UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MEXICO POSGRADO EN ASTROFÍSICA ESTUDIO INTEGRAL DE NÚCLEOS ACTIVOS DE GALAXIAS: DESDE LA REGIÓN DE LÍNEAS ANCHAS HASTA LA GALAXIA ANFITRIONA TESIS QUE PARA OPTAR POR EL GRADO DE: DOCTOR EN CIENCIAS (ASTROFÍSICA) PRESENTA: EDGAR CORTES SUÁREZ TUTORES PRINCIPALES DR. HÉCTOR MANUEL HERNÁNDEZ TOLEDO1 DRA. CASTALIA ALENKA NEGRETE PEÑALOZA2 MIEMBROS DEL COMITÉ TUTOR DRA. DEBORAH DULTZIN KESSLER1 DRA. MARIANA CANO DÍAZ1 DR. SEBASTIÁN FRANCISCO SÁNCHEZ SÁNCHEZ1 1INSTITUTO DE ASTRONOMÍA CU 2CONACyT INSTITUTO DE ASTRONOMÍA CIUDAD DE MÉXICO, MÉXICO, JUNIO, 2023 UNAM – Dirección General de Bibliotecas Tesis Digitales Restricciones de uso DERECHOS RESERVADOS © PROHIBIDA SU REPRODUCCIÓN TOTAL O PARCIAL Todo el material contenido en esta tesis esta protegido por la Ley Federal del Derecho de Autor (LFDA) de los Estados Unidos Mexicanos (México). El uso de imágenes, fragmentos de videos, y demás material que sea objeto de protección de los derechos de autor, será exclusivamente para fines educativos e informativos y deberá citar la fuente donde la obtuvo mencionando el autor o autores. Cualquier uso distinto como el lucro, reproducción, edición o modificación, será perseguido y sancionado por el respectivo titular de los Derechos de Autor. Para Jiren, cuyos ojitos azules vieron nacer y crecer este proyecto 2 Resumen En la siguiente tesis se realizó un estudio de una muestra de galaxias con núcleo activo (AGN) para estudiar simultáneamente la región central donde se localiza el agujero negro supermasivo y el resto de la galaxia anfitriona. Para lograrlo, se utilizaron los datos del catastro MaNGA (Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory), el cual, se dedicó a observar con la técnica de es- pectroscopía de campo integral (IFS) a una selección de ∼10,000 galaxias cercanas (z<0.15). Esta técnica permite obtener cubos de datos, que están compuestos por espectros resueltos a lo largo de un amplio intervalo de longitud de onda que va de los 3,600 a los 10,300 Å en cada uno de los pixeles contenidos dentro del campo de visión observado. Dado que la región más próxima al agujero negro (el disco de acreción y la región de líneas anchas) no puede ser resuelta, se usa la espectroscopia para inferir su cinemática y sus propiedades físicas. Para ello se modelan las líneas de emisión anchas, propias de los AGNs tipo 1 y en este trabajo se desarrolló una herramienta que utiliza la intensidad de la componente ancha de Hα para localizarlas en grandes bases de datos y que actualmente se encuentra publicado en el Montlhy Notices of the Royal Astronomical Society (Cortes-Suárez et al., 2022). Dicha herramienta se utilizó en el Data Release 15 del Sloan Digital Sky Survey (DR15, SDSS) compuesto por 4636 galaxias, encontrando una muestra de 47 AGNs tipo 1 (∼1% de la muestra inicial). Una vez seleccionada la muestra, se comenzó con analizar la región nuclear tomando los espectros integrados de los 3 segundos de arco centrales de los cubos de datos de MaNGA. Para realizar un correcto análisis espectral, se sustrajo la componente estelar de los espectros utilizando dos software con filosofías diferentes: Starlight para espectros unidimen- sionales y QDeblend3D para cubos de datos y posteriormente se hizo un ajuste a los espectros de líneas de emisión. De éste último paso, se pueden obtener propiedades de las componentes anchas de las líneas de Balmer como su anchura a la altura media (FWHM) y su luminosidad, a partir de las cuales se estimaron las masas de los agujeros negros supermasivos (SMBH) encontrando valores dentro del intervalo 105,61-108,89 M⊙ con errores sistemáticos de (0.27 - 0.57) dex. Estas masas corresponden a SMBH de baja masa e intermedia. También se estimaron sus cocientes de Eddington (log REdd) definido como el cociente de las luminosidades bolométrica y de Eddington, el cual es un parámetro proporcional a la relación masa-luminosidad y esta fuertemente relacionado con la acreción de material en el agujero negro. Los valores obtenidos se encuentran en el interva- lo -4.034000 km s−1) y no muestran emisión de Fe II en sus espectros. Los objetos de do- ble pico son en su mayoría radio emisores que están siendo vistos a una inclinación relativamente grande en dirección al radio jet (fuentes de radio de amplio espectro), por lo que se cree pertenecen a la población B. La fracción de AGNs con este perfil de doble pico es muy pequeño, incluso más pequeño que la fración de AGNs radio emisores y solo han sido observados en núcleos activos de muy baja luminosidad. Los intentos más satisfactorios para ajustar perfiles de doble pico están basados en un modelo donde la fuente principal de ionización y calentamiento del gas está afuera del disco de acreción (modelos de disco). Algunos de estos modelos fueron propuestos porSulentic et al., 1998 basados principalmente en el trabajo de Chen y Halpern, 1989, quienes fueron de los primeros en estudiar estos perfiles. Antonucci, 1993 propuso otro modelo geométrico para tratar de unificar a todos los AGNs. Explica que las diferencias entre los subtipos se deben a efectos de orientación. Esto quiere decir que, para AGNs Tipo 1, el observador puede ver la emisión directa del disco de acreción alrededor del agujero negro supermasivo mientras que, en AGNs tipo 2, el campo de visión del observador es bloqueado por la presencia de una estructura toroidal de gas y polvo. Como resultado, el único 12 Figura 1.3: Espectro óptico compuesto de AGNs tipo 1 (azul) y tipo 2 (rojo) de SDSS, con las prin- cipales líneas de emisión destacadas. Se puede observar en el espectro del AGN tipo 1 la presencia de líneas anchas en las líneas de Balmer Hα y Hβ . Crédito de la imagen: DiPompeo et al., 2018. identificador óptico de la actividad de AGNs es la emisión de líneas prohibidas producidas en material extendido fuera de la región de las nubes pero siendo iluminado y fotoionizado por el núcleo obscurecido. En la figura 1.1 se puede ver el modelo unificado simple y los subtipos de AGNs que se observan dependiendo del ángulo de inclinación. Si bien, funciona a primer orden, no es capaz de explicar la existencia de AGNs tipo 2 “puros”, es decir, que no tienen una región de líneas anchas obscurecidas (Laor, 2003). Con respecto a la variabilidad, ésta ha sido observada en mayor o menor medida en todos los AGNs tipo 1 con una tendencia a tener variaciones más rápidas a altas energías. En los AGNs ti- po 2 también se ha observado variaciones pero en rayos-X duros. La variabilidad encontrada en diferentes frecuencias nos da pistas importantes sobre la física de la fuente de radiación central (Netzer, 2013). Por ejemplo, se propone que las variaciones en rayos-X se deben a inestabilidades en la corona del disco y las variaciones encontradas en el óptico estarían relacionadas a inestabi- lidades en las partes más extendidas, frías y ópticamente gruesas del mismo disco. Ésto llevaría a pensar que las variaciones en ambas regiones estarían correlacionadas, lo cual es cierto pero no en todos los objetos. De hecho, no es muy clara la correlación de la amplitud y la escala de tiempo de la variabilidad entre las frecuencias donde se observa. El estudio de diferentes curvas de luz multibanda parecen mostrar indicios de que el impulsor de la amplitud de la variabilidad es la masa del agujero negro supermasivo. Se ha observado que los AGN con SMBH de baja masa muestran mayores variaciones de amplitud en todas las longitudes de onda en comparación con los objetos 13 que contienen SMBH más masivos. También se ha visto una muy débil dependencia entre la pen- diente del continuo óptico y la amplitud y la escala de tiempo de la variabilidad pues la mayoría de los AGNs conservan el mismo color durante las etapas de baja y alta actividad. En cuanto a la variabilidad observada en el radio y los rayos gamma, ésta se puede deber a los procesos relacio- nados con los jets relativistas. En el caso de la varibilidad observada en el cercano infrarrojo (NIR, principalmente banda K) se interpreta como el resultado del calentamiento del polvo nuclear por la principal fuente de radiación variable. También se han observado variaciones en las líneas de emisión anchas en todos los AGNs tipo 1 que han sido monitoreadas durante períodos de tiempo largos. Se cree que estos son el resultado directo de las variaciones del continuo UV. De hecho, las variaciones en éstas líneas y el continuo están fuertemente correlacionadas. El patrón general es que, el aumento (o disminución) en la luminosidad de casi todas las líneas de emisión anchas es seguido por un aumento (o disminución) de la luminosidad en el continuo. Esta es la evidencia más fuerte y clara de que la fuente de ionización y calentamiento del gas de la BLR es el conti- nuo ionizante central. El lapso de tiempo entre la variación del continuo y la variación de la línea proporciona una estimación simple del tamaño de la BLR. El método llamado mapeo de reverbe- ración (RM, Blandford y McKee, 1982) mide los tiempos de retraso que hay entre la variación de una línea ancha y la variación del continuo para obtener información sobre la distribución del gas, la distribución de ionización y la cinemática del gas. 1.2. Importancia del estudio de los AGNs Es ampliamente aceptado que la mayoría de las galaxias albergan un agujero negro supermasivo en la región nuclear. En el contexto cosmológico, un tipo específico de AGN, los cuásares con altas tasas de acreción (extreme Population A quasar [xA]), pueden ser utilizados como candelas estándar cubriendo épocas cósmicas que van desde el presente hasta ∼ 1 Giga año después del Big Bang debido a sus propiedades y que son fáciles de distinguir de otros AGNs tipo 1 (Dultzin et al., 2020; Czerny et al., 2021). En el contexto evolutivo de una galaxia, la conexión de la actividad nuclear con la galaxia anfitriona juega un papel importante. Las relaciones de escala entre la masa del SMBH y las propiedades estructurales de sus galaxias anfitrionas podría ser un indicador de que ambos procesos están físicamente vinculados y estarían coevolucionando. Por ejemplo, la evolución de la función de masa de galaxias con la función de luminosidad del cuásar (Caplar et al., 2015) o la relación lineal entre la masa del bulbo y la masa del SMBH (Ferrarese y Merritt, 2000; Kormendy y Ho, 2013). De igual forma, ha sido sugerido que los outflows causados por la actividad nuclear son responsables del enriquecimiento de metales en el medio intergaláctico, así como el apagado de la formación estelar de toda la galaxia (retroalimentación negativa, Kauffmann y Haehnelt, 2000; Morganti, 2017). 14 1.3. Identificación de AGNs La identificación de AGNs en general utiliza líneas de emisión que emergen del gas que es foto- ionizado por el continuo nuclear ionizante. Con los diagramas de diagnóstico BPT (Baldwin et al., 1981) y el diagrama WHAN (Cid Fernandes et al., 2010) se puede identificar la fuente que origina la emisión con cocientes de líneas, ubicándola en una región específica dentro de cada diagrama. Las poderosas fuentes de emisión pueden ser regiones de formación estelar, shocks, emisión de estrellas post-AGB y un núcleo activo y, aunque suelen funcionar bien en la mayoría de los casos, en oasiones la fuente de emisión puede llegar a ser una mezcla de las mencionadas anteriormen- te, haciendo complicada la correcta clasificación. Otro punto negativo es que, al ser métodos que utilizan cocientes de líneas de emisión, es necesario hacer el ajuste correcto de las líneas delga- das ([NII], [SII], [OIII], Hα , Hβ ) lo cual implica hacer la sustracción estelar para tener una mejor visualización. Este proceso puede llegar a ser degenerado ya que no se tiene la certeza de que la solución de continuo de AGN + espectro estelar sea la única. Tampoco consideran la presencia de las componentes anchas de las líneas de Balmer que también deberían ser ajustadas y sustraídas para considerar únicamente el flujo de las componentes delgadas. Es por estas razones que estos métodos funcionan bien para identificar a los AGNs tipo 2 pero no a los AGNs tipo 1. Por otro lado, las líneas anchas tampoco son fáciles de identificar ya que pueden presentar perfiles muy comple- jos. Su forma y ancho dependen, entre otros parámetros, de la geometría de la BLR, de los efectos de oscurecimiento, de la superposición de diferentes regiones y de la anisotropía de las nubes. Ade- más, el campo de velocidades observado podría ser una superposición de diferentes componentes, como movimientos Doppler, turbulencia, choques, flujos de entrada/salida y rotación, de modo que el perfil final sea una convolución de todos los mencionados (Sulentic et al., 2000; Zamfir et al., 2010; Marziani et al., 2018). Algunos de los intentos más recientes para identificar AGNs tipo 1 uti- lizando espectros del Sloan Digital Sky Server Data Release 7 (SDSS DR7, Abazajian et al., 2009) son los siguientes. Stern y Laor, 2012 implementaron un método de cociente de flujo alrededor de la región Hα , interpretando el exceso de flujo sobre un continuo interpolado a la presencia de una línea ancha. Oh et al., 2015 propusieron la estimación de un cociente de flujo considerando una banda espectral y un continuo adyacente, refinando aún más sus criterios para recuperar AGNs tipo 1 de baja luminosidad. Tanto Stern y Laor, 2012 como Oh et al., 2015, realizaron una sustracción de componente estelar a los espectros como parte de sus metodologías. Con la llegada de los estu- dios que utilizan la técnica de espectroscopia de campo integral (IFS), son posibles métodos más detallados para identificar y analizar núcleos activos (en particular, AGN de tipo 1) y su relación con las galaxias anfitrionas. Entre los intentos de identificar AGN se encuentran Rembold et al., 2017 y Sánchez et al., 2018, los cuales, utilizaron diagramas BPT y WHAN en el MPL-5, que con- tiene 2792 galaxias. Mientras que Rembold et al., 2017 consideran solo candidatos por encima de la línea de Kewley (Kewley et al., 2001) en el diagrama BPT de [NII] y con EW(Hα)>3, Sánchez 15 et al., 2018 consideran todos los candidatos por encima de las líneas de Kewley en los tres diagra- mas BPT ([NII], [OI] y [SII]) pero con un umbral más relajado en EW(Hα) (>1.5). Identificaron 62 y 98 AGN, respectivamente, independientemente de si eran AGN tipo 1 o 2. Por el contrario, Wylezalek et al., 2018; Wylezalek et al., 2020 aprovecharon los datos de IFS al construir diagra- mas BPT espacialmente resueltos, identificando 308 candidatos a AGN en la misma muestra. Más recientemente, Comerford et al., 2020 realizó un cruce de datos del MPL-8 (6261 galaxias) con otros catálogos de AGNs pero en diferentes longitudes de onda, encontrando 406 AGN, la mayoría de ellos identificados como fuentes de radio. En el capítulo 3, presentamos un método para iden- tificar AGN tipo 1 utilizando espectros de una sola dimensión (Cortes-Suárez et al., 2022). Este es un método "no invasivo"que evita la sustracción de la componente estelar de la galaxia de los espectros ópticos y considera solo la prominencia de la componente ancha de la línea de emisión Hα para un cociente señal a ruido (S/N) determinado. El método se aplicó en la muestra de datos MaNGA DR15 (MPL-7) así como en los datos del SDSS DR7, mostrando resultados comparables a los métodos mencionados anteriormente. 1.4. Propiedades físicas de los AGNs Como se ha mencionado, los AGNs emiten luz en todo el espectro electromagnético. Cada región ha sido estudiada a detalle para tratar de comprender los diversos fenómenos físicos que originan su emisión. Dado que los cubos de datos de MaNGA fueron observados en el intervalo de 3,600Å-10,300Å, vamos a enfocarnos en las propiedades observadas en el intervalo del óptico. Una característica propia de los AGNs es la presencia de líneas de emisión ensanchadas debido a efecto Doppler por la rotación de regiones de gas cercanas al agujero negro supermasivo a altas velocidades (ver figura 1.4). Se han definido dos regiones que se diferencían por el ancho de veloci- dad de las líneas de emisión: la región de líneas anchas y la región de líneas delgadas. Este cambio de velocidad se da por la cercanía al agujero negro supermasivo, siendo la BLR la región más próxima a éste. Debido a lo anterior, se han logrado deducir varias propiedades del agujero negro supermasivo asumiendo que se trata de un sistema virializado. De este modo, la masa del agujero negro se obtiene a partir de conocer el tamaño de la región donde se emiten las líneas anchas, RBLR, y la dispersión de velocidades que hay en esta región MBH = v2 RBLR (Ho, 1999; Wandel et al., 1999; Kaspi et al., 2000). Algunas de estas variables se pueden medir directamente, como RBLR a partir de la técnica de mapeo de reverberación (Peterson, 1993), pero cuando no es posible hacerlo, se utilizan correlaciones empíricas. Kaspi et al., 2000 encontraron una relación entre el tamaño de la región de líneas anchas y la luminosidad del continuo en el óptico (L5100) pues asume que, a esta longitud de onda, la luminosidad está siendo generada principalmente por el agujero negro. Sin embargo, puede haber una importante contaminación estelar que debe ser aislada. En el caso de la dispersión de velocidades, ésta puede ser derivada del ensanchamiento Doppler de las líneas 16 M ovim iento de las nubes M ovi m ie nto de la s nubes Línea ancha Líneas espectrales corridas al rojo Líneas espectrales corridas al azul Figura 1.4: Ensanchamiento de las líneas de emisión por el movimiento rotacional de las nubes de gas cercanas al agujero negro supermasivo. anchas. Dado que en la BLR las densidades son muy altas, las líneas anchas solo pueden emerger de las líneas permitidas, como las líneas de recombinación del hidrógeno en el óptico. Se suele utilizar el ancho total a media altura (Full Width at Half Maximum - FWHM) de la línea de Hβ ya que, a diferencia de la línea de Hα , ésta suele estar aislada. Sin embargo, cuando esta línea no es visible se puede utilizar la línea ancha de Hα . De hecho, para AGNs de baja luminosidad, está línea es siempre visible a diferencia de la línea de Hβ (Netzer, 2013). Vestergaard y Peterson, 2006 propone una relación para derivar las masas de los agujeros negros apartir de la línea ancha de Hβ , la cual es: log(MBH/M⊙) = (6,91±0,02)+ log [ ( FWHMHβ 1000 km s−1 )2( λL5100 1044 erg s−1 )0,55 ] (1.1) Mientras que Greene y Ho, 2005 proponen una relación pero utilizando la línea ancha de Hα : MBH = (2,00+0,40 −0,30)×106 ( FWHMHα 1000 km s−1 )2,06±0,06( LHα 1042 erg s−1 )0,55±0,02 M⊙ (1.2) Ambas relaciones (VP06 para Vestergaard y Peterson, 2006 y GH05 para Greene y Ho, 2005 de ahora en adelante) pueden ser utilizadas para hacer una estimación indirecta de la masa del SMBH. Sin embargo los resultados pueden variar ya que se pueden encontrar diferencias significativas 17 entre los FWHM de Hα y Hβ , lo cual sugiere que las líneas se forman, al menos en parte, a partir de regiones cinemáticas y posiblemente espacialmente distintas (Greene y Ho, 2005). L5100 es la luminosidad en λ = 5100 Å; FWHMHβ y FWHMHα son las anchuras del flujo de la línea a la altura media de Hβ y Hα respectivamente. Estas cantidades pueden derivarse del espectro del AGN. Para el cálculo de luminosidad se utiliza la siguiente relación: λLλ = 4πD2 LλFλ (1.3) Donde DL es la distancia lumínica de la galaxia y Fλ es el valor del flujo monocromático. De acuerdo a la ecuación 1.1, λ= 5100Å. La distancia lumínica se puede derivar a partir de la Ley de Hubble, con solo conocer el corrimiento al rojo estelar de la galaxia y de establecer algunas consideraciones cosmológicas como el parámetro de densidad y la constante de Hubble actuales (en este trabajo se consideró H0 = 70 Mpc km s−1). Para estimar esta cantidad, se utilizó la expresión de Sulentic et al., 2006 considerando ΩM ̸= 0, ΩΛ ̸= 0 y ΩK = 0 para un intervalo de 0≤ z≤ 2.5: DC = c H0 [ 1,5(1− e− z 6,107 )+0,996(1− e− z 1,266 ) ] (1.4) Donde la distancia comóvil, DC, se utiliza para calcular la distancia lumínica con la siguiente relación: DL=DC(1+z). En cuanto al FWHM, éste puede ser estimado directamente de la dispersión de velocidades, σ , que genera el ensanchamiento de la línea ancha, FWHM≈ 2,335cσλ−1. Se debe tener en cuenta que esta cantidad corresponde al valor observado. El valor instrumental también debe ser considerado y es propio del espectrógrafo utilizado. En el caso del utilizado por MaNGA, éste tiene un valor de FWHMins=141.3 km s−1 o bien σins= 60 km s−1 (Yan et al., 2016). Por lo tanto, el valor real de esta anchura es: FWHMreal = √ FWHM2 obs −FWHM2 ins (1.5) Otra cantidad que se puede derivar de las propiedades observables de un AGN es su cociente de Eddington, REdd, el cual es un parámetro que esta fuertemente relacionado con la acreción de material en el agujero negro, así como con el FWHM(Hβ ) y el Eigenvector 1 (Boroson y Green, 1992; Sulentic et al., 2000; Sulentic et al., 2006. Para REdd ≪1, se dice que la acreción no es tan eficiente. Objetos como LINERS tienen valores (∼10−5) que podrían considerarse de baja acreción. Los AGNs con una geometría favorable en la acreción (agujeros negros de Kerr con el momento angular y el espín alineados), pueden alcanzar hasta una eficiencia de 42% (Thorne, 1974). El parámetro REdd se obtiene del cociente entre la luminosidad bolométrica del objeto (LBol) y su luminosidad de Eddington (LEdd): REdd = LBol LEdd (1.6) 18 La luminosidad bolométrica es una medida de la luminosidad integrada a lo largo de todo el espectro electromagnético y obtenerla, no es una tarea fácil debido a que la región más allá del continuo UV, donde la mayor parte de la energía es emitida, es inaccesible a las observaciones directas. Esto se debe a la absorción que, para objetos a bajo corrimiento al rojo es causada por las galaxias anfitrionas, mientras que para objetos a un alto corrimiento al rojo es el gas neutro intergaláctico el que produce dicha absorción. Por ello, se utilizan correciones bolométricas para convertir la luminosidad monocromática o de una sola banda en un aproximado de la luminosidad bolométrica. En el óptico se puede escalar a partir de la luminosidad de L[OIII] multiplicándolo por un coeficiente de correción, C, el cual varía dependiendo de la luminosidad del objeto (Lamastra et al., 2009). En el caso de la luminosidad de Eddington, ésta se define como la luminosidad máxima per- mitida que puede tener un núcleo activo cuya energía se ha obtenido de un estado de acreción estacionario en una escala de tiempo prolongado. El gas de partículas, localizado a una distancia r del agujero negro con masa MBH , esta siendo sometido a dos fuerzas. La primera es la que ejerce la presión de radiación que actúa sobre una partícula de gas que evita que caiga hacia la fuente puntual, fr, y la segunda es la fuerza gravitacional, fg, que ejerce el agujero negro por partícula. Una acreción esférica del gas completamente ionizado hacia la fuente central se dará siempre que fg > fr. Entonces, el requerimiento mínimo para que se dé la acreción, fg = fr, nos permite definir a la Luminosidad de Eddington como: LEdd = 4πcGMBHµmp σT (1.7) que se puede simplificar para dejarlo en función únicamente de la masa del SMBH. LEdd ≈ 1,5×1038(MBH/M⊙)ergs−1 (1.8) que para un gas puramente de hidrógeno, el factor cambia a 1.28×1038. En algunos casos, la luminosidad puede superar este límite por una corta duración, por ejemplo, inmediatamente después de un estallido. La definición anteriormente dada para LEdd considera solo una fuente de opacidad, dispersión de Compton, la cual es apropiada para plasma completamente ionizado. Situaciones más reales deberían involucrar gas neutro además de mucha más opacidad. En estas situaciones, LEdd puede ser significativamente menor que el valor definido en la ecuación 1.8. 1.4.1. Parámetros Multifrecuencia de los AGNs Una de las propiedades que identifican a los AGNs de las demás fuentes emisoras, es la emisión en todas las bandas del espectro electromagnético, tal y como se ilustra en la figura 1.2. Aunque todos los AGNs lo hacen, no todos lo hacen con la misma intensidad y con el mismo perfil, de 19 hecho esto dependerá del proceso de acreción. Giustini y Proga, 2019 muestra que a bajas tasas de acreción, la dominancia de la emisión puede ser no térmica con la presencia de jets (low-excitation radio galaxy, LERG). A altas tasas de acreción, la emisión térmica comienza a ser dominante (high- excitation radio galaxy, HERG). Algunos perfiles como "la joroba azul"del óptico-UV así como la BLR no son observables en AGNs con luminosidades bolómetricas dentro del rango Lbol ∼ 1040−42 erg s−1. Así mismo, los AGNs de baja luminosidad no muestran la gran variabilidad en escalas de tiempo cortos mostrada en la banda de rayos-X como los AGNs luminosos (Lbol ∼ 1046−48 erg s−1, Ho et al., 2008). Es así que, a partir de estas diferencias, que se pueden encontrar AGNs dentro de una muestra de galaxias apartir de sus colores en el infrarrojo (Stern et al., 2012; Assef et al., 2018), identificar el estado de acreción apartir de su emisión en radio (Beckmann y Shrader, 2012; Mingo et al., 2016) e incluso inferir su luminosidad a partir de otras luminosidades en el óptico como Hα u [OIII] a partir de relaciones de escala como las que encontramos en Cortes-Suárez et al., 2022. 1.5. Parámetros observables de las galaxias Hubble, 1926 fue el primero en clasificar las galaxias de acuerdo a su morfología en el interva- lo óptico. Propuso un diagrama con forma de diapasón, donde la clasificación va desde los objetos con estructura elíptica hasta a aquellos con brazos espirales extensos. Esta clasificación es conocida como esquema o clasificación de Hubble, y de ella se derivan 3 grandes grupos: galaxias elípticas, galaxias espirales y galaxias espirales con barra. Al día de hoy, las galaxias se clasifican en alguno de estos grupos: Elípticas, Lenticulares, Espirales e Irregulares. A partir de éstos, se tienen otras subclasificaciones de acuerdo a otros elementos observables en las galaxias como barras, anillos, interacciones, filamentos, elongaciones, etc (de Vaucouleurs, 1959; Buta et al., 2015). La importan- cia de este sistema de clasificación, y por el cual aún después de tanto tiempo se sigue utilizando, es que ha demostrado tener correlaciones con propiedades globales de las galaxias como el cocien- te de luminosidad bulbo/disco, el contenido de gas, la formación estelar, los colores integrados y la masa total (M∗), solo por mencionar algunos (Roberts y Haynes, 1994; Blanton y Moustakas, 2009). La presencia de agujeros negros supermasivos en los centros de las galaxias ha sido objeto de estudio durante muchos años. Se sabe que se localizan en esa región debido al estudio de los núcleos activos pero también se infiere que el resto de las galaxias también poseen un agujero negro supermasivo aunque éste no esté activo (Lynden-Bell y Rees, 1971). Como se mencionó anteriormente, las relaciones de escala que existen entre la masa estelar total de la galaxia, la masa estelar del bulbo y la dispersión de velocidades con la masa del agujero negro supermasivo, han llevado a pensar que todas las galaxias poseen uno (Ferrarese y Merritt, 2000; Kormendy y Ho, 2013). Otra prueba más reciente de ello es la observación directa de SgrA* en el centro de la Via Láctea (Event Horizon Telescope Collaboration et al., 2022). No obstante la población de núcleos 20 activos ha ido variando con el tiempo. En el Universo cercano se estima que el 10% de las galaxias poseen algún tipo de núcleo activo o 25% para el caso de los AGNs de baja ionización como los LINERS (p.ej. Ho et al., 1997; Kauffmann et al., 2003). Estas fracciones pueden ser aún más altas en corrimientos al rojo altos, pero tal censo no está disponible actualmente (Netzer, 2013). El como llegaron a formarse cuando las galaxias apenas tenían ∼106 años de edad sigue siendo tema de debate especialmente por las condiciones físicas y de crecimiento que debían tener (Vito et al., 2013). Aunque aún no es muy claro el como se formaron (colapso nuclear de estrellas de población III masivas, el colapso directo de agujeros negros o del colapso monolítico de nubes de gas masivas, Latif y Ferrara, 2016; Volonteri et al., 2021), la acreción debió encontrarse en el límite de Eddington o incluso ser Super Eddington para tener las masas observadas (108-1010 M⊙ a z >6, e.g. Willott et al., 2009; Mortlock et al., 2011; Valentini et al., 2021). Esto sin duda tuvo un efecto en sus galaxias anfitrionas ya que se cree que los outflows poderosos (o vientos) barren el gas del medio interestelar, lo que afecta la dinámica del gas en la galaxia anfitriona y puede detener la formación estelar, o al menos regular la tasa de formación estelar (Silk y Rees, 1998). De lo anterior, podemos definir una serie de parámetros de las galaxias que pueden estar relacionados con la actividad nuclear: morfología, edad, color, masa estelar, formación estelar. Aunque la muestra de AGNs que se estudio en este trabajo tiene un corrimiento al rojo menor a 0.15, la actividad nuclear aún puede tener efectos sobre la galaxia anfitriona. Estudios como los de Sánchez et al., 2018 o Kalinova et al., 2021 muestran que en la secuencia principal de formación estelar (Log(M∗) - Log(SFR)), gran parte de las galaxias con núcleos activos se encuentran en la denominada región del valle verde, que es una región de transición entre la zona azul, propia de galaxias con formación estelar y la zona roja, donde se encuentran las galaxias con baja o casi nula formación estelar. Su localización en esta región sugiere que el AGN puede encender o apagar la formación estelar de su galaxia anfitriona aunque eso aún es tema de debate. En el caso particular de los núcleos activos a bajos corrimientos al rojo, se ha visto que estos tienden a encontrarse en galaxias de disco de tipo temprano (Ho et al., 1997; Kauffmann et al., 2003; Bruce et al., 2016; Sánchez et al., 2018; Kim et al., 2017; Kim et al., 2021), aunque se ha visto que los AGNs radio fuertes se suelen encontrar en galaxias elípticas (e.g. Matthews et al., 1964). 