Type Ia supernovae play a critical role in stellar feedback and elemental enrichment in galaxies. Recent transient surveys like the All-Sky Automated Survey for Supernova (ASAS-SN) and the Dark Energy Survey (DES) find that the specific Ia rate at z ~ 0 may be ~ 15-50 times higher in lower-mass galaxies than at Milky Way-mass. Independently, Milky Way observations show that the close-binary fraction of solar-type stars is higher at lower metallicity. Motivated by these observations, we use the FIRE-2 cosmological zoom-in simulations to explore the impact of varying Ia rate models, including metallicity dependence, on galaxies across a range of stellar masses: 10^7 Msun - 10^{11} Msun. First, we benchmark our simulated star-formation histories (SFHs) against observations. We show that assumed SFHs and stellar mass functions play a major role in determining the degree of tension between observations and metallicity-independent Ia rate models, and potentially cause ASAS-SN and DES observations to be much more consistent with each other than might naively appear. Models in which the Ia rate increases with decreasing metallicity (as ~ Z^{-0.5} to Z^{-1}) provide significantly better agreement with observations. Encouragingly, these increases in Ia rate (> 10 times in low-mass galaxies) do not significantly impact galaxy stellar masses and morphologies: effective radii, axis ratios, and v/sigma remain largely unaffected except for our most extreme rate models. We explore implications for both [Fe/H] and [alpha/Fe] enrichment: metallicity-dependent Ia rate models can improve agreement with observed stellar mass-metallicity relations in low-mass galaxies. Our results demonstrate that a wide range of metallicity-dependent Ia models are viable for galaxy formation and motivate future work in this area.
Dust Grain Growth & Dusty Supernovae in Low-Metallicity Molecular Clouds
我们提出了3-D流体动力学模型的超级气泡的演变提供动力的恒星风和超新星从年轻的同时代的大质量星团内的低金属（$Z = 0.02$ Z $_{\odot}$），cluerous分子云。我们探讨了超泡演化的初始阶段，包括对不稳定性和核心坍缩超新星的发生。我们的目的是研究尘埃颗粒生长的发生在轨道尘埃团，并在超级气泡的扫超壳。我们还致力于解决连续超新星产生的尘埃颗粒的生存问题。该模型考虑了星团的引力势和母云的自引力。它还考虑了辐射冷却（包括由尘埃引起的）和最先进的人口合成模型的同时代集群。如前所示，嵌入到clusional介质中的超级气泡变得高度扭曲，主要由于热气体流过低密度通道而膨胀。我们的研究结果表明，在大规模的情况下，（$\sim10^7$ M $_{\odot}$）分子云，承载着超级星团（$\sim5.6\times10^5$ M $_{\odot}$），在超级气泡演化的第一个$2.5$ Myr期间，颗粒生长以速率$\sim4.8\times10^{-5}$ M $_{\odot}$ yr $^{-1}$增加尘埃质量，虽然对不稳定性和核心坍缩超新星对超级气泡尘埃预算的净贡献是$\sim1200$ M $_{\odot} (M_{SC}/5.6\times10^{5}$ M $_{\odot})$，其中$M_{SC}$是星暴的恒星质量。因此，尘埃颗粒的生长和超新星的尘埃注入导致在低金…
Exploring the ultra-faint dwarf Bootes I using JWST and HST: Metallicity distribution and binaries
Università Degli Studi di Padova（帕多瓦大学）；Istituto Nazionale di Astrofisica - Osservatorio Astronomico di Padova（意大利国家天体物理研究所帕多瓦天文台）；Research School of Astronomy and Astrophysics, Australian National University（澳大利亚国立大学天文与天体物理研究学院）；South-Western Institute for Astronomy Research, Yunnan University（云南大学西南天文研究所）
SDSS-IV MaNGA: What Shapes The Distribution Of Metals In Galaxies? Exploring The Roles Of The Local Gas Fraction And Escape Velocity
