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Euclid will be the first space mission to survey most of the extragalactic sky in the 0.95–2.02 µm range, to a 5 σ point-source median depth of 24.4 AB mag. This unique photometric dataset will find wide use beyond Euclid’s core science. In this paper, we present accurate computations of the Euclid YE, JE, and HE passbands used by the Near-Infrared Spectrometer and Photometer (NISP), and the associated photometric system. We pay particular attention to passband variations in the field of view, accounting for, among other factors, spatially variable filter transmission and variations in the angle of incidence on the filter substrate using optical ray tracing. The response curves’ cut-on and cut-off wavelengths – and their variation in the field of view – are determined with ∼0.8 nm accuracy, essential for the photometric redshift accuracy required by Euclid. After computing the photometric zero points in the AB mag system, we present linear transformations from and to common ground-based near-infrared photometric systems, for normal stars, red and brown dwarfs, and galaxies separately. A Python tool to compute accurate magnitudes for arbitrary passbands and spectral energy distributions is provided. We discuss various factors, from space weathering to material outgassing, that may slowly alter Euclid’s spectral response. At the absolute flux scale, the Euclid in-flight calibration program connects the NISP photometric system to Hubble Space Telescope spectrophotometric white dwarf standards; at the relative flux scale, the chromatic evolution of the response is tracked at the milli-mag level. In this way, we establish an accurate photometric system that is fully controlled throughout Euclid’s lifetime.
Euclid preparation XVIII. The NISP photometric system
Schirmer M.;Jahnke K.;Seidel G.;Aussel H.;Bodendorf C.;Grupp F.;Hormuth F.;Wachter S.;Appleton P. N.;Barbier R.;Brinchmann J.;Carrasco J. M.;Castander F. J.;Coupon J.;De Paolis F.;Franco A.;Ganga K.;Hudelot P.;Jullo E.;Lancon A.;Nucita A. A.;Paltani S.;Smadja G.;Strafella F.;Venancio L. M. G.;Weiler M.;Amara A.;Auphan T.;Auricchio N.;Balestra A.;Bender R.;Bonino D.;Branchini E.;Brescia M.;Capobianco V.;Carbone C.;Carretero J.;Casas R.;Castellano M.;Cavuoti S.;Cimatti A.;Cledassou R.;Congedo G.;Conselice C. J.;Conversi L.;Copin Y.;Corcione L.;Costille A.;Courbin F.;Da Silva A.;Degaudenzi H.;Douspis M.;Dubath F.;Dupac X.;Dusini S.;Ealet A.;Farrens S.;Ferriol S.;Fosalba P.;Frailis M.;Franceschi E.;Franzetti P.;Fumana M.;Garilli B.;Gillard W.;Gillis B.;Giocoli C.;Grazian A.;Guzzo L.;Haugan S. V. H.;Hoekstra H.;Holmes W.;Hornstrup A.;Kummel M.;Kermiche S.;Kiessling A.;Kilbinger M.;Kitching T.;Kohley R.;Kunz M.;Kurki-Suonio H.;Laureijs R.;Ligori S.;Lilje P. B.;Lloro I.;Maciaszek T.;Maiorano E.;Mansutti O.;Marggraf O.;Markovic K.;Marulli F.;Massey R.;Maurogordato S.;Mellier Y.;Meneghetti M.;Merlin E.;Meylan G.;Moresco M.;Moscardini L.;Munari E.;Nakajima R.;Nichol R. C.;Niemi S. M.;Padilla C.;Pasian F.;Pedersen K.;Percival W. J.;Pettorino V.;Pires S.;Poncet M.;Popa L.;Pozzetti L.;Prieto E.;Raison F.;Rhodes J.;Rix H. -W.;Roncarelli M.;Rossetti E.;Saglia R.;Sartoris B.;Scaramella R.;Schneider P.;Secroun A.;Serrano S.;Sirignano C.;Sirri G.;Stanco L.;Tallada-Crespi P.;Taylor A. N.;Teplitz H. I.;Tereno I.;Toledo-Moreo R.;Torradeflot F.;Trifoglio M.;Valentijn E. A.;Valenziano L.;Wang Y.;Weller J.;Zamorani G.;Zoubian J.;Andreon S.;Bardelli S.;Boucaud A.;Camera S.;Farinelli R.;Gracia-Carpio J.;Maino D.;Medinaceli E.;Mei S.;Morisset N.;Polenta G.;Renzi A.;Romelli E.;Tenti M.;Vassallo T.;Zacchei A.;Zucca E.;Baccigalupi C.;Balaguera-Antolinez A.;Biviano A.;Blanchard A.;Borgani S.;Bozzo E.;Burigana C.;Cabanac R.;Cappi A.;Carvalho C. S.;Casas S.;Castignani G.;Colodro-Conde C.;Cooray A. R.;Courtois H. M.;Crocce M.;Cuby J. -G.;Davini S.;de la Torre S.;Di Ferdinando D.;Escartin J. A.;Farina M.;Ferreira P. G.;Finelli F.;Fotopoulou S.;Galeotta S.;Garcia-Bellido J.;Gaztanaga E.;George K.;Gozaliasl G.;Hook I. M.;Ilic S.;Kansal V.;Kashlinsky A.;Keihanen E.;Kirkpatrick C. C.;Lindholm V.;Mainetti G.;Maoli R.;Martinelli M.;Martinet N.;Maturi M.;Mauri N.;McCracken H. J.;Metcalf R. B.;Monaco P.;Morgante G.;Nightingale J.;Patrizii L.;Peel A.;Popa V.;Porciani C.;Potter D.;Reimberg P.;Riccio G.;Sanchez A. G.;Sapone D.;Scottez V.;Sefusatti E.;Teyssier R.;Tutusaus I.;Valieri C.;Valiviita J.;Viel M.;Hildebrandt H.
2022
Abstract
Euclid will be the first space mission to survey most of the extragalactic sky in the 0.95–2.02 µm range, to a 5 σ point-source median depth of 24.4 AB mag. This unique photometric dataset will find wide use beyond Euclid’s core science. In this paper, we present accurate computations of the Euclid YE, JE, and HE passbands used by the Near-Infrared Spectrometer and Photometer (NISP), and the associated photometric system. We pay particular attention to passband variations in the field of view, accounting for, among other factors, spatially variable filter transmission and variations in the angle of incidence on the filter substrate using optical ray tracing. The response curves’ cut-on and cut-off wavelengths – and their variation in the field of view – are determined with ∼0.8 nm accuracy, essential for the photometric redshift accuracy required by Euclid. After computing the photometric zero points in the AB mag system, we present linear transformations from and to common ground-based near-infrared photometric systems, for normal stars, red and brown dwarfs, and galaxies separately. A Python tool to compute accurate magnitudes for arbitrary passbands and spectral energy distributions is provided. We discuss various factors, from space weathering to material outgassing, that may slowly alter Euclid’s spectral response. At the absolute flux scale, the Euclid in-flight calibration program connects the NISP photometric system to Hubble Space Telescope spectrophotometric white dwarf standards; at the relative flux scale, the chromatic evolution of the response is tracked at the milli-mag level. In this way, we establish an accurate photometric system that is fully controlled throughout Euclid’s lifetime.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.