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Nature Astronomy volume 7, páginas 557–568 (2023)Citar este artigo
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Uma correção do autor para este artigo foi publicada em 16 de março de 2023
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Acredita-se que as protoestrelas de alta massa (M⋆ > 8M⊙) ganhem a maior parte de sua massa por meio de rajadas curtas e intensas de crescimento. Acredita-se que essa acreção episódica seja facilitada por discos de acreção gravitacionalmente instáveis e subsequentemente não homogêneos. As limitações das capacidades observacionais, combinadas com a falta de eventos de explosão de acreção observados, retiveram a confirmação afirmativa da associação entre acreção de disco, instabilidade e fenômeno de explosão de acreção em protoestrelas de alta massa. Após sua explosão de acreção em 2019, uma onda de calor impulsionada por uma explosão de radiação se propagou para fora da protoestrela de alta massa G358.93-0.03-MM1. Seis observações de interferometria de linha de base muito longas do maser de metanol de 6,7 GHz bombeado radiativamente foram realizadas durante este período, traçando raios de disco cada vez maiores à medida que a onda de calor se propagava para fora. A concatenação dos mapas de interferometria de linha de base muito longos forneceu uma visão de milisegundos de arco com amostra esparsa da cinemática espacial do disco de acreção cobrindo uma faixa física de ~ 50–900 UA. Chamamos essa abordagem observacional de 'mapeamento de ondas de calor'. Relatamos a descoberta de um disco de acreção Kepleriano com um padrão espiral de quatro braços resolvido espacialmente em torno de G358.93-0.03-MM1. Este resultado implica positivamente acreção de disco e instabilidades de braço espiral no paradigma de formação estelar de alta massa de acreção episódica.
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Os dados usados neste trabalho podem ser acessados pesquisando os códigos dos experimentos (Tabela 1) nos seguintes arquivos de dados: LBA data (https://atoa.atnf.csiro.au), EVN data (http://archive.jive.nl /scripts/portal.php) e dados VLBA (https://data.nrao.edu/portal/#/). Os mapas de pontos do maser utilizados neste trabalho, além dos dados calibrados das seis épocas em formato FITS, estão disponíveis no seguinte link: https://www.masermonitoring.com/g358-mm1-data-availability.
O algoritmo correlate2d está disponível no pacote SciPy do Python (versão 1.10.0). O algoritmo MCMC está disponível no pacote emcee do Python (versão 3.1.3). O algoritmo RANSAC está disponível no pacote scikit-learn do Python (versão 0.19.2).
Uma correção para este artigo foi publicada: https://doi.org/10.1038/s41550-023-01944-8
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