[논문 리뷰] The WIRCam Deep Survey I: Counts, colours and mass-functions derived from near-infrared imaging in the CFHTLS deep fields

R. M. Bielby, P. Hudelot외 11명|MPG.PuRe (Max Planck Society)|2011. 11. 29.

Astronomy and Astrophysical Research참고 문헌 1인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 CFHTLS의 깊은 영역을 커버하는 2.1 deg²의 깊은 적외선 영상 조사인 WIRCam Deep Survey(WIRDS)를 제시한다. J, H, 및 Ks 대역에서 50% 완전성 기준으로 AB ≈24.5에 도달한다. WIRDS 데이터를 CFHTLS의 옵티컬 데이터와 융합하여 8밴드 광도 목록을 생성함으로써, 저자들은 약 180만 개의 은하에 대해 정밀한 광학적 적색편이, 항성 질량, 은하 유형을 유도하였으며, z=2까지의 항성 질량 함수를 측정하였다. 그 결과, 다운사이징과 일치하는 질량에 따른 진화를 발견하였고, 중간 질량 영역(로그(M/M☉) ≈10–11)에서 GALFORM 시뮬레이션과 개선된 일치를 보였다.

ABSTRACT

We present a new near-infrared imaging survey in the four CFHTLS deep fields: the WIRCam Deep Survey (WIRDS). WIRDS comprises extremely deep, high quality (FWHM ~0.6") J, H and K imaging covering a total effective area of 2.1 deg^2 and reaching AB 50% completeness limits of ~24.5. We combine our images with the CFHTLS to create a unique eight-band ugrizJHK photometric catalogues in the CFHTLS deep fields; these four separate fields allow us to make a robust estimate of the effect of cosmic variance for all our measurements. We use these catalogues to estimate precise photometric redshifts, galaxy types and stellar masses for a unique sample of ~1.8 million galaxies. Our JHK number counts are consistent with previous studies. We apply the BzK selection to our gzK filter set and find that the star forming BzK selection successfully selects 76% of star-forming galaxies in the redshift range 1.4

연구 동기 및 목표

• 깊은 적외선 데이터를 활용하여 z ≤ 2에서 은하의 항성 질량 함수를 고정밀도로 측정하기 위해.
• 네 개의 독립적인 CFHTLS 깊은 영역을 분석하여 간접적으로 우주적 변동성 영향을 평가하기 위해.
• 1.4 < z < 2.5 범위에서 BzK 선택 기준이 별 형성과 수면 은하를 얼마나 잘 식별하는지 평가하기 위해.
• 관측된 질량 함수를 GALFORM 반분석 모델의 예측과 비교하기 위해.
• 천문학 공동체가 이용할 수 있도록 고품질의 광도 목록과 이미지를 공개하기 위해.

제안 방법

• CFHT의 WIRCam을 사용하여 J, H, Ks 대역의 깊은 영상 촬영을 수행하여, FWHM ≈ 0.6 arcsec이며, 50% 완전성 기준으로 AB ≈24.5에 도달하였다.
• WIRDS의 적외선 데이터를 기존의 CFHTLS 옵티컬 데이터(ugriz)와 융합하여 네 개의 독립적인 깊은 영역에서 8밴드(ugrizJHKs) 광도 목록을 생성하였다.
• 검출 이미지(그리고 Ks)를 χ² 기반으로 사용하여 광도 목록의 정밀도를 검증하기 위해 두 가지 버전의 목록을 제작하였다.
• SED 피팅을 통해 8밴드 광도에 기반하여 Le PHARE 소프트웨어를 사용하여 광학적 적색편이 및 항성 질량을 유도하였다.
• 관측된 항성 질량 함수를 이중 Schechter 함수로 모델링하고 적색편이에 따른 진화를 적합하였다.
• 관측된 질량 함수와 BzK 선택 성공률을 GALFORM 반분석 모델의 예측과 비교하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 CFHTLS 깊은 영역의 은하 수 밀도, 색깔, 항성 질량 함수는 z ≈ 0.2에서 z ≈ 2로의 진화가 어떻게 나타나는가?
• RQ2 WIRDS 광도 목록에서 1.4 < z < 2.5 범위에서 BzK 선택 기준이 별 형성 은하와 수면 은하를 얼마나 잘 분리하는가?
• RQ3 우주적 변동성은 깊은 조사에서 은하 질량 함수 측정에 어떤 영향을 미치며, 네 개의 독립된 영역을 통해 이러한 영향은 얼마나 잘 제약이 되는가?
• RQ4 GALFORM 반분석 모델의 예측은 관측된 항성 질량 함수와 얼마나 잘 일치하는가? 특히 저질량 및 고질량 영역, 그리고 z > 1.2에서의 일치 정도는 어떠한가?
• RQ5 질량 함수에서 특징적인 항성 질량(M*)과 은하 수 밀도의 적색편이에 따른 변화 경향은 무엇인가?

주요 결과

• WIRDS의 J, H, Ks 밀도 수치는 이전 연구들과 일치하여 조사의 깊이와 광학적 품질을 검증한다.
• 별 형성 BzK 선택 기준은 1.4 < z < 2.5 범위에서 별 형성 은하의 76%를 성공적으로 식별하였고, 수면 은하의 경우 52%를 회수하였다.
• 전체 은하 항성 질량 함수는 이중 Schechter 함수로 잘 기술되며, z=0에서 z=2로 갈수록 M*가 점진적으로 감소한다.
• 질량이 M ≲ 10^10.75 M☉인 은하는 z ≲ 1까지 계속해서 중요한 진화를 겪는 반면, 더 질량이 큰 은하(M ≳ 10^10.75 M☉)는 z ≈ 0.8–1에서 현재의 수치에 도달하며, 다운사이징 이론과 일치한다.
• GALFORM 모델은 중간 질량 영역(10 ≤ log(M/M☉) ≤ 11)에서 관측된 질량 함수와 좋은 일치를 보이지만, 저질량 영역(log(M/M☉) ≤ 10)에서는 수밀도를 과소평가하고, z ≈ 1.2를 초과하면 성능이 떨어진다.
• 네 개의 개별 영역에서 유도된 질량 함수는 상호 일관성이 있으며, 이는 우주적 변동성에 대한 강력한 제약을 제공하고 측정의 신뢰도를 높인다.