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          BATC多色测光系统的测光红移研究

 

. 研究背景

. BATC测光系统及其观测

. 数据处理

. 测光红移SED拟合原理

. BATC系统的模拟测光红移

   1.  BATC滤光片系统与UBVRI滤光片系统测光红移结果的比较

      2.  关于滤光片选取的模拟

. 分光红移和测光红移的比较

. 小结  

 

. 研究背景

在大视场多色测光巡天中,通过天体多波段颜色信息可以确定天体红移。通过多色测光信息给出的红移没有分光观测精确,但较之分光方法它有更深的极限星等、高效、节省望远镜时间等优点。通过测光红移方法,对大样本星系估计其红移可用来对星系数密度演化、光度函数演化进行统计研究(Pascarelle, Lanzetta, & Fernández-Soto 1998; Volonteri et al. 2000; Gal et al. 2000)。Hickson, Gibson, & Callaghan 1994通过对假想40个滤光片测光系统测光红移的模拟,认为对于暗弱天体测光红移的有效性与无缝光谱观测是可比的。在未来的若干年里大量暗弱天体仍将处于分光观测极限之外,因此测光红移是目前获取此类天体红移信息唯一可靠的途径,测光红移技术还被称为“穷人的红移机器”(Bolzonella, Miralles, & Pelló 2000)。

 

目前已经出现了很多进行测光拟合估计红移的程序,并被应用到诸如HDF, SDSS, CADIS等巡天数据中(Sowards et al. 1999; Yahata et al. 2000; Wolf et al. 2001)。利用测光确定红移广泛使用的有两种方法。一种是经验公式方法(Connollyet al. 1995; Wang, Bahcall, & Turner 1998),另一种是光谱能量分布(SED)拟合法。经验公式法利用红移与星等(或颜色)间的经验线性关系确定红移,这种方法不需要知道星系光谱演化信息并进行诸多假设,使用较简便,但它有大量缺点。譬如其经验关系随不同观测系统的变化而变化,而且在高红移端其分光样本很少很不完备,这使得其红移确定很不可靠。SED拟合方法是基于对光谱整体轮廓的拟合,即主要依赖于对Lyα-forestBalmer跳变这类显著光谱特征的探测。其拟合是通过与从同一测光系统得到的光谱模板进行比较进行(Corbin et al. 2000; Fontana et al. 2000)。

 

BATCBeijing-Arizona-Taipei-Connecticut)大视场15色中带巡天于1994年开始运行,其数据可用来获得z=0-0.5之间的近邻星系的红移信息,给出局域宇宙结构、近邻星系团尤其是Abell星系团的相关重要信息(Yuan et al. 2001)。本文的目的就是要得到BATC15色测光系统测光红移估计zphot的精度。

 

文章内容安排如下。第二部分主要介绍BATC测光系统及文中用到的两实测样本天区的情况。第三部分简要介绍BATC的测光数据处理。第四部分介绍测光红移程序hyperz。第五部分中用模拟方法对BATC中带系统和UBVRI宽带系统的红移估计精度进行了比较,还对zphot对滤光片的依赖性进行了分析。第六部分将由实测样本得到的zphot与其分光红移zspec进行了比较。最后在第七部分中进行了小结。

 

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. BATC测光系统及其观测

关于BATC测光系统,请见报告的有关章节。这里进行比较的两个目标天区为TA03天区和T329天区。TA03天区位于红移约为0.1Abell566星系团中心,其中心处10个亮星系的分光红移已由Slingleng et al. (1998)给出。T329天区中心为一红移z=4.457α=9h56m25.s2δ=+47º34'42.''0的高红移类星体。从NASA/IPAC河外星系数据库(NED)(http://nedwww.ipac.caltech.edu)中找到17个该天区已知红移的星系。星系红移由Postman et al. (1996) Holden et al. (1999)给出。这两个天区中的27个星系在后文中被用来检验BATC测光红移的质量。

 

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. 数据处理

BATC巡天图像处理步骤包括扣除本底、平场改正及流量定标(详见Fan et al. 1996; Zhou et al. 2001, 2002)。

 

