Астрономический журнал, 2022, T. 99, № 6, стр. 443-453

1. ВВЕДЕНИЕ

Согласно иерархической модели [1], наиболее массивные звездные системы формируются в областях высокой плотности темной материи путем слияния большого количества мелких галактик. При $z \sim 2$, где возраст Вселенной составляет порядка 3.3 млрд. лет¹¹, скопления галактик, скорее всего, находятся на стадии формирования, поскольку для их вириализации не было достаточно времени. По этой причине их принято называть протокластерами. Наблюдения действительно показывают, что галактики с большим красным смещением преимущественно оказываются в достаточно плотной среде [2–5], и протокластеры с большой вероятностью могут быть найдены в непосредственной близости от этих объектов. Поскольку такие галактики обнаруживаются при больших красных смещениях, их можно рассматривать как маяки, отмечающие скопления галактик или близкие группы на космологических расстояниях.

Построение полной выборки скоплений галактик на всем небе – одна из основных задач современной астрофизики. Скопления галактик – наиболее крупные скопления материи, формирующие крупномасштабную структуру Вселенной. Исследование этих объектов в различные космологические эпохи позволяет восстановить особенности формирования крупносмасштабной структуры и измерить космологические параметры независимым способом [6]. Существенным требованием к современным космологическим тестам является возможность применения данных из другой космологической эпохи, отличной от нашей, например, эпохи доминирования вещества ($z > 0.7$). Это позволяет отслеживать динамические особенности Вселенной с лучшей точностью, и многие задачи определения космологических параметров связаны с накоплением данных именно в эту эпоху [6–8].

Множество методов применяется для построения полной выборки скоплений галактик в разных диапазонах длин волн, включающих наблюдения в оптическом [9–11] и рентгеновском [12, 13] диапазонах, а также миллиметровом и субмиллиметровом [6, 14–16]. Чтобы упростить поиск далеких ($z > 0.7$) скоплений галактик, можно использовать априорную информацию о направлениях, в которых их можно потенциально наблюдать, т.е. именно там, где происходят множественные слияния галактик и регистрируются внегалактические радиоисточники [17–21]. Совмещая методы отбора кандидатов в далекие радиоисточники, повышенную плотность фоновых объектов в их направлении, а также наличие в окрестности радиоисточника эффекта Сюняева–Зельдовича [22] по данным микроволновых карт, можно отбирать кандидаты в скопления галактик, в том числе и на больших $z$.

В данной работе мы продолжаем исследование радиоисточников, которые могут находиться в скоплениях галактик с наблюдаемым эффектом Сюняева–Зельдовича. В первой работе [23] мы построили каталог, содержащий 381 объект, на основании списка радиоисточников Вестерборкского обзора неба [24], который был проведен на частоте 325 МГц в диапазоне прямых восхождений ${{{\text{0}}}^{{\text{h}}}} \leqslant \alpha {{ < 2}^{{\text{h}}}}$ и склонений $29^\circ < \delta < 78^\circ $ (рис. 1), и с применением многочастотных карт миссии Planck [25] для селекции объектов с эффектом Сюняева–Зельдовича. Отметим, что ранее методика была отработана [26–28] для радиоисточников RC-каталога [29], построенного по данным наблюдений на РАТАН-600, и микроволновых карт космической миссии Planck.

Рис. 1.

Положение радиоисточников каталога WENSS [24] из диапазона прямых восхождений ${{{\text{0}}}^{{\text{h}}}} \leqslant \alpha {{ < 2}^{{\text{h}}}}$ и склонений $29^\circ < \delta < 78^\circ $ на карте CMB SMICA Planck [25]. Карта приведена в галактических координатах.

Следует отметить, что использование каталога обзора WENSS (The Westerbork Northern Sky Survey), проведенного на Северном небе с помощью Вестерборкского радиотелескопа в Нидерландах, не случайно. Обзор WENSS [24] был проведен на частоте 325 МГц и имеет предельный уровень плотности потока около 18 мЯн (что соответствует $ \sim {\kern 1pt} 5\sigma $). Угловое разрешение радиоинтерферометра составило cosec(δ), где $\delta $ – склонение. Обзор покрывает Северную часть неба выше $29^\circ $ по склонению. Хорошая чувствительность на низкой частоте позволяет отождествлять радиоисточники с данными обзоров, проведенных на более высоких частотах. Это, в свою очередь, позволяет отбирать источники с крутыми радиоспектрами, которые ассоциируются с далекими радиогалактиками [18, 30, 31]. Таким образом, применение низкочастотного каталога радиоисточников при поиске объектов с эффектом Сюняева–Зельдовича может помочь найти кандидаты в далекие скопления галактик.

