Stochastic modelling of galactic cosmic rays: spectral features and diffuse emission

Stall, Anton; Mertsch, Philipp; Wiebusch, Christopher

doi:HT031432559

Stochastic modelling of galactic cosmic rays: spectral features and diffuse emission = Stochastische Modellierung galaktischer kosmischer Strahlung: Spektrale Merkmale und diffuse Emission

Stall, Anton^RWTH*

2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Anton Stall, M. Sc.

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2026

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, RWTH Aachen University, 2026

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Mertsch, Philipp (Thesis advisor)^RWTH* ; Wiebusch, Christopher (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-03-23

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-03532
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1032447/files/1032447.pdf

Einrichtungen

Projekte

DFG project G:(GEPRIS)490751943 - Kosmische Strahlung im sehr lokalen interstellaren Medium (490751943) (490751943)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Quellen kosmischer Strahlung (frei) ; Spektrum kosmischer Strahlung (frei) ; cosmic-ray sources (frei) ; cosmic-ray spectrum (frei) ; diffuse Emission (frei) ; diffuse emission (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 520

Kurzfassung
Kosmische Strahlung ist in unserer Galaxie allgegenwärtig und bombardiert die Erde kontinuierlich aus allen Richtungen. Sie interagiert auch mit dem interstellaren Medium in der gesamten Galaxie und erzeugt dabei sogenannte diffuse Emissionen in Form von $\gamma$-Strahlen und Neutrinos. Direkte Beobachtungen durch hochpräzise Experimente im Weltraum wie AMS-02, DAMPE und CALET liefern Messungen des lokalen Spektrums kosmischer Strahlung, während bodengestützte $\gamma$-Strahlen- und Neutrino-Observatorien wie LHAASO und IceCube beginnen, diffuse Emissionen bei Energien über 100 TeV zu untersuchen und damit den Energiebereich früherer Experimente wie Fermi-LAT zu erweitern. Es wird allgemein angenommen, dass kosmische Strahlung an den Schockfronten von Supernovaüberresten beschleunigt wird. Beobachtungen deuten jedoch darauf hin, dass galaktische Quellen kosmischer Strahlung Teilchen effizient bis zum sogenannten Knie bei Energien um 3 PeV beschleunigen müssen. Das Erreichen solcher Energien ist eine theoretische Herausforderung und realistische Quellmodelle müssen sich mit diesem Problem befassen. Die Verstärkung des Magnetfelds durch Strömungsinstabilitäten bietet eine mögliche Lösung, beeinflusst jedoch auch den Zeitpunkt, zu dem kosmische Strahlung in das interstellare Medium entweicht. In dieser Arbeit stellen wir ein Modell vor, das energieabhängige Injektionszeiten kosmischer Strahlung berücksichtigt. Modelle galaktischer kosmischer Strahlung sind naturgemäß durch unser unvollständiges Wissen über die räumliche Verteilung und das Alter ihrer Quellen begrenzt. Um diesem Problem zu begegnen, verwenden wir einen stochastischen Ansatz zur Modellierung der Population galaktischer Quellen kosmischer Strahlung, wobei wir ihre Positionen und Alter als Zufallsvariablen behandeln. Mithilfe umfangreicher Monte-Carlo-Simulationen charakterisieren wir den Einfluss einzelner Quellen, quantifizieren die Unsicherheiten, die sich aus der unbekannten Quellpopulation ergeben, und untersuchen, ob Beobachtungen des lokalen Spektrums kosmischer Strahlung und der diffusen Emission die Eigenschaften der Quellen einschränken können. Unsere Ergebnisse zeigen einen engen Zusammenhang zwischen den statistischen Eigenschaften der Intensität kosmischer Strahlung und denen der resultierenden diffusen Emission. Schließlich zeigen wir, dass das vorgeschlagene energieabhängige Injektionsmodell deutliche Merkmale im lokalen Strahlungsspektrum hinterlässt. Mithilfe maschinellen Lernens untersuchen wir die Möglichkeit, anhand direkter Messungen der kosmischen Strahlung verschiedene Injektionsszenarien zu unterscheiden. Wir heben die Aussichten dieses Ansatzes für aktuelle und zukünftige experimentelle Analysen hervor.

Cosmic rays are ubiquitous in our Galaxy and bombard the Earth continuously from all directions. They also interact with the interstellar medium throughout the Galaxy, producing so-called diffuse emission in $\gamma$-rays and neutrinos. Direct observations by space-borne high-precision experiments such as AMS-02, DAMPE, and CALET provide measurements of the local cosmic-ray spectrum, while ground-based $\gamma$-ray and neutrino observatories such as LHAASO and IceCube are beginning to probe diffuse emission at energies beyond 100 TeV, extending the energy range of previous experiments such as Fermi-LAT. Cosmic rays are commonly assumed to be accelerated at the shock fronts of supernova remnants. However, observations indicate that Galactic cosmic-ray sources must accelerate particles efficiently up to the so-called cosmic-ray knee at energies around 3 PeV. Achieving such energies is theoretically challenging, and realistic source models must address this issue. Magnetic field amplification through streaming instabilities provides a possible solution, but it also influences the time at which cosmic rays escape into the interstellar medium. In this thesis, we introduce a model that incorporates energy-dependent cosmic-ray injection times. Models of Galactic cosmic rays are inherently limited by our incomplete knowledge of the spatial distribution and ages of their sources. To address this, we adopt a stochastic approach to model the population of Galactic cosmic-ray sources, treating their positions and ages as random variables. Using extensive Monte Carlo simulations, we characterise the impact of individual sources, quantify the uncertainties arising from the unknown source population, and investigate whether observations of the local cosmic-ray spectrum and diffuse emission can constrain source properties. Our results demonstrate a close connection between the statistical properties of cosmic-ray intensities and those of the resulting diffuse emission. Finally, we show that the proposed energy-dependent injection model leaves distinct features in the local cosmic-ray spectrum. Using machine-learning techniques, we explore the potential to distinguish between different injection scenarios based on direct cosmic-ray measurements. We highlight the prospects of this approach for current and future experimental analyses.

OpenAccess:
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