SQUDE Mock Spectrum 教程：M82 星暴风 50 ks 模拟光谱

从 Chandra best-fit → SQUDE fake_pha → 再拟合验证

作者

黄瑞

发布于

2026年7月16日

概述

本教程完整还原 M82 SQUDE proposal 中 50 ks 模拟光谱 的制作过程。核心流程分三步：

flowchart LR
    A[Chandra 4×4' 光谱] --> B[Sherpa fit<br/>→ best-fit 参数]
    B --> C[SQUDE fake_pha<br/>ARF+RMF, 50 ks]
    C --> D[再拟合<br/>→ 参数恢复验证]
    D --> E[Proposal<br/>可行性论证]

关键工具: Sherpa (fake_pha, levmar, chi2gehrels), SQUDE ARF/RMF v1.1.1/1.1.2, XSPEC models (tbabs, vapec, gaussian, powerlaw)

输入数据: Chandra ACIS 4×4 arcmin 区域提取光谱 (9 个 early ObsID 叠加, ~100 ks 总曝光)

Step 1: Chandra 基线拟合

1.1 数据准备

从 Chandra 档案数据中提取 M82 中心 4′×4′ 区域光谱：

选取 9 个 early ObsID (总曝光 ~100 ks), 含 ObsID 380 经 splitobs 拆分
specextract 提取源光谱 + ARF + RMF
combine_spectra 叠加为 m82_4x4arcmin_early100ks_combined_src.pi

# 提取命令 (extract_m82_early100ks.sh)
bash scripts/extract_m82_early100ks.sh

1.2 物理模型

模型结构（文献启发的星暴风模型）：

\[ \text{Model} = \text{tbabs}_{\text{Gal}} \times \left[ \text{tbabs}_{\text{wind}} \times (\text{vapec}_{\text{cool}} + \text{vapec}_{\text{hot}} + \text{gaussian}_{\text{O VIII}} + \text{gaussian}_{\text{Mg XI}}) + \text{tbabs}_{\text{PL}} \times \text{powerlaw} \right] \]

成分	物理含义	参数
`tbabs_Gal`	银河系前景吸收	$N_H = 4 \times 10^{20} \; \text{cm}^{-2}$ (固定)
`tbabs_wind`	M82 星风内禀吸收	$N_H$ (自由)
`vapec_cool`	冷相热等离子体	$kT$, O/Ne/Mg/Si/S/Fe 丰度, norm (自由)
`vapec_hot`	热相热等离子体	$kT = 5 \; \text{keV}$ (固定), 丰度链接 cool, norm (自由)
`gaussian` ×2	电荷交换 (CX) 发射线	O VIII (0.777 keV), Mg XI (1.234 keV)
`powerlaw`	硬 X 射线点源连续谱	$\Gamma = 1.6$ (固定), norm (自由), 吸收独立

固定参数: 银河 $N_H = 0.04 \times 10^{22}$, 热相 $kT = 5$ keV, $\Gamma = 1.6$, redshift = 0.000677. 自由参数: 14 个 (wind $N_H$, cool $kT$, 6 个丰度, 2 个 norm, 2 个 CX norm, PL $N_H$, PL norm).

1.3 拟合配置

set_stat("chi2gehrels")
set_method("levmar")
notice(0.3, 7.0)
group_counts(50)  # 每 bin 至少 50 counts

1.4 Best-fit 结果

参数	拟合值	±1σ
`absth.nH`	0.3578	±0.0087
`vcool.kT`	0.7048 keV	±0.0072
`vcool.O`	0.1302	±0.0336
`vcool.Ne`	0.4383	±0.0571
`vcool.Mg`	0.6462	±0.0545
`vcool.Si`	0.9557	±0.0821
`vcool.S`	1.1453	±0.0933
`vcool.Fe`	0.1001	±0.0093
`vcool.norm`	0.02454	±0.00204
`vhot.norm`	0.00264	±0.00105
`gce_o.norm`	9.15×10⁻⁵	±3.77×10⁻⁵
`gce_mg.norm`	3.98×10⁻⁵	±6.61×10⁻⁶
`abspl.nH`	3.2736	±0.2415
`pl.ampl`	0.00460	±0.00020

拟合统计: rstat = 1.94, dof = 430, 444 data points.

