Bar and bulge of the milky way in the gaia era

  1. Alonso Palicio, Pedro
Dirigida por:
  1. Inmaculada Martínez-Valpuesta Director/a
  2. Carlos Allende Prieto Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de La Laguna

Fecha de defensa: 04 de febrero de 2020

Tribunal:
  1. Daisuke Kawata Presidente/a
  2. Adriana De Lorenzo-Cáceres Rodríguez Secretaria
  3. Patricia Sánchez Blázquez Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 614482 DIALNET

Resumen

Entre los grandes avances de la astronomía observacional de la última década se encuentra la misión espacial Gaia, la cual proporciona las posiciones, paralajes y movimientos propios más precisos hasta la fecha. Con más de mil millones de fuentes observadas, Gaia supone un incremento en tres órdenes de magnitud respecto a su predecesor Hipparcos. De igual modo, el proyecto APOGEE supone una revolución en el campo de la espectroscopía de alta resolución en el infrarrojo cercano al proporcionar la información espectral de medio millón de fuentes, incluyendo aquellas localizadas en las regiones oscurecidas por el polvo del interior de la Galaxia. En esta Tesis aprovechamos estos avances para profundizar en el estudio de la barra y el bulbo galácticos, así como del sistema formado por la galaxia enana de Sagitario y su estela. Utlizaremos, además, dos simulaciones numéricas de galaxias - una con barra y otra sin ella- a fin de compararlas con las observaciones. Nuestros hallazgos demuestran que es posible distinguir los efectos de la barra en los mapas de los momentos cinemáticos de alto orden; en especial en regiones donde la distribución observada de velocidades a lo largo de la línea de visión no puede ser explicada por un modelo sin barra. Este resultado concuerda con la asimetría encontrada en los mapas del movimiento propio longitudinal a ambos lados del centro Galáctico. Por primera vez, demostramos que la distribución de kurtosis también se ve afectada por la barra. Para hacer las comparaciones con los datos de Gaia más realistas, hemos desarrollado el código de síntesis de poblaciones asgaia, el cual implementa los errores observacionales de Gaia y calcula los parámetros estadísticos de una forma más directa que otros códigos similares. Puesto que dichos códigos generan un catálogo con la realización de la simulación, el uso de asgaia supone una significativa reducción de tiempo de computación y memoria. La última parte de la Tesis está dedicada a la clasificación química de las estrellas de APOGEE mediante técnicas de Aprendizaje Automático; concretamente el algoritmo de proyección t-SNE y el clasificador DBSCAN. Entre los grupos encontrados por estos algoritmos, identificamos ocho casos cuya distribución espacial es compatible con la galaxia enana de Sagitario y con su estela. El análisis de las velocidades de los miembros de dichos grupos revela una cinemática distinta a la de las estrellas de la Vía Láctea. De igual modo, su química resulta compatible con la esperada en galaxias enanas.