The Tomographer: un nouvel outil Web pour estimer les distributions Redshift à partir de catalogues sources et de cartes du ciel

0
30

Yi-Kuan Chiang est boursier CCAPP à l'Université d'État de l'Ohio qui travaille sur l'astronomie et l'évolution des galaxies. Il a pour mission de promouvoir l'utilisation de photons diffus souvent sous-utilisés dans les levés du ciel sur une large gamme de bandes d'ondes.

Les astronomes observent le ciel en deux dimensions, mais nous rencontrons souvent le défi majeur d'avoir besoin d'informations en trois dimensions pour effectuer des études astrophysiques. Nous sommes si heureux de partager avec la communauté astronomique que Tomographer.org est maintenant disponible pour explorer la troisième dimension (ou distribution redshift) des catalogues sources pour lesquels des coordonnées sont fournies ou diffusent des cartes d'intensité du ciel à toutes les bandes d'ondes. Le concept et l'algorithme de cet outil sont développés par Yi-Kuan Chiang et Brice Ménard, et la plateforme web est réalisée par Manuchehr Taghizadeh-Popp.

Le tomographe utilise la technique de redshift de clustering, qui estime les distances de ligne de visée en extrayant des signaux de clustering cohérents entre les données d'entrée et la structure extragalactique à grande échelle. La technique n'utilise aucune information de couleur et peut être appliquée à des sources sélectionnées de toute manière homogène. Cela fonctionne également pour les cartes d'intensité diffuses à faible résolution spatiale car même si les objets ne sont pas détectés individuellement, nous pouvons toujours utiliser les informations de regroupement de manière statistique. Pour commencer avec l'application, téléchargez un catalogue source (avec RA / Dec ou Glon / Glat) ou une carte d'intensité au format Healpix, et le Tomographer en déduira sa distribution redshift. Plus le jeu de données est grand, plus la distribution de redshift résultante sera précise.

Quelques exemples sont affichés sur la figure. Les catalogues ou cartes sur la gauche ont été téléchargés sur le tomographe et les distributions de redshift résultantes sont affichées sur la droite. En fonction des données d'entrée, les distributions de redshift résultantes peuvent être très différentes. Par exemple, l'un de nos premiers utilisateurs de test, Sihao Cheng, a constaté que lors de la sélection de sources étendues dans l'enquête Gaia, initialement conçue pour étudier les étoiles, le résultat était en fait un échantillon de galaxies avec un redshift maximal de 0,15. D'autre part, des objets plus distants peuvent être trouvés dans des catalogues comme SDSS XDQSO, qui est un échantillon de quasar optiquement sélectionné.

échantillon de quasar

Cet outil peut être utilisé pour répondre à un large éventail de questions astrophysiques:

  • Quelle est la distribution du décalage vers le rouge de mon catalogue de galaxies ou de quasars, comme démontré dans les exemples Gaia et XDQSO montrés dans la figure?
  • Comment puis-je valider mes estimations photométriques du décalage vers le rouge d’une manière qui ne repose pas sur des hypothèses concernant le spectre de la source?
  • Quels décalages vers le rouge contribuent au fond infrarouge cosmique, comme le montre l'exemple de carte Plank 857 GHz montré sur la figure?
  • Quelle est l'évolution de la pression du gaz thermique dans l'Univers sondée par le fond d'effet Sunyaev-Zeldovich, comme le montre l'exemple NILC illustré sur la figure?
  • Quelle région de l'espace colorimétrique contient les sources z> 1?
  • Mon catalogue d'étoiles est-il contaminé par des galaxies et des quasars non résolus? (Cela serait indiqué en trouvant des composants avec un décalage vers le rouge non nul, car les étoiles ne sont pas regroupées avec des structures extragalactiques à grande échelle.)
  • Ma carte de poussière galactique est-elle contaminée par l'empreinte de contributions extragalactiques?
  • Ma carte CMB est-elle exempte d'empreintes provenant de l'émission de poussière dans l'Univers à faible décalage vers le rouge?

Pour un exemple plus approfondi, j'utilise The Tomographer dans mon article récent pour sonder la lumière de fond de l'infrarouge lointain à micro-ondes en fonction du décalage vers le rouge, et j'utilise le résultat pour contraindre l'évolution du paramètre de densité d'énergie thermique cosmique Ωth.

Pour sonder la dimension redshift d'un catalogue source ou d'une carte du ciel, l'algorithme Tomographer utilise l'estimation dite de redshift basée sur le clustering (avec l'approche introduite dans Ménard et al.2013 et l'implémentation spécifique dans Chiang et al.2019). L'estimation du décalage vers le rouge basée sur l'agrégation utilise un ensemble de corrélations croisées spatiales entre un échantillon photométrique, pour lequel la distribution du décalage vers le rouge est inconnue, et un échantillon de référence spectroscopique avec des décalages vers le rouge connus, comme illustré dans la figure ci-dessous. Un avantage de cette technique est que ni les types d'objets ni la longueur d'onde considérée dans les deux échantillons ne doivent correspondre, l'algorithme n'utilisant que des informations spatiales mais pas des couleurs. Par exemple: on peut sonder la distribution redshift des galaxies photométriques sélectionnées dans l'UV à l'aide de quasars spectroscopiques sélectionnés dans l'optique, car tous les objets extragalactiques sont regroupés dans la toile cosmique.

L'inférence redshift basée sur le clustering nécessite le calcul d'un grand nombre de fonctions de corrélation spatiale sur une large gamme d'échelles. Pour permettre des explorations rapides de nouveaux ensembles de données astronomiques, cet outil utilise des informations spatiales précalculées pour fournir des résultats en quelques minutes.

L'outil en ligne utilise environ 2 millions de sources spectroscopiques du Sloan Digital Sky Survey comme échantillon de référence, qui fournit des informations sur la toile cosmique jusqu'à z = 4. Cet échantillon de référence sera élargi au fur et à mesure que de nouvelles données spectroscopiques deviendront disponibles publiquement à l'avenir. Plus de détails sur la méthode sont décrits dans la documentation technique.

Pour utiliser l'application, accédez au site Web, créez un compte ou entrez en tant qu'invité, puis suivez l'invite pour télécharger un catalogue source ou une carte diffuse. Des exemples de fichiers sont également fournis si vous ne disposez pas encore d'un ensemble de données spécifique à explorer.

Essayez-le avec vos propres ensembles de données et faites-nous savoir dans les commentaires ci-dessous si vous avez des commentaires ou de nouvelles découvertes que vous souhaitez partager.