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

Este artigo apresenta três catálogos de vazios derivados do DESI Year 1 Bright Galaxy Survey usando os algoritmos VoidFinder e V2, identificando mais de 1.400 vazios até o redshift z=0,24 e validando sua consistência com dados do SDSS para futuros estudos cosmológicos e ambientais.

Autores originais: 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-

Publicado 2026-08-24

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CC BY 4.0

Autores originais: 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

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

O universo não é uma extensão suave e vazia. Nas maiores escalas, a matéria organiza-se numa vasta e intrincada rede conhecida como teia cósmica. Esta estrutura consiste em aglomerados densos de galáxias conectados por longos e finos filamentos, todos rodeando enormes bolhas, quase vazias, chamadas vazios. Estes vazios não são meramente lacunas; são regiões dinâmicas onde a gravidade afastou a matéria, deixando para trás vastas subdensidades que ocupam a maior parte do volume do cosmos. Como estes espaços vazios são tão grandes e as suas formas são frequentemente aproximadamente esféricas, eles servem como laboratórios únicos para testar a nossa compreensão da expansão do universo e da misteriosa força conhecida como energia escura. Ao estudar como estes vazios se formam e evoluem, os astrónomos podem investigar as leis fundamentais que governam o cosmos, oferecendo uma perspetiva diferente de observar apenas os aglomerados densos de galáxias.

Uma equipa de investigadores deu agora um passo significativo em frente no mapeamento destes vazios cósmicos utilizando dados do Instrumento de Espectroscopia de Energia Escura, ou DESI. Este instrumento está atualmente a realizar um levantamento massivo do céu, medindo as distâncias de milhões de galáxias para criar um mapa tridimensional detalhado do universo. A equipa, liderada por Hernan Rincon e colegas, focou-se especificamente na parte do "Bright Galaxy Survey" dos dados do DESI, que captura as galáxias mais próximas e luminosas. Eles construíram três catálogos separados de vazios neste universo próximo, alcançando uma distância onde a luz viajou durante aproximadamente 2,4 mil milhões de anos. Para garantir que os seus mapas eram precisos, utilizaram dois métodos matemáticos diferentes para encontrar os vazios: um que faz crescer esferas em espaços vazios até atingirem galáxias, e outro que trata a distribuição de galáxias como uma paisagem de colinas e vales, identificando os pontos baixos como vazios.

O resultado é uma coleção de quase 1.500 vazios encontrados pelo primeiro método e várias centenas mais encontrados pelo segundo método. Os investigadores descobriram que os dois métodos produzem imagens ligeiramente diferentes da mesma paisagem cósmica. O primeiro método identificou vazios menores e mais numerosos, enquanto o segundo método encontrou menos, mas muito maiores, vazios que frequentemente englobavam os menores. Esta diferença não é um erro, mas sim um reflexo de como cada algoritmo interpreta os dados; um é melhor a encontrar regiões vazias distintas e isoladas, enquanto o outro é desenhado para preencher todo o volume do levantamento com vazios, deixando quase nenhum espaço por contabilizar. A equipa também comparou os seus novos mapas do DESI com mapas mais antigos criados a partir do Sloan Digital Sky Survey, um projeto importante anterior. Eles descobriram que, embora as localizações gerais dos vazios coincidissem bem, as fronteiras exatas e os tamanhos dos espaços vazios diferiam significamente.

Estas discrepâncias surgem em grande parte das diferentes formas como os dois levantamentos observaram o céu. O levantamento mais antigo cobriu uma mancha contínua e grande do céu do norte, enquanto os novos dados do DESI, na sua primeira libertação, cobrem uma faixa longa e estreita. Esta diferença de forma significa que muitos dos vazios encontrados nos novos dados situam-se mesmo na borda da área do levantamento, tornando-os mais difíceis de medir com precisão. Os investigadores contabilizaram isto ao definir cuidadosamente quais os vazios que eram seguros para estudar e quais estavam demasiado perto da borda. Eles também descobriram que os dois levantamentos contavam as galáxias de forma ligeiramente diferente devido a variações na forma como mediam o brilho de estrelas e galáxias. Esta pequena diferença nas medições de brilho alterou quais as galáxias que foram incluídas na lista final, o que, por sua vez, deslocou os tamanhos e localizações calculados dos vazios. Notavelmente, enquanto os modelos teóricos esperam que os tamanhos dos vazios aumentem à medida que o universo se expande (significando vazios maiores em redshifts mais baixos), catálogos anteriores de alto redshift frequentemente encontravam o oposto — abundâncias de vazios muito grandes — provavelmente devido a desafios na identificação de regiões de baixa densidade. Os novos catálogos de baixo redshift do DESI evitam este problema ao focar-se numa amostra limitada por volume onde a identificação destas subdensidades é mais fiável.

