🔭 astrophysics

DESIVAST: A Catalog of Low-Redshift Voids using Data from the DESI DR1 Bright Galaxy Survey

यह शोध पत्र VoidFinder और V2 एल्गोरिदम का उपयोग करके DESI वर्ष 1 ब्राइट गैलेक्सी सर्वे से प्राप्त तीन वॉइड (void) कैटलॉग प्रस्तुत करता है, जो रेडशिफ्ट z=0.24 तक 1,400 से अधिक वॉइड्स की पहचान करते हैं और भविष्य के ब्रह्मांड संबंधी और पर्यावरणीय अध्ययनों के लिए SDSS डेटा के साथ उनकी निरंतरता को प्रमाणित करते हैं।

मूल लेखक: Hernan Rincon, Segev BenZvi, Kelly Douglass, Dahlia Veyrat, Jessica Nicole Aguilar, Steven Ahlen, Davide Bianchi, David Brooks, Todd Claybaugh, Shaun Cole, Axel de la Macorra, Peter Doel, Andreu Font-

प्रकाशित 2026-08-24

📖 5 मिनट में पढ़ें🧠 गहराई से पढ़ें

CC BY 4.0

मूल लेखक: Hernan Rincon, Segev BenZvi, Kelly Douglass, Dahlia Veyrat, Jessica Nicole Aguilar, Steven Ahlen, Davide Bianchi, David Brooks, Todd Claybaugh, Shaun Cole, Axel de la Macorra, Peter Doel, Andreu Font-Ribera, Jaime E. Forero-Romero, Enrique Gaztañaga, Satya Gontcho A Gontcho, Gaston Gutierrez, Klaus Honscheid, Cullan Howlett, Stephanie Juneau, Robert Kehoe, Sergey Koposov, Andrew Lambert, Martin Landriau, Laurent Le Guillou, Aaron Meisner, Ramon Miquel, John Moustakas, Gustavo Niz, Will Percival, Francisco Prada, Ignasi Pérez-Ràfols, Graziano Rossi, Eusebio Sanchez, Michael Schubnell, Hee-Jong Seo, David Sprayberry, Gregory Tarlé, Benjamin Alan Weaver, Hu Zou

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

ब्रह्मांड एक चिकना, खाली विस्तार नहीं है। विशालतम पैमानों पर, पदार्थ स्वयं को एक विशाल, जटिल नेटवर्क में व्यवस्थित करता है जिसे 'कॉस्मिक वेब' (cosmic web) के रूप में जाना जाता है। यह संरचना आकाशगंगाओं के घने समूहों से बनी है जो लंबी, पतली तंतुओं (filaments) द्वारा जुड़ी हुई हैं, और ये सभी विशाल, लगभग खाली बुलबुलों को घेरे हुए हैं जिन्हें 'वॉयड्स' (voids) कहा जाता है। ये वॉयड्स केवल रिक्त स्थान नहीं हैं; ये गतिशील क्षेत्र हैं जहाँ गुरुत्वाकर्षण ने पदार्थ को दूर धकेल दिया है, जिससे पीछे विशाल कम-घनत्व वाले क्षेत्र रह गए हैं जो ब्रह्मांड के अधिकांश आयतन पर कब्जा रखते हैं। क्योंकि ये खाली स्थान इतने बड़े हैं और इनका आकार अक्सर लगभग गोलाकार होता है, इसलिए वे ब्रह्मांड के विस्तार और 'डार्क एनर्जी' नामक रहस्यमय बल की हमारी समझ का परीक्षण करने के लिए अद्वितीय प्रयोगशालाओं के रूप में कार्य करते हैं। यह अध्ययन करने के लिए कि ये वॉयड्स कैसे बनते हैं और विकसित होते हैं, खगोलशास्त्री ब्रह्मांड के मूलभूत नियमों की जांच कर सकते हैं, जो केवल आकाशगंगाओं के घने समूहों को देखने की तुलना में एक अलग दृष्टिकोण प्रदान करता है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब 'डार्क एनर्जी स्पेक्ट्रोस्कोपिक इंस्ट्रूमेंट' (DESI) के डेटा का उपयोग करके इन कॉस्मिक वॉयड्स का मानचित्रण करने में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। यह उपकरण वर्तमान में आकाश के एक विशाल सर्वेक्षण को संचालित कर रहा है, जो ब्रह्मांड का एक विस्तृत त्रि-आयामी मानचित्र बनाने के लिए लाखों आकाशगंगाओं की दूरियों को माप रहा है। हर्नान रिनकॉन और सहयोगियों के नेतृत्व वाली टीम ने विशेष रूप से DESI डेटा के "ब्राइट गैलेक्सी सर्वे" (Bright Galaxy Survey) भाग पर ध्यान केंद्रित किया, जो निकटतम और सबसे चमकदार आकाशगंगाओं को कैप्चर करता है। उन्होंने इस पास के ब्रह्मांड में वॉयड्स के तीन अलग-अलग कैटलॉग बनाए, जो उस दूरी तक पहुँचते हैं जहाँ प्रकाश लगभग 2.4 बिलियन वर्षों तक यात्रा कर चुका है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके मानचित्र सटीक हों, उन्होंने वॉयड्स को खोजने के लिए दो अलग-अलग गणितीय विधियों का उपयोग किया: एक जो खाली स्थानों में तब तक गोले को बढ़ाता है जब तक कि वे आकाशगंगाओं से न टकरा जाएँ, और दूसरी जो आकाशगंगाओं के वितरण को पहाड़ियों और घाटियों के परिदृश्य की तरह मानती है, जिसमें निम्न बिंदुओं को वॉयड्स के रूप में पहचाना जाता है।

