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Context. Aims. The goal of this paper is to demonstrate the outstanding quality of the second data release of the Gaia mission and its power for constraining many different aspects of the dynamics of the satellites of the Milky Way. We focus here on determining the proper motions of 75 Galactic globular clusters, nine dwarf spheroidal galaxies, one ultra-faint system, and the Large and Small Magellanic Clouds. Methods. Using data extracted from the Gaia archive, we derived the proper motions and parallaxes for these systems, as well as their uncertainties. We demonstrate that the errors, statistical and systematic, are relatively well understood. We integrated the orbits of these objects in three different Galactic potentials, and characterised their properties. We present the derived proper motions, space velocities, and characteristic orbital parameters in various tables to facilitate their use by the astronomical community. Results. Our limited and straightforward analyses have allowed us for example to (i) determine absolute and very precise proper motions for globular clusters; (ii) detect clear rotation signatures in the proper motions of at least five globular clusters; (iii) show that the satellites of the Milky Way are all on high-inclination orbits, but that they do not share a single plane of motion; (iv) derive a lower limit for the mass of the Milky Way of 9.1-2.6+6.2 × 1011 M⊠based on the assumption that the Leo I dwarf spheroidal is bound; (v) derive a rotation curve for the Large Magellanic Cloud based solely on proper motions that is competitive with line-of-sight velocity curves, now using many orders of magnitude more sources; and (vi) unveil the dynamical effect of the bar on the motions of stars in the Large Magellanic Cloud. Conclusions. All these results highlight the incredible power of the Gaia astrometric mission, and in particular of its second data release.
Helmi, A., Van Leeuwen, F., McMillan, P., Massari, D., Antoja, T., Robin, A., et al. (2018). Gaia Data Release 2: Kinematics of globular clusters and dwarf galaxies around the Milky Way. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 616, 1-47 [10.1051/0004-6361/201832698].
Gaia Data Release 2: Kinematics of globular clusters and dwarf galaxies around the Milky Way
Helmi, A.;Van Leeuwen, F.;McMillan, P. J.;Massari, D.;Antoja, T.;Robin, A. C.;Lindegren, L.;Bastian, U.;Arenou, F.;Babusiaux, C.;Biermann, M.;Breddels, M. A.;Hobbs, D.;Jordi, C.;Pancino, E.;Reylé, C.;Veljanoski, J.;Brown, A. G. A.;Vallenari, A.;Prusti, T.;De Bruijne, J. H. J.;Bailer-Jones, C. A. L.;Evans, D. W.;Eyer, L.;Jansen, F.;Klioner, S. A.;Lammers, U.;Luri, X.;Mignard, F.;Panem, C.;Pourbaix, D.;Randich, S.;Sartoretti, P.;Siddiqui, H. I.;Soubiran, C.;Walton, N. A.;Cropper, M.;Drimmel, R.;Katz, D.;Lattanzi, M. G.;Bakker, J.;Cacciari, C.;Castañeda, J.;Chaoul, L.;Cheek, N.;De Angeli, F.;Fabricius, C.;Guerra, R.;Holl, B.;Masana, E.;Messineo, R.;Mowlavi, N.;Nienartowicz, K.;Panuzzo, P.;Portell, J.;Riello, M.;Seabroke, G. M.;Tanga, P.;Thévenin, F.;Gracia-Abril, G.;Comoretto, G.;Teyssier, D.;Garcia-Reinaldos, M.;Altmann, M.;Andrae, R.;Audard, M.;Bellas-Velidis, I.;Benson, K.;Berthier, J.;Blomme, R.;Burgess, P.;Busso, G.;Carry, B.;Cellino, A.;Clementini, G.;Clotet, M.;Creevey, O.;Davidson, M.;De