[论文解读] Messier 35 (NGC2168) DANCe I. Membership, proper motions and multi-wavelength photometry

H. Bouy, E. Bertin+8 more|HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)|Jan 19, 2015

Stellar, planetary, and galactic studies参考文献 22被引用 4

一句话总结

本研究利用18年地面多 epoch 光学与近红外成像，对梅西耶35（NGC 2168）进行了全面的成员星分析，为338,892个天体测量了自行与测光数据。研究识别出4,349个成员星候选体，其成员概率超过50%，提供了一个关键的、量化的星表，有助于解释该年轻疏散星团中开普勒K2任务的高精度测光光变曲线。

ABSTRACT

We aim at identifying the cluster's members by deriving membership probabilities for the sources within 1 degree of the cluster's center, going further away than equivalent previous studies. We measure accurate proper motions and multi-wavelength (optical and near-infrared) photometry using ground based archival images of the cluster. We use these measurements to compute membership probabilities. The list of candidate members from Barrado+2001 is used as training set to identify the cluster's locus in a multi-dimensional space made of proper motions, luminosities and colors. The final catalog includes 338892 sources with multi-wavelength photometry. Approximately half (194452) were detected at more than two epochs and we measured their proper motion and used it to derive membership probability. A total of 4349 candidate members with membership probabilities greater than 50% are found in this sample in the luminosity range between 10 and 22mag. The slow proper motion of the cluster and the overlap of its sequence with the field and background sequences in almost all color-magnitude and color-color diagrams complicate the analysis and the contamination level is expected to be significant. Our study nevertheless provides a coherent and quantitative membership analysis of Messier 35 based on a large fraction of the best ground-based data sets obtained over the past 18 years. As such, it represents a valuable input for follow-up studies using in particular the Kepler K2 photometric time series.

研究动机与目标

• 利用结合自行与多波段测光的多维方法，识别梅西耶35（NGC 2168）的成员星。
• 通过扩展视场至1°半径并使用更全面的数据集，改进以往的成员星研究。
• 为4,349个成员概率超过50%的候选成员提供定量、概率性的成员星星表，支持高精度恒星演化研究。
• 解决由于颜色-星等图与颜色-颜色图中重叠序列导致的场星与背景星污染问题。
• 为开普勒K2任务在M35区域的高精度测光时间序列分析，提供稳健、数据驱动的输入。

提出的方法

• 从多个天文台（包括CFHT、牛顿望远镜、UKIRT和昴宿望远镜）获取了18年跨度的档案光学与近红外图像。
• 对338,892个天体进行了多波段测光，光学深度达到约21–22等，近红外深度达到约19等。
• 对在两个以上历元被检测到的194,452个天体测量了自行，采用天体测量减影技术。
• 利用Barrado y Navascués等人（2001）提供的训练样本校准成员概率，以在自行、颜色与星等的多维空间中定义星团序列。
• 应用概率性成员星分类器，基于多历元天体测量与测光空间中的统计聚类，区分星团成员与场星及背景星的污染源。
• 通过与文献估计值对比验证结果，尽管存在显著的重叠序列污染，仍确认与小范围区域先前普查结果一致。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于地面多历元数据，梅西耶35最准确且最完整的成员星星表是什么？
• RQ2 自行与多波段测光如何提升M35中星团成员星与场星及背景星的分离效果？
• RQ3 由于星团与场星群体序列在颜色-星等图与颜色-颜色图中重叠，其污染水平如何？
• RQ4 所推导的成员星概率与以往研究相比如何，特别是在完整性和可靠性方面？
• RQ5 该星表在多大程度上可支持对开普勒K2任务中M35高精度测光光变曲线的分析，以研究恒星自转与演化？

主要发现

• 本研究生成了包含338,892个天体的星表，涵盖多波段测光，其中194,452个天体测量了自行。
• 共识别出4,349个成员星候选体，其成员概率超过50%，星等范围覆盖10至22等。
• 其中1,726个成员星的概率超过75%，305个超过95%，表明为高置信度星团成员。
• 分析证实，由于星团、场星与背景星序列的重叠，颜色-星等图与颜色-颜色图中存在显著污染。
• 尽管存在污染，本研究仍基于迄今最全面的M35地面观测数据集，提供了连贯、量化且大范围的成员星分析。
• 最终生成的星表是解释开普勒K2任务在M35区域高精度测光时间序列的关键资源。