最亮团星系的形态与结构之间的联系：cD 星系的自动识别

我们研究了一个包含 625 个低红移最亮团星系 (BCGs) 的大样本，并将其形态与结构性质联系起来。我们推导了视觉形态，发现约 57% 的 BCGs 是 cD 星系，约 13% 是椭圆星系，约 21% 属于主要介于 E 和 cD 之间的中间类。BCG 包层的性质呈连续分布，从未探测到（E 类）到清晰探测到（cD 类），中间类（E/cD 和 cD/E）显示出逐渐增加的包层存在度。少数（约 7%）BCGs 具有盘状形态，旋涡星系和 S0 星系比例相当，其余（约 2%）为并合星系。在使用单分量 (Sersic) 和双分量 (Sersic+Exponential) 模型仔细拟合星系光分布后，我们发现 BCGs 的形态与其结构之间存在明确联系，并得出结论：拟合得出的最佳拟合参数组合可用于区分 cD 星系与非 cD BCGs。特别是，cD 和非 cD 在 $R_e$--$RFF$ 平面上显示出非常不同的分布，其中 $R_e$ 是有效半径，$RFF$（剩余流量分数）衡量减去模型后剩余图像中存在的星系流量比例。一般而言，cD 的 $R_e$ 和 $RFF$ 值大于椭圆星系。因此，我们以统计上稳健的方式找到了该参数空间中分隔 cD 和非 cD BCGs 的边界。具有 cD 形态的 BCGs 可以被选出，且具有相当高的完备性（~75%）和低污染率（~20%）。这种自动且客观的技术可应用于任何具有高质量图像的当前或未来 BCG 样本。