第 58 卷第 1 期天文学报 Vol.58 No.1 2017 年 1 月 ACTA ASTRONOMICA SINICA Jan., 2017 doi: 10.15940/j.cnki.0001-5245.2017.01.009 CANDELS 场中高红移大质量星系的形态结构性质 方官文 1 林泽森 2,3 孔旭 2,3 (1 大理大学天文与科技史研究所大理 671003) (2 中国科学院星系与宇宙学重点实验室合肥 230026) (3 中国科学技术大学天文学系合肥 230026) 摘要 基于 CANDELS (Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey) 5 个深场巡天的多波段测光数据和 HST WFC3 (Hubble Space Telescope Wide Field Camera 3) 近红外 (F125W 和 F160W) 高分辨率观测图像, 利用质量限 ( 恒星质量 M > 10 10 M ) 选取了 8002 个红移分布在 1 < z < 3 范围内的星系样本, 并对这些大质量星系的形态和结构性质进行了定量分析研究. 通过星系形态的神经网络分类方法 (ConvNets), 将样本中的星系划分为 4 类 : 椭球星系 (SPHeroids, SPH) 早型盘星系 (Early-Type Disks, ETD) 晚型盘星系 (Late-Type Disks, LTD) 和不规则星系 (IRRegulars, IRR). 结果发现星系的形态和结构随红移发生演化, 在高红移宇宙星系主要表现出不规则形态, 但到低红移处椭球和盘主导的哈勃星系形态序列已经形成. 在相同红移区间内, 不同类型星系的物理尺寸 (r e ) 中值从大到小的排序是 IRR LTD ETD 和 SPH, 而对应的 Sérsic 指数 (n) 中值大小排序却相反. 另外, 不同类型星系的 r e 与红移之间存在明显的演化关系, 但这样的现象在平均轴比 (b/a) 和 Sérsic 指数与红移的关系中并没有被发现. 关键词星系 : 演化, 星系 : 基本参数, 星系 : 结构, 星系 : 高红移中图分类号 : P157; 文献标识码 : A 1 引言 星系的形态和结构是反映星系物理性质的重要特征量, 它与星系的其他物理性质存在一定的相关性. 另外, 不同形态类型的星系可能暗示有着不同的形成和演化过程. 在近邻宇宙中, 大质量 ( 恒星质量 M > 10 10 M ) 星系的形态结构特征表现为哈勃星系形态序列分布 [1]. 即星系从形态上可分为椭圆星系 (E) 透镜星系 (S0) 旋涡星系 (S) 和不规则星系 (Irr). 依据其中核球的相对大小 盘结构特征和旋臂的松紧程度, 旋涡星系又可 2016-07-25 收到原稿, 2016-09-07 收到修改稿 国家自然科学基金项目 (11303002, 11225315, 11320101002) 中国科学院战略性先导科技专 项 (XDB09000000) 和云南省应用基础研究计划项目 (2014FB155) 资助 wen@mail.ustc.edu.cn 9-1
58 卷天文学报 1 期 分为 Sa Sb 和 Sc 3 个子类. 对于椭圆星系和透镜星系, 研究者将其归类为早型星系, 而旋涡星系和不规则星系则统称为晚型星系 [2]. 晚型星系表现出恒星质量面密度低 年轻 颜色蓝 尘埃消光强 多处于低密度区域 恒星形成率高, 而早型星系有着相反的特性 [3]. 另外, 晚型旋涡星系具有富气体的指数盘结构且有活跃的恒星形成, 而早型星系表现出核球主导的椭圆形态且没有或只有很弱的恒星形成. 因此, 依据星系中恒星形成活跃程度, 又可将星系分类成恒星形成星系 (SFGs) 和宁静星系 (QGs) [4]. 在近邻大质量星系样本中, 超过 80% 的星系表现出椭球状的形态, 而其他的源则呈现出盘状或不规则结构特征 [2,5 6]. 这样的观测结果是否也存在于中高红移处? 这是天文学家非常关注的问题. 随着多波段深场巡天的开展, 特别是哈勃空间望远镜 (HST) 观测的高分辨率光学和近红外图像, 为解决该类问题提供了重要的原始数据. 研究结果表明高红移 ( 红移 z > 1) 大质量星系的静止光学波段形态更多呈现出不规则和弥散结构特征 [2], 而且近邻大质量星系的物理尺度 ( 有效半径 r e, 它表明星系总光度的一半是由 r e 内部发射的 ) 比高红移同类型相似质量的星系要大 [7 37]. 对于早型星系来说, 近邻和高红移的星系大小相差 2 到 4 倍, 这种现象在晚型星系中表现得更加突出, 大约是 3 到 5 倍. 另外, 对于同等红移和相似质量的不同类型星系来说, 早型星系的有效半径比晚型星系小. 以上研究结果所采用的星系分类方法主要是基于双色图分类判据 ( 如 U V 对 V J, 简称 UVJ) 或 Sérsic 指数 n 大小 [38], 将星系划分为恒星形成星系和宁静星系 ( 或早型星系和晚型星系 ), 并没有对星系的具体形态结构进行详细分类. 例如 : 晚型星系中还包括早型盘星系 ( 类似于近邻星系的 Sa 和 Sb) 晚型盘星系 ( 类似于近邻星系的 Sc) 和不规则星系. 