1.6. Encendido del núcleo activo Otro de los temas de relevancia es el transporte de gas hacia la región nuclear para alimentar el agujero negro. Las interacciones dinámicas y las fusiones, que promueven la entrada de gas, se encuentran entre los principales mecanismos para impulsar el crecimiento de los SMBH en las regiones nucleares de las galaxias (e.g. Di Matteo et al., 2005; Springel et al., 2005). Éstos meca- nismos pueden impulsar tanto la acumulación de gas para incrementar la formación estelar (Mihos 21 y Hernquist, 1994; Mihos y Hernquist, 1996) como el crecimiento del SMBH (Di Matteo et al., 2005; Hopkins et al., 2005; Ellison et al., 2011; Koss et al., 2012; Treister et al., 2012; Satyapal et al., 2014). Otros trabajos sugieren que las fusiones menores son el mecanismo más importante para el crecimiento del agujero negro, al mismo tiempo que inducen perturbaciones morfológicas y esti- mulan la formación de estrellas (e.g. Noeske et al., 2007; Daddi et al., 2007; Cisternas et al., 2011; Kocevski et al., 2012; Kaviraj, 2014; Villforth et al., 2017). Bajo estos esquemas y dependiendo de las condiciones iniciales, las galaxias que albergan núcleos activos podrían mostrar hasta cierto punto patrones de perturbaciones dinámicas y morfológicas. Las estrechas correlaciones entre la masa del agujero negro y las propiedades de las galaxias sugieren una coevolución entre ellas, sien- do las fusiones posiblemente la causa común tanto de la acumulación de gas (con el consiguiente desencadenante del AGN) como de la acumulación de masa del bulbo (Hopkins et al., 2007). La retroalimentación del AGN se invoca en simulaciones cosmológicas para recuperar la función de luminosidad de las galaxias locales observada, la bimodalidad en el color/formación estelar y la densidad numérica de las galaxias masivas (e.g. Somerville et al., 2008). Sin embargo, otros estudios sugieren que las fusiones no necesariamente juegan un papel domi- nante en el desencadenamiento de la actividad de AGN (Grogin et al., 2015; Gabor y Davé, 2009; Cisternas et al., 2011; Kocevski et al., 2012; Schawinski et al., 2012; Treister et al., 2012; Simmons et al., 2013; Rosario et al., 2015). Las inestabilidades seculares son otro mecanismo que impulsan la acumulación de gas en el SMBH en las galaxias de disco. Estos procesos seculares pueden ser impulsados por barras o, en discos turbulentos de alto corrimiento al rojo, por la fricción de las mareas que hay en los cúmulos de galaxias, ambos contribuyendo también al crecimiento del bulbo (e.g. Bournaud, 2016 y referencias ahí contenidas). Los parámetros de las galaxias anfitrionas que hasta el momento están mejor ligados con el agujero negro supermasivo (activo o no) son la dispersión de velocidades del bulbo y la masa estelar de la galaxia anfitriona. Estas relaciones nos indican que que a mayor dispersión de velocidades o masa estelar, se tienen agujeros negros con mayores masas y viceversa mostrando su coevolución (Ferrarese y Merritt, 2000; Kormendy y Ho, 2013; Reines y Volonteri, 2015). 1.7. Hipótesis Tanto los núcleos activos como sus galaxias anfitrionas han sido ampliamente estudiados y con los avances tecnológicos, ambos objetos se han podido estudiar con gran detalle. Grupos como el del WISDOM Team Wave Interferometric Survey of Dark Object Masses (Onishi et al., 2017) tienen el poder de estudiar con detalle la cinemática de la región más cercana al SMBH. En el trabajo de North et al., 2019 se infiere de manera directa la masa del SMBH de NGC 0383 con el uso de mapas de velocidad de gas molecular CO(2-1) con una resolución espacial de 58 × 32 pc2. Sin embargo, aún no se tienen estudios simultáneos tanto de la región nuclear como de la 22 galaxia anfitriona. Los catastros que observan con la técnica de espectroscopia de campo integral (IFS) obtienen información espectral de todos los pixeles contenidos dentro del campo de visión observado. MaNGA-7815-6104 Espectro nuclear Espectro de un brazo 5’’ F lu jo A rb itra rio F lu jo A rb itra rio Longitud de Onda (Å) 4000 5000 6000 7000 8000 4000 5000 6000 7000 8000 Figura 1.5: Galaxia MaNGA-7815-6104 observada con la técnica de espectroscopia de campo in- tegral. El hexágono en púrpura ilustra el campo de vision (FoV) de las observaciones y la barra en la parte superior izquierda ilustra la escala de la imagen en segundos de arco (imagen tomada de SDSS). El recuadro superior derecho muestra un espectro integrado de la region central. El recua- dro inferior derecho corresponde al espectro integrado de una region en el disco (más detalles en el capítulo 2). La figura 1.5 muestra a la galaxia 7815-6104 observada con esta técnica por el catastro MaN- GA (Bundy et al., 2015). El campo de visión que fue observado esta pintado como un hexágono morado. Dentro de éste, cada pixel contiene información espectroscópica que cubre ampliamente la región del óptico, desde los 3,600 Å hasta los 10,300 Å aproximadamente (en el caso de MaNGA). A cada uno de estos pixeles con espectro se les conoce como spaxels y se pueden estudiar indivi- dualmente o en conjunto. En la misma figura se pintaron dos cícrculo rojos en diferentes regiones de la galaxia. Integrando los spaxels de dichas regiones se obtienen sus espectros representativos que, al observarlos, son diferentes entre sí. El espectro superior derecho comprende el de la región central, dónde se muestra el espectro del AGN de la galaxia y, en el caso del espectro inferior dere- cho, se trata de una región que cubre parte de un brazo espiral, mostrando un espectro característico de un conjunto de poblaciones estelares. A partir de lo anterior, se plantea como hipótesis que la presencia de un núcleo activo crea procesos de retroalimentación que impactan en diferentes parámetros observables de su galaxia 23 anfitriona tales como su morfología, cinemática, formación estelar, entre otros. Con el uso de datos IFS en una muestra de AGNs tipo 1 se podrá estudiar simultáneamente ambas regiones, la región nuclear así como la galaxia que lo hospeda. Así mismo, teniendo observaciones de alta resolución como las de MaNGA, se plantea la posibilidad de detectar AGNs tipo 1 identificando la componen- te ancha de Hα directamente del espectro observado, sin la necesidad de realizar una sustracción estelar o la de utilizar los diagramas BPT y WHAN. Estos diagramas utilizan cocientes de las líneas de emisión delgadas y no consideran la presencia de componentes anchas. Después se estudiarán y estimarán las propiedades físicas de los núcleos activos. Al estar en galaxias de bajo corrimiento al rojo (z<0.15), se espera que la muestra sea de AGNs de baja luminosidad. Luego se continua- rá con el estudio de la galaxia anfitriona, estudiar los parámetros morfológicos y los mecanismos que inducen la actividad nuclear, si son externos a la galaxia o internos. Finalmente, los paráme- tros encontrados en ambas regiones se analizarán para explorar relaciones de escala entre ambas regiones. 1.8. Esquema de la Tesis La tesis se organiza de la siguiente forma. En la sección 2 se describe la metodología que se siguió para este trabajo. En la sección 3 se detallará la obtención de la muestra de AGNs para su estudio. En la sección 4 se describe la sustracción estelar de los espectros observados, así como el análisis de las líneas de emisión y la obtención de las propiedades físicas de los núcleos activos. En la sección 5 se describen algunas propiedades de las galaxias anfitrionas. En la sección 6 se com- paran los resultados de la región nuclear y de la galaxia anfitriona, así como nuestras conclusiones. Se incluyen diferentes apéndices que muestran el trabajo realizado en la tesis. En el apéndice B se muestran los espectros resultantes de realizar una sustracción con Starlight (Cid Fernandes et al., 2005). En el apéndice C se muestran los esprectos de líneas de emisión obtenidos con QDeblend3D (Husemann et al., 2013; Husemann et al., 2014) comparados con los espectros de líneas de emi- sión de Starlight. Finalmente, en el apéndice D se muestran los ajustes de líneas de emisón de las regiones de Hα y Hβ utilizando tanto los espectros de líneas de emisión de Starlight como los de QDeblend3D. 24 2 Metodología Para lograr el objetivo planteado en la hipótesis, utilizamos los datos de MaNGA para lograrlo. En este capítulo se describé lo que es MaNGA, propiedades de sus datos y que productos podemos obtener de ellos. Después se explica la metodología que se utilizó para lograr el objetivo, empezan- do por la selección de la muestra seguida por los estudios que se plantearon para la región de líneas anchas y para la galaxia anfitriona y el como se atacaron. 2.1. El catastro MaNGA MaNGA (Mapping Nearby Galaxies at APO, Bundy et al., 2015) es un catastro IFU que forma parte de la fase IV del Sloan Digital Sky Server (SDSS). El objetivo de este catastro es comprender las diferentes etapas en la vida de las galaxias que observamos, a partir de indicios que se van im- primiendo desde su nacimiento y ensamblaje, pasando por su crecimiento continuo vía formación estelar y fusión galáctica, y, en algunas galaxias, hasta su muerte que se define como una tasa casi nula de formación de estrellas (quenching), en su historia más reciente. Para ello, observaron a lo largo de 5 años las galaxias más cercanas (z<0.15) liberando año con año parte de sus observaciones en grupos llamados MaNGA Product Launch (MPL), logrando su objetivo de observar ∼ 10,000 galaxias en el MPL-11 y haciéndolas públicas en el Data Release 17 de SDSS (Abdurro’uf et al., 2022). MaNGA emplea observaciones interpoladas usando 17 conjuntos hexagonales de fibras óp- ticas de 2 arcsec para obtener espectros resueltos a lo largo de un amplio intervalo de longitud de onda que va de los 3,600 a los 10,300 Å. Los arreglos de las fibras ópticas, es decir, los IFUs, están desplegadas en un campo de 3 grados para la obtención de espectros con una resolución de R ≈ 2000. Se dice que son observaciones interpoladas porque el factor de llenado total del conjunto de fibras es del 56% y para maximizarlo, se emplea el método de “dithering” que consiste en mover el arreglo a tres posiciones de “interpolación”, que están ligeramente desplazadas entre sí, para que se pueda proporcionar suficiente muestreo. El número de fibras de los IFUs va de los 19 a 127, con diámetros de 12 a 32 arcsec. Otras especificaciones técnicas son: Imágenes obtenidas con 3 horas de exposición usando el método de dithering; intervalo de muestreo espacial de 1 a 2 kilopársecs; señal a ruido (Signal-to- Noise S/N) de 4-8 por fibra hasta 1.5 radios efectivos 1. Los cubos de datos de MaNGA cumplen con los siguientes requisitos: 1Radio al cual se encuentra el 50% de la luz total de una galaxia 25 1 2 3 4 Figura 2.1: 1. La galaxia MaNGA-7815-6104. 2. El campo de vision (FoV) de las observaciones. 3. Ilustracion esquemática de la técnica de Espectroscopia de Campo Integral (crédito de la imagen Dana Berry / SkyWorks Digital Inc., David Law, y la colaboración de SDSS). 4. Algunos mapas 2D que se pueden obtener de analizar los cubos de MaNGA, de izquierda a derecha: Mapa de la linea en emision Hα , campo de velocidades del gas tibio, mapa de velocidades estelar y mapa del parametro Dn(4000) (imágenes tomadas de https://www.sdss4.org/surveys/manga). Distribución de masa estelar plana con M >109 M⊙. El diámetro más pequeño de las galaxias es muestreado en al menos 5 bines espaciales. Muestra primaria: Cobertura espacial hasta 1.5 Radios efectivos. Muestra secundaria: Cobertura espacial hasta 2.5 Radios efectivos. Sin sesgo por tamaño ni por inclinación. Los datos obtenidos se almacenan en cubos de datos, archivos con dos dimensiones espaciales (el FoV) y una tercera dimensión espectral (3,600-10,300 Å). La ventaja de trabajar con los cubos de datos es que se puede estudiar un spaxel individualmente o un conjunto de ellos a lo largo de todo el espectro observado. En la figura 2.1 se pueden observar 4 mosaicos que muestran de manera general lo que hace el catastro. En el primer recuadro se observa una galaxia candidata a ser observada. En el segundo recuadro se visualiza el campo de visión del telescopio que se puede cubrir en dicha galaxia. Salvo en muy contados casos, el centro del campo de visión coincide con el centro galáctico. En el tercer recuadro se puede observar el arreglo de fibras utilizado para observar a la galaxia. Arriba de este arreglo se observan los diferentes espectros que se pueden obtener en 26 cada fibra. Con los diferentes espectros se pueden obtener parámetros espacialmente resueltos de gran calidad en todo el campo de visión observado. El cuarto recuadro muestra algunos de ellos como la emisión en Hα , los campos de velocidades del gas y las estrellas así como el D4000, el cual es un indicador de edad en las poblaciones estelares. Dadas las propiedades de los cubos de datos de MaNGA, es posible identificar la presencia de un núcleo activo utilizando los espectros integrados de las regiones centrales reduciendo al mismo tiempo la contaminación estelar que pudiera haber por parte del resto de la galaxia anfitriona. Para ello: 1) se obtendrá el espectro de la región central de cada galaxia observada por MaNGA y 2) se realizará una búsqueda sistemática de AGNs tipo 1. Ésto debido a que a partir de las componentes anchas de Hα y/o Hβ se pueden inferir los parámetros físicos del AGN. Una vez seleccionada la muestra, se procederá con los estudios individuales tanto de la región interna de la galaxia como de la galaxia anfitriona y éstos, se describen a continuación. 2.2. Estudio de la región de líneas anchas Los diversos parámetros que podemos estimar de un AGN se obtienen a partir de las componen- tes extendidas de las líneas de Balmer en emisión dentro del espectro óptico. La anchura de la línea esta relacionada con la cinemática de la BLR. Para obtener esta información, se llevarán a cabo los siguientes pasos: 1) El estudio comenzará con la obtención del espectro de líneas de emisión de la región en donde se encuentra el núcleo activo. Debido a que son galaxias a bajo corrimiento al rojo, se espera una contribución importante de la emisión de la galaxia anfitriona en la emisión nuclear. Utilizando dos programas, STARLIGHT (Cid Fernandes et al., 2005) y QDeblend3D (Husemann et al., 2013; Husemann et al., 2014), se sustraerá la componente estelar del espectro observado para obtener el espectro de líneas en emisión. 2) Utilizando la rutina “specfit” (Kriss, 1994) de IRAF (Tody, 1986), se ajustarán las líneas de emisión tanto delgadas como anchas. Las propiedades de estás líneas nos permitirán obtener la masa del agujero negro, la tasa de acreción y la luminosi- dad de Eddington. 3) Así mismo, se iniciará un programa de seguimiento espectroscópico sobre una submuestra de AGNs tipo 1 seleccionados por tener indicios de variablidad en la intensidad y forma de las líneas anchas de Balmer. Las observaciones se realizarán en el Observatorio Astronó- mico Nacional de San Pedro Mártir con el telescopio de 2.12m utilizando un espectrógrafo Boller & Chivens. 4) En la muestra de los primeros 12 AGNs, detectamos en el espectro de la región nuclear, perfiles de línea lorentzianos, gaussianos y en algunos objetos, doble componente en las líneas de emisión anchas. Debido a lo anterior surgieron algunas preguntas fundamentales: ¿Cuál es la naturaleza de la BLR? ¿Cuál es el origen del gas de donde provienen las lineas en emisión? ¿Cuál es la relación con las propiedades del disco de acreción? Dada la proximidad de la región emisora al agujero negro central es probable que la cinemática, así como la intensidad y el perfil de las lineas, sean la manifestación de los procesos de acreción y 27 outflows posiblemente relacionados. La obtención de nuevos datos nos permitirá recabar informa- ción de las variaciones en los perfiles de las líneas de emisión anchas, para estudiarlos dentro del contexto evolutivo de las condiciones físicas y cinemáticas en esta región. 2.3. Estudio de la galaxia anfitriona La conexión entre las propiedades del AGN y las propiedades de la galaxia huésped tales como la masa estelar (por ejemplo, Vitale et al., 2013; Hernán-Caballero et al., 2013; Matsuoka et al., 2014; Reines y Volonteri, 2015 o la tasa de formación estelar (por ejemplo, Shimizu et al., 2015) son críticos para entender mejor la relación entre la galaxia huésped y el crecimiento del agujero negro. En el caso específico de este proyecto, en donde trabajaremos con AGNs de tipo 1 seleccionados de una muestra grande de galaxias, será de gran relevancia aprovechar los datos IFS para dos cuestiones: revelar el estado de la formación estelar, usando mapas resueltos de cocientes de líneas de emisión y mapas de trazadores de la SF, como Hα , y estudiar la cinemática de las galaxias anfitrionas, trazados tanto por las estrellas como el gas (usando Hα y/o [OIII] 5007). El estudio de la cinemática de estas galaxias, puede aportar detalles importantes sobre las ga- laxias con AGN. Al estudiarla, podríamos ser capaces de detectar movimientos no circulares, que no provengan de las componentes estructurales de la propia galaxia y que sean generados e im- pulsados por la actividad nuclear. Nuevamente, la resolución espacial de MaNGA, puede no ser la mejor para realizar un estudio detallado, sin embargo, sí puede ayudar a revelar comportamientos generales, que sean visibles a escalas mayores de un Kpc. El estudio de variabilidad en el perfil de las líneas anchas también nos puede dar detalles de la cinemática de la región donde se originan, la BLR y un posible vínculo cinemático entre esta región y el resto de la galaxia. En particular, comparar los mapas cinemáticos con los de formación estelar, es algo único que nos permite esta técnica, al hacerlo, podremos investigar si el AGN está perturbando el gas de las galaxias, y de esta manera afectando la formación estelar en estas regiones. 28 3 Método de búsqueda de AGNs en grandes catastros Este capítulo presenta el método de selección de AGNs tipo 1 en grandes catastros de galaxias y el como se utilizó para la obtención de la muestra utilizada para esta tesis. Cabe destacar que no se emplearon los métodos tradicionales como los diagramas BPT (Baldwin et al., 1981) ya que estos utilizan cocientes de flujos de las líneas de emisión delgadas y el aplicarlo en AGNs tipo 1 puede haber un sesgo por la presencia de las líneas de emisión anchas. Por ello es importante utilizar alternativas y a continuación se presenta el método que desarrollé como parte de este proyecto. 3.1. La muestra de AGNs tipo 1 Para poder cumplir con los objetivos planteados en esta tesis, se comenzó con la selección de la muestra. Se empleó un método basado en el de Oh et al., 2015, el cual, se enfoca en la identificación de AGNs tipo 1 en grandes catastros de galaxias, a través de las propiedades de la línea ancha de Hα . Convencionalmente, se suele hacer esta identificación utilizando la línea ancha de Hβ . Sin embargo, para AGNs de baja luminosidad, ésta línea no siempre es visible. Así mismo, la componente ancha de Hα puede ser 3 veces más intensa que la de Hβ haciéndola más visible. La descripción de éste método así como la selección de la muestra se encuentran publicados en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, stac1505 con la cita Cortes-Suárez et al., 2022 (CS22 de ahora en adelante) y anexado a esta tesis al final de este capítulo. En líneas generales, las ventajas de este método son las siguientes: 1) Evita el realizar una sustracción estelar. Los espectros ópticos centrales de las galaxias con núcleo activo a bajo z muestran diferentes características como líneas de absorción, líneas de emisión y un continuo subyacente con diferentes tipos de pendientes. Las líneas de absorción se deben principalmente a las poblaciones estelares de la galaxia anfitriona. Las líneas de emisión pueden tener diferentes fuentes de emsión además del AGN. Éstas pueden ser shocks, emisión de estrellas post-AGB, vientos y formación estelar. En el caso de las líneas de emisión del AGN, se tiene la contribución de las regiones de líneas anchas (para líneas permitidas) y angostas (para líneas permitidas y prohibidas). La pendiente del continuo va a depender de la edad de las poblaciones estelares, siendo creciente del azul al rojo cuando dominan las poblaciones de estrellas viejas y decreciente del azul al rojo cuando dominan las poblaciones de estrellas jóvenes. Así mismo, cuando se tiene la presencia de un núcleo activo muy potente, al espectro se le suma una ley de potencia proveniente del disco de acreción, la cual es pronunciada en la región de Hβ pero 29 que se vuelve plana en la región de Hα (Vanden Berk et al., 2001). Para visualizar correctamente las líneas de emisión de origen AGN, se recurre a la sustracción estelar, no obstante, este proceso puede ser degenerado y hacerlo de forma automatizada en grandes catastros puede resultar en la pérdida de AGNs tipo 1 si el ajuste no es el correcto. Es por ello que el método propuesto se enfoca únicamente en la identificación de la componente ancha de Hα , la cual es la línea permitida más intensa en el rango óptico. Principalmente porque todos los AGNs tipo 1 la presentan y porque la pendiente del continuo estelar + núcleo activo es plano en dicha región. Además, alrededor de Hα se observa poca contaminación estelar. Aunque se tenga la presencia de otras líneas de emisión, el método se construyó para detectar líneas con FWHM ≥ 1500 km s−1. Las componentes delgadas de Hα y [NII] adyacentes, no afectan la detección de la componente ancha. Estas líneas se ajustarán posteriormente para la estimación de las propiedades de los AGNs. Así mismo, debido a que se extrae el espectro integrado de la región central, el cociente S/N obtenido es en general alto contribuyendo en la visualización de dicha línea. 2) Se enfoca en los AGNs tipo 1. Los diagramas BPT (Baldwin et al., 1981) y el diagrama WHAN (Cid Fernandes et al., 2010), al utilizar cocientes de líneas de emisión, funcionan bien para identificar AGNs tipo 2 pero no los tipo 1 debido a la contaminación en flujo que puede darse por la presencia de una componente ancha (ver 1.3). En CS22, se describe la identificación de 283 AGNs en una muestra de 4636 galaxias del SDSS DR15 (aproximadamente la mitad del catastro MaNGA). De éstos, 47 son de tipo 1 identificados con el método de cocientes de flujos y los otros 236 son de tipo 2 identificados con los criterios descritos en Sánchez et al., 2018. Éstos consisten en seleccionar a los objetos que tengan un ancho equivalente (EW por sus siglas en inglés) en Hα mayor a 1.5 Å, un umbral más relajado al propuesto por Cid Fernandes et al., 2010 de 3 Å para distinguir entre fuentes emisoras de tipo AGN o de formación estelar (EW(Hα) >3 Å) de otro tipo de fuentes como shocks o estrellas post-AGB (EW(Hα) <3 Å) ya que, los objetos también deben encontrarse en la región de AGNs en los 3 diagramas BPT. En la sección 4.4 se muestra como algunos de los AGNs tipo 1 se encuentran en la región compuesta o de formación estelar dentro de estos diagramas pero que, al quitar la componente estelar y las componentes anchas, su posición cambia moviéndolas hacia la región de los AGNs. Para esta tesis, se aplicó el método de cociente de flujos en el último data release de MaN- GA, compuesto por 10,225 galaxias. Como pasos previos, se obtuvieron los espectros integrados de todos los spaxels caídos dentro de los 3 segundos de arco centrales de los cubos de datos de MaNGA y después se hizo una correción por corrimiento al rojo para tener a todos los espectros en un sistema en reposo. Considerando el valor máximo de FWHM que pueden tener las líneas [NII]λλ6548,6584 como límites superiores, y evitando la absorción estelar TiO a 6498 Å, se de- finen intervalos de longitud de onda de 20 Å de ancho, 6400–6420 Å 6520–6540 Å y 6590–6610 Å para caracterizar la región de Hα . El primer intervalo o banda, es una región adyacente en la que no hay líneas de emisión o absorción y donde se estima el flujo del continuo. Los otros dos intervalos son definidos como banda azul y banda roja, colocados a ambos lados de una región 30 donde se espera la presencia de una línea de emisión ancha. Para seleccionar las bandas, se tuvo en cuenta la ubicación de varias líneas estelares de absorción, así como los anchos de las líneas de emisión delgadas. En AGNs tipo 1, el ancho de las líneas delgadas cubre un FWHM desde unos pocos cientos de km s−1 hasta 1000 km s−1 mientras que la línea ancha de Hα , el FWHM puede ser tan grande y llegar a 10 000 km s−1 o más (Antonucci, 1993). Debido a posición de las bandas, el FWHM que podemos detectar está limitado a FWHM(HαBC) 1500 km s−1 para la banda azul y 1690 km s−1 para la banda roja. Con la subrutina splot del software IRAF, se estimaron los flujos de las bandas de cada una de las galaxias para posteriormente realizar el cociente de flujos entre la banda azul-continuo y banda roja-continuo. Cómo se explica en CS22, los cocientes de flujos son un indicador de la intensidad de la componente ancha de Hα . 6350 6400 6450 6500 6550 6600 6650 6700 6750 Wavelength [Å] 1 2 3 4 5 Ar bi tr ar y Fl ux Figura 3.1: Tres espectros diferentes en la región Hα . El panel superior corresponde al espectro de un AGN tipo 1, el panel intermedio a un Seyfert 1.9 y el panel inferior a una galaxia sin núcleo ac- tivo. Las bandas ilustran los intervalos espectrales que adoptamos para estimar el flujo del continuo (verde) y el flujo de la componente ancha de Hα (azul y rojo). Crédito de la imagen Cortes-Suárez et al., 2022 . En la figura 3.1 se muestran las regiones de Hα para 3 galaxias diferentes. De arriba a abajo se muestra el espectro de una Seyfert 1, Seyfert 1.9 y una galaxia sin líneas anchas. Así mismo se pueden visualizar las bandas del continuo (verde), banda azul y banda roja para hacer los cocientes. De existir la componente ancha (ver espectro superior de la figura 3.1), los flujos en las bandas roja y azul deben ser mayor al flujo del continuo por lo que se espera que los cocientes tengan valores mayores a 1. De no existir, se espera que el flujo sea similar al del continuo por lo que el cociente estaría alrededor de 1 (ver espectro inferior de la figura 3.1). Valores menores a 1 indicarían que, además de no existir la componente ancha, el continuo de la galaxia es decreciente hacia el rojo 31 (característico de galaxias con poblaciones estelares viejas) o que puede haber líneas en absorción. Para analizar correctamente los resultados, se utilizó el diagrama de caja y bigotes el cual nos per- mite visualizar las distribuciones de los cocientes banda azul-continuo y banda roja-continuo. Así mismo, si hay elementos que no tienen el mismo comportamiento que las distribuciones globales, éstos se evidenciarán como valores atípicos (outliers). En la figura 3.2 se muestran en el panel izquierdo los diversos valores obtenidos en diagramas de caja y bigotes, así como los valores atípicos en forma de círculos negros. A la derecha de la figura, se tiene una ampliación de la región de la caja, en la cuál, se muestran los valores de los cuartiles. Éstos nos dicen a que valor se tiene el 25% de la muestra (Q1), el 50% (Q2 o mediana) y el 75% (Q3). A partir de ellos se obtienen los bigotes o límites superiores e inferiores de ambas bandas que también se muestran en la figura. Podemos apreciar que ambas distribuciones son muy compactas. Las cajas (Q3-Q1) tienen valores muy cercanos a 1, lo cual indica que el 50% de la muestra (5112 galaxias) tienen espectros planos en el intervalo 6400-6610, por lo que no tienen una componente ancha de Hα . Los valores que están por debajo de Q1 (2556 galaxias) tienen valores menores a 1, por lo que no son candidatos a tener una componente ancha de Hα . Eso nos deja con los valores que se encuentran por arriba de los cajas, alcanzado valores por arriba de 3, lo cual estaría evidenciando la presencia de una componente ancha. Para discernir entre las galaxias que no tienen actividad nuclear debido a un AGN tipo 1 de las que si lo tienen, se utilizó el valor del límite superior de cada diagrama de caja y bigote. Dada una distribución de valores, los límites inferior y superior engloban a todos los valores que tienen el mismo comportamiento que la distribución contenida en la caja Q1-Q3. Fuera de éstos límites se encuentran los valores atípicos, es decir, valores que no pertenecen a la distribución global de la muestra. Tomando esto en cuenta y trasladándolo al contexto de la identificación de AGNs, se sabe que de un conjunto aleatorio de galaxias a bajo redshift, aproximadamente el 10% de ellos puede albergar un núcleo activo, siendo un porcentaje todavía menor el que sea un núcleo activo tipo 11. Por como se construyó el método, se puede argumentar que el conjunto de galaxias de MaNGA esta compuesto en su gran mayoría de galaxias sin AGN por lo que las distribución de valores de los cocientes de flujo debería estar alrededor de 1 y que la población de valores atípicos que se encuentran por arriba de los límites superiores, correspondan al de galaxias que contengan un AGN tipo 1. En la figura 3.2 se pueden observar éstos límites como líneas azul (banda azul) y roja (banda roja), así como los valores atípicos (círculos negros). Por definición, el límite superior se obtiene de realizar la siguiente operación: LS=Q3+1.5×RIC, donde RIC=Q3-Q1 es el rango intercuartil el cual, engloba al 50% de la muestra. Por lo anterior, la longitud del límite superior no debe ser superior al 150% del rango intercuartil. Por ello, se establece el factor de 1.5 y, si el máximo no 1La selección de galaxias de MaNGA solo esta condicionada por la masa estelar y el redshift pero no se priorizó el que tuvieran un núcleo activo o no por lo que es válido este argumento. 32 F b a n d a / F c o n ti n u o 1.0 1.1 0.9 Mediana Q1 Q3 Límites Superiores Límites Inferiores Banda Azul Banda Roja Banda Azul Banda Roja Figura 3.2: Izquierda: Diagramas de caja y bigotes utilizados para la selección de AGNs tipo 1. El eje vertical ilustra el cociente Fbanda/Fcontinuo y el eje horizontal la region espectral o banda donde se llevo a cabo la medicion. Los valores atípicos de cada banda se muestran como círculos negros, en la parte superior de los bigotes superiores (bandas azul y roja). Derecha: Ampliación de la región de la caja. Los cuartiles primero y tercero se muestran como recuadros azules, la mediana o cuartil dos como una línea verde, los bigotes superiores como líneas azul y roja y los límites inferiores como líneas negras. El criterio establece que los valores por arriba de los límites superiores corresponden a los candidatos a AGN tipo 1 . 