A $Gaia$ Data Release 2 catalogue of white dwarfs and a comparison with SDSS
Nicola Pietro Gentile Fusillo, Pier-Emmanuel Tremblay, Boris T. Gänsicke, Christopher J. Manser, Tim Cunningham, Elena Cukanovaite, Mark Hollands, Thomas Marsh,… 展开作者
Nicola Pietro Gentile Fusillo, Pier-Emmanuel Tremblay, Boris T. Gänsicke, Christopher J. Manser, Tim Cunningham, Elena Cukanovaite, Mark Hollands, Thomas Marsh, Roberto Raddi, Stefan Jordan, Silvia Toonen, Stephan Geier, Martin Barstow, Jeffrey D. Cummings
We present a catalogue of white dwarf candidates selected from the second data release of $Gaia$ (DR2). We used a sample of spectroscopically confirmed white dwarfs from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) to map the entire space spanned by these objects in the $Gaia$ Hertzsprung-Russell diagram. We then defined a set of cuts in absolute magnitude, colour, and a number of $Gaia$ quality flags to remove the majority of contaminating objects. Finally, we adopt a method analogous to the one presented in our earlier SDSS photometric catalogues to calculate a probability of being a white dwarf ($P_{\mathrm{WD}}$) for all $Gaia$ sources which passed the initial selection. The final catalogue is composed of $486\,641$ stars with calculated $P_{\mathrm{WD}}$ from which it is possible to select a sample of $\simeq 260\,000$ high-confidence white dwarf candidates in the magnitude range $8<G<21$. By comparing this catalogue with a sample of SDSS white dwarf candidates we estimate an upper limit in completeness of $85$ per cent for white dwarfs with $G \leq 20$ mag and $T_{\mathrm{eff}} > 7000$ K, at high Galactic latitudes ($|b|>20^{\circ}$). However, the completeness drops at low Galactic latitudes, and the magnitude limit of the catalogue varies significantly across the sky as a function of $Gaia$'s scanning law. We also provide the list of objects within our sample with available SDSS spectroscopy. We use this spectroscopic sample to characterise the observed structure of the white dwarf distribution in the H-R diagram.
Emission line star catalogues post-Gaia DR3: A validation of Gaia DR3 data using LAMOST OBA emission catalogue
