CONRIBUTION AU FOND DIFFUS EXTRAGALACTIQUE INFRAROUGE

CONRIBUTION AU FOND DIFFUS EXTRAGALACTIQUE INFRAROUGE

Problématique

Le fond infrarouge n’est en réalité dius qu’à cause de la résolution angulaire limitée des télescopes. En eet, la confusion fait que toutes les sources infrarouges ne sont pas forcément séparables les unes des autres car elles sont trop proches. Ainsi, avec un télescope de faible résolution angulaire, seules quelques sources peuvent être détectées au dessus du seuil de confusion. Les autres sources non détectées forment alors un fond dius. En revanche, avec un télescope plus grand et donc une résolution angulaire meilleure, il est possible de résoudre le fond en source individuelles. Cet eet est illustré gure IV.1, où on voit que plus la résolution de l’instrument est grande et plus on détecte de sources individuelles (attention toutefois à remarquer que la longueur d’onde de ces images est diérente et que viennent donc s’ajouter d’autres eets dus à la SED et au redshift des sources et dans une moindre mesure à la sensibilité des instruments). D’autre part, il faut aussi noter noter qu’il pourrait exister une faible contribution diuse à ce fond, faite par exemple par le gaz des amas de galaxies (Montier & Giard 2005). Figure IV.1  Illustration des eets de confusion dans l’infrarouge lointain. Observation de la même région du ciel de 40000×40000 avec, de gauche à droite, ISOPHOT 170 µm, MIPS 160 µm, MIPS 70 µm et MIPS 24 µm. D’après Lagache et al. (2005). A cet eet, viennent s’ajouter les problèmes de bruits instrumentaux qui eux aussi limitent la détection dans l’infrarouge lointain et le domaine sub-millimétrique parce que les détecteurs sont beaucoup moins sensibles dans cette gamme de longueur d’onde. Ainsi les galaxies qui dominent le fond dius dans l’infrarouge lointain et le domaine submillimétrique ne sont pas détectées individuellement. Par exemple, les comptages de sources ne résolvent que 23% et 7% du fond infrarouge à 70 et 160 µm (Dole et al. 2004a) et 15% et 60% du fond sub-millimétrique à 450 et 850 µm (Smail et al. 2002; Lagache et al. 2005). CHAPITRE IV. CONTRIBUTIONS AU FOND DIFFUS INFRAROUGE 93 Une des questions à laquelle on souhaite répondre est de connaître la nature des galaxies qui dominent ce fond infrarouge. De récentes études ont permis d’apporter quelques éléments de réponses à ce sujet (Dole et al. 2006; Caputi et al. 2007; Dye et al. 2006) mais de nombreuses interrogations demeurent. On ne sait pas non plus si on connait toutes les populations d’objets qui forment ce fond infrarouge. Lorsque des sources ne sont pas détectées à une longueur d’onde mais qu’elles le sont à une autre, on peut utiliser la méthode d’empilement (ou stacking) présentée au paragraphe II.3. Dole et al. (2006) ont utilisé cette méthode pour déterminer la contribution à 70 et 160 µm des sources détectées à 24 µm (S24 > 60 µJy). Ils ont stacké les ∼20000 sources détectées à 24 µm sur une surface de 0.85 deg2 an de déterminer leur ux total à 70 et 160 µm. Ils ont ainsi montré que les sources telles que S24 > 60 µJy contribuent pour plus de 70% au fond dius dans l’infrarouge lointain (70 et 160 µm). On sait de plus, grâce à d’autres études (Le Floc’h et al. 2005; Perez-Gonzalez et al. 2005; Caputi et al. 2006a), que ces sources sont en moyenne à z ∼ 1, qu’elles ont des masses stellaires de l’ordre de 3 × 1011 à 3 × 1012M et des luminosités infrarouges de l’ordre de 3 × 1011L . De la même façon, Dye et al. (2006) ont mesuré la contribution des sources détectées à 8 et 24 µm (S8 > 5.8 µJy et S24 > 70 µJy) au fond sub-millimétrique (à 450 et 850 µm). Les galaxies détectées à 8 µm contribuent respectivement pour 37% et 16% du fond à 450 et 850 µm. Les galaxies sélectionnées à 24 µm contribuent pour seulement 5% du fond à 850 µm. Dye et al. (2006) ont de plus estimé que le fond à 850 µm était fait par des galaxies à z & 1.3 alors que le fond à 450 µm était dominé par des galaxies entre z = 1 et z = 2. Ces résultats sont cohérents avec les prédictions du modèle de Lagache et al. (2004). On s’attend en eet, à cause du décalage vers le rouge, à ce que la contribution aux fonds infrarouge et sub-millimétrique des galaxies à grand redshift augmente avec la longueur d’onde (Lagache et al. 2005, gure 4). Dye et al. (2007) ont montré que les sources SCUBA détectées à 850 µm (S850 & 3.5 mJy) contribuaient pour ∼ 15% au fond infrarouge à 70 et 160 µm. Dans cette étude, ils ont aussi mesuré la contribution des sources sélectionnées à 8 et 24 µm au fond infrarouge et ont trouvé des résulats compatibles avec Dole et al. (2006). Toutefois cette étude est limitée par les eets de variance cosmique puisque la surface du champ utilisé est de seulement 50 arcmin2 . La contribution des galaxies au fond dans l’infrarouge lointain en fonction de leur redshift a également été déterminée par Dye et al. (2007) : les résultats sont plutôt surprenants puisqu’ils trouvent une contribution importante des sources à z < 1 (cf. leurs gures 4 et 5), mais là encore les eets de variance cosmique peuvent être important. Enn, une étude de Serjeant et al. (2008) a montré que les sources qui dominaient le fond sub-millimétrique étaient de même nature que celles qui faisaient le fond dius dans l’infrarouge proche et moyen. Wang et al. (2006) ont également étudié la contribution des sources sélectionnées dans l’infrarouge moyen au fond sub-millimétrique (850 µm) et ont trouvé que les sources telles que S3.6 > 2 µJy contribuaient pour la moitié du fond à 850 µm. Ces résultats sont assez surprenants et pourraient signier l’existence d’une population locale (z < 1) de galaxies froides. C’est en partie an de creuser ce point que nous avons étudié la contribution des sources sélectionnées à 3.6 µm au fond infrarouge (70 et 160 µm). Nous avons également comparé cette contribution à celle des galaxies sélectionnées à 24 µm. Dans cette étude, nous utiliserons la méthode de stacking et prendrons en compte les eets de la corrélation décrits au paragraphe III.4 qui peuvent être importants et qui n’ont pas été pris en compte dans les études citées précédemment. Un autre aspect intéressant de notre étude est de comparer les populations de galaxies sélectionnées à 3.6 µm et à 24 µm et de regarder leur contribution relative aux fonds à ces mêmes longueurs d’onde en fonction de leur couleur S3.6/S24.

