J-PAS & FLAMINGO: Cosmic voids and void galaxies in the gravitational landscape of photometric surveys

Résumé technique : J-PAS & FLAMINGO : Vides cosmiques et galaxies de vides dans le paysage gravitationnel des relevés photométriques

Énoncé du problème
Les relevés photométriques, tels que le Javalambre Physics of the Accelerating Universe Astrophysical Survey (J-PAS), offrent un mécanisme puissant pour cartographier la structure à grande échelle de l'Univers. Cependant, l'identification des vides cosmiques et la caractérisation de leurs galaxies résidentes sont considérablement entravées par les erreurs de redshift photométrique (photo-z). Ces erreurs lissent les positions le long de la ligne de visée des galaxies, déformant la toile cosmique sous-jacente et compliquant l'extraction d'un inventaire impartial des propriétés des vides et des effets environnementaux sur la formation des galaxies. Bien que les vides soient des composantes essentielles de la Toile Cosmique et servent de sondes cosmologiques fondamentales, leur détection dans les relevés photo-z reste un défi en raison du flou des champs de densité.

Méthodologie
Les auteurs emploient une approche à deux niveaux utilisant des mocks de galaxies dérivés de la simulation hydrodynamique FLAMINGO à un redshift de $z=0,3$ avec une limite de magnitude apparente de $m_i < 20$. Deux échantillons distincts sont construits :

1. FBI (FLAMINGO-based Ideal) : Un échantillon de référence avec les positions originales et non altérées des galaxies.
2. JP (FLAMINGO-based J-PAS) : Un échantillon où les coordonnées des galaxies sont déplacées le long de la ligne de visée pour émuler les erreurs de photo-z réalistes de J-PAS, modélisées à l'aide du pipeline TOPz et des statistiques de l'EDR2024 de J-PAS.

Pour atténuer l'impact de ces erreurs de redshift, l'étude s'éloigne de l'analyse directe du champ de densité. Au lieu de cela, elle calcule un champ de potentiel quasi-gravitationnel dérivé du logarithme de la densité numérique des galaxies ($\ln(1+\delta)$). Cette approche agit comme un filtre passe-bas, supprimant le bruit à petite échelle tout en préservant les caractéristiques dynamiques à grande échelle.

L'identification des vides est réalisée à l'aide d'un algorithme de partage de bassin versant (watershed) appliqué à ce champ de quasi-potentiel. Plus précisément, l'algorithme identifie les minima locaux dans le quasi-potentiel négatif, qui correspondent aux centres d'expansion de « super-vides » dynamiquement dominants. Cette méthode isole les vides qui sont gravitationnellement répulsifs ($\Phi > 0$) et en expansion, filtrant ainsi efficacement les sous-vides plus petits ou ceux dominés par des surdensités environnantes (le phénomène « void-in-cloud »).

Suite à l'identification des vides, les auteurs définissent des échantillons de galaxies de cœur de vide (résidant dans des régions sphériques englobant 50 % de la densité moyenne du vide et satisfaisant un seuil de densité locale) ainsi qu'un échantillon de comparaison de galaxies dans des régions de haute densité. L'étude se concentre sur les galaxies massives ($M_* \ge 10^{10} M_\odot$).

Contributions clés et résultats
L'étude évalue l'efficacité de la méthode du quasi-potentiel en comparant les populations de vides et les propriétés des galaxies dans les échantillons FBI et JP.

• Identification et récupération des vides :

  • L'approche du quasi-potentiel identifie avec succès les vides dynamiquement pertinents dans l'échantillon JP malgré les erreurs de photo-z. Bien que l'échantillon JP présente une abondance de vides légèrement inférieure et un décalage marginal vers des formes plus grandes et moins sphériques, les distributions de taille et d'ellipticité montrent une forte correspondance avec l'échantillon FBI.
  • Les tests de Kolmogorov-Smirnov n'indiquent aucune différence statistiquement significative dans les distributions d'ellipticité entre les deux mocks.
  • La récupération individuelle des vides est robuste : environ 425 vides (sur 1074 dans FBI et 817 dans JP) sont récupérés avec une intersection sur union (IoU) $> 0,5$. Ces vides récupérés occupent $\sim 63 \%$ du volume du quasi-potentiel seuillé dans l'échantillon FBI et présentent un excellent accord dans les distributions de taille et de forme avec leurs homologues FBI.

• Profils de densité :

  • L'impact principal des erreurs de photo-z se manifeste par une contamination des intérieurs de vides. Dans l'échantillon JP, les profils de densité des vides montrent une augmentation artificielle de la densité centrale et une réduction du contraste des limites de haute densité. Cela est attribué aux galaxies des régions de haute densité qui sont dispersées dans les intérieurs de vides en raison des incertitudes de redshift.
  • Malgré cela, les vides identifiés dans les deux échantillons présentent principalement des profils de densité de type R (augmentant de manière fluide depuis le centre), indiquant qu'il s'agit de sous-densités profondes et en expansion plutôt que de systèmes de type « void-in-cloud » en train de s'effondrer.

• Propriétés des galaxies de vide :

  • L'étude confirme que les tendances environnementales attendues sont préservées dans le mock JP. Comparées aux galaxies des régions de haute densité, les galaxies de cœur de vide dans les deux échantillons présentent :
    • Des masses stellaires plus faibles (avec une absence distincte de galaxies massives $M_* > 10^{11,5} M_\odot$ dans l'échantillon FBI).
    • Des couleurs plus bleues ($g-r$).
    • Une activité de formation d'étoiles accrue (SFR et sSFR plus élevés).
  • Bien que l'échantillon JP montre une légère contamination de galaxies massives entrant dans les vides (décalant la fonction de masse stellaire à $M_* \gtrsim 10^{11}$), la tendance fondamentale des galaxies de vide étant de plus faible masse, plus bleues et plus actives en formation d'étoiles reste détectable.

Signification et limites
L'article affirme qu'un champ de potentiel quasi-gravitationnel sert d'outil efficace pour atténuer les erreurs de photo-z de l'ordre attendu pour le relevé J-PAS. En exploitant les propriétés de lissage du quasi-potentiel, la méthode permet l'identification robuste de sous-densités dynamiquement dominantes qui sont moins sensibles au bruit à petite échelle et au lissage de redshift. Par conséquent, ce cadre permet la détection des vides et la préservation des tendances des galaxies de vide massives dans les futurs relevés photométriques.

Les auteurs notent des limites spécifiques :

• L'étude est restreinte aux galaxies massives ($M_* \ge 10^{10} M_\odot$) en raison des limites de résolution de la simulation FLAMINGO ; les propriétés des galaxies de vide de plus faible masse ne sont pas couvertes.
• Le présent travail est une application de la méthode du quasi-potentiel aux mocks de J-PAS plutôt qu'une validation méthodologique complète ; un article compagnon dédié à la calibration quantitative des paramètres est prévu.
• L'analyse n'inclut pas encore les systématiques complètes du relevé telles que les masques angulaires, les fonctions de sélection ou les distorsions dans l'espace des redshifts, qui seront abordées dans des travaux futurs appliquant cette méthode à des données réelles et à de plus grands relevés comme Euclid.