[論文レビュー] The GMRT 150 MHz All-sky Radio Survey: First Alternative Data Release TGSS ADR1

H. T. Intema, P. Jagannathan+2 more|eSpace (Curtin University)|Mar 14, 2016

Radio Astronomy Observations and Technology参考文献 85被引用数 305

ひとこと要約

この論文は、方向依存性のイオノスフェア較正を用いた高い角分解能を持つ150 MHz 全天スカラル調査 TGSS ADR1 の初の完全公開データリリースを提示する。36,900 deg^2 にわたって 0.62 百万のソースを検出し、 ~5 mJy/beam ノイズ、 ~25 arcsec の分解能を得ている。

ABSTRACT

We present the first full release of a survey of the 150 MHz radio sky, observed with the Giant Metrewave Radio Telescope between April 2010 and March 2012 as part of the TGSS project. Aimed at producing a reliable compact source survey, our automated data reduction pipeline efficiently processed more than 2000 hours of observations with minimal human interaction. Through application of innovative techniques such as image-based flagging, direction-dependent calibration of ionospheric phase errors, correcting for systematic offsets in antenna pointing, and improving the primary beam model, we created good quality images for over 95 percent of the 5336 pointings. Our data release covers 36,900 square degrees (or 3.6 pi steradians) of the sky between -53 deg and +90 deg DEC, which is 90 percent of the total sky. The majority of pointing images have a background RMS noise below 5 mJy/beam with an approximate resolution of 25" x 25" (or 25" x 25" / cos (DEC - 19 deg) for pointings south of 19 deg DEC). We have produced a catalog of 0.62 Million radio sources derived from an initial, high reliability source extraction at the 7 sigma level. For the bulk of the survey, the measured overall astrometric accuracy is better than 2" in RA and DEC, while the flux density accuracy is estimated at ~10 percent. Within the scope of the TGSS ADR project, the source catalog as well as 5336 mosaic images (5 deg x 5 deg) and an image cutout service, are made publicly available online as a service to the astronomical community. Next to enabling a wide range of different scientific investigations, we anticipate that these survey products provide a solid reference for various new low-frequency radio aperture array telescopes (LOFAR, LWA, MWA, SKA-low), and can play an important role in characterizing the EoR foreground. The TGSS ADR project aims at continuously improving the quality of the survey data products.

研究の動機と目的

• 低周波・高解像度の全天スカラル天文観測を、現在および将来の施設（LOFAR、LWA、MWA、SKA-low） の参照として動機付け、実現する。
• 方向依存の較正による電離層効果および指向/ビーム系の系統性を修正可能な、堅牢で自動化されたデータ処理パイプラインを開発・実証する。
• 広範な科学利用と波長間比較研究に適した高品質な画像製品（モザイク）とコンパクトなソースカタログを作成する。

提案手法

• 自動化された SPAM パイプラインを用いて、2010–2012 年の 150 MHz GMRT データを再処理し、方向依存的なイオノスフェア較正を含める。
• 前処理でベストのプライマリ較正星スキャンから較正を転送し、天空温度に基づくシステム温度補正を適用する。
• 広域イメージングとセルフ較正を用いた方向非依存較正により初期天空モデルを構築し、位相のみと振幅の較正を行う。
• 明るいソースの方向依存較正（ペーリング）を行い、イオノスフェア位相スクリーンを導出し、広域イメージングのための facet ベースのゲイン表を生成する。
• 反復的なフラグ付け・リップル検出・残差の減算、バンドパス較正、最終的な位相のみの自己較正を実施して第四の自己較正画像を作成する。
• NVSS/SUMSS/MGPS-2 との astrometry チェックとフラックス較正の改良を行い、5°×5° タイルをモザイク化して最終的な全天プロダクトを公開する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 方向依存性イオノスフェア較正を適用した後の高解像度・低周波全天スカラル調査として、天文位置とフラックス密度精度はどれほど達成可能か。
• RQ2 堅牢で自動化されたパイプラインは、150 MHz でいくつの観測点とどの天空領域に対して高品質画像と信頼性のあるソースカタログを生成できるか。
• RQ3 TGSS ADR1 のカタログと画像の性質（ノイズ、分解能、ソース数）はどのようで、他の低周波調査とどう比較されるか。
• RQ4 TGSS ADR1 プロダクトは、現在および将来の低周波アパーチャアレイ（LOFAR、LWA、MWA、SKA-low）および EoR フォアグラウンド研究の参照として機能できるか。
• RQ5 今後の TGSS リリースでデータ品質と天空カバレッジをさらに高めるべく、どのような継続的改善が計画されているか。

主な発見

Frequency	Bandwidth	Number of pointings	Integration per pointing	Total survey time	Sky coverage	RMS noise (median)	Resolution (DEC>−19°)	Resolution (DEC≤−19°)	Number of sources
147.5 MHz	16.7 MHz	5336	15 min	2000 hrs	36,900 deg^2	3.5 mJy beam−1	25″ × 25″	25″ × 25″ / cos(DEC−19°)	623,604

• 天空は -53° から +90°赤緯の 36,900 deg^2（3.6π sr）をカバー。
• 中央値 RMS ノイズは 3.5 mJy/beam、角分解能は 25″ × 25″（または 25″ × 25″/cos(DEC−19°) 南側 −19° より低い場合）。
• カタログには 0.62 百万のラジオ源が含まれる。
• ほとんどのフィールドで RA・DEC の天体測地精度は通常 2″ 未満、フラックス密度の精度は約 10%。
• 画像品質とソースカタログは 5336 点観測分のうちグリッドの 96.7% に相当する 5336 ポインティング、5452 の画像、5336 のモザイク 5°×5° 画像を公開公開として製作。
• データ問題のため約 3.3% の観測点（177 点）は画像なし、最低 DEC 範囲の観測点 144 点は厳しい較正課題のため除外。
• 現行および将来の機器と EoR フォアグラウンド特性の高解像度・低周波リファレンスカタログとして機能する。