Целью данной работы является детальное исследование означенной группы объектов.

2. АЛГОРИТМ СЕЛЕКЦИИ ОБЪЕКТОВ

Алгоритм отбора кандидатов в объекты с эффектом Сюняева–Зельдовича, примененный в [23], содержит несколько этапов, связанных со свойствами эффекта: депрессия на картах на частотах 70, 100 и 143 ГГц и избыток сигнала на частотах 353 и 545 ГГц в направлении на скопление галактик. Последовательность шагов селекции следующая.

1. Выделение зоны в окрестности радиоисточников низкочастотного каталога WENSS [24] из карт микроволнового излучения из архива наблюдений обсерватории Planck на частотных картах 100, 143, 217, 353, 545 ГГц и карте реликтового излучения. Сторона площадки – 30$\prime $, что превышает размер диаграммы направленности на частоте 217 ГГц примерно в 6 раз (и в три раза поисковый размер, используемый при анализе данных в работах Planck [32]).

2. Выделение потенциальных объектов с СЗ‑эффектом с помощью программы поиска и выделения источников “SExtractor” [33] в круге радиусом 7$\prime $ от центра площадки (при ширине диаграммы направленности радиотелескопа $ \sim {\kern 1pt} 5\prime $) на частотах 100 и 143 ГГц – с отрицательной амплитудой, а на 353 и 545 ГГц – с положительной.

3. Сравнение амплитуды детектированного источника на частотах 100 и 143 ГГц: ${\text{|}}{{S}_{{100{\kern 1pt} }}}{\text{|}} > {\text{|}}{{S}_{{143}}}{\kern 1pt} {\text{|}}$ и наличие источника с положительной амплитудой на частоте 217 ГГц.

4. Контроль отобранных объектов визуальным методом.

5. Дополнительный контроль – проверка наличия минимума на карте реликтового излучения c удаленными низкими ($\ell \leqslant 20$) мультиполями. Удаление низких мультиполей, содержащих статистически анизотропный сигнал [34], уменьшает искажения в площадках (рис. 2), что, в свою очередь, увеличивает контраст меньших неоднородностей. Минимум на карте CMB наблюдается в направлении скопления галактик с СЗ-эффектом. Такой минимум формируется в результате выполнения процедуры разделения компонентов [35].

Рис. 2.

Карта CMB SMICA Planck [25]. Слева – карта CMB с полным набором сферических гармоник ($2 \leqslant \ell \leqslant 2500$), справа – карта CMB c $20 < \ell \leqslant 2500$.

Непрерывные радиоспектры отождествляемых объектов, в направлении на которые зафиксирован СЗ-эффект, строились с использованием плотностей потоков источников, измеренных в разных обзорах, из базы данных CATS²² [36] и процедуры анализа радиоспектров spg [37] системы обработки континуальных данных на РАТАН-600 [38]. При представлении спектров $S(\nu )$ для дальнейшего вычисления аппроксимационных зависимостей применялась параметризация $S(\nu )$ в формуле $\lg S(\nu ) = A + Bx + Cf(x)$, где $S$ – плотность потока в Ян, $x$ – логарифм частоты $\nu $ в МГц, и $f(x)$ – одна из следующих функций $\exp ( - x)$, $\exp (x)$ или ${{x}^{2}}$. Этот набор функций далее будем называть стандартными аппроксимациоными кривыми (или функциями). Для построения аппроксимационных кривых наряду с данными WENSS также использовались объекты каталогов обзоров, проведенных на других радиотелескопах на разных частотах: NVSS [39], Texas [40], FIRST [41], GB6 [42], 3C [43], B2 [44], VLSS [45], TGSS [46], и других, содержащихся в базе данных CATS.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ

Исходная выборка объектов каталога WENSS в диапазоне первых двух часов по прямому восхождению содержит 16 364 радиоисточников. Автоматический алгоритм по поиску кандидатов в объекты с эффектом Сюняева–Зельдовича отобрал из них 1778 штук ($ \sim {\kern 1pt} 10.9\% $). После визуального контроля остался 381 радиоисточник ($ \sim {\kern 1pt} 2.3\% $ от начального списка), более подробно о чем можно почитать в отдельной работе [23]. В стандартных базах данных информации о красных смещениях объектов списка не обнаружено. После отождествлений мы провели аппроксимацию непрерывных радиоспектров и провели подсчеты фоновых объектов в окрестности радиоисточников.