परिणाम के रूप में पहली विधि द्वारा खोजे गए लगभग 1,500 वॉयड्स और दूसरी विधि द्वारा खोजे गए कुछ सौ अधिक वॉयड्स का संग्रह प्राप्त हुआ। शोधकर्ताओं ने पाया कि दोनों विधियाँ एक ही कॉस्मिक परिदृश्य की थोड़ी भिन्न तस्वीरें प्रस्तुत करती हैं। पहली विधि ने छोटे, अधिक संख्या में वॉयड्स की पहचान की, जबकि दूसरी विधि ने कम, लेकिन बहुत बड़े वॉयड्स को खोजा जो अक्सर छोटे वॉयड्स को अपने भीतर समाहित किए हुए थे। यह अंतर कोई गलती नहीं है बल्कि इस बात का प्रतिबिंब है कि प्रत्येक एल्गोरिदम डेटा की व्याख्या कैसे करता है; एक विशिष्ट, अलग-थलग खाली क्षेत्रों को खोजने में बेहतर है, जबकि दूसरा पूरे सर्वेक्षण के आयतन को वॉयड्स से भरने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे लगभग कोई भी स्थान अनअकाउंटेड (unaccounted) नहीं बचता। टीम ने अपने नए DESI मानचित्रों की तुलना 'स्लोन डिजिटल स्काई सर्वे' (Sloan Digital Sky Survey) से बनाए गए पुराने मानचित्रों से भी की, जो एक पिछला प्रमुख प्रोजेक्ट था। उन्होंने पाया कि हालांकि वॉयड्स के सामान्य स्थान अच्छी तरह से मेल खाते थे, लेकिन खाली स्थानों की सटीक सीमाएं और आकार काफी भिन्न थे।

ये विसंगतियां मुख्य रूप से दोनों सर्वेक्षणों द्वारा आकाश को देखने के अलग-अलग तरीकों से उत्पन्न होती हैं। पुराना सर्वेक्षण उत्तरी आकाश के एक बड़े, निरंतर पैच को कवर करता था, जबकि नया DESI डेटा, अपने पहले रिलीज में, एक लंबे, संकीले स्ट्रिप को कवर करता है। आकार में इस अंतर का अर्थ है कि नए डेटा में पाए गए कई वॉयड्स सर्वेक्षण क्षेत्र के बिल्कुल किनारे पर स्थित हैं, जिससे उन्हें सटीक रूप से मापना कठिन हो जाता है। शोधकर्ताओं ने यह निर्धारित करके कि कौन से वॉयड्स अध्ययन के लिए सुरक्षित हैं और कौन से किनारे के बहुत करीब हैं, इसका समाधान किया। उन्होंने यह भी पाया कि दोनों सर्वेक्षणों ने तारों और आकाशगंगाओं की चमक मापने के तरीकों में भिन्नता के कारण आकाशगंगाओं को थोड़ा अलग तरह से गिना। चमक के इन माप में छोटे से अंतर ने यह बदल दिया कि किन आकाशगंगाओं को अंतिम सूची में शामिल किया गया, जिसने बदले में वॉयड्स के गणना किए गए आकार और स्थानों को बदल दिया। उल्लेखनीय रूप से, जबकि सैद्धांतिक मॉडल उम्मीद करते हैं कि ब्रह्मांड के विस्तार के साथ वॉयड्स का आकार बढ़ता है (अर्थात कम रेडशिफ्ट पर बड़े वॉयड्स), पिछले उच्च-रेडशिफ्ट कैटलॉग अक्सर इसके विपरीत—बहुत बड़े वॉयड्स की प्रचुरता—पाते थे, जो संभवतः कम-घनत्व वाले क्षेत्रों की पहचान करने में चुनौतियों के कारण था। नया लो-रेडशिफ्ट DESI कैटलॉग इस समस्या से बचता है क्योंकि यह एक वॉल्यूम-लिमिटेड सैंपल पर केंद्रित है जहाँ इन कम-घनत्व वाले क्षेत्रों की पहचान सबसे विश्वसनीय है।

