Galaxias Interactuantes en el SDSS

Asociación Argentina de Astronomı́a
BAAA, Vol. 53, 2010
J.J. Clariá, M.V. Alonso, A.E. Piatti & F.A. Bareilles, eds.
PRESENTACIÓN MURAL
Galaxias Interactuantes en el SDSS
F. Duplancic1,2 , A. L. O‘Mill1,2 , D. Garcı́a Lambas1,2 , C. Valotto
L. Sodré Jr.3
(1) Observatorio Astronómico, Universidad Nacional de Córdoba
(2) CONICET
(3) Instituto de Astronomı́a Geofı́sica y Ciências Atmosféricas,
Universidade de São Paulo, São Paulo,SP, Brazil
1,2
&
Abstract. We present preliminary results of the construction of a catalog of interacting triple galaxy systems. For the identification we have analyzed both spectroscopic and photometric data and applied restrictions
on projected distance and radial velocity differences of member galaxies.
Resumen. En este trabajo presentamos resultados preliminares de la
construcción de un catálogo de sistemas triples de galaxias luminosas en
interacción. Para la identificación hemos analizado datos espectroscópicos
y fotométricos aplicando restricciones en distancia proyectada y diferencia
de velocidades radiales de las galaxias miembro.
1.
Introducción
Es común encontrar en el universo sistemas aislados ligados gravitacionalmente
cuya dinámica y morfologı́a es el resultado de interacciones. A gran escala los
sistemas de galaxias son un ejemplo de la tendencia al clustering jerárquico que
muestran los objetos astronómicos. En un universo jerárquico, los cúmulos de
galaxias se forman a través de acreción de grupos menos masivos a lo largo de filamentos. Por este motivo los grupos de galaxias son un laboratorio importante
para el estudio de la formación de la estructura en gran escala del universo.
Además, por el rango de masa que cubren estos objetos, son un nexo fundamental entre las galaxias y los cúmulos de galaxias. Las interacciones entre galaxias
afectan propiedades de las mismas tales como la tasa de formación estelar, la
actividad nuclear y la morfologı́a (Alonso et al., 2004, Alonso et al., 2007). Existe
una alta probabilidad de que las galaxias actuales hayan sufrido interacciones
e incluso fusiones o mergers en tiempos pasados (Barnes & Hernquist, 1996).
Diversos trabajos han sido realizados en la identificación de pares de galaxias
en interacción en el SDSS. Sin embargo desde el trabajo de Karachentseva et
al. (1979) la identificación de estos sistemas no ha sido estudiada exhaustivamente en la literatura. En este trabajo presentamos resultados preliminares de
identificación de sistemas triples interactuantes en el séptimo relevamiento del
Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Hemos optimizado el algoritmo de detección
de estos sistemas utilizando tanto datos espectroscópicos como fotométricos.
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2.
F. Duplancic et al.
Método
El método presentado en este trabajo consiste en la selección de sistemas interactuantes como conjuntos de galaxias cercanas en distancia proyectada (rp) y
diferencia de velocidades radiales (∆V ), en una muestra limitada en volumen.
Para tal fin se realizó un pixelizado del catálogo, de manera de disminuir el
tiempo de cómputo. Se seleccionaron posibles candidatas a galaxias centrales,
identificando los pı́xeles a los que pertenecen y se identificaron galaxias en los
pı́xeles contiguos. De esta manera se consideran vecinos a aquellas galaxias que
cumplan las restricciones: rp < rpmax y ∆V < ∆Vmax . Para considerar a un
sistema como interactuante se impuso la restricción de que existan 2 o más galaxias vecinas. Sobre los sistemas seleccionados se reasignó la posición del centro
a la galaxia más brillante. Este recentrado genera dos clases de identificación
múltiple de sistemas:
• Centros ClaseA: El mismo centro se asigna a más de un sistema identificado independientemente, debido a que la galaxia más brillante es una galaxia
vecina en más de un sistema.
