基于单象限数据的RR Lyrae星的筛选

我们利用QUEST勘测发现的完整RR Lyrae星样本，通过光循环数据设计了基于SDSS颜色的筛选准则。由于u-g颜色对表面重力敏感，g-r颜色对有效温度敏感，且SDSS提供的光度误差小（约0.02 mag），即使只有单象限数据，也能高效且稳健地识别RR Lyrae星。在100%完整的颜色筛选样本中，筛选效率（RR Lyrae星在候选样本中的比例）为6%，通过调整颜色限制，效率可提高到10%（完整性为80%），或提升到60%（完整性为28%）。这种颜色筛选产生的样本干净且适合用于银河系星际暗物质分布的统计研究。我们利用其从SDSS数据释放1中选出3,643个候选RR Lyrae星。我们证明，该样本恢复了已知的RR Lyrae星簇，包括Sgr矮星系潮汐尾部和Pal 5星系团，并用于约束银河系星际暗物质分布。这些结果表明，利用SDSS整个覆盖区域的观测数据，有望在银河系中心约70 kpc外研究星际暗物质分布。