Charting the main sequence of star-forming galaxies out to redshifts z~7

Auteurs : M. P. Koprowski, J. V. Wijesekera, J. S. Dunlop, D. J. McLeod, M. J. Michałowski, K. Lisiecki, R. J. McLure

arXiv: 2403.06575v1 - DOI (astro-ph.GA)
16 pages, 11 figures, 2 tables, submitted to A&A
Licence : CC BY 4.0

Résumé : We present a new determination of the star-forming main sequence (MS), obtained through stacking 100k K-band-selected galaxies in the far-IR Herschel and James Clerk Maxwell Telescope (JCMT) imaging. By fitting the dust emission curve to the stacked far-IR photometry, we derive the IR luminosities (LIR) and, hence, star formation rates (SFR) out to z~7. The functional form of the MS is found, with the linear SFR-M* relation that flattens at high stellar masses and the normalization that increases exponentially with redshift. We derive the corresponding redshift evolution of the specific star formation rate (sSFR) and compare our findings with the recent literature. We find our MS to be exhibiting slightly lower normalization at z<=2 and to flatten at larger stellar masses at high redshifts. By deriving the relationship between the peak dust temperature (Td) and redshift, where Td increases linearly from ~20K at z=0.5 to ~50 K at z=6, we conclude that the apparent inconsistencies in the shapes of the MS are most likely caused by the different dust temperatures assumed when deriving SFRs in the absence of far-IR data. Finally, we investigate the derived shape of the star-forming MS by simulating the time evolution of the observed galaxy stellar mass function (GSMF). While the simulated GSMF is in good agreement with the observed one, some inconsistencies persist. In particular, we find the simulated GSMF to be somewhat overpredicting the number density of low-mass galaxies at z>2.

Soumis à arXiv le 11 Mar. 2024

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.