 Construction de l’échantillon

 Pour cette étude, nous avons utilisé trois champs observés par Spitzer (IRAC et MIPS) dans le cadre de programmes temps garanti (GTO). Ces trois champs sont le CDFS (Chandre Deep Field South), HDFN (Hubble Deep Field North) et LH (Lockman-Hole) et la surface totale couverte par tous les instruments est de 0.74 deg2 . 

Construction du catalogue à 3.6 µm

 Les trois mosaïques à 3.6 µm ont été construites à partir des données BCD récupérées sur l’archive Spitzer. Les détails sont présentés à la section II.1. Nous avons ensuite construit les catalogues de sources à l’aide du logiciel SExtractor 1 (Bertin & Arnouts 1996). • Extraction des sources Le logiciel SExtractor permet de détecter les sources dans une image et de mesurer leur ux. Les grandes étapes de ce processus sont :  ltrage de l’image an de faciliter la détection des objets faibles et/ou proches,  estimation du continu en mesurant une médiane glissante (après réjection des outliers) dans des carrés de taille BACK_SIZE. Si cette taille est trop grande, le continu ainsi estimé ne contiendra pas les variations du continu aux petites échelles spatiales. En revanche, si la taille du carré est trop petite, le continu pourra localement être aecté par la présence de sources brillantes,  soustraction de ce continu  sélection des sources avec un nombre de pixels au-dessus du seuil de détection (qui vaut DETECT_THRESH×σ) supérieur ou égal à DETECT_MINAREA,  application d’un algorithme de séparation des sources voisines (deblending),  mesure du ux de toutes les sources ainsi sélectionnées. Diverses méthodes de photométrie sont proposées. Nous avons utilisé la photométrie d’ouverture avec un rayon de 1.500 décrite au paragraphe II.2.1. Nous avons également vérié que les ux obtenus avec SExtractor étaient cohérents avec ceux mesurés à l’aide de l’algorithme aper. Les paramètres que nous avons utilisés pour construire les catalogues à 3.6 µm sont donnés table IV.1. Ces valeurs sont aussi valables pour l’extraction des sources aux autres longueurs d’onde IRAC. Paramètre Valeur FILTER Y FILTER_NAME gauss_1.5_3x3.conv BACK_SIZE 64 BACK_FILTERSIZE 3 DETECT_MINAREA 2 DETECT_THRESH 1.6 ANALYSIS_THRESH 1.6 THRESH_TYPE RELATIVE DEBLEND_NTHRESH 64 DEBLEND_MINCONT 0.00001 CLEAN N WEIGHT_TYPE MAP_RMS SEEING_FWHM 1.66 Table IV.1  Récapitulatif des diérents paramètres utilisés pour la construction des catalogues IRAC avec SExtractor. • Estimation de la complétude Nous avons ensuite estimé la complétude des catalogues ainsi obtenus. En eet certaines sources présentes sur la carte ne le sont pas dans le catalogue nal. Il existe diérentes raisons à cela. Tout d’abord, les sources qui se trouvent localement sur un pic de bruit ne seront pas détectées. Ensuite, les sources faibles qui se trouvent à proximité de sources plus brillantes ne sont pas toujours convenablement séparées par SExtractor. Le catalogue obtenu n’est donc pas complet. An d’estimer cette fraction de sources non détectées, nous avons ajouté aléatoirement sur les cartes IRAC des sources ctives de ux donné S0. Nous avons ensuite construit un nouveau catalogue