На рис. 3 приведена гистограмма распределения радиоспектральных индексов на частотах 325 МГц, 1.4 и 4.85 ГГц для популяции отобранных радиоисточников, полученных путем обработки спектров в пакете FADPS [38, 47]. Распределение уровня флуктуаций на карте CMB S-MICA Planck [25] с мультиполями $20 < \ell \leqslant 2500$ в направлении на радиоисточники продемонстрировано на рис. 4. На этом рисунке штриховыми линиями показаны распределения $ \pm 1\sigma $ и $ \pm 3\sigma $-уровней флуктуаций в стандартной $\Lambda $CDM–космологической модели по данным 200 реализаций случайной гауссовой карты CMB. Данные нормированы к числу пикселов. Случайные гауссовы реализации неоднородностей CMB моделировались в рамках космологии $\Lambda $CDM с помощью специализированной программы cl2map пакета GLESP [48]. Распределение по спектральным индексам (рис. 3) позволяет выделить популяцию источников с предпочтительным наклоном радиоспектра, который описывает радиоизлучение объекта в скоплении с наблюдаемым эффектом Сюняева–Зельдовича. Медианное значение спектрального индекса выборки на частоте 1.4 ГГц оказалось равным ${{\gamma }_{{{\text{med}}}}} = - 0.79 \pm 0.04$ ($S \sim {{\nu }^{\gamma }}$, где $S$ – плотность потока, $\nu $ – частота).

Рис. 3.

Нормированное распределение спектральных индексов популяции радиоисточников WENSS с СЗ-эффектом из диапазона R.A. ${{{\text{0}}}^{{\text{h}}}} \leqslant \alpha {{ < 2}^{{\text{h}}}}$ на частотах 325 МГц (сплошная линия), 1.4 (пунктирная линия) и 4.85 ГГц (штриховая линия). Рисунок взят из работы [23].

Рис. 4.

Распределение уровня флуктаций CMB в направлении на радиоисточники исследуемой подвыборки (жирная линия). Использована карта CMB SMICA Planck с мультиполями $20 < \ell \leqslant 2500$. Также показаны распределения $ \pm 1\sigma $ (пунктирная линия) и $ \pm 3\sigma $ (штриховая линия) уровней флуктуаций в стандартной $\Lambda $CDM-космологической модели по данным 200 реализаций случайной гауссовой карты CMB.

Дополнительным свойством выборки, характеризующим популяцию, является отрицательное медианное значение сигнала на карте неоднородностей CMB SMICA, построенной в диапазоне мультиполей $\ell \in [21{\kern 1pt} - {\kern 1pt} 2500]$, в направлении на радиоисточник (см. рис. 5, где показана диаграмма “спектральный индекс $\gamma $ на частоте 1.4 ГГц – вариация температуры CMB” (здесь $\gamma $ – показатель степени в соотношении $S \sim {{\nu }^{\gamma }}$, где $S$ – плотность потока, $\nu $ – частота). Спектральный индекс для рис. 5 рассчитывался как тангенс угла наклона касательной на данной частоте к аппроксимационной кривой распределения энергии в непрерывном радиоспектре, представленном в логарифмическом масштабе. Мы сравнили распределение откликов на карте CMB SMICA в направлении на радиоисточники с ожидаемым в $\Lambda $CDM-космологической модели по данным 200 случайных гауссовых реализаций CMB (рис. 4). Кроме того, что положение максимума распределения отклика сигнала на карте SMICA смещено в отрицательном направлении за предел 1$\sigma $, оно имеет значительные искажения в области положительного сигнала, включая недостаток положительных откликов, превышающий уровень разброса $3\sigma $.

Рис. 5.

Диаграмма “спектральный индекс ${{\gamma }_{{{\text{1}}.4\;{\text{GHz}}}}}$ – вариация CMB $\delta {{T}_{{\ell \in [21;{\kern 1pt} 2500]}}}$” для радиоисточников исследуемой подвыборки.

