通过颜色空间分析提升光谱红移目录：针对 KiDS-Bright 星系的应用

Priyanka Jalan; Maciej Bilicki; Wojciech A. Hellwing; Angus H. Wright; Andrej Dvornik; Catherine Heymans; Hendrik Hildebrandt; Shahab Joudaki; Konrad Kuijken; Constance Mahony; Szymon Jan Nakoneczny; Mario Radovich; Jan Luca van den Busch; Mijin Yoon

doi:10.1051/0004-6361/202452424

通过颜色空间分析提升光谱红移目录：针对 KiDS-Bright 星系的应用

星系天体物理 2024-12-23 v2 宇宙学与河外天体物理

作者: Priyanka Jalan , Maciej Bilicki , Wojciech A. Hellwing , Angus H. Wright , Andrej Dvornik , Catherine Heymans , Hendrik Hildebrandt , Shahab Joudaki , Konrad Kuijken , Constance Mahony , Szymon Jan Nakoneczny , Mario Radovich , Jan Luca van den Busch , Mijin Yoon

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摘要

我们提出一种方法，通过比较其颜色空间匹配与重叠的光谱标定数据来细化光谱红移（photo- $z$ ）星系目录。我们关注那些光谱红移（photo- $z$ ）是经验估计的情形。鉴于光谱数据中未能良好代表的星系，其 photo- $z$ 可能因超出训练样本而不可靠，因此识别此类星系至关重要。我们的做法使用自组织地图（SOM）将多维参数空间（包括星 magnitudes 和颜色）投影到二维流形上，从而可对结果模式依据各种星系属性进行分析。利用 SOM，我们将受限于 $r<20$ 玫瑰星系样本（KiDS-Bright）与各种光谱样本进行比较，包括 Galaxy And Mass Assembly（GAMA）。我们的分析表明，GAMA 在 KiDS-Bright 最淡（ $r\gtrsim19.5$ ）和最高红移（ $z\gtrsim0.4$ ）范围内的代表性不足，但在颜色或星系质量方面没有显著趋势。通过纳入来自 SDSS、2dF 和早期 DESI 的额外光谱数据，我们识别出 photo- $z$ 估计次优的 SOM 单元。我们推导出一套基于 SOM 的准则，用于细化光谱样本并提高 photo- $z$ 统计质量。对于 KiDS-Bright 样本而言，改进幼�期：排除最不被代表的 20% 样本可使 photo- $z$ 悬殊幅度缩小不到 10%。我们得出结论，GAMA 用于 KiDS-Bright photo- $z$ 训练，在大多数颜色空间中都足够具代表性，以可靠地估计红移。未来的 DESI 等观测项目的数据应更适合充分发挥本方法的潜在改进。

关键词

光谱红移自组织地图颜色空间分析 KiDS-Bright 光谱标定星系调查

引用

@article{arxiv.2409.14799,
  title  = {Enhancing Photometric Redshift Catalogs Through Color-Space Analysis: Application to KiDS-Bright Galaxies},
  author = {Priyanka Jalan and Maciej Bilicki and Wojciech A. Hellwing and Angus H. Wright and Andrej Dvornik and Catherine Heymans and Hendrik Hildebrandt and Shahab Joudaki and Konrad Kuijken and Constance Mahony and Szymon Jan Nakoneczny and Mario Radovich and Jan Luca van den Busch and Mijin Yoon},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14799},
  year   = {2024}
}

备注

Published in A&A

通过颜色空间分析提升光谱红移目录：针对 KiDS-Bright 星系的应用

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