Primeiros experimentos com cubos de dados de galáxias do S-PLUS

Abstract

Estudamos cubos de dados de 10 galáxias (AM0338-375, NGC1087, NGC1326, NGC1336, NGC1365, NGC1374, NGC1375, NGC1399, NGC7047 e NGC986) observadas pelo Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS). Os dados foram tratados de maneira similar ao que é feito em estudos de espectroscopia de campo integral, exceto que limitado às 12 bandas do S-PLUS. O objetivo central desse estudo é explorar o potencial do S-PLUS como ferramenta para obter mapas de propriedades básicas das populações estelares e linhas de emissão em galáxias próximas. Testamos diversas formas de pré-processamento dos dados e fizemos experimentos aplicando dois métodos diferentes: Tomografia PCA (Análise de Componentes Principais) e a síntese espectral com o código AlStar. Exploramos cinco diferentes configurações para a Tomografia PCA, escalonando os dados de maneiras que privilegiam a amplitude ou a forma das variações espectrais. Todas as configurações foram capazes de produzir tomogramas que revelam estruturas fortemente indicativas de uma origem física, impressão essa que é corroborada por composições RGB das imagens (projeções dos cubos nas diferentes componentes principais) em diferentes componentes principais. No entanto, com raras exceções, não foi possível interpretar adequadamente o significado das diferentes componentes principais. Isso ocorre devido aos cubos de dados estarem limitados a 12 pontos espectrais, fazendo com que os autoespectros sejam muito mais complicados de se interpretar do que com espectroscopia (para qual a técnica foi originalmente desenvolvida). Com o AlStar obtivemos ótimos ajustes espectrais. Usamos os ajustes para testar a confiabilidade dos erros fotométricos estimados para os cubos do S-PLUS, repetindo um experimento anteriormente realizado no projeto CALIFA. Concluímos que os erros estão sobrestimados por um fator de aproximadamente 2. Com o AlStar, também produzimos mapas de algumas propriedades físicas, como: densidade superficial de massa estelar, idade estelar média ponderada por luz ou massa, profundidade óptica da poeira, etc; assim como perfis radiais dessas propriedades. Além disso, o AlStar permite estimar o fluxo e larguras equivalentes de diferentes linhas de emissão, cujos mapas são apresentados para OII, Hß, OIII, Ha, NII e SII. Exploramos também composições RGB de imagens representando populações estelares em diferentes faixas de idade. Tanto a Tomografia PCA como a síntese espectral com o AlStar apresentaram resultados promissores. Por fim, concluímos que existe uma série de melhorias a serem feitas. A principal delas se refere ao tratamento de regiões de baixo brilho superficial, cujo baixo sinal/ruído compromete a análise dos cubos.

Abstract: Data cubes for 10 galaxies (AM0338-375, NGC1087, NGC1326, NGC1336, NGC1365, NGC1374, NGC1375, NGC1399, NGC7047 and NGC986) observed in the Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS) are studied. The data were analyzed as integral field spectroscopic cubes, but limited to the 12 photometric bands of the survey. The key goal of this study is to explore the potential of S-PLUS as a tool to obtain spatially resolved maps of stellar population and emission line properties of nearby galaxies. We tested several types of data pre-processing and we performed experiments using two different methods: PCA (Principal Components Analysis) Tomography and spectral synthesis with the code AlStar. We explored five different configurations for PCA, scaling the data in ways that privilege the amplitude or the shape of the spectral variations. All configurations produced tomograms that show structures strongly indicative of a physical origin, an impression that is corroborated by RGB compositions of the images (projections of the data cubes onto the principal components) in different principal components. However, with rare exceptions, it was not possible to properly interpret the meaning of the different principal components. This happens because of the limitation to 12 spectral points, which makes it much harder to interpret the eigenspectra than with actual spectroscopy (for which the technique was originally developed). With AlStar, we obtained excellent spectral fits. We used the fits to test the reliability of the estimated photometric errors for the S-PLUS data cubes, repeating an experiment previously performed in the CALIFA survey. We conclude that the errors are somewhat overestimated by a factor of ~ 2. We also produced maps of physical properties such as: stellar mass surface density, average stellar age weighted by light or mass, dust optical depth, etc, as well as radial profiles of these properties. AlStar further estimates the flux and equivalent widths of different emission lines; maps are presented for OII, Hß, OIII, Ha, NII and SII.. We also explored RGB compositions of images representing stellar populations in different age ranges. Both PCA Tomography and spectral synthesis with the AlStar code show promising results. We identify a series of improvements to be in the future. The main one refers to the treatment of regions with low surface brightness, whose low signal/noise data hamper the analysis of the cubes.