Кроме того, были проведены подсчеты фоновых объектов в площадках в направлении на радиоисточники. Мы сформировали две выборки направлений на небесной сфере: основную и выборку сравнения. Первая основана на списке кандидатов в объекты с эффектом Сюняева–Зельдовича в направлении на радиоисточники, полученном в результате анализа карт миссии Planck [23]. Для построения выборки сравнения использовались случайно распределенные по сфере направления. С помощью виртуальной обсерватории SkyView³³ [49] и базы данных NED⁴⁴ мы проанализировали количество объектов каталогов SDSS [50], 2MASS [51] и Pan-STARRS [52] в окрестностях радиоисточника в кругах с радиусами $2.5\prime $ и . Данные обзора SDSS в исследуемой области неполны из-за перечесения с плоскостью Галактики (рис. 1), а в область обзора попадает всего 75 радиоисточников. По данным 2MASS в пятиминутной окрестности 381 радиоисточника можно собрать некоторую статистику, которая не выявляет значимых различий в среднем числе фоновых объектов в окрестности радиоисточников, в направлении на которые обнаруживается СЗ-эффект, и в 381 случайном поле. Для областей размером $5\prime \times 5\prime $ с центром в координатах радиоисточников имеет среднее число 35.94 (c медианой 28) объектов из обзора 2MASS с разбросом 43.78, а для случайных полей – 43.77 (c медиа-ной 20) с разбросом 83.58. Тест Колмогорова–Смирнова указывает на то, что распределения в направлении на объекты и случайные площадки статистически различны по уровню pval = 0.05.

Статистика отождествлений с объектами каталога Pan-STARRS приведена в табл. 1. Каталог радиоисточников (141 объект) WENSS, имеющих отождествление с объектами Pan-STARRS в области с СЗ-эффектом, доступен по приведенному ниже адресу⁵⁵.

Существует небольшое превышение ($ \sim {\kern 1pt} 2.4$ раза) в рамках интервала $1\sigma $ среднего числа объектов Pan-STARRS в площадке . На рис. 6 показано распределение спектральных индексов для радиоисточников в области с СЗ-эффектом и с объектами Pan-STARRS. На рис. 7 показано распределение отклика флуктуаций температуры CMB в направлении на радиоисточник. Тонкими штриховыми линиями на графике отмечены 1$\sigma $, 2$\sigma $ и $3\sigma $-уровни распределения случайных отклонений в $\Lambda $CDM по данным 200 смоделированных карт. Диаграмма “спектральный индекс радиоисточника – отклик на карте флуктуаций CMB” приведена на рис. 8. Сравнение статистических данных по полной выборке из 381 кандидата и по подвыборке радиоисточников с наличием в зоне отождествления объекта из каталога Pan-STARRS показывает существенное различие в медианных радиоспектральных индексах на частоте 1400 МГц: в первом случае $\gamma = - 0.79 \pm 0.04$, во втором $\gamma = - 0.52 \pm 0.12$. В то же время распределение отклика на карте неоднородностей CMB для полной выборки радиоисточников и подвыборки с объектами каталога Pan-STARRS отличаются как формой распределения (см. рис. 4 и 7), так и медианным значением. Медианное значение отклика на карте анизотропии для данных всей нашей выборки $ - 5.645 \times {{10}^{{ - 5}}}$ К, в то время как для подвыборки $ - 6.812 \times {{10}^{{ - 4}}}$ К.

Рис. 6.

Нормированное распределение спектральных индексов популяции радиоисточников WENSS с СЗ-эффектом из диапазона R.A. ${{{\text{0}}}^{{\text{h}}}} \leqslant \alpha {{ < 2}^{{\text{h}}}}$ на частотах 325 МГц (сплошная линия), 1.4 (пунктирная линия) и 4.85 ГГц (штриховая линия) для объектов с отождествлением из каталога Pan-STARRS.

Рис. 7.

Распределение уровня флуктуаций CMB в направлении на радиоисточники подвыборки объектов с отождествлением из каталога Pan-STARRS (жирная линия). Использована карта CMB SMICA Planck с мультиполями $20 < \ell \leqslant 2500$. Тонкими сплошными линиями показаны распределения уровней флуктуаций $ \pm 1\sigma $, $ \pm 2\sigma $ и $ \pm 3\sigma $ в стандартной $\Lambda $CDM-космологической модели по данным 200 реализаций случайной гауссовой карты CMB.

Рис. 8.

Диаграмма “спектральный индекс ${{\gamma }_{{{\text{1}}.4\;{\text{GHz}}}}}$ – вариация CMB $\delta {{T}_{{\ell \in [21;{\kern 1pt} 2500]}}}$” для радиоисточников с наличием кандидата в зоне отождествления объекта из каталога Pan-STARRS.