在扣除本底后,将同一晚上观测的同一滤光片的平场及天区图像分别合并,并在合并过程中去掉坏像元和宇宙线。利用HST的导星星表(GST; Jenkner et al. 1990)对每个天体确定其坐标,与GST导星相比BATC系统得到的天体坐标RMS误差约为0.''5BATC多色测光巡天标准自动数据处理程序PIPLINE1是基于Stetson’s DAOPHOTStetson 1987)发展而成。程序最后给出每个源通过点扩散函数PSF测光和孔径测光方法得到的星等。BATC观测的极限星等约为20m,对应测光误差0.m1

 

PSF拟合测光方法适用于点源(Fan et al. 1996; Zhou et al. 2001),但角径小的遥远星系可以被看作点源。虽然PSF拟合测光星等与总的积分星等有差别,但对星系SED总体形状的改变不大,而且对于密集星场孔径测光结果极有可能不如PSF拟合准确,因此比较这两种测光方法的测光红移精度很有意义。文中对这一点进行了分析。对于形态明显延展的大星系其PSF拟合会给出较大的误差,这时应该采用孔径测光星表。

 

T329天区中的大部分星系比较暗且角径很小,因此使用PSF拟合是比较合适的,其由PSF拟合星等和孔径测光星等得到的红移结果比较将在第六部分中给出。Abell566中心的10个星系是该星系团最亮的并在图像中有明显的延展结构,对这些星系我们仅使用其孔径测光星等,其测光孔径半径为5pixel8.''5

 

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. 测光红移SED拟合原理

SED拟合方法通过拟合包含强光谱特征400nm Balmer跳变、Lyα-forest流量缩减等的光谱来确定星系红移。本文中直接利用Bolzonella et al. (2000) 发展的hyperz程序来估计红移。计算方法为χ2最小法,即计算星系SED与同一系统下得到的星系模板之间的差别,给出最小χ2的模板对应红移即被确认为天体的最可几红移

其中Fobs,iFtemp,iσi分别为滤光片i中的观测流量、模板流量及测光误差,b为归一化常数,Nfilt为观测使用的滤光片数目。

 

hyperz程序中可供选取的星系模板包括Bruzual & Charlot1993)星系演化库、经验模板库。在模板建立中涉及到的参数主要包括恒星形成率(SFR)、初始质量函数(IMF)、金属丰度(Metallicity)以及星族年龄等等。最常用的是GISSEL98合成模板(Bruzual& Charlot 1993)。经验模板是通过局域星系场观测光谱的平均得到(Coleman, Wu, & Weedman 1980.

 

因此经验模板是低红移星系的较好反映,将此模板直接应用于高红移星系的估计其有效性仍需检验。有研究表明经验模板和理论合成模板给出的红移精度差别不大(Massarotti, Iovino, & Buzzoni 2001a)。本文中采用较常用的GISSEL98模板。

 

合成模板给出的流量还需进一步进行星际介质(ISM)和星系际介质(IGM)消光改正。程序运算中有多种红化规则可进行ISM改正,本文中采用的是Allen1976)银河系消光规则。IGM主要影响光谱蓝端Lyα线的流量,从而Lyα-forest是红移大于2.0天体最主要的光谱特征。BATC巡天观测到的绝大部分天体红移都小于0.5,因此Lyα-forest尚未进入滤光片的观测范围,在程序运算中不予考虑。

 

BATC系统而言最显著最有用的光谱特征是400nm Balmer跳变。400nmBalmer跳变红移后处于400nm~600nm之间对应于BATC系统中的bh滤光片,因此仅仅使用中心波长短于600nm的滤光片就可以达到很好的红移估计精度,这一点将在第五部分中说明。

 

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. BATC系统的模拟测光红移

1.  BATC滤光片系统与UBVRI滤光片系统测光红移结果的比较

hyperz程序相连带的程序makecatalog可以用来对特定测光系统检验其SED拟合的自洽性。为确定测光误差对测光红移zphot精度的影响,可应用此程序模拟出包括不同红移和形态类型的星系星表,假设星系测光误差服从高斯分布。为将BATC滤光片系统和UBVRI滤光片系统(Canada-France-Hawaii TelescopeCFHT)进行比较,我们同时使用这20个滤光片模拟出1000个星系的测光星表,这样可以保证两个系统间的比较是针对同一个星系红移样本。模拟星系的红移范围为0~6,测光误差分别选取为0.m030.m050.m100.m20以及0.m30,为节省计算时间拟合中红移步长取为zstep=0.05,红化采用Bolzonella et al. (2000)中的取值在0~1.2的范围内取步长Avstep=0.2

