Preview

PDF, English - main document Download (12MB) | Terms of use

Abstract

We present a parametric Bayesian method to simultaneously infer interstellar extinction, stellar effective temperature and distance modulus to stars. We create three dimensional maps of extinction towards the Galactic poles using multiband photometry from Sloan Digital Sky Survey and UKIRT Infrared Deep Sky Survey, and maps in the Galactic plane using data from Pan-STARRS1 and Spitzer GLIMPSE surveys. Using optical and near-infrared photometry we train a forward model to emulate the colour change due to properties of stars and the interstellar medium. We predict the probability density function of astrophysical parameters for millions of stars individually and then construct weighted distance profiles in extinction A0 and extinction parameter R0. Furthermore we present a non-parametric model to self-consistently predict the three-dimensional dust density in the Milky Way using a Gaussian process. Using individual extinction and distance measurements to stars and basic assumptions about the spatial correlation of the dust density we infer the most probable density at any point, even if no observations are present along that line of sight. We demonstrate the method’s ability to reliably reconstruct known dust structures with mock data.

Translation of abstract (German)

In dieser Arbeit präsentieren wir eine Bayes’sche Methode um gleichzeitig die interstellare Extinktion, die effektive stellare Temperatur und den Entfernungsmodul zu einzelnen Sternen zu messen. Wir erstellen dreidimensionale Extinktionskarten in Richtung der galaktischen Pole, indem wir photometrische Daten von der Sloan Digital Sky Survey und UKIRT Infrared Deep Sky Survey kombinieren, sowie Karten in der galaktischen Ebene mit Daten von Pan-STARRS1 und der Spitzer GLIMPSE Durchmusterung. Durch das Zusammenwirken von optischer und nah-infrarot Photometrie definieren wir ein Model, welches in der Lage ist, die Farbänderung aufgrund physikalischer Eigenschaften der Sterne und des interstellaren Mediums effektiv nachzubilden. Wir berechnen die Wahrscheinlichkeitsdichten der astrophysikalischen Parameter für Millionen Sterne einzeln und bestimmen anschließend gewichtete Entfernungsprofile für die Extinktion A0 und den Extinktionsparameter R0. Weiterhin führen wir eine neuartige, nicht-parametrische Methode ein, die als gaußscher Prozess in sich selbst folgerichtig die dreidimensionale Staubdichte in der Milchstraße bestimmen kann. Wir verwenden individuelle Extinktions- und Entfernungsmessungen, sowie einfache Annahmen über die Entferungskorrelation der Staubdichte, um die wahrscheinlichste Dichte an einem beliebigen Punkt zu berechnen, sogar dann, wenn sich dieser Punkt nicht auf einer beobachteten Sichtlinie befindet. Wir demonstrieren anhand simulierter Daten, dass die Methode zuverlässig bekannte Strukturen rekonstruieren kann.