इन तकनीकी अंतरों के बावजूद, यह अध्ययन पुष्टि करता है कि नया DESI डेटा ब्रह्मांड विज्ञान (cosmology) के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। टीम ने पाया कि उनके नए कैटलॉग में वॉयड्स लो-रेडशिफ्ट वातावरण के लिए अपेक्षाओं के अनुरूप हैं, जो कुछ उच्च-रेडशिफ्ट अध्ययनों में देखी गई विरोधाभासी प्रवृत्तियों से बचते हैं। उन्होंने यह भी अनुमान लगाया कि जैसे-जैसे DESI सर्वेक्षण जारी रहेगा और आकाश के अधिक हिस्से को कवर करेगा, पहचाने गए वॉयड्स की संख्या बढ़कर सबसे छोटी विधि के लिए 15,000 से अधिक और बड़े वाले के लिए लगभग 7,000 हो जाएगी। यह भविष्य का विस्तार खगोलविदों को एक बहुत बड़े, साझा क्षेत्र पर दोनों सर्वेक्षणों की तुलना करने की अनुमति देगा, जिससे वे 'एज इफेक्ट्स' (edge effects) हट जाएंगे जो वर्तमान में तुलना को जटिल बनाते हैं। फिलहाल, ये कैटलॉग यह अध्ययन करने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करते हैं कि आकाशगंगाएँ विभिन्न कॉस्मिक वातावरणों, जैसे कि कॉस्मिक वेब की घनी दीवारों से लेकर वॉयड्स की शांत शून्यता तक, में चलते समय कैसे बदलती हैं।

तकनीकी सारांश: DESIVAST: DESI डेटा रिलीज़ 1 ब्राइट गैलेक्सी सर्वे के डेटा का उपयोग करके लो-रेडशिफ्ट वॉइड्स के कैटलॉग

समस्या और प्रेरणा
कॉस्मिक वॉइड्स (Cosmic voids), जो ब्रह्मांड के विशाल कम घनत्व वाले क्षेत्र हैं, अद्वितीय गतिशील वस्तुएं और डार्क एनर्जी एवं मॉडिफाइड ग्रेविटी के लिए कॉस्मोलॉजिकल प्रोब के रूप में कार्य करते हैं। हालांकि पिछले वॉइड कैटलॉग स्लोन डिजिटल स्काई सर्वे (SDSS) का उपयोग करके बनाए गए थे, डार्क एनर्जी स्पेक्ट्रोस्कोपिक इंस्ट्रूमेंट (DESI) 4 करोड़ से अधिक लक्ष्यों के साथ एक नया बेंचमार्क प्रदान करता है। हालांकि, DESI डेटा से वॉइड कैटलॉग बनाना सर्वेक्षण लक्ष्य चयन, रेडशिफ्ट के साथ ट्रेसर घनत्व में भिन्नता, और सर्वे मास्क के प्रभाव के संबंध में चुनौतियां पेश करता है। विशेष रूप से, ट्रेसर घनत्व को ध्यान में रखने वाले वेटिंग एल्गोरिदम कृत्रिम रूप से बड़े वॉइड्स का पता लगाने की ओर ले जा सकते हैं, जबकि कम घनत्व वाले क्षेत्रों की सटीक पहचान करने और पर्यावरण के रूप में गैलेक्सी गुणों का अध्ययन करने के लिए वॉल्यूम-लिमिटेड सैंपल (volume-limited samples) को प्राथमिकता दी जाती है। यह शोध पत्र गैलेक्सी-एनवायरनमेंट वेरिएशन और कॉस्मोलॉजिकल टेस्ट्स को सुगम बनाने के लिए DESI डेटा रिलीज़ 1 (DR1) का उपयोग करके लो-रेडशिफ्ट, वॉल्यूम-लिमिटेड वॉइड कैटलॉग की आवश्यकता को संबोधित करता है।