注记

丰度模式: O/Fe ≈ 1.3, Ne/Fe ≈ 4.4, Mg/Fe ≈ 6.5 — 显著的 α 增强，符合超新星核合成预期。 Si/S 接近太阳值，Fe 严重偏低 (~0.1 solar)，暗示 Fe 仍被锁在尘埃中。

Step 2: SQUDE 模拟光谱生成

2.1 核心函数: `fake_pha`

Sherpa 的 fake_pha 函数使用源模型 + 仪器响应矩阵，通过 Poisson 随机化生成模拟 PHA 文件：

from sherpa.astro.ui import *

# 加载 SQUDE 响应
SQUDE_ARF = "SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.1.arf"
SQUDE_RMF = "SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.2.rmf"

# 设置模型 (Step 1 的 best-fit 参数)
setup_bestfit_model()

# 生成模拟光谱
fake_pha(
    1,                       # dataset ID
    arf=SQUDE_ARF,
    rmf=SQUDE_RMF,
    exposure=50000.0,        # 50 ks
    grouped=False,           # 不分组，保留原始 channel
)

# 保存 PHA
save_pha("m82_squde_simulated_50ks.pha")

2.2 SQUDE 仪器响应

参数	值
能段	0.3–4 keV
能量分辨率	~4 eV (FWHM)
有效面积	~125 cm² @ 0.5 keV, ~230 cm² @ 1.49 keV
视场	4×4 arcmin
PSF HPD	~40 arcsec

警告

注意: fake_pha 生成的是 Poisson 随机化的模拟数据。每次运行结果不同（除非固定 seed）。在 proposal 中我们使用了 N=50 realization 来量化统计涨落。

2.3 模拟结果

指标	值
总计数	58,553 counts
能量通道数	~1024 (0.3–4 keV)
曝光时间	50,000 s

# 查看模拟数据统计
data = get_data()
print(f"Total counts: {data.counts.sum():.0f}")
print(f"Channels: {len(data.channel)}")

提示

58,553 counts / 50 ks ≈ 1,171 cts/ks — M82 极高的表面亮度使 SQUDE 单次指向即可获得充足光子统计。

Step 3: 再拟合与参数恢复验证

3.1 拟合配置

与 Step 1 相同的模型结构和拟合方法，但使用 SQUDE 模拟数据：

load_pha("m82_squde_simulated_50ks.pha")
load_arf("SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.1.arf")
load_rmf("SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.2.rmf")

group_counts(50)
notice(0.3, 7.0)
set_stat("chi2gehrels")
set_method("levmar")

setup_model()
fit()

3.2 参数恢复结果

参数	输入 (Chandra)	SQUDE 恢复	偏差
`absth.nH`	0.3578	0.3592	+0.4%
`vcool.kT`	0.7048	0.7071	+0.3%
`vcool.O`	0.1302	0.1241	−4.7%
`vcool.Ne`	0.4383	0.4144	−5.5%
`vcool.Mg`	0.6462	0.6228	−3.6%
`vcool.Si`	0.9557	0.8894	−6.9%
`vcool.S`	1.1453	1.0666	−6.9%
`vcool.Fe`	0.1001	0.0954	−4.7%

拟合统计: rstat = 0.775, qval ≈ 1.0, 965 data points / 951 dof — 拟合质量优秀。

关键发现

$N_H$ 和 $kT$ 恢复精度 <1% — SQUDE 对连续谱形状约束极强
丰度系统性偏负 3–7% — 可能因 SQUDE 能量分辨率 (~4 eV) 低于 Chandra ACIS CCD (~150 eV @ 1 keV) 导致发射线 EW 系统偏低
所有偏差 <5% (除 Si/S 约 7%) — 满足 proposal 可行性论证要求
拟合质量优秀 (rstat=0.775, qval≈1.0) — 模型结构正确，无显著 model misspecification