 

2给出测光误差分别为0.m050.m100.m20时测光红移zphot和星表红移zcat的对照图

zphot - zcat)。描述估计精度的主要参数为lσz,表2给出其估计结果。

l为红移估计错误的星系所占百分比,l=Nincrt / Ntotal Nincrt为红移不满足下式定义的星系总数目,

其中threshold取为1.25,意义为星系估计模板SED与星系原始SED在某一波长处的差别大于-20%小于25%;系统偏差定义为排除掉l部分所有星系红移偏差的平均=ΣΔz/Ng;标准偏差表达式为:

我们首先讨论BATC系统的测光红移估计结果。从表2中可以看出,当测光误差最小Δm=0.m03时拟合结果最好,σz=0.019l=0,即1000个星系的红移估计都在可信范围内。小的测光误差0.m030.m05对最后结果的影响不是很大。随测光误差的增大,从0.m050.m10σzl 分别从0.21增加到0.42,从0%增加到0.4%。图2明显显示了此趋势,当Δm=0.m20时测光红移偏离星表红移的弥散度变得比较明显,其原因是由于大的测光误差会导致光谱不精确从而导致光谱特征的确认混淆。因此精确测光才能保证准确的红移估计。

    从表2和图2的对比中可以看出BATC系统相对于UBVRI系统的优势。对测光误差m=0.m05,两个系统的估计结果分别为σz=0.021l=0%σz=0.174l=6.7%。对同样的误差水平,UBVRI系统中很大一部分天体落在了可信范围之外,而BATC系统中所有的估计都是可接受的。图2中还可看出即使在测光误差很小m=0.m03UBVRI系统仍会给出较大的弥散和标准偏差,这是由于滤光片数目少波带宽从而使得观测对光谱的精细结构特征不敏感。如在红移处于2.03.0之间的星系,其红移后的Lyα-forest与无红移星系静止坐标系的Balmer跳跃两种光谱特征在SED中比较相似容易混淆。从表2还可看出对BATC系统在较大观测误差m=0.m20下的结果仍比UBVRI系统在小测光误差m=0.m03下的估计结果要好。

 

在前人作过的利用UBVRI系统进行红移估计的研究中,其普遍的精度在σz~0.15左右(Fontana et al. 2000; Massarotti et al. 2001a; Le Borgne & Rocca-Volmerange 2002),相关结果见表3. 本文的研究显示对m0.m050.m10BATC系统的测光红移精度可达0.02-0.03

 

此结果与Hickson et al. (1994)中给出的结果一致。在Hickson et al. (1994)中,作者对一个包含40个滤光片的窄带系统进行计算机模拟以考察其对星系形态类型和红移确定的精度,结果表明,对信噪比S/N=10σz小于0.02;对信噪比S/N=3,对z<0.5的星系σz~0.06,对0.5<z<1.0的星系σz~0.03

   

    BATC系统的观测极限星等为20.m0,只有红移小于0.5的天体能够被观测到,以及少数极亮高红移类星体。为考察此系统在研究局域宇宙结构方面的能力,我们在红移范围z=0-0.5重新对测光红移精度进行模拟。为更好的确定红移将其拟合步长减小到0.005,其结果与步长为0.05的结果进行了比较并在表4中给出,其zphot - zcat图画出在图3中。

 

从表4可以看出当红移步长从0.05减小到0.005BATC系统的红移精度σz提高了,随着测光误差的增大,其精度不再提高;而对于UBVRI系统,其红移精度反而减小。两个系统的系统差提高的量相当。

 

模拟显示为更精确的估计zphot精确的测光和小的拟合步长是必需的,BATC多色测光系统在测光红移估计上尤其对于低红移星系精度很好,可达到0.02-0.03。须指出的一点是模拟星表

