🔭 astrophysics

New $H(z)$ measurement at Redshift = 0.12 with DESI Data Release 1

En utilisant des données du premier relevé de DESI sur plus de 4 000 galaxies massives, cette étude détermine une nouvelle valeur du paramètre de Hubble à un redshift de 0,12, soit $H(z=0.12)=71,33 \pm 4,20~{\rm km~s^{-1}~Mpc^{-1}}$ , en accord avec les mesures précédentes.

Auteurs originaux : Ze-fan Wang, Lei Lei, Yi-zhong Fan

Publié 2026-04-17

📖 4 min de lecture☕ Lecture pause café

CC BY 4.0

Auteurs originaux : Ze-fan Wang, Lei Lei, Yi-zhong Fan

Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

🕵️‍♂️ L'Enquête : Pourquoi l'univers s'étire-t-il ?

Imaginez que l'univers est un gâteau qui gonfle dans un four. Les astronomes savent qu'il gonfle, mais ils ne sont pas d'accord sur la vitesse à laquelle il grandit. C'est ce qu'on appelle la « tension de Hubble ». Certains disent qu'il gonfle vite, d'autres disent qu'il gonfle lentement. Pour trancher, il faut une mesure très précise et indépendante, qui ne dépend pas des théories actuelles.

C'est là qu'intervient l'équipe de Wang, Lei et Fan. Ils ont utilisé les données du DESI (un gigantesque télescope robotisé aux États-Unis) pour trouver une nouvelle façon de mesurer cette vitesse.

⏳ La Méthode : Les Galaxies comme Horloges Cosmiques

Pour mesurer la vitesse d'expansion, les chercheurs ont besoin de connaître l'âge des choses qui s'éloignent. Mais comment connaître l'âge d'une galaxie ?

Ils ont choisi un groupe très spécial de galaxies : les galaxies « passives ».

L'analogie : Imaginez une forêt où les arbres ont tous poussé très vite il y a longtemps, puis ont arrêté de grandir. Ils ne font plus de nouvelles feuilles (pas de nouvelles étoiles). Ils sont juste là, vieillissant tranquillement.
Pourquoi c'est utile ? Parce qu'elles ne changent pas beaucoup, on peut les comparer comme des horloges. Si vous regardez deux de ces horloges à des distances différentes (donc à des époques différentes), la différence de leur « âge » vous dit à quelle vitesse l'univers s'est étiré entre les deux moments.

🔍 Le Travail de Détective : Comment ils ont fait ?

Le Tri (La Sélection) :
Avec les données du DESI (qui contient des millions de spectres de galaxies), ils ont fait un tri rigoureux. Ils ont cherché des galaxies :
- Très massives (comme de gros rochers).
- Qui ne fabriquent plus d'étoiles (très calmes).
- Qui ont une couleur et une forme spécifiques (comme des ellipsoïdes rouges).
- Résultat : Ils ont isolé 4 000 horloges parfaites parmi des millions de candidates.
L'Analyse (Le Fitting) :
Ils ont utilisé un logiciel intelligent appelé BAGPIPES.
- L'analogie : Imaginez que vous essayez de deviner l'âge d'une personne en regardant une photo de son visage. Vous analysez les rides, la couleur de la peau, etc. Ici, le logiciel analyse la « lumière » de la galaxie (son spectre) pour reconstituer son histoire : « Quand a-t-elle commencé à former des étoiles ? Quand a-t-elle arrêté ? »
- Ils ont comparé la lumière réelle observée par le télescope avec des modèles théoriques pour trouver l'âge exact de chaque galaxie.
Le Calcul de la Vitesse :
Une fois qu'ils avaient l'âge de ces galaxies à différentes distances (donc à différents moments dans le passé), ils ont calculé la pente de la courbe.
- En termes simples : Ils ont mesuré combien de temps il a fallu à l'univers pour passer d'un âge à un autre. Cette différence de temps divisée par la différence de distance donne la vitesse d'expansion, notée H(z).

