Scavenger hunt：结合多波段光变和颜色选择的隐蔽活跃星系核识别

随着诺维 Rubin 观察局的遗产空间与时间(LSST) survey 开始运行，时域天文学正面临数据革命，为新的、扩大的变异性研究铺平了道路。本 work 利用光变和颜色选择的互补力量来识别活跃星系核(AGN)，其中包括优化隐蔽 AGN 的识别，这类 AGN 通常仅凭光变难以与非活跃星系区分。该分析旨在为 LSST 的性能预览提供有价值的见解，尽管使用的是 LSST 数据集的规模缩小版本。我们present首个基于来自 VST-COSMOS survey 的 g+r+i 波段光度曲线的联合 AGN 选择，覆盖3.3年。我们使用主要与光变相关的特征、六个光学/红外颜色以及形态指示器训练的随机森林(RF)分类器在每个波段中独立识别 AGN 候选对象。随后，我们将三个波段特定的样本合并，以增强选择的纯度和可靠性。我们随后关注定义一组显著改善隐蔽 AGN 识别的特征子集。RF分类器在三个波段上实现一致的性能，突显了杂访的关键作用。使用结合三个波段加颜色选择，我们成功恢复了所有AGN的$58^{+9}_{-8}\%$以及已在所有三个波段中独立确认的已知隐蔽AGN的$69^{+10}_{-8}\%$。当要求在两个以上三个波段中确认时，这些比例分别上升到$69^{+10}_{-8}\%$和$80^{+10}_{-9}\%$。我们还演示了，尽管将变异性特征与颜色组合对于改善隐蔽 AGN 选择至关重要，但仅依赖颜色特征会导致明显更高的杂访率。