33 supera ese valor, la longitud del límite superior será desde el tercer cuartil hasta ese máximo. Los límites superiores que obtuvimos para la muestra de 10,225 galaxias son 1.09 para la banda azul y 1.10 para la banda roja. Por arriba de estos límites, caen 466 (4.6%) y 1013 (9.9%) galaxias en la banda roja y azul, respectivamente. Para reducir aún más la muestra de candidatos, se consideró solo a aquellos que estuvieran por arriba de ambos límites superiores. De esta forma garantizamos que la componente ancha de Hα sea lo suficientemente prominente como para visualizarla en ambas bandas. Solo 243 galaxias (2.4%) cumplen con este criterio. Finalmente, con la muestra ampliamente reducida, se realizó una inspección visual de los espectros en el óptico para verificar la presencia de la línea ancha. De este paso se obtuvieron: 91 AGNs Tipo 1, 49 AGNs tipo 2 y 103 falsos positivos. Es posible que el centro de la componente ancha de Hα esté desplazado del centro de la componente delgada hacia el azul o hacia el rojo (ver figura 9.8 de Netzer, 2013). De tener uno de estos objetos en MaNGA puede que solo sea detectado por una banda. Es por ello que también se hizo la inspección visual de los candidatos de cada banda pero no se detectó ninguno de ellos. Como se especificó en Cortes-Suárez et al., 2022, este método depende de la S/N de la muestra, por lo que los límites superiores pueden variar. Al compararlos con los obtenidos de la muestra de 4636 galaxias (la muestra estudiada en el artículo), notamos que los valores incrementaron, pues los obtenidos anteriormente fueron 1.037 y 1.056 para las bandas roja y azul, respectivamente. Esto puede afectar la detección de AGNs tipo 1 ya que de los 47 encontrados en la muestra del MPL- 7, se detectaron 35 en este segundo análisis, perdiendo doce por el incremento en el valor de los límites superiores. De utilizar los límites superiores de la muestra anterior, rescataríamos esos 12 AGNs, sin embargo, la proporción de falsos positivos subiría de un 42% a un 87% perdiendo la eficiencia en la detección. Combinando ambas muestras, tenemos una muestra final de 103 AGNs tipo 1 en el castastro de MaNGA (MPL-11). Las principales propiedades de las galaxias anfitrionas tales como su indicador en el SDSS, su indicador en MaNGA, sus coordenadas, su corrimiento al rojo y su tipo morfológico, se encuentran en las tablas 3.1, 3.2 y ,3.3 3.2. Otros catálogos Una vez definida la muestra, se comparó con los demás catálogos de AGNs Tipo 1 que existen, los cuales son de Stern y Laor, 2012 (SL12 de ahora en adelante), Oh et al., 2015 (Oh15 de ahora en adelante) y Liu et al., 2019 (Liu19 de ahora en adelante). Estos han catalogado a todo el Data Re- lease 7 de SDSS, el cual, también incluye a todas las galaxias de MaNGA. Al hacer un cross-match entre los catálogos con MaNGA se encontró el siguiente número de AGNs tipo 1: 77 de SL12, 78 de Oh15 y 90 de Liu19. Al hacer un cross-match entre estos AGNs con los 103 de la muestra, se encontraron las siguientes coincidencias: 69 (67%) con SL12, 62 (60%) con Oh15 y 73 (71%) con Liu19, teniendo 24 AGNs Tipo 1 de dichos catálogos, diferentes a los de nuestra muestra. Las 34 SDSS-ID MaNGA-ID R.A. Dec z Tipo Morfológico J112536.89+542256.0 1-614567 171.4007 54.3826 0.0207 S0 J134300.79+360956.3 1-418023 205.7533 36.1657 0.0237 S0 J112637.73+513423.0 1-149561 171.6573 51.5730 0.0264 SBa J134630.60+224221.6 1-523004 206.6275 22.7060 0.0266 SABab J220429.49+122633.0 1-596598 331.1229 12.4426 0.0266 SABa J134245.69+243524.0 1-523211 205.6904 24.5901 0.0266 S0 J080020.98+263648.8 1-163966 120.0875 26.6135 0.0267 SBa J171518.57+573931.6 1-24148 258.8274 57.6588 0.0282 SBb J153552.40+575409.4 1-90242 233.9683 57.9026 0.0302 E J123650.90+453902.9 1-620993 189.2133 45.6512 0.0303 SBbc J030834.31+003303.3 1-37633 47.1430 0.5509 0.0308 S0 J162838.49+393305.9 1-594493 247.1593 39.5512 0.0312 Edc J075525.29+391109.8 1-71974 118.8554 39.1861 0.0332 SBc J113409.01+491516.3 1-174631 173.5376 49.2545 0.0372 Sa J075828.10+374711.8 1-71872 119.6171 37.7866 0.0408 Edc J081516.86+460430.8 1-574504 123.8203 46.0753 0.0410 SABab J210721.91+110359.0 1-113405 316.8413 11.0664 0.0425 Sa J160505.14+452634.7 1-210017 241.2714 45.4430 0.0433 SABb J143031.99+524229.0 1-593159 217.6300 52.7072 0.0449 SBa J030510.60-010431.6 1-37385 46.2942 -1.0755 0.0451 SBab J082842.73+454433.2 1-574519 127.1781 45.7426 0.0491 Sa J164520.62+424528.0 1-94604 251.3359 42.7578 0.0493 S0 J075643.72+445124.1 1-44303 119.1822 44.8567 0.0499 SABb J162501.43+241547.3 1-295542 246.2560 24.2632 0.0503 Edc J084654.09+252212.3 1-385623 131.7254 25.3701 0.0508 S0a J212851.19-010412.4 1-180204 322.2133 -1.0701 0.0515 SBbc J075243.60+455655.9 1-604860 118.1842 45.9493 0.0517 E J081319.33+460849.7 1-574506 123.3305 46.1472 0.0538 SAB0a J040548.78-061925.8 1-52660 61.4533 -6.3238 0.0569 S0a J160436.23+435247.2 1-210186 241.1510 43.8798 0.0598 SBa J212401.89-002158.6 1-550901 321.0079 -0.3663 0.0618 SBa J134401.90+255628.3 1-423024 206.0079 25.9412 0.0621 SBab J170007.17+375022.2 1-95585 255.0299 37.8395 0.0633 SBc J075756.71+395936.1 1-71987 119.4863 39.9934 0.0658 Sa J082840.99+173453.0 1-460812 127.1708 17.5814 0.0665 Sa Cuadro 3.1: Propiedades de las 103 galaxias con núcleo activo de acuerdo a nuestro criterio de selección. La magnitud corresponde a la banda g proporcionado por SDSS. El corrimiento al rojo fue obtenido por Pipe3D (Sánchez et al., 2016b). La clasificación morfológica de las galaxias anfi- trionas se obtuvo de Vázquez-Mata et al., 2022. Parte 1 35 SDSS-ID MaNGA-ID R.A. Dec z Tipo Morfológico J142004.29+470716.8 1-235576 215.0179 47.1213 0.0704 SABa J153810.04+573613.1 1-90231 234.5418 57.6037 0.0737 Sc J172935.81+542939.9 1-24660 262.3993 54.4944 0.0819 SBb J073846.89+295328.5 1-121075 114.6954 29.8913 0.0979 Edc J111803.22+450646.8 1-256832 169.5134 45.1130 0.1072 S0a J030639.57+000343.1 1-37863 46.6649 0.0620 0.1074 S0a J075217.84+193542.2 1-298111 118.0743 19.5951 0.1170 SABb J072656.07+410136.0 1-548024 111.7337 41.0267 0.1294 SBb J171411.63+575834.0 1-24092 258.5485 57.9761 0.0926 S0 J073623.13+392617.7 1-43214 114.0964 39.4383 0.1180 S0a J030652.09-005347.5 1-37336 46.7171 -0.8965 0.0840 Sab J211646.34+110237.4 1-113712 319.1931 11.0437 0.0807 SABab J090838.45+323534.6 1-300461 137.1603 32.5930 0.0142 SBcd J033458.00-054853.2 1-51621 53.7417 -5.8148 0.0183 S0a J125710.75+272417.6 1-456366 194.2948 27.4049 0.0207 SB0a J100207.04+030327.6 1-60653 150.5293 3.0577 0.0234 SABab J130620.97+531823.2 1-195235 196.5874 53.3064 0.0237 S0 J075151.88+494851.5 1-378688 117.9662 49.8143 0.0244 SABa J171228.43+355302.6 1-547191 258.1185 35.8841 0.0264 SBab J131305.81+012755.9 1-66643 198.2742 1.4655 0.0294 SB0a J144331.29+492335.1 1-197773 220.8804 49.3931 0.0302 Sc J121607.08+504930.1 1-175853 184.0295 50.8251 0.0310 SBb J004730.34+154149.4 1-39615 11.8765 15.6971 0.0314 SABb J230920.26+004523.3 1-28725 347.3345 0.7565 0.0324 SBb J215226.03-081024.9 1-98401 328.1085 -8.1736 0.0345 Sc J152940.58+302909.3 1-316277 232.4191 30.4859 0.0357 SABa J143452.46+483942.7 1-197677 218.7186 48.6619 0.0366 SBab J120908.80+440011.5 1-258373 182.2867 44.0032 0.0375 SABb J162952.88+242638.4 1-295411 247.4704 24.4440 0.0379 Merger J081718.55+520147.7 1-352023 124.3274 52.0299 0.0385 S0a J004719.39+144212.5 1-39766 11.8308 14.7035 0.0391 SBb J231340.49+140116.0 1-597772 348.4187 14.0210 0.0409 Sbc J125614.20+565224.9 1-591055 194.0593 56.8734 0.0422 Sc J020615.98-001729.2 1-35650 31.5666 -0.2914 0.0430 SB J172239.93+305252.6 1-547548 260.6664 30.8813 0.0431 Sab J160051.41+462853.1 1-134271 240.2142 46.4814 0.0432 SAB0 J084137.88+545506.6 1-47409 130.4078 54.9185 0.0446 SABb Cuadro 3.2: Propiedades de las 103 galaxias con núcleo activo, parte 2. 36 SDSS-ID MaNGA-ID R.A. Dec z Tipo Morfológico J160154.28+315337.0 1-268479 240.4751 31.8921 0.0450 SBb J204745.25-052515.6 1-96589 311.9386 -5.4210 0.0457 Sab J232721.89+152437.0 1-598372 351.8415 15.4104 0.0457 S0 J150744.40+512703.0 1-631871 226.9375 51.4528 0.0459 Sb J160652.16+275539.0 1-296733 241.7174 27.9275 0.0460 SABab J075431.78+164826.2 1-382273 118.6342 16.8097 0.0461 Sab J160518.09+520712.6 1-576315 241.3254 52.1202 0.0464 SABb J005342.63-010506.6 1-32223 13.4277 -1.0852 0.0466 SABa J101439.69-004949.0 1-607835 153.6648 -0.8309 0.0490 SABbc J163813.71+261654.3 1-272819 249.5572 26.2818 0.0514 SABb J115710.68+221746.2 1-495383 179.2945 22.2962 0.0523 SABa J085554.27+005111.0 1-53093 133.9762 0.8531 0.0525 S0 J163332.13+245905.0 1-295093 248.3839 24.9847 0.0594 SABa J021257.59+140610.2 1-42214 33.2400 14.1028 0.0617 SABa J213227.90+100816.9 1-635646 323.1159 10.1386 0.0630 SABb J161301.62+371714.9 1-200510 243.2568 37.2875 0.0695 SABbc J214221.79-082153.4 1-212706 325.5908 -8.3649 0.0718 SABbc J094650.18+432525.8 1-166919 146.7091 43.4238 0.0722 - J154954.44+085140.6 1-336777 237.4770 8.8612 0.0738 SABbc J160455.20+280956.9 1-633584 241.2314 28.1658 0.0768 SBbc J092523.37+043032.5 1-560065 141.3474 4.5091 0.0831 E J155642.84+294847.4 1-297219 239.1785 29.8132 0.0842 E J121303.34+513854.9 1-150947 183.2640 51.6486 0.0849 Sb J223338.41+131243.6 1-115875 338.4101 13.2121 0.0932 SABb J101042.59+061157.0 1-607451 152.6807 6.2004 0.0977 Eda J154359.70+245954.5 1-375452 235.9988 24.9985 0.0996 Sb J205141.54+005135.4 1-179024 312.9231 0.8599 0.1064 SABb J092739.77+050312.5 1-180998 141.9157 5.0535 0.1261 SABb J162501.43+241547.3 1-265495 243.5550 26.0712 0.1309 Sa J141623.14+381127.4 1-261280 214.0964 38.1910 0.1347 SBb J205141.54+005135.4 1-179024 312.9231 0.8599 0.1064 - J085835.98+013149.5 1-53412 134.6499 1.5304 0.1068 SBab J171725.52+291107.9 1-177972 259.3564 29.1855 0.0286 SB0 J164909.57+361325.8 1-136044 252.2899 36.2238 0.0310 SAB0a J094104.11+344358.4 1-567397 145.2672 34.7329 0.0499 Sab J163115.52+235257.5 1-295059 247.8147 23.8826 0.0592 E J215418.40+002117.9 1-635845 328.5782 0.3551 0.0671 Scd J105439.31+475144.2 1-173641 163.6638 47.8623 0.0729 SBc Cuadro 3.3: Propiedades de las 103 galaxias con núcleo activo, parte 3. 37 razones pueden ser diversas pero la principal es que, al ser los AGNs objetos de gran variabilidad temporal, es decir, que el espectro y su luminosidad cambien en lapsos de tiempos cortos, puede que las componentes anchas ya no sean visibles por un proceso de apagaod o puede que pasen por un proceso de encendido que las haga visible recientemente. Notamos que la diferencia en años entre las observaciones del DR7 y MaNGA van de los 3 a 16 años, tiempo suficiente para observar esta variabilidad (Storchi-Bergmann et al., 2017). Al hacer una inspección visual de los espectros de estos AGNs, tanto del DR7 como de MaNGA notamos lo siguiente: 11 son AGNs tipo 2 pues no se observan componentes anchas, 1 objeto si es AGN tipo 1 pero fue mal observado por MaNGA (el AGN no cae dentro del FoV de su cubo de datos), 2 están muy contaminados por el continuo estelar por lo que son ambiguos y 9 son changing look AGN, ya que se observa la componente ancha de Hα en el espectro del DR7 pero no en el de MaNGA. Por CS22, sabemos que nuestro método de identificación de AGNs tipo 1 da mejores resultados que los otros, obteniendo las siguiente coincidencias: 67% con SL12, 65% con Oh15 y 81% con Liu19, de una muestra de 4636 galaxias. En esta nueva muestra obtuvimos el mismo resultado en la identificación de AGNs tipo 1, con una coincidencia similar a SL12 pero menor con Oh15 y Liu19, indicando mejores resultados para una muestra mayor de galaxias (10,225). De esta misma inspección visual se identificaron diferentes formas en el continuo, en algu- nos casos el espectro era dominado por líneas de emisión y en otros era dominado por líneas en absorción. En la siguiente sección se describirá el como separamos a los AGNs en tres familias dependiendo de la presencia de líneas anchas y la forma del continuo. 3.3. Familias de AGNs Los espectros de los AGNs muestran grandes diferencias en la forma del continuo y la intensi- dad de las líneas de emisión de las componentes delgadas y/o anchos (e.g. Boroson y Green, 1992; Sulentic et al., 2000; Shen y Ho, 2014; Padovani et al., 2017; Hickox y Alexander, 2018). Las di- ferencias en el perfil espectral son consecuencia de las diferentes SED y las condiciones físicas en el gas donde se generan estas líneas, en última instancia, relacionadas con la orientación del disco de acreción. Para clasificar esta diversidad en términos de las contribuciones de la galaxia anfitrio- na y la ley de potencia del AGN (HG-PL), proponemos utilizar índices espectrales similares a los índices de Lick, diseñados para estudios de poblaciones estelares que van desde CNλ4161 hasta TiO2λ6233 (e.g. Worthey et al., 1994). Usamos mediciones particulares del ancho equivalente para regiones espectrales que contienen líneas de absorción estelar o líneas de emisión y sus continuos locales cercanos correspondientes. Definimos un índice H (IH) en el intervalo espectral 3950–3990 Å donde la línea de absorción CaII H es fuerte en espectros dominados por líneas de absorción estelares. Cuando la emisión del AGN es dominante, la línea CaII H se ”llena” con el continuo no térmico y se pueden ver las líneas de emisión de [NeII]λ3967 y Hε . El tamaño de este intervalo 38 es lo suficientemente amplio como para incluir la ubicación esperada de la línea de absorción CaII H para espectros dominados por galaxias anfitrionas (que pueden alcanzar velocidades superiores a 500 km s−1, Cherinka y Schulte-Ladbeck, 2011), y las líneas de emisón [NeII]λ3967 y Hε en los espectros dominados por el AGN. Un segundo intervalo espectral pretende medir Hβ ya sea en emisión o absorción. En el caso de una fuerte contribución de AGN, se incluye parte del com- ponente amplio de emisiones. Elegimos el Índice Lick Hβ (IHβ ) definido en el intervalo espectral 4848-4878 Å, donde la línea de emisión Hβ podría desaparecer si hay una línea de absorción es- telar intensa (Greene y Ho, 2005). Para calcular los índices CaII H y Hβ , usamos los continuos alrededor de 4020 y 5100 Å, respectivamente, con un ancho de 50 Å. El continuo para estimar el CaII H-Index (índice H) está destinado a considerar la pendiente del salto de Balmer. Por definición de ancho equivalente, éste se calcula de la siguiente forma: AEλ = ∫ (1− fλ/ f0)dλ (3.1) donde fλ representa el flujo en el intervalo correspondiente al índice y f0 al flujo de su continuo adyacente. Para nuestras mediciones, tomamos el flujo promedio de los respectivos continuos para f0. En la figura 3.3 se muestra la localización de los 103 AGNs en el diagrama de estos índices. Éstos tienen un código de color que lo identifica con una de estas familias: (i) AGN dominante. Están en la región extrema donde el índice H >0 Å (estrellas moradas, 17 galaxias). Los espectros de los objetos en esta región muestran una línea de emisión ancha de Balmer que tiene varios componentes, con una aparente ausencia de líneas de absorción, y el continuo dominado por la ley de potencia AGN. (ii) Galaxia dominante. Están ubicados en el otro extremo, donde el índice H <0 Å y el índice Hβ <3.7 Å (estrellas azules, 50 galaxias). Los espectros de los objetos en esta región muestran solo una componente ancha en Hα con un continuo mayoritariamente dominado por la contribución estelar. (iii) Intermedio. Un tercer grupo puede describirse entre los dos extremos anteriores, en la región índice H <0 Å e índice Hβ >3.7 Å (estrellas verdes, 22 galaxias). Los espectros de los objetos en esta región muestran las líneas de emisión anchas Hα y Hβ , la ley de potencia AGN y las líneas de absorción. En la misma figura hay un recuadro inferior derecho donde se muestra el espectro característico de cada familia. Al menos 89 galaxias pueden clasificarse dentro de estos grupos pero 14 son ambiguos. Para realizar su respectiva asignación de grupo, se realizó otra inspección visual. Hay 2 AGN dominante que se encuentran en la región intermedia, uno de ellos es Mrk 0231, la cual es una galaxia infrarroja ultraluminosa (ULIRG por sus siglas en inglés) y su espectro óptico esta tan contaminado por polvo que no se puede modelar con un conjunto de poblaciones estelares. El otro caso es una galaxia que muestra líneas anchas con perfil lorentziano, alta emisión de FeII y la ley de potencias, sin embargo, también se observa CaII H. En el caso de las intermedias que se encuentran 39 1 2 3 3 2 1 Figura 3.3: Diagrama de Índices Hβ -H (IHβ vs IH) donde se muestran los 103 AGNs tipo 1. Las lineas discontinuas en púrpura y azul ilustran las regiones ocupadas por cada grupo (ver el texto). El patrón de color indica cada grupo de AGN, azul para los espectros dominados por la galaxia (1), verde para el tipo intermedio (2) y violeta para los dominados por el AGN (3). El recuadro inferior derecho ilustra un espectro característico por cada grupo. Nótese las diferencias en la pendiente del continuo, las líneas de emisión/absorción, la presencia/ausencia de la línea ancha de Hβ y el cambio en las regiones espectrales (bandas en gris) donde se llevaron acabo las mediciones de los índices. 40 en la región de galaxia dominante, poseen mucha contaminación estelar y la componente ancha de Hβ es poco intensa. En el caso de las galaxias dominantes dentro del grupo intermedio, poseen líneas delgadas de Hβ muy intensas. Al final, la muestra se pudo dividir en 19 AGN dominante, 31 intermedio y 53 galaxia dominante. En la figura 3.3 se puede notar una tendencia en este diagrama la cual se ajustó de manera lineal (línea negra) y utilizando una función cuadrática (línea gris). El mejor ajuste lineal es el siguiente: IH = (−7,43±0,21)+(0,39±0,02) IHβ (3.2) con un valor de r2 igual a 0.85. En el caso del ajuste cuadrático, obtuvimos la siguiente relación: IH = (−8,35±0,18)+(0,67±0,03) IHβ − (0,007±0,001) IHβ 2 (3.3) con r2=0.93. Estos valores nos indican una buena correlación entre ambos índices en relación a la actividad nuclear y la contaminación estelar. Al compararlos con los valores estimados en la figura 10 del primer artículo , encontramos diferencias notorias en la ordenada al origen pero las pendientes de los ajustes lineales y las constantes de la función cuadrática eran bastante similares (la mayor diferencia es de 0.04). También hicimos pruebas estadísticas para ver la correlación entre ambos índices. Con la prueba de Pearson, para ajustes lineales, se encontró un estadístico de 0.92 y un p-value de 4.86x10−44. Con la prueba de Spearman, para ver si la correlación es lineal o no, obtuvimos un coeficiente de 0.92 y un p-value de 6.85x10−44. Estos resultados nos indican que hay una fuerte correlación lineal entre ambas cantidades. En los siguientes capítulos, utilizaremos este esquema de clasificación así como parte de esta muestra de AGNs. 3.4. Primer Artículo: SDSS-IV MaNGA: Identification and Mul- tiwavelength Properties of Type-1 AGN in the DR15 sam- ple 41 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) https://doi.org/10.1093/mnras/stac1505 Advance Access publication 2022 June 2 SDSS-IV MaNGA: Identification and multiwavelength properties of Type-1 AGN in the DR15 sample Edgar Cortes-Su ́arez, 1 ‹ C. A. Negrete, 2 ‹ H. M. Hern ́andez-Toledo, 1 ‹ H. Ibarra-Medel 3 and I. Lacerna 4 , 5 1 Instituto de Astronom ́ıa, Universidad Nacional Aut ́onoma de M ́exico, A.P. 70-264, 04510 CDMX, Mexico 2 CONACyT Research Fellow – Instituto de Astronom ́ıa, Universidad Nacional Aut ́onoma de M ́exico, A.P. 70-264, 04510 CDMX, Mexico 3 Department of Astronomy, University of Illinois Urbana-Champaign, 1002 W Green St, Urbana, IL-61801, USA 4 Instituto de Astronom ́ıa y Ciencias Planetarias, Universidad de Atacama, Copayapu 485, Copiap ́o, Chile 5 Millennium Institute of Astrophysics, Nuncio Monsenor Sotero Sanz 100, Of. 104, Providencia, Santiago, Chile Accepted 2022 May 26. Received 2022 May 13; in original form 2021 December 8 A B S T R A C T We present a method to identify type-1 active galactic nuclei (AGNs) in the central 3 arcsec integrated spectra of galaxies in the MaNGA DR15 sample. It is based on flux ratios estimates in spectral bands flanking the expected H α broad component H αBC . The high signal-to-noise ratio obtained (mean S/N = 84) permits the identification of H αBC without prior subtraction of the host galaxy (HG) stellar component. A final sample of 47 type-1 AGN is reported out of 4700 galaxies at z < 0.15. The results were compared with those from other methods based on the SDSS DR7 and MaNGA data. Detection of type-1 AGN in those works compared to our method goes from 26 per cent to 81 per cent. Spectral inde x es were used to classify the type-1 AGN spectra according to dif ferent le vels of AGN-HG contribution, finding 9 AGN-dominated, 14 intermediate, and 24 HG-dominated objects. Complementary data in NIR-MIR allowed us to identify type I AGN-dominated objects as blue and HG-dominated as red in the WISE colours. From NVSS and FIRST radio continuum data, we identify 5 HERGs (high-excitation radio galaxies) and 4 LERGs (low-excitation radio galaxies), three sho wing e vidence of radio-jets in the FIRST maps. Additional X-ray data from ROSAT allowed us to build [O III] and H αBC versus X-ray, NIR-MIR, and radio continuum diagrams, showing that L ( H αBC ) and L ([O III] ) provide good correlations. The range in H αBC luminosity is wide 38 < log L ( H αBC ) < 44, with log FWHM( H αBC ) ∼ 3–4, co v ering a range of Eddington ratios of −5.15 < log L bol / L Edd < 0.70. Finally, we also identify and report ten possible changing-look AGN candidates. K ey words: galaxies: acti ve – quasars: emission lines. 1 I N T RO D U C T I O N The identification of active galactic nuclei (AGNs), mostly type-2 AGN (which only show narrow emission lines) but also AGN in general, frequently uses narrow emission lines that emerge from gas that is photoionized by the nuclear ionizing continuum, estimating their flux ratios and placing them into the BPT diagnostic diagrams (Baldwin, Phillips & Terlevich 1981 ; Kewley et al. 2001 ; Kauffmann et al. 2003 ; K e wle y et al. 2006 ). Other studies hav e sho wn ho we ver, the importance of taking into account the contribution from post- asymptotic giant branch (AGB) emission and shocks that may lead us to misinterpretations in these diagrams. To this purpose, the introduc- tion of the WHAN diagram (EW( H α) versus log [N II] / H α; Cid Fer- nandes et al. 2011 ) has been useful to disentangle these contributions. On the other hand, the identification of type-1 or broad line AGN, based on the presence of broad permitted emission lines (mainly H α and H β in the optical range) is also fraught with difficulties. Broad emission lines (BELs) show complex profiles that ⋆ E-mail: ecortes@astro.unam.mx (ECS); alenka@astro.unam.mx (CAN); hector@astro.unam.mx (HMHT) are difficult to identify correctly. The shape and the width of the BEL profiles depend, among other parameters, on the geometry of the line emitting region, on obscuring effects, on the superposition of line emission from different regions, and on the anisotropy of the line emission clouds. Furthermore, the observed velocity field might be a superposition of different components, such as Doppler motions, turbulence, shocks, inflo ws/outflo ws, and rotation, such that different velocity components result in different profiles, and thus, the final profile is a convolution of all these. (Sulentic, Marziani & Dultzin-Hacyan 2000 ; Zamfir et al. 2010 ; Marziani et al. 2018 ). Among previous important attempts to identify type-1 AGN in the nearby Universe, we mention Ho, Filippenko & Sargent ( 1995 ), Hao et al. ( 2005 ), Greene & Ho ( 2007 ), Onori et al. ( 2017 ), Oh et al. ( 2011 , e.g. the OSSY catalogue). More recently, attempts such as Stern & Laor ( 2012 ), Oh et al. ( 2015 ), and Liu et al. ( 2019 ) have increased significantly the number of these objects, based on the analysis of available spectra from the Sloan Digital Sk y Surv e y Data Release 7 (SDSS DR7) database. Stern & Laor ( 2012 ) implemented a flux ratio method around the H α region, interpreting the excess flux o v er an interpolated continuum as due to the presence of a broad line component. Oh et al. ( 2015 ) proposed the estimate of a flux ratio by considering a spectral band and an adjacent continuum, further © 2022 The Author(s) Published by Oxford University Press on behalf of Royal Astronomical Society D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3627 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) refining their criteria to reco v er low luminosity type-1 AGN. Notice also that both Stern & Laor ( 2012 ) and Oh et al. ( 2015 ), applied a host galaxy subtraction to the spectra as part of their methodologies. Other projects like SPIDERS (SPectroscopic IDentification of eROSITA Sources; Dwelly et al. 2017 ) identify type-1 AGN as optical counterparts of X-ray surv e ys like ROSAT , XMM–Newton and more recently from eFEDS (the eROSITA Final Equatorial-Depth Surv e y). Notice, ho we ver, that the identification of SPIDERS type-1 AGN uses the spectroscopic co v erage around H β and/or Mg II emission lines, instead of the H α region. With the advent of surveys using the integral field spectroscopy (IFS) technique, more detailed methods for identifying and analysing AGN (in particular of type-1 AGN), and their relation to the host galaxies are possible. Among the attempts to identify AGN using data from the MaNGA surv e y, we mention Rembold et al. ( 2017 ) and S ́anchez et al. ( 2018 ). They identified AGN in the MaNGA Product Launch 5 sample (MPL-5, which contains 2792 galaxies) by using the BPT and WHAN diagrams. While Rembold et al. ( 2017 ) consider only candidates abo v e the K e wley line (defined in K e wley et al. 2001 ) in the [N II] BPT diagram and with EW( H α) > 3, S ́anchez et al. ( 2018 ) consider all the candidates abo v e the K e wley lines in the three BPT diagrams ([N II] , [O I] , and [S II] ) but with a more relaxed threshold in EW( H α) ( > 1.5). They identified 62 and 98 AGNs, respectiv ely, re gardless of whether the y were type-1 or 2 AGN. In contrast, Wylezalek et al. ( 2018 , 2020 ) followed a different methodology to find AGN in the MaNGA surv e y. The y took advantage of the IFS data by building spatially resolved BPT dia- grams, identifying 308 AGN candidates from MPL-5. More recently, Comerford et al. ( 2020 ) made a cross-matching of the MaNGA MPL- 8 data (6261 galaxies) with other catalogues at different wavelengths, finding 406 AGN, most of them identified as radio sources. In this work, we present a method to identify type-1 AGN in the MaNGA surv e y by using the inte grated spectra of the central 3 arcsec of the IFS data. It is based on the estimate of two flux ratios placed at the red and blue positions aside from the expected H α broad emission line. This is a ‘non-inv asi ve’ method that a v oids the host galaxy subtraction of the optical spectra and considers only the prominence of the H α emission line broad component for a given signal-to-noise ratio (S/N). The method was applied to the MaNGA DR15 (MPL-7) data sample and further tested by using data from the SDSS DR7, showing comparable results to other methods that identify type-1 AGN in the DR7 catalogues. This paper is organized as follows. Section 2 summarizes the description of MaNGA surv e y, the spectra used in this work, and its multiwavelength information. Section 3 describes the selection method used to identify AGN with broad emission lines, as well as comparisons considering the host galaxy subtraction and the BPT and WHAN diagrams selection. Section 4 reports a comparison of our final sample with previous SDSS and MaNGA AGN catalogues, applying also our method in those catalogues. Section 5 presents a characterization of our type-1 AGN sample in terms of properties in the infrared, radio, X-ray, and optical properties. Finally, in Section 6 , we summarize the results and present our conclusions. We assume a Hubble constant H 0 = 70 km s −1 Mpc −1 , m = 0.3, and  = 0.7 throughout. 2 DATA SAMPLE The MaNGA surv e y is part of the SDSS-IV project that was dedicated to observe around 10 000 nearby galaxies, in a redshift range z < 0.15, with integral field spectroscopy. The survey covers a wide interval from 3 600 Å to 10 000 Å in the optical wavelength, simultaneously using 17 integral field units (IFUs) each one composed of arrays of 2 arcsec diameter fibres to map in detail the core and the galaxy within the field of view. Each IFU feeds a dual channel spectrograph for the red and blue arms, respectively (Smee et al. 2013 ). The average spectral resolution ( λ/ δλ) in the blue channel is 1915, and 2250 in the red one. Detailed description of the observations, as well as the selection criteria can be found in Bundy et al. ( 2015 ). Yan et al. ( 2016a ) describe the surv e y spectrophotometric calibrations, while Law et al. ( 2015 ) explains the observational strategy as well as the pipeline used for the data reduction. Three main subsamples were generated in the MaNGA sample. A primary sample (initially about 50 per cent of the targets), with co v erage up to R = 1.5 Re (ef fecti ve radius) having a flat distribution in K -corrected i -band absolute magnitude (M-i). A secondary sample (about 33 per cent of the initial targets) having a flat distribution in M-i with co v erage up to R = 2.5 Re, and a third colour- enhanced supplement subsample designed to add galaxies in regions of the (NUV - i) versus M-i colour–magnitude diagram that are underrepresented in the primary sample, such as high-mass blue galaxies and low-mass red galaxies (about 17 per cent of the initial targets; Wake et al. 2017 ). In this paper, we carry out an analysis of the spectroscopic data in the MaNGA DR15 (Aguado et al. 2019 ) IFS surv e y, for 4636 galaxies, about half of the total MaNGA sample. The integrated spectra in the central 3 arcsec circular aperture was synthesized for each galaxy. To test the results, we used the raw and stellar subtracted spectra generated with the starlight code (Cid Fernandes et al. 2005 ). We also use the data from the MPL-10 version of the PIPE3D Valued Added Catalogue 1 (VAC; S ́anchez et al. 2016 , 2021 ; Lacerda et al. 2022 ), a fitting tool for the analysis of the stellar populations and the ionized gas derived from moderate resolution IFS spectra of galaxies. Multiw avelength information w as gathered for our final type-1 AGN sample from different data bases; the WISE catalogue ( Wide-field Infrar ed Survey Explor er ; Wright et al. 2010 ) at IR wavelengths, radio continuum from FIRST (Faint Images of the Radio Sky at Twenty centimeters; Becker, White & Helfand 1995 ) and NVSS (NRAO Very Large Array Sky Survey; Condon et al. 1998 ), as well as X-ray catalogues mainly ROSAT (Boller et al. 2016 ) in order to carry out a first analysis of their multiwavelength properties. 