📊 Les Résultats : Une Nouvelle Mesure

Leur calcul a donné un résultat précis pour un moment où l'univers avait un certain âge (un décalage vers le rouge de z = 0,12, ce qui est assez proche de nous dans le temps cosmique) :

Vitesse d'expansion : 71,33 km/s par mégaparsec.

(Traduction : Plus une galaxie est loin, plus elle s'éloigne vite. Ici, pour chaque million de parsecs de distance, la vitesse augmente de 71,33 km/s.)

Ce chiffre est très cohérent avec d'autres mesures, ce qui renforce notre confiance dans notre compréhension de l'univers, même si le mystère de la « tension de Hubble » (la différence avec d'autres méthodes) n'est pas totalement résolu.

🌟 Pourquoi c'est important ?

Cette étude est importante car elle utilise une méthode indépendante. Elle ne dépend pas des modèles complexes du Big Bang pour être calculée, elle repose uniquement sur le fait que ces galaxies sont de bonnes horloges.

C'est comme si, pour vérifier l'heure, vous utilisiez non seulement une montre électronique (les autres méthodes), mais aussi le soleil, une horloge à sable et le battement de votre cœur. Si toutes donnent la même heure, vous êtes sûr de l'heure qu'il est !

En résumé :
Les chercheurs ont pris 4 000 galaxies « tranquilles » comme des horloges cosmiques, ont utilisé un super-ordinateur pour lire leur histoire, et ont ainsi mesuré la vitesse à laquelle notre univers grandit aujourd'hui. C'est une étape de plus pour comprendre le destin de notre cosmos.

1. Problématique et Contexte

La mesure précise du paramètre de Hubble, $H(z)$ , est fondamentale pour comprendre l'histoire de l'expansion de l'Univers et tester le modèle cosmologique standard ( $\Lambda$ CDM). Actuellement, une tension significative existe entre les mesures de $H_0$ dérivées du fond diffus cosmologique (CMB, Planck) et celles issues des supernovae de type Ia ou des céphéides locales.

Pour résoudre cette tension, il est crucial de disposer de sondes indépendantes du modèle cosmologique. L'une des méthodes les plus robustes est l'utilisation des « chronomètres cosmiques » (Cosmic Chronometers - CC). Cette approche repose sur la mesure de la dérivée de l'âge cosmique par rapport au décalage vers le rouge ($dz/dt$), permettant de calculer directement $H(z)$ via la relation :
$H(z) = -\frac{1}{1+z} \frac{dz}{dt}$
La clé de cette méthode réside dans la sélection de galaxies massives et passives (sans formation d'étoiles récente), dont l'évolution stellaire est synchronisée, agissant ainsi comme des horloges fiables.

2. Méthodologie

Les auteurs ont exploité les données de la première publication de données (DR1) du Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), combinées aux relevés d'imagerie du DESI Legacy Imaging Surveys.

A. Sélection de l'échantillon

À partir d'un catalogue de plus de 18 millions de cibles, les auteurs ont sélectionné un échantillon de galaxies passives en appliquant des critères stricts pour garantir leur fiabilité en tant que chronomètres cosmiques :

Morphologie : Sélection des galaxies de type précoce (elliptiques/lenticulaires).
Masse et taux de formation d'étoiles : Masse stellaire élevée ( $\log_{10}(M_*/M_\odot) > 11$ ) et taux de formation d'étoiles spécifique très faible ( $\log_{10}(sSFR) < -11$ ).
Lignes d'émission : Élimination des galaxies présentant des lignes d'émission fortes (EW < 4 Å pour [O II], H $\beta$ , H $\alpha$ ) et un rapport signal/bruit (S/N) faible sur ces lignes.
Indices spectraux : Utilisation du rapport des raies d'absorption Ca II H/K (< 1.3) et coupure sur le décalage vers le rouge ( $z < 0.2$ ) pour maximiser la qualité du spectre.
Résultat final : Un échantillon de 3 429 galaxies massives et passives.

B. Analyse Spectrale et Modélisation

Les auteurs ont utilisé le code BAGPIPES (Bayesian Analysis of Galaxies for Physical Inference and Parameter EStimation) dans une version modifiée (suppression des priors cosmologiques) pour effectuer un ajustement complet du spectre (full-spectrum fitting) couplé aux données photométriques.