本文我们将利用 CANDELS [39 40] (Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey) 巡天的哈勃空间望远镜 WFC3 (Wide Field Camera 3) 近红外 (F125W 和 F160W) 高分辨率 (0.06 /pixel) 的观测图像, 定量分析红移分布在 1 < z < 3 区间内的大质量星系在静止光学波段上的形态结构性质. 不同于前人的星系分类样本, 我们将星系划分成 4 种类型 : 椭球星系 (SPHeroids, SPH) 早型盘星系 (Early-Type Disks, ETD) 晚型盘星系 (Late-Type Disks, LTD) 和不规则星系 (IRRegulars, IRR). 从统计上研究这些星系所占样本的比例 物理尺度 (r e ) Sérsic 指数 (n) 和轴比 (q = b/a, b 和 a 分别对应椭圆的短轴和长轴 ) 随红移的演化关系. 2 数据和样本选择 CANDELS 巡天包括 5 个观测天区 : GOODS-N (Great Observatories Origins Deep Survey-North) GOODS-S (GOODS-South) COSMOS (Cosmic Evolution Survey) EGS (Extended Groth Strip) 和 UDS (Ultra-Deep Survey). 总的天区有效面积 900 arcmin 2. 该巡天的 5 个深场中除了 HST WFC3 近红外高分辨率的观测图像外, 还有相应 的多波段观测数据, 其观测波长涵盖的范围从 X 射线到射电波段. 我们的研究工作是 基于 Skelton 等 [41] 提供的星表, 即 3D-HST 星表, 该星表不仅包括多波段测光数据, 而且 提供了星系各种物理参数测量. 例如 : 测光红移 (z) 恒星质量 (M ) 静止坐标系中的 颜色 (U V 和 V J) 等. 星系的结构参数 (Sérsic 指数 n 有效半径 r e 和轴比 b/a) 测量是来 自 van der Wel 等 [42] 的结果. 他们利用不同模型拟合星系的二维面亮度分布, 并分析星 9-2
58 卷方官文等 : CANDELS 场中高红移大质量星系的形态结构性质 1 期 系的结构性质. 对一个星系面亮度进行最佳拟合时, 如果得到的指数 n 较大 ( 如 n > 2.5), 则认为它是一个核球主导的星系 ; 反之, 如果指数 n 较小, 则认为是一个盘状或不规则星系 ( 如 n < 2.5). [41] 在构建星系样本时, 我们采用了 Skelton 等定义的测光参数指标 use phot=1 的判据. 基于这样的标准, 所选出的源意味着满足如下要求 : (1) 剔除恒星且星系附近没有亮星的光污染 ; (2) 星系具有良好的 F125W 和 F160W 观测数据, 且在 F160W 图像上的信噪比高于 3; (3) 星系的多波段拟合和测光红移精度高. 与此同时, 为了使质量限选取样本的完备性高于 90%, 我们利用 M > 10 10 M 的选择判据从 CANDELS 巡天的 5 个场中选取了 8002 个红移分布在 1 < z < 3 范围内的星系样本. 考虑到星系形态结构性质对观测波长的依赖, 对于红移处在 1 < z < 1.8 范围内的星系, 我们利用 F125W 波段观测图像研究它们的形态结构特征. 而对于红移分布在 1.8 < z < 3 区间内的源, 形态分析的数据来自 F160W 波段. 即样本中星系的形态性质研究对应在静止坐标系的光学波段 (λ rest 5300 Å). 3 星系的分类 [43] 在 2015 年, Huertas-Company 等发展了一套星系形态结构分类的神经网络方法 (Convolutional Neural Networks, ConvNets), 该分类系统通过计算机模拟人的目视分类过程来对星系的形态类型进行划分. 对于某个星系, 神经网络分类方法给出的结果有 5 个参数 : f sph f disk f irr f ps 和 f unc, 这些量分别对应星系被定义为椭球 盘 不规则 点源和不可分类星系的概率. 他们通过利用 GOODS-S 深场中约 8000 个星系的目视分类结果, 训练 ConvNets 分类系统, 让它学习并分类不同形态的星系. 在经过前 [43] 期的认知学习之后, Huertas-Company 等将该分类系统应用到了 CANDELS 巡天的其他 4 个场, 并构建了一个星系分类星表. 我们将该星表与样本中的源进行了交叉匹配, 匹配的半径为 0.5 arcsec. 为了对样本中的高红移大质量星系进行形态分类, 我们 [43] 利用 Huertas-Company 等提供的星系形态分类判据将星系划分为以下 4 类 : 椭球星系 (SPH) 早型盘星系(ETD, 有明显的核球加盘的结构特征 ) 晚型盘星系(LTD, 主要表现出盘的存在且核球作用不明显 ) 和不规则星系 (IRR, 包括并合星系 ). 具体分类标准如下 : SPH : f sph > 2/3 f disk < 2/3 f irr < 0.1, (1) ETD : f sph > 2/3 f disk > 2/3 f irr < 0.1, (2) LTD : f sph < 2/3 f disk > 2/3 f irr < 0.1, (3) IRR : f sph < 2/3 f irr > 0.1. (4) 图 1 显示了我们样本中星系形态分类的结果. 依据星系红移的大小, 我们将星系样本分成 4 个红移区间, 每个红移区间大小是 0.5. 在 4 个红移区间内, 星系的数目依次为 2638 2642 1799 和 923 个, 对应每个红移范围内的星系形态类型所占样本的比例都 9-3