Apesar destas diferenças técnicas, o estudo confirma que os novos dados do DESI são uma ferramenta poderosa para a cosmologia. A equipa descobriu que os vazios no seu novo catálogo são consistentes com as expectativas para ambientes de baixo redshift, evitando as tendências contraintuitivas vistas em alguns estudos de alto redshift. Eles também projetaram que, à medida que o levantamento do DESI continuar e cobrir mais céu, o número de vazios identificados crescerá para mais de 15.000 para o método mais pequeno e cerca de 7.000 para os maiores. Esta expansão futura permitirá aos astrónomos comparar os dois levantamentos sobre uma área partilhada muito maior, removendo os efeitos de borda que atualmente complicam a comparação. Por agora, estes catálogos fornecem uma base sólida para estudar como as galáxias mudam à medida que se movem através de diferentes ambientes cósmicos, desde as paredes densas da teia cósmica até ao vazio silencioso dos vazios.

Resumo Técnico: DESIVAST: Catálogos de Vazio de Baixo Redshift utilizando Dados do DESI Data Release 1 Bright Galaxy Survey

Problema e Motivação
Os vazios cósmicos, as vastas regiões subdensas do Universo, servem como objetos dinâmicos únicos e sondas cosmológicas para a energia escura e a gravidade modificada. Embora catálogos de vazios anteriores tenham sido construídos usando o Sloan Digital Sky Survey (SDSS), o Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) oferece um novo marco com mais de 40 milhões de alvos. No entanto, construir catálogos de vazios a partir dos dados do DESI apresenta desafios relacionados à seleção de alvos do levantamento, variações na densidade de traçadores com o redshift e o impacto das máscaras do levantamento. Especificamente, algoritmos de ponderação para compensar a densidade de traçadores podem levar à detecção de vazios artificialmente grandes, enquanto amostras limitadas por volume são preferíveis para identificar com precisão regiões de baixa densidade e estudar propriedades de galáxias como uma função do ambiente. Este artigo aborda a necessidade de catálogos de vazios de baixo redshift e limitados por volume usando o DESI Data Release 1 (DR1) para facilitar estudos da variação galáxia-ambiente e testes cosmológicos.

Metodologia
Os autores construíram catálogos de vazios usando uma amostra limitada por volume do DESI Bright Galaxy Survey (BGS) de galáxias brilhantes dentro de um limite de redshift de $z \le 0,24$ . Os critérios de seleção incluíram galáxias com magnitudes absolutas de banda $r$ sintetizadas do SDSS $M_r \le -20$ , corrigidas para efeitos de K-correção e evolução ( $E$ -corrections) para $z=0,1$ . Uma máscara angular rigorosa foi aplicada para garantir que regiões com até quatro passagens sobrepostas do levantamento fossem observadas, resultando em uma amostra final de 479.486 galáxias cobrindo 2.320 deg² no Cap Norte e 386 deg² no Cap Sul.

Três catálogos de vazios distintos foram gerados usando dois algoritmos primários implementados no Void Analysis Software Toolkit (VAST):

VoidFinder: Um algoritmo de crescimento de esfera que particiona as galáxias em regiões de "parede" (wall) e "campo" (field) com base na distância do terceiro vizinho mais próximo. Ele identifica vazios como "esferas maximais" delimitadas por galáxias de parede.
V2 (ZOBOV): Um algoritmo de watershed que utiliza tesselação de Voronoi para definir bacias de baixa densidade ("zonas"). Dois métodos de poda foram aplicados:
- V2 $_{REVOLVER}$ : Trata todas as zonas individuais como vazios sem combiná-las.
- V2 $_{VIDE}$ : Combina zonas adjacentes com base em um limiar de densidade de ligação máximo e aplica um corte de densidade central, resultando em uma hierarquia de vazios sobrepostos.

