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Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI)

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Seleccionando objetivos para el sondeo de DESI

June 8, 2023 by

Edmond Chaussidon, CEA Saclay
Enero 12, 2022

Aunque DESI podrá recolectar 5,000 espectros simultáneamente, las galaxias aún son demasiado numerosas para ser observadas durante los próximos cinco años de observación. La Selección de Objetivos (Target Selection, TS) es un paso crucial para identificar qué objetos observar durante el sondeo espectroscópico.

Para restringir la historia de la expansión cósmica a través de mediciones de las oscilaciones acústicas bariónicas, DESI sondea la materia en el Universo con cuatro trazadores diferentes:

  • Galaxias brillantes (BGS) en el rango de corrimiento al rojo (z) 0.05 < z < 0.4
  • Galaxias rojas luminosas (LRG) para 0.4 < z < 1.0
  • Galaxias de Línea de emisión (ELG) para 0,6 < z < 1,6
  • Cuásares (QSO) para 0.9 < z < 2.1

Los cuásares también sondearán el Universo a un desplazamiento al rojo más alto (z > 2,1) a través de estudios de bosque Lyman-alfa que miden la absorción de luz por parte del gas frente a los cuásares.

Es fácil decir que queremos seleccionar diferentes tipos de galaxias, pero ¿cómo? La principal información que necesitamos son los colores de las galaxias, que podemos determinar gracias a las medidas proporcionadas por los estudios fotométricos. Utilizamos los catálogos de los DESI Legacy Imaging Surveys, un programa realizado en más de 14,000 grados cuadrados de cielo del hemisferio norte, en tres bandas ópticas: g (en azul y verde), r (en rojo) y z (en el rojo/infrarrojo cercano, ¡y no debe confundirse con el corrimiento al rojo!). Los datos se recopilaron a través de tres programas independientes:

  • El Beijing-Arizona Sky Survey (BASS) observó ~5100 grados cuadrados del casquete galáctico norte (NGC) en g y r utilizando el telescopio Bok de 2,3 metros.
  • Mayall z-band Legacy Survey (MzLS) proporcionó observaciones de banda z sobre la misma huella que BASS utilizando el Telescopio Mayall de 4 metros.
  • El Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS) se realizó con la Dark Energy Camera (DECam) en el Telescopio Blanco de 4 metros. DECaLS observó la mayor parte de la huella del Legacy Imaging Surveys en g, r y z.

Estos datos ópticos se complementaron con dos bandas infrarrojas de los datos de todo el cielo del satélite WISE, a saber: W1 (3,4 μm) y W2 (4,6 μm).

La selección de BGS, LRG y ELG se realizó principalmente en función de las condiciones de los colores de origen. Sin embargo, para los QSO, que son más difíciles de seleccionar porque sus colores son bastante similares a los del abrumador fondo estelar, desarrollamos un enfoque más complejo basado en el aprendizaje automático. Para reducir aún más la contaminación de la muestra por estrellas o galaxias no deseadas, aplicamos una restricción adicional en la magnitud de la fuente. Todas estas condiciones se ajustaron en muestras espectroscópicas anteriores como las del programa BOSS/eBOSS. Pero, por supuesto, también los probamos intensamente durante las fases de validación de la encuesta (SV) emulando una observación nominal con DESI. Voilà! He aquí que todos dan resultados muy satisfactorios.

DESI ahora está en el cielo, observando todas las noches los cuásares y las galaxias que seleccionamos usando estos algoritmos, ¡en su camino para construir el mapa 3D más grande del Universo hasta la fecha!

Los pasos de la Selección de Objetivos y la Validación del Sondeo se describen con gran detalle en los próximos ocho artículos científicos (uno sobre la descripción general, dos para el SV, cuatro para el TS y uno para el sondeo de la Vía Láctea). La canalización y los algoritmos para la reducción de datos y las operaciones se describirán más adelante en otro conjunto de cinco artículos científicos. ¡Así que estén atentos!

Para los curiosos, a continuación hay más detalles sobre cómo procedemos para las cuatro clases de objetivos y alguna información sobre la densidad de objetos que seleccionamos.


Selección de galaxia brillantes

La separación estrella-galaxia en BGS se realiza utilizando un corte G_Gaia-r_raw. Este criterio explota el hecho de que la magnitud en Gaia se mide con una apertura de una función de dispersión de puntos (PSF) basada en el espacio, mientras que la magnitud de Legacy Imaging Surveys captura la luz de toda la fuente. Este corte separa las fuentes puntuales (estrellas) de las fuentes extendidas (galaxias). Esta selección observará ~850 objetivos por grado cuadrado. (Ver Hahn et al., en preparación).


Selección de galaxias rojas luminosas

La selección de LRG se realiza mediante el corte (línea roja) en el espacio (r – z) – (z – W1). Esta selección utiliza la banda infrarroja W1 para separar las galaxias (puntos de color) de las estrellas (puntos grises). Los diferentes colores muestran el desplazamiento hacia el rojo de las galaxias en el espacio de color-color. Esta selección observará ~615 objetivos por grado cuadrado. (Ver Zou et al., en preparación).


Selección de galaxias de línea de emisión

Para evitar la contaminación estelar (línea negra suave) en la selección de objetivos, la selección de ELG utiliza un corte en el espacio (r – z) – (g – r). El histograma de color es la distribución de corrimiento al rojo de ELG en el espacio de color. Esta selección observará ~2,387 objetivos por grado cuadrado. (Ver Raichoor et al., en preparación).


Selección de cuásares

Solo las fuentes puntuales se consideran durante la selección y la selección de objetivos tiene como objetivo separar los cuásares de las estrellas. Sin embargo, la separación entre estas dos clases es menos evidente que en los casos anteriores. Se debe aplicar una selección más sofisticada. Los cuásares se seleccionan a través de una clasificación Random Forest en lugar de la clásica selección de cortes de color realizada en estudios espectroscópicos anteriores. La idea de la selección es separar los cuásares de las estrellas en función del “exceso de infrarrojos” de los QSO. El lugar geométrico estelar está ilustrado por la línea roja y los cuásares por los puntos azul/verde/amarillo. Esta selección observará ~308 objetivos por grado cuadrado. (Ver Chaussidon et al., en preparación).

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