Ridder, J.;Delchambre, L.;Dell'Oro, A.;Ducourant, C.;Fernández-Hernández, J.;Fouesneau, M.;Frémat, Y.;Galluccio, L.;García-Torres, M.;González-Núñez, J.;González-Vidal, J. J.;Gosset, E.;Guy, L. P.;Halbwachs, J. -L.;Hambly, N. C.;Harrison, D. L.;Hernández, J.;Hestroffer, D.;Hodgkin, S. T.;Hutton, A.;Jasniewicz, G.;Jean-Antoine-Piccolo, A.;Jordan, S.;Korn, A. J.;Krone-Martins, A.;Lanzafame, A. C.;Lebzelter, T.;Löffler, W.;Manteiga, M.;Marrese, P. M.;Martín-Fleitas, J. M.;Moitinho, A.;Mora, A.;Muinonen, K.;Osinde, J.;Pauwels, T.;Petit, J. -M.;Recio-Blanco, A.;Richards, P. J.;Rimoldini, L.;Sarro, L. M.;Siopis, C.;Smith, M.;Sozzetti, A.;Söveges, M.;Torra, J.;Van Reeven, W.;Abreu Aramburu, A.;Abbas, U.;Accart, S.;Aerts, C.;Altavilla, G.;Álvarez, M. A.;Alvarez, R.;Alves, J.;Anderson, R. I.;Andrei, A. H.;Anglada Varela, E.;Antiche, E.;Arcay, B.;Astraatmadja, T. L.;Bach, N.;Baker, S. G.;Balaguer-Núñez, L.;Balm, P.;Barache, C.;Barata, C.;Barbato, D.;Barblan, F.;Barklem, P. S.;Barrado, D.;Barros, M.;Barstow, M. A.;Bartholomé Muñoz, S.;Bassilana, J. -L.;Becciani, U.;Bellazzini, M.;Berihuete, A.;Bertone, S.;Bianchi, L.;Bienaymé, O.;Blanco-Cuaresma, S.;Boch, T.;Boeche, C.;Bombrun, A.;Borrachero, R.;Bossini, D.;Bouquillon, S.;Bourda, G.;Bragaglia, A.;Bramante, L.;Bressan, A.;Brouillet, N.;Brösemeister, T.;Brugaletta, E.;Bucciarelli, B.;Burlacu, A.;Busonero, D.;Butkevich, A. G.;Buzzi, R.;Caffau, E.;Cancelliere, R.;Cannizzaro, G.;Cantat-Gaudin, T.;Carballo, R.;Carlucci, T.;Carrasco, J. M.;Casamiquela, L.;Castellani, M.;Castro-Ginard, A.;Charlot, P.;Chiavassa, A.;Chemin, L.;Cocozza, G.;Costigan, G.;Cowell, S.;Crifo, F.;Crosta, M.;Crowley, C.;Cuypersy, J.;Dafonte, C.;Damerdji, Y.;Dapergolas, A.;David, P.;David, M.;De Laverny, P.;De Luise, F.;De March, R.;De Martino, D.;De Souza, R.;De Torres, A.;Debosscher, J.;Del Pozo, E.;Delbo, M.;Delgado, A.;Delgado, H. E.;Di Matteo, P.;Diakite, S.;Diener, C.;Distefano, E.;Dolding, C.;Drazinos, P.;Durán, J.;Edvardsson, B.;Enke, H.;Eriksson, K.;Esquej, P.;Eynard Bontemps, G.;Fabre, C.;Fabrizio, M.;Faigler, S.;Falcão, A. J.;Farràs Casas, M.;Federici, L.;Fedorets, G.;Fernique, P.;Figueras, F.;Filippi, F.;Findeisen, K.;Fonti, A.;Fraile, E.;Fraser, M.;Frézouls, B.;Gai, M.;Galleti, S.;Garabato, D.;García-Sedano, F.;Garofalo, A.;Garralda, N.;Gavel, A.;Gavras, P.;Gerssen, J.;Geyer, R.;Giacobbe, P.;Gilmore, G.;Giuffrida, G.;Girona, S.;Glass, F.;Gomes, M.;Granvik, M.;Gueguen, A.;Guerrier, A.;Guiraud, J.;Gutiérrez-Sánchez, R.;Hofmann, W.;Holland, G.;Huckle, H. E.;Hypki, A.;Icardi, V.;Janßen, K.;Jevardat De Fombelle, G.;Jonker, P. G.;Juhász, A. L.;Julbe, F.;Karampelas, A.;Kewley, A.;Klar, J.;Kochoska, A.;Kohley, R.;Kolenberg, K.;Kontizas, M.;Kontizas, E.;Koposov, S. E.;Kordopatis, G.;Kostrzewa-Rutkowska, Z.;Koubsky, P.;Lambert, S.;Lanza, A. F.;Lasne, Y.;Lavigne, J. -B.;Le Fustec, Y.;Le Poncin-Lafitte, C.;Lebreton, Y.;Leccia, S.;Leclerc, N.;Lecoeur-Taibi, I.;Lenhardt, H.;Leroux, F.;Liao, S.;Licata, E.;Lindstrøm, H. E. P.;Lister, T. A.;Livanou, E.;Lobel, A.;López, M.;Managau, S.;Mann, R. G.;Mantelet, G.;Marchal, O.;Marchant, J. M.;Marconi, M.;Marinoni, S.;Marschalkó, G.;Marshall, D. J.;Martino, M.;Marton, G.;Mary, N.;Matijevic, G.;Mazeh, T.;Messina, S.;Michalik, D.;Millar, N. R.;Molina, D.;Molinaro, R.;Molnár, L.;Montegriffo, P.;Mor, R.;Morbidelli, R.;Morel, T.;Morris, D.;Mulone, A. F.;Muraveva, T.;Musella, I.;Nelemans, G.;Nicastro, L.;Noval, L.;O'Mullane, W.;Ordénovic, C.;Ordóñez-Blanco, D.;Osborne, P.;Pagani, C.;Pagano, I.;Pailler, F.;Palacin, H.;Palaversa, L.;Panahi, A.;Pawlak, M.;Piersimoni, A. M.;Pineau, F. -X.;Plachy, E.;Plum, G.;Poggio, E.;Poujoulet, E.;Prša, A.;Pulone, L.;Racero, E.;Ragaini, S.;Rambaux, N.;Ramos-Lerate, M.;Regibo, S.;Riclet, F.;Ripepi, V.;Riva, A.;Rivard, A.;Rixon, G.;Roegiers, T.;Roelens, M.;Romero-Gómez, M.;Rowell, N.;Royer, F.;Ruiz-Dern, L.;Sadowski, G.;Sagristà