58 卷天文学报 1 期 已显示在图中. 图 2 进一步显示了在红移 1 < z < 3 范围内, 大质量星系的形态类型与红移间的演化关系. 由图 1 和图 2 我们可以总结出如下结论 : (1) 盘状 (LTD) 和核球加盘结构 (ETD) 的星系在红移 z 3 处就已经存在, 它们所占星系样本的比例会随着红移减小而增加. (2) 在整个红移范围内, 椭球星系 (SPH) 都有着相对较高的比例 ( 20%), 红移越高, 对应椭球形态的源会有所减少. (3) 在高红移处, 样本中的星系形态主要表现出不规则或并合结构特征, 随着红移的增大这种现象就更加明显. (4) 在红移 z 3 处, 哈勃星系形态序列的轮廓就已经出现, 而且可以看到一些精细形态特征, 如核球和盘的结构. 图 1 不同红移区间内 4 种星系形态类型分布 ((a) 1.0 < z < 1.5 (b) 1.5 < z < 2.0 (c) 2.0 < z < 2.5 和 (d) 2.5 < z < 3.0): 椭球星系 (SPH) 早型盘星系 (ETD) 晚型盘星系 (LTD) 和不规则星系 (IRR) Fig. 1 Distributions of four morphological types for different redshift bins ((a) 1.0 < z < 1.5, (b) 1.5 < z < 2.0, (c) 2.0 < z < 2.5, and (d) 2.5 < z < 3.0): SPHeroids (SPH), Early-Type Disks (ETD), Late-Type Disks (LTD), and IRRegulars (IRR) [44] 为了进一步分析不同形态类型星系的恒星形成活跃情况, 我们基于 Muzzin 等定义的 UVJ 双色图分类判据, 将样本中的星系分类成恒星形成星系 (SFGs) 和宁静星系 (QGs). 在静止坐标系中对应的颜色判据如下 : U V > 1.3, V J < 1.5, 1 < z < 3, (5) U V > 0.88(V J) + 0.59, 1 < z < 3. (6) 分类的结果如图 3 所示, 椭球星系 (SPH) 样本中大部分源 (62%) 恒星形成不活跃, 与此同时, 我们也发现有些星系形态上是椭圆结构但依然存在恒星形成, 这样的源在最近的一些研究工作中都得到了证实 [45 46]. 对于早型盘星系 (ETD) 来说, 恒星形成的盘星系有着较高的比例 (55.7%), 但宁静的核球加盘结构特征的源也是普遍存在. 这些宁静的源表明星系中恒星形成受到了抑制 ( 如活动星系核的反馈 ) 或由于星系中大部分气体和尘埃已经被消耗. 不同于 SPH 和 ETD, 晚型盘星系 (LTD) 和不规则星系 (IRR) 样本中, 大部分源 (> 92%) 都表现出活跃的恒星形成, 这与近邻宇宙中得到的结论相一致 [3]. 9-4
58 卷 方官文等: CANDELS场中高红移大质量星系的形态结构性质 图2 Fig. 2 1期 大质量星系(M > 1010 M )的形态类型与红移间的演化关系 The evolution of morphological types for massive galaxies with M > 1010 M 图 3 星系的不同形态类型((a) SPH (b) ETD (c) LTD和(d) IRR)在UVJ双色图上的分布(1 < z < 3). 图中的实 线是来自Muzzin等[44] 提供的颜色判据(U V = 1.3, V J = 1.5, 和 U V = 0.88(V J) + 0.59). Fig. 3 Distributions of different morphological types of galaxies ((a) SPH, (b) ETD, (c) LTD, and (d) IRR) in the U V vs. V J diagram (1 < z < 3). The solid lines correspond to the color criteria from Muzzin et al.[44] (U V = 1.3, V J = 1.5, and U V = 0.88(V J) + 0.59). 9-5