3 TYPE-1 AG N SELECTION M E T H O D Among the reasons for studying broad-line (or type-1) AGN are that they permit us to retrieve kinematic information of the region closest to the central supermassive black hole (SMBH). Another advantage is that under certain circumstances we can use a power law (PL) to estimate the flux of the ionizing continuum of an AGN, a valid approximation if the continuum is synchrotron and non- thermal in nature. Ho we ver, Malkan & Sargent ( 1982 ) sho wed that the optical-UV continuum is thermal due to the accretion disc. In general, the SED of AGN is more complex than a single power law specially for sources accreting above the accretion limit. This information in combination with the multidimentional space of spectroscopic, photometric, and kinematic parameters derived from the IFU analysis, allows for a more detailed analysis of the properties of AGN and their relation to their host galaxies. A frequent method to identify active galaxies in the nearby Universe, uses diagnostic diagrams such as the BPT diagrams 1 Table SDSS17Pipe3D v3 1 1.fits downloaded from http://ifs.astroscu.una m.mx/MaNGA/Pipe3D v3 1 1/tables/ D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3628 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) (Baldwin et al. 1981 ; K e wley et al. 2006 ; S ́anchez et al. 2018 ). They are useful to determine the origin of the photons which ionize the gas producing emission lines. The source of these ionizing photons could be an AGN radiation field, the formation of massive stars, or a mix of both, for which BPT diagrams successfully isolate them in well-confined regions. Ho we ver, for luminous type-1 AGN (with bolometric luminosities L bol > 10 45 erg), BPT diagrams fail to diagnose the AGN origin because the line ratios do not consider the presence of strong, broad emission components. In this case, the peak flux of H α and H β narrow components (NCs; H αNC , H βNC ) show a larger value due to the contribution of the broad components. In many cases, the surrounding forbidden lines close to H α and H β broad components (BCs; H αBC , H βBC ), namely [O III] λλ4959,5007, [N II] λλ6548,6584, and [S II] λλ6716,6731, have a flux increment too due to the presence of the broad component of the Balmer lines. For the highest luminosity AGN, where the non-thermal nuclear emission dominates o v er that from the host galaxy (HG), the narrow components could be completely buried into the broad ones (e.g. the narrow line Seyfert 1 galaxies – NLSy1; Vanden Berk et al. 2001 ; Marziani et al. 2010 ). Hence, to isolate the NCs properly, it is necessary to make a good spectral line decomposition. In terms of the broad line emitting region, the AGN unified model by Urry & P ado vani ( 1995 ) proposes that the Broad Line Region (BLR) is hidden from our lines of sight by a molecular torus surrounding the accretion disc (AD). For small angles (towards an AD face-on), we can see the BLR directly and thus a type-1 AGN spectra, while for larger angles (towards an AD edge-on), the torus obscures the BLR showing only narrow lines, which is characteristic of type-2 AGN. In the latter case, the broad lines could be detected in polarized light (Tran 2010 ), although this is not the case for all type-2 AGNs (Tran, Lyke & Mader 2011 ). Aside from the physical (presence of gas and dust) and geometrical reasons that may prevent the detection of the BLR, in practice, the spectra coming from the 3-arcsec SDSS observations or other observations using similar apertures contain a fraction of the host galaxy light. A most common procedure to remo v e that contribution is by using stellar population synthesis methods (e.g. Stern & Laor 2012 ). Ho we ver, these procedures are model-dependent, yielding non-unique results with different contributions. The host galaxy fitting could be translated to degenerations on the pure AGN spectra. The residuals of the HG + PL subtraction could modify the spectral region close to the broad components. Given these difficulties, it would be desirable to have a method that allows for identifying broad emission lines in the observed spectra without making any a-priori assumption on both the host galaxy stellar and AGN contributions. In line with this idea, we present a method for identifying the broad H α emission line in the nuclear spectra of MaNGA galaxies that led us to the identification of a type-1 AGN sample. 3.1 Flux ratio method We next outline a straightforward method that considers the estimate of flux ratios in two spectral regions around the expected position of the H α broad emission line. While one of the selected regions a v oids any emission or absorption lines, the other two regions are selected close to the expected broad emission line. If a broad component is present, the e v aluation of those flux ratios, should yield larger v alues than expected if H αBC is absent. This method which is a variant of methods presented in Stern & Laor ( 2012 ), Oh et al. ( 2015 ), Liu et al. ( 2019 ) is optimized around the H α region line. It is applied to the integrated spectra from the central 3-arcsec aperture without Figure 1. Three different spectra in H α region. The upper panel corresponds to the spectrum of a type-1 AGN, the intermediate panel to a Seyfert 1.9, and the lower panel to a galaxy without active nuclei. The bands illustrate the spectral regions and positions we adopt for the continuum (green) and the broad component (blue and red). any host stellar subtraction and exploits the significantly higher S/N achieved from the MaNGA data. The first step of our method is to extract the central 3 arcsec spectra of the 4636 MaNGA MPL-7 data cubes, with an aperture size similar to that of SDSS DR7 single aperture fibre. Since the size of each spaxel is 0.5 ×0.5 arcsec, the full aperture spans over 29 spaxels, allowing us to achieve significantly higher S/N values. In contrast to previous works that use only one spectral region near H α, we propose two flanking spectral regions to take into account the range of wavelengths and asymmetries of the H α broad emission line and the presence of stellar absorption lines. We define three spectral regions or bands that help us characterize the H α re gion. One adjacent re gion is selected such that no emission or absorption lines are present and where the continuum flux (F C ) is defined. Two additional regions were selected to flank H α, defined as the blue and red (F B and F R ) band fluxes measured at both sides of a region where the broad emission component is expected. To select the bands, the location of various absorption stellar lines as well as the widths of the narrow emission lines were taken into account. In type-1 AGN, the width of the narrow lines co v ers a range of full width at half-maximum (FWHM) from a few hundred km s −1 up to 1000 km s −1 while for the broad H α line, the FWHM could be as broad as 10 000 km s −1 or more (Antonucci 1993 ). Regarding the stellar absorption lines, in the region around H α, the deepest one is TiO at 6498 Å (Bica & Alloin 1986 ). Considering the maximum FWHM value that the [N II] λλ6548,6584 can have as upper limits, and a v oiding the TiO stellar absorption at 6498 Å, we define wavelength intervals of 20 Å width, at (i) 6400–6420 Å for the continuum band (F C ) (ii) 6520–6540 Å for the blue band (F B ), and (iii) 6590–6610 Å for the red band (F R ) The width was chosen similarly to Oh et al. ( 2015 ) because it permits us to get reliable values of flux for a given S/N ratio. Due to the position bands, the FWHM that we can detect is limited by FWHM ( H αBC )  1500 km s −1 , considering that the position of the blue band is 2 σ ( ∼ 33 Å) away from the H α rest frame for a D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3629 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 2. Left-hand panel: Flux ratio distribution compared with the continuum S/N at 6400-6420 Å. Coloured diamonds represent the upper outliers ( ∼3.6 per cent red band, ∼2.7 per cent blue band) while grey dots are the non-active galaxies, which flux ratio is around or lower than 1. Middle: Boxplots used for the selection of AGN. The outliers of each band are the black circles upside the upper whiskers (blue and red bands). Right-hand panel: Zoom-in of the quartiles region. The first and third quartiles are shown as green boxes, upper and lower whiskers as black lines. Below the upper limits live ∼96 per cent and ∼97 per cent of the MPL-7 sample in the red and blue bands, respectively (grey dots in the left-hand diagram). Gaussian with the minimum FWHM, and 1690 km s −1 for the red band (2 σ ∼ 37 Å). Fig. 1 shows three examples of spectra illustrating the location of the blue and red bands with respect to the broad H α line: a type-1 AGN (top), a Seyfert 1.9 (middle), and a galaxy without a broad line (bottom). The F C band is shown in green, and F B and F R bands are shown in blue and red, respectively. Notice that F C is located in a feature-less region, far enough of the H α broad component (to reach this continuum band, H α should have an FWHM > 10 000 km s −1 ). On the other side, F B and F R bands are as close as possible to H α to detect the weakest broad components, if any. The location was selected outside the [N II] λλ6548,6584 width set abo v e to a v oid flux contamination of this line. The band fluxes were estimated using the task splot from IRAF (Tody 1986 ). The spectral flux was normalized along the entire observed range by fitting and subtracting a fifth-order spline function. In galaxies where the AGN power law is dominant, the normalization does not fit well around the H β region. Ho we ver, the slope around the H α region is not so steep (see e.g. Vanden Berk et al. 2001 ), so the fit with the spline function was enough to model it. The splot task returns values of the average flux and the RMS o v er each band and the S/N of the continuum region. With the flux values, we compute the ratios F B /F C and F R /F C , between the blue and red bands (F B, R ) o v er the continuum. Left-hand panels of Fig. 2 show the values of the F B, R /F C ratios in the red and blue bands as a function of the S/N. It can be seen that both flux ratios can be separated into two populations: (i) F B /F C and F R /F C ∼ 1. A first population containing the great majority of the galaxies (grey dots) suggesting the absence of a broad line around H α, and (ii) F B /F C > 1 and F R /F C > 1. A second population having higher values of F B /F C and F R /F C (blue and red dots) suggesting the possible presence of the H α broad line. While objects in the first population are mainly composed of non-active galaxies and type-2 AGN, objects in the second pop- ulation are proposed as our best candidates to show a broad H α line. The number of objects with values lower than 0.95 are 15 and 4 for the red and blue bands, respectively. In those spectra, we find star-forming galaxies with ne gativ e slopes and no broad H α line. To separate both populations, we made use of a boxplot-whiskers diagram (Fig. 2 , middle and right-hand panels). This statistical tool help us to visualize the distribution of the computed flux ratio values and to establish a quantitative criterion for the broad H α identification. While for the first population, the boxplot and their whiskers show mainly flux ratio values around 1, the candidate sample shows a much broader distribution of flux ratio values placed out of the box and beyond of the whiskers (black circles in middle and right-hand panels of Fig. 2 ). These outliers are our type-1 AGN candidates. To analyse the distribution of the flux ratio F B, R /F C v alues, we de veloped a python code based on the pandas package (Wes McKinney 2010 ) to estimate the median, average, and the D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3630 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 3. Three different spectra were found in the 93 candidates samples. The upper panel corresponds to the spectrum of a type-2 AGN, the interme- diate panel to a type-1, and the lower panel to that of an M-type star. The left-hand panel shows the o v erall spectra, while the right-hand panel is a zoom-in to the H α alpha region. quartiles 2 of the distribution, used to build the boxplots for each blue and red bands. The green area in the middle panel of Fig. 2 (also shown in the zoom in the right-hand panel), is known as the box, which is delimited by the first ( Q 1 ) and third quartiles ( Q 3 ) (the 25 per cent and 75 per cent percentiles of the cumulative distribution of the sample, respectively). The median value of the distribution (or Q 2 ) lies within this area. The computed Q 3 values are 1.031 and 1.015 for the blue and red bands. For both blue and red distributions, the Q 3 value is near one, which means that in at least 75 per cent of the galaxies, we do not expect to find a broad H α component. Ho we ver, among the remaining 25 per cent objects, we still have many galaxies that belong to the ‘non broad-line’ distribution. Then, we compute the upper whisker defined as U W = 1 . 5 × I QR + Q 3 , where IQR = ( Q 3 − Q 1 ) is the interquartile range (for a symmetric distribution, IQR = Q 2, which is not our case). We will not consider the lower whisker since it has values near and below one, which indicates the absence of a broad-line feature. The U W computed values are 1.037 and 1.056 for F R and F B , respectively . Finally , we will consider as type-1 AGN candidates those outliers objects that are beyond the upper whisker. Abo v e the U W limits, we found 171 outliers for F R , and 126 for F B ( ∼4 per cent and ∼3 per cent of the total sample). The first two columns of Table 1 resumes the values of the quartiles, the upper whisker, the mean, and the maximum values for each band. The next step is to consider only the spectra with a broad- line feature that stands out o v er the H α re gion continuum. To do that, we select only the candidates cataloged as outliers in both boxplots, reducing the sample to 94 candidates ( ∼2 per cent of the total sample). After considerably reducing the initial sample, it was possible to visually inspect the spectra to verify the presence of the broad emission line component. Examples of candidate spectra are shown in Fig. 3 , where the left-hand panels show the o v erall spectra and the right-hand panels zoom in into the H α region. Two galaxies, 9031-12705 and 9036-6101, are the same object (same MaNGA-ID 1-210186), so it reduces the sample to 93 candidates. In addition, another 18 objects seem to show optical spectra resembling those of M-type stars (see for example fig. 8, bottom row of Oh et al. 2015 ). The right-hand lower panel in Fig. 3 shows an example spectra of such objects, where the shape of the stellar continuum resembles a faint broad line in the H α re gion. F or our purposes, these types of objects were considered false positives. 2 The flux ratio values at which 25, 50, and 75 per cent of the sample is contained. Figure 4. Summary of the methodology performed to find the type-1 AGN sample. The remaining 75 candidates have broad and/or narrow emission lines. All of them were classified as AGN due to the strength and FWHM of the emission lines (according to the minimum width given by the bands position), consistent with having high F B, R /F C values. In the visual inspection, we separated them into type-1 and 2 AGN. The upper panel in Fig. 3 illustrates a type-2 AGN spectrum showing only narrow emission lines (which were also found on the Seyfert region in the BPT diagrams, Section 3.3 ), while the middle panel shows a type-1 AGN spectrum, where the broad component stands out on the continuum. This final cut leaves us with 28 type-2 AGNs and 47 type-1 AGNs (1 per cent objects of the total sample). These 47 type-1 AGNs are considered our final sample. Fig. 4 summarizes the different steps followed in our methodology. Section 5.1 presents a detailed description of these objects. Table 3 list our type-1 AGN sample and some of their global properties. Column 1 is the SDSS Object ID, Column 2 shows the plate-IFU of MaNGA, Columns 3 and 4 are the RA and DEC in epoch 2000.0, Column 5 is the g -band magnitude from SDSS, Columns 6 and 7 are the redshift and the stellar mass of the host galaxy , respectively , both from NASA-Sloan Atlas, Column 8 is the optical luminosity of the [O III] emission line, extracted from Pipe3D, Column 9 is the estimated luminosity of the H α broad component extracted from our emission lines fitting (results will be published in a forthcoming paper), and Column 10 is the empirical classification of the AGN described in Section 5.1 . The fraction of type-1 AGN found with our method (1 per cent) in the MaNGA DR15 sample is consistent with the expected fraction of high-ionization AGN (type-1 and 2) among local galaxies (2 per cent to 10 per cent), given a redshift and SMBH mass galaxy range (e.g. Huchra & Burg 1992 ; Ho, Filippenko & Sargent 1997 ; Netzer 2013 , and references therein). In turn, the type-1 AGN fraction is around 10 per cent of the total AGN population. This is also consistent with the results of Stern & Laor ( 2012 ) and Oh et al. ( 2015 ), which report type-1 AGN fractions of about 1 per cent from their initial samples. 3.1.1 Rejected candidates We also visually inspected all the rejected candidate objects appear- ing in only one band flux ratio (33 and 78 for the red and blue boxplots). The reason is that the BLR line profiles may show a broad component displaced with respect to the restframe due to wind- D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3631 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 5. Histograms of the S/N of F C for the DR15 samples. Each panel shows the distribution of S/N for all DR15 sample (left-hand panel), the candidates’ sample (middle), and the type-1 AGN sample (right-hand panel). The vertical lines indicate the average S/N for the respective sample: red for all DR15, blue for the candidates, and green for the type-1 AGN. The median S/N increases towards the type-1 AGN sample. dri ven outflo ws or particular kinematics of this region (e.g. fig. 9.8 of Netzer 2013 ). Ho we ver, our results indicate that all these rejected candidates could be classified as type-2 AGN or objects with M-type stellar spectra. We also found galaxies with more than one narrow emission line that could be related to multiple star-forming regions. All these objects were discarded from our final sample since we selected only the outliers in both boxplots. 3.1.2 The role of the S/N in the flux ratio method An advantage of our method is the high S/N of the integrated spectra associated with our final sample. On average, the F C S/N computed for the MPL-7 spectra is 84, increasing to 92 for the 93 candidates and to around 112 for our 47 type-1 AGN (Table 2 , and Fig. 5 ). Looking at the distribution of the S/N in the complete sample, we have 4206 spectra with S/N < 150 and 430 with S/N > 150. An estimate of the fraction of type-1 AGN objects in the range S/N < 150 is 0.9 per cent, a lo wer v alue than 2.6 per cent corresponding to that in the range S/N > 150, so this is not an apparent decrease of AGN candidates as the S/N ratio increases but instead, a decrease in the number of galaxies as the S/N ratio is increasing. In the particular case of our type-1 AGN sample, 12 galaxies have S/N > 150, ho we v er, the av erages flux ratios and redshift are not different from the galaxies with S/N < 150. The increase of the S/N is expected because the contribution of the nuclear luminosity is higher for the active galaxies with respect to quiescent ones. The high S/N achieved in the integrated central 3 arcsec MaNGA spectra is useful to a v oid spurious contamination in the red and blue bands when searching for the broad line component. Equally important, it allows us to identify H α broad line component by a direct inspection of the observed spectra, without the need of a host stellar component subtraction. In the next section, we carry out a first-order host galaxy subtraction to the spectra and compare the results obtained before and after host subtraction in order to test the robustness of these conclusions. 3.2 Host galaxy subtraction proof Previous authors like Stern & Laor ( 2012 ) and Oh et al. ( 2015 ) have shown that when considering spectra from the SDSS surv e y, the fiducial 3 arcsec aperture may contain a significant contribution from the host galaxy. Their work suggests that it is needed to remo v e that contribution to identifying the broad emission line component in low-luminosity AGN. However, with our present method, after synthesizing the MaNGA spectra in a similar 3 arcsec aperture, we could proceed with identifying the broad component, including the stellar contribution of the host galaxy. Thus, it is important to test our results and estimate the influence of the stellar contribution in our identification method. To take the stellar contribution into account, we apply a first- order stellar subtraction using starlight (STL; Cid Fernandes et al. 2005 ). Starlight is a programme that uses stellar population synthesis: an observed spectrum is decomposed in terms of a superposition of stellar populations of various ages and metallicities to model the underlying stellar galaxy continuum. The spectral base used consists of 150 simple stellar populations, with six metallicities and 25 different ages (using the Bruzual & Charlot 2003 , libraries). To consider the AGN contribution, we added 6 power laws of the form f ν = ν−α within the range of 0.5 < α < 3.0, to model the AGN continuum (if present). The result is a decomposition in a synthetic stellar model, a power -law contrib ution, and the emission line spectra after subtracting the original and the stellar model, including the resulting power-law contribution. In cases with strong or dominant AGN emission, the STL model could not converge to an appropriate solution. In a forthcoming paper of this series, the problem of decoupling the power-law + host galaxy contributions in the AGN spectra will be addressed from the point of view of two independent methods (Cortes-Suarez et al., in preparation). The flux ratio method and the statistical analysis described in Sec- tion 3.1 were similarly applied to the resulting emission line spectra + power -law contrib ution after subtracting the stellar contribution to the whole DR15 sample. The middle columns in Table 1 report the boxplot numbers computed as described in the previous section. The upper whisker values are U W , STL , of 1.028 and 1.016 for F R and F B , respecti vely. The ne w U W , STL v alues are slightly lo wer compared to the ones originally estimated from the observed spectra. A plausible reason for this is that in the absence of the stellar component, the continuum flattens, so the flux ratios are closer to unity. We found 298 and 143 galaxies for the F R /F C and F B /F C ratios, abo v e U W , STL . Proceeding similarly and matching the results of our red and blue object selection, we identified 93 candidates. Even when the resulting number of candidates is the same as in Section 3.1 , 20 of them are different objects. After a visual inspection, ten false-positive were detected (a lower quantity than without the stellar subtraction), and 83 candidates sho wing narro w or broad emission lines were identified. Looking for type-1 AGN, the same objects were reco v ered as in the case of no stellar contribution subtraction except one, 1-71872. This object was found abo v e the upper limit only in F R /F C ratio. Its F B /F C ratio lies just below the limit, 1.015. Comparing the results of the type-1 AGN identification before and after subtracting the host stellar contribution, we do not find an effect of the stellar subtraction in the selection method. It seems that for the MaNGA sample, with an average S/N of 84 (see Table 2 ), we obtain comparable results. Under these conditions it may not be necessary to subtract the stellar component in the target spectra. We also find that the stellar subtraction is useful to reduce the number of false positives and increase the quantity of type-2 AGN (we found 37 in this sample), although one of our type-1 AGN is missed. Summarizing, given a set of spectra having significantly high S/N ratios, our direct identification method appears enough for the recognition of broad emission line AGN in the MaNGA surv e y, a v oiding the introduction of possible degenerations when considering the stellar subtraction. D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3632 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 6. BPT and WHAN diagrams of the MPL-7 sample. Data were obtained from the Pipe3D VA C Type-1 A GN detected using the line ratio method are shown in blue stars, while type-2 AGN are shown in green stars. The WHAN diagram is shown at the bottom-right with the EW( H α) > 1.5 Å threshold as a dashed line. Error bars are shown as purple crosses. In Appendix A we report our identification of type-2 AGN candidates and of objects showing M type spectra. Although our method is focused on the detection of broad emission lines, it allowed for the identification of 28 type-2 AGNs (12 per cent of the candidates) when no subtraction is considered and of 37 (16 per cent) after subtraction of the stellar component. This sample of type-2 AGN shows some particular characteristics in their associated spectra like strong narrow emission lines with FWHM high enough to reach the blue or red bands, and narrow emission lines profiles that seem to be Lorentzian (or double Gaussian). 3.3 Selection based on BPT and WHAN diagrams We ha ve b uilt the non-resolved BPT diagrams (Baldwin et al. 1981 ) using the VAC generated through the Pipe3D pipeline (S ́anchez et al. 2016 ) for the central 2.5 arcsec integrated spectra of the MaNGA DR15 sample. 3 Although these routines are mainly optimized for the identification of narrow lines, they also use an approximation for the identification of broad emission lines. We decided to use the Pipe3D VAC to compare our results with other works discussed in Section 4 . For the AGN identification we follow the criteria outlined in S ́anchez et al. ( 2018 ), by considering galaxies located abo v e the K e wley et al. ( 2001 ) line in the three independent BPT diagrams, and having EW( H α) > 1.5 Å (panels (a) to (c) of Fig. 6 ). The K e wley et al. ( 2006 ), Kauffmann et al. ( 2003 ), and Schawinski et al. ( 2007 ) demarcation lines are also shown in these diagrams. We found 242 AGN candidates ( ∼ 5 per cent of the to- tal sample), marked with green starry symbols in Fig. 6 . Of them, three galaxies have more than one datacube in com- mon J110431.08 + 423721.2: 8256-12704, 8274-12704, 8451-12701 (MaNGA-ID 1-558912); J155953.98 + 444232.4: 9036-2703, 9031- 3 The PIPE3D VAC were obtained using integrated spectra of the spaxels contained in the central 2.5 arcsec, 1 ef fecti ve radius, and all the field of view. 3704 (MaNGA ID 1-209772); and J160436.23 + 435247.3: 9031- 12705, 9036-6101 (MaNGA-ID 1-210186). A cross-match of these results with our type-1 AGN sample (blue stars in Fig. 6 ) let us find 16 matches. The low type-1 AGN detection means that applying standard stellar population synthesis and placing the results in BPT diagrams even with additional restrictions on the EW( H α) values, 66 per cent of the already identified type-1 AGN were missed. A characteristic in common in these 31 missed objects is that the narrow component of the Balmer lines is stronger than the other narrow lines explaining their location in the composite and star forming region of the BPT diagrams. We also noticed that narrow emission lines are partially or entirely embedded into the H α broad component in some galaxies, something that was not considered in the Pipe3D emission line fitting procedures, and consequently, the emission of the narrow emission lines are being underestimated or lost. In this way, the [N II] diagram show 46 of 47 type-1 AGN, the [O I] diagram 45 AGN, and the [S II] diagram 44 AGN. So it is important to note that these diagrams do not detect the spectra dominated by the AGN emission. The remaining candidates were considered as type-2 AGNs since they only show narrow emission lines. Combining the candidates emerging in the BPT diagrams with those from the flux ratio method (including the type-2 AGN), we identified 283 AGN: 47 type-1, and 236 type-2. Imposing EW( H α) > 3 Å to a v oid ionization processes due to post-AGB stars or shocks (Cid Fernandes et al. 2010 ), the sample amounts to 125 AGNs: 45 type-1, and 80 type-2. Other works (e.g. Cano-D ́ıaz et al. 2016 ; Lacerna et al. 2020 ) consider values of EW( H α) > 6 Å to assure that the dominant ionization process comes from non-stellar nuclear activity. With this restriction, we find 77 AGNs: 33 type-1 and 44 type-2. Since more restrictive EW( H α) conditions translate into a loss of broad emission line AGN candidates, we adopt EW( H α) > 1.5 Å. Panel (d) of Fig. 6 shows the AGN sample in the WHAN diagram (log([N II] / H α) versus EW( H α), Cid Fernandes et al. 2011 ). AGNs are identified if log([N II] / H α) > −0.4 and EW( H α) is between 3 and 6 Å for weak AGN, and larger than 6 Å for strong AGN (solid lines). The EW( H α) > 1.5 Å threshold is the dashed line. Although all the candidates in the BPT diagrams are abo v e the K e wley line (green stars), in the WHAN diagram, most of them have EW( H α) less than 3 Å, which suggests that ionization processes could not be associated only with the AGN (Cid Fernandes et al. 2011 ). It is important to note that this diagram is able to detect most of our already identified broad-line AGN: 11 in the weak AGN region and 31 in the strong AGN region, missing only 5 (11 per cent) of them. Two of them have EW( H α) < 3 because the narrow component is entirely embedded on to the broad one. The other three are located in the SF region due to the intensity of the H α narrow component. BPT diagnostic diagrams based on narrow emission lines, although useful, can identify only 34 per cent of our type-1 AGN sample. Inter- estingly, the WHAN diagram reco v ers a higher (89 per cent) fraction, despite not being optimized for detecting the broad components, suggesting that this method could be helpful in their identification. 