[논문 리뷰] The LOFAR Two-metre Sky Survey (LoTSS) III. First Data Release: optical/IR identifications and value-added catalogue

W. L. Williams, M. J. Hardcastle외 39명|Open Research Online (The Open University)|2018. 11. 19.

Gamma-ray bursts and supernovae참고 문헌 3인용 수 52

한 줄 요약

본 연구는 LoTSS를 위한 최초의 데이터 릴리스 가치 추가 카탈로그를 제시하며, 광학/적외 식별 및 라디오 소스를 Pan-STARRS/WISE 대응 천체와 연결하기 위한 가능도 비율(LR)과 시각적 분류를 활용한 교차 매칭 방법론을 자세히 설명한다.

ABSTRACT

The LOFAR Two-metre Sky Survey (LoTSS) is an ongoing sensitive, high-resolution 120-168 MHz survey of the Northern sky with diverse and ambitious science goals. Many of the scientific objectives of LoTSS rely upon, or are enhanced by, the association or separation of the sometimes incorrectly catalogued radio components into distinct radio sources, and the identification and characterisation of the optical counterparts to these sources. Here we present the source associations and optical and/or IR identifications for sources in the first data release, which are made using a combination of statistical techniques and visual association and identification. We document in detail the colour- and magnitude-dependent likelihood ratio method used for statistical identification as well as the Zooniverse project, called LOFAR Galaxy Zoo, used for the visual classification. We describe the process used to select which of these two different methods is most appropriate for each LoTSS source. The final LoTSS-DR1-IDs value-added catalogue presented contains 318,520 radio sources, of which 231,716 (73%) have optical and/or IR identifications in Pan-STARRS and WISE. The value-added catalogue is available online at https://lofar-surveys.org/, as part of this data release.

연구 동기 및 목표

• LoTSS 라디오 소스에 대한 광학/IR 대응 천체를 식별하여 광학적/분광적 적색편이 추정치를 가능하게 한다.
• 잘못 분류되었거나 혼합된 구성요소와의 구별로, 올바르게 연관된 라디오 구성요소를 구분한다.
• 통계적 LR 기법과 인간의 시각적 분류를 결합한 견고한 교차 매칭 워크플로를 개발하고 적용한다.
• 식별된 대응 천체를 포함하는 대규모 라디오 소스 샘플에 대한 가치 추가 카탈로그(LoTSS-DR1-IDs)를 생산한다.

제안 방법

• LoTSS 소스를 Pan-STARRS–AllWISE 합본 카탈로그와 교차 매칭하기 위해 크기와 색(m, c)을 포함하는 가능도 비율(LR) 접근법을 사용한다.
• 주요/부 축의 라디오 위치 불확실성과 천문좌표 오차를 고려한 오프셋 분포로 f(r)을 모델링하고; LR을 계산하기 위해 n(m)과 q(m) 또는 n(m,c)와 q(m,c)와 결합한다.
• 은닉성의 클러스터링 및 호스트 은하 색 편향을 고려하여 q(m,c)와 Q0를 반복적으로 추정한다.
• LR 매칭에 적합한 소스를 선택하기 위해 의사결정 트리(≤30 arcsec)를 적용하고, 복잡하고 큰 소스에 대해서는 LOFAR Galaxy Zoo (LGZ) 시각 분류를 사용한다.
• LR 임계값을 채택하여 동정의 완전성(완전도)과 신뢰도 사이의 균형을 맞춘다(임계 L_thr와 C 및 R 평가).
• 강건한 동정을 위해 Pan-STARRS i-band와 WISE W1 데이터를 결합한 색상-및 크기 의존 LR 분석을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LR 방법과 시각 분류를 사용했을 때 얼마나 많은 LoTSS-DR1 소스가 광학/IR 대응천체로 신뢰성 있게 식별될 수 있는가?
• RQ2 LoTSS-DR1 라디오 소스 중 Pan-STARRS/WISE 대응천체를 가지는 비율은 얼마이며, 그들의 색상/크기 특성은 어떠한가?
• RQ3 복잡하고 확장된 라디오 소스를 어떻게 통계적 및 시각적 방법으로 최적으로 연결하거나 진짜 구성요소로 분리할 수 있는가?
• RQ4 LoTSS-DR1에 대해 선택한 임계값에서 LR 기반 동정의 완전성 및 신뢰도는 어느 수준인가?
• RQ5 LoTSS-DR1 동정이 이후의 광색소 추정 및 Rest-frame 색 분석(DR1-III)에 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 최종 LoTSS-DR1-IDs 가치 추가 카탈로그에는 318,520개의 라디오 소스가 포함된다.
• 이 중 231,716개(73%)가 Pan-STARRS 및 WISE에서 광학 및/또는 IR 동정을 가진다.
• 가치 추가 카탈로그는 LoTSS-DR1 데이터 릴리스의 일부로 온라인에서 이용 가능하다.
• 30 arcsec 미만의 라디오 소스에 대해 색상/크기 LR 방법을 사용하고 Pan-STARRS i-band 및 WISE W1 데이터를 이용한 LR 매칭을 적용했다.
• LR 매칭이 불확실한 대형/복잡한 소스에 대해서는 LOFAR Galaxy Zoo 시각 분류(LGZ) 프로세스를 사용했다.
• 결합된 Pan-STARRS–WISE 카탈로그와 LoTSS-DR1 대응천체를 통해 광학적 적색편참 추정(DR1-III)이 가능하며 향후 WEAVE-LOFAR 분광 연구를 지원한다.