CatNorth:结合 Pan-STARRS1 与 CatWISE 改进的 Gaia DR3 类星体候选星表

一个完整且纯净并带有精确红移的类星体样本对于类星体研究和宇宙学至关重要。在本文中,我们呈现 CatNorth,这是一个改进的 Gaia DR3 类星体候选星表,利用来自 Gaia、Pan-STARRS1 和 CatWISE2020 的数据,在 3$\pi$ 天区内包含超过 150 万个源。我们使用 XGBoost 算法将原始 Gaia DR3 类星体候选重新分类为恒星、星系和类星体。为构建分类用的训练/验证数据集,我们除光谱星系和类星体样本外,还精心构建了两个不同的主恒星样本。通过对使用不同主恒星样本训练的两个 XGBoost 分类器取平均,获得了一个集成分类模型。在我们的集成分类模型中采用概率阈值 $p_{\mathrm{QSO\_mean}}>0.95$,并额外对零自行的对数概率密度进行截断,我们从母版 Gaia DR3 类星体候选星表中检索出 1,545,514 个可靠类星体候选。我们借助集成回归模型为所有候选提供测光红移。对于其中 89,100 个候选的子集,利用卷积神经网络从 Gaia BP/RP 光谱估算了精确的光谱红移。CatNorth 星表纯度约 90% 且保持高完备性,是理解类星体群体及其统计性质的理想样本。CatNorth 星表被用作 LAMOST 第三期类星体巡天输入星表的主要来源,该巡天有望构建 $i < 19.5$ 的亮类星体高完备性样本。