कार्यप्रणाली (Methodology)
लेखकों ने $z \le 0.24$ के भीतर रेडशिफ्ट सीमा के भीतर DESI ब्राइट गैलेक्सी सर्वे (BGS) के ब्राइट गैलेक्सीज़ के एक वॉल्यूम-लिमिटेड सैंपल का उपयोग करके वॉइड कैटलॉग का निर्माण किया। चयन मानदंडों में सिंथेसाइज्ड SDSS $r$ -बैंड एब्सोल्यूट मैग्नीट्यूड $M_r \le -20$ वाली गैलेक्सीज़ शामिल थीं, जिन्हें $z=0.1$ के लिए K-करेक्शन और इवोल्यूशनरी इफेक्ट्स ( $E$ -करेक्शन) के लिए सुधारा गया था। यह सुनिश्चित करने के लिए कि चार ओवरलैपिंग सर्वे पासेस तक के क्षेत्रों का अवलोकन किया गया है, एक कठोर कोणीय मास्क (angular mask) लागू किया गया, जिसके परिणामस्वरूप 2,320 deg² उत्तरी गैलेक्टिक कैप और 386 deg² दक्षिणी गैलेक्टिक कैप में 479,486 गैलेक्सीज़ का अंतिम सैंपल प्राप्त हुआ।

दो प्राथमिक एल्गोरिदम का उपयोग करके तीन अलग-अलग वॉइड कैटलॉग जनरेट किए गए, जो वॉइड एनालिसिस सॉफ्टवेयर टूलकिट (VAST) में कार्यान्वित हैं:

VoidFinder: एक स्फीयर-ग्रोइंग एल्गोरिदम जो गैलेक्सीज़ को "वॉल" (wall) और "फील्ड" (field) क्षेत्रों में विभाजित करता है। यह वॉइड्स को "वॉल" गैलेक्सीज़ द्वारा घिरे "मैक्सिमल स्फेयर्स" (maximal spheres) के रूप में पहचानता है।
V2 (ZOBOV): एक वॉटरशेड एल्गोरिदम जो लो-डेंसिटी बेसिन ("ज़ोन") को परिभाषित करने के लिए वोरोनोई टेसेलेशन (Voronoi tessellation) का उपयोग करता है। दो प्रूनिंग विधियाँ लागू की गईं:
- V2 $_{REVOLVER}$ : सभी व्यक्तिगत ज़ोन को बिना संयोजित किए वॉइड्स के रूप में मानता है।
- V2 $_{VIDE}$ : अधिकतम लिंकिंग डेंसिटी थ्रेशोल्ड के आधार पर आसन्न ज़ोन को संयोजित करता है और एक सेंट्रल-डेंसिटी कट लागू करता है, जिसके परिणामस्वरूप ओवरलैपिंग वॉइड्स का एक पदानुक्रम (hierarchy) प्राप्त होता है।

सर्वेक्षण सीमा प्रभावों (boundary effects) को कम करने के लिए, लेखकों ने सर्वेक्षण किनारों के 30 $Mpc\ h^{-1}$ के भीतर के क्षेत्रों को छोड़कर एक फिड्यूशियल वॉल्यूम ( $V_{fid}$ ) को परिभाषित किया। सांख्यिकीय अनिश्चितताओं का अनुमान AbacusSummit N-body सिमुलेशन से प्राप्त 25 AMTL मॉक कैटलॉग का उपयोग करके लगाया गया था, जबकि मैग्नीट्यूड माप से संबंधित व्यवस्थित अनिश्चितताओं का आकलन DESI और SDSS फोटोमेट्री के बीच स्कैटर के आधार पर मैग्नीट्यूड कट्स को बदलकर किया गया था।

प्रमुख योगदान और परिणाम
यह पेपर DESIVAST DR1 वैल्यू-ऐडेड कैटलॉग प्रस्तुत करता है, जिसमें तीन वॉइड कैतालॉग शामिल हैं:

