¿Cómo se hacen los mapas de velocidad y dispersión de las galaxias?

Dado un cubo de datos, la forma más sencilla de obtener un mapa de velocidad y un mapa de dispersión es calcular la$1^{\rm st}$y$2^{\rm nd}$momentos del cubo:

Dónde$\Sigma(x,y)=\int F(x,y,v){\rm d}v$es el$0^{\rm th}$momento y$F$es el flujo en cada celda del cubo. Este tipo de mapa de velocidad se denomina 'media ponderada de intensidad'; hay otros tipos, véase, por ejemplo, este artículo .

Puede intentar ver si este documento de Starlink ayuda. Describen formas de hacer análisis con cubos de datos con su software como GAIA y KAPPA y DATACUBE:

http://www.starlink.ac.uk/devdocs/sc16.htx/sc16.html#toc

Básicamente, la velocidad radial es el "primer momento" que necesitará calcular con el cubo de datos que tiene. Espero que esta pista ayude.

El paquete Starlink DATACUBE tiene una función que puede usar llamada velmoment que calcula el mapa de velocidad radial en función de los valores de un conjunto de parámetros que necesitaría proporcionar. Pero recuerde agregar la etiqueta -r que especifica el resto de la longitud de onda. En el caso del brazo/haz azul, esto equivale a usar una relación de línea que involucra el [OIII] prohibido en 5007 angstroms. Entonces, por ejemplo, si ingresa lo siguiente después de haber activado el paquete DATACUBE en el símbolo del sistema:

$ velmoment -b 1 -i some_cube.sdf -r 5007 -p -c 10

Esto debería llevarlo a través de una sesión semi-interactiva de DATACUBE que le pedirá que indique un subcubo para analizar la velocidad. Luego, el software le pedirá que ingrese también el nombre del archivo de salida.

Es posible que desee tener cuidado y verificar si la velocidad de corrección heliocéntrica (HCV) se ha aplicado a sus velocidades. Esta cantidad se puede verificar manualmente con la fórmula del corrimiento al rojo (calculando cz donde c es la velocidad de la luz y z es el corrimiento al rojo), o automáticamente usando la tarea IRAF/PyRAF RVSAO/EMSAO.

Hay otro software que también se puede usar para hacer este tipo de análisis, como CASA de NRAO si tiene datos de radio. Creo que el paquete IRAF/PyRAF STSDAS también tiene algunas tareas contribuidas llamadas en la rama CONTRIB/VLA llamadas VELOCITY, INTENSITY y SMOOTH que realizan funciones similares. Pero todavía estoy experimentando con estos, y aún no los he dominado.

Con mucho, el método más preciso para calcular las velocidades radiales de un cubo de datos es mediante el paquete rvsao de IRAF utilizando la tarea emsao/xcsao. Pero para que ambos funcionen, es necesario determinar la corrección de velocidad heliocéntrica (HCV), que debe ser la misma para todos los spaxels en el cubo de datos, utilizando la tarea rvsao/bcvcorr. Por lo tanto, para estar absolutamente seguro o como un medio de muestreo, es mejor ceñirse al enfoque IRAF/PyRAF en su lugar o como control. Para usar bcvcorr a través de PyRAF, es una buena estrategia ingresar manualmente los parámetros de la tarea usando el comando "epar bcvcorr" en el indicador de PyRAF y luego ingresar los valores. Recuerde marcar las opciones para guardar el HCV y BCV en el archivo. Después de esto viene el espantoso trabajo de aplicar "emsao" a cada spaxel. Sin embargo, recuerda elegir "emisión" opción para la conjetura de velocidad inicial, y la opción "hfile" para la corrección. Entonces ya está todo listo para compilar los datos de velocidad del cubo de datos. Para la presentación final, prefiero usar Python para generar tanto el mapa de posición-velocidad, el mapa de calor de velocidad, así como la(s) huella(s) de IFU.

Lo primero que tienes que calcular es el corrimiento al rojo general de la galaxia. Cuando se trabaja en este nivel, hay líneas mejores y peores para hacer esto, por ejemplo,$\mathrm{Mg}$las líneas rastrean con frecuencia las salidas de AGN, por lo que estarán sesgadas.

Una vez que tenga el corrimiento al rojo general de la galaxia, puede mirar píxeles individuales en un cubo de datos (donde mide el espectro de cada píxel). Las líneas de cada cubo, preferiblemente las líneas nebulares (ej.$\mathrm{OIII}$y$\mathrm{H\alpha}$), se compensará con el corrimiento al rojo general de la galaxia de una manera que indica el movimiento de lo que hay en ese píxel en relación con la galaxia. Así es como se produce el mapa de velocidad... básicamente, se puede medir la velocidad usando múltiples líneas y producir una media ponderada de flujo para cada píxel.

La dispersión de la velocidad proviene de medir el ancho de las líneas utilizadas para medir la velocidad. Mira, puedes imaginar que cada línea observada proviene de líneas relativamente estrechas que se amplían por el desplazamiento Doppler de la velocidad a la que se mueven los emisores/absorbedores individuales (llamado ensanchamiento Doppler ). De acuerdo, debe tener algún tipo de modelo de qué tan estrechas serán las líneas en ausencia de dispersión de velocidad, porque no tienen un ancho cero en ausencia de ella (es decir, el gas que realiza la emisión/absorción podría ser estacionario, pero la partícula en él se moverá debido a su temperatura distinta de cero, ya sea una estrella o una nebulosa).

Las técnicas más avanzadas discutidas en el documento vinculado por @KyleOman son todas, fundamentalmente, elaboraciones sobre cómo obtener la mejor relación señal/ruido al combinar múltiples mediciones basadas en estos hechos físicos.