Ilustración de artista del grueso toro de polvo que se piensa que rodea los agujeros negros supermasivos y sus discos de acreción. Crédito: ESA / V. Beckmann (NASA-GSFC). |
Los centros de las galaxias con agujeros negros supermasivos brillantes, que adquieren material de manera activa, son llamad0s núcleos activos de galaxias (o AGN de sus iniciales en inglés). Según un modelo de AGN generalmente aceptado, estos agujeros negros que crecen rápidamente y sus discos de acreción están rodeados por un grueso toro de polvo. Observado desde ciertos ángulos, el toro puede bloquear nuestra visión directa de los motores centrales, cambiando el aspecto que para nosotros presenta el AGN. Los AGN en los que podemos ver el motor central son conocidos como AGN de tipo 1, mientras que los que tienen la región central oscurecida son clasificados como de tipo 2.
Extrañamente, la fracción de AGN clasificados como de tipo 2 desciende sustancialmente al aumentar la luminosidad: los AGN más brillantes parece que tengan menor probabilidad de estar oscurecidos. ¿Por qué? Una hipótesis es que la propia estructura del toro cambia al cambiar la luminosidad del AGN. En este modelo, el toro recede a medida que el AGN aumenta de brillo, haciendo que un número menor de estos AGN esté oscurecido.
Pero un equipo de investigadores dirigido por la doctora Silvia Mateos (Instituto de Física de Cantabria-CSIC, España), sugiere que muchos de los AGN más brillantes oscurecidos están demasiado bien escondidos. A partir de una muestra de casi 2000 AGN observados en rayos X y un modelo teórico para los toros, los investigadores hallan una población “perdida” de toros que producen un alto grado de oscurecimiento y que no han sido detectados en rayos X. Incluyendo esta población perdida, Mateos y sus colaboradores encuentran que la fracción total de AGN de tipo 2 es del 58%. También demuestran que a mayores luminosidades hay más AGN perdidos. Incluyéndolos, la fracción total de AGN oscurecidos depende mucho menos de la luminosidad de lo que se pensaba, lo que sugiere que el modelo del toro en recesión no es necesario para explicar las observaciones.
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