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The local Cosmic Ray (CR) energy spectrum exhibits a spectral softening at energies around 3 PeV. Sources which are capable of accelerating hadrons to such energies are called hadronic PeVatrons. However, hadronic PeVatrons have not yet been firmly identified within the Galaxy. Several source classes, including Galactic Supernova Remnants (SNRs), have been proposed as PeVatron candidates. The potential to search for hadronic PeVatrons with the Cherenkov Telescope Array (CTA) is assessed. The focus is on the usage of very high energy γ-ray spectral signatures for the identification of PeVatrons. Assuming that SNRs can accelerate CRs up to knee energies, the number of Galactic SNRs which can be identified as PeVatrons with CTA is estimated within a model for the evolution of SNRs. Additionally, the potential of a follow-up observation strategy under moonlight conditions for PeVatron searches is investigated. Statistical methods for the identification of PeVatrons are introduced, and realistic Monte-Carlo simulations of the response of the CTA observatory to the emission spectra from hadronic PeVatrons are performed. Based on simulations of a simplified model for the evolution for SNRs, the detection of a γ-ray signal from in average 9 Galactic PeVatron SNRs is expected to result from the scan of the Galactic plane with CTA after 10 h of exposure. CTA is also shown to have excellent potential to confirm these sources as PeVatrons in deep observations with O(100) hours of exposure per source.
Acero, F., Acharyya, A., Adam, R., Aguasca-Cabot, A., Agudo, I., Aguirre-Santaella, A., et al. (2023). Sensitivity of the Cherenkov Telescope Array to spectral signatures of hadronic PeVatrons with application to Galactic Supernova Remnants. ASTROPARTICLE PHYSICS, 150(August 2023) [10.1016/j.astropartphys.2023.102850].
Sensitivity of the Cherenkov Telescope Array to spectral signatures of hadronic PeVatrons with application to Galactic Supernova Remnants
Acero F.;Acharyya A.;Adam R.;Aguasca-Cabot A.;Agudo I.;Aguirre-Santaella A.;Alfaro J.;Aloisio R.;Crespo N. A.;Batista R. A.;Amati L.;Amato E.;Ambrosi G.;Anguner E. O.;Aramo C.;Arcaro C.;Armstrong T.;Asano K.;Ascasibar Y.;Aschersleben J.;Backes M.;Baktash A.;Balazs C.;Balbo M.;Ballet J.;Larriva A. B.;Martins V. B.;de Almeida U. B.;Barrio J. A.;Bastieri D.;Baxter J. R.;Tjus J. B.;Benbow W.;Bernardos-Martin M. I.;Bernete J.;Berti A.;Bertucci B.;Beshley V.;Bhattacharjee P.;Bhattacharyya S.;Biland A.;Bissaldi E.;Biteau J.;Blanch O.;Bordas P.;Bottacini E.;Bregeon J.;Brose R.;Bucciantini N.;Bulgarelli A.;Capasso M.;Dolcetta R. A. C.;Caraveo P.;Cardillo M.;Carosi R.;Casanova S.;Cascone E.;Cassol F.;Catalani F.;Cerruti M.;Chadwick P.;Chaty S.;Chen A.;Chernyakova M.;Chiavassa A.;Chudoba J.;Coimbra-Araujo C.;Conforti V.;Contreras J. L.;Costa A.;Costantini H.;Cristofari P.;Crocker R.;D'Amico G.;D'Ammando F.;De Angelis A.;De Caprio V.;de Gouveia Dal Pino E. M.;de Ona Wilhelmi E.;de Souza V.;Delgado C.;della Volpe D.;Depaoli D.;Di Girolamo T.;Di Pierro F.;Di Tria R.;Di Venere L.;Diebold S.;Djuvsland J. I.;Donini A.;Doro M.;Dos Anjos R. D. C.;Dwarkadas V. V.;Einecke S.;Elsasser D.;Emery G.;Evoli C.;Falceta-Goncalves D.;Fedorova E.;Fegan S.;Ferrand G.;Fiandrini E.;Filipovic M.;Fioretti V.;Fiori M.;Foffano L.;Fontaine G.;Fukami S.;Galanti G.;Galaz G.;Gammaldi V.;Gasbarra C.;Ghalumyan A.;Ghirlanda G.;Giarrusso M.;Giavitto G.;Giglietto N.;Giordano F.;Giroletti M.;Giuliani A.;Giunti L.;Godinovic N.;Coelho J. G.;Greaux L.;Green D.;Grondin M. -H.;Gueta O.;Gunji S.;Hassan T.;Heller M.;Hernandez-Cadena S.;Hinton J.;Hnatyk B.;Hnatyk R.;Hoffmann D.;Hofmann W.;Holder J.;Horan D.;Horvath P.;Hrabovsky M.;Hrupec D.;Inada T.;Incardona F.;Inoue S.;Ishio K.;Jamrozy M.;Janecek P.;Martinez I. J.;Jin W.;Jung-Richardt I.;Jurysek J.;Kaaret P.;Karas V.;Katz U.;Kerszberg D.;Khelifi B.;Kieda D. B.;Kissmann R.;Kleiner T.;Kluge G.;Kluzniak W.;Knodlseder J.;Kobayashi Y.;Kohri K.;Komin N.;Kornecki P.;Kubo H.;La Palombara N.;Lainez M.;Lamastra A.;Lapington