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Galáxias em interação: novo catálogo com dados do survey S-Plus e caracterização das propriedades físicas com dados do Survey MaNGA.

Processo: 21/08920-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de outubro de 2021
Vigência (Término): 31 de julho de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astrofísica Extragaláctica
Pesquisador responsável:Angela Cristina Krabbe
Beneficiário:Jose Andres Hernandez Jimenez
Instituição-sede: Instituto de Pesquisa e Desenvolvimento (IP&D). Universidade do Vale do Paraíba (UNIVAP). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:20/16416-5 - Galáxias em interação: novo catálogo com dados do survey S-Plus e caracterização das propriedades físicas com dados do Survey MaNGA, AP.R
Assunto(s):Abundância dos elementos químicos   Populações estelares

Resumo

As interações de galáxias e eventos de fusão desempenham um papel importante na evolução das galáxias e na história da formação estelar. Atualmente, as pesquisas de grande escala de Unidades de Campo Integral (IFU) de galáxias locais e o mapeamento do céu de imagens profundas possibilitam estudar as propriedades estelares e do gás ionizado, e as propriedades morfológicas desses objetos em detalhes sem precedentes. Entre essa nova geração de pesquisas podemos citar o "Mapping Nearby Galaxies at APO" e o "Southern Photometric Local Universe Survey". Neste projeto pretendemos (a) estudar os efeitos das interações nas propriedades do gás ionizado e da população estelar em uma amostra significativa de galáxias em interação, e em diferentes estágios de interação, com dados de IFU do MaNGA, (b) disponibilizar um catálogo (banco de dados) de galáxias em interação do survey S-PLUS com informações fotométricas, morfológicas, entre outras, (c) disponibilizar um Dashboard para a análise de parâmetros fotométricos e outras magnitudes físicas do catálogo de galáxias em interação, e (d) disponibilizar um catálogo de objetos atípicos em diferentes estágios de interação, utilizando algoritmos de Machine Learning.

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