[논문 리뷰] Designing Future Dark Energy Space Mission: I. Building Realistic Galaxy Spectro-Photometric Catalogs and their first applications

S. Jouvel, Jean‐Paul Kneib외 13명|arXiv (Cornell University)|2009. 02. 04.

Astronomy and Astrophysical Research인용 수 44

한 줄 요약

이 논문은 향후 암흑 에너지 우주 탐사 미션을 설계하기 위해 실용적이고 공개 가능한 가짜 은하 목록 두 종류를 제시한다. 이 목록은 COSMOS 조사와 GOODS의 빛의 세기 함수를 기반으로 한다. 연구에서는 1–1.7µm에서 0.6–1.7µm로 스펙트로스코피적 조사 범위를 확장할 경우, 약 80%의 은하에 대해 안정적인 광학적 적색편이 보정이 가능해지며, 이는 약세 렌즈 효과의 시대 분할 및 BAO 측정에 매우 중요한 고정밀도를 가능하게 한다.

ABSTRACT

Future dark energy space missions such as JDEM and EUCLID are being designed to survey the galaxy population to trace the geometry of the universe and the growth of structure, which both depend on the cosmological model. To reach the goal of high precision cosmology they need to evaluate the capabilities of different instrument designs based on realistic mock catalog. The aim of this paper is to construct realistic and flexible mock catalogs based on our knowledge of galaxy population from current deep surveys. We explore two categories of mock catalog : (i) based on luminosity functions fit of observations (GOODS, UDF,COSMOS,VVDS) using the Le Phare software (ii) based on the observed COSMOS galaxy distribution which benefits from all the properties of the data-rich COSMOS survey. For these two catalogs, we have produced simulated number counts in several bands, color diagrams and redshift distribution for validation against real observational data. We also derive some basic requirements to help designing future Dark Energy mission in terms of number of galaxies available for the weak-lensing analysis as a function of the PSF size and depth of the survey. We also compute the spectroscopic success rate for future spectroscopic redshift surveys (i) aiming at measuring BAO in the case of the wide field spectroscopic redshift survey, and (ii) for the photometric redshift calibration survey which is required to achieve weak lensing tomography with great accuracy. They will be publicly accessible at http://lamwws.oamp.fr/cosmowiki/RealisticSpectroPhotCat, or by request to the first author of this paper.

연구 동기 및 목표

• 미래 암흑 에너지 미션 성능 예측을 위해 현재의 깊은 조사 데이터를 반영한 실용적이고 유연한 가짜 은하 목록을 개발하는 것.
• 약세 렌즈 및 BAO 측정을 위한 은하 수확에 영향을 주는 조사 깊이, PSF 크기, 스펙트로스코피적 파장 범위의 영향을 평가하는 것.
• 광학적 적색편이 보정 및 광역 분포 측정을 위한 넓은 시야 조사에서 최적의 스펙트로스코피적 조사 전략을 도출하는 것.
• 실제 데이터(등급, 색, 적색편이, 크기, 발광선 분포)와의 비교를 통해 목록의 신뢰성을 확보하여 미션 설계에 활용 가능하게 하는 것.

제안 방법

• COSMOS 필드의 다중 파장 광학 측정(30개 밴드)과 HST/ACS 이미징을 이용해 적색편이, SED, 크기, 발광선 강도를 유도하여 COSMOS 가짜 목록(CMC)을 구축하였다.
• GOODS, UDF, COSMOS, VVDS 데이터에 적합된 적색편이 변화하는 Schechter 빛의 세기 함수를 사용해 Le Phare 소프트웨어를 이용해 GOODS 빛의 세기 함수 목록(GLFC)을 생성하였다.
• 선택 함수를 고려하여 실제 조사 데이터와의 수치 계수, 색 다이어그램, 적색편이 분포, 발광선 강도를 비교함으로써 두 목록의 유효성을 검증하였다.
• 다양한 적색편이라 범위와 등급 한계에서의 스펙트로스코피 성공률(스펙트로스코피 성공률, SSR)을 시뮬레이션하여 BAO 및 광학적 적색편이 보정에 대한 완전성 수준을 평가하였다.
• 약세 렌즈를 위한 해상도 있는 은하 수에 영향을 주는 PSF 크기와 조사 깊이의 영향을 평가하였으며, 지상 기반과 위성 기반 조사 간의 차이를 구분하였다.
• VVDS-DEEP 데이터를 사용해 발광선 유량을 모델링하여 다양한 은하 유형(은하수형, 나선형, 항성 폭발은하)에서의 스펙트로스코피 수확률과 완전성 수준을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 약세 렌즈 시대 분할을 위한 매우 안정적인 광학적 적색편이 보정을 80% 이상 확보하기 위해 최적의 스펙트로스코피적 파장 범위는 무엇인가?
• RQ2 지상 기반과 위성 기반 스펙트로스코피 중 어느 것이 깊은 조사에서 스펙트로스코피적으로 확인된 은하의 수확에 더 큰 영향을 미치는가?
• RQ3 빛의 세기 함수 기반 및 데이터 기반 가짜 목록이 실제 조사 관측치(등급, 색, 적색편이 분포 등)를 어느 정도 정확하게 재현할 수 있는가?
• RQ4 PSF 크기와 조사 깊이가 함께 작용할 때, 약세 렌즈 형태 측정에 사용 가능한 해상도 있는 은하 수에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 미래 암흑 에너지 미션에서 신뢰할 수 있는 BAO 및 약세 렌즈 측정을 가능하게 하기 위해 필요한 조사 깊이와 스펙트로스코피 완전성 수준은 무엇인가?

주요 결과

• 스펙트로스코피적 조사 범위를 1–1.7µm에서 0.6–1.7µm로 확장할 경우, 매우 안정적인 스펙트로스코피적 적색편이를 가진 은하 비율이 거의 80%로 증가하여 고정밀 광학적 적색편이 보정이 가능해진다.
• CMC 목록은 0.4–2.2µm 밴드에서 수치 계수의 20% 이내의 오차와 0.1–0.2 mag 이내의 중앙 색상 차이를 보이며 관측된 등급, 색, 적색편이 분포를 잘 재현한다.
• 약세 렌즈 시대 분할을 위해, 가시광선 및 적외선 깊은 조사(I ~25.5)는 약 80%의 완전성으로 안정적인 적색편이를 확보한 60개의 은하가 1 제곱분당으로 나타나며, 이는 매우 높은 정밀도를 보장한다.
• 지상 기반 조사는 시야 한계로 인해 I > 25인 해상도 있는 은하에 국한되지만, 위성 기반 조사는 더 작은 PSF와 더 깊은 깊이 덕분에 더 어두운 은하까지 해상도를 확보할 수 있다.
• Hα 발광을 이용한 넓은 시야 BAO 조사에서는 적색편이 범위 0.5 < z < 1.5에서 H < 22.5일 때 1 제곱분당 약 4개의 은하 밀도를 달성할 수 있다.
• GLFC는 CMC보다 더 깊은 조사를 예측할 수 있지만, 적외선 영역의 외삽은 여전히 중요한 불확실성 요소로 남아 있다.