盖亚DR 3和进一步的释放有可能识别和分类银河系中的新发射线恒星。利用LAMOST OBA发射星表中的发射线恒星参数，对Gaia DR 3的天体物理参数进行了全面的验证。我们比较不同的天体物理参数提供的盖亚DR 3与LAMOST光谱估计。通过使用更大的发射线恒星样本，我们执行全局多项式和分段线性拟合来更新经验关系，以将Gaia DR 3伪等效宽度转换为观测到的等效宽度，然后从分析中去除弱发射体。我们发现DR 3给出的发射线源分类与LAMOST OBA发射目录的分类是一致的。与gspphot和gspspec相比，Gaia DR 3的esphs模块估计的天体物理参数提供了更好的估计。提供了二次多项式关系以及用于等效宽度转换的分段线性拟合参数。我们注意到，具有弱Hα发射的LAMOST星在BP/RP谱中没有被识别为处于发射状态。这表明盖亚DR 3识别的发射线源是不完整的。此外，盖亚DR 3提供了关于发射线恒星样本的二元和可变性质的宝贵信息。
The SB9 catalogue: status, comparison with non-single stars from Gaia DR3 and evolution to SBX
Université Libre de Bruxelles（布鲁塞尔自由大学）；Royal Observatory of Belgium（比利时皇家天文台）；Observatoire astronomique de Strasbourg, CDS, Université de Strasbourg, CNRS, UMR 7550（斯特拉斯堡天文台，CDS，斯特拉斯堡大学，法国国家科学研究中心，UMR 7550）；Cerro Tololo Inter-American Observatory, NSF’s NOIRLab（塞罗托洛泛美天文台，NSF的NOIRLab）；Faculty of Mathematics & Physics, University of Ljubljana（卢布尔雅那大学数学与物理学院）；INAF - Osservatorio Astrofisico di Arcetri（意大利国家天体物理研究所-阿切尔蒂天文台）
Clean catalogues of blue horizontal-branch stars using Gaia EDR3
背景：蓝色水平分支恒星是非常古老的天体，可以用作研究银河系结构和形成历史的标记。为了创建一个蓝色水平分支恒星的干净天空目录，我们将Gaia数据发布2（DR 2）数据集与现有的参考目录进行交叉匹配，以根据Gaia DR 2参数定义选择标准。在盖亚早期数据发布3（EDR 3）发布后，这些方法得到了验证，并随后应用于最新版本。目的：该星表的目的是确定一组蓝色水平分支恒星候选者，这些候选者是通过光度和天体测量观测选出的，并且显示出低污染率。方法：我们将参考蓝色水平分支数据集与Gaia DR 2数据库进行交叉匹配，并定义了两套选择标准。首先，在Gaia DR 2-颜色和绝对G幅度空间中，其次，在Gaia DR 2-颜色和约化自行空间中。通过集中研究银河系的星系晕，在星表的两个子集中，主序星的污染被减少了，但这是以牺牲完整性为代价的，因为相对年轻的主序星不可能出现在那里。结果：我们提出了一个目录，基于盖亚EDR 3，57,377蓝色水平分支恒星。盖亚EDR 3视差用于选择16，794名候选人，自行用于识别另外40，583名候选人。
Post-common envelope binaries from SDSS - VII: A catalogue of white dwarf-main sequence binaries
我们提出了一个目录的1602白矮星主序星（WDMS）的光谱斯隆数字巡天数据发布6（SDSS DR 6）。其中，我们确定440作为新的WDMS二进制文件。我们从拟合所有127万个DR 6光谱的模板中选择WDMS二进制候选者，使用$χ^{2}$和信噪比中的组合约束。此外，我们使用星系演化探测器（GALEX）和UKIRT红外巡天（UKIDSS）的大小搜索的对象，其中两个组件之一占主导地位的SDSS光谱。我们使用分解/拟合技术来测量有效温度，表面重力，质量和距离的白矮星，以及光谱类型和距离的同伴在我们的目录。从这些恒星参数的分布和密度图，然后被用来研究的一般性质和选择效应的WDMS双星SDSS。我们还利用SDSS-GALEX-UKIDSS星等研究了WDMS双星在紫外到红外色空间的分布，以及它们的白矮星有效温度和伴星光谱类型。我们表明，WDMS双星可以非常有效地从单一的主序星和白矮星分离时，使用组合的紫外，光学和红外颜色选择。最后，我们还提供了径向速度为1068系统测量的\Lines{Na}{I}{8183.27,8194.81}吸收双峰和/或H $α$发射线。在具有多个SDSS光谱的系统中，我们发现了五个新的系统表现出显着的径向速度变化，将其确定为后共同包络二进制候选人。
Gaia Data Release 2. Cross-match with external catalogues - Algorithms and results