Sellés, T.;Sahlmann, J.;Salgado, J.;Salguero, E.;Sanna, N.;Santana-Ros, T.;Sarasso, M.;Savietto, H.;Schultheis, M.;Sciacca, E.;Segol, M.;Ségransan, D.;Segovia, J. C.;Shih, I-C.;Siltala, L.;Silva, A. F.;Smart, R. L.;Smith, K. W.;Solano, E.;Solitro, F.;Sordo, R.;Soria Nieto, S.;Souchay, J.;Spagna, A.;Spoto, F.;Stampa, U.;Steele, I. A.;Steidelmöller, H.;Stephenson, C. A.;Stoev, H.;Suess, F. F.;Surdej, J.;Szabados, L.;Szegedi-Elek, E.;Tapiador, D.;Taris, F.;Tauran, G.;Taylor, M. B.;Teixeira, R.;Terrett, D.;Teyssandier, P.;Thuillot, W.;Titarenko, A.;Torra Clotet, F.;Turon, C.;Ulla, A.;Utrilla, E.;Uzzi, S.;Vaillant, M.;Valentini, G.;Valette, V.;Van Elteren, A.;Van Hemelryck, E.;Van Leeuwen, M.;Vaschetto, M.;Vecchiato, A.;Viala, Y.;Vicente, D.;Vogt, S.;Von Essen, C.;Voss, H.;Votruba, V.;Voutsinas, S.;Walmsley, G.;Weiler, M.;Wertz, O.;Wevems, T.;Wyrzykowski, L.;Yoldas, A.;Žerjal, M.;Ziaeepour, H.;Zorec, J.;Zschocke, S.;Zucker, S.;Zurbach, C.;Zwitter, T.
2018
Abstract
Context. Aims. The goal of this paper is to demonstrate the outstanding quality of the second data release of the Gaia mission and its power for constraining many different aspects of the dynamics of the satellites of the Milky Way. We focus here on determining the proper motions of 75 Galactic globular clusters, nine dwarf spheroidal galaxies, one ultra-faint system, and the Large and Small Magellanic Clouds. Methods. Using data extracted from the Gaia archive, we derived the proper motions and parallaxes for these systems, as well as their uncertainties. We demonstrate that the errors, statistical and systematic, are relatively well understood. We integrated the orbits of these objects in three different Galactic potentials, and characterised their properties. We present the derived proper motions, space velocities, and characteristic orbital parameters in various tables to facilitate their use by the astronomical community. Results. Our limited and straightforward analyses have allowed us for example to (i) determine absolute and very precise proper motions for globular clusters; (ii) detect clear rotation signatures in the proper motions of at least five globular clusters; (iii) show that the satellites of the Milky Way are all on high-inclination orbits, but that they do not share a single plane of motion; (iv) derive a lower limit for the mass of the Milky Way of 9.1-2.6+6.2 × 1011 M⊠based on the assumption that the Leo I dwarf spheroidal is bound; (v) derive a rotation curve for the Large Magellanic Cloud based solely on proper motions that is competitive with line-of-sight velocity curves, now using many orders of magnitude more sources; and (vi) unveil the dynamical effect of the bar on the motions of stars in the Large Magellanic Cloud. Conclusions. All these results highlight the incredible power of the Gaia astrometric mission, and in particular of its second data release.
Helmi, A., Van Leeuwen, F., McMillan, P., Massari, D., Antoja, T., Robin, A., et al. (2018). Gaia Data Release 2: Kinematics of globular clusters and dwarf galaxies around the Milky Way. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 616, 1-47 [10.1051/0004-6361/201832698].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/660095
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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.