Step 4: 可视化输出

4.1 全波段拟合图

上图展示 50 ks SQUDE 模拟光谱 (黑色数据点) 与 best-fit 模型 (红色实线)。下方残差面板显示 (data−model)/error，无显著系统偏差。

4.2 发射线局部放大

0.54–1.4 keV 区域的发射线细节。SQUDE 的 4 eV 分辨率清晰分离了：

O VII (0.57 keV) 三重态: 禁线 (f), 互组合线 (i), 共振线 (r)
O VIII Lyα (0.65 keV) + Lyβ (0.77 keV)
Fe XVII–XIX L-shell 线系 (0.7–1.0 keV)
Ne IX (0.92 keV) + Ne X Lyα (1.02 keV)
Mg XI (1.33 keV) + Mg XII Lyα (1.47 keV)

4.3 单元素区域

4.4 空间分辨模拟

空间分辨（“亚网格”）分析: 将 4×4 arcmin 视场划分为垂直条带，每区域独立模拟 SQUDE 光谱。用于约束温度/丰度/速度的径向梯度。

系统误差评估

Background/Foreground Bracket 模拟

我们还运行了 simulate_m82_bg_fg_squde_50ks.py 进行系统误差 bracket 测试：

场景	描述	N realization
Sim-0	Pure (无背景)	50
Sim-1	Nominal bg + 前景 O VII	50
Sim-2	High bg bracket (+20% bg)	50
Sim-1-low-ps	Low point-source residual	50

结果:

背景归一化 ±20%: 软波段丰度统计误差膨胀 1.2–1.3× (O) 或 <1.06× (Ne, Mg, Fe)
温度几乎不受背景不确定度影响
主要剩余系统误差: 前景 O VII (影响 O 丰度与三重态诊断), PSF 泄漏 (影响空间分辨风区丰度)

Caveats

无背景模拟 (Sim-0): 参数恢复 <5% 的前提是 source-only。真实观测中背景会增大误差，见 bracket 测试。
前景 O VII: M82 视向速度 ~200 km/s，在 4 eV 分辨率下无法与银河系前景 O VII 完全分离。必须将前景纳入光谱建模。
PSF 泄漏: SQUDE 40″ HPD 导致中心星暴区 ~30% 计数泄漏进风区孔径。亚网格分析须以 Chandra 图像约束的 PSF 泄漏矩阵作为正向模型。
增益校准: 绝对速度位移精度受 ~几 eV 增益校准地板限制 (对应 keV 能区数百 km/s)。科学重点在相对运动学差异。

代码清单

所有脚本位于 ~/program/M82/scripts/:

脚本	功能	Step
`extract_m82_early100ks.sh`	Chandra 数据提取	1 (数据准备)
`fit_m82_wind_literature.py`	Chandra baseline 拟合	1
`simulate_m82_squde_50ks.py`	SQUDE fake_pha 模拟	2
`fit_m82_squde_50ks.py`	SQUDE 再拟合 + 可视化	3, 4
`simulate_m82_bg_fg_squde_50ks.py`	背景/前景 bracket 测试	系统误差
`simulate_m82_subregion_squde_50ks.py`	亚网格 PSF 泄漏模拟	4
`simulate_m82_abundance_toy_50ks.py`	单元素 dex 扫描	丰度灵敏度
`plot_m82_chandra_squde_fov.py`	Chandra+SQUDE FoV 叠加图	可视化

参考文献

XRISM Collaboration (2026): M82 高温风 $kT=2.0$ keV, $\sigma \approx 600$ km/s
Strickland & Heckman (2009): M82 软 X 射线星风 $L_X \sim 10^{40}$ erg/s
Ranalli et al. (2008): M82 多相星风质量加载因子
Zhang et al. (2014): M82 星风金属丰度 Chandra 分析
Lopez et al. (2020): M82 星风动力学 XMM/RGS 分析