Para mitigar os efeitos de borda do levantamento, os autores definiram um volume fiducial ( $V_{fid}$ ) excluindo regiões a menos de 30 $Mpc\ h^{-1}$ das bordas do levantamento. As incertezas estatísticas foram estimadas usando 25 catálogos mock (fictícios) AMTL derivados da simulação N-body AbacusSummit, enquanto as incertezas sistemáticas relacionadas às medições de magnitude foram avaliadas variando os cortes de magnitude com base no espalhamento entre a fotometria DESI e SDSS.

Principais Contribuições e Resultados
O artigo apresenta o catálogo de valor agregado DESIVAST DR1, contendo três catálogos de vazios:

VoidFinder: 1.489 vazios interiores (3.765 no total, incluindo vazios de borda).
V2 $_{REVOLVER}$ : 389 vazios interiores (1.992 no total).
V2 $_{VIDE}$ : 297 vazios interiores (1.478 no total, dos quais 249 são vazios "pai" de nível superior que não se sobrepõem entre si).

Principais descobertas incluem:

Propriedades dos Vazios: Os vazios do VoidFinder são menores e mais numerosos, com um raio efetivo mediano de $15,7 \pm 0,1$ $Mpc\ h^{-1}$ . Os vazios V2 são maiores, com raios efetivos medianos de $19,8 \pm 0,2$ $Mpc\ h^{-1}$ (REVOLVER) e $19,3 \pm 0,3$ $Mpc\ h^{-1}$ (VIDE).
Preenchimento de Volume: Os algoritmos V2 preenchem uma fração significativamente maior do volume do levantamento do que o VoidFinder. O V2 $_{REVOLVER}$ identifica 98,7% do volume fiducial como vazios, enquanto o VoidFinder identifica 62,8%.
Membro de Galáxias: Consistente com o preenchimento de volume, o V2 $_{REVOLVER}$ coloca 98,6% das galáxias dentro de vazios, enquanto o VoidFinder coloca apenas 22,8%.
Comparação com SDSS: Os autores compararam os catálogos DESIVAST com catálogos de vazios do SDSS DR7 reprocessados. Embora os raios medianos dos vazios e as frações de volume tenham concordado dentro das incertezas, diferenças significativas foram observadas no overlap (sobreposição) de volume entre os dois levantamentos. Para o VoidFinder, 50,1% do volume comum foi identificado como vazio em ambos os levantamentos, enquanto para o V2 $_{VIDE}$ , apenas 3-5,8% se sobrepôs.
Efeitos de Borda: Devido à máscara angular fina do DESI DR1, mais de 60% dos vazios detectados nos catálogos iniciais foram classificados como "vazios de borda". O corte de volume fiducial foi essencial para a análise estatística.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que estes catálogos são adequados para estudar a variação das propriedades das galáxias com o ambiente cósmico e para estudos cosmológicos. Eles enfatizam que, embora as propriedades dos vazios (tamanho, fração de volume) sejam geralmente consistentes com os resultados do SDSS, as diferenças no overlap de volume são atribuídas a variações na seleção de galáxias, máscaras de levantamento e completude entre os dois levantamentos.

O artigo alega modestamente que, apesar do desacordo no overlap de volume, o VoidFinder demonstra resiliência ao identificar as mesmas regiões de baixa densidade geral através de diferentes designs de levantamento. Os autores observam que os catálogos atuais do DR1 são limitados pela máscara do levantamento, mas projetam que um levantamento completo do DESI produzirá aproximadamente 15.000 vazios interiores do VoidFinder e 7.000 vazios V2, permitindo comparações mais robustas de vazios interiores entre DESI e SDSS. Os catálogos pretendem ser atualizados com cada subsequente liberação de dados do DESI.

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