关于jwst的笔记

这不是一篇文章。这只是随意记录的笔记。

Nature volume 616, pages266–269 (2023)这篇论文使用 Cosmic Evolution Early Release Science (CEERS) survey发布的数据。observation：NIRCam。如何看覆盖的天区呢？打开STScI | Mikulski Archive for Space Telescopes (MAST) Portal，选择MAST Observations by Proposal ID，输入1345，然后筛选开始日期范围为2022.6.21到22，勾选NIRCAM/IMAGE，如下图，就可以在右边看到覆盖的天区了。一个蓝框是5.1′ × 2.2′ ，由两个模块组成，覆盖 2.2′ × 2.2′ × 2。四个蓝框总面积是2.2′ × 2.2′ × 2 × 4 = 38.72arcmin2

在这片区域得到13个星系的测光红移和星系质量。其中有3个星系13050(3210),35300(ceers3-1748)和39575(ceers1-3910)在后面的研究中已经得到了测谱红移，见2305.17162。

另一篇文章，https://doi.org/10.1093/mnras/stac3144，使用James Webb Space Telescope Early Release Observations (JWST-ERO)对准SMACS星团的观测数据(开始观测时间：2022-6-6，覆盖天区10.8arcmin2)，得到10个红移大于8的星系的测光红移和星系质量。其中的z10a(4590), z10b(6355)和z10c(10612)的红移已经得到测谱红移，见https://doi.org/10.1093/mnrasl/slac136，https://arxiv.org/abs/2208.03281 和https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/acbf50。

最近， 2306.02467给出了the NIRSpec component of the JWST Deep Extragalactic Survey (JADES) 的测谱红移。开始观测时间：2022-10-20
把这些目标放到地图上看看：

import numpy as np
import astropy.units as u
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

RA=[53.16634,...,53.16445]

DEC=[-27.82156,...,-27.81937]

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.scatter(RA, DEC, s=1, alpha=1)
#type1=ax.scatter(RA1, DEC1, s=1, alpha=1)
#type1=ax.scatter(RA2, DEC2, s=1, alpha=1)
gl = ax.gridlines(draw_labels=True)
gl.top_labels = False
gl.right_labels = False
#ax.legend((type1, type2), (u'1', u'2'), loc=2)

plt.show()

画完一看，原来就是原文图二的红色短线。能很明显看出NIRSpec MSA 的四个象限，覆盖(3.4-37/60)*(3.6-23/60)=8.95arcmin2。或者可以打开STScI | Mikulski Archive for Space Telescopes (MAST) Portal，点击Advanced Search，在Provenance Name输入 JADES，查找。最后在Instrument勾选NIRSpec，同样可以看到这些目标。

有用的连接：

Getting Started with JWST Proposing – JWST User Documentation (stsci.edu)

CEERS论文

HLSP (stsci.edu)

坐标转换

from astropy.coordinates import SkyCoord
import astropy.units as u
c = SkyCoord(ra='7:23:22.709' , dec='−73:26:06.183', unit=(u.hourangle, u.deg))
c.ra.deg,c.dec.deg

矩形天区面积

def calculate_area(p1,p2,p3):
 c1=SkyCoord(p1[0] * u.deg, p1[1] * u.deg)
 c2=SkyCoord(p2[0] * u.deg, p2[1] * u.deg)
 c3=SkyCoord(p3[0] * u.deg, p3[1] * u.deg)
 
 angle_distance1 = c1.separation(c2)
 angle_distance2 = c2.separation(c3)
 
 area = (angle_distance1 * angle_distance2).to(u.arcmin**2)
 return area