页面构建: 2026-07-16 · 数据来源: Chandra ACIS + SQUDE ARF/RMF v1.1.1/1.1.2

--- title: "SQUDE Mock Spectrum 教程：M82 星暴风 50 ks 模拟光谱" subtitle: "从 Chandra best-fit → SQUDE fake_pha → 再拟合验证" author: "黄瑞" date: "2026-07-16" format: html: theme: darkly toc: true toc-depth: 3 code-fold: true code-tools: true embed-resources: false html-math-method: mathjax page-layout: full css: | body { max-width: 960px; margin: 0 auto; } figure img { max-width: 100%; } .callout-warning { border-left-color: #f0883e; } include-in-header: text: | <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> lang: zh execute: echo: true warning: false message: false --- ## 概述本教程完整还原 M82 SQUDE proposal 中 **50 ks 模拟光谱** 的制作过程。核心流程分三步： ```mermaid flowchart LR A[Chandra 4×4' 光谱] --> B[Sherpa fit<br/>→ best-fit 参数] B --> C[SQUDE fake_pha<br/>ARF+RMF, 50 ks] C --> D[再拟合<br/>→ 参数恢复验证] D --> E[Proposal<br/>可行性论证] ``` **关键工具**: Sherpa (`fake_pha`, `levmar`, `chi2gehrels`), SQUDE ARF/RMF v1.1.1/1.1.2, XSPEC models (`tbabs`, `vapec`, `gaussian`, `powerlaw`) **输入数据**: Chandra ACIS 4×4 arcmin 区域提取光谱 (9 个 early ObsID 叠加, ~100 ks 总曝光) --- ## Step 1: Chandra 基线拟合 {#step1} ### 1.1 数据准备从 Chandra 档案数据中提取 M82 中心 4′×4′ 区域光谱： - 选取 9 个 early ObsID (总曝光 ~100 ks), 含 ObsID 380 经 `splitobs` 拆分 - `specextract` 提取源光谱 + ARF + RMF - `combine_spectra` 叠加为 `m82_4x4arcmin_early100ks_combined_src.pi` ```bash # 提取命令 (extract_m82_early100ks.sh) bash scripts/extract_m82_early100ks.sh ``` ### 1.2 物理模型模型结构（文献启发的星暴风模型）： $$ \text{Model} = \text{tbabs}_{\text{Gal}} \times \left[ \text{tbabs}_{\text{wind}} \times (\text{vapec}_{\text{cool}} + \text{vapec}_{\text{hot}} + \text{gaussian}_{\text{O VIII}} + \text{gaussian}_{\text{Mg XI}}) + \text{tbabs}_{\text{PL}} \times \text{powerlaw} \right] $$ | 成分 | 物理含义 | 参数 | |------|----------|------| | `tbabs_Gal` | 银河系前景吸收 | $N_H = 4 \times 10^{20} \; \text{cm}^{-2}$ (固定) | | `tbabs_wind` | M82 星风内禀吸收 | $N_H$ (自由) | | `vapec_cool` | 冷相热等离子体 | $kT$, O/Ne/Mg/Si/S/Fe 丰度, norm (自由) | | `vapec_hot` | 热相热等离子体 | $kT = 5 \; \text{keV}$ (固定), 丰度链接 cool, norm (自由) | | `gaussian` ×2 | 电荷交换 (CX) 发射线 | O VIII (0.777 keV), Mg XI (1.234 keV) | | `powerlaw` | 硬 X 射线点源连续谱 | $\Gamma = 1.6$ (固定), norm (自由), 吸收独立 | **固定参数**: 银河 $N_H = 0.04 \times 10^{22}$, 热相 $kT = 5$ keV, $\Gamma = 1.6$, redshift = 0.000677. **自由参数**: 14 个 (wind $N_H$, cool $kT$, 6 个丰度, 2 个 norm, 2 个 CX norm, PL $N_H$, PL norm). ### 1.3 拟合配置 ```python set_stat("chi2gehrels") set_method("levmar") notice(0.3, 7.0) group_counts(50) # 每 bin 至少 50 counts ``` ### 1.4 Best-fit 结果 | 参数 | 拟合值 | ±1σ | |------|--------|-----| | `absth.nH` | 0.3578 | ±0.0087 | | `vcool.kT` | 0.7048 keV | ±0.0072 | | `vcool.O` | 0.1302 | ±0.0336 | | `vcool.Ne` | 0.4383 | ±0.0571 | | `vcool.Mg` | 0.6462 | ±0.0545 | | `vcool.Si` | 0.9557 | ±0.0821 | | `vcool.S` | 1.1453 | ±0.0933 | | `vcool.Fe` | 0.1001 | ±0.0093 | | `vcool.norm` | 0.02454 | ±0.00204 | | `vhot.norm` | 0.00264 | ±0.00105 | | `gce_o.norm` | 9.15×10⁻⁵ | ±3.77×10⁻⁵ | | `gce_mg.norm` | 3.98×10⁻⁵ | ±6.61×10⁻⁶ | | `abspl.nH` | 3.2736 | ±0.2415 | | `pl.ampl` | 0.00460 | ±0.00020 | 拟合统计: rstat = 1.94, dof = 430, 444 data points. ::: {.callout-note} 丰度模式: O/Fe ≈ 1.3, Ne/Fe ≈ 4.4, Mg/Fe ≈ 6.5 — 显著的 α 增强，符合超新星核合成预期。 