¿Por qué son útiles los cúmulos estelares para desarrollar modelos de evolución estelar?

La clave para responder a esta pregunta son las isócronas .

En un modelo teórico de evolución estelar, uno de los resultados más básicos que puede producir es un conjunto de isócronas. Lo que haces es evolucionar modelos estelares, todos con la misma composición química, pero con un rango de masas, y detenerlos a todos a la misma edad. El lugar geométrico de la luminosidad frente a la temperatura en un diagrama de Hertzsprung-Russell que se obtiene de estos modelos se conoce como isócrona.

Se puede suponer que las estrellas en un cúmulo tienen una composición química similar, porque se formaron a partir de la misma nube de gas bien mezclada y también se puede considerar que tienen la misma edad. Por lo tanto, cuando se representa en un diagrama de Hertzsprung-Russell, el lugar geométrico definido por las estrellas del cúmulo debe coincidir con una única isócrona.

Ahora podría preguntarse, ¿por qué no puedo simplemente exigir que el modelo de isócronas coincida con estrellas individuales con una variedad de edades? El problema es que no tienes ninguna forma independiente de estimar las edades de esas estrellas y, por lo general, no tienes ninguna forma de estimar sus masas. Por lo tanto, aunque puede permitir que la edad y la masa sean parámetros libres, siempre obtendrá un "buen ajuste" a una sola estrella porque tiene dos observables (luminosidad y temperatura) y dos parámetros libres (edad y masa). Con un grupo , todavía tiene la edad como parámetro libre, pero puede asumir que tiene una amplia gama de masas y que la misma isócrona debe ajustarse a todas . Entonces hay muy poco "margen de maniobra" para el modelo.

Tal vez una imagen pueda decir más que las palabras. Aquí hay un ejemplo típico de Yadav et al. (2008). Muestra datos sobre el antiguo (más o menos) cúmulo abierto M67. Los datos se comparan con una variedad de isócronas modelo predichas por varios tipos diferentes de modelo evolutivo. Estas comparaciones se realizan en el plano de observación de color (=temperatura) vs magnitud (=luminosidad modificada por distancia). Observe cómo los diferentes modelos tienen diferencias sutiles (y no tan sutiles) en la forma asociadas con las diferentes suposiciones físicas en los modelos. Aunque tanto la edad como la distancia (y también la extinción interestelar) son parámetros libres, resulta que algunos modelos se ajustan mucho mejor a los datos que otros. Por ejemplo, en mi opinión, mientras que los modelos Padova y Yale-Yonsei hacen un trabajo razonable al ajustar la rama gigante y el desvío, los modelos BaSTI y Victoria-Regina son mucho mejores para predecir simultáneamente la forma de la secuencia principal.

En un sentido más general, los cúmulos de estrellas se pueden usar para probar modelos evolutivos en algo más que el diagrama HR. Por ejemplo, gran parte del trabajo que hago consiste en comparar las predicciones que hacen los modelos sobre el agotamiento del litio en las estrellas. Una vez más, los grupos definen una isócrona observada de abundancia de litio frente a la temperatura que se puede comparar con isócronas modelo de agotamiento de litio. Si tiene cúmulos en una variedad de edades, tiene una prueba aún más poderosa de los modelos, ya que los mismos modelos (en diferentes edades) deben ajustarse a la forma de las isócronas observadas en todos los cúmulos simultáneamente.

No es que se suponga que las estrellas de un cúmulo globular se suceden en el espacio de temperatura-luminosidad con el tiempo. Más bien, la idea es que dentro de un grupo singular aparentemente hemos eliminado la variación tanto en la edad como en la metalicidad, dejando la masa como la única cantidad para parametrizar la distribución.

Supongamos que tiene un modelo estelar. Puede simular estrellas de diferentes masas, metalicidades y edades, pero entonces, ¿cómo se compara con las observaciones? En particular, hay degeneraciones donde convergen las pistas en el diagrama HR, con diferentes estrellas que aparecen iguales en diferentes edades. E incluso para una muestra grande de muestras de estrellas observadas, probablemente podría reproducirlo incluso con un modelo estelar deficiente postulando la distribución correcta de masas, metalicidades y edades. Después de todo, si su familia predicha de curvas a través del espacio de temperatura-luminosidad llena el espacio donde están las estrellas observadas, siempre puede encontrar una forma de muestrear los parámetros de su modelo para que coincida con cualquier distribución observada.

Con un cúmulo globular, por otro lado, tiene mucha menos libertad para explicar los problemas con su modelo. El juego ahora es que puedes elegir una sola metalicidad y una sola edad, y luego tu modelo solo funciona si la distribución en el diagrama HR puede explicarse únicamente por las diferencias de masa iniciales.

Para un ejemplo ficticio, si predices que las estrellas con masa menor que$0.8\ M_\odot$apaga la secuencia principal antes de estrellas con masa mayor que$5\ M_\odot$, entonces cualquier cúmulo globular con un desvío de alta masa debe, en su modelo, estar acompañado por un desvío de baja masa. No puedes simplemente decir "bueno, supongo que todas las estrellas menos masivas son más jóvenes que las más masivas en ese cúmulo".