Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
IRIS
We use Planck data to detect the cross-correlation between the thermal
Sunyaev-Zeldovich (tSZ) effect and the infrared emission from the
galaxies that make up the the cosmic infrared background (CIB). We first
perform a stacking analysis towards Planck-confirmed galaxy clusters. We
detect infrared emission produced by dusty galaxies inside these
clusters and demonstrate that the infrared emission is about 50% more
extended than the tSZ effect. Modelling the emission with a
Navarro-Frenk-White profile, we find that the radial profile
concentration parameter is c(500) = 1.00(-0.15)(+0.18). This indicates
that infrared galaxies in the outskirts of clusters have higher infrared
flux than cluster-core galaxies. We also study the cross-correlation
between tSZ and CIB anisotropies, following three alternative approaches
based on power spectrum analyses: (i) using a catalogue of confirmed
clusters detected in Planck data; (ii) using an all-sky tSZ map built
from Planck frequency maps; and (iii) using cross-spectra between Planck
frequency maps. With the three different methods, we detect the tSZ-CIB
cross-power spectrum at significance levels of (i) 6 sigma; (ii) 3
sigma; and (iii) 4 sigma. We model the tSZ-CIB cross-correlation
signature and compare predictions with the measurements. The amplitude
of the cross-correlation relative to the fiducial model is A(tSZ-CIB) =
1.2 +/- 0.3. This result is consistent with predictions for the tSZ-CIB
cross-correlation assuming the best-fit cosmological model from Planck
2015 results along with the tSZ and CIB scaling relations.
Ade, P. A. R;Aghanim, N;Arnaud, M;Aumont, J;Baccigalupi, C;Banday, A. J;Barreiro, R. B;Bartlett, J. G;Bartolo, N;Battaner, E;Benabed, K;Benoit-Levy, A;Bernard, J. -P;Bersanelli, M;Bielewicz, P;Bock, J. J;Bonaldi, A;Bonavera, L;Bond, J. R;Borrill, J;Bouchet, F. R;Burigana, C;Butler, R. C;Calabrese, E;Catalano, A;Chamballu, A;Chiang, H. C;Christensen, P. R;Churazov, E;Clements, D. L;Colombo, L. P. L;Combet, C;Comis, B;Couchot, F;Coulais, A;Crill, B. P;Curto, A;Cuttaia, F;Danese, L;Davies, R. D;Davis, R. J;de Bernardis, P;de Rosa, A;de Zotti, G;Delabrouille, J;Dickinson, C;Diego, J. M;Dole, H;Donzelli, S;Dore, O;Douspis, M;Ducout, A;Dupac, X;Efstathiou, G;Elsner, F;Ensslin, T. A;Eriksen, H. K;Finelli, F;Flores-Cacho, I;Forni, O;Frailis, M;Fraisse, A. A;Franceschi, E;Galeotta, S;Galli, S;Ganga, K;Genova-Santos, R. T;Giard, M;Giraud-Heraud, Y;Gjerlow, E;Gonzalez-Nuevo, J;Gorski, K. M;Gregorio, A;Gruppuso, A;Gudmundsson, J. E;Hansen, F. K;Harrison, D. L;Helou, G;Hernandez-Monteagudo, C;Herranz, D;Hildebrandt, S. R;Hivon, E;Hobson, M;Hornstrup, A;Hovest, W;Huffenberger, K. M;Hurier, G;Jaffe, A. H;Jaffe, T. R;Jones, W. C;Keihanen, E;Keskitalo, R;Kisner, T. S;Kneissl, R;Knoche, J;Kunz, M;Kurki-Suonio, H;Lagache, G;Lamarre, J. -M;Langer, M;Lasenby, A;Lattanzi, M;Lawrence, C. R;Leonardi, R;Levrier, F;Lilje, P. B;Linden-Vornle, M;Lopez-Caniego, M;Lubin, P. M;Macias-Perez, J. F;Maffei, B;Maggio, G;Maino, D;Mak, D. S. Y;Mandolesi, N;Mangilli, A;Maris, M;Martin, P. G;Martinez-Gonzalez, E;Masi, S;Matarrese, S;Melchiorri, A;Mennella, A;Migliaccio, M;Mitra, S;Miville-Deschenes, M. -A;Moneti, A;Montier, L;Morgante, G;Mortlock, D;Munshi, D;Murphy, J. A;Nati, F;Natoli, P;Noviello, F;Novikov, D;Novikov, I;Oxborrow, C. A;Paci, F;Pagano, L;Pajot, F;Paoletti, D;Partridge, B;Pasian, F;Pearson, T. J;Perdereau, O;Perotto, L;Pettorino, V;Piacentini, F;Piat, M;Pierpaoli, E;Plaszczynski, S;Pointecouteau, E;Polenta, G;Ponthieu, N;Pratt, G. W;Prunet, S;Puget, J. -L;Rachen, J. P;Reinecke, M;Remazeilles, M;Renault, C;Renzi, A;Ristorcelli, I;Rocha, G;Rosset, C;Rossetti, M;Roudier, G;Rubino-Martin, J. A;Rusholme, B;Sandri, M;Santos, D;Savelainen, M;Savini, G;Scott, D;Spencer, L. D;Stolyarov, V;Stompor, R;Sunyaev, R;Sutton, D;Suur-Uski, A. -S;Sygnet, J. -F;Tauber, J. A;Terenzi, L;Toffolatti, L;Tomasi, M;Tristram, M;Tucci, M;Umana, G;Valenziano, L;Valiviita, J;Van Tent, B;Vielva, P;Villa, F;Wade, L. A;Wandelt, B. D;Wehus, I. K;Welikala, N;Yvon, D;Zacchei, A;Zonca, A
2016-01-01
Abstract
We use Planck data to detect the cross-correlation between the thermal
Sunyaev-Zeldovich (tSZ) effect and the infrared emission from the
galaxies that make up the the cosmic infrared background (CIB). We first
perform a stacking analysis towards Planck-confirmed galaxy clusters. We
detect infrared emission produced by dusty galaxies inside these
clusters and demonstrate that the infrared emission is about 50% more
extended than the tSZ effect. Modelling the emission with a
Navarro-Frenk-White profile, we find that the radial profile
concentration parameter is c(500) = 1.00(-0.15)(+0.18). This indicates
that infrared galaxies in the outskirts of clusters have higher infrared
flux than cluster-core galaxies. We also study the cross-correlation
between tSZ and CIB anisotropies, following three alternative approaches
based on power spectrum analyses: (i) using a catalogue of confirmed
clusters detected in Planck data; (ii) using an all-sky tSZ map built
from Planck frequency maps; and (iii) using cross-spectra between Planck
frequency maps. With the three different methods, we detect the tSZ-CIB
cross-power spectrum at significance levels of (i) 6 sigma; (ii) 3
sigma; and (iii) 4 sigma. We model the tSZ-CIB cross-correlation
signature and compare predictions with the measurements. The amplitude
of the cross-correlation relative to the fiducial model is A(tSZ-CIB) =
1.2 +/- 0.3. This result is consistent with predictions for the tSZ-CIB
cross-correlation assuming the best-fit cosmological model from Planck
2015 results along with the tSZ and CIB scaling relations.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/2108/216749
Citazioni
ND
32
85
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
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.