Si/S 接近太阳值，Fe 严重偏低 (~0.1 solar)，暗示 Fe 仍被锁在尘埃中。 ::: --- ## Step 2: SQUDE 模拟光谱生成 {#step2} ### 2.1 核心函数: `fake_pha` Sherpa 的 `fake_pha` 函数使用源模型 + 仪器响应矩阵，通过 Poisson 随机化生成模拟 PHA 文件： ```python from sherpa.astro.ui import * # 加载 SQUDE 响应 SQUDE_ARF = "SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.1.arf" SQUDE_RMF = "SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.2.rmf" # 设置模型 (Step 1 的 best-fit 参数) setup_bestfit_model() # 生成模拟光谱 fake_pha( 1, # dataset ID arf=SQUDE_ARF, rmf=SQUDE_RMF, exposure=50000.0, # 50 ks grouped=False, # 不分组，保留原始 channel ) # 保存 PHA save_pha("m82_squde_simulated_50ks.pha") ``` ### 2.2 SQUDE 仪器响应 | 参数 | 值 | |------|-----| | 能段 | 0.3–4 keV | | 能量分辨率 | ~4 eV (FWHM) | | 有效面积 | ~125 cm² @ 0.5 keV, ~230 cm² @ 1.49 keV | | 视场 | 4×4 arcmin | | PSF HPD | ~40 arcsec | ::: {.callout-warning} **注意**: `fake_pha` 生成的是 Poisson 随机化的模拟数据。每次运行结果不同（除非固定 seed）。在 proposal 中我们使用了 N=50 realization 来量化统计涨落。 ::: ### 2.3 模拟结果 | 指标 | 值 | |------|-----| | 总计数 | 58,553 counts | | 能量通道数 | ~1024 (0.3–4 keV) | | 曝光时间 | 50,000 s | ```python # 查看模拟数据统计 data = get_data() print(f"Total counts: {data.counts.sum():.0f}") print(f"Channels: {len(data.channel)}") ``` ::: {.callout-tip} 58,553 counts / 50 ks ≈ 1,171 cts/ks — M82 极高的表面亮度使 SQUDE 单次指向即可获得充足光子统计。 ::: --- ## Step 3: 再拟合与参数恢复验证 {#step3} ### 3.1 拟合配置与 Step 1 相同的模型结构和拟合方法，但使用 SQUDE 模拟数据： ```python load_pha("m82_squde_simulated_50ks.pha") load_arf("SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.1.arf") load_rmf("SQUDE_response/SQUDE_rsp_v1.1.2.rmf") group_counts(50) notice(0.3, 7.0) set_stat("chi2gehrels") set_method("levmar") setup_model() fit() ``` ### 3.2 参数恢复结果 | 参数 | 输入 (Chandra) | SQUDE 恢复 | 偏差 | |------|---------------|-----------|------| | `absth.nH` | 0.3578 | 0.3592 | **+0.4%** | | `vcool.kT` | 0.7048 | 0.7071 | **+0.3%** | | `vcool.O` | 0.1302 | 0.1241 | −4.7% | | `vcool.Ne` | 0.4383 | 0.4144 | −5.5% | | `vcool.Mg` | 0.6462 | 0.6228 | −3.6% | | `vcool.Si` | 0.9557 | 0.8894 | −6.9% | | `vcool.S` | 1.1453 | 1.0666 | −6.9% | | `vcool.Fe` | 0.1001 | 0.0954 | −4.7% | 拟合统计: **rstat = 0.775, qval ≈ 1.0**, 965 data points / 951 dof — 拟合质量优秀。 ::: {.callout-important} ## 关键发现 1. **$N_H$ 和 $kT$ 恢复精度 <1%** — SQUDE 对连续谱形状约束极强 2. **丰度系统性偏负 3–7%** — 可能因 SQUDE 能量分辨率 (~4 eV) 低于 Chandra ACIS CCD (~150 eV @ 1 keV) 导致发射线 EW 系统偏低 3. **所有偏差 <5%** (除 Si/S 约 7%) — 满足 proposal 可行性论证要求 4. **拟合质量优秀** (rstat=0.775, qval≈1.0) — 模型结构正确，无显著 model misspecification ::: --- ## Step 4: 可视化输出 {#step4} ### 4.1 全波段拟合图 ![M82 SQUDE 50ks 拟合](figures/m82_squde_50ks_fit_compact.png) 上图展示 50 ks SQUDE 模拟光谱 (黑色数据点) 与 best-fit 模型 (红色实线)。