4 C O M PA R I S O N WITH OTH E R C ATA L O G U E S Although BPT and WHAN diagrams are helpful to detect AGN in large optical surv e ys, the y identify type-2 AGN principally. Another way to identify them is by cross matching with AGN catalogues at wavelengths such as X-rays, infrared (IR), or radio, where they can also be detected (e.g. Coffey et al. 2019 ; Comerford et al. 2020 ). In this section, we compare the results of our selection method for broad-line AGN with previous works that also identify not only type- D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3633 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) 1 but also type-2 AGN. We mainly consider works based on spectral data from the SDSS DR7 and the MaNGA surv e y. 4.1 SDSS DR7 AGN catalogues Stern & Laor ( 2012 ), Oh et al. ( 2015 ), and Liu et al. ( 2019 ) (hereafter SL12 , Oh15 , and Liu19 , respectively) carried out a systematic search of type-1 AGN, based on the detection of broad H α emission using data coming from the SDSS DR7 database (Abazajian et al. 2009 ). The results of these works have provided substantial numbers of newly disco v ered type-1 AGN in the local Universe setting the basis for a more robust statistical analysis to test and constrain the physical properties of the BLR and the AGN kinematics. SL12 searched for the H α broad emission line in the SDSS DR7 spectroscopic data, restricting the redshift range to 0.005 > z > 0.31 (232 837 objects). They subtracted the host galaxy contribution using a galaxy eigenspectra derived from a PCA of SDSS galaxies (Yip et al. 2004 ), with a power-law component ( L λ∝ λ−1.5 ) representing the AGN continuum, to derive a featureless continuum. Then, they interpolated a local continuum around H α to fit and subtract the narrow emission lines. The residual flux ( F) around H α was summed to look for a broad component. They considered a broad line candidate if the ratio of the residual flux o v er the dispersion F / σ > 2.5 (3 per cent of the initial sample). For those objects, they fitted high-order Gauss–Hermite functions for the broad H α profile. They considered broad-line AGN candidates those objects with a line width v > 1000 km s −1 , and after a visual inspection, their final sample of candidates consists of 1.5 per cent of the initial sample (3579 objects). Liu19 looked for AGN in 866 302 objects catalogued as ‘galaxies’ or ‘quasars’ in the SDSS DR7 at z < 0.35. Using the EL-ICA algorithm (Lu et al. 2006 ), which considers the library of simple stellar population of Bruzual & Charlot ( 2003 ), they decompose the spectra into stellar and non-stellar nuclear components. Then, they fitted the narrow and broad lines in the H α and H β regions, including the Fe II multiplets and the AGN continuum. Their broad- line selection criteria is based on: (i) H αBC flux abo v e 10 −16 erg s −1 cm −2 , (ii) S/N( H αBC ) ≥ 5, (iii) the height of the best fit of the H αBC abo v e 2 RMS of the spectrum with no stellar contribution, measured in a region free of emission lines near H α, and (iv) FWHM of the broad component higher than the FWHM of the narrow line. They find 14 584 sources that meet those criteria, amounting to the biggest type-1 AGN catalogue of SDSS DR7. Oh15 looked for type-1 AGN in galaxies with z < 0.2 also using spectroscopic data from the SDSS DR7 data base (664 187 galaxies). H αBC was identified by computing a ratio between the mean fluxes at 6460–6480 Å, defined as a pseudocontinuum interval, and 6523– 6543 Å to highlight the H αBC . Considering a threshold of 1 σ , they selected 17 per cent of the objects as type-1 AGN candidates, for which they simultaneously fit the stellar continuum and the emission lines. They selected objects with an FWHM( H αBC ) > 800 km s −1 , and an amplitude-o v er-noise ratio (A/N) of H αBC larger than 3 (8.6 per cent of the 1 σ demarcation). Then they measured the total flux of the H α broad component at the red side of [N II] λ6584 and the averaged dispersion of the continuum in four specific windows between 4500 Å and 7000 Å, considering as candidates those with total fluxes two times greater than the continuum dispersion. Their final sample consists of 5553 sources (0.8 per cent of the initial sample). In spite that our method is based on flux ratios, it departs from Oh15 method in three important aspects: (i) New appropriate spectral windows for the continuum and blue bands. (ii) The introduction of the red band. (iii) The a v oiding of the stellar subtraction and line fitting. Band positions. The methodology of Oh15 did not successfully detect spectra with multiple or very broad H α components, which o v erlap emission lines from [O I] λ6364 to [S II] λ6716, as shown in their fig. 8. An example of a multiple component broad emission line AGN, that extends up to 6450 Å is J075244.19 + 455657.4 (Fig. B2 ). Another example can be seen in fig. A.3 of Lacerna et al. ( 2016 ). For this reason, our continuum band is shifted 60 Å to the blue with respect to Oh15 , maintaining the same range width. Red band. Besides the identification based on the estimate of a flux ratio and conditions on A/N and FWHM, Oh15 carried out a spectral fitting and decomposition to estimate the properties of the broad H α line. Based on that, they could compare the area of the broad H α component beyond [N II ] λ6584 as an alternative measure to FWHM for the broad H α line, thus generating an additional condition for the identification of type-1 AGN. In contrast, we took advantage of the higher S/N in our integrated spectra. The introduction of the red band in our identification criterion is a good alternative to track the extent of the H αBC . Thus, there is no need to invoke a fitting of the broad and/or narrow components in our direct method. Stellar subtraction. Modelling the stellar component and sub- sequent subtraction in the observed spectra of galaxies is fraught with difficulties. In the case of galaxies hosting AGN, there is no unique solution representing the host galaxy and the power-law contributions. Furthermore, in powerful or dominant AGN cases, the stellar fitting and subtraction may be non-sense due to the lack of stellar absorption lines. For these reasons, and because the flux ratio selection process using the boxplot-whiskers statistical method allows us to reco v er all type-1 AGNs, we decided to implement a direct method on the observed spectra without stellar subtraction. 4.1.1 SDSS DR7 Type-1 AGN detections After a cross-match with the full MaNGA DR15 sample, we find 44 galaxies in common with Liu19 (35 type-1 AGN), 34 in common with Oh15 (28 type-1 AGN), and also 34 in common with SL12 (29 type- 1 AGN), with 23 type-1 AGN in common among the four samples ( ∼49 per cent). The distribution and coincidences are illustrated in the Venn Diagram of Fig. 7 . A large number of coincidences were found despite the differences between each method. Objects that are not in our sample were inspected visually, identifying some changing-look AGN. In Appendix B we report a list of changing-look candidates in the MaNGA galaxies. We started a follow up and the results will be reported in a forthcoming paper. Fig. 8 shows the FWHM( H αBC ) – L ( H αBC ) luminosity relation and their corresponding distributions for the H αBC for our type- 1 AGN sample (black lines) and for the SL12 (red lines), Oh15 (green lines), and Liu19 (blue lines) samples. We compute both quantities for our 47 object sample after carefully subtracting the host galaxy contribution and fitting the emission lines plus the power-law contribution (Cortes-Su ́arez et al., in preparation). The green dashed line shows the 90 per cent completeness limit for the identification of broad emission line AGN proposed by Oh15 (see their fig. 4). As already emphasized by Oh15 below this threshold, it is possible to find low-luminosity type-1 AGN, and in fact, we find 17 objects below that limit. The lowest luminosity value found is log L ( H αBC ) ∼ 39.69 in an interval of log FWHM ∼ 3.0 − 4.0, with a median of 3.65. As a comparison, the type-1 AGN sample of SL12 has a D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3634 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 7. Venn diagram of the MPL-7 cross-matched samples with our type- 1 AGN sample (black circle). The red circle is the SL12 sample, green circle the Oh15 sample, and blue circle the Liu19 sample. The objects outside our type-1 AGN sample are in our type-2 AGN catalogue (see Section 3.3 ). Three objects in the Liu19 sample do not have classification. Figure 8. The FWHM and luminosity of the H α broad component for our type-1 AGNs. The axes are shown as histograms to see the distribution of both values (black lines). We also include the distributions of SL12 (red lines), Oh15 (green lines), and Liu19 (blue lines). The green dashed line is the demarcation line of Oh et al. ( 2015 ) that uses to select their type-1 AGN sample. luminosity interval of log L ( H αBC ) ∼ 40–44 that peaks at 41.75. In contrast, our sample extends to lo wer v alues with a median value of L ( H αBC ) ∼ 41.03, being in fact dominated by low luminosity AGN (77 per cent have log L ( H αBC ) < 41.5). In the case of the Liu19 sample, their log L ( H αBC ) has values in the interval 38.5–44.3 with a median value near 42. The lower luminosity values reported by Liu19 are associated with low-luminosity AGN (located below the selection curve of Oh Figure 9. Left-hand panel: Flux ratio distribution as shown in Fig. 2 but using the DR7-SDSS spectra. Black box in top figure illustrate the area of the fig. 1 of Oh et al. ( 2015 ). Right-hand panel: Boxplots used for the AGN selection. Outliers found were 108 and 245 for the blue and red bands, respectively. From them, 76 were classified as AGN candidates. et al. 2015 ) and correspond to FWHM H αBC ∼ 500 km s −1 . In contrast, due to the position bands of our method, the FWHM that we can detect is limited by FWHM( H αBC )  1600 km s −1 in average (Section 3.1 ), i.e. we identify candidates only with a broad visible component, which is the definition of type-1 AGN in the optical range. When cross matching our objects with the Liu19 sample, we lose 3 of 44 galaxies. Ho we ver, in a visual inspection we do not detect a visible broad component. The remaining 35 objects are in our type- 1 catalogue or were classified as type-2 AGN. This could suggest that our flux ratio method is able to reco v er these low-luminosity AGNs, as long as they have a visible broad component. 4.1.2 Flux ratio method applied in the SDSS DR7 We further applied our direct flux ratio method to the SDSS DR7 spectra that matched the actual DR15 MaNGA sample, finding 4300 MaNGA objects in common. Fig. 9 shows the resulting distribution of the flux ratios F R /F C and F B /F C versus the S/N in the continuum (left- hand panels), and the boxplot (right-hand panel) for these objects. The more scattered distribution with respect to Fig. 2 , is possibly due to a lower S/N of the DR7 data compared to our sample data. Despite using a similar aperture (3 arcsec), we got lower S/N values, with a fraction of 2.8 per cent objects having a S/N lower than 10 (Fig. 5 ), in comparison with a fraction of only 0.2 per cent objects for the MaNGA sample. For that reason, the upper whisker limits U W , DR7 increased to 1.059 and 1.069 for red and blue bands, respectively, compared to the MaNGA values (last two columns of Table 1 ). Repeating our procedures and considering again only the superior outliers in both bands (108 blue and 245 red, Fig. 9 ), 76 candidates were identified, including all the SL12 and Oh15 AGN candidates and 88 per cent of the Liu19 sample. From those candidates, 39 galaxies match our sample of 47 MaNGA type-1 AGNs. Among the eight missing objects, two have no DR7 spectra. Two more do not show a broad emission line in the DR7 spectra but, contrary to those reported in D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3635 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Table 1. Boxplot values obtained in the blue band (BB) and red band (RB) for each sample studied in this work, the observed spectra from MaNGA, starlight spectra after subtracting the host galaxy contribution to the MaNGA sample, and the DR7 Spectra from the SDSS surv e y. Observed spectra Starlight spectra DR7 spectra Value BB RB BB RB BB RB Q 1 1.014 1.000 0.999 1.004 1.012 1.001 Q 2 1.023 1.007 1.002 1.008 1.025 1.012 Q 3 1.031 1.015 1.005 1.013 1.035 1.024 U W 1.056 1.037 1.028 1.016 1.069 1.059 Mean 1.026 1.012 1.004 1.013 1.026 1.021 Max 3.459 3.220 2.267 2.344 2.749 3.989 Appendix B , they do in the MaNGA spectra. The other four objects were lost because the upper whisker limits increased and the broad H α component in these objects is weak. Finally, we further found five objects having a broad emission line in the DR7 spectra but that were not reported in SL12 , Oh15 , and Liu19 catalogues. In the case of Liu19 work, the missing candidates correspond to one of our eight type-1 AGNs not found with our method, and one type-2 AGN. Other three objects are not in our catalogue because they show a type-2 AGN profile. 15 objects were identified as false positives ( ∼19 per cent of the candidates). Table 2 summarizes the number of objects obtained for the MaNGA observed spectra, the spectra after subtracting the host galaxy with starlight, and for the SDSS DR7 spectra. Column 2 is the size of each sample. Columns 3 and 4 are the number of outliers abo v e each U W , blue and red. Column 5 shows the number of candidates abo v e both U W . Column 6 gives the number of false positives, and Column 7 reports the fraction of type-1 AGN reco v ered from our final sample. The last three columns show the average S/N for all the galaxies (Column 8), the candidates (Column 9), and the type-1 AGN (Column 10). The difference of the S/N between the MaNGA extracted spectra, and the SDSS DR7 sample (Col. 9 of Table 2 ) is that the latter uses a single aperture while we inte grated o v er sev eral spax els. As we mentioned abo v e, the sum of spax els helps us to increase the S/N. The decrease of the S/N increases the value of the U W . This anticorrelation is due to the fact that, when the noise increases, the flux ratio with values close to one increases as well, since the noise dilutes the weak broad components. Ho we v er, we hav e shown that, although the values of U W,B& R depend on the S/N of the sample, our method can find more type 1 AGN in nearby galaxies than other methods, following fewer steps. In the next section, we compare our type-1 sample with the ones obtained with different methodologies using the MaNGA data. 4.2 AGN catalogues in MaNGA We next make a non-extensi ve re vie w of some works that have tried the identification of type-1 and 2 AGNs within the MaNGA surv e y, paying particular attention to their methods and results to look for differences and coincidences with our method and final sample. Rembold et al. ( 2017 ) used the MPL-5 data sample and cross- matched it with the SDSS DR12 (Alam et al. 2015 ) to obtain line fluxes and equi v alent widths of H β, H α, [O III] λ5007, and [N II] λ6584 of the integrated nuclear spectrum (Thomas et al. 2016 ). Then, they built the [N II] BPT and the WHAN diagrams considering as AGN candidates those galaxies located simultaneously in the Seyfert or LINER region of both diagrams. They found 62 objects fulfilling this criterion but did not make a distinction between type-1 or 2 AGN. Of the 47 type-1 and 236 type-2 AGN found in the MPL-7 (Section 3 ), 23 type-1 and 132 type-2 objects were found in the MPL- 5 sample. Of them, 5 type-1 and 32 type-2 AGNs were found in the Rembold et al. ( 2017 ) AGN list. Applying the criteria of the BPT and WHAN diagrams of Fig. 6 , we can identify 14 type-1 AGNs. It is worth mentioning that the same aspects that affect the AGN identification described abo v e needs to be considered. These are the dif ference of observ ational epoch between MaNGA and pre vious SDSS observations, the re-reduction of the DR12 data (Section 1 ), and that the BPT diagrams do not consider the BEL contribution for the strongest AGN emitters. Although the results may be different depending on the pipeline used, in this case, Pipe3D helped us to reco v er a higher AGN fraction, despite its gross approximation for the identification of type-1 AGN. S ́anchez et al. ( 2018 ) processed the data in the MPL-5 sample adopting the GSD156 library of stellar populations (Cid Fernandes et al. 2013 ) using Pipe3D. Then they extracted the spectra of the central region (3 arcsec of diameter) of the MaNGA galaxies to look for AGN using the three BPT diagrams. They imposed two criteria, an emission line ratio abo v e the K e wley demarcation line in the three diagnostic diagrams, and a conserv ati ve criterion for the EW( H α) > 1.5 Å to include the weakest AGN. Their final AGN sample consists of 97 type-1 and type-2 objects. They tried to isolate the type-1 objects by fitting narrow Gaussians for H α and [N II] λλ6548,6584 (with an FWHM < 250 km s −1 ), plus an additional broad component for H α (1000 < FWHM < 10 000 km s −1 ). Ho we v er, the y did not consider the power-law contribution of the AGN emission. They obtained 36 type-1 AGN candidates, of which 10 objects coincides with our sample (21 per cent). The remaining 26 objects were identified as false positives as they do not show any broad component in the visual inspection. This result is somewhat expected, as the method applied is not optimized to detect broad components. As described in Section 3.3 , Pipe3D does not consider the contribution of the AGN power law nor that the narrow Table 2. Summary of the boxplot results applied in the observed spectra (MaNGA observed sample), after subtracting the HG (MaNGA starlight sample) and SDSS DR7 spectra. The second column is the size of each sample. The third and four columns are the outliers abo v e each U W while the fifth column shows the candidates that are abo v e both U W . The sixth column is the number of false positives and the seventh the percentage of type-1 AGN found. The last three columns show the F C S/N average for the full sample, the candidates sample, and for the type-1 AGN sample. Number of objects Average S/N Sample N U W , B U W , R U W,B& R False Type-1 S/N S/N S/N (candidates) positive AGN (full) (candidates) (type-1 AGN) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) MaNGA observed 4636 126 171 93 18 100 per cent 84 92 112 MaNGA starlight 4628 143 298 93 10 98 per cent – – – SDSS DR7 4300 108 245 76 15 83 per cent 51 46 61 D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3636 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) components are immersed in the broad components of the Balmer lines. Another AGN sample gathered from the MaNGA surv e y is that of Wylezalek et al. ( 2018 , 2020 ), who also w ork ed on the MPL-5. Unlike this work and others like Rembold et al. ( 2017 ) and S ́anchez et al. ( 2018 ), they looked for the AGN signatures considering the entire IFS spectral data cube. They used data from the MaNGA Data Analysis Pipeline (DAP; Yan et al. 2016b ; Westfall et al. 2019 ) to generate spatially resolv ed (spax el by spaxel) [N II] and [S II] BPT diagrams for each galaxy. Their AGN candidates were selected for having a fraction larger than 10 per cent or 15 per cent of the spaxels in the [N II] and [S II] BPT diagrams. Then they imposed various conditions; (1) spaxels having S/N > 5, to a v oid those on which the Pipeline failed to reconstruct the spectra; (2) EW( H α) > 5 Å; (3) a distance connecting the spaxel measurement and the star formation demarcation line in the [S II] BPT diagram lower than 0.3, and (4) the H α surface brightness SB( H α) > 10 37.5 erg s −1 kpc −2 , in the spaxels selected with the abo v e criteria, as a tracer for diffuse ionized gas. They identified 308 AGN candidates. Wylezalek et al. ( 2018 ) also compared the MaNGA observations with the SDSS single fibre spectra from different epochs, detecting AGN candidates that single nuclear spectra methods could not, es- pecially galaxies that may have recently turned their nuclear activity off, or AGN emission-like re gions o v ershadowed by contamination from diffuse ionized gas, extraplanar gas, and photoionized by hot stars. To identify the type-1 AGN they cross-matched the MaNGA MPL-5 sample with the catalogue from Oh et al. ( 2015 ) finding 67 coincidences. Of these 67 objects, 12 are in our sample, which were catalogued by Wylezalek et al. ( 2020 ) as Seyfert (8 galaxies), star forming galaxies (3 objects), and LINER (1 object). More recently, Comerford et al. ( 2020 ) have compiled a catalogue of type-1 and 2 AGN using the MaNGA MPL-8 surv e y (6261 galaxies). To identify them, they used various criteria based in different wavelengths. (1) Mid-infrared WISE colours. They used the Assef et al. ( 2015 ) criteria considering W1 (3.4 µm) and W2 (4.6 µm) colours, finding 67 AGNs. (2) Swift observatory’s Burst Alert Telescope ( Swift /BAT) of ultra hard X-ray detections (14– 195 keV). They used the Oh et al. ( 2018 ) AGN catalogue, which is based on the cross-match of the 105-month BAT catalogue and the SDSS DR12 (Alam et al. 2015 ), finding 17 matches. (3) NVSS (Condon et al. 1998 ) and FIRST (Becker et al. 1995 ) radio observations at 1.4 GHz. They cross match the MaNGA objects with the Best & Heckman ( 2012 ) AGN radio catalogue, based on the NVSS and FIRST detections of the SDSS DR7 galaxies. They found 325 radio AGN in MaNGA, catalogued as high-excitation radio galaxies (HERGs 3 objects), low-excitation radio galaxies (LERGs 143 objects), and no classification (260 objects). (4) Broad emission lines in SDSS spectra. To look for type-1 AGN, they cross- matched the MPL-8 sample with the Oh et al. ( 2015 ) catalogue, founding 55 broad-line objects. In total, they present a sample of 406 AGNs; of them, 309 (76 per cent) were detected by their radio emission. A cross-match with our type-1 AGN sample, yields 34 coinci- dences: 16 in WISE , 7 in Swift /BAT, 7 with radio detection (2 HERG, 1 LERG, and 4 unclassified), and 27 broad-line AGNs. For our type- 2 AGN candidates, 36 coincidences were found: 14 in WISE , 3 in Swift /BAT, 23 with radio detection (0 HERG, 12 LERG), and 4 broad-line AGNs. After a visual inspection of these 4 AGNs labelled as broad-line by Oh et al. ( 2015 ), one was catalogued as variable (1- 460288), two show Lorentzian emission line profiles in the narrow components (1-604907, 1-385099), and another one has low S/N showing no clear evidence of a broad component (1-72322). The AGN selection by Rembold et al. ( 2017 ), S ́anchez et al. ( 2018 ) and, Wylezalek et al. ( 2018 , 2020 ) is mainly based on the characterization of AGN using the BPT diagnostic diagrams, which, although very useful for detecting type-2 AGN, fail to detect type-1 AGN. On the other hand, the work of Wylezalek et al. ( 2018 , 2020 ) and Comerford et al. ( 2020 ) uses data bases of previously detected type-1 AGN, i.e. they do not develop their own detection method to identify the broad line objects. 5 AG N MULTIWAV ELENGTH PROPERTIES Galaxies with nuclear activity present different properties across a broad range of wavelengths, reflecting different contributions from the nuclear region and the host galaxy (e.g. P ado vani et al. 2017 , and references there in). Most ultraviolet (UV) to near-IR (NIR) emission emerging from an AGN is produced by the inner regions of the accretion disc (Secrest et al. 2015 ; Assef et al. 2018 ). For the most obscured objects, the emission from the active nucleus at wavelengths shorter than the optical range (including X-rays for the compton thick AGN) is hidden by the nuclear and circumnuclear dust. It is, therefore, v ery conv enient to use the NIR to mid-IR (MIR) band because it allows identifying both unobscured (type- 1) and obscured (type-2) AGN (Mateos et al. 2012 ; Stern et al. 2012 ; Jarrett et al. 2017 ; Assef et al. 2018 ). The emission is dominated by cold dust associated with star formation in the host galaxy at longer wavelengths. In the unified model (UM; e.g. Antonucci 1993 ), the orientation of an optically-thick torus of dust and gas surrounding the central engine plays a central role in determining the observable features of an AGN. According to the UM, in Type 1 AGN, the accretion disc is oriented face-on, leaving an unobstructed view of the broad line region. In that orientation the emission of the ionizing photons coming from the accretion disc, can be used as indicator of intrinsic AGN luminosity. In contrast, the UM predicts that type-2 AGNs are oriented edge- on, obstructing a direct view of the broad line region. These obscured AGNs can be identified instead, by emission lines originated in the narrow line region (NLR), a region far from the central emission but still affected by the ionizing central continuum (Hickox & Alexander 2018 ). Therefore the emission lines coming from the NLR can also be used as indicators of intrinsic AGN luminosity. The flux of the [O III] λ5007 line is commonly used as such a diagnostic (e.g. Bassani et al. 1999 ; Heckman et al. 2005 ) as it is one of the most prominent lines and suffers little contamination from star formation processes in the host galaxy. This line although attenuated by dust in the host galaxy, can be corrected by applying a reddening correction using the observed Balmer decrement (i.e. the observed ratio of the narrow H α/ H β emission lines compared to the intrinsic ratio) and a mean e xtinction curv e for galactic dust. The X-ray emission is also another viable alternative to detect AGN since X-rays are produced in a corona of hot electrons, within a few gravitational radii from the central accreting disc (e.g. Haardt & Maraschi 1991 ; Kara et al. 2015 ). This emission is less affected by obscuration and also by contamination from star formation processes (Stern & Laor 2012 ), therefore it can be used as a reference measure of the nuclear emission power in type-1 AGN. Furthermore, since the soft X-ray emission is partially absorbed by the hot dust surrounding the central black hole, some correlations between MIR and X-ray luminosities are expected (Lutz et al. 2004 ; Gandhi et al. 2009 ; Suh et al. 2017 , 2019 ). A mixture of the nuclear activity emission with the host galaxy contribution is often seen in nearby AGN in the optical spectra. D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3637 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Table 3. Main properties of the 47 galaxies with active nuclei according to our selection criteria. a The magnitude corresponds to the g -band provided by SDSS (DR14). b The redshift was obtained by Pipe3D (S ́anchez et al. 2016 , 2021 ). c Stellar masses from NSA catalogue derived from Sersic fluxes. d The H αBC and [O III] luminosities were obtained from our emission lines fitting (Cortes-Suarez et al., in preparation). e Empirical classification of the type-1 AGN described in Section 5.1 , 1 for AGN dominant, 2 for intermediate, and 3 for galaxy dominant. SDSS-ID MaNGA-ID Plate-IFU R.A. Dec. m a g z b M c ∗ (M ⊙) L([O III ]) d L(H αBC ) d AGN group e (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) J211646.33 + 110237.4 1-113712 7815-6104 319 .1931 11 .0437 16 .67 0.081 10 .49 42.13 42.14 1 J212851.19-010412.4 1-180204 7968-3701 322 .2130 − 1 .0701 15 .29 0.052 10 .74 39.59 40.47 2 J210721.91 + 110359.1 1-113405 7972-3704 316 .8410 11 .0664 17 .5 0.042 9 .91 40.03 40.32 3 J220429.49 + 122633.3 1-596598 7977-9101 331 .1229 12 .4426 15 .26 0.027 10 .49 39.93 41.15 2 J171411.63 + 575834.0 1-24092 7991-1901 258 .5485 57 .9761 16 .3 0.093 10 .18 42.22 43.47 1 J171518.57 + 573931.6 1-24148 7991-6104 258 .8274 57 .6588 15 .91 0.028 10 .18 40.04 40.14 3 J072656.08 + 410136.0 1-548024 8132-6101 111 .7337 41 .0267 16 .82 0.129 11 .20 40.96 41.38 3 J073623.13 + 392617.7 1-43214 8135-1902 114 .0964 39 .4383 16 .22 0.118 10 .79 43.16 43.29 1 J073846.89 + 295328.5 1-121075 8144-3702 114 .6950 29 .8913 16 .62 0.098 10 .96 40.17 41.09 3 J040548.78-061925.8 1-52660 8158-3704 61 .4533 − 6 .3238 17 .33 0.057 10 .26 40.15 41.14 3 J082840.99 + 173453.0 1-460812 8241-9102 127 .1710 17 .5814 16 .42 0.067 10 .68 40.23 40.66 3 J134630.60 + 224221.6 1-523004 8320-6101 206 .6280 22 .7060 15 .73 0.027 10 .07 39.11 39.81 3 J142004.29 + 470716.8 1-235576 8326-6102 215 .0179 47 .1213 16 .17 0.070 10 .76 40.93 41.57 2 J123651.17 + 453904.1 1-620993 8341-12704 189 .2132 45 .6512 14 .69 0.030 10 .44 40.39 40.73 2 J134300.79 + 360956.3 1-418023 8446-1901 205 .7530 36 .1657 16 .32 0.024 9 .49 39.67 40.48 2 J111803.22 + 450646.8 1-256832 8466-3704 169 .5134 45 .1130 16 .43 0.107 11 .30 41.28 41.91 2 J143031.19 + 524225.8 1-593159 8547-12701 217 .6300 52 .7072 15 .23 0.045 10 .76 40.23 40.56 3 J160505.15 + 452634.8 1-210017 8549-12702 241 .2715 45 .4430 15 .19 0.043 10 .81 40.05 41.39 2 J153552.40 + 575409.5 1-90242 8553-1901 233 .9680 57 .9026 15 .05 0.030 10 .01 42.81 42.26 1 J153810.05 + 573613.1 1-90231 8553-9102 234 .5420 57 .6037 15 .45 0.074 10 .96 40.29 41.26 2 J162838.23 + 393304.4 1-594493 8603-6101 247 .1590 39 .5513 13 .74 0.031 11 .22 39.56 40.18 3 J170007.17 + 375022.2 1-95585 8606-12701 255 .0300 37 .8395 15 .33 0.063 11 .20 40.27 40.66 3 J212401.90-002158.7 1-550901 8615-3701 321 .0080 − 0 .3663 16 .2 0.062 10 .50 40.66 41.42 2 J075525.29 + 391109.8 1-71974 8713-9102 118 .8554 39 .1861 15 .26 0.033 10 .35 40.60 41.29 1 J075244.19 + 455657.4 1-604860 8714-3704 118 .1842 45 .9493 15 .37 0.052 11 .04 40.74 41.54 3 J075643.71 + 445124.1 1-44303 8718-12701 119 .1820 44 .8567 15 .88 0.050 10 .39 40.24 40.33 3 J082842.73 + 454433.3 1-574519 8725-9102 127 .1781 45 .7426 16 .33 0.049 10 .23 40.37 40.72 2 J080020.98 + 263648.7 1-163966 8940-12702 120 .0870 26 .6135 14 .16 0.027 10 .70 40.63 40.99 3 J164520.62 + 424527.9 1-94604 8978-6104 251 .3360 42 .7578 16 .3 0.049 10 .32 39.66 40.59 3 J134401.90 + 255628.3 1-423024 8983-3704 206 .0080 25 .9412 15 .9 0.062 10 .54 40.63 41.15 2 J113409.01 + 491516.4 1-174631 8990-12705 173 .5380 49 .2546 16 .95 0.037 9 .92 40.50 39.89 3 J112637.74 + 513423.0 1-149561 8992-3702 171 .6570 51 .5730 15 .87 0.026 9 .87 39.80 40.11 2 J112536.16 + 542257.1 1-614567 9000-1901 171 .4010 54 .3826 15 .9 0.021 9 .68 40.60 41.46 1 J160436.23 + 435247.3 1-210186 9036-6101 241 .1510 43 .8798 16 .33 0.060 10 .53 39.88 40.50 3 J162501.44 + 241547.4 1-295542 9048-1902 246 .2560 24 .2632 16 .61 0.050 10 .12 40.91 41.34 2 J075828.10 + 374711.6 1-71872 9181-12702 119 .6170 37 .7866 13 .87 0.041 11 .42 40.08 40.63 3 J075756.71 + 395936.0 1-71987 9182-6102 119 .4860 39 .9934 16 .21 0.040 10 .63 40.70 40.08 3 J030639.56 + 000343.1 1-37863 9193-12704 46 .6649 0 .0620 16 .77 0.107 10 .45 41.63 42.52 1 J030510.60-010431.6 1-37385 9193-9101 46 .2942 − 1 .0755 15 .66 0.045 10 .82 40.09 41.11 3 J030652.09-005347.5 1-37336 9194-6101 46 .7171 − 0 .8965 16 .32 0.084 10 .88 40.05 40.90 3 J030834.31 + 003303.3 1-37633 9194-6103 47 .1430 0 .5509 16 .05 0.031 10 .28 39.21 40.39 3 J172935.80 + 542940.0 1-24660 9196-12703 262 .3990 54 .4944 16 .28 0.082 10 .80 40.45 41.02 3 J081319.33 + 460849.6 1-574506 9487-3702 123 .3310 46 .1472 16 .5 0.054 10 .53 40.59 41.03 3 J081516.86 + 460430.8 1-574504 9487-9102 123 .8203 46 .0753 15 .08 0.041 10 .70 41.78 42.50 1 J075217.84 + 193542.2 1-298111 9497-12705 118 .0744 19 .5951 15 .81 0.117 10 .90 43.35 43.10 1 J084654.09 + 252212.3 1-385623 9500-1901 131 .7254 25 .3701 16 .10 0.051 10 .16 41.68 42.70 2 J134245.70 + 243524.0 1-523211 9881-1902 205 .6900 24 .5901 15 .7 0.027 10 .04 38.96 39.69 3 In this section, we classified the observed spectra in our type- 1 AGN MaNGA sample based on the relation of two spectral emission/absorption lines. Using the information in the IR and radio wavelengths, we locate our objects in the AGN classification diagrams in those bands. We further look for correlations of lumi- nosity indicators at X-rays, optical, IR, and radio wavelengths. That information, taking into account the presence of upper limits in the X-rays and Radio data, is useful to understand the impact of AGN activity on other properties of the host galaxies. 