Un autre effet doit être pris en compte lorsque l’on étudie les galaxies à grand redshift : l’obscurcissement et le rougissement produit par la poussière
contenue dans ces galaxies.
Le logiciel laisse le choix entre cinq lois de rougissements possibles : Allen (1976) pour la Voie Lactée, Seaton (1979), Fitzpatrick (1986) pour le Grand
CHAPITRE 6. LE CODE HYPERZ 59 Nuage de Magellan, Prévot et al. (1984), Bouchet et al. (1985) pour le Petit Nuage de Magellan et Calzetti et al. (2000) pour les galaxies à sursaut de formation stellaire.
Une fois choisie la loi de rougissement la mieux adaptée, le paramètre à utiliser est Av avec :
fobs(λ) = fint(λ)10−0.4AV
où fobs et fint sont respectivement les flux observés et intrinsèque. L’extinc- tion à une longueur d’onde λ est reliée à l’excès de couleur E(B-V) et à la courbe de rougissement k(λ) par :
Aλ = k(λ)E(B − V ) = k(λ)AV/R
où R = 3.1 sauf pour la loi de Calzetti (R=4.05) et pour la loi SMC (Small Magellanic Cloud, R=2.72).
– La loi d’extinction choisie ici est celle de Calzetti (2000), avec le paramètre libre AV compris dans un intervalle entre 0 et 1.5 magnitudes. Cette va- leur de 1.5 correspond à trois fois la valeur moyenne typique observée pour les galaxies à cassure de Lyman pour lesquelles E(B-V)~0.25 (Ly- man Break Galaxies en anglais : LBG ; voir par exemple Steidel et al.,
2003). Une étude faite par Bolzonella et al. (2000) pour tester l’influence de ces différentes lois sur un échantillon du relevé HDF (Hubble Deep Field) a montré que les 4 premières lois produisent de plus mauvaises valeurs du χ2 que celles produites par la loi de Calzetti sur des galaxies du HDF.
Une correction moyenne de l’extinction par les poussières de notre propre galaxie à travers une ligne de visée donnée peut être également introduite en terme de E(B-V), et être appliquée au catalogue entier. Ici nous avons la valeur de E(B-V) pour chaque objet dans les catalogues fournis par Terapix (dérivée des cartes de Schlegel et al., (1998)), ce qui nous a permis d’appliquer une correction supplémentaire plus précise en fonction de la position de chaque galaxie.
CHAPITRE 6. LE CODE HYPERZ 60
FIG. 6.3 – Diagramme de synthèse représentant la procédure de fonctionne-
CHAPITRE 6. LE CODE HYPERZ 61
1
FIG. 6.4 – Trois exemples d’ajustement pour des galaxies de redshifts spectro-
scopiques allant de 0.37 à 0.9. A gauche : SED du meilleur ajustement (trait plein) ainsi que les points des flux observés pour les filtres u*g’r’i’z’JK avec leur barres d’erreur (l’erreur verticale correspond à l’erreur photométrique, l’erreur horizontale correspond à la surface couverte par le filtre). A droite : fonction de probabilité liée au χ2pour les objets considérés, obtenue sans les filtres J et K (trait noir en pointillé) et avec J et K (trait plain rouge). On donne la solution spectroscopique (trait vertical bleu).
CHAPITRE 6. LE CODE HYPERZ 62
1
FIG. 6.5 – Idem que pour la figure 6.4 mais pour des galaxies de redshifts
Chapitre 7
Adaptation du code pour l’étude
du CFHTLSD
La version publique actuelle d’Hyperz disponible sur internet a encore été
améliorée au cours de cette thèse, en partie grâce à l’expérience acquise avec un échantillon de la taille de celui du CFHTLSD, qui est bien plus important que les échantillons étudiés précédemment (HDF). En effet, l’étude des diffé- rentes versions des données (de T01 à T04) nous a permis de mettre à jour et de résoudre diverses problèmes à l’intérieur du code. Nous avons également du implémenter le calcul de nouveaux paramètres pour remplir les exigences de notre étude, comme par exemple le calcul des magnitudes absolues des galaxies. Le code résultant porte désormais le nom de New-Hyperz. De plus
nos tests ont montré que les redshifts photométriques sont assez sensibles à
la qualité de la photométrie (filtres, erreurs photométriques,seeing).