Modèles de formation stellaire (SFH) : Deux modèles ont été testés :
1. Un taux de formation d'étoiles exponentiellement décroissant avec un délai (DED).
2. Une loi de puissance double (DPL).
Composantes physiques : Le modèle inclut la synthèse des populations stellaires (BC03), l'atténuation par la poussière (loi Calzetti), l'émission nébulaire (CLOUDY) et un modèle de bruit corrélé (Gaussian Process) pour traiter les incertitudes systématiques des données spectrales.
Validation : Des tests de convergence (test de dip de Hartigan) et d'asymétrie (skewness) des distributions a posteriori ont été appliqués pour rejeter les ajustements de mauvaise qualité.

C. Calcul de $H(z)$

Pour dériver $H(z)$ :

L'échantillon est divisé en binaires de décalage vers le rouge et de masse stellaire.
L'âge médian est calculé pour chaque bin, avec une estimation de l'erreur basée sur la déviation absolue médiane (MAD).
Pour minimiser les covariances, une méthode de différence non adjacente est utilisée pour estimer la dérivée $dz/dt$.
Les valeurs de $H(z)$ sont ensuite moyennées par pondération inverse de la variance.

3. Contributions Clés et Résultats

A. Propriétés de l'échantillon

L'analyse confirme que l'échantillon sélectionné est homogène et conforme aux attentes théoriques :

Masses stellaires élevées : $\log_{10}(M_*/M_\odot) \approx 11.16$ .
Évolution passive : Faible extinction ( $A_V \approx 0.1$ mag) et faible taux de formation d'étoiles spécifique.
Tendance "Mass-Downsizing" : Les galaxies plus massives montrent des échelles de temps de formation plus courtes, confirmant les scénarios de formation hiérarchique.
Âge et Redshift : Les âges stellaires dérivés décroissent avec le redshift, en accord avec le modèle $\Lambda$ CDM, sans avoir utilisé de prior cosmologique dans l'ajustement.

B. Nouvelle Mesure de $H(z)$

La mesure principale obtenue à un redshift moyen de $z = 0.12$ est :
$H(z = 0.12) = 71.33 \pm 3.45 \text{ (stat.) } \pm 1.71 \text{ (binning)} \pm 1.67 \text{ (SFH)} \text{ km s}^{-1} \text{Mpc}^{-1}$
Soit une incertitude totale de $\pm 4.20$ km s $^{-1}$ Mpc $^{-1}$ .

C. Analyse des Incertitudes Systématiques

Les auteurs ont évalué les sources d'incertitude systématique en variant :

La stratégie de binning (espacement égal vs population égale, nombre de bins).
Le choix du modèle de formation stellaire (DED vs DPL).
Les résultats montrent que les variations dues au binning ( $\Delta H_{bin} \approx 1.71$ ) et au choix du SFH ( $\Delta H_{SFH} \approx 1.67$ ) sont bien maîtrisées et ajoutées en quadrature à l'erreur statistique.

4. Signification et Conclusion

Cette étude représente une avancée significative dans l'utilisation des données de DESI DR1 pour la cosmologie observationnelle.

Indépendance du modèle : La mesure est dérivée de manière quasi-indépendante du modèle cosmologique, offrant un point de contrôle crucial pour la tension de Hubble.
Concordance : La valeur obtenue ( $71.33 \pm 4.20$ ) est en excellent accord avec les mesures précédentes utilisant la méthode des chronomètres cosmiques et avec les prédictions du modèle $\Lambda$ CDM (Planck 2020) à ce redshift.
Méthodologie robuste : L'article démontre la puissance de l'ajustement complet de spectre (full-spectrum fitting) couplé à des données photométriques pour contraindre les âges stellaires avec une grande précision, même à faible redshift.

En conclusion, ce travail consolide la méthode des chronomètres cosmiques et ouvre la voie à des mesures de $H(z)$ encore plus précises avec les futurs relevés (comme Euclid ou le WST) et des échantillons plus vastes, notamment à des redshifts plus élevés ( $z > 1$ ).