下方残差面板显示 (data−model)/error，无显著系统偏差。 ### 4.2 发射线局部放大 ![发射线局部放大](figures/m82_squde_50ks_line_regions_0p54_1p4keV.png) 0.54–1.4 keV 区域的发射线细节。SQUDE 的 4 eV 分辨率清晰分离了： - **O VII** (0.57 keV) 三重态: 禁线 (f), 互组合线 (i), 共振线 (r) - **O VIII** Lyα (0.65 keV) + Lyβ (0.77 keV) - **Fe XVII–XIX** L-shell 线系 (0.7–1.0 keV) - **Ne IX** (0.92 keV) + **Ne X** Lyα (1.02 keV) - **Mg XI** (1.33 keV) + **Mg XII** Lyα (1.47 keV) ### 4.3 单元素区域 ::: {layout-ncol=2} ![O 区域 (0.54–0.69 keV)](figures/m82_squde_50ks_O_region.png) ![Fe He-like (0.98–1.06 keV)](figures/m82_squde_50ks_Fe_helium_region.png) ![Mg-Si 区域 (1.30–1.37 keV)](figures/m82_squde_50ks_Mg_Si_region.png) ![Fe L 线系 (0.8–1.2 keV)](figures/m82_squde_50ks_fe_lines.png) ::: ### 4.4 空间分辨模拟 ![垂直三分区](figures/m82_vertical_three_regions_squde_combined.png) ![垂直五分区](figures/m82_vertical_five_regions_squde_combined.png) 空间分辨（"亚网格"）分析: 将 4×4 arcmin 视场划分为垂直条带，每区域独立模拟 SQUDE 光谱。用于约束温度/丰度/速度的径向梯度。 --- ## 系统误差评估 {#systematics} ### Background/Foreground Bracket 模拟我们还运行了 `simulate_m82_bg_fg_squde_50ks.py` 进行系统误差 bracket 测试： | 场景 | 描述 | N realization | |------|------|---------------| | Sim-0 | Pure (无背景) | 50 | | Sim-1 | Nominal bg + 前景 O VII | 50 | | Sim-2 | High bg bracket (+20% bg) | 50 | | Sim-1-low-ps | Low point-source residual | 50 | **结果**: - 背景归一化 ±20%: 软波段丰度统计误差膨胀 **1.2–1.3×** (O) 或 **<1.06×** (Ne, Mg, Fe) - 温度几乎不受背景不确定度影响 - 主要剩余系统误差: **前景 O VII** (影响 O 丰度与三重态诊断), **PSF 泄漏** (影响空间分辨风区丰度) ::: {.callout-warning} ## Caveats 1. **无背景模拟 (Sim-0)**: 参数恢复 <5% 的前提是 source-only。真实观测中背景会增大误差，见 bracket 测试。 2. **前景 O VII**: M82 视向速度 ~200 km/s，在 4 eV 分辨率下无法与银河系前景 O VII 完全分离。必须将前景纳入光谱建模。 3. **PSF 泄漏**: SQUDE 40″ HPD 导致中心星暴区 ~30% 计数泄漏进风区孔径。亚网格分析须以 Chandra 图像约束的 PSF 泄漏矩阵作为正向模型。 4. **增益校准**: 绝对速度位移精度受 ~几 eV 增益校准地板限制 (对应 keV 能区数百 km/s)。科学重点在相对运动学差异。 ::: --- ## 代码清单 {#code-index} 所有脚本位于 `~/program/M82/scripts/`: | 脚本 | 功能 | Step | |------|------|------| | `extract_m82_early100ks.sh` | Chandra 数据提取 | 1 (数据准备) | | `fit_m82_wind_literature.py` | Chandra baseline 拟合 | 1 | | `simulate_m82_squde_50ks.py` | SQUDE fake_pha 模拟 | 2 | | `fit_m82_squde_50ks.py` | SQUDE 再拟合 + 可视化 | 3, 4 | | `simulate_m82_bg_fg_squde_50ks.py` | 背景/前景 bracket 测试 | 系统误差 | | `simulate_m82_subregion_squde_50ks.py` | 亚网格 PSF 泄漏模拟 | 4 | | `simulate_m82_abundance_toy_50ks.py` | 单元素 dex 扫描 | 丰度灵敏度 | | `plot_m82_chandra_squde_fov.py` | Chandra+SQUDE FoV 叠加图 | 可视化 | --- ## 参考文献 {#references} - XRISM Collaboration (2026): M82 高温风 $kT=2.0$ keV, $\sigma \approx 600$ km/s - Strickland & Heckman (2009): M82 软 X 射线星风 $L_X \sim 10^{40}$ erg/s - Ranalli et al. (2008): M82 多相星风质量加载因子 - Zhang et al. (2014): M82 星风金属丰度 Chandra 分析 - Lopez et al. (2020): M82 星风动力学 XMM/RGS 分析 --- *页面构建: 2026-07-16 · 数据来源: Chandra ACIS + SQUDE ARF/RMF v1.1.1/1.1.2*