7.1 Paramètres globaux d’entrée
L’utilisateur peut choisir certains paramètres à fournir en entrée du logi- ciel, pour que le calcul soit le plus adapté à l’étude à mener. Ici nous avons choisis les valeurs suivantes en accord avec les données a traiter ainsi qu’avec nos objectifs :
– Intervalle deredshift :
Le logiciel a calculé les redshifts pour tous les objets du catalogue dans l’in-
tervalle z ∈ [0; 6] . La résolution de la grille de modèles dans l’hypercube est de ∆z = 0.02 , sachant qu’un pas de 0.002 est utilisé ensuite pour ajuster finement le redshift photométrique autour de la position des mimima du χ2.
– Loi de rougissement interne :
Comme on l’a dit dans le chapitre précédent nous avons choisi la loi de rou- gissement de Calzetti (2000) avec le paramètre libre Av (absorption dans la bande V) compris entre 0 et 1.5 magnitude, pour prendre en compte l’obs- curcissement par la poussière. La correction pour l’extinction provenant de notre propre galaxie (E(B-V)) est donnée dans les catalogues originaux. Ainsi, la photométrie de chaque objet est corrigée du E(B-V) galactique avant la mi- nimisation.
– Magnitude absolue limite dans le filtre B :
Nous autorisons la magnitude absolue dans la bande B à être comprise dans l’intervalle [-23 ;-14] (Vega, cf Annexe B). Ces limites correspondent aux ma- gnitudes extrêmes des objets les plus brillants et les moins brillants (galaxies naines) observés dans l’Univers local.
CHAPITRE 7. ADAPTATION DU CODE POUR L’ÉTUDE DU CFHTLSD 64 – Erreur photométrique minimale :
C’est la valeur de l’erreur photométrique minimum autorisée par le logiciel. Ici nous fixons cette valeur à 0.05 pour éliminer des erreurs photométriques trop petites et non réalistes. L’erreur que nous souhaitons introduire dans le code est absolue, et doit prendre en compte toutes les sources possibles : at- mosphère, point-zéro photométrique, erreur sur la correstion duseeing, mau-
vaise connaissance des transmissions des filtres etc. – Critère de non détection :
Les objets non détectés dans un filtre donné sont caractérisés dans le cata- logue par une magnitude m(x) > 90 (en général m(x) = 99 selon les conven- tions du logiciel SExtractor (Bertin & Arnouts 1996)). Hyperz peut utiliser pour l’ajustement, l’information correspondant à une non-détection, surtout dans le CFHTLSD où la profondeur des images rend cette non-détection inté- ressante. Nous avons utilisé comme contrainte le fait que le flux dans le filtre doit être inférieur à 1 sigma dans le filtre concerné. Ceci est l’un des choix possibles pour Hyperz.
Dans le cas où l’objet n’est pas détecté dans un filtre, nous appliquons la loi suivante (loi 1 dans le jargon Hyperz) : le flux dans le filtre est fixé à zéro avec une erreur correspondant au flux déduit de la magnitude limite dans ce filtre ∆Fobs = Flim. Etant donné que nous avons des images très profondes, nous disposons d’une bonne estimation du flux limite, et nous pouvons utiliser cette information.
Pour information, voici les deux autres choix qui s’offrent à l’utilisateur : – loi 2 : le flux dans le filtre et l’erreur associée sont fixés à Flim/2,
– loi 3 : le flux et l’erreur sont calculés à partir de la magnitude limite apparente mlim et de l’erreur sur mlim données en paramètres d’entrée. Il est préférable d’utiliser cette option pour les relevé peu profond ou avec un flux limite mal estimé.
Nous avons testé les résultats obtenus avec les différentes implémentations autorisées par le code pour prendre en compte la non-détection, avant d’adop- ter la solution la plus simple (”option 1” dans le jargon Hyperz). Dans nos tests, les autres lois ont eu pour effet d’augmenter l’amplitude des pics dans les dis- tributions en redshift. Cela laisse présager un taux de mauvaises identifica-
tions plus important. Cet effet n’apparait plus sur l’échantillon final d’étude que nous avons construits grâce à une sélection rigoureuse (Chapitre 8). On peut cependant noter que la détermination des redhsifts photométriques est
sensible aux erreurs photométriques.