The statistical shape analysis method developed for probing the link between physical parameters and morphologies of Galactic HII regions is applied here to a set of synthetic observations (SOs) of a numerically modelled HII region. The systematic extraction of HII region shape, presented in the first paper of this series, allows for a quantifiable confirmation of the accuracy of the numerical simulation, with respect to the real observational counterparts of the resulting SOs. A further aim of this investigation is to determine whether such SOs can be used for direct interpretation of the observational data, in a future supervised classification scheme based upon HII region shape. The numerical HII region data was the result of photoionisation and radiation pressure feedback of a 34 M� star, in a 1000 M� cloud. The SOs analysed herein comprised four evolutionary snapshots (0.1, 0.2, 0.4 and 0.6 Myr), and multiple viewing projection angles. The shape analysis results provided conclusive evidence of the efficacy of the numerical simulations. When comparing the shapes of the synthetic regions to their observational counterparts, the SOs were grouped in amongst the Galactic HII regions by the hierarchical clustering procedure. There was also an association between the evolutionary distribution of regions and the respective groups. This suggested that the shape analysis method could be further developed for morphological classification of HII regions by using a synthetic data training set, with differing initial conditions of well-defined parameters.

中文翻译：

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H ii 区域的形状分析 – II. 综合观察

为探测银河 HII 区域的物理参数和形态之间的联系而开发的统计形状分析方法在此应用于一组数值模拟的 HII 区域的合成观测 (SO)。本系列的第一篇论文中介绍的 HII 区域形状的系统提取允许对数值模拟的准确性进行量化确认，相对于所得 SO 的真实观测对应物。这项调查的另一个目的是确定在未来基于 HII 区域形状的监督分类方案中，此类 SO 是否可用于直接解释观测数据。数值 HII 区域数据是 1000 M 云中一颗 34 M 恒星的光电离和辐射压力反馈的结果。此处分析的 SO 包括四个进化快照（0.1、0.2、0.4 和 0.6 Myr）和多个视角投影角度。形状分析结果为数值模拟的有效性提供了确凿的证据。当将合成区域的形状与其观测对应物的形状进行比较时，通过分层聚类程序将 SO 分组在银河 HII 区域中。区域的进化分布与各个群体之间也存在关联。这表明形状分析方法可以通过使用合成数据训练集进一步开发用于 HII 区域的形态学分类，具有不同初始条件的明确参数。形状分析结果为数值模拟的有效性提供了确凿的证据。当将合成区域的形状与其观测对应物的形状进行比较时，通过分层聚类程序将 SO 分组在银河 HII 区域中。区域的进化分布与各个群体之间也存在关联。这表明形状分析方法可以通过使用合成数据训练集进一步开发用于 HII 区域的形态学分类，具有不同初始条件的明确参数。形状分析结果为数值模拟的有效性提供了确凿的证据。当将合成区域的形状与其观测对应物的形状进行比较时，通过分层聚类程序将 SO 分组在银河 HII 区域中。区域的进化分布与各个群体之间也存在关联。这表明形状分析方法可以通过使用合成数据训练集进一步开发用于 HII 区域的形态学分类，具有不同初始条件的明确参数。SO 通过分层聚类程序在银河 HII 区域中分组。区域的进化分布与各个群体之间也存在关联。这表明形状分析方法可以通过使用合成数据训练集进一步开发用于 HII 区域的形态学分类，具有不同初始条件的明确参数。SO 通过分层聚类程序在银河 HII 区域中分组。区域的进化分布与各个群体之间也存在关联。这表明形状分析方法可以通过使用合成数据训练集进一步开发用于 HII 区域的形态学分类，具有不同初始条件的明确参数。