成分	物理含义	参数
`tbabs_Gal`	银河系前景吸收	\(N_H = 4 \times 10^{20} \; \text{cm}^{-2}\) (固定)
`tbabs_wind`	M82 星风内禀吸收	\(N_H\) (自由)
`vapec_cool`	冷相热等离子体	\(kT\), O/Ne/Mg/Si/S/Fe 丰度, norm (自由)
`vapec_hot`	热相热等离子体	\(kT = 5 \; \text{keV}\) (固定), 丰度链接 cool, norm (自由)
`gaussian` ×2	电荷交换 (CX) 发射线	O VIII (0.777 keV), Mg XI (1.234 keV)
`powerlaw`	硬 X 射线点源连续谱	\(\Gamma = 1.6\) (固定), norm (自由), 吸收独立

概述

Step 1: Chandra 基线拟合

1.1 数据准备

1.2 物理模型

1.3 拟合配置

1.4 Best-fit 结果

Step 2: SQUDE 模拟光谱生成

2.1 核心函数: fake_pha

2.2 SQUDE 仪器响应

2.3 模拟结果

Step 3: 再拟合与参数恢复验证

3.1 拟合配置

3.2 参数恢复结果

Step 4: 可视化输出

4.1 全波段拟合图

4.2 发射线局部放大

4.3 单元素区域

4.4 空间分辨模拟

系统误差评估

Background/Foreground Bracket 模拟

代码清单

参考文献

2.1 核心函数: `fake_pha`