• Centros ClaseB: Un sistema será identificado más de una vez si diferentes
centros cumplen con la condición de vecinos, es decir poseen rp < rpmax y
∆V < ∆Vmax con respecto a otro centro.
Para evitar identificación doble se removieron de la muestra los centros
repetidos ClaseA y los centros ClaseB fueron considerados como un único sistema
tomando a la galaxia más brillante como galaxia central. Este procedimiento
genera una nueva lista de centros a partir de los cuales se repite el algoritmo
utilizado para detectar sistemas.
2.1.
Muestras utilizadas
El algoritmo desarrollado fue aplicado sobre dos muestras de galaxias del SDSSDR7: Muestra (1): Galaxias principales (MGS), que poseen mediciones espectroscópicas y estimas de corrimiento al rojo (zespec ).
Muestra (2): Galaxias extraı́das de un campo de 50 grados cuadrados del
catálogo fotométrico, con corrimiento al rojo fotométricos (zfot ) y correcciones
K calculadas con el método desarrollado por O’Mill et al. (2010).
2.2.
Identificación de Sistemas
La Muestra (1) fue utilizada de manera de establecer criterios de selección eficientes en la detección de sistemas interactuantes. Se seleccionaron galaxias más
brillantes que Mr = −20,5 y teniendo en cuenta la magnitud lı́mite de la MGS
(r = 17,77) se consideró el intervalo 0 < zespec < 0,14 de manera de trabajar con una muestra completa en volumen. Los pares de galaxias identificados
por Lambas et al. (2003) fueron seleccionados considerando rpmax = 100kpc y
∆Vmax = 350km/s. Merchán y Zandivarez (2005) identificaron grupos de galaxias con 4 o más miembros a un corrimiento al rojo medio de 0.1 y dispersión
de velocidades media de 230km/s. Sistemas de más de dos miembros poseen una
dinámica similar a la observada en grupos de galaxias. Por este motivo hemos
considerado esta propiedad en la elección del criterio de selección de tripletes de
galaxias, imponiendo las siguientes restricciones para la detección de sistemas
triples: se seleccionó un centro y se buscaron vecinos tomando rpmax1 = 100kpc
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y ∆Vmax1 = 500km/s. De esta manera se identificaron 707 sistemas y se llevó
a cabo el recentrado, encontrando 241 centros claseA y 8 centros calseB. Luego
se eliminaron los centros claseA y se consideraron los centros claseB como uno
único tomando la galaxia más brillante como central, obteniendo una muestra
de 458 nuevos centros.
A partir de estos centros se realizó una nueva identificación de vecinos. Debido al recentrado, la galaxia más brillante de los sistemas detectados puede
ubicarse a rp > 100kpc y/o ∆V > 500km/s de alguno de sus vecinos. Por este
motivo se obtuvieron 252 sistemas que verifican las restricciones en los parámetros definidos anteriormente mientras que los restantes 206 sistemas no poseen 2
o más vecinas. Para recuperar estos sistemas se relajaron las restricciones sobre
diferencia de velocidades y distancia proyectada, considerando un segundo grupo
de valores máximos: rpmax2 = 200kpc y ∆Vmax2 = 700km/s. Ası́, se recuperaron
203 de los 206 sistemas que no son detectados debido al recentrado, obteniendo
una muestra de 455 sistemas.
