Soutenance de thèse de MUÑOZ SANTOS Duarte
Titre de thèse
l'environnement gazeux des galaxies et son rôle dans la formation des galaxies
the gaseous environment of galaxies and its role in galaxy formation
Résumé de la thèse
Comprendre le milieu circumgalactique (CGM) ainsi que son évolution au cours
du temps est essentiel pour comprendre l'Univers. L'une des principales méthodes
d'étude du CGM repose sur la “fôret” d'absorption situées du côté bleu de la raie
Lyman-a. Ces raies appelées forêt Lyman-α s'observent à partir des objets d'arrière-
plan tels que les quasars. En stacking des absorbeurs appartenant à des classes
similaires, il est possible de déduire les propriétés du CGM, comment les densités de
colonne (de l'hydrogène, NHI , ainsi que des espèces métalliques), les paramètres de
Doppler (b), les métallicités et les densités, tout en contraignant les modèles. Dans
ce travail, nous cherchons à étudier les stacks de deux types d'objets, à l'aide de
simulations et des données du relevé Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI):
les strong blended Lyman-α (SBLA), et les damped Lyman-α (DLA).
Concernant les stacking de DLA, nous évaluons la pureté de deux catalogues de DESI
Data Release 2 (DR2), construits à partir de trois méthodes différentes de détection
des DLA. Deux approches d'apprentissage automatique et une méthode analytique
(appelée DLA Toolkit). L'objectif étant de retirer les DLA de l'analyse des oscillations
acoustiques des baryons constituant une source de contamination. En analysant le
Lyman-8, nous constatons que le catalogue reposant uniquement sur DLA Toolkit
présente une pureté de 61%. Nous évaluons également la pureté du catalogue com-
binant les trois méthodes et obtenons une valeur de 76,3%, plus proche de celle des
spectres simulés utilisés pour entraîner et tester ces modèles (84%).
Nous cherchons à mieux comprendre le lien entre les SBLAs et les halos. Pour cela,
nous utilisons des spectres simulés issus de la simulation TNG50. Nous commençons
par comparer nos résultats à ceux obtenus précédemment (Morrison et al. 2024) à
partir de données de type SDSS, puis nous élargissons les échantillons de SBLA en
rebin un spectre de haute résolution (4, 5 km s−1) entre 54 km s−1 et 483 km s−1 . En
comparant aux observations, nous retrouvons des masses de halos similaires à celles
mesurées (à 1σ), avec une probabilité maximale de 67% qu'un SBLA soit associé à
un halo. Dans les échantillons élargis, nous montrons que l'application d'un cadre
hiérarchique, dans lequel les SBLA de plus grande échelle “absorbent” les plus petits,
permet à chaque échelle de SBLA de sonder des halos dont les masses sont comprises
entre 10^9.5 et 10^11.5 M⊙. Nous constatons des distributions de probabilités plus
resserrées que dans le cas non hiérarchique. Avec Hu et al. (in prep.), nous explorons
une fonction de sélection alternative des SBLA en remplaçant le rebinning spectral
par des noyaux de lissage.
Nous appliquons ensuite cette dernière méthode aux données observationnelles.
Nous sélectionnons 209 917 quasars de DESI DR2. Nous lissons ensuite les spec-
tres DESI entre 132 km s−1 et 351 km s−1 , puis sélectionnons les SBLA dans l'intervalle
2.2 < z < 3.2, afin d'étudier les époques explorées dans les simulations. Nous obtenons
entre 27810 et 89642 SBLA, leur nombre augmentant avec l'échelle de lissage. Nous
stacked ensuite ces objets selon leur taille et, à l'aide d'un code d'ajustement de profils
de Voigt que nous avons développé, estimons la NHI ainsi que le b effectif de chaque
échantillon en utilisant les raies de la série de Lyman jusqu'à Lyman-11. Nous mon-
trons que l'augmentation de l'échelle des SBLA s'accompagne de valeurs plus élevées
de NHI et de b, les deux plus grands échantillons semblant principalement tracer
une population de systèmes partial Lyman Limit Systems plutôt que des SBLA. Enfin,
nous mesurons également les densités de colonne de plusieurs espèces métalliques
présentes dans le spectre composite de ces empilements de SBLA. Nous montrons que
les SBLA de plus grande échelle présentent des signatures métalliques plus marquées
et permettent de détecter une plus grande diversité d'espèces que les SBLA de plus
petite échelle.
Thesis resume
Understanding the medium that surrounds galaxies, the circumgalactic medium
(CGM), and how it has evolved with time is essential to understand the Universe. One
of the main ways to study the CGM is through the ‘forest' of absorption lines that exist
blueward of the Lyman-α line in bright background objects such as quasars, called the
Lyman-α forest. By stacking absorbers of similar classes together, we can statistically
infer properties of the CGM, such as column densities (of hydrogen, NHI, and metal
species), Doppler parameters (b), metallicities, and densities, as well as constrain
models. In this work, we aim to explore the stacks of two different types of objects,
using simulations and data from the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI)
survey: ‘strong, blended, Lyman-α' (SBLA) and ‘damped Lyman-α' (DLA).
Regarding DLA stacks, we test the purity of two DESI Data Release 2 (DR2) catalogues
built with three different DLA finding models: two machine learning ones, using
convolutional neural network and gaussian processes, and an analytical one, named
DLA Toolkit. We did this in order to remove DLAs from the analysis of baryon acoustic
oscillations, as these absorbers act as contaminants. When analysing the Lyman-8
line, we find that the catalogue of only the DLA Toolkit has a purity of 61%. We also
test the purity of the combined catalogue of all three models, and find a value of 76.3%,
more in line with the mock spectra these models were trained and tested on (84%).
With SBLAs, before using real data, we want to better understand the absorber-halo
connection. In order to do this, we use mock spectra from the TNG50 simulation, and
firstly compare with previous results (Morrison et al. 2024) with SDSS-like data, and
then expand the SBLA samples by rebinning a high resolution spectrum (4.5 km s−1)
between 54 km s−1 and 483 km s−1 . When we compare with data, we find that we are
able to recover similar halo masses as in observations (within 1σ), with a maximum
of 67% probability of SBLAs finding halos. In the expanded SBLA samples, we find
that when we apply a hierarchical framework, where we allow the larger SBLAs to
‘consume' the smaller ones, we find that each SBLA scale is able to find halos between
masses of 10^9.5 M⊙ and 10^11.5 M⊙ , with probability distributions that are narrower
than the non-hierarchical case. With Hu et al. (in prep), we explore a different SBLA
selection function by replacing spectral rebinning with smoothing kernels.
We then apply this last method to data. We use the DESI DR2 quasars, out of
which we selected 209 917. We then smooth the DESI spectra between 132 km s−1
and 351 km s−1 , and select SBLAs between 2.2 < z < 3.2 in order to trace the epochs
between z = 2 and z = 3, which we explored in simulations. We find SBLA counts
between 27 810 to 89 642, increasing with scale. We stack these objects together, per
SBLA size and, using a Voigt profile code that we created, estimate the hydrogen
column density and effective Doppler parameter of each sample by using the Lyman
series lines up until Lyman-11 (when available). We find that increasing the SBLA scale
shows larger values of NHI and b, with our largest two samples likely tracing a majority
population of partial Lyman Limit Systems instead of SBLAs. We also trace the column
densities of some available metal species present in the composite spectrum of these
SBLA stacks and found that larger SBLAs posses stronger metals and trace a wider
variety of species when compared to the smaller SBLA scales.