DEEP2 星系红移调查：单线发射星系的红移识别

我们介绍了两种确定 DEEP2 调查中仅在观测光谱中可识别一条发射线的星系（“单线星系”）的红移方法。第一种方法假设每个单线是 DEEP2 可见的四条最亮发射线之一：H$\alpha$、[OIII] 5007、H$\beta$ 或 [OII] 3727。随后以 BRI 光度补充光谱信息。第一种方法（参数空间相近法，PSP）计算单线星系到已知红移星系在 $(B-R)$、$(R-I)$、$R$、观察波长参数空间中的距离。第二种方法是人工神经网络（ANN）。先验信息（如允许的线宽和比值）可在两种方法中排除某些星系的一个或多个发射线。基于评估集的分析，两种方法在识别混合 [OII] 双线时几乎完美。对于被识别为 H$\alpha$ 的发射线，PSP 和 ANN 方法的准确率分别为 91.4% 和 94.2%。尽管两种方法在区分 [OIII] 和 H$\beta$ 的准确性不如前者，但它们可以将单线识别为这两者之一，尤其是 ANN 方法能明确识别许多 [OIII] 线。从 640 项单线光谱样本中，两种方法分别确定了 401（62.7%）和 472（73.8%）单线的身份，准确率与评估集中相同。