Exploring the population of Hα emitters in the Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS)

En astronomía, el estudio de los objectos con líneas de emisión resulta ser de gran importancia porque ellos reflejan diferentes procesos físicos que dan cuenta de la fomación, la presencia de gas, choques, estallidos de formación estelar en galaxias, y la etapa final de las estrellas, entre otros p...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gutiérrez Soto, Luis Ángel, Lopes de Oliveira, Raimundo, Akras, Stavros, Goncalves, Denise, Mendes de Oliveira, Claudia, Smith Castelli, Analía Viviana, Faifer, Favio Raúl
Formato: Articulo
Lenguaje:Inglés
Publicado: 2023
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164498
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Descripción
Sumario:En astronomía, el estudio de los objectos con líneas de emisión resulta ser de gran importancia porque ellos reflejan diferentes procesos físicos que dan cuenta de la fomación, la presencia de gas, choques, estallidos de formación estelar en galaxias, y la etapa final de las estrellas, entre otros procesos. En este contexto, hemos llevado a cabo una búsqueda de emisores de Ha compactos en los datos del relevamiento S-PLUS, el cual se encuentra mapeando el Hemisferio Sur Celeste en altas latitudes galácticas (|b| >30 deg). Para ello, utilizamos el diagrama color-color (r — J0660) versus (r — i) dado que, se cree, el exceso de emisión en el filtro J0660 que presentan algunos objetos se debe a la línea de emisión de Ha. Combinando los valores de color (r — i) y (g — z) con técnicas de aprendizaje automático no supervisado, hemos logrado distinguir entre fuentes de emisión con un continuo espectral más intenso en la región azul del espectro, y fuentes con un continuo más intenso en la región roja. Utilizamos los algoritmos de agrupamiento jerárquico y HDBSCAN y, mediante un enfoque de agrupamiento "suave", asignamos una probabilidad a cada emisor de pertenecer a la población azul o roja del espectro. La técnica descrita en esta contribución resulta eficiente para identificar nuevos objetos con líneas de emisión y clasificarlos, utilizando datos multibanda. Los objetos seleccionados incluyen nebulosas planetarias, regiones Η II, objetos estelares jóvenes, sistemas estelares simbióticos, variables cataclísmicas, galaxias Seyfert y cuásares.