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Мы провели статистический анализ непрерывных радиоспектров радиоисточников WENSS и подсчетов объектов в полях этих радиоисточников из диапазона прямых восхождений ${{{\text{0}}}^{{\text{h}}}} \leqslant \alpha {{ < 2}^{{\text{h}}}}$ и склонений $29^\circ < \delta < 78^\circ $, для которых обнаруживается эффект Сюняева–Зельдовича на многочастотных картах Planck. Исходный каталог [23] содержал 381 объект в заданных координатных интервалах, и на его основе была подготовлена подвыборка кандидатов в скопления галактик СЗ-эффектом по данным многочастотных карт Planck с отождествленным радиоисточником. Радиоспектральные индексы для полной выборки наших объектов и подвыборки ($\gamma = - 0.79 \pm 0.04$ и $ - 0.52 \pm 0.12$) с оптическим отождествлением существенно отличаются. Медианное значение отклика на карте анизотропии для данных выборок также различны: для всей выборки $ - 5.645 \times {{10}^{{ - 5}}}$ К, в то время как для подвыборки радиоисточников с отождествлением $ - 6.812 \times {{10}^{{ - 4}}}$ К. Это различие может быть вызвано двумя причинами: 1) физической, когда в малой окрестности радиоисточника наблюдается потенциальный объект на отождествление – галактика скопления, и, следовательно, такое скопление может быть в среднем более поздним и более массивным, чем потенциально далекие скопления, в которых радиоисточник не отождествляется с оптическим кандидатом. Это приведет к более глубокому минимуму на карте реликтового излучения, получаемой при разделении компонентов за счет весомого вклада сигнала на частотах 100 и 143 ГГц, с отрицательным откликом при СЗ-эффекте; 2) эффект систематики, когда дополнительное излучение галактики на частотах 353 и 545 ГГц, складываясь с избыточным излучением в субмиллиметровом диапазоне, искажает результаты процедуры разделения компонентов и также приводит к более глубокому минимуму на восстановленной карте реликтового излучения в направлении на радиоисточник.

Диаграммы (рис. 5 и 8) показывают, что при селекции радиоисточников, в направлении на которые наблюдается СЗ-эффект, можно ускорить процедуру отбора кандидатов в скопления галактик. Кроме самого факта существования радиоисточника, являющегося признаком повышенной пространственной плотности материи, на это же повышение плотности опосредованно указывает минимум на карте анизотропии реликтового излучения. Причем медианное значение радиоспектрального индекса радиоисточников $\gamma = - 0.53$. Другим интересным наблюдательным фактом является предпочтительная морфология отождествленных радиоисточников нашей подвыборки: практически все радиоисточники, идентифицированные с объектами Pan-STARRS, являются либо компактными, либо протяженными со структурой типа FR I [53] (см. примеры на рис. 9).

Рис. 9.

Примеры структур радиоисточников WENSS с признаками СЗ-эффекта и наличием кандидата на отождествление из обзора Pan-STARRS. Фоновое изображение взято из оптического обзора DSS2 (фильтр $R$). На изображение наложены радиоизофоты, построенные по данным обзора NVSS. Слева направо радиоисточники WNB0010.2+40 (J001253+403247), WNB0026.9+44 (J002937+442211), WNB0031.2+52 (J003401+531118) и WNB0152.3+65 (J015607+652260). Размер площадок $5\prime \times 5\prime $.

Поиск кандидатов в скопления галактик на основе эффекта Сюняева–Зельдовича является одним из наиболее значимых методов для построения списков скоплений галактик [6, 14–16, 54, 55]. Подтверждение кандидатов в скопления галактик возможно только с помощью измерения красного смещения галактик – членов скопления, но для ускорения процессов их поиска и селекции, построение списков кандидатов является необходимым условием. В настоящее время мы готовим списки для других координатных интервалов oбзора WENSS, и дальнейшем мы предполагаем использовать такую селекцию для поиска кандидатов в скопления галактик по данным больших радиообзоров неба, таких как NVSS [39].

Кроме того, обнаруженный эффект для радиоисточников, имеющих оптическое отождествление, когда радиоспектральный индекс по абсолютной величине в среднем меньше, а минимум на карте РИ глубже, может быть использован при поиске кандидатов в далекие скопления галактик. Селекция далеких кандидатов в этом случае основана на наблюдаемой связи радиоспектрального индекса: чем меньше по отрицательной величине спектральный индекс, тем скорее будет большее красное смещение (см. зависимость в [56]). В то же время более далекие скопления, как ожидается, имеют меньшую массу и, значит, меньшую амплитуду СЗ-эффекта.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы признательны ESA за открытый доступ к результатам наблюдений и обработки данных в Planck Legacy Archive. При построении непрерывных радиоспектров применялась база данных радиоастрономических каталогов CATS [36, 57]. В работе использованы система обработки радиоастрономических данных FADPS [38, 47] и пакет GLESP [48, 58, 59] для анализа протяженного излучения на сфере.

Авторы выражают глубокую признательность рецензенту за высказанные замечания, которые существенно улучшили текст статьи.