dfm / dfm/python-fsps

Odd behavior with optical emission lines

Đang mở
#199 4 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
76
Fork
45
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

I noticed a strange behavior where after a logzsol value of 0.2 all points in a standard BPT diagram ([NII]/Hα, [OIII]/Hβ) are stuck to a certain value. I am using default stellar libraries: "mist" and "miles" to get the BPT emission-line ratios ([OIII]/Hβ and [NII]/Hα) for an SSP (sfh=0) observed at tage=1Myr (0.001Gyr) with a constant ionization parameter of logU=-2.5 but for different metallicities (logzsol=[-0.6,0.6]), also I set zcontinuous=1. The models are such that logzsol = gas_logz. I attach the resulted BPT diagram bellow. In an attempt to understand what is happening I have calculated the SEDs in two cases; 1) sfh=0 (SSP), logz=0, dust1=0, dust2=0 for different ages; 2) sfh=0 (SSP), dust1=0, dust2=0 for different metallicities (both with default stellar libraries). The UV produced by the two SSPs (I think that) look normal (attached bellow). Finally I am giving you the result of the [OIII]/Hβ as a function of metallicity (from the calculations of BPT).

Is this expected behavior?

Here is my code for the BPT calculations (the two SED tests are calculated from an other script)

import os
import numpy as np
import fsps
from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import json
import pandas as pd
import warnings
import random as random
warnings.filterwarnings('ignore')

sp = fsps.StellarPopulation(zcontinuous=1)


sp.params['imf_type'] = 2
sp.params['sfh'] = 0 
sp.params['sf_start'] = 0.0 
sp.params['sf_trunc'] = 0.0
sp.params['tburst'] = 0.0
sp.params['fburst'] = 0.0
sp.params['tau'] = 10.0
sp.params['const'] = 0.0


sp.params['add_neb_emission'] = True
sp.params['nebemlineinspec'] = True
sp.params['add_neb_continuum'] = True

ilib, slib, dlib = sp.libraries
print(ilib, slib, dlib)

sample_size = 1000
logz_arr = np.linspace(-0.6,0.6,sample_size)

logu_arr = -2.5*np.ones(sample_size) 

comb_arr = np.stack([logz_arr, logu_arr], axis=1)

uid = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

file_name1 = 'sfg_syn_sed' #  uid
file_name2 = 'sfg_syn_emlines'

tage = 0.001

w, _ = sp.get_spectrum(tage=tage, peraa=True)

emwv = sp.emline_wavelengths
with open(file_name2 + '-' + uid + '.txt', 'w') as file:
    np.savetxt(file, emwv, newline=' ')
    file.write('\n')
file.close()

dict3 = vars(sp.params)['_params']

keys = []
for key, value in dict3.items():
    k = key
    keys.append(k)

df_params = pd.DataFrame(columns=keys)
 
for i in tqdm(range(len(comb_arr))):
    sp.params['logzsol'] = comb_arr[i][0]
    sp.params['gas_logz'] = comb_arr[i][0]
    sp.params['gas_logu'] = comb_arr[i][1]

    _, spec = sp.get_spectrum(tage=tage, peraa=True)

    # Write emission lines to a file
    with open(file_name2 + '-' + uid + '.txt', 'a') as file:
        np.savetxt(file, sp.emline_luminosity, newline=' ')
        file.write('\n')
    file.close()

    dict3 = vars(sp.params)['_params']

    values = []
    for key, value in dict3.items():
        v = value
        values.append(v)
        
    df1 = pd.DataFrame([values], columns=keys)
    df_params = pd.concat([df_params, df1], axis=0)


df_params.to_csv('params_' + uid + '.csv', index=False)

Figure_1_z
Figure_1
download (8)
oiii_hb_logz

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách chạy script Python được cung cấp với các thiết lập SSP, stellar-library, metallicity và ionization-parameter đã nêu, sau đó kiểm tra các giá trị vạch phát xạ được tạo ra quanh logzsol=0.2. So sánh diễn biến của [OIII]/Hβ và [NII]/Hα với các đồ thị đính kèm; được xem là hoàn tất khi xác định được liệu plateau có được mong đợi hay xác định được một vấn đề có thể tái hiện để báo cáo hoặc sửa.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
data
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
28/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.