5.1 An empirical type-1 AGN optical spectral classification Type-1 AGN spectra show large spectral differences in the continuum shape and emission line strengths of the narrow and/or broad components (e.g. Boroson & Green 1992 ; Sulentic et al. 2000 ; Shen & Ho 2014 ; P ado vani et al. 2017 ; Hickox & Alexander 2018 ). The differences in the spectral profile is a consequence of the different SED and physical condition in the line emitting gas, ultimately related to the accretion disc orientation. To classify this diversity in terms of the host galaxy and power law (HG-PL) contributions, D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3638 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) we propose to use spectral inde x es similar to Lick inde x es, designed for stellar population studies that go from CN λ4161 to TiO 2 λ6233 (e.g. Worthey et al. 1994 ). We use particular EW measurements for spectral regions containing stellar absorption lines or AGN emission lines and their corresponding local nearby continua. We define an H-Index in the spectral interval 3950–3990 Å where the CaII H absorption line is strong in spectra dominated by stellar absorption lines. When the AGN emission is dominant, the CaII H line is ‘filled’ by the non-thermal continuum, and the emission lines of [Ne II] λ3967 and H ǫ can be seen. The size of this interval is broad enough to include the expected location of the CaII H absorption line for host galaxy dominated spectra (that can reach velocities greater than 500 km s −1 ; Cherinka & Schulte-Ladbeck 2011 ), and the [Ne II] λ3967 and H ǫ emission lines in the power-law dominated spectra. A second spectral interval intends to measure H β whether it is in emission or absorption. In the case of strong AGN contribution, part of the broad emission component is included. We choose the Lick H β-Index defined in the spectral 4848–4878 Å interval, where the H β emission line could disappear if there is an intense stellar absorption line (Greene & Ho 2005 ). To compute the CaII H and H β inde x es, we used the continua around 4020 and 5100 Å, respectively, with a width of 50 Å. The continuum for estimating the CaII H-Index (H-index) is intended to consider the slope of the Balmer jump. For instance, Bruzual A. ( 1983 ) characterized the amplitude of the discontinuity around 4000 Å (D4000) using the intervals 3750–3950 and 4050–4250 Å. In the case of bluer galaxies, the amplitude of the discontinuities decreases. The upper panel of Fig. 10 shows the resulting index values for the 47 type-1 AGNs. In this plot, positive values are for emission lines. Since both quantities seem to be correlated, a linear relation is fit obtaining, H-Index = ( −10 . 75 ± 0 . 44) + (0 . 40 ± 0 . 02) H β-Index (1) with a relation value r 2 of 0.88. A quadratic fit, H-Index = ( −11 . 99 ± 0 . 38) + (0 . 71 ± 0 . 05) H β-Index −(0 . 006 ± 0 . 001) H β-Index 2 (2) seems to fit better the data, with a r 2 = 0.94, ho we ver, not a very different r 2 was found using a first-order exponential fit. The plot shows that the H-Index values can be as ne gativ e as −14.2 Å in the case of dominant absorption lines, or positive, up to 14.7 Å, in the case of dominant emission lines. It is noticeable that 83 per cent of the objects in this distribution have negative values which is a signature of the presence of the stellar CaII absorption lines. In the case of the H β-Index, the range values are between −1.1 Å and 69.2 Å, with only six objects measured in absorption. This empirical description intends to emphasize the dif ferent le vels of nuclear activity in the observed spectra, where the most AGN dominant cases show positive values of both (EWs) inde x es. An inspection to Fig. 10 shows that the 47 type-1 AGNs can be grouped into three specific regions of this diagram. (i) AGN dominant . They are in the extreme region where the H- Index > −1.0 Å (9 galaxies abo v e the purple line). The spectra of objects in this region show a Balmer broad emission line having various components, with an apparent absence of absorption lines, and the continuum dominated by the AGN power law. (ii) Galaxy dominant . They are located at the other extreme, where H-Index < −8 Å and H β-Index < 4.1 Å (blue stars, 24 galaxies). The spectra of objects in this region show only a featureless H α Figure 10. Top figure. Index values for all 47 AGNs of the H β (abscissa) and blue interval (ordinate). The dashed lines indicate the limits to separate our AGN by the features in their spectra (see the text). The colour pattern indicates each group of AGN, blue for dominant galaxy (1), green for intermediate type (2), and purple for dominant AGN (3). Bottom figure shows an example spectrum for each group, where we can see the differences in the continua, the absorption/emission lines, and the shape of the broad lines. broad component with a continuum mostly dominated by the stellar contribution. (iii) Intermediate . A third group can be described as in between of the previous two extremes, in the region H-Index < −1 Å and H β- Index < 18.7 Å (green stars, 14 galaxies). The spectra of objects in this region show both the H α and H β broad emission lines, the AGN power law as well as absorption lines. The lower panel of Fig. 10 shows an example spectra for each group, e videncing dif ferent le vels of the nuclear acti vity contribution in the observed spectra. The differences can be explained principally by the host galaxy contribution, dust contamination, obscuration of the broad line region, and the state of nuclear activity (Kauffmann et al. 2003 ; Laor 2003 ; Hao et al. 2005 ; D’Onofrio, Marziani & Chiosi 2021 ). More detailed analysis of the observed properties of the broad emission lines for each group will be discussed in Cortes et al. (in preparation). 5.2 Multiwavelength data We have collected information at different wavelengths from the WISE catalogue (Wright et al. 2010 ) at IR wavelengths, in the radio continuum from FIRST (Becker et al. 1995 ) and NVSS (Condon et al. 1998 ), and in X-ray catalogue using ROSAT (Boller et al. 2016 ). The detection fraction for our 47 type-1 AGN samples is complete in the WISE NIR and MIR bands (W1 = 3.4 µm, W2 = 4.6 µm, W3 = 12 µm, and W4 = 22 µm). In the case of X-ray data the detection fraction is 55 per cent coming from the ROSAT catalogue. The matched radio continuum detection fraction is 51 per cent coming D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3639 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) mainly from the FIRST and NVSS surv e ys. Sections 5.3 and 5.4 provide a more detailed description of the IR and radio properties of the current sample, while Section 5.5 presents a correlation analysis between optical and the multiwavelength luminosities by taking into account the presence of upper limits in the 20 cm and X-ray data. Table 4 reports the values found, Column 1 is the MaNGA identification number, Columns 2–5 are the WISE fluxes, Column 6 is the flux in the soft X-rays range from ROSAT , Column 7 is the radiocontinuum luminosity ( L Radio ) coming from NVSS/FIRST, Column 8 reports the radio-loudness classification using the X-ray radio-loudness parameter (R K ; Terashima & Wilson 2003 ) with the values of the FIRST and NVSS fluxes (Section 5.5 ), Column 9 shows the e xcitation inde x characterization following Buttiglione et al. ( 2010 ). Column 10 shows the radio source characterization following Best et al. ( 2005 ), Best & Heckman ( 2012 ), Mingo et al. ( 2016 ). Column 11 is the radio characterization (LERG/HERG) following Best & Heckman ( 2012 ). 5.3 The WISE colour–colour diagram The selection criteria using one (Stern et al. 2012 ; Assef et al. 2018 ) or two (Mateos et al. 2012 ; Jarrett et al. 2017 ) WISE colours are based on the fact that the SEDs of stars and star-forming galaxies in the MIR are different from that of AGN. The reason is due to the fact that stars have a blackbody SED that drops at wavelengths longer than a few microns, and the reprocessed photons from very hot dust around star-forming regions peak at around a few tens of microns. For the case of AGN, the radiation from the accretion disc heats the dust of the surrounding torus to the dust sublimation temperature (1000–1500 K), so that the AGN spectral power law generated is nearly flat, which is clearly distinguishable from stellar ones. As described in Caccianiga et al. ( 2015 ), WISE colours may be helpful to study the effect of the combination of the AGN emission with the host galaxy contribution. The W1 and W2 bands trace the continuum emission from low-mass evolved stars. The W3 band is dominated by both the 11.3 μm PAH (polycyclic aromatic hydrocarbon) and the 12.8 µm [Ne II ] emission features. The W4 band traces the dust continuum that is reprocessed from star formation and AGN activity (Jarrett et al. 2017 ). In this context, Stern & Laor ( 2012 ) studied the WISE colours of AGN in the COSMOS Surv e y (Sco ville et al. 2007 ), selecting the galaxies with the active nucleus based on W1 and W2 magnitudes. They show that down to a W2 magnitude of 15.05, 78 per cent of Spitzer -identified AGN ha ve W1 – W2 > 0.8 and 95 per cent of the objects with such red WISE colours are bona fide AGN. Further on, Assef et al. ( 2018 ) probed the AGN selection on significantly deeper WISE magnitudes by extending and improving the WISE AGN selection. These tests have provided different selection criteria separately optimized for reliability and completeness (90 per cent for W1 – W2 > 0.5). We use the AllWISE Source Catalogue (Wright et al. 2010 ; Mainzer et al. 2014 ) to retriev e flux es for the complete MPL-7 MaNGA sample. We found information for 4277 galaxies, including all our type-1 and type-2 AGN objects except for three type-2 AGN. We have adopted the magnitudes measured with a profile-fitting photometry. Fig. 11 shows the distribution of all the MPL-7 MaNGA sample in the colour–colour W1–W2 versus W2–W3 diagram (Jarrett et al. 2011 ; Caccianiga et al. 2015 ). The colour dots correspond to the type-1 AGN empirical classification described in Section 5.1 : AGN dominant (purple), host dominant (blue), and intermediate (green). Type-2 AGN are shown in black, and the complement (non-AGN) Figure 11. The W1-W2 versus W2-W3 colour diagram. Our type-1 AGN sample is shown as AGN dominant (purple dots), host dominant (blue dots), and intermediate (green dots). 3992 galaxies of MPL-7 are shown as grey dots. We also add the type-2 AGN population from Section 3.3 as black dots. The inner box is the characteristic region for the AGN, including the demarcation line of W 1 − W 2 = 0.8 (Stern et al. 2012 ) and W 1 − W 2 = 0.5 (Assef et al. 2018 ). The vertical dashed lines separate the galaxies between spheroids (left-hand side), intermediate discs (middle), and star-forming discs (right-hand side) from Jarrett et al. ( 2017 ). DR15 sample in grey dots. The short-dashed black box encompasses the region of different types of AGN presented in Caccianiga et al. ( 2015 , see its Fig. 1). Among the AGN types included in this box are the blazar ‘WISE Gamma-ray Strip’ (WGS) for BL Lacs, Flat Spectrum Radio Quasars (FSRQ), defined by Massaro et al. ( 2012 ), and the AGN wedge defined by Mateos et al. ( 2012 ), Mateos et al. ( 2013 ) for X-ray-selected AGN. The horizontal dashed and dot-dash lines are the AGN limit proposed by Stern et al. ( 2012 , at W1–W2 = 0.8) and Assef et al. ( 2018 , at W1–W2 = 0.5), respectively. Vertical dashed lines show the regions occupied by spheroidal (early-type), intermediate-discs and SF discs (late-type) galaxies as presented in Jarrett et al. ( 2017 ). Fig. 11 shows that about two-thirds (66 per cent) of our type- 1 AGN sample lies within the short-dashed black box enclosing different types of AGN in Caccianiga et al. ( 2015 ), 14 of our type-1 AGN meet the revised infrared Assef et al. ( 2018 ) selection criteria, and only five lie above the original Stern et al. ( 2012 ) criterion. The rest of the objects are located below any of the specified AGN regions. If our empirical classification of AGN is considered, the AGN-dominant galaxies lie abo v e the AGN Assef et al. ( 2018 ) line. In contrast, the intermediate and host dominant groups remain below this limit, indicating that an increasing contribution of the host galaxy is placing the AGN below this limit. Howev er, se gre gation between host-dominated and intermediate AGN types can still be appreciated in the sense that below W1–W2 ∼0.25, there are no intermediate types, although abo v e and below this limit and within the 1.9 > W2–W3 > 3.6 interval, it is possible to find host dominated ones, which extend to values of W2–W3 as low as 0.8. For comparison, in the case of the type-2 AGN population, ∼10 per cent is located in the AGN region, 3 per cent is above the Stern et al. ( 2012 ) limit and ∼ 6 per cent of the Assef et al. ( 2018 ) line. Most ( ∼90 per cent) of type-2 objects are outside this region, suggesting that the source of the emission is highly contaminated or due to another kind of source in the host galaxy (e.g. post-AGB or shocks, see Section 3.3 ). D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3640 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Table 4. The multiwavelength λ L λ luminosities (in log erg s −1 ) of the AGN type-1 sample. Columns 2–5 are the WISE luminosities for each Near-IR and MID-IR band. Column 6 is the X-Ray luminosity at 0.1–2.4 KeV from the Second ROSAT all-sk y surv e y (2RXS) source catalogue. Column 7 is the radio luminosity ( L Radio ) at 20 cm from FIRST catalogue. The bold values are from the NVSS catalogue. Column 8 is the X-ray radio-loudness parameter from Terashima & Wilson ( 2003 ). Column 9 is the excitation index classification by Buttiglione et al. ( 2010 ). Column 10 is the radio source classification obtained from Fig. 12 . Column 11 is the Best & Heckman ( 2012 ) classification for galaxies with AGN radio detections. Italic values are the upper limits. AGN with jets are indicated with an asterisk. MaNGA-ID w1 w2 w3 w4 0.1 −2.4 KeV 20 cm Log R X HE/LE Radio source HERG/LERG (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) 1–113712 43.75 43.66 43.60 43.82 42.72 ± 0.14 38.70 ± 0.03 −4.92 HE SF – 1–180204 43.30 42.99 43.25 43.24 42.47 37.98 – HE – – 1–113405 42.73 42.60 42.72 42.78 42.13 37.79 – HE – – 1–596598 43.04 42.81 42.41 42.44 41.86 ± 0.15 37.22 – LE – – 1–24092 44.22 44.19 44.17 44.32 43.51 ± 0.04 38.51 – – – – 1–24148 42.99 42.56 42.24 42.33 41.57 37.47 – HE – – 1–548024 44.03 43.81 43.87 43.95 43.02 38.83 – HE – – 1–43214 44.81 44.81 44.64 44.69 44.15 ± 0.04 39.30 ± 0.05 −5.75 – SF – 1–121075 43.56 43.31 43.33 43.21 42.75 38.55 – LE – – 1–52660 42.92 42.66 42.37 42.65 42.41 – – HE – – 1–460812 43.67 43.46 43.27 43.36 42.54 38.96 ± 0.04 −4.47 HE AGN HERG 1–523004 42.74 42.40 42.40 42.43 41.68 37.37 – LE – – 1–235576 43.73 43.57 43.50 43.52 43.06 ± 0.05 38.68 ± 0.02 −5.27 HE SF – 1–620993 42.95 42.69 42.91 43.05 43.15 ± 0.03 38.11 ± 0.04 −5.94 HE SF – 1–418023 42.50 42.33 42.28 42.47 42.21 ± 0.06 37.30 – HE – – 1–256832 44.07 43.88 43.84 43.91 43.98 ± 0.04 39.86 ± 0.02 −5.02 HE AGN HERG 1–593159 43.53 43.24 43.53 43.71 42.13 ± 0.12 38.59 ± 0.04 −4.43 HE SF – 1–210017 43.39 43.11 42.98 42.91 42.30 37.81 – HE – – 1–90242 43.61 43.60 43.62 43.76 43.33 ± 0.01 38.25 ± 0.01 −5.58 HE SF – 1–90231 43.56 43.28 43.53 43.55 42.83 ± 0.08 38.68 ± 0.07 −5.05 HE SF – 1–594493 ∗ 43.45 43.07 42.20 42.09 43.58 ± 0.02 41.12 ± 0.01 −3.36 – AGN LERG 1–95585 43.47 43.17 43.00 43.01 42.11 38.70 ± 0.06 −4.30 LE AGN HERG 1–550901 43.43 43.17 43.44 43.68 42.86 ± 0.08 38.12 ± 0.05 −5.64 HE SF – 1–71974 43.25 43.13 43.41 43.51 43.12 ± 0.03 37.61 – – – – 1–604860 ∗ 43.75 43.54 43.29 43.31 43.11 ± 0.05 40.60 ± 0.01 −3.40 LE AGN LERG 1–44303 43.01 42.66 42.72 42.87 42.18 37.94 – HE – – 1–574519 43.14 42.91 43.03 42.96 42.23 37.92 – HE – – 1–163966 43.62 43.51 43.52 43.72 42.02 ± 0.12 38.42 ± 0.02 −4.50 HE SF – 1–94604 42.97 42.70 42.63 42.48 42.22 ± 0.12 37.91 – HE – – 1–423024 43.48 43.26 43.45 43.51 42.62 ± 0.11 38.14 – HE – – 1–174631 42.66 42.44 42.41 42.55 41.99 37.69 – HE – – 1–149561 42.64 42.42 42.44 42.75 41.92 37.37 – HE – – 1–614567 43.13 43.06 42.89 42.88 42.08 ± 0.07 37.37 ± 0.04 −5.61 HE SF – 1–210186 43.12 42.83 42.79 42.57 42.84 38.12 – HE – – 1–295542 43.21 42.96 43.21 43.48 42.27 38.37 ± 0.08 −4.79 HE SF – 1–71872 ∗ 43.72 43.35 42.64 42.57 42.21 ± 0.11 41.22 ± 0.01 −1.88 LE AGN LERG 1–71987 42.91 42.72 43.00 43.62 42.61 40.22 ± 0.01 −3.30 HE AGN HERG 1–37863 44.15 44.10 44.10 44.24 43.35 ± 0.11 39.31 ± 0.04 −4.93 HE SF – 1–37385 43.24 42.91 42.55 42.38 42.32 37.87 – LE – – 1–37336 43.61 43.35 43.50 43.42 43.16 38.43 – LE – – 1–37633 42.95 42.58 42.03 41.86 41.97 38.03 ± 0.05 −4.84 LE AGN LERG 1–24660 43.83 43.67 43.71 43.90 42.30 ± 0.17 38.72 ± 0.03 −4.48 HE SF – 1–574506 43.26 43.03 42.90 42.98 42.92 ± 0.06 38.06 – HE – – 1–574504 43.60 43.48 43.77 44.07 42.85 ± 0.05 38.67 ± 0.03 −5.07 LE SF – 1–298111 44.55 44.62 44.66 44.91 43.14 ± 0.17 40.14 ± 0.02 −3.90 HE AGN HERG 1–385623 43.27 43.12 43.05 42.89 43.39 ± 0.05 37.95 – HE – – 1–523211 42.57 42.22 41.67 41.68 41.65 37.39 – LE – – 5.4 FIRST/NVSS radio properties and the identification of radio-jets Radio observations are an alternative for detecting AGN. The dominant emission process in the radio band is of non-thermal origin, due to synchrotron emission. The intensity of this emission has been associated with fundamental physical differences in nuclear activity, mainly due to differences in the accretion efficienc y (P ado vani et al. 2017 ). As a result, two intrinsically different populations of AGN radio emitters, emerge. The first one is associated with quasars in high-accretion (abo v e 1 per cent of Eddington) high-excitation regime showing strong emission lines. In this scenario, the material is accreted in a radiatively efficient mode through an optically thick and geometrically thin accretion disc. These are known as high- excitation radio galaxies (HERGs) or radiative-mode AGN (e.g. Best D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3641 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) & Heckman 2012 ). The second mode refers to objects showing highly energetic radio jets and weak lines due to inefficient radiation, low accretion (below 1 per cent of Eddington) and low excitation regime. The radiation of these AGN is due to advection-dominated accretion flows (ADAF). These are optically thin, geometrically thick accretion flows, emitting the bulk of their energy in kinetic form through radio jets. They are called low-excitation radio galaxies (LERGs) or jet- mode AGN. In this subsection, we intend to carry out a characterization of our type-1 AGN sample in terms of their radio properties. Radio detections were have found for 23 of 47 AGNs (21 from FIRST, and 17 from NVSS, with 15 coincidences between them). The radio data is reported in Table 4 (Column 7), bold-facing the ones from NVSS. Three objects in our sample show higher density fluxes in NVSS when compared to those reported in FIRST. A quick look at the FIRST maps show that these are extended sources also with filamentary emission (see Fig. 16 ). We recall the reader that the 5 σ detection limits of FIRST (with a resolution θ = 5.4 arcsec) and NVSS (with θ = 45 arcsec) are 1 mJy beam −1 and 2.3 mJy beam −1 respectively, so that FIRST is more than twice as sensitive as the NVSS to sources with angular diameters < 5.4 arcsec. Ho we ver, in terms of brightness, their RMS image noises are σ = 3.21 K and 0.14 K, respectively, so the NVSS is about 20 times more sensitive than FIRST to extended sources. Thus we decided to report the NVSS values for these extended sources (stars inside circles in Fig. 13 ). For objects without FIRST detections, we report upper limits for the radio emission by considering the catalog detection limit (including the CLEAN bias). 4 5.4.1 AGN versus star-forming emission The origin of the radio emission in galaxies can emerge from both nuclear activity and intense star formation. The radio emission from star forming regions is mostly due to the synchrotron emission of particles accelerated in supernova shocks. In this scenario, the radio luminosity should be correlated with the star formation rate (SFR). High SFR leads to correspondingly high radio power (e.g. Condon 1992 ; Sanders & Mirabel 1996 , and references therein). Particularly, intense star formation activity in radio quiet AGN would give rise to radio emission. In terms of the Eddington ratio, higher values of Eddington ratio are associated with concomitant high SFR (e.g. Sani et al. 2010 ; Ganci et al. 2019 ). To establish the origin of the radio emission in our sample, whether thermal from the SF regions or non-thermal from radio jets, we can use diagnostic diagrams. Using optical data, the BPT diagram is useful to locate objects in the AGN-composite-SF regions (Section 3 ). In the log[O III] / H β versus log[N II] / H α plane of Fig. 6 , blue stars shows our type-1 AGN sample, of which one object lies in the SF region, while another 14 are placed in the composite region. In the case of the WHAN diagram, we have two type-1 objects having EW( H α) < 3 Å, suggesting that for those objects, the ionization processes could not be associated only with the AGN (Cid Fernandes et al. 2011 ). Ho we ver, as discussed previously, BPT or WHAN diagrams are not optimized for broad-line AGN. Taking into account the radio emission, several authors have use different criteria to separate radio-emitting AGN from starbursting galaxies (e.g. Best & Heckman 2012 ; Mingo et al. 2016 ; Hardcastle et al. 2019 ). The log( L radio ) versus log( L H α) diagram proposed by 4 The reader is referred to ht tp://sundog.stsci.edu/first /cat alogs/readme.html for more details). Figure 12. The classification of radio sources for our type-1 AGNs. The top plot is the relationship between H α and radio luminosity. The dashed line is the limit between radio loud sources and star forming sources (Best & Heckman 2012 ). Bottom plot is the radio/mid-IR star formation correlation. The dashed line is the best fit of star forming sources from Mingo et al. ( 2016 ). Objects abo v e this linear are classified as AGN source. Best & Heckman ( 2012 , see its fig. A1) shows that for star-forming galaxies both luminosities are correlated, which provides a direct measure of the SF rate. On the other hand, the location of radio- loud AGN (RL) in this diagram is due to their much higher radio luminosity to H α luminosity ratio. The adopted division line (considering the observed H α lumi- nosity) is log(L H α/L ⊙) = 1.12 × (log( L radio /W Hz −1 ) – 17.5). Galaxies placed abo v e the theoretical model are considered star- forming galaxies. We build the diagram (Fig. 12 upper panel) using the radio flux (column 7, Table 4 ) and the flux of H αBC estimated from our emission line fitting (Cortes-Suarez et al., in preparation) using our host galaxy subtracted data (column 10, Table 3 ). As expected, we find our three AGNs with extended radio emission in the AGN radio-loud region. Other option is to use the correlation between radio and MIR emission at 12 µm for SF galaxies (Mingo et al. 2016 , see also the Fig. 11 for the location of the SF discs in the WISE diagram). The correlation found by Mingo et al. ( 2016 ) for SF galaxies (log( L 20 cm ) = (0.86 ± 0.04) log( L 12 µm ) + (1.4 ± 1.5)) can be used to set the division between star-forming sources and radio emitting AGN. The lower panel of Fig. 12 , locates our objects in this diagram, stars are D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3642 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 13. [O III] emission line luminosity versus radio luminosity. Type-1 AGNs are shown as AGN dominant (purple), galaxy dominant (blue), and intermediate (green). We used the dashed line of Best & Heckman ( 2012 ) to separate HERGs and LERGs for our nine objects in filled stars. We also add the upper limits as left-hand triangles. for radio measurements and inverse triangles show the radio upper limits. We find 9 radio emitting objects in the AGN region: 7 of them classified as host dominated AGN (3 of them with extended radio emission), one intermediate and one AGN-dominated object. In the SF region, the majority of the objects are intermediate and dominated AGN (5 and 6 objects, respectively). Looking at the radio upper limits, all except one host dominated object lie in the SF region. Column 10 of Table 4 is a summary of the AGN-SF radio source classification. 