是从模板库演化而来,因此存在不完备性的问题,在实际星系红移估计中,可能会因为一些星系光谱比较奇怪,在模板库中没有对应模板而不能很好估计红移。表2和表4中的数据还存在一种现象,在红移范围0-0.5,其系统误差均为正值,即在此范围内红移倾向于估计过大;而在红移范围0-6,系统差均为负,即红移倾向于低估,这一点在Massarotti et al. (2001b)中也有提及,这一点尚待研究。

 

2.  关于滤光片选取的模拟

对红移0-0.5的星系,Balmer跳变是观测SED波长短于600nm最主要的光谱特征。下面我们将考虑能否仅使用起主要作用的滤光片而仍能得到较好的测光红移精度从而提高观测效率。我们从长端开始,即从滤光片ph1000nm600nm)每次减少一个滤光片进行模拟,观察其红移估计精度的变化。测光误差选为一般值m=0.m05,红移范围0-0.5,红移步长zstep=0.005,其结果给出在表5中。

 

 

5中第1列给出的是模拟中用到的滤光片个数,第2列给出相应滤光片的标号,σzl的定义同前。第1行给出的是使用全部15个滤光片得到的结果。从表中可以看出直到最后一列σz才出现比较明显的变坏,这表明我们可以仅仅使用8个滤光片ah来估计BATC系统观测的低红移天体的红移。

 

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. 分光红移和测光红移的比较

我们使用BATC两个天区中的27个已知分光红移的星系15SED来检验BATC系统能够得到的精度。

 

我们首先对Abell566中心的10个成员星系估计红移。由于这些星系是星团中最亮的星系,其测光很精确,我们将其测光误差取为0.m05,其中包括了观测误差以及流量定标误差。应用hyperz时的相应参数选取为z=0-0.5zstep=0.05Av=0-0.3Avstep=0.03,其结果给出在表6中。这里的红化范围是经过调试选取的最佳范围。我们然后将步长减小为zstep=0.005,两种步长的拟合结果给出在表6的第7列和第8列中。对两种步长的估计其精度几乎相同,而其系统差则明显的从-0.007减小到-0.002,这也同样说明小的红移拟合步长能够提高红移精度,对于测光精确的亮星系其红移估计可达到很高的红移精度。

 

T329天区的星系我们分别利用孔径测光星表和PSF拟合测光星表估计红移,其参数选取与前相同,结果分别为对PSF测光σz=0.021,孔径测光σz=0.055。大部分星系两种测光方法给出的测光红移差别不大。经查看发现偏差较大的星系其两种SED形状差别较大,而且从

 

观测图像上来看孔径测光偏差较大的星系周围均有混杂天体的污染。因此,尤其对于密集星场PSF测光比孔径测光的红移估计精度更好。两种方法给出的结果如表7所示。两个天区的zphot - zspec图给出在图4中,TA03天区的zphot是用孔径测光得到,T329天区是PSF测光结果。

 

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. 小结

本文利用hyperz通过模拟的方法比较了BATC15色中带滤光片系统与UBVRI宽带滤光片系统的测光红移精度,结果表明BATC系统的红移估计能够达到很高的精度,其相对于宽带的优势主要因为精心设计的避开了强天光发射线的BATC15色中带滤光片。本文还对BATC天区的实测星系估计了红移与模拟结果进行了比较。主要结论如下:

 

1.       模拟测试进一步显示测光红移的不确定度主要源于测光误差。 对测光误差m=0.m05   m=0.m10其红移弥散度可达σz=0.02-0.03,并且没有偏差很大的星系出现;

2.       BATC巡天能够观测到的星系大部分红移都小于0.5,因而中心波长短于600nm的滤光片对主要光谱特征400nm Balmer跳变的探测极为重要,从而对红移的估计极为重要。通过逐个减少滤光片观察红移估计精度的变化,我们认为仅使用中心波长低于600nm的滤光片其测光红移精度仍足以满足研究的需求,从而可以节省大量的望远镜时间;

3.       Abell566星系团中心的10个亮星系,对红移拟合步长zstep=0.050.005其红移估计结果分别为σz=0.008,,和σz=0.008,,T329天区的17个星系其精度为σz=0.021

 

