是EC占主导，BL Lacs主要是SSC占主导[8-13].通过对耀变体在伽马波段的光变曲线进行时变分析，可以为了解喷流中的辐射过程提供一些线索.

近年来，在活动星系核和X射线双星(XRBs)的光变曲线中都发现了流量RMS(Root Mean Square)的变化与流量存在线性关系[14-18]，并且很多天体的X射线流量分布呈现对数正态分布的形式[19-23]，这些特性排除了描述变化过程的许多类型的模型[24].Uttley提出的高斯随机过程的指数变换可以很好地描述具有这些观测特性的光变曲线[21].RMS与流量线性关系的存在意味着较短时间尺度的变化需要较长时间尺度上的调制，RMS变化的绝对振幅随着平均流量线性增加,在某种意义上暗示了源越亮RMS变化就越大.而且这种线性关系可以在所有已知的BHXRB Cyg X-1的光谱状态下观察到,与功率谱密度(PSD)形状无关，表明RMS与流量的线性关系是比PSD更加基本的变化特征[21]，因此可以通过RMS与流量的线性关系对耀变体进行时变分析.

基于前人的研究，本文从第三期费米耀变体的1 773个源中选出235个受污染较小的源作为样本，对其100 MeV-200 GeV伽马波段光变数据进行RMS与流量的相关性分析,对流量分布进行对数正态拟合，将得到的线性拟合斜率、皮尔森系数和对数正态分布的宽度按FSRQs和BL Lacs两类进行统计分析.最后对一个未知类型的耀变体(BCUs)的RMS与流量的相关性情况和流量分布特征进行了分析，并与已知类型的耀变体源联系起来.

1 数据样本

数据样本来自费米大视场望远镜提供的1 773个具有30天分辨率的第三期费米耀变体(The third catalog of AGNs detected by the Fermi-LAT,3LAC)在100 MeV-200 GeV的伽马波段通过孔径测光得到的光变数据(https://fermi.gsfc.nasa.gov/ssc/data/access/lat/4yr_catalog/ap_lcs.php),这些数据没有减去背景值，因此存在一些限制[25]，但对于分析流量的变化而言，并不会产生严重的影响.由于孔径测光的方法会使被测源的光子数受到来自邻近源和宇宙背景中其他光子的影响，为了使样本数据更加准确有效，在第三期费米耀变体的1 773个源中按照在该源附近3度范围内没有其他源干扰和10度范围内没有伽马射线亮源(亮源的标准是其光子流量大于1×10-6cm-2·s-1)干扰的标准，选出了235个耀变体作为研究对象.其中包含73个BL Lacs，66 个FSRQs和96个BCUs.

2 分析方法及结果

RMS(Root Mean Square)是一组统计数据的平方平均值的平方根，由N个数据点构成的时间序列Xi的RMS定义为

表1 32个耀变体源的拟合情况

图 2 FSRQs和BL Lacs的斜率、皮尔森系数和W的归一化累计分布

表2 FSRQs和BL Lacs的斜率、皮尔森系数和W的K-S检验结果

表3 FSRQs和BL Lacs的斜率、皮尔森系数和W的统计平均值

为了说明将光变数据分组后,每组数据点的个数对统计结果的影响,将光变数据按5个数据点为一组分为24组(5 bin),分别求出每一组的RMS和平均流量值后做线性拟合得到斜率和皮尔森系数.发现与10个数据点为一组(10 bin)的斜率和皮尔森系数成正比例关系，如图3所示.由于10 bin和5 bin的斜率和皮尔森系数有很强的正相关性，统计平均值也会成比例的变化，所以并不影响FSRQs和BL Lacs关于斜率和皮尔森系数统计平均值之间的差异.

图3 FSRQs和BL Lacs分别取10 bin和5 bin的RMS和流量线性拟合所得斜率和皮尔森系数的相关情况

3 对未知类型耀变体源的分析

在第三期费米数据的1 773个源中有超过500的源为未知类型的耀变体，即使这些源与河外源有联系，并且具有耀变体的一些特征，但他们缺少基于光谱信息的可靠分类.在这里，用RMS与流量的相关性情况和流量的分布情况对源J0532.0-4827的光变曲线进行时变分析，将其光变数据按10个数据点为一组分为12组，求出每组的RMS和平均流量，做RMS和流量的相关性分析，得到的线性拟合斜率为0.76±0.07，皮尔森系数为0.97，对流量分布进行对数正态拟合后得到的W值为0.23±0.02.根据得到的FSRQs和BL Lacs关于斜率、皮尔森系数和W值的统计平均值，由于0.76±0.07在0.52±0.60的范围中，0.97更接近于0.61±0.34的范围中，且0.23±0.02在0.15±0.11的范围中，可以推测源J0532.0-4827属于FSRQs.如图4所示为J0532.0-4827的RMS和流量关系的线性拟合图和流量分布的对数正态拟合图.

图4 源J0532.0-4827的RMS和流量的相关性拟合情况和流量的对数正态分布拟合情况

4 讨论及小结

在AGNs和XRBs的光变曲线研究中都发现了RMS和流量的线性关系，这和脉冲噪声模型所预言的稳态功率谱不符合，如果脉冲参数的变化是RMS与流量的线性关系的原因，这就要求脉冲参数与RMS一样要在所有时标上都变化，这和脉冲模型的假设矛盾，因此标准的脉冲噪声模型不能解释RMS和流量的线性关系在很大范围的时标上都成立的情况.Uttley等人认为光变曲线的变化存在大时标变化和小时标的变化，即存在大的、长时间尺度的变化，而短时标变化是叠加在这些变化上的[14].

如果伽马波段的光变曲线只是由单个脉冲随机叠加而成的，RMS就不会随流量变化[14]，但所研究的32个源有着很强的RMS和流量的线性关系，说明来自喷流的伽马射线不是由脉冲随机叠加而成的，光变曲线受到大时间尺度的调制，而短时标变化是叠加在这些变化上的.

通过比较可以看出，FSRQs和BL Lacs的RMS和流量的相关性情况是不一样的，FSRQs的RMS和流量的线性相关性比BL Lacs强，很可能是由于FSRQs和BL Lacs在高能部分的辐射过程不同引起的，由于FSRQs在高能部分的辐射是EC机制占主导的，可能是大量外光子参与逆康普顿散射过程导致流量越大变化越剧烈.

通过对BCU源3FGL J0532.0-4827的RMS和流量的相关性分析和流量的对数正态拟合，推测出该源属于FSRQs，这和2018年Shah的推测是一致的[26].