上下文虽然盖亚目录本身是一个非常强大的工具，但正是这种高精度档案与其他档案的结合，才真正为天文学研究开辟了惊人的可能性。归档的高级互操作基于交叉匹配，让用户感觉就像使用单个数据归档一样。数据检索不仅应跨数据归档工作，还应跨波长域工作。无缝访问数据的第一步是计算Gaia和外部调查之间的交叉匹配。目的。我们描述了盖亚数据发布2（DR 2）目录与密集调查（泛星DR 1，2 MASS，SDSS DR 9，GSC 2.3，URAT-1，allWISE，PPMXL和APASS DR 9）和稀疏目录（Hipparcos 2，Tycho-2和RAVE 5）的预计算交叉匹配所采用的算法和结果。方法.一种新的算法是专门为稀疏目录。详细描述了DR 1所采用算法的改进和变化。结果交叉匹配的输出是官方Gaia DR 2目录的一部分。交叉匹配结果的全局分析也被提出。
The Gaia/IPHAS and Gaia/KIS Value-Added Catalogues
我们提出了一个亚角秒的交叉匹配盖亚DR 2对北银河平面数据发布2（IPHAS DR 2）和开普勒-INT调查（KIS）的INT光度H-α调查。由此产生的增值目录（VAC）为盖亚测光提供了额外的精确测光（IPHAS的r，i和H-alpha，KIS的额外U和g）。在建立星表时，\gaia \DR 2中给出的自行被回退以匹配IPHAS DR 2的历元，从而确保高自行物体被适当地交叉匹配。目录分别载有IPHAS和KIS的7，927，224和791，071个源。对于每个包含的源的>5-sigma视差检测的要求意味着1- 1.5 kpc的距离被很好地覆盖。我们为每个编目对象定义了两个额外的参数：（i）$f_c$，一个依赖于盖亚天体测量拟合质量的星等示踪剂;（ii）$f_{FP}$，视差测量的假阳性率，从给定质量的天体测量拟合确定在给定的星等。基于这些参数的选择切割可以用于以受控和合理的方式清洁颜色-量值和颜色-颜色图。我们提供完整版和轻量版的VAC，其中VAC-light仅包含代表我们建议的纯度和完整性之间权衡的对象。星表的用途包括在匹配的数据集中识别新的变星，以及由于从主序星中分离出高光度恒星而更完整地识别H-α过量发射天体。
A Contaminant-Free Catalogue of Gaia DR2-WISE Galactic Plane Matches: Including the Effects of Crowding in the Cross-Matching of Photometric Catalogues
XP-TEAL: Gaia XP Tool for Emission and Absorption Lines II. Gaia-HELIX catalogue of H$α$ emitters in Gaia BP/RP spectra
Institut d’Estudis Espacials de Catalunya (IEEC)（加泰罗尼亚空间研究所）；Institut de Ciències del Cosmos (ICCUB), Universitat de Barcelona (UB)（巴塞罗那宇宙科学研究所，巴塞罗那大学）；Departament de Física Quàntica i Astrofísica (FQA), Universitat de Barcelona (UB)（量子物理与天体物理学系，巴塞罗那大学）
The Gaia GSP-Spec catalogue of interstellar extinctions, and stellar luminosities, radii, and masses
Université Côte d’Azur, Observatoire de la Côte d’Azur, CNRS, Laboratoire Lagrange（蔚蓝海岸大学、蔚蓝海岸天文台、法国国家科学研究中心、拉格朗日实验室）；I.N.A.F., Osservatorio Astronomico di Trieste（意大利国家天体物理研究所、的里雅斯特天文台）
Photometric recalibration of the SDSS Stripe 82 to a few milimagnitude precision with the stellar color regression method and Gaia EDR3
通过结合LAMOST DR 7、SDSS DR 12的光谱数据和Gaia EDR 3的校正光度数据，我们应用恒星颜色回归（SCR; Yuan et al. 2015 a）方法重新校准了Ivezić et al.（2007）的SDSS Stripe 82标准星表。在总共约30，000颗光谱目标恒星的情况下，我们绘制出了星表中存在的相对较大和强相关的光度零点误差，在$u$波段中$\sim$为2.5%，在$griz$波段中$\sim$为1%。我们的研究还证实了一些小的，但重要的幅度依赖性的错误，在$z$带的一些电荷耦合器件。各种测试表明，我们已经实现了在$u$频带中约5 mmag和在$griz$频带中约2 mmag的内部精度，这比以前的结果好约5倍。我们还将该方法应用于最新版本的星表（V4.2; Thanjavur et al. 2021），并发现沿着R. A的适度系统校准误差高达$\sim$ 1%。方向和较小的误差沿十二月方向。结果表明，SCR方法的功率时，结合光谱数据和盖亚光度测量在突破1%的精度障碍的地面光度测量。我们的工作为整个SDSS光度测量的重新校准铺平了道路，并对未来测量的校准具有重要意义。最后讨论了SCR方法在不同情况下的应用和改进。