à l’aide de SExtractor et cherché dans ce catalogue les sources que nous venions d’ajouter. Une source est considérée comme détectée si elle se trouve à une distance inférieure à 1.5 pixel (∼ 2 00) de l’endroit où elle a été ajoutée et si son ux mesuré Smes vérie : 0.5 < Smes S0 < 1.5. An de ne pas modier les propriétés de la carte, il convient de ne pas ajouter trop de sources à la fois. Il sera donc nécessaire de renouveler cette opération un grand nombre de fois, an d’avoir malgré tout une statistique susante. Par exemple, à 3.6 µm, pour mesurer la complétude à 1 µJy (respectivement 10 et 100 µJy), nous avons ajouté 5000 (respectivement 2000 et 100) sources sur une surface de ∼ 0.5 deg2 degrés et réalisé cette opération 100 fois. Ces nombres de sources correspondent à des densités inférieures à 2.8 arcmin−2 , ce qui correspond à ∼10% de la densité des galaxies réelles. Ces sources ajoutées ne modient donc pas le comportement de l’algorithme de détection des sources. La complétude obtenue pour les quatre longueurs d’onde IRAC est tracée sur la gure IV.2. Dans l’étude présentée dans cette partie, nous n’utiliserons en réalité que le catalogue à 3.6 µm. Les limites de complétude à 50 et 80% des champs GTO pour les quatre longueurs d’onde IRAC sont également données dans la table IV.2. On remarque en particulier que les courbes de complétude à 3.6 et 4.5 µm sont très diérentes de celles obtenues à 5.8 et 8.0 µm. En eet, aux plus courtes longueurs d’onde on est limité par la confusion : la forte densité de sources fait que certaines sources brillantes, proches d’autres sources brillantes, ne sont pas détectées. Ceci explique la décroissance plutôt lente de la complétude avec le ux. En revanche aux plus grandes longueurs d’onde, on est limité par le bruit instrumental : les sources qui sortent du bruit sont détectées et les sources plus faibles ne le sont pas, d’où une variation abrupte de la complétude avec le ux. Cette diérence avait déjà été notée par Fazio et al. (2004a). 3.6 µm 4.5 µm 5.8 µm 8.0 µm Limite de complétude à 80% . . . . . . . . . 9.5 8.9 20.9 44.4 Limite de complétude à 50% . . . . . . . . . 2.7 4.0 16.0 35.6 Table IV.2  Limites de complétude à 50 et 80% des catalogues IRAC obtenus dans les champs GTO (CDFS, HDFN, LH). Les ux sont en µJy. A 3.6 µm, nous avons également estimé le nombre de fausses sources résultant de la détection d’un pic de bruit. Pour cela, nous avons extrait un catalogue de sources sur le négatif de l’image. Nous détectons ainsi uniquement les sources dues au bruit. Cette méthode est celle utilisée par Papovich et al. (2004) à 24 µm. Nous avons trouvé qu’une part importante des sources S3.6 < 2 µJy étaient des fausses sources dues au bruit. C’est pourquoi dans la suite de notre étude, nous nous limiterons à étudier les sources S3.6 > 2 µJy, ce qui correspond également à approximativement 50% de complétude. Le catalogue ainsi obtenu contient 56622 sources ce qui correspond à une densité de 21.3 arcmin−2 . Figure IV.2  Complétude des catalogues IRAC construits avec SExtractor dans les champs GTO (CDFS, HDFN et LH) à 3.6, 4.5, 5.8 et 8.0 µm. 