58 卷天文学报 1 期 4 星系的结构演化 为了评估高红移大质量星系的形态类型与星系结构参数之间的相关性, 我们在图 4 中显示了在不同红移区间内不同类型星系 (SPH ETD LTD 和 IRR) 的结构参数 (Sérsic 指数 n 有效半径 r e 和轴比 b/a) 分布. 从该图中我们发现 : (1) 在同一个红移范围内, 星系的物理尺度中值 r e (SPH) < r e (ETD) < r e (LTD) < r e (IRR); (2) 在相同红移区间内, 星系的 Sérsic 指数中值 n(sph) > n(etd) > n(ltd) > n(irr); (3) 在相同红移范围内, 星系的轴比中值 b/a(sph) > b/a(etd) > b/a(irr) > b/a(ltd). 总体来说, 星系的形态类型与结构特征是一致的. 即椭球星系比盘星系和不规则星系有着更致密的恒星分布, 表现出有效半径偏小, 指数 n 和轴比偏大的分布趋势. 这与近邻星系样本得到的结论一致 [2]. 图 4 不同红移区间内星系结构参数 (r e n 和 b/a) 分布 Fig. 4 Distributions of structural parameters (r e, n, and b/a) of galaxies for different redshift bins 图 5 显示了不同类型星系的结构参数随红移的演化关系. 从图 5 (a) 中, 我们发 现 SPH ETD LTD 和 IRR 的物理尺度与红移之间都存在明显的演化关系 r e (1 + z) α. 即在越高红移处, 同类型相似质量的星系其有效半径越小. 这样的物理现象 存在于所有类型的星系当中, 并进一步证实了前人的研究结果 [33]. 与此同时, 我 们也发现星系的 Sérsic 指数 n 和轴比并没有随红移发生明显的演化. SPH ETD LTD 和 IRR 的 Sérsic 指数 n 在红移 1 < z < 3 范围内对应的平均值依次是 4.13 2.95 1.20 和 0.97, 而相应的轴比 b/a 则分别为 0.72 0.59 0.44 和 0.54. 9-6
58 卷方官文等 : CANDELS 场中高红移大质量星系的形态结构性质 1 期 图 5 大质量星系 (M > 10 10 M ) 的结构参数 (r e n 和 b/a) 与红移间的演化关系 (1 < z < 3). 误差棒 ( + ) 依次对应 的是 r e n 和 b/a 1σ 置信区间. Fig. 5 The evolution of structural parameters (r e, n, and b/a) for massive galaxies with M > 10 10 M at 1 < z < 3. The error bar ( + ) is based on the 1σ confidence interval of r e, n, and b/a, respectively. 5 总结 利用 CANDELS 5 个深场 (UDS EGS COSMOS GOODS-S 和 GOODS-N) 中的多波段测光数据和相关的星系物理参数星表, 我们构建了一个恒星质量 M > 10 10 M 且红移分布在 1 < z < 3 范围内的星系样本, 其样本容量包括 8002 个源. 基于 HST WFC3 近红外 (F125 和 F160W) 高分辨观测图像, 并采用神经网络分类系统 (ConvNets) 提供的星系形态类型概率分布数据, 我们将样本中的星系分成椭球星系 (SPH) 早型盘星系(ETD) 晚型盘星系 (LTD) 和不规则星系 (IRR, 包括并合星系 ). 这样的形态划分基本上与近邻宇宙中的哈勃形态序列保持一致. 星系形态分类的结果表明, 盘状和核球加盘结构的星系在红移 z 3 处就已经存在, 它们所占星系样本的比例会随着红移减小而增加. 但在整个星系样本中, 不规则星系占主导, 而且红移越高, 所占比例就越大. 对于高红移的 SPH 和 ETD 来说, 既有宁静的源又有恒星形成活跃的星系, 但在 LTD 和 IRR 样本中, 大部分源 (> 92%) 都表现出活跃的恒星形成, 这与近邻宇宙中得到的结论一致. 通过对星系结构参数的定量分析, 星系在静止光学波段上的形态类型与结构特征是一致的. 即椭球星系比盘星系和不规则星系有着更致密的恒星分布, 对应的物理尺度偏小, Sérsic 指数 n 和轴比偏大. 与此同时, 我们发现 SPH ETD LTD 和 IRR 的物理尺度与红移之间都存在明显的演化关系 r e (1 + z) α, 但星系的 Sérsic 指数 n 和轴比并没有随红移发生明显的变化. 9-7
58 卷天文学报 1 期 参考文献 [1] Hubble E. ApJ, 1926, 64: 321 [2] Conselice C J. ARA&A, 2014, 52: 291 [3] Ball N M, Loveday J, Brunner R J. MNRAS, 2008, 383: 907 [4] Williams R J, Quadri R F, Franx M, et al. ApJ, 2009, 691: 1879 [5] 方官文, 马仲阳, 陈洋, 等. 