5.4.2 Radio classification For objects whose radio emission has been labeled as coming from an AGN in the previous section, we proceed to determine to which AGN population (HERG/LERG) belongs depending on their radio intensity following three criteria proposed by Best & Heckman ( 2012 ). [O III] λ5007 Equivalent Width – Objects with EW([O III] ) values lower than 5 Å are considered LERGs, while objects with EW([O III] ) greater than 5 Å are considered HERGs. Since the [O III] λ5007 line was detected for all our sources, we compute the EW([O III] ) from our emission line fitting (Cortes-Suarez et al., in preparation) using our stellar subtracted data (see Section 3.3 ) finding in all the cases values higher than 5 Å, with 9.1 Å as the lower value, suggesting that with this single criterion, our nine objects are all HERGs. For the remaining type-1 AGN, the lowest EW([O III] ) value is 7.6 Å. L [O III ] versus L Radio – A second criterion is based on the [O III] λ5007 line luminosity ( L [O III ] ) versus radio luminosity ( L Radio ) diagram. Fig. 13 shows the distribution of our nine objects in filled stars. For comparison, we also show the rest of the type-1 AGN sample in empty stars for the objects with radio detection, and in empty left triangles for the upper limits. We use the L [O III ] obtained from our emission line fitting. Pipe3D does not report a direct measure of the [O III] flux, and the derived one from other emission lines associated with broad components may introduce large uncertainties. The dashed line (black) is the lower limit for the distribution of HERGs, such that with these criteria, sources below this limit can be classified as LERGs. The different colours emphasize our empirical classification (purple for AGN-dominated, green for intermediate and blue for host-dominated spectra). This diagram identifies six HERGs and three LERGs. In the HERG domain, we find one AGN-dominated, one intermediate type, and four host-dominated types. In the LERG domain, we find three host- dominated types, two of them showing radio jets (Fig. 16 ). Eddington ratio – A third criterion takes into account the accretion rate. Differences between LERGs and HERGs seems to be related to the Eddington-scaled accretion rate, or equi v alently, the Eddington ratio, with the ADAF mode occurring when the accretion rate is well below the Eddington limit (e.g. Narayan & Yi 1995 ; Kollmeier et al. 2006 ; Trump et al. 2011 ). Best & Heckman ( 2012 ) estimated the Eddington-scaled accretion rate by comparing the total energetic output of the black hole, calculated as the sum of the radiative luminosity and the jet mechanical luminosity, with the Eddington luminosity. On the other hand, the Eddington ratio, defined as the ratio between the bolometric and Eddington luminosities ( L bol / L Edd ), considers only the radiative luminosity. HERGs typically accrete at a rate between 1 and 10 per cent of Eddington rate, while LERGs predominantly accrete at rates below one per cent of Eddington rate (Best & Heckman 2012 ). The dependence between the radio emission and the accretion rate has also been studied in quasars at low and high z, up to 3, showing similar results (Sulentic et al. 2000 ; Shen & Ho 2014 ; Marziani et al. 2018 , and references therein). In particular, for low z quasars ( z < 0.8) lower black hole mass objects in the range 10 6 –10 7 M ⊙ showing optical spectra dominated by low ionization emission lines (such as FeII or the Balmer lines), almost no high ionization emission lines (such as [O III] ), have the highest Eddington ratios, with no radio dominance (Marziani et al. 2003 ; Ganci et al. 2019 ). In the other extreme, quasars with black hole masses ∼ 10 9 M ⊙ are dominated by high ionization emission lines, showing broadest permitted lines, lowest Eddington ratios, and radio emission. The bolometric luminosity of each radio source was estimated from the observed luminosity of the [O III] λ5007 emission line, using the bolometric correction L bol = C [O III ] L [O III ] , where C [O III ] = 142 for AGN with log L [O III ] = 40–42 (Lamastra et al. 2009 ). We adopt the uncertainty ∼ 0.4 dex on individual estimates of the bolometric radiative luminosity, from the scatter around the L bol versus L [O III ] relation (Heckman et al. 2004 ). The Eddington luminosity is L Edd = 1.3 × 10 31 M BH /M ⊙ W, with an intrinsic scatter less than 0.3 dex. The black hole mass was estimated from the velocity dispersion of the galaxy σ , as measured by Aquino-Ort ́ız et al. ( 2018 ) and then using the well-established M BH – σ ⋆ relation of Tremaine et al. ( 2002 ), log( M BH /M ⊙) = α + β log( σ ⋆ /200 km s −1 , where ( α, β= 7.67 ± 0.115, 4.08 ± 0.751) for barred active galaxies and ( α, β= 8.19 ± 0.087, 4.21 ± 0.44) for non-barred active galaxies (e.g. Graham 2008 ; G ̈ultekin et al. 2009 ). We do not consider M BH computations for seven AGN since the reported velocity dispersion values are below 70 km s −1 , the resolution limit of MaNGA data. A visual inspection of those seven objects shows that their spectra are AGN-dominant type where the absence of prominent absorption lines can lead to underestimate the velocity dispersion. Fig. 14 shows the Eddington ratio distributions for the complete type-1 AGN sample. The se gre gation in terms of our Host, Interme- diate and AGN dominated empirical classification is also clear and gradual. On one extreme the AGN-dominated hosts (purple bars) D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3643 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 14. The distribution of Eddington-scaled accretion rates for the type- 1 AGN sample (black dashed line). We also show the distribution of each type-1 AGN group defined in Section 5.1 , purple bars for AGN dominant, green bars for Intermediate, and blue bars for galaxy dominant. show the higher Eddington-scaled accretion rates, while on the other, the Host-dominated types (blue bars) show the lower accretion rates, with the Intermediate types (green bars) in between these extremes. For the case of the 9 objects, one of them could not be classified for not having M BH estimation. The resulting division between the two populations is: 2 HERGs and 6 LERGs, separated by log( L bol / L Edd ) ∼ −3. We used this limit considering the observed separation in our distribution together with the LERG/HERG distribution shown in the fig. 6 of Best & Heckman ( 2012 ). Since the results of each criterium sho ws dif ferent fraction of HERG/LERG populations, we decided to include a fourth criterium. Buttiglione et al. ( 2010 ) proposed a classification based on the emission line excitation properties of galaxies by defining an ‘e xcitation inde x’ (EI) parameter, combining four emission line ratios: EI = log([O III ]/ H β) – 1 3 [log([N II ]/ H α) + log([S II ]/ H α) + log([OI]/ H α)]. They demonstrate that this parameter is bimodal and use it to classify galaxies, dividing the low excitation (LE) and high excitation (HE) populations at a value of EI = 0.95. According to this diagram and using the emission line estimations from Pipe3D, we found 4 high excitation galaxies and 4 low excitation galaxies. Fig. 15 shows the location of these objects and, for illustration, we also show the rest of the type-1 AGN sample in empty stars. All the LE objects are host-dominated AGN. Among the LE objects, we identify two extended radio sources (stars inside circles in Fig. 13 ). A third object with extended radio emission it is expected to share the same LE region, ho we ver not all of its emission line data is reported. 5.4.3 HERGs and LERGs objects Using the four criteria described in the last section, we proceed to characterize our nine objects as HERGs or LERGs. A galaxy is assigned as HERG if it meets two of the three criteria of Best & Heckman ( 2012 ) and it is classified as HE in Fig. 15 otherwise, it is assigned as LERG. According to this, we identify 5 HERGs and 4 LERGs (column 11, Table 4 ). The HERG/LERG fraction found agrees with the number of galax- ies that shows radio jets. The three AGN with the highest NVSS radio flux density shown in Figs 13 –15 as blue stars in circles are 1–594493, Figure 15. [O III] λ5007 versus the excitation index (EI) plane. The dashed line is the Buttiglione et al. ( 2010 ) limit between high excitation galax- ies ( > 0.95) and the low excitation galaxies ( < 0.95). Type-1 AGNs are shown as AGN dominant (purple), galaxy dominant (blue), and intermediate (green). 1–604860, and 1–71872, were classified as LERGs. Fig. 16 is a mo- saic showing their corresponding FIRST images. The images show clear evidence radio jet structures powered by the active nucleus, in agreement with the definition of LERGs. The three galaxies with radio jets are of the host-dominated type according to our empirical classification. The identification of an additional LERG candidate (1– 37633) in Fig. 13 may also suggest the presence of radio jets in its radiocontinuum images, ho we ver we do not find visual evidence on the FIRST image. This candidate also belongs to the host-dominated type. According to the radio luminosity functions, LERGs dominate at radio luminosities below L 20cm ∼ 10 26 W Hz −1 and HERGs become dominant abo v e this v alue. Ho we ver, Best & Heckman ( 2012 ) found that both classes can be found in all luminosities. We also agree with this result since, in Fig. 13 , we show that our higher value of L 20 cm is around 10 25 W Hz −1 indicating that our HERGs are also found in the low luminosity re gime. Moreo v er, the number of HERGs could increase if we consider the 14 SF radio sources since all can classify as HERGs with the same criteria of radio characterization. Comparing our results with those found by Comerford et al. ( 2020 ), who in turn used the Best & Heckman ( 2012 ) catalogue as described in Section 4.2 we find five coincidences: 2 HERGs, 1 LERG, and two unclassified. One of their HERGs is catalogued as LERG by us. This reclassification corresponds to 1–6048960 and is in agreement with the presence of jets (middle panel, Fig. 16 ). The two objects unclassified by them, we considered them as HERGs. Since we could classify 9 of the 23 radio-emitting galaxies (including the seven coincidences), our type-1 AGN sample adds information for six radio sources to the Comerford et al. ( 2020 ) radio MaNGA catalogue. 5.4.4 Radio loudness One of the common criteria to classify the radio loudness is the Kellerman’s ratio R K = f ν, radio /f ν, opt (Kellermann et al. 1989 ), defined as the ratio of the radio flux density at 5 GHz and the optical flux density in the B band. The radio-loud (RL) versus radio-quiet (RQ) limit set by Kellermann et al. ( 1989 ) is R K = 10. D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3644 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 16. FIRST images of the radio sources with observable jets. From left to right, 1-594493, 1-604860, and 1-71872. Since the optical flux is estimated at 4400 Å and our AGN sample is mostly intermediate and host-dominated types (see Section 5.1 ), optical flux estimations could be biased by the stellar contribution to the AGN continuum. But, if we look at the upper panel of Fig. 12 , were H αBC was used (instead the AGN continuum at 4400 Å), the three objects with extended radio emission of Fig. 16 are well separated. Other option is to classify RL/RQ objects using the X-ray radio- loudness parameter R X = L ν, radio / L ν, 2 −10 keV (Terashima & Wilson 2003 ), defined as the ratio of the radio luminosity at 5 GHz and the X-ray luminosity in the 2–10 keV band. Indeed, the X-ray luminosity is ideal to a v oid extinction problems that normally occur in the optical band. Objects with log( R X ) > −4.5 are considered RL g alaxies, while RQ g alaxies have log( R X ) values lower than −4.5. Table 4 shows the estimated log( R X ) (Column 8) values from FIRST, NVSS, and ROSAT data. Applying this criterion to the objects whose radio emission was classified as AGN in Section 5.4.1 , we find six radio-loud galaxies (and one in the borderline), with the higher values being coincident with the LERGs showing radio jets. In both cases, whether using optical or X-ray data, results indicate that our sample is dominated by radio quiet high excitation AGN. 5.5 Optical versus multiwavelength correlations With fluxes available at different wavelengths, we estimate their corresponding luminosities and explore the correlations of various indicators of AGN emission power in our sample of type-1 AGN. To this purpose, we estimate specific L λ luminosities in H αBC and [O III] emission lines as well as in the WISE , radio continuum, and X-ray wavelengths as follows: L λ = 4 π D 2 L λ F λ, (3) where D L is the luminosity distance and F λ is the flux retrieved at different wavelengths from each catalogue. As mentioned abo v e, the [O III] and H αBC fluxes were estimated from our emission line fitting (Cortes-Suarez et al., in preparation) using our host galaxy subtracted data. Values of L [O III ] and L H αBC are reported in Table 3 (Columns 9 and 10). The WISE data are reported in Vega magnitudes ( m v e ga ), so the flux density (in Jansky) is: F ν[Jy] = F ν0 × 10 −m v e ga / 2 . 5 , (4) where F ν 0 is the zero magnitude flux density of Vega for each WISE band (309.540 (W1), 171.787 (W2), 31.674 (W3), and 8.363 (W4)). The IR spectral slope was considered equal one. 5 The FIRST and NVSS data are reported in flux density units (mJy). The ROSAT data are reported in count rates so we applied a factor of 1.08 × 10 −11 erg cm −2 to convert them into fluxes (Boller et al. 2016 ). Our estimates to the corresponding luminosities are reported in Table 4 (Columns 2 to 7). Fig. 17 shows the correlations of the optical indicators of the AGN power, log L H αBC and log L [O III ] with the continuum luminosity log L λ ( λ = NIR and MID-IR, x-Ray, and NVSS/FIRST). In all panels the black dashed line represents the one-to-one correlation. The sample is divided again in AGN-dominant (purple marks), intermediate (green marks), and galaxy-dominant (blue marks). X-rays. The fourth panel (from bottom to top) shows the relation of the optical indicators of AGN luminosity versus X-ray continuum luminosity from 0.1 to 2.4 KeV. Given the physical region where the emission from these indicators come from, a tight correlation is expected. The non-detections in the observations of the emission properties of galaxies gi ves v aluable information, and it is important to take them into account in order to a v oid biases in the interpretation of possible relations. We have adopted X-ray upper limits coming from the X-ray upper limit server 6 and use survi v al analysis methods combining detections and non-detections (censored data, see Isobe, Feigelson & Nelson 1986 ; Feigelson & Babu 2012 ). More precisely, we used the Buckley–James (B–J) method for estimating the re- gression parameters (Buckley & James 1979 ), which is robust when the distribution of points around the regression line is not Gaussian with no formal restriction about the random distribution of censored points. As shown by James & Smith ( 1984 ), the Buckley–James estimator of slope is asymptotically correct under a wide variety of conditions. The L H αBC – X-ray correlation ( ρ = 0.70) is consistent with that expectation despite of the low X-ray detection fraction (about 55). We point out that (i) most of the non-detections correspond to the Host-dominated types, (ii) loiii luminosities also show a good linear correlation ( ρ = 0.66) despite this narrow emission line could be contaminated by other sources (post-AGB, shocks, SF) and (iii) the X-ray detections corresponding to the AGN-dominated types tend to follow closer the one-to-one relations. The three galaxies with radio-jets now share the observed trend with the rest of the galaxies. 5 In the slope range from -1 to 2, the differences in the derived flux are below 0.7 per cent. 6 http:// xmmuls.esac.esa.int/ upperlimitserver/ D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3645 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Figure 17. Optical luminosities versus other multiwavelength luminosities. The sample was separated in AGN dominant (purple), intermediate (green), galaxy dominant (blue circles), and with observable jet (with shadow circle). In the case of non-detection in the radio and X-ray data, upper limits were estimated and shown as downwards triangles. The black dashed lines are the unity relation. The purple dashed line is a linear fit (see the text for details). Near infrared. The third panel (from bottom to top) shows the correlation of the optical indicators of the AGN power with the NIR (W1 and W2) WISE luminosities. Given the aperture sizes in the W1 and W2 flux measurements, and their sensitivity to the continuum from old stellar populations, these luminosities should be proportional to the host stellar mass. On the other hand, our optical luminosity indicators are good tracers of the AGN power and thus proportional to the mass of the black hole. Therefore, in principle, a correlation should be expected, reflecting a scaling relation between central black hole mass and host galaxy stellar mass (e.g. Reines & Volonteri 2015 ). We find good and tighter correlations with L H αBC ( ρ > 0.78) than those with L [O III ] ( ρ > 0.74). This may be due to the fact that the BLR is closer than the [O III] emitting region (NLR) to the ionizing source. We also find a clear se gre gation in terms of our empirical classification with AGN-dominated types lying in the high luminosity region and the Host-dominated types lying in the corresponding low luminosity region, with the Intermediate types Table 5. Pearson correlation coefficients for Fig. 17 of the best-fitting linear regression line, Y = a X + b . L XR is the luminosity at 0.1–2.4 keV, L W1 and L W2 are the NIR luminosities, L W3 and L W4 are the FIR luminosities, and L radio is the luminosity at 20 cm. The parenthesis values do not include the 3 AGNs with observable jets. For the cases of L XR and L radio we calculated using Buckley–James linear regression method to consider the upper limits. This method only gives the error of the slope. Variables ρ-value a b log( L XR ) versus log( L [O III ] ) 0.66 0.61 ± 0.11 17.71 log( L W1 ) versus log( L [O III ] ) 0.74 0.40 ± 0.05 27.07 ± 2.12 log(L W2 ) versus log( L [O III ] ) 0.81 0.48 ± 0.05 23.37 ± 2.08 log( L W3 ) versus log( L [O III ] ) 0.81 0.69 ± 0.06 14.64 ± 2.38 log( L W4 ) versus log( L [O III ] ) 0.82 0.78 ± 0.06 11.03 ± 2.53 log( L radio ) versus log( L [O III ] ) 0.33 (0.60) 0.50 ± 0.23 17.71 log( L XR ) versus log( L H αBC ) 0.70 0.77 ± 0.14 10.70 log( L W1 ) versus log( L H αBC ) 0.78 0.43 ± 0.05 25.69 ± 2.14 log( L W2 ) versus log( L H αBC ) 0.83 0.52 ± 0.05 21.74 ± 2.13 log( L W3 ) versus log( L H αBC ) 0.79 0.57 ± 0.07 19.61 ± 2.69 log( L W4 ) versus log( L H αBC ) 0.75 0.59 ± 0.08 19.06 ± 3.18 log( L radio ) versus log( L H αBC ) 0.26 (0.47) 0.83 ± 0.29 3.07 in between. The three galaxies with radio-jets also follow the trend dictated by the rest of the galaxies. Mid infrared. The second panel (from bottom to top) of Fig. 17 shows the correlation of the optical indicators of the AGN luminosity and the MIR (W3 and W4) WISE luminosities. Since the optical emission emerging from the broad and narrow line regions can be partially absorbed by the hot dust surrounding the central region and re-emitted in the infrared a correlation is also expected. As shown in Table 5 , the Pearson correlation coefficients after linear fittings confirm strong correlations, exceeding ρ > 0.75 in the case of L H αBC and tighter ( ρ > 0.81) in the case of L [O III ] , also with less scatter than the other correlations. This result confirms that the MIR luminosity is also a good indicator of the intrinsic AGN power. A clear se gre gation is seen with the AGN-dominated types lying in the region of higher optical and WISE luminosities, while the host-dominated types lying, in contrast, in the region of low optical and WISE luminosities, with the intermediate types in between. The three galaxies with radio-jets follow the observed trend dictated by the other galaxies. The outlier in the L [O III ] versus L (MIR) diagram is 1–43214, an AGN-dominated object that seems to have a nuclear starburst (Laki ́cevi ́c, Kova ̌cevi ́c- Doj ̌cinovi ́c & Popovi ́c 2017 ). Radio. The first lower panel shows the relation of the optical indicators of AGN luminosity versus radio-continuum luminosity at 20 cm ( L 20 cm or L radio ). Filled circles are for radio-detections, downwards triangles indicate upper limits and the larger filled circles with an outer ring are three galaxies showing radio-jets (Fig. 16 ). The fit to the observed data with the (B–J) method is shown (purple dashed line) and reported in Table 5 . Notice that, if the three galaxies with extended radio emission are omitted in both optical indicators, the (B–J) fit provides a correlation ρ = 0.47 for L H αBC and ρ = 0.60 for L [O III ] . As shown in the previous section, the position of sources in this diagram reflects the variation of the radio properties (e.g. Best & Heckman 2012 ). The amplitude of log L 20 cm range expands towards the sources with radio-jets that significantly depart from the rest of the sources. In these plots, we can appreciate a trend (although with some scatter) of AGN-dominated galaxies having higher optical and radio luminosities, in contrast to host-dominated AGN having lower D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3646 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) optical and radio luminosities, with the Intermediate types in between these. Table 5 shows the results of the Pearson correlation coefficient after fitting the observed distributions of optical and multiwavelength luminosities. We also include the slopes and intercepts of our best- fitting linear regression lines. We can see that all slopes are positive and lower than 1, which is indicative that the luminosity of [O III] or H αBC increases faster than the other wavelengths. Other authors have previously found these types of correlations (e.g. LaMassa et al. 2010 ). On the other hand, we observe that the slopes of the X-ray and radio correlations are higher for H αBC . In comparison, the slopes of the correlations with [O III] are higher for the MIR. The difference in the slopes can be explained in terms of the distance from the BLR or NLR to the emission regions of the other wavelengths (the hot corona, the dusty torus or the jets). For the NIR, we have found that the increment of these luminosities is almost half of the increase in the optical luminosities. From Fig. 17 , we can see that for X-ray and IR relations, the AGN dominant group is closer to a 1:1 relation than the host galaxy dominant or intermediate groups. This can be explained by the stellar contamination since [O III] could be strongly affected by the host galaxy emission. When we compare both upper panels, the [O III] – X-ray relation is shallower than the H αBC – X-ray due that the nuclear [O III] could be contaminated with emission from the host galaxy light or star formation processes. The IR relations are stronger than the other wavelengths. Ho we ver, we can see that NIR relations are shallower than MIR, despite the use of [O III] or H αBC , since W3 and W4 are more related to the nuclear emission of the AGN. In the case of the radio emission, only jetted galaxies (6 per cent of our sample) are closer to the 1:1 slope. We consider that the main differences in the slopes found in this work for each wavelength lie both in the group of AGNs used (host dominant, intermediate, and AGN dominant) and in the accuracy of the subtraction of the stellar component. 6 SUMMARY A N D C O N C L U S I O N S A main goal of the MaNGA surv e y has been to map the detailed composition and kinematic structure of 10 000 nearby galaxies using IFU spectroscopy. Its unprecedented detail allows us for a more detailed census of active galactic nuclei located at the centers of galaxies o v er a wide range of physical parameters. We present a method for identifying type-1 AGN, using flux ratios to look for the H α broad emission line. Considering the central three arcsec integrated spectra of the MaNGA DR15 galaxies, we estimated the fluxes in two bands placed at the blue and red side near the expected position of the broad H α line. The line flux ratios are between the bands and the adjacent continuum. The position of the bands and the continuum take into account possible H αBC asymmetries and the presence of stellar absorption lines. Then using the statistical tool boxplot-whiskers diagram, we identified and separated type-1 AGN candidates from quiescent galaxies. Our selection method was tested, on one side, in the host galaxy subtracted spectra from the MaNGA DR15, and on the other side, in the observed spectra from the SDSS DR7 sample. For the case where the HG was subtracted, it was pro v ed that even for the lowest S/N of our sample (S/N = 26, and 11 for the candidate objects), our method is good enough to detect the broad H α component, so we can omit the HG-subtraction, a v oiding the bias introduced with such procedures. It seems that the identification of the objects could depend on the line intensity, as considered by Liu et al. ( 2019 ) where they propose a lower limit for the H αBC flux of 10 −16 erg s −1 cm −2 . Another possibility is that the minimum S/N of the sample affects the upper whisker limit, as in the case of SDSS DR7, where the minimum S/N = 1. The results of the broad AGN identification were also compared with those from other methods applied to the SDSS DR7 and MaNGA spectroscopic data. Our main results are as follows: (i) We identified 47 broad emission line AGN from a sample of ∼4700 galaxies in the DR15 sample, amounting to 1 per cent up to z ∼ 0.13. The broad H αBC luminosity of this sample spans from 10 38 < L H α < 10 44 erg s −1 , and logFWHM( H αBC ) ∼ 3–4 co v ering a range of Eddington ratio −4.18 to −0.34 in logarithm values. The details of the broad component measurements will be presented in Cortes-Su ́arez et al. (in preparation). (ii) The result of our selection method was compared with those from other methods based on the BPT and WHAN diagrams using MaNGA data as well as the SDSS DR7 spectroscopic data. We lose 66 per cent of our sample using the BPT diagrams, and 11 per cent using the WHAN diagram (considering a threshold of 3 Å). Applying our method in the DR7 spectra that match with the MPL-7 objects, we missed 17 per cent of the galaxies. The missing eight objects, two do not have DR7 spectra, two are changing look objects, and the other four have a weak H αBC . (iii) In the comparison with type-1 AGN catalogues built with the SDSS DR7 data base and with different MPL versions of MaNGA, we found that our method selects more efficiently the broad line galaxies. The percentage of detected objects for different authors on the basis of equal samples using SDSS DR7 are: Liu et al. ( 2019 ) 81 per cent, Oh et al. ( 2015 ) 65 per cent, Stern & Laor ( 2012 ) 67 per cent. Using MaNGA data: Rembold et al. ( 2017 ) 36 per cent, S ́anchez et al. ( 2018 ) 21 per cent, Wylezalek et al. ( 2018 ) 26 per cent, and Comerford et al. ( 2020 ) 72 per cent. (iv) We classify the AGN-HG contribution empirically using spectral inde x es into AGN-dominated (19 per cent), Intermediate (30 per cent) and Host-dominated types (51 per cent), evidencing dif ferent le vels of nuclear acti vity contributing in the observed spectra. (v) Using the [O III] λ5007 v ersus e xcitation inde x plane, we find that our sample is composed of 4 HE and 4 LE galaxies. (vi) From the photometric information in the IR and radio wavelengths, we identify our type-1 AGN sample in the WISE colour–colour diagram finding a good agreement between AGN-HG dominance and WISE colours, bluer for AGN-dominated and redder for HG dominated objects. In the radio emission characterization, we find 5 HERGs and 4 LERGs, three of them showing visible evidence of radio-jets in the FIRST images. (vii) In the multiwavelength analysis, luminosity indicators of the AGN power in the X-ray, optical, IR, and radio ranges were confronted, finding that L ( H αBC ) provides similar correlations than L [O III ]. The correlation with the broad emitting region is expected, given that the proximity of this region is best related to nuclear activity. Our type-1 AGN sample also shows se gre gation in these diagrams when our empirical classification is considered. The identification of this type-1 AGN sample, the analysis of their most basic properties combined with the multiparametric space of the MaNGA data and their properties in different wavelengths, will enable further comprehensive investigations of the properties of this sample AGN, and their connection with the host galaxies. D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3647 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) AC K N OW L E D G E M E N T S We thank the anonymous referee for many helpful suggestions that hav e significantly impro v ed the paper. ECS acknowledges the fel- lowship 825458 from CONACyT. CAN acknowledges support form grant IN111422 PAPIIT UNAM, and CONACyT project Paradigmas y Contro v ersias de la Ciencia 2022-320020. HMHT acknowledges support from UC MEXUS-CONACYT grant CN-17-128. Funding for the Sloan Digital Sk y Surv e y IV has been provided by the Alfred P. Sloan Foundation, the U.S. Department of Energy Office of Science, and the Participating Institutions. SDSS acknowledges support and resources from the Center for High-Performance Com- puting at the University of Utah. The SDSS web site is www.sdss.org . SDSS is managed by the Astrophysical Research Consortium for the Participating Institutions of the SDSS Collaboration including the Brazilian Participation Group, the Carnegie Institution for Science, Carne gie Mellon Univ ersity, Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian (CfA), the Chilean Participation Group, the French Participation Group, Instituto de Astrof ́ısica de Canarias, The Johns Hopkins University, Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe (IPMU) / University of Tokyo, the Korean Par- ticipation Group, Lawrence Berkeley National Laboratory, Leibniz Institut f ̈ur Astrophysik Potsdam (AIP), Max-Planck-Institut f ̈ur As- tronomie (MPIA Heidelberg), Max-Planck-Institut f ̈ur Astrophysik (MPA Garching), Max-Planck-Institut f ̈ur Extraterrestrische Physik (MPE), National Astronomical Observatories of China, New Mexico State Uni versity, Ne w York Uni versity, Uni versity of Notre Dame, Observatorio Nacional / MCTI, The Ohio State University, Pennsyl- vania State University, Shanghai Astronomical Observatory, United Kingdom Participation Group, Universidad Nacional Aut ́onoma de M ́exico, University of Arizona, University of Colourado Boulder, University of Oxford, University of Portsmouth, University of Utah, Uni versity of Virginia, Uni versity of Washington, Uni versity of Wisconsin, Vanderbilt University, and Yale University. This project makes use of the MaNGA-Pipe3D dataproducts. We thank the IA- UNAM MaNGA team for creating this catalogue, and the Conacyt Project CB-285080 for supporting them. DATA AVAILABILITY The data underlying this article are available at the MaNGA-Pipe3D Valued Added Catalogue at https:// www.sdss.org/dr17/ manga/ mang a- data/manga- pipe3d- value- added- catalog/ and http:// ifs.astroscu.u nam.mx/MaNGA/Pipe3D v3 1 1/tables/. The data sets were derived from sources in the public domain using the SDSS-IV MaNGA public Data Release 15, at https:// www.sdss.org/dr15/ . RE F E RE NCES Abazajian K. N. et al., 2009, ApJS , 182, 543 Aguado D. S. et al., 2019, ApJS , 240, 23 Alam S. et al., 2015, ApJS , 219, 12 Antonucci R., 1993, ARA&A , 31, 473 Aquino-Ort ́ız E. et al., 2018, MNRAS , 479, 2133 Assef R. J. et al., 2015, ApJ , 804, 27 Assef R. J., Stern D., Noirot G., Jun H. D., Cutri R. M., Eisenhardt P. R. M., 2018, ApJS , 234, 23 Baldwin J. A., Phillips M. M., Terlevich R., 1981, PASP , 93, 5 Bassani L., Dadina M., Maiolino R., Salvati M., Risaliti G., Della Ceca R., Matt G., Zamorani G., 1999, ApJS , 121, 473 Becker R. H., White R. L., Helfand D. J., 1995, ApJ , 450, 559 Best P. N., Heckman T. M., 2012, MNRAS , 421, 1569 Best P. N., Kauffmann G., Heckman T. M., Ivezi ́c Ž., 2005, MNRAS , 362, 9 Bica E., Alloin D., 1986, A&AS, 66, 171 Boller T., Freyberg M. J., Tr ̈umper J., Haberl F., Voges W., Nandra K., 2016, A&A , 588, A103 Boroson T. A., Green R. F., 1992, ApJS , 80, 109 Bruzual A. G., 1983, ApJ , 273, 105 Bruzual G., Charlot S., 2003, MNRAS , 344, 1000 Buckley J., James I., 1979, Biometrika , 66, 429 Bundy K. et al., 2015, ApJ , 798, 7 Buttiglione S., Capetti A., Celotti A., Axon D. J., Chiaberge M., Macchetto F. D., Sparks W. B., 2010, A&A , 509, A6 Caccianiga A. et al., 2015, MNRAS , 451, 1795 Cano-D ́ıaz M. et al., 2016, ApJ , 821, L26 Cherinka B., Schulte-Ladbeck R. E., 2011, AJ , 142, 122 Cid Fernandes R., Mateus A., Sodr ́e L., Stasi ́nska G., Gomes J. M., 2005, MNRAS , 358, 363 Cid Fernandes R., Stasi ́nska G., Schlickmann M. S., Mateus A., Vale Asari N., Schoenell W., Sodr ́e L., 2010, MNRAS , 403, 1036 Cid Fernandes R., Stasi ́nska G., Mateus A., Vale Asari N., 2011, MNRAS , 413, 1687 Cid Fernandes R. et al., 2013, A&A , 557, A86 Coffey D. et al., 2019, A&A , 625, A123 Comerford J. M. et al., 2020, ApJ , 901, 159 Condon J. J., 1992, ARA&A , 30, 575 Condon J. J., Cotton W . D., Greisen E. W ., Yin Q. F., Perley R. A., Taylor G. B., Broderick J. J., 1998, AJ , 115, 1693 D’Onofrio M., Marziani P., Chiosi C., 2021, Front. Astron. Space Sci., 8, 157 Dwelly T. et al., 2017, MNRAS , 469, 1065 Feigelson E. D., Babu G. J., 2012, Modern Statistical Methods for Astronomy. Cambridge Univ. Press, Cambridge Ganci V., Marziani P., D’Onofrio M., del Olmo A., Bon E., Bon N., Negrete C. A., 2019, A&A , 630, A110 Gandhi P., Horst H., Smette A., H ̈onig S., Comastri A., Gilli R., Vignali C., Duschl W., 2009, A&A , 502, 457 Graham A. W., 2008, Publ. Astron. Soc. Austr. , 25, 167 Greene J. E., Ho L. C., 2005, ApJ , 630, 122 Greene J. E., Ho L. C., 2007, ApJ , 670, 92 G ̈ultekin K. et al., 2009, ApJ , 698, 198 Guo H. et al., 2016, ApJ , 826, 186 Haardt F., Maraschi L., 1991, ApJ , 380, L51 Hao L. et al., 2005, AJ , 129, 1783 Hardcastle M. J. et al., 2019, A&A , 622, A12 Heckman T. M., Kauffmann G., Brinchmann J., Charlot S., Tremonti C., White S. D. M., 2004, ApJ , 613, 109 Heckman T. M., Ptak A., Hornschemeier A., Kauffmann G., 2005, ApJ , 634, 161 Hickox R. C., Alexander D. M., 2018, ARA&A , 56, 625 Ho L. C., Filippenko A. V., Sargent W. L., 1995, ApJS , 98, 477 Ho L. C., Filippenko A. V., Sargent W. L. W., 1997, ApJ , 487, 568 Huchra J., Burg R., 1992, ApJ , 393, 90 Isobe T., Feigelson E. D., Nelson P. I., 1986, ApJ , 306, 490 James I. R., Smith P., 1984, Ann. Stat., 12, 590 Jarrett T. H. et al., 2011, ApJ , 735, 112 Jarrett T. H. et al., 2017, ApJ , 836, 182 Kara E. et al., 2015, MNRAS , 446, 737 Kauffmann G. et al., 2003, MNRAS , 346, 1055 Kellermann K. I., Sramek R., Schmidt M., Shaffer D. B., Green R., 1989, AJ , 98, 1195 K e wley L. J., Dopita M. A., Sutherland R. S., Heisler C. A., Trevena J., 2001, ApJ , 556, 121 K e wley L. J., Groves B., Kauffmann G., Heckman T., 2006, MNRAS , 372, 961 Kokubo M., 2015, MNRAS , 449, 94 Kollmeier J. A. et al., 2006, ApJ , 648, 128 Lacerda E. A. D., S ́anchez S. F., Mej ́ıa-Narv ́aez A., Camps-Fari ̃ na A., Espinosa-Ponce C., Barrera-Ballesteros J. K., Ibarra-Medel H., Lugo- Aranda A. Z., 2022, preprint ( arXiv:2202.08027 ) D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 3648 E. Cortes-Su ́arez et al. MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Lacerna I., Hern ́andez-Toledo H. M., Avila-Reese V., Abonza-Sane J., del Olmo A., 2016, A&A , 588, A79 Lacerna I., Ibarra-Medel H., Avila-Reese V., Hern ́andez-Toledo H. M., V ́azquez-Mata J. A., S ́anchez S. F., 2020, A&A , 644, A117 Laki ́ce vi ́c M., Kov a ̌ce vi ́c-Doj ̌cinovi ́c J., Popovi ́c L. Č., 2017, MNRAS , 472, 334 LaMassa S. M., Heckman T. M., Ptak A., Martins L., Wild V., Sonnentrucker P., 2010, ApJ , 720, 786 Lamastra A., Bianchi S., Matt G., Perola G. C., Barcons X., Carrera F. J., 2009, A&A , 504, 73 Laor A., 2003, ApJ , 590, 86 Law D. R. et al., 2015, AJ , 150, 19 Liu H.