J.;Lemoine-Goumard M.;Lenain J. -P.;Leone F.;Leto G.;Leuschner F.;Lindfors E.;Liodakis I.;Lohse T.;Lombardi S.;Longo F.;Lopez-Coto R.;Lopez-Moya M.;Lopez-Oramas A.;Loporchio S.;Luque-Escamilla P. L.;Macias O.;Mackey J.;Majumdar P.;Mandat D.;Manganaro M.;Manico G.;Marconi M.;Marti J.;Martinez G.;Martinez M.;Martinez O.;Mello A. J. T. S.;Menchiari S.;Meyer D. M. -A.;Micanovic S.;Miceli D.;Miceli M.;Michalowski J.;Miener T.;Miranda J. M.;Mitchell A.;Mode B.;Moderski R.;Mohrmann L.;Molina E.;Montaruli T.;Morcuende D.;Morlino G.;Morselli A.;Mose M.;Moulin E.;Mukherjee R.;Munari K.;Murach T.;Nagai A.;Nagataki S.;Nemmen R.;Niemiec J.;Nieto D.;Rosillo M. N.;Nikolajuk M.;Nishijima K.;Noda K.;Novosyadlyj B.;Nozaki S.;Ohishi M.;Ohm S.;Ohtani Y.;Okumura A.;Olmi B.;Ong R. A.;Orienti M.;Orito R.;Orlandini M.;Orlando E.;Orlando S.;Ostrowski M.;Oya I.;Pantaleo F. R.;Paredes J. M.;Patricelli B.;Pecimotika M.;Peresano M.;Perez-Romero J.;Persic M.;Petruk O.;Piano G.;Pietropaolo E.;Pirola G.;Pittori C.;Pohl M.;Ponti G.;Prandini E.;Principe G.;Priyadarshi C.;Pueschel E.;Puhlhofer G.;Pumo M. L.;Quirrenbach A.;Rando R.;Razzaque S.;Reichherzer P.;Reimer A.;Reimer O.;Renaud M.;Reposeur T.;Ribo M.;Richtler T.;Rico J.;Rieger F.;Rigoselli M.;Riitano L.;Rizi V.;Roache E.;Romano P.;Romeo G.;Rosado J.;Rowell G.;Rudak B.;Sadeh I.;Safi-Harb S.;Saha L.;Sailer S.;Sanchez-Conde M.;Sarkar S.;Satalecka K.;Saturni F. G.;Scherer A.;Schovanek P.;Schussler F.;Schwanke U.;Scuderi S.;Seglar-Arroyo M.;Sergijenko O.;Servillat M.;Shang R. -Y.;Sharma P.;Siejkowski H.;Sliusar V.;Slowikowska A.;Sol H.;Specovius A.;Spencer S. T.;Spengler G.;Stamerra A.;Stanic S.;Starecki T.;Starling R.;Stolarczyk T.;Pereira L. A. S.;Suda Y.;Suomijarvi T.;Sushch I.;Tajima H.;Tam P. -H. T.;Tanaka S. J.;Tavecchio F.;Testa V.;Tian W.;Tibaldo L.;Torres D. F.;Tothill N.;Vallage B.;Vallania P.;van Eldik C.;van Scherpenberg J.;Vandenbroucke J.;Acosta M. V.;Vecchi M.;Vercellone S.;Verna G.;Viana A.;Vignatti J.;Vitale V.;Vodeb V.;Vorobiov S.;Vuillaume T.;Wagner S. J.;Walter R.;White M.;Wierzcholska A.;Will M.;Williams D.;Yang L.;Yoshida T.;Yoshikoshi T.;Zaharijas G.;Zampieri L.;Zavrtanik D.;Zavrtanik M.;Zhdanov V. I.;Zivec M.
2023
Abstract
The local Cosmic Ray (CR) energy spectrum exhibits a spectral softening at energies around 3 PeV. Sources which are capable of accelerating hadrons to such energies are called hadronic PeVatrons. However, hadronic PeVatrons have not yet been firmly identified within the Galaxy. Several source classes, including Galactic Supernova Remnants (SNRs), have been proposed as PeVatron candidates. The potential to search for hadronic PeVatrons with the Cherenkov Telescope Array (CTA) is assessed. The focus is on the usage of very high energy γ-ray spectral signatures for the identification of PeVatrons. Assuming that SNRs can accelerate CRs up to knee energies, the number of Galactic SNRs which can be identified as PeVatrons with CTA is estimated within a model for the evolution of SNRs. Additionally, the potential of a follow-up observation strategy under moonlight conditions for PeVatron searches is investigated. Statistical methods for the identification of PeVatrons are introduced, and realistic Monte-Carlo simulations of the response of the CTA observatory to the emission spectra from hadronic PeVatrons are performed. Based on simulations of a simplified model for the evolution for SNRs, the detection of a γ-ray signal from in average 9 Galactic PeVatron SNRs is expected to result from the scan of the Galactic plane with CTA after 10 h of exposure. CTA is also shown to have excellent potential to confirm these sources as PeVatrons in deep observations with O(100) hours of exposure per source.
Acero, F., Acharyya, A., Adam, R., Aguasca-Cabot, A., Agudo, I., Aguirre-Santaella, A., et al. (2023). Sensitivity of the Cherenkov Telescope Array to spectral signatures of hadronic PeVatrons with application to Galactic Supernova Remnants. ASTROPARTICLE PHYSICS, 150(August 2023) [10.1016/j.astropartphys.2023.102850].
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
