[論文レビュー] Redshifts for galaxies in radio continuum surveys from Bayesian model fitting of HI 21-cm lines

I. Harrison, Michelle Lochner+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 26, 2017

Radio Astronomy Observations and Technology参考文献 1被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、H I 21-cm線放出を用いて、連続スペクトル源の位置を事前分布として利用することで、電波連続対象サーベイにおける銀河の分光的赤方偏移を導出するベイジアンモデルフィッティング手法を提示する。この手法は、SKA1-MIDのシミュレーションにおいて、低赤方偏移銀河の最大10.14％に対して高精度な赤方偏移（Δz/z < 10⁻⁵）を達成し、信号対ノイズ比（SNR）に基づく従来手法に比べ、後騒確率分布と検出の有意性を完全に提供する点で優れている。

ABSTRACT

We introduce a new Bayesian HI spectral line fitting technique capable of obtaining spectroscopic redshifts for millions of galaxies in radio surveys with the Square Kilometere Array (SKA). This technique is especially well-suited to the low signal-to-noise regime that the redshifted 21-cm HI emission line is expected to be observed in, especially with SKA Phase 1, allowing for robust source detection. After selecting a set of continuum objects relevant to large, cosmological-scale surveys with the first phase of the SKA dish array (SKA1-MID), we simulate data corresponding to their HI line emission as observed by the same telescope. We then use the MultiNest nested sampling code to find the best-fitting parametrised line profile, providing us with a full joint posterior probability distribution for the galaxy properties, including redshift. This provides high quality redshifts, with redshift errors $Δz / z &lt;10^{-5}$, from radio data alone for some 1.8 million galaxies in a representative 5000 square degree survey with the SKA1-MID instrument with up-to-date sensitivity profiles. Interestingly, we find that the SNR definition commonly used in forecast papers does not correlate well with the actual detectability of an HI line using our method. We further detail how our method could be improved with per-object priors and how it may be also used to give robust constraints on other observables such as the HI mass function. We also make our line fitting code publicly available for application to other data sets.

研究の動機と目的

• スカイ・キロメーター・アレイ（SKA）を対象とし、特に信号対ノイズ比が低い電波サーベイにおいて、H I 21-cm線放出から分光的赤方偏移を信頼性高く得るための手法を開発すること。
• 特徴のない電波スペクトルにおける赤方偏移と輝度のデゲネラシーを、連続スペクトル源の位置を事前情報として用いることで克服すること。
• 赤方偏移およびその他のパラメータの完全な後騒確率分布を提供し、宇宙論的解析への統合を可能にすること。
• データレベルの完全なモデリングとベイズ的証拠を組み込むことで、従来のSNRに基づく源選別を改善し、検出の有意性を評価すること。
• 光学的または近赤外波長のクロスマッチングや光度赤方偏移に依存せずに、電波データのみから赤方偏移を推定可能にする。

提案手法

• 1次元のH I 21-cm線スペクトルに、線の振幅、中心周波数、幅、ベースラインパラメータを含む6パラメータのモデルをフィッティングする。
• 全モデルパラメータの連合後騒分布を計算するために、MultiNestネストド・サブセット法を用いたベイジアン推論を実施する。
• 信号モデルとノイズモデル間のベイズ的証拠比（ln(B)）を検出基準として用い、ln(B) > 0 であれば信頼性の高い検出とみなす。
• SKA1-MIDサーベイの連続スペクトル源の位置を、赤方偏移推定問題を1本の視線方向に制限するための空間的事前分布として使用する。
• 機器感度プロファイルを考慮し、S3-HIシミュレーションとSKA1-MIDの感度曲線を用いて、現実的なサーベイ条件をシミュレートする。
• この手法により、不確実性の完全な定量化が可能であり、線プロファイルの形状からH I質量などの派生量の推定にも応用可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低信号対ノイズ比の電波サーベイにおいて、H I 21-cm線のベイジアンモデルフィッティングが、特にSKA1-MIDにおいて信頼性のある赤方偏移を提供できるか。
• RQ2 このベイジアン手法の性能は、従来のSNR > 5基準による源選別と比較して、源数と赤方偏移分布の点でどのように異なるか。
• RQ3 光学的または近赤外波長のクロスマッチングに依存せずに、電波データのみからどれほど正確に赤方偏移を回復できるか。
• RQ4 ベイズ的証拠比（ln(B)）は、従来のSNR定義と比較して、実際の検出可能性とどの程度相関するか。
• RQ5 この手法を、H I質量関数などの追加の観測量についても強固な制約を提供できるように拡張可能か。

主な発見

• ベイジアン手法は、高精度な赤方偏移を回復でき、シミュレートされたサーベイにおける銀河の顕著な割合でΔz/z < 10⁻⁵を達成している。
• SKA1-MID Band 2サーベイにおいて、低赤方偏移銀河の最大10.14％が、信頼性の高い検出（ln(B) > 0）で赤方偏移が割り当てられており、Band 1の高赤方偏移銀河の0.18％が回復されている。
• 検出された源の数と赤方偏移分布は、従来のSNR > 5基準による選別と同等のものであるが、実際の源セットは顕著に異なる。
• 一般的に用いられるSNR定義は、ベイジアン手法による実際の検出可能性と相関が弱く、標準的な予測手法における限界を示している。
• この手法は、各源について完全な後騒確率分布P(z)と検出の有意性Bを提供し、宇宙論的パrameter推定への統合を可能にしている。
• この技術はhttp://github.com/MichelleLochner/radio-zで公開されており、他のデータセットやシミュレーションへの適用が可能で、手法比較に利用可能である。