Para definir sistemas triples se impuso como criterio de aislamiento la condición que no existan más de tres galaxias dentro de 0.5 Mpc de distancia proyectada al centro, teniendo en cuenta las restricciones en diferencia de velocidad
aplicadas a cada identificación. Ası́ se obtienen 380 tripletes aislados. Como la
base de este trabajo es la búsqueda de sistemas en interacción, se analizó la
distribución del valor cuadrático medio de la diferencia de velocidades entre
miembros de un sistema (∆Vrms ), de manera de cuantizar cuan diferentes son
las velocidades individuales de las galaxias del triplete. Se calcularon las distribuciones para los sistemas detectados con rpmax1 y ∆Vmax1 y con rpmax2 y
∆Vmax2 con el fin de comparar cómo afecta la variación de estas restricciones
a ∆Vrms . En el panel izquierdo de la Figura 1 se observa que el valor medio
es similar tanto para los sistemas detectados con rpmax1 y ∆Vmax1 como con
rpmax2 y ∆Vmax2 (∆V¯rms ∼ 200km/s) y que los extremos de ambas distribuciones no presentan valores altos. De manera de minimizar las diferencias entre
ambas distribuciones se realizó un test de Kolmogorov-Smirnov para diferentes
valores lı́mite de ∆Vrms . El valor que minimiza la diferencia es ∆Vrms ∼ 400km/s
(lı́nea de trazos en el panel izquierdo de la Figura 1), por lo que se impuso la
restricción ∆Vrms < 400km/s para asignar a un sistema la categorı́a de triplete
en interacción. De esta manera se obtiene una muestra final de 285 sistemas. El
panel derecho de la Figura 1 muestra la distribución de magnitudes absolutas en
la banda r (Mr ) para la galaxia más brillante de los sistemas finales. Se observa
que las distribuciones obtenidas para los 2 criterios de selección son similares,
con máximo en Mr ∼ −21,2, asegurando que la variación en los criterios de
selección no modifica la distribución de magnitudes de la muestra final.
Una vez comprobada la eficiencia en la detección de sistemas con los criterios de selección definidos para las MGS, es interesante extrapolar los resultados
obtenidos a corrimientos al rojo mayores. Para tal fin se aplicó el algoritmo a
la Muestra (2), considerando galaxias con Mr < −20,5 y teniendo en cuenta la
magnitud lı́mite fotométrica del SDSS (r ∼ 21,5) se consideró 0,14 < zfot < 0,4.
Los corrimientos al rojo fotométricos poseen un error ∆zf ot = 0,0227, por lo
tanto es necesario considerar esta incerteza en la elección de ∆Vmax . La diferencia de velocidades máxima fue elegida de manera de obtener igual cantidad
de sistemas por unidad de volumen que en los datos espectroscópicos. Toman-
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F. Duplancic et al.
Figura 1.
Izquierda: Distribución de ∆Vrms .Derecha: Distribución de Mr .
do rpmax1 = 100kpc y ∆Vmax1 = 6800km/s (∼ c∆zf ot ) y luego del recentrado
rpmax2 = 200kpc y ∆Vmax = 9500km/s (∼ c1,5∆zf ot ), se obtienen 32 sistemas
que es aproximadamente el número de sistemas que se espera obtener en una
área de 50 grados cuadrados limitada en volumen para la muestra fotométrica.
3.
Conclusiones
En este trabajo presentamos resultados preliminares de la selección de sistemas
interactuantes en el SDSS. Hemos desarrollado un algoritmo eficiente en la identificación de estos sistemas, tanto en datos espectroscópicos como en fotométricos. Una vez obtenida la muestra final en los datos fotométricos podrán realizase
diversos análisis estadı́sticos de propiedades de estos sistemas en un amplio rango de corrimientos al rojo. Esto permitirá el estudio de evolución de diversos
fenómenos generados por interacciones como variación en la tasa de formación
estelar, actividad nuclear, etc, que han sido estudiados en mayor medida en
sistemas a bajo corrimiento al rojo.
Referencias
Alonso M. S. et al., 2004, MNRAS, 352, 1081
Alonso M. S. et al., 2007, MNRAS, 375, 1017
Barnes J., Hernquist L., 1996, ApJ, 471, 115
Karachentseva, V. E. et al., 1979, Astrofizicheskie Issledovaniia Izvestiya Spetsialñoj
Astrofizicheskoj Observatorii, 11, 3
Lambas, D. G. et al., 2003, MNRAS, 346, 1189
Merchán, M. E., & Zandivarez, A. 2005, ApJ, 630, 759
O’Mill, A. L., Duplancic, F., Lambas, D. G., Sodré, L.,2010, arXiv:1012.3752v1