Identication des sources 3.6 µm à 24 µm

 Les trois champs CDFS, HDFN et LH ont également été observés avec MIPS à 24, 70 et 160 µm. Nous avons utilisé les catalogues des sources détectées à 24 µm faits par Casey Papovich (Texas A&M University). La construction de ces catalogues est détaillée dans Papovich et al. (2004). Les limites de complétude à 50 et 80% sont respectivement de 60 et 83 µJy. Ces catalogues contiennent 16516 sources telles que S24 > 60 µJy dans la région de 0.74 deg2 , ce qui fait une densité de sources de 6.2 arcmin−2 . Cette densité est comparable à celle trouvée par Papovich et al. (2004) (5.8 arcmin−2 ) et celle du catalogue utilisé par Dole et al. (2006) (6.3 arcmin−2 ). Pour chaque source du catalogue 3.6 µm, nous avons cherché une contrepartie dans le catalogue 24 µm dans un rayon de 200 . Parmi les 56622 sources détectées à 3.6 µm, 14508 ont éte associées de façon univoque à une source du catalogue 24 µm. Nous avons trouvé deux contreparties 24 µm pour 37 sources 3.6 µm : dans ce cas, la source la plus proche a été choisie. A la n de ce processus, nous avons regardé pour chaque source 24 µm, le nombre de fois où 98 elle a été associée à une source du catalogue 3.6 µm : la majorité des sources 24 µm (12478) a été associée à une source 3.6 µm. 11 sources 24 µm ont été associées à deux sources diérentes à 3.6 µm. Enn, il reste 2019 sources 24 µm qui n’ont été associées à aucune source du catalogue 3.6 µm. Pourtant le seuil de détection (2 µJy) à 3.6 µm devrait permettre de détecter toutes les sources 24 µm, puisque des galaxies si rouges (S24/S3.6 > 30) sont très rares (voir paragraphe IV.3.2). Le fait qu’une fraction non négligeable des sources 24 µm ne soit associée à aucune source 3.6 µm vient du fait que notre catalogue 3.6 µm est limité par la confusion et qu’il manque donc des sources, même parmi les brillantes. On peut estimer a priori cette fraction. Notons n0(S3.6, S24)dS3.6dS24 le nombre de sources dont le ux à 3.6 µm est compris entre S3.6 et S3.6+dS3.6 et dont le ux à 24 µm est compris entre S24 et S24+dS24. n0 est donc une densité de sources ;