天文学报, 2015, 56: 7 [6] Fang G W, Ma Z Y, Chen Y, et al. ChA&A, 2015, 39: 307 [7] Bouwens R, Broadhurst T, Illingworth G. ApJ, 2003, 593: 640 [8] Bouwens R J, Illingworth G D, Blakeslee J P, et al. ApJ, 2004, 611: L1 [9] Ferguson H C, Dickinson M, Giavalisco M, et al. ApJ, 2004, 600: L107 [10] Daddi E, Renzini A, Pirzkal N, et al. ApJ, 2005, 626: 680 [11] Trujillo I, Förster Schreiber N M, Rudnick G, et al. ApJ, 2006, 650: 18 [12] Toft S, van Dokkum P, Franx M, et al. ApJ, 2007, 671: 285 [13] Trujillo I, Conselice C J, Bundy K, et al. MNRAS, 2007, 382: 109 [14] Zirm A W, van der Wel A, Franx M, et al. ApJ, 2007, 656: 66 [15] Akiyama M, Minowa Y, Kobayashi N, et al. ApJS, 2008, 175: 1 [16] Cimatti A, Cassata P, Pozzetti L, et al. A&A, 2008, 482: 21 [17] Franx M, van Dokkum P G, Schreiber N M F, et al. ApJ, 2008, 688: 770 [18] van der Wel A, Holden B P, Zirm A W, et al. ApJ, 2008, 688: 48 [19] van Dokkum P G, Franx M, Kriek M, et al. ApJ, 2008, 677: L5 [20] Damjanov I, McCarthy P J, Abraham R G, et al. ApJ, 2009, 695: 101 [21] Szomoru D, Franx M, van Dokkum P G, et al. ApJ, 2010, 714: L244 [22] Williams R J, Quadri R F, Franx M, et al. ApJ, 2010, 713: 738 [23] van der Wel A, Rix H W, Wuyts S, et al. ApJ, 2011, 730: 38 [24] Mosleh M, Williams R J, Franx M, et al. ApJ, 2012, 756: L12 [25] Newman A B, Ellis R S, Bundy K, et al. ApJ, 2012, 746: 162 [26] Papovich C, Bassett R, Lotz J M, et al. ApJ, 2012, 750: 93 [27] Ryan R E Jr, McCarthy P J, Cohen S H, et al. ApJ, 2012, 749: 53 [28] Szomoru D, Franx M, van Dokkum P G. ApJ, 2012, 749: 121 [29] Zirm A W, Toft S, Tanaka M. ApJ, 2012, 744: 181 [30] Fan L L, Fang G W, Chen Y, et al. ApJ, 2013, 771: L40 [31] Patel S G, van Dokkum P G, Franx M, et al. ApJ, 2013, 766: 15 [32] Morishita T, Ichikawa T, Kajisawa M. ApJ, 2014, 785: 18 [33] van der Wel A, Franx M, van Dokkum P G, et al. ApJ, 2014, 788: 28 [34] Fang G W, Ma Z Y, Chen Y, et al. RAA, 2015, 15: 811 [35] Fang G W, Ma Z Y, Chen Y, et al. RAA, 2015, 15: 819 [36] 方官文, 马仲阳, 孔旭. 天文学报, 2015, 56: 425 [37] Fang G W, Ma Z Y, Kong X. ChA&A, 2016, 40: 186 [38] Sérsic J L. BAAA, 1963, 6: 41 [39] Grogin N A, Kocevski D D, Faber S M, et al. ApJS, 2011, 197: 35 [40] Koekemoer A M, Faber S M, Ferguson H C, et al. ApJS, 2011, 197: 36 [41] Skelton R E, Whitaker K E, Momcheva I G, et al.apjs, 2014, 214: 24 [42] van der Wel A, Bell E F, Häussler B, et al.apjs, 2012, 203: 24 [43] Huertas-Company M, Gravet R, Cabrera-Vives G, et al. ApJS, 2015, 221: 8 [44] Muzzin A, Marchesini D, Stefanon M, et al. ApJ, 2013, 777: 18 [45] Barro G, Faber S M, Pérez-González P G, et al. ApJ, 2014, 791: 52 [46] Fang G W, Ma Z Y, Kong X, et al. ApJ, 2015, 807: 139 9-8
