[论文解读] Gaia Data Release 2: The first Gaia catalogue of long-period variable candidates

N. Mowlavï, I. Lecœur-Taı̈bi+14 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2018

Stellar, planetary, and galactic studies参考文献 38被引用 33

一句话总结

本论文发布了首个基于盖亚数据释放2（Gaia DR2）的长周期变星（LPV）候选者星表，利用盖亚在G、G_BP和G_RP波段的测光时间序列，识别出151,761颗变幅大于0.2等的LPV。该星表经外部数据集验证，使已知LPV数量大约翻倍，同时意外发现600至2000颗年轻恒星对象（YSOs）样本，尽管由于DR2基线较短，导致完整性和周期检测存在局限。

ABSTRACT

Gaia DR2 provides a unique all-sky catalogue of 550'737 variable stars, of which 151'761 are long-period variable (LPV) candidates with G variability amplitudes larger than 0.2 mag (5-95% quantile range). About one-fifth of the LPV candidates are Mira candidates, the majority of the rest are semi-regular variable candidates. For each source, G, BP , and RP photometric time-series are published, together with some LPV-specific attributes for the subset of 89'617 candidates with periods in G longer than 60 days. We describe this first Gaia catalogue of LPV candidates, and present various validation checks. Various samples of LPVs were used to validate the catalogue: a sample of well-studied very bright LPVs with light curves from the AAVSO that are partly contemporaneous with Gaia light curves, a sample of Gaia LPV candidates with good parallaxes, the ASAS_SN catalogue of LPVs, and the OGLE catalogues of LPVs towards the Magellanic Clouds and the Galactic bulge. The analyses of these samples show a good agreement between Gaia DR2 and literature periods. The same is globally true for bolometric corrections of M-type stars. The main contaminant of our DR2 catalogue comes from young stellar objects (YSOs) in the solar vicinity (within ~1 kpc), although their number in the whole catalogue is only at the percent level. A cautionary note is provided about parallax-dependent LPV attributes published in the catalogue. This first Gaia catalogue of LPVs approximately doubles the number of known LPVs with amplitudes larger than 0.2 mag, despite the conservative candidate selection criteria that prioritise low contamination over high completeness, and despite the limited DR2 time coverage compared to the long periods characteristic of LPVs. It also contains a small set of YSO candidates, which offers the serendipitous opportunity to study these objects at an early stage of the Gaia data releases.

研究动机与目标

• 创建首个基于盖亚数据释放2（Gaia DR2）的长周期变星（LPV）候选者综合星表，重点关注变幅大于0.2等的恒星。
• 利用外部数据集（包括AAVSO、ASAS-SN、OGLE及文献样本）验证盖亚LPV检测与周期测量的可靠性。
• 评估污染源，特别是距离太阳系约1 kpc以内的年轻恒星对象（YSOs）的影响，并量化其对星表的影响。
• 尽管消光和视差精度有限，仍为M型星提供初步的总光修正与红超巨星识别。
• 强调DR2在LPV研究中的局限性——特别是周期覆盖不全以及对极亮或极长周期LPV的敏感度不足——并为未来发布提出改进建议。

提出的方法

• LPV候选者的选择基于盖亚G、G_BP和G_RP波段的测光时间序列，采用振幅阈值与周期检测方法，针对周期大于60天的源。
• 通过AAVSO数据库中同时期的光曲线对明亮LPV进行验证，并与ASAS-SN、OGLE及其他外部LPV星表进行交叉匹配。
• M型星的总光修正通过谱能分布（SED）拟合获得，同时施加振幅与消光的约束条件；红超巨星则通过简化的颜色-星等判据识别。
• 处理期间使用盖亚联盟提供的初步视差数据（当时尚未最终确定）来推导绝对星等并支持红超巨星分类，但这些值未来可能随最终DR2视差数据更新。
• 基于光变特性和颜色-星等分布，识别出600至2000颗YSO候选者，尽管它们是LPV样本中的污染源。
• 通过统计分析不同数据集之间周期一致性与视星等一致性，评估星表的可靠性并识别系统性偏差。

实验结果

研究问题

• RQ1 盖亚DR2对变幅大于0.2等的长周期变星检测精度如何？其测量的周期与文献值相比如何？
• RQ2 盖亚LPV星表中的污染水平与性质如何，特别是来自太阳系附近年轻恒星对象（YSOs）的污染？
• RQ3 DR2星表中M型星的总光修正在多大程度上可靠？其与振幅和消光的关系如何？
• RQ4 DR2的局限性（如观测基线短、使用初步视差）如何影响绝对星等与红超巨星分类等物理参数的可靠性？
• RQ5 未来盖亚数据发布需要在哪些方面改进，才能实现对低振幅、极长周期及多周期LPV的探测？

主要发现

• 盖亚DR2 LPV星表包含151,761颗长周期变星候选者，其G波段变幅大于0.2等，使已知此类LPV数量大约翻倍。
• 经AAVSO、ASAS-SN和OGLE数据集验证，DR2推导的周期与文献值高度一致，表明其脉动周期检测可靠。
• 对于G波段变幅小于3等的M型星，总光修正与文献值一致；但当振幅极大或未考虑消光时，修正结果不可靠。
• 主要污染源为距离约1 kpc以内的年轻恒星对象（YSOs），占完整星表的1–2%，但在恒星群体研究中构成显著影响。
• 星表对极亮LPV（G ≲ 7等）不完整，且由于DR2观测基线有限，无法检测周期超过1000天的LPV。
• 处理中使用的初步视差数据影响了总光修正与红超巨星识别结果，但可通过最终DR2视差数据及附录A中描述的方法进行校正。