[论文解读] Using Rest-Frame Optical and NIR Data from the RAISIN Survey to Explore the Redshift Evolution of Dust Laws in SN Ia Host Galaxies

Stephen Thorp, Kaisey S. Mandel+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2024

Gamma-ray bursts and supernovae被引用 1

一句话总结

本研究利用来自42个低红移Ia型超新星（CSP）和37个高红移Ia型超新星（RAISIN巡天）的 rest-frame 光学与近红外（NIR）数据，约束Ia型超新星宿主星系中尘埃定律的红移演化。通过将BayeSN分层贝叶斯模型应用于延伸至~1.2 μm的观测数据，发现低红移与高红移宿主星系的群体平均R_V无显著差异，95%可信区间内Δμ(R_V) = −1.16至1.38，且对RAISIN样本估计得μ(R_V) = 2.58 ± 0.57，强调未来需开展rest-frame NIR巡天以控制宇宙学系统误差。

ABSTRACT

ABSTRACT We use rest-frame optical and near-infrared (NIR) observations of 42 Type Ia supernovae (SNe Ia) from the Carnegie Supernova Project at low-z and 37 from the RAISIN (SNIA in the IR) Survey at high-z to investigate correlations between SN Ia host galaxy dust, host mass, and redshift. This is the first time the SN Ia host galaxy dust extinction law at high-z has been estimated using combined optical and rest-frame NIR data (YJ band). We use the BayeSN hierarchical model to leverage the data’s wide rest-frame wavelength range (extending to ∼1.0–1.2 μm for the RAISIN sample at 0.2 ≲ z ≲ 0.6). By contrasting the RAISIN and Carnegie Supernova Project (CSP) data, we constrain the population distributions of the host dust RV parameter for both redshift ranges. We place a limit on the difference in population mean RV between RAISIN and CSP of −1.16 < Δμ(RV) < 1.38 with 95 per cent posterior probability. For RAISIN we estimate μ(RV) = 2.58 ± 0.57, and constrain the population standard deviation to σ(RV) < 0.90 [2.42] at the 68 [95] per cent level. Given that we are only able to constrain the size of the low- to high-z shift in μ(RV) to ≲1.4 – which could still propagate to a substantial bias in the equation-of-state parameter w – these and other recent results motivate continued effort to obtain rest-frame NIR data at low- and high-redshifts (e.g. using the Roman Space Telescope).

研究动机与目标

• 研究Ia型超新星宿主星系中尘埃消光定律如何随红移演化。
• 首次利用rest-frame NIR数据约束高红移Ia型超新星宿主星系中R_V参数的群体分布。
• 评估宿主星系尘埃性质差异是否可能对Ia型超新星的宇宙学测量造成偏差。
• 评估宿主星系质量与红移对R_V的影响及其对Ia型超新星标准化的启示。

提出的方法

• 使用来自42个低红移Ia型超新星（CSP）和37个高红移Ia型超新星（RAISIN巡天）的rest-frame光学与YJ波段NIR测光数据。
• 应用BayeSN分层贝叶斯模型联合分析光变曲线，并推断R_V分布。
• 将rest-frame波长覆盖范围扩展至∼1.0–1.2 μm，提升对尘埃定律参数的敏感度。
• 采用分层模型估计R_V的群体平均值与离散度，同时考虑测量不确定性与选择效应。
• 比较RAISIN（z ≈ 0.2–0.6）与CSP（低红移）样本的R_V分布，以检验红移演化效应。
• 利用后验分布量化Δμ(R_V)与σ(R_V)的不确定性及可信区间。

实验结果

研究问题

• RQ1 Ia型超新星宿主星系尘埃定律的平均R_V参数是否存在显著的红移演化？
• RQ2 R_V的离散度在不同红移与质量区间如何变化？
• RQ3 宿主星系质量与红移在多大程度上与Ia型超新星宿主星系的尘埃性质相关？
• RQ4 与仅使用光学数据相比，rest-frame NIR数据能否更有效地约束R_V？
• RQ5 潜在的R_V演化对宇宙学参数估计（尤其是w）有何影响？

主要发现

• 在95%后验概率下，RAISIN与CSP样本群体平均R_V的差异被约束在−1.16 < Δμ(R_V) < 1.38之间。
• 对RAISIN样本，群体平均R_V估计为μ(R_V) = 2.58 ± 0.57。
• RAISIN样本中R_V的群体标准差在68%可信水平下被约束为σ(R_V) < 0.90，在95%水平下为< 2.42。
• 本研究未发现R_V随红移发生显著变化的有力证据，尽管不确定性仍大到可能对w造成显著偏差。
• 结果强调了在低红移与高红移均获取rest-frame NIR数据以控制Ia型超新星宇宙学系统误差的重要性。
• 研究结果支持继续推进此类数据的获取，特别是通过未来任务如南希·格雷斯·罗曼空间望远镜。