从 $X_\mathrm{max}$ 分布中提取模型依赖性较弱的宇宙线成分

在较高能量下，从观测到的簇射最大深度 $X_\text{max}$ 分布中提取的宇宙线质量成分估计的不确定性，主要由强子相互作用模型的不确定性主导。因此，估计的成分强烈依赖于用于解释它的特定模型。为了减少质量成分解释中的这种模型依赖性，我们开发了一种新方法，该方法允许在真实 $X_\text{max}$ 分布观测的指导下调整质子 $<X_\text{max}>$ 和 $\sigma (X_\text{max})$ 的归一化水平。在本文中，我们描述了该方法的细节，并给出了其性能和局限性的研究。使用该方法，我们从已发表的 Pierre Auger $X_\text{max}$ 分布中提取了宇宙线质量成分信息。我们对 Epos-LHC、QGSJetII-04 和 Sibyll2.3 获得了自洽的质量成分解释。我们的拟合表明成分以铁为主。在 $10^{18.8}$ eV 以下，质子、氦和氮的小比例有所变化。在 $10^{18.8}$ eV 以上，质子或氦很少，并且随着能量增加，氮成分逐渐让位于不断增长的铁成分，其在最高能量处占主导。拟合表明质子 $<X_\mathrm{max}>$ 的归一化水平比强子相互作用模型的初始预测要深得多。拟合的质子 $\sigma (X_\text{max})$ 归一化水平也大于模型预测。当将 $\sigma(X_\text{max})$ 的预期归一化固定为 QGSJetII-04 模型所建议的值时，获得了略大比例的质子。这些结果对我们保持固定的其他模型参数（如延伸率和 p 与 Fe 之间的 $<X_\text{max}>$ 间隔）仍然敏感。