Búsqueda de nuevas
subenanas calientes con la
ayuda del Observatorio Virtual
1Oreiro
R., 2,3Rodríguez-López C.,
4García-Torres, M., 4Solano E., 3Ulla A.
1: Institute of Astronomy (KULeuven)
2: Laboratoire d’Astrophysique de Toulouse-Tarbes
3: Universidade de Vigo
4: LAEFF-INTA
SVO Thematic Network
INTRODUCCIÓN
METODOLOGÍA
El Observatorio Virtual (VO1, de sus siglas en inglés) ya
ha demostrado ser una potente herramienta de detección
de nuevos candidatos azules. En particular, la reciente
detección de una subenana caliente de helio (He-sdB)
(Caballero & Solano, 2007) abre las puertas a la
búsqueda masiva de este tipo de objetos en los archivos
y servicios del VO.
Para un determinado campo de observación hacemos uso del
potencial de Aladin2 para seleccionar candidatos a subenanas
calientes. Puesto que estas estrellas son objetos azules, el
criterio de selección se basa en escoger candidatos con similares
propiedades fotométricas. Este proceso de selección consiste en:
Las subenanas calientes constituyen un estado evolutivo
intermedio entre la Rama de Gigantes y la fase de Enana
Blanca (Heber, 1986). Una fracción de estos objetos
presentan pulsaciones estelares, lo que nos permite
estudiar su estructura interna y con ello comprender
mejor su estado evolutivo.
OBJETIVOS
Nuestro objetivo principal es la detección de subenanas
calientes no previamente catalogadas haciendo uso de
herramientas del VO. En una primera fase exploraremos
los campos de observación de los satélites
astrosismológicos CoRoT y KEPLER.
Fig.1: En rojo, objetos del catálogo
2MASS. Dentro de los cuadrados
verdes, objetos de 2MASS a los
que se ha aplicado el filtro J-K <
0.5,
6<J<15  3025 objetos
filtrados.
Fig.2: Correlación de los objetos
filtrados en el paso anterior (en
azul) con objetos del catálogo
TYCHO, en rojo  85 objetos
filtrados
-- filtro base de datos 2MASS3: selección de objetos azules (JK<0.5) y dentro del rango 6<J<15, típico para subenanas
calientes (Stark & Wade, 2003).
-- filtro base de datos Tycho4: de la lista de candidatos anterior,
seleccionamos aquellos objetos con contrapartida en el catálogo
Tycho-2, a menos de 3.5’’ y con VT-K < 0.5.
-- comprobamos que los objetos filtrados no estén ya catalogados
dentro de la base de datos de subenanas calientes (Østensen,
2006).
-- comprobamos que los objetos filtrados no estén catalogados
como estrellas OB5.
Mostramos un ejemplo de la interfaz gráfica de Aladin en las
Figs.1-4, para un campo de 1o. Una vez preparado el script
correspondiente , este proceso de identificación de candidatos
tarda del orden de 17 s.
Fig.3: De los objetos anteriores
(en rojo), filtramos los que
cumplen VT-K < 0.5 (dentro de los
cuadrados verdes)  17 objetos
filtrados
Fig.4: En rojo, los objetos
anteriores
que
no
están
catalogados
como
subenanas
calientes. En azul, estrellas OB. En
verde, objetos candidatos a
subenanas  17 objetos.
TRABAJO FUTURO
Los objetos candidatos a subenanas calientes serán
confirmados
con
la
realización
de
campañas
espectroscópicas. Asimismo, hemos comenzado a aplicar
técnicas de Minería de Datos para una mejor
diferenciación de las subenanas calientes respecto a otros
tipos espectrales, como Enanas Blancas o Variables
Cataclísmicas. Hemos partido de un conjunto de objetos
obtenidos del SDSS6, formado por Enanas Blancas,
subenanas calientes y Variables Cataclísmicas. Cada uno
de estos objetos viene descrito por el valor de la magnitud
en los filtros u, g, r, i y z del SDSS y de todos los colores
posibles que surjan a partir de los filtros.
En un primer análisis se han utilizado
tres tipos de clasificadores: NaïveBayes, SVM (Support Vector Machine)
con kernel lineal y polinómico de grado
3 y NN (Nearest Neighbour) con 1 y 5
vecinos. Las matrices de confusión
obtenidas indican que los parámetros
utilizados no son suficientes para
discriminar entre las tres clases de
objetos, y por ello continuamos
trabajando en una implementación de
criterios más eficaz .
REFERENCIAS
Caballero J. A. & Solano E., 2007, ApJ, 665, L151
Heber U., 1986, A&A, 155, 33
Østensen R., 2006
Stark, M.A. & Wade, R., 2003, AJ 126, 1455
1 VO: http://www.ivoa.net
2 Aladin: http://aladin.u-strasbg.fr/aladin.gml
3 Vizier Online Data Catalog, II/246
(Cutri R. M et al. 2003)
4 Vizier Online Data Catalog, I/259
(Høg E. et al., 2000, A&A, 355, L27)
5 Vizier Online Data Catalog, V/125
(Reed C., 2003, AJ, 125, 2531)
6Vizier Online Data Catalog, II/282
(Adelman-MacCarthy et al., 2008, ApJS, 175, 297
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