58 卷方官文等 : CANDELS 场中高红移大质量星系的形态结构性质 1 期 Morphology and Structure of High-redshift Massive Galaxies in the CANDELS Fields FANG Guan-wen 1 LIN Ze-sen 2,3 KONG Xu 2,3 (1 Institute for Astronomy and History of Science and Technology, Dali University, Dali 671003) (2 Key Laboratory for Research in Galaxies and Cosmology, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230026) (3 Department of Astronomy, University of Science and Technology of China, Hefei 230026) ABSTRACT Using the multi-band photometric data of all five CANDELS (Cosmic Assembly Near-infrared Deep Extragalactic Legacy Survey) fields and near-infrared imaging of the high-resolution HST WFC3 (Hubble Space Telescope Wide Field Camera 3) F125W and F160W, a quantitative study of morphology and structure of massselected galaxies is presented. The sample includes 8002 galaxies within redshift 1 < z < 3 and stellar mass M > 10 10 M. Based on the Convolutional Neural Networks (ConvNets) criteria, we classify the sample of galaxies into SPHeroids (SPH), Early- Type Disks (ETD), Late-Type Disks (LTD), and IRRegulars (IRR) in different redshift bins. The findings indicate that galaxy morphology and structure evolve with redshift up to z 3, from irregular galaxies in the high-redshift universe to the formation of the Hubble sequence, dominated by disks and spheroids. For the same redshift interval, the median value of effective radius (r e ) of different morphological types is in a descending order: IRR, LTD, ETD, and SPH. But for the Sérsic index (n), the order is reversed (SPH, ETD, LTD, and IRR). In the meantime, the size evolution with redshift for 4 main morphological types is explored, and their size will enlarge with time is confirmed. However, such a phenomenon is not found in the relations between redshift (1 < z < 3) and the mean axis ratio (b/a), as well as the Sérsic index (n). Key words galaxies: evolution, galaxies: fundamental parameters, galaxy: structure, galaxies: high-redshift 9-9