[论文解读] Searching transients in large-scale surveys. A method based on the Abbe value

N. Mowlavï|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2014

Stellar, planetary, and galactic studies参考文献 24被引用 14

一句话总结

本论文提出了一种新颖的方法，利用阿贝值（$\mathcal{A}$）和一种新指标——过量阿贝值（$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$），在大规模测光巡天中识别瞬变恒星事件，其中$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$用于量化变异性规律性。该方法应用于EROS-2和OGLE-II数据，成功提取了43个EROS-2和19个OGLE-II瞬变候选体，包括四个具有爆发特征的新瞬变候选体，并恢复了该区域内所有具有可检测爆发的已知Be星。

ABSTRACT

(Abridged) A new method is presented to identify transient candidates in large-scale surveys based on the variability pattern in their light curves. The method is based on the Abbe value, that estimates the smoothness of a light curve, and on a newly introduced value called the excess Abbe that estimates the regularity of the light curve variability pattern over the duration of the observations. Based on simulated light curves, transients are shown to occupy a specific region in the Abbe versus Excess Abbe diagram, distinct from sources presenting pulsating-like features in their light curves or having featureless light curves. The method is tested on real light curves taken from EROS-2 and OGLE-II surveys in a 0.50deg x 0.17deg field of the sky in the LMC. The method identifies 43 EROS-2 transient candidates out of a total of ~1300 variable stars, and 19 more OGLE-II candidates. The efficiency of the method is further tested by comparing the list of transient candidates with known Be stars in the literature. It is shown that all Be stars known in the studied field of view with detectable bursts or outbursts are successfully extracted by the method. In addition, four new transient candidates displaying bursts and/or outbursts are found in the field, of which at least two are good new Be candidates. The new method proves to be a potentially powerful tool to extract transient candidates from large-scale multi-epoch surveys. The better the photometric measurement uncertainties are, the cleaner the list of detected transient candidates is. In addition, the diagram is shown to be a good diagnostic tool to check the data quality of multi-epoch photometric surveys. A trend of instrumental and/or data reduction origin, for example, will manifest itself by an unexpected distribution of points in the diagram.

研究动机与目标

• 开发一种自动化、数据驱动的方法，用于在大规模多 epoch 测光巡天中检测瞬变恒星事件。
• 利用光曲线平滑性和变异性规律性的统计度量，将瞬变事件与脉动变星及无特征光曲线区分开来。
• 在真实巡天数据（EROS-2和OGLE-II）上验证该方法，并评估其在检测已知和新瞬变源方面的效率。
• 评估$\mathcal{A}$与$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$图作为多 epoch 巡天数据质量诊断工具的潜力。

提出的方法

• 该方法使用阿贝值$\mathcal{A}$量化光曲线的平滑性，值越低表示变异性越高。
• 提出过量阿贝值$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$，定义为子区间平均阿贝值与完整光曲线阿贝值之差，用于检测类似瞬变的模式。
• 使用$\mathcal{A}$与$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$图作为诊断空间，不同区域分别对应瞬变源、脉动变星、趋势和无特征光曲线。
• 瞬变候选体定义为满足$\mathcal{A} < 0.5$且$\mathcal{E}_{\mathcal{A}} > 0.2$的天体，阈值基于模拟结果确定。
• 该方法应用于LMC中$0.50^\circ \times 0.17^\circ$区域的EROS-2和OGLE-II光曲线，子区间分析采用$\Delta T_{\mathrm{sub}} = 100$天。
• 结果通过与已知Be星对比进行交叉验证，并通过与文献比较及对未匹配候选体的后续分析进行确认。

实验结果

研究问题

• RQ1 $\mathcal{A}$与$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$图能否有效区分瞬变光曲线与脉动变星或无特征光曲线？
• RQ2 该方法在真实巡天数据中提取已知瞬变源（如具有可检测爆发的Be星）的效率如何？
• RQ3 该方法的性能在多大程度上受测光测量不确定性的依赖，如EROS-2与OGLE-II数据所示？
• RQ4 $\mathcal{A}$与$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$图能否揭示仪器漂移或数据处理系统误差等数据质量问题？

主要发现

• 该方法从约1300颗变星中识别出43个EROS-2巡天中的瞬变候选体，其中大部分表现出爆发样行为。
• 在OGLE-II巡天中提取了19个瞬变候选体，其中10个未在EROS-2中匹配，表明可能存在需要确认的新瞬变源。
• 所有在该区域中具有可检测爆发或爆发的已知Be星均被该方法成功恢复，表明其具有高检测效率。
• 发现了四个表现出爆发或爆发特征的新瞬变候选体，其中两个为强Be星候选体，此前无文献报道。
• 由于较低的测光不确定性，OGLE-II巡天产生的瞬变样本比EROS-2更干净，导致$\mathcal{A}$与$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$图污染程度更低。
• $\mathcal{A}$与$\mathcal{E}_{\mathcal{A}}$图揭示了EROS巡天中的数据处理问题，后经文献证实，验证了其作为数据质量诊断工具的有效性。