VoidFinder: 1,489 इंटीरियर वॉइड्स (एज वॉइड्स सहित 3,765 कुल)।
V2 $_{REVOLVER}$ : 389 इंटीरियर वॉइड्स (1,992 कुल)।
V2 $_{VIDE}$ : 297 इंटीरियर वॉइड्स (1,478 कुल, जिनमें से 249 टॉप-लेवल "पैरेंट" वॉइड्स हैं जो एक दूसरे के ऊपर ओवरलैप नहीं होते हैं)।

मुख्य निष्कर्ष:

वॉइड गुण (Void Properties): VoidFinder वॉइड्स छोटे और अधिक संख्या में हैं, जिनका मीडियन प्रभावी रेडियस $15.7 \pm 0.1$ $Mpc\ h^{-1}$ है। V2 वॉइड्स बड़े हैं, जिनका मीडियन प्रभावी रेडियस $19.8 \pm 0.2$ $Mpc\ h^{-1}$ (REVOLVER) और $19.3 \pm 0.3$ $Mpc\ h^{-1}$ (VIDE) है।
वॉल्यूम फिलिंग (Volume Filling): V2 एल्गोरिदम VoidFinder की तुलना में सर्वेक्षण के आयतन के एक बड़े हिस्से को भरते हैं। V2 $_{REVOLVER}$ फिड्यूशियल वॉल्यूम के 98.7% को वॉइड के रूप में पहचानता है, जबकि VoidFinder 62.8% की पहचान करता है।
गैलेक्सी मेंबरशिप: वॉल्यूम फिलिंग के अनुरूप, V2 $_{REVOLVER}$ 98.6% गैलेक्सीज़ को वॉइड्स के भीतर रखता है, जबकि VoidFinder केवल 22.8% को रखता है।
SDSS के साथ तुलना: लेखकों ने पुन: संसाधित SDSS DR7 वॉइड कैटलॉग के साथ DESIVAST कैटलॉग की तुलना की। हालांकि मीडियन वॉइड रेडियस और वॉल्यूम फ्रैक्शन अनिश्चितताओं के भीतर सहमत थे, दोनों सर्वेक्षणों के बीच वॉल्यूम ओवरलैप में महत्वपूर्ण अंतर देखे गए। VoidFinder के लिए, सामान्य वॉल्यूम का 50.1% दोनों सर्वेक्षणों में वॉइड के रूप में पहचाना गया, जबकि V2 $_{VIDE}$ के लिए केवल 35.8% ओवरलैप हुआ।
एज इफेक्ट्स (Edge Effects): DESI DR1 के पतले कोणीय मास्क के कारण, प्रारंभिक कैटलॉग में पहचाने गए वॉइड्स में से 60% से अधिक को "एज वॉइड्स" के रूप में वर्गीकृत किया गया। सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए फिड्यूशियल वॉल्यूम कट आवश्यक था।

महत्व और दावे
लेखक कहते हैं कि ये कैटलॉग कॉस्मिक एनवायरनमेंट के साथ गैलेक्सी गुणों के परिवर्तन और कॉस्मोलॉजिकल अध्ययनों के लिए उपयुक्त हैं। वे इस बात पर जोर देते हैं कि हालांकि वॉइड के गुण (आकार, वॉल्यूम फ्रैक्शन) SDSS परिणामों के साथ आम तौर पर सुसंगत हैं, वॉल्यूम ओवरलैप में अंतर का कारण गैलेक्सी चयन, सर्वे मास्क और दोनों सर्वेक्षणों के बीच पूर्णता (completeness) में भिन्नता है।

यह पेपर विनम्रतापूर्वक दावा करता है कि वॉल्यूम ओवरलैप में असहमति के बावजूद, VoidFinder विभिन्न सर्वेक्षण डिजाइनों के बीच समान निम्न-घनत्व वाले क्षेत्रों की पहचान करने में लचीलापन प्रदर्शित करता है। लेखक नोट करते हैं कि वर्तमान DR1 कैटलॉग सर्वे मास्क द्वारा सीमित हैं, लेकिन वे अनुमान लगाते हैं कि एक पूर्ण DESI सर्वेक्षण लगभग 15,000 इंटीरियर VoidFinder वॉइड्स और 7,000 इंटीरियर V2 वॉइड्स प्रदान करेगा, जिससे DESI और SDSS के बीच इंटीरियर वॉइड्स के अधिक मजबूत तुलना संभव हो सकेगी। इन कैटलॉग को प्रत्येक आगामी DESI डेटा रिलीज़ के साथ अपडेट किया जाना प्रस्तावित है।

इसी तरह के और पेपर