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参考文献

[1]Allen, C. W. 1976, Astrophysical Quantities (London: Athlone), 264

[2]Bolzonella, M., Miralles, J.-M., & Pelló, R. 2000, A&A, 363, 476

[3]Bruzual, A. G., & Charlot, S. 1993, ApJ, 405, 538

[4]Coleman, G. D., Wu, C.-C., & Weedman, D. W. 1980, ApJS, 43, 393

[5]Connolly, A. J., Csabai, I., Szalay, A. S., Koo, D. C., Kron, R. G., & Munn, J. A. 1995, AJ, 110, 2655

[6]Corbin, M. R., Vacca, W. D., O’Neil, E., Thompson, R. I., Rieke, M. J., & Schneider, G. 2000, AJ, 119, 1062

[7]Fan, X., et al. 1996, AJ, 112, 628

[8]Fernández-Soto, A., Lanzetta, K. M., Chen, H-W., Pascarelle, S. M., & Yahata, N.2001, ApJS, 135, 41

[9]Fontana, A., D’Odorico, S., Poli, F., Giallongo, E., Arnouts, S., Cristiani, S., Moorwood, A., & Saracco, P. 2000, AJ, 120, 2206

[10]Fukugita, M., Ichikawa, T., Gunn, J. E., Doi, M., Shimasaku, K., & Schneider, D. P. 1996, AJ, 111, 1748

[11]Gal, R. R., de Carvalho, R. R., Brunner, R., Odewahn, S. C., & Djorgovski, S. G. 2000, AJ, 120, 540

[12]Hickson, P., Gibson, B. K., & Callaghan, K. A. S. 1994, MNRAS, 267, 911

[13]Holden, B. P., Nichol, R. C., Romer, A. K., Metevier, A., Postman, M., Ulmer, M. P., & Lubin, L. M. 1999, AJ, 118, 2002

[14]Jenkner, H., Lasker, B. M., Sturch, C. R., McLean, B. J., Shara, M. M., & Russel, J. L. 1990, AJ, 99, 2082

[15]Le Borgne, D., & Rocca-Volmerange, B. 2002, A&A, 386, 466

[16]Massarotti, M., Iovino, A., & Buzzoni, A. 2001a, A&A, 368, 74

[17]Massarotti, M., Iovino, A., Buzzoni, A., & Valls-Gabaud, D. 2001b, A&A, 380, 425

[18]Oke, J. B., & Gunn, J. E. 1983, ApJ, 266, 713

[19]Pascarelle, S. M., Lanzetta, K. M., & Fernández-Soto, A. 1998, ApJ, 508, L1

[20]Postman, M., Lubin, L. M., Gunn, J. E. Oke, J. B., Hoessel, J. G. Schneider, D. P., & Christensen, J. A. 1996, AJ, 111, 615

[21]Slinglend, K., Batuski, D., Miller, C., Haase, S., Michaud, K., & Hill J. M. 1998, ApJS, 115, 1

[22]Sowards-Emmerd, D., McKay, T. A., Sheldon, E., & Smith, J. A. 1999, AAS, 194, 0410

[23]Stetson, P. B. 1987, PASP, 99, 191

[24]Volonteri, M., Saracco, P., Chinacarini, G., & Bolzonella, M. 2000, A&A, 362, 487

[25]Wang, Y. Bahcall, N., & Turner, E. L. 1998, AJ, 116, 2081

[26]Wolf, C., et al. 2001, A&A, 365, 681

[27]Yahata, N., Lanzetta, K. M., Chen, H.-W., Fernández-Soto, A., Pascarelle, S. M., Yahil, A., & Puetter, R. C. 2000, PASP, 112, 691

[28]Yuan, Q., Zhou, X., Chen, J., Jiang, Z., Ma, J., Wu, H., Xue, S., & Zhu, J. 2001, AJ, 122, 1718

[29]Zhou, X., et al. 2002, A&A, accepted

[30]Zhou, X., Jiang, Z. J., Xue, S. J., Wu, H., Ma, J., & Chen, J. S. 2001, Chinese J. Astron. Astrophys., 1, 372