High redshift radio-loud quasars in large-area surveys

Abstract

[EN]: Around 8-13\% of the known population of quasars (QSOs) are powerful radio emitter and therefore classified as Radio-Loud (RL), while the remaining part is classified as Radio-Quiet (RQ). The reason of the radio emission is explained in terms of the presence of a radio-jet, responsible for the synchrotron emission and relativistic particles in intense magnetic fields. Nevertheless, the reason why only a minority of the quasars show strong radio-emission and which is the physical connection between these two major classes of objects, still lack a convincing explanation. Quasars are relatively rare, especially at high redshift, since their comoving density is a strong function of redshift that peaks at z~2-3 and declines exponentially at higher redshifts. The radio-loud quasar population at z > 3.5 is an even more elusive population, therefore does not allow exhaustive statistical studies and comparisons between radio-loud and radio-quiet populations in the early universe, where it might be possible to gather clues on the connection between radio and optical activity in QSOs. The quest to increase the number of known radio-loud quasars at high redshift require the use of large area surveys, advanced techniques of data mining to deal with the sheer volume of data of modern surveys, and the refinement of the candidate-selection techniques to select quasar-candidate of potential interest from broad-band photometric surveys. This thesis is focused on the selection and study of high-redshift RL QSOs at z>3.6. We combined modern data mining techniques and machine-learning algorithms for an efficient and complete exploitation of multi-wavelength data from large-area surveys in the optical (SDSS), in the near- and mid-infrared (UKIDSS, WISE) and in the radio (FIRST). We completed and tested our modern techniques of analysis and selection through follow-up optical spectroscopy and radio observations of the samples of RL quasars of our interest. We analyzed the results of our observations and drew conclusions both on the techniques used for the candidate-selection and on the physics of the studied objects.

[ES]: Los cuásares (QSOs) son fuentes extragalácticas compactas, muy brillantes, originadas por material de acreción que cae en un agujero negro supermasivo y forman parte de la familia de los núcleos activos galácticos (AGN). Los cuásares tienen una distribución de energía espectral amplia y se encuentran entre los objetos más brillantes del cielo en todas las longitudes de onda en que han sido observados. Alrededor del 8-13% de la población conocida de cuásares son potentes emisores en radio y, por tanto, se clasifican como radio-intensos (RL), mientras que a la parte restante se le denomina radio-silenciosos (RQ). El motivo por el que sólo una minoría de los cuásares muestra una fuerte emisión en radio y cuál es la conexión física entre estas dos clases de objetos no cuenta aún con una explicación convincente. La densidad comóvil de los cuásares luminosos es una fuerte función del desplazamiento al rojo (z) que alcanza un máximo a z~2-3 y desciende exponencialmente hacia mayores (y menores) desplazamientos al rojo. Por tanto, la población de cuásares radio-intensos a alto z es bastante reducida y no permite llevar a cabo estudios estadísticos exhaustivos ni comparaciones entre poblaciones radio-intensas y radio-silenciosas en el universo temprano, donde podría ser posible recopilar pruebas sobre la conexión entre actividad radio y óptica en los cuásares. Los estudios para aumentar el número de cuásares radio-intensos y reducir los sesgos asociados a su selección requieren el uso de cartografiados de gran área de nueva generación, especialmente en el infrarrojo cercano y lejano, ya que la combinación de campo de visión y sensibilidad permite buscar cuásares débiles a mayor desplazamiento al rojo. Esto requiere del perfeccionamiento de técnicas de minería de datos, para procesar y combinar tal cantidad de datos multi-longitud de onda, y así aprovechar completamente su potencial. Por último, es necesaria la mejora en la determinación de los sesgos de selección, que deben ser corregidos minuciosamente para poder inferir las propiedades estadísticas de la población de cuásares. Esta tesis doctoral está centrada en la selección y estudio de los RL cuásares a alto desplazamiento al rojo z>3.6. Se combinaron las técnicas modernas de minería de datos y algoritmos de aprendizaje automático para explotar los datos multi-longitud de onda procedentes de cartografiados de gran área en el óptico, en el cercano y medio infrarrojo y en el radio. Completamos y evaluamos la eficiencia de nuestras técnicas de análisis y selección mediante espectroscopía óptica, y observamos en radio una submuestra de cuásares de especial interés. Analizamos los resultados de nuestras observaciones y obtuvimos conclusiones tanto en lo referente a las técnicas empleadas para la selección de candidatos como sobre la física de los objetos estudiados.