我们确定了超过$9.2\times 10^5$恒星形成区（spaxels）位于1023附近的星系包括在SDSS-IV MANGA IFU调查的电离气体的局部金属丰度。我们使用的尘埃消光来自巴尔末减量和恒星模板拟合在每个spectum估计本地气体和恒星的质量密度，分别。我们还使用测量的旋转曲线来确定局部逃逸速度（$\mathrm{V_{esc}}$）。然后，我们分析了局部金属丰度和局部气体分数（$μ$）和$\mathrm{V_{esc}}$之间的关系。我们发现，金属性降低增加$μ$和减少$\mathrm{V_{esc}}$。通过研究这些关系中的残差，我们发现，气体馏分在局部化学富集中起着比$\mathrm{V_{esc}}$更主要的作用。我们表明，气体调节器模型的化学演化提供了一个合理的解释局部尺度上的金属丰度。该模型的最佳拟合参数与动量驱动的星系外流造成的金属损失一致。我们还认为，气体分数和本地逃逸速度都与本地恒星表面密度有关，而本地恒星表面密度又是主导本地恒星星族形成时代的示踪剂
Exploring Systematic Effects in the Relation Between Stellar Mass, Gas Phase Metallicity, and Star Formation Rate
有证据表明，星系中公认的质量-金属丰度关系与第三个参数有关：恒星形成率（SFR）。这种相关性的强度可以用于解开不同物理过程的相对重要性（例如，原始气体的流入，富含金属的流出）控制化学演化。然而，所有这三个参数都容易受到偏差的影响，这可能会影响它们之间关系的观察强度。我们分析了可能的系统误差来源，包括样品偏差，应用信噪比削减发射线，金属丰度校准的选择，恒星质量测定的不确定性，孔径效应和尘埃。我们使用Dopita等人（2013）的强线丰度诊断法首次分析了Sloan Digital Sky Survey中约130，000个恒星形成星系的恒星质量，气相金属丰度和SFR之间的关系，并在附录中提供了这些诊断的详细比较。使用这些丰度诊断产生30-55%的金属丰度和固定恒星质量的SFR之间的反相关性比Mannucci等人（2010年）报告的弱。我们发现，对于所有的丰度诊断，与SFR的反相关性较强的相对较少的星系，其当前的SFR高于他们过去的平均SFR。Dopita et al.（2016）的新丰度诊断也是如此，该诊断仅在高比星形成率（sSFR）制度中给出了金属丰度和SFR之间的反相关性，与Kashino et al.（2016）的最近结果相反。在化学演化的理论研究中，必须仔细考虑恒星质量、金属丰度和SFR之间关系的约束强度。
A Hubble Space Telescope Survey of the Host Galaxies of Superluminous Supernovae
我们目前的哈勃太空望远镜（HST）的WFC 3紫外和近红外（nIR）成像的21个超亮超新星（SLSNe）的主机星系，提供了一个敏感的探头的恒星形成和恒星质量的主机。通过与核塌缩超新星（CCSNe）和长时伽马射线暴（LGRB）的光度和形态特征比较，我们发现SLSN宿主星系在紫外和近红外波段都更暗、更致密，在某些情况下我们几乎不能恢复MV ~-14附近的绝对星等。此外，地面光学观测和档案的结果，我们产生的光谱能量分布（SED）适合这些主机，并表明SLSN主机具有较低的恒星质量和恒星形成率。这在缺乏氢的I型SLSN宿主星系中最为明显，尽管II型富氢SLSN宿主星系与CCSNe的主体星系仍然不同，跨越了非常宽的绝对星等范围，其中约30%的SLSNe-II来自比Mn I R ~-14更暗的星系。我们最微弱的SLSN主机的检测增加的信心，SLSNe-I主机是不同的LGRB的恒星形成率和恒星质量，并表明，金属丰度的明显相似性可能是由于有限的部分主机的发射线金属丰度测量是可行的。SLSN-II宿主的广泛光度范围很难通过金属丰度削减来描述，并且与任何合理的紫外加权光度函数的预期不匹配，这表明可能需要额外的环境限制来产生富含氢的SLSNe。
The environmental dependence of mid-IR luminous dusty Supernovae
Hebei University（河北大学）；Institute of Space Sciences (ICE, CSIC)（空间科学研究所（ICE，CSIC））；University of Szeged（塞格德大学）；Space Telescope Science Institute（太空望远镜科学研究所）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
The explosion energy of early stellar populations: The Fe-peak element ratios in low metallicity damped Lyman-alpha systems
铁峰元素（钛锌）在最低金属丰度的相对丰度与核心坍缩超新星爆炸的物理学密切相关。以25个贫金属阻尼莱曼α体系为样本，研究了铁峰元素比值随金属丰度的变化趋势。对于25种DLA中的9种，可以从检测到的吸收线确定Ti、Cr、Co、Ni、Zn/Fe丰度比中的一种或多种的直接测量值（或有用的上限）。对于其余的系统（没有检测），我们设计了一种新的形式的光谱叠加估计典型的铁峰元素比的DLA人口在这个金属丰度制度。我们比较这些数据类似的测量贫金属恒星的星系晕和详细的计算爆炸核合成在无金属恒星。我们的结论是，我们样本中的大多数DLA都是由那些在核心坍缩超新星爆炸时释放能量小于1.2 x 10^51尔格的恒星富集的。最后，我们讨论了当30米级望远镜出现时，测量Fe/H < 1/1000太阳的阻尼莱曼α系统中Fe峰元素比的令人兴奋的前景。只有到那时，我们才能确定第一批恒星的超新星释放的能量。
CIGaRS I: Combined simulation-based inference from type Ia supernovae and host photometry
Theoretical and Scientific Data Science, International School for Advanced Studies (SISSA), Trieste, Italy（1 理论与科学数据科学，国际先进研究学院（SISSA），意大利特里este）；Institute of Cosmos Sciences (ICC), University of Barcelona, Barcelona, Spain（2 大学巴塞罗那宇宙科学研究所（ICC），西班牙巴塞罗那）；Department of Physics, Imperial College London, London, UK（3 物理系，伦敦帝国理工学院，英国伦敦）；Institute for Fundamental Physics of the Universe (IFPU), Trieste, Italy（4 宇宙基本物理研究所（IFPU），意大利特里este）；Italian Research Center on High-Performance Computing, Big Data and Quantum Computing (ICSC), Casalecchio di Reno, Italy（5 意大利高性能计算、大数据和量子计算研究中心（ICSC），意大利Casalecchio di Reno）；Catalan Institution for Research and Advanced Studies (ICREA), Barcelona, Spain（6 哥伦布研究与高级研究机构（ICREA），西班牙巴塞罗那）
