[论文解读] SPIRE Point Source Photometry

Chris Pearson, Tanya Lim+12 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2014

Astrophysics and Star Formation Studies参考文献 1被引用 15

一句话总结

本文在HIPE软件中评估了四种测光方法——SUSSEXtractor、DAOphot、SPIRE时间序列拟合器和孔径测光——在赫歇尔SPIRE数据中对点源流量的测量表现。研究发现，SPIRE时间序列拟合器在约30 mJy以上时表现最优；而在更暗的流量水平下，SUSSEXtractor或DAOphot由于散射更低而表现更优，尽管DAOphot存在约8%的系统性偏移，可能源于孔径修正不够理想。

ABSTRACT

The different algorithms appropriate for point source photometry on data from the SPIRE instrument on-board the Herschel Space Observatory, within the Herschel Interactive Processing Environment (HIPE) are compared. Point source photometry of a large ensemble of standard calibration stars and dark sky observations is carried out using the 4 major methods within HIPE: SUSSEXtractor, DAOphot, the SPIRE Timeline Fitter and simple Aperture Photometry. Colour corrections and effective beam areas as a function of the assumed source spectral index are also included to produce a large number of photometric measurements per individual target, in each of the 3 SPIRE bands (250, 350, 500um), to examine both the accuracy and repeatability of each of the 4 algorithms. It is concluded that for flux densities down to the level of 30mJy that the SPIRE Timeline Fitter is the method of choice. However, at least in the 250 and 350um bands, all 4 methods provide photometric repeatability better than a few percent down to at approximately 100mJy. The DAOphot method appears in many cases to have a systematic offset of ~8% in all SPIRE bands which may be indicative of a sub-optimal aperture correction. In general, aperture photometry is the least reliable method, i.e. largest scatter between observations, especially in the longest wavelength band. At the faintest fluxes, <30mJy, SUSSEXtractor or DAOphot provide a better alternative to the Timeline Fitter.

研究动机与目标

• 评估HIPE中四种测光算法在SPIRE点源测光中的准确性和可重复性。
• 量化不同流量水平和SPIRE波段（250、350、500 µm）下流量测量的系统性偏移和散射。
• 确定在不同流量密度下（尤其是混淆极限附近）最优的测光方法。
• 评估基于源谱指数的色温修正和有效波束面积的影响。

提出的方法

• 在大量标准校准星和暗空观测数据上，使用四种基于HIPE的测光方法（SUSSEXtractor、DAOphot、SPIRE时间序列拟合器和孔径测光）进行测光。
• 通过假设一系列源谱指数（νFν = 常数）对流量测量进行色温依赖性和有效波束面积的修正。
• 通过时间与源之间重复测量的百分比标准差来量化可重复性。
• 分析覆盖所有三个SPIRE波段（250、350、500 µm）及从约30 mJy到明亮源的流量水平。
• 结果以流量与可重复性图（图6–8）形式可视化，并据此推导出推荐的测光工作流程（图9）。
• 本研究依赖已校准的SPIRE时间序列和图像数据（一级和二级产品），并采用已知的仪器和模型波束校准。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同流量水平和波段下，HIPE中的哪种测光方法能提供最高的可重复性和准确性？
• RQ2 DAOphot方法是否存在系统性流量偏移？若存在，是否可归因于孔径修正问题？
• RQ3 当流量水平低于约30 mJy时，SPIRE时间序列拟合器的性能如何退化？在此流量范围内，哪些替代方法更可靠？
• RQ4 色温修正和波束面积变化在多大程度上影响三个SPIRE波段之间的测光一致性？
• RQ5 基于流量水平和源亮度，赫歇尔SPIRE数据的最优测光工作流程是什么？

主要发现

• SPIRE时间序列拟合器在所有三个波段中均表现出最佳的测光可重复性，可重复性标准差在约100 mJy及以上水平保持在1–2%之间。
• DAOphot在所有SPIRE波段中均表现出约8%的系统性流量低估，可能源于孔径修正不够理想。
• 孔径测光表现出最大的散射，尤其在500 µm波段，是可靠性最低的方法。
• 在流量低于约30 mJy时，时间序列拟合器常无法收敛，而SUSSEXtractor和DAOphot表现出更好的稳定性和更低的散射。
• 在最暗流量水平下，SUSSEXtractor提供的测量比时间序列拟合器更可靠，尽管在较亮水平下其散射高于时间序列拟合器。
• 推荐的HIPE测光工作流程优先使用时间序列拟合器处理≥30 mJy的源，而对更暗的源则切换至SUSSEXtractor或DAOphot。