-Y., Liu W.-J., Dong X.-B., Zhou H., Wang T., Lu H., Yuan W., 2019, ApJS , 243, 21 Lu H., Zhou H., W ang J., W ang T., Dong X., Zhuang Z., Li C., 2006, AJ , 131, 790 Lutz D., Maiolino R., Spoon H. W. W., Moorwood A. F. M., 2004, A&A , 418, 465 MacLeod C. L. et al., 2016, MNRAS , 457, 389 Mainzer A. et al., 2014, ApJ , 792, 30 Malkan M. A., Sargent W. L. W., 1982, ApJ , 254, 22 Marziani P., Zamanov R. K., Sulentic J. W., Calvani M., 2003, MNRAS , 345, 1133 Marziani P., Sulentic J. W., Negrete C. A., Dultzin D., Zamfir S., Bachev R., 2010, MNRAS , 409, 1033 Marziani P. et al., 2018, Front. Astron. Space Sci. , 5, 6 Massaro F., D’Abrusco R., Tosti G., Ajello M., Gasparrini D., Grindlay J. E., Smith H. A., 2012, ApJ , 750, 138 Mateos S. et al., 2012, MNRAS , 426, 3271 Mateos S., Alonso-Herrero A., Carrera F. J., Blain A., Severgnini P., Caccianiga A., Ruiz A., 2013, MNRAS , 434, 941 Merloni A. et al., 2015, MNRAS , 452, 69 Mingo B. et al., 2016, MNRAS , 462, 2631 Narayan R., Yi I., 1995, ApJ , 452, 710 Netzer H., 2013, The Physics and Evolution of Active Galactic Nuclei. Cambridge Univ. Press, Cambridge Oh K., Sarzi M., Schawinski K., Yi S. K., 2011, ApJS , 195, 13 Oh K., Yi S. K., Schawinski K., Koss M., Trakhtenbrot B., Soto K., 2015, ApJS , 219, 1 (Oh15) Oh K. et al., 2018, ApJS , 235, 4 Onori F. et al., 2017, MNRAS , 464, 1783 P ado vani P. et al., 2017, A&A Rev. , 25, 2 Reines A. E., Volonteri M., 2015, ApJ , 813, 82 Rembold S. B. et al., 2017, MNRAS , 472, 4382 Ross N. P. et al., 2018, MNRAS , 480, 4468 S ́anchez S. F. et al., 2016, Rev. Mex. Astron. Astrofis., 52, 21 S ́anchez S. F. et al., 2018, Rev. Mex. Astron. Astrofis., 54, 217 S ́anchez S. F., Lacerda E., Mej ́ıa-Narvaez A., Espinosa-Ponce C., Lopez C., Ibarra-Medel H., Camps-Farina A., Barrera-Ballesteros J. K., 2021, in Extragalactic Spectroscopic Surv e ys: P ast. European Southern Observa- tory , Garching bei M ̈unchen, p. 29 Sanders D. B., Mirabel I. F., 1996, ARA&A , 34, 749 Sani E., Lutz D., Risaliti G., Netzer H., Gallo L. C., Trakhtenbrot B., Sturm E., Boller T., 2010, MNRAS , 403, 1246 Schawinski K., Thomas D., Sarzi M., Maraston C., Kaviraj S., Joo S.-J., Yi S. K., Silk J., 2007, MNRAS , 382, 1415 Scoville N. et al., 2007, ApJS , 172, 1 Secrest N. J., Dudik R. P., Dorland B. N., Zacharias N., Makarov V., Fey A., Frouard J., Finch C., 2015, ApJS , 221, 12 Shen Y., Ho L. C., 2014, Nature , 513, 210 Smee S. A. et al., 2013, AJ , 146, 32 Stern J., Laor A., 2012, MNRAS , 423, 600 (SL12) Stern D. et al., 2012, ApJ , 753, 30 Suh H. et al., 2017, ApJ , 841, 102 Suh H. et al., 2019, ApJ , 872, 168 Sulentic J. W., Marziani P., Dultzin-Hacyan D., 2000, ARA&A , 38, 521 Terashima Y., Wilson A. S., 2003, ApJ , 583, 145 Thomas N., Ge J., Grieves N., Li R., Sithajan S., 2016, PASP , 128, 045003 Tody D., 1986, in Crawford D. L., ed., Proc. SPIE Conf. Ser. Vol. 627, Instrumentation in Astronomy VI. SPIE, Bellingham, p. 733 Tran H. D., 2010, ApJ , 711, 1174 Tran H. D., Lyke J. E., Mader J. A., 2011, ApJ , 726, L21 Tremaine S. et al., 2002, ApJ , 574, 740 Trump J. R. et al., 2011, ApJ , 733, 60 Urry C. M., P ado vani P., 1995, PASP , 107, 803 Vanden Berk D. E. et al., 2001, AJ , 122, 549 Wake D. A. et al., 2017, AJ , 154, 86 Wes McKinney, 2010, in van der Walt S., Millman J., eds, Proceedings of the 9th Python in Science Conference. SciPy 2010, Austin, TX, p. 56 Westfall K. B. et al., 2019, AJ , 158, 231 Worthey G., Faber S. M., Gonzalez J. J., Burstein D., 1994, ApJS , 94, 687 Wright E. L. et al., 2010, AJ , 140, 1868 Wylezalek D., Zakamska N. L., Greene J. E., Riffel R. A., Drory N., Andrews B. H., Merloni A., Thomas D., 2018, MNRAS , 474, 1499 Wylezalek D., Flores A. M., Zakamska N. L., Greene J. E., Riffel R. A., 2020, MNRAS , 492, 4680 Yan R. et al., 2016a, AJ , 151, 8 Yan R. et al., 2016b, AJ , 152, 197 Yip C., Connolly A., vanden Berk D., Ma Z., Frieman J., Subbarao M., Szalay A., 2004, in Richards G. T., Hall P. B., eds, ASP Conf. Ser. Vol. 311, AGN Physics with the Sloan Digital Sky Survey. Astron. Soc. Pac., San Francisco, p. 17 Zamfir S., Sulentic J. W., Marziani P., Dultzin D., 2010, MNRAS , 403, 1759 SUPPORTING I N F O R M AT I O N Supplementary data are available at MNRAS online. Table S1 . Main properties of the 236 type-2 AGN. Please note: Oxford University Press is not responsible for the content or functionality of any supporting materials supplied by the authors. Any queries (other than missing material) should be directed to the corresponding author for the article. APPENDIX A : TYPE-2 AG N LIST In Section 3.3 is described the selection of AGN using the classical BPT diagrams (Baldwin et al. 1981 ) and WHAN diagram (Cid Fernandes et al. 2011 ). Here we present the remaining list of AGN classified as type-2 found with the flux ratio method and using the S ́anchez et al. ( 2018 ) criterion. D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 Identification of 47 type-1 AGNs 3649 MNRAS 514, 3626–3649 (2022) Table A1. Main properties of the 236 type-2 AGN. a The magnitude corresponds to the g band provided by SDSS (DR14). b The redshift and [O III] luminosity was obtained by Pipe3D (S ́anchez et al. 2016 , 2021 ). c Stellar masses from NSA catalog derived from Sersic fluxes. d The H αBC luminosity was obtained from our emission lines fitting (Cortes-Suarez et al., in preparation). Note. The entire type-2 AGN Catalogue will be available online. SDSS-ID MaNGA-ID Plate-IFU R.A. Dec m a g z b M c ∗ (M ⊙) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) J162640.78 + 274639.1 1-561297 9025-6101 246.6700 27.7775 −20.97 0.079 10.89 J162926.70 + 293228.0 1-272639 9025-6104 247.3613 29.5411 −20.97 0.053 10.81 J163617.87 + 440808.5 1-93793 9026-12701 249.0745 44.1357 −20.64 0.031 10.79 J163716.42 + 442505.6 1-94784 9026-9101 249.3184 44.4182 −20.80 0.031 10.72 J161211.26 + 293426.8 1-561325 9028-9102 243.0469 29.5741 −21.19 0.054 11.03 J162852.06 + 424843.2 1-135285 9029-12704 247.2170 42.8120 −20.28 0.032 10.53 J162954.43 + 413616.3 1-569178 9029-9101 247.4768 41.6045 −20.27 0.031 10.67 J161116.61 + 450716.7 1-209772 9031-12703 242.8192 45.1213 −20.18 0.055 10.52 J154137.28 + 441619.9 1-247804 9035-1901 235.4053 44.2722 −17.39 0.037 9.44 J155627.25 + 420604.1 1-248003 9036-3701 239.1136 42.1011 −20.78 0.039 10.84 ... ... ... ... ... ... ... AP P E NDIX B: C H A N G I N G - L O O K AG N C A N D I DAT E S In Fig. B1 we report two examples of broad H α and H β type-1 AGN that were not detected by Oh15 and SL12 but whose broad H α components have significantly changed or are now visible in the MaNGA DR15 data. Since there is a time base of 8–16 yr between observations, we speculate for a change in the physical conditions associated to the emission of these lines or even a turning off of the nuclear activity in these objects. An example is shown in Fig. B2 where we compare four different single-epoch spectra for the MaNGA galaxy 1-604860. The SDSS DR7 spectrum (black) was observed in 2004, the SDSS DR12 (purple) in 2013, the MaNGA spectrum (blue) in 2016, and an additional spectrum obtained at the Observatorio Astron ́omico Nacional San Pedro M ́artir (yellow; OAN-SPM, M ́exico) in 2019. A direct inspection shows that the narrow lines fluxes change while the broad components show different level of prominence and shape Figure B1. Two examples of possible changing-look AGN. The red spectra comes from DR7 SDSS spectroscopic data and black spectra from MaNGA data. Left-hand panel correspond to the H β region and right-hand panel to the H α region. Figure B2. Comparison of four different epoch spectra for one of our type-1 AGN, 1-604860. The black spectrum is from SDSS DR7 observed in 2004, Purple from SDSS DR12 observed in 2013, Blue from MaNGA observed in 2016, and Yellow from OAN-SPM observed in 2019. Fluxes were normalized at 6350 Å for comparisons. along this time base. In the DR12 observation, the broad H α line shows two broad components, while in the DR15 MaNGA observations these components are barely present. In the OAN-SPM observation, the broad component located beetween 6600 and 6800 Å seems to be emerging again. These changes are thought to be likely associated to either rapid outflo w or inflo w with light from the inner disc and BLR that is being obscured by dusty clouds (Guo et al. 2016 ), or possible changes in accretion rate of the central black hole, changes in accretion disc structure, or tidal disruptions (Kokubo 2015 ; Merloni et al. 2015 ; MacLeod et al. 2016 ; Ross et al. 2018 ). This paper has been typeset from a T E X/L A T E X file prepared by the author. D o w n lo a d e d fro m h ttp s ://a c a d e m ic .o u p .c o m /m n ra s /a rtic le /5 1 4 /3 /3 6 2 6 /6 5 9 8 8 2 3 b y g u e s t o n 1 8 J u ly 2 0 2 2 4 Análisis de la región interna: Estimación de parámetros del AGN y variabilidad En esta sección se describe el análisis espectral de los AGNs tipo 1 del cual derivará la publica- ción de un artículo con el trabajo presentado a continuación. Para ello, se probaron y utilizaron dos métodos independientes para desacoplar la componente estelar y la contribución del AGN. Uno de ellos utiliza el método de síntesis de poblaciones estelares con el software Starlight (Cid Fernandes et al., 2005) el cual fue aplicado a todos los espectros integrados de la region central en la muestra DR15 de MaNGA. El otro método utiliza el software QDeblend3D (Husemann et al., 2013; Hu- semann et al., 2014) que es una interfaz gráfica para cubos de datos con espectroscopia de campo integral cuyo propósito principal es desacoplar la emisión de un AGN no obscurecido y la de su galaxia huesped subyascente. En las siguientes subsecciones se detallarán estos procedimientos y se describirá la forma en que se obtuvieron los parámetros del núcleo activo. 4.1. Sustracción de la galaxia anfitriona El proceso para segregar el espectro observado en sus diferentes componentes puede ser un pro- ceso degenerado ya que pueden existir diferentes combinaciones que puedan recrearlo. El problema se complica cuando se hace de forma automatizada en grandes catástros ya que no se tiene control del resultado en diferentes circunstancias, como cuando los espectros no tienen líneas de absorción y/o tienen múltiples líneas de emisión (delgadas y/o anchas). Cuando se tiene una muestra reduci- da en numero, se puede tener un mejor controlar de estas condiciones. Así mismo, empleando dos metodos conceptualmente diferentes e independientes, nos permite discutir y entender mejor los re- sultados dando una mayor confiabilidad. A continuación se describirán los dos metodos utilizados para realizar este proceso. 4.1.1. Starlight Starlight (Cid Fernandes et al., 2005) es un programa que emplea el método de síntesis de poblaciones estelares para realizar un modelo del espectro estelar de una galaxia. Éste programa fue diseñado principalmete para galaxias cuyo espectro este dominado por un conjunto de poblaciones estelares, omitiendo la presencia de líneas de emisión sea cual sea su origen. Para el caso de galaxias con líneas de emisión, el modelo estelar que obtiene Starlight se puede restar al espectro observado 66 y así obtener un espectro residual o de líneas de emisión. Este espectro puede ser utilizado para estudiar las propiedades de las fuentes que lo originan y, en el caso de los AGNs, para estimar los parámetros del núcelo activo. Para realizar esta síntesis de poblaciones estelares se tomó en cuenta lo siguiente: Se usó una base espectral compuesta por 150 poblaciones estelares simples con 6 metalici- dades y 25 edades diferentes (Bruzual y Charlot, 2003). Se introdujeron 6 leyes de potencia que abarcan el UV cercano y el espectro óptico, cada una con un factor diferente que va de 0.5 a 3 para modelar el continuo del AGN. El mejor modelo es una combinación lineal de éstas, en caso de que exista este continuo. Se empleó un archivo de máscara con 39 intervalos correspondientes a líneas de emisión y huecos en el espectro1. Se utilizó la ley de Cardelli-Clayton-Mathis (CCM abreviado, Cardelli et al., 1989) para tratar la extinción por polvo. Se introdujo una velocidad de dispersión inicial, la cual fue medida por Pipe3D (Sánchez et al., 2016b) pero dejándola libre para que Starlight pudiera ajustarla si fuera necesario. Aunque MaNGA cubre un amplio intervalo del espectro óptico, se modeló solo el intervalo 3500 - 7500 Å. De esa manera, evitamos malos ajustes ya que Starlight no cubre muy bien la región con λ > 7500 y las regiones de interés son las de Hβ y Hα . Para asegurar que se esta obteniendo el mejor modelo, se realizaron diversas pruebas. Una de ellas consistió en crear 100 espectros pertur- bando el flujo de uno ya conocido para ver que tanto variaban los espectros resultantes obteniendo similitudes en el continuo estelar pero ligeras variaciones en los flujos de las líneas de emisión. Pa- ra corregir esto, se tuvieron que usar máscaras muy amplias para ignorar tanto las líneas delgadas como las líneas anchas. De esta forma, Starlight logra modelar los espectros estelares con gran pre- cisión, utilizando el factor de χ2 divido por el número de λ s (Nλ ) utilizadas en el ajuste, así como la desviación media porcentual sobre todos los píxeles ajustados como indicadores de la calidad del ajuste. Así mismo, se le indicó al software que realizara 7 cadenas de Markov para minimizar el ajuste. En la figura 4.1 se muestra un ejemplo de la sustracción estelar realizada con Starlight. La línea en color negro corresponde al espectro observado y la línea en rojo al mejor ajuste de Starlight. Este ajuste es la combinación de la componente estelar (línea verde) y el continuo o ley de potencias del AGN (línea naranja). Los espectros residuales (línea azul) se obtienen de restar el espectro modelo al espectro observado. Los espectros que se utilizaron para estimar los parámetros observables de los AGNs corresponden a la combinación del espectro residual + el continuo del 1Las bibliotecas de (Bruzual y Charlot, 2003) presentan algunos errores en los espectros que Cid Fernandes et al., 2005 sugieren enmascarar. 67 AGN. El resto de los ajustes se puede observar en la figura B.1 en el apéndice B. Los valores de χ2/Nλ encontrados van de 0.6-0.9 con una desviación media porcentual del 5%. MaNGA-7815-6104 Figura 4.1: Síntesis espectral de las poblaciones estelares realizada con Starlight para la galaxia MaNGA-7815-6104. Los espectros mostrados son: Espectro integrado original de la región nuclear (negro), Modelo propuesto por Starlight (rojo), el cuál, es una combinación del espectro estelar (verde) y la ley de potencias que mejor se ajusta (naranja). El espectro inferior corresponde al residual después de sustraer el mejor modelo de Starlight al espectro observado (azul). 4.1.2. QDeblend3D El otro método utilizado esta basado en el software QDeblend3D (Husemann et al., 2013; Hu- semann et al., 2014) el cual, aprovecha la naturaleza tridimensional de los datos IFU. Utiliza un algoritmo iterativo que separa el AGN de su galaxia anfitriona, una mejora de la técnica introducida por Christensen et al., 2006. El concepto básico de QDeblend3D es tratar los spaxels de un cubo de datos IFU como un conjunto de espectros independientes en lugar de una secuencia monocromática de imágenes. El primer paso es extraer el espectro del AGN del cubo de datos. En ausencia de tur- bulencia atmosférica, el espectro de una fuente puntual (como un AGN) tendría que ser el mismo en cada spaxel multiplicado por un factor de escala de acuerdo a la definición de PSF (Point Spread Function). En el caso de las observaciones de AGNs, la presencia de líneas anchas será mayor en el núcleo que fuera de él, por lo que los factores de escala PSF se pueden determinar directamente a partir de la prominencia de las líneas anchas con respecto al continuo adyacente (descrito por Jahnke et al., 2004). Después de crear una PSF a partir de las líneas anchas del AGN, éste es res- 68 tado de cada spaxel después de multiplicarlo por el factor de escala del PSF correspondiente. Si el espectro nuclear del AGN está contaminado por la luz de la galaxia anfitriona, habrá una sustrac- ción excesiva significativa. Es entonces cuando comienza el proceso iterativo de QDeblend3D para intentar minimizar esta contaminación. El programa estima iterativamente un espectro promedio de la galaxia anfitriona a partir del cubo de datos residual. Una abertura rectangular y el anillo que la rodea se utilizan como regiones predeterminadas para extraer los espectros del AGN y la galaxia anfitriona respectivamente, sin embargo, se puede especificar cualquier conjunto de spaxels para extraer estos espectros. Dado que la galaxia anfitriona se vuelve más brillante hacia su centro, el espectro promedio extraído del anillo circundante debe escalarse en brillo antes de restarlo del espectro nuclear inicial del AGN. El factor de escala de brillo no está restringido por los datos de IFU en sí, por lo que se tuvo que determinar un perfil de brillo superficial analítico. La iteración se detiene cuando converge el espectro nuclear descontaminado de AGN. Galfit Para determinar los perfiles de brillo superficial de cada una de las galaxias anfitrionas, se reali- zó una descomposición bidimensional de su distribución Galfit (Peng et al., 2002) es un código que permite el ajuste de múltiples componentes con diferentes formas funcionales para modelar la distribucion de brillo de una galaxia. Para ello se utilizaron las imágenes de cada galaxia de la base de datos SDSS en la banda r. En la figura 4.2 se muestra la descomposición bidimensional de la ga- laxia 8550-6103. Antes de realizar el ajuste, se estimaron las estadísticas correspondientes al fondo de la imagen (background) e imagen de sigma. Las estrellas circundantes y todos los componentes luminosos fuera de la galaxia de interés se tuvieron que enmascarar, construyendo la imagen PSF correspondiente dentro del campo de visión de las galaxias (segundo recuadro de la figura 4.2). Una vez hecho esto, se procedió al ajuste bidimensional modelando inicialmente un componente tipo Sérsic (tercer recuadro de la figura 4.2). Después, se revisaron los residuos correspondientes tras sustraer el mejor modelo de la imagen original. En caso de encontrar residuos significativos, se incluyeron componentes adicionales como un disco, una barra y una fuente puntual (cuarto recua- dro de la figura 4.2). El ajuste se considera bueno cuando el residual solo muestra cosas que no se pueden modelar como los brazos espirales o efectos de marea. En función de las diferentes componentes ajustadas, GALFIT nos da los parámetros de cada una de ellas, las cuales son: el Radio Efectivo, Re, el índice de Sérsic, n, el Radio de Escala del disco, Rd, la magnitud aparente, m, el ángulo de posición, PA y la elipticidad, ε . Algunos de estos valores se reportan en la tabla 4.1, incluidos los mejores modelos para realizar la descomposión (segunda columna). En algunos casos, una descomposicion bulbo/disco fue suficiente para utilizarla como modelo del brillo superficial en QDeblend. Sin embargo, dado que la muestra tiene una fracción significativa de barras (>50%) (como se vera en el capítulo 5.5) fue necesario implementar un mejor modelo bulbo/disco/barra. Adicionalmente, se encontró que en muchos casos la fuente puntual 69 MaNGA-ID Modelo mb Flujob Reb n md Flujod Rd P.A.d mn 7815-6104 gbd 18.20 52.48 8.87 2.32 16.18 337.29 11.14 29.33 17.51 7968-3701 gbd 23.97 0.26 [2.0] >4 14.60 1445.44 12.11 -3.16 18.69 7972-3704 gb 16.86 180.92 8.61 1.54 - - - - 18.84 7977-9101 gbd 17.30 120.23 3.53 0.42 14.53 1541.70 14.45 32.84 17.08 7991-1901 gbd 16.26 313.33 5.73 1.31 18.88 28.05 3.44 75.90 16.90 7991-6104 ndbar - - - - 15.14 879.02 11.46 -22.74 20.23 8132-6101 gbdbar 18.63 35.32 2.55 0.21 16.40 275.42 15.55 [73.50] 18.18 8135-1902 gd - - - - 16.97 162.93 5.79 56.88 16.38 8144-3702 gbd 15.93 424.62 5.96 4.37 17.38 111.69 14.96 -78.15 20.21 8158-3704 bd 16.89 175.37 5.22 4.61 16.67 214.86 21.28 72.36 - 8241-9102 bd 15.67 539.51 14.12 3.20 17.66 86.30 9.01 78.76 - 8320-6101 nbdbar 17.78 77.27 1.18 0.60 15.05 954.99 11.76 8.83 20.64 8326-6102 bdbar 17.68 84.72 7.28 0.36 16.03 387.26 9.97 -26.14 - 8341-12704 nbdbar 17.74 80.17 2.53 0.36 14.19 2108.63 14.87 -13.55 18.02 8446-1901 bd 16.20 331.13 5.20 5.00 16.60 229.09 3.31 63.64 - 8466-3704 gbd 15.69 529.66 12.73 4.70 16.60 229.09 16.19 19.40 17.90 8547-12701 bdbar 16.37 283.61 1.47 2.50 14.93 1070.83 20.29 -20.10 - 8549-12702 nbdbar 17.53 97.27 2.75 0.13 14.50 1584.89 17.35 -73.85 18.12 8553-1901 gbd 15.67 537.38 1.93 3.89 15.52 619.04 10.01 65.60 15.66 8553-9102 gbd 17.76 78.70 4.15 0.32 15.15 870.96 12.34 -28.81 18.05 8603-6101 ggbd 13.44 4207.27 27.82 0.62 12.12 14190.58 79.48 32.11 20.00 8606-12701 gdbar - - - - 14.71 1306.17 16.62 [55.98] 17.55 8615-3701 gdbar - - - - 16.07 373.25 8.55 -73.19 18.10 8713-9102 nbdbar 16.77 195.88 2.25 0.42 14.83 1169.50 19.90 -1.14 16.51 8714-3704 b 14.20 2089.30 19.66 5.00 - - - - - 8718-12701 bdbar 17.88 70.53 2.37 0.98 16.22 324.37 18.28 51.98 19.10 8725-9102 gbd 16.78 194.09 8.91 1.03 16.59 231.21 13.71 85.85 18.42 8940-12702 bdbar 15.17 855.07 2.66 1.09 13.98 2558.59 21.70 -54.33 - 8978-6104 bd 16.42 270.40 5.30 5.29 16.44 265.46 7.83 2.39 - 8983-3704 gdbar - - - - 15.73 508.49 10.84 -46.46 18.18 8990-12705 gbd 18.39 44.06 3.23 2.95 16.59 231.21 7.62 34.42 18.36 8992-3702 bdbar 17.37 112.90 1.88 0.82 16.23 320.77 10.47 -41.79 - 9000-1901 b 14.95 1047.90 5.92 4.21 - - - - - 9036-6101 gbdbar 18.56 37.64 1.32 0.26 15.63 559.71 8.81 18.97 19.90 9048-1902 gbd 16.38 279.80 4.40 4.11 17.23 127.93 8.94 -4.15 17.80 9181-12702 gbd 13.55 3801.89 20.75 22910.00 13.13 5597.58 111.97 -37.95 17.00 9182-6102 bd 15.72 515.23 9.95 [4.5] 17.12 141.91 7.57 -47.71 - 9193-12704 nbd 17.51 98.71 1.51 1.90 16.61 226.55 7.79 36.19 18.30 9193-9101 gbdbar 17.54 96.29 3.15 0.41 15.03 968.72 21.93 -15.54 17.49 9194-6101 gbd 17.15 138.59 5.93 0.56 16.20 332.51 10.88 -69.15 17.85 9194-6103 gbdbar 15.43 672.98 13.51 [5.0] 16.60 229.09 10.61 -69.81 17.45 9196-12703 gdbar - - - - 15.91 431.52 11.00 -55.33 18.65 9487-3702 gbdbar 17.21 130.62 1.02 1.75 16.54 242.19 17.56 -85.53 20.00 9487-9102 gbdbar 16.13 353.18 1.20 4.00 15.10 912.01 25.54 25.16 19.00 9497-12705 nbd 17.76 78.68 6.32 0.40 16.67 215.06 14.11 -75.27 17.00 9500-1901 - - - - - - - - - 9881-1902 bd 15.17 851.84 10.67 3.56 16.53 245.02 36.65 -86.68 - Cuadro 4.1: Propiedades fotométricas de los 47 AGNs tipo 1 obtenidas con Galfit. En la segunda columna se muestra el mejor modelo que se utilizó para realizar la descomposión siendo (detalles en el texto). Las columnas 3 - 6, se muestran los parámetros obtenidos del bulbo (si existe) tales como su magnitud aparente (m), flujo (F), radio efectivo (Re) e índice de Sérsic (n). Las columnas 7 -10 muestran los valores de los parámetros del disco (si existe) tales como su magnitud aparente, flujo, radio de escala (Rd) y ángulo de posición (P.A.). La columna 11 muestra la magnitud del modelo del núcleo (si es posible modelarlo). 70 Figura 4.2: Descomposición Estructural 2D (Bulbo/Disco/Núcleo) para la galaxia MaNGA-8550- 6103 con Galfit (Peng et al., 2010). Panel superior de izquierda a derecha: Imagen original en la banda r de la base de datos SDSS, Imagen con todas las fuentes espúreas enmascaradas, y el mejor modelo 2D de la distribución de brillo obtenido con Galfit. Panel inferior, de izquierda a derecha: Imagen residual (Imagen original - mejor modelo de Galfit), Imagen residual antes de sustraer la componente residual nuclear, y después de sustraer la componente residual nuclear. El flujo sustraído de esta componente nuclear es utilizado para corregir los colores, magnitudes absolutas y masas estelares de las galaxias anfitrionas (Ver Capitulo 5). central era muy prominente por lo que también se procedió a modelarla y sustraerla lo cual, permitió tener una estimación del flujo asociado con la fuente central y así tener una mejor estimacion de la masa estelar libre de la fuente central. Las abreviaturas mostradas siguen el siguiente código: g o n = modelo gaussiano o psf nuclear para ajustar la contribucion de brillo de una fuente puntual (AGN), b = bulbo, d = disco y bar = barra. Con estos parámetros, podemos definir un modelo analítico de brillo superficial de la galaxia anfitriona para utilizar en QDeblend3D. Por conveniencia, las barras se modelaron con un perfil Sérsic ya que QDeblend3D no puede aceptar un modelo más complejo como una barra de Ferrer. Se realizaron diversas pruebas para cada una de las galaxias ya que, además de poder construir el perfil de brillo superficial que requiere QDeblend3D para realizar la separación AGN-galaxia anfitriona, los diferentes parámetros que nos brinda Galfit nos pueden ayudar a estimar la masa de cada componente (ver Capitulo 5). En la figura 4.3 se muestra un ejemplo de como se sustrae la componente estelar con QDeblend3D en la misma galaxia 7815-6104. El recuadro superior izquier- 71 Figura 4.3: Extracción y ajuste de la fuente puntual nuclear en un cubo de datos IFS. QDeblend3D proveé un visualizador del cubo de datos interactivo para seleccionar parámetros y llevar a cabo el desacople (deblending) de forma iterativa. Es posible visualizar al mismo tiempo el cubo de datos correspondiente al AGN y a la galaxia huesped, así como sus espectros (recuadro inferior) para optimizar el proceso de desacople. 72 do corresponde al cubo de datos con las regiones seleccionadas para representar al AGN (cuadros rojos) y a la galaxia anfitriona (cuadros verdes). Una vez realizado el proceso iterativo para sustraer la PSF y de reconstruir el brillo superficial, el programa crea dos cubos de datos que se pueden vi- sualizar en el recuadro superior derecho. En el recuadro inferior se muestra el espectro del cubo de datos (línea negra) y el espectro del cubo individual (línea roja, en este caso del cubo de la galaxia anfitriona). Para la obtención de los parámetros de los AGNs, utilizamos el cubo de la PSF. 4.2. Starlight vs QDeblend3D Dado que tenemos dos resultados obtenidos con metodos diferentes, decidimos compararlos para tratar de entender las similitudes y diferencias. En la figura 4.4 se pueden ver los espectros residuales tanto de Starlight (línea azul) como de QDeblend3D (línea roja) para la galaxia 7815- 6104. El espectro observado se muestra con una línea negra. El espectro de la PSF se obtuvo al integrar los spaxels contenidos en los 3 segundos de arco centrales para ser consistentes con el espectro de Starlight. Lo primero que se puede destacar es el flujo del continuo del AGN que es similar en ambos resultados, sin embargo, en el caso de QDeblend3D, la pendiente del continuo es más pronunciada que la obtenida por Starlight. No obstante, esta diferencia no es notable en la región de 5100 Å que es la necesaria para estimar la masa del agujero negro supermasivo utilizando la ecuaión 1.1. En el resto de los 46 AGNs, las diferencias se pueden agrupar así como con las familias de AGNs. La figura 4.5 muestra la comparación de espectros para una galaxia de cada familia siguiendo el mismo código de colores que la figura 4.4. Para el caso de los AGN dominante (espectro superior de la figura 4.5), QDeblend3D muestra un mejor ajuste de la ley de potencias del AGN, caso contrario a Starlight que muestra un espectro plano. Esto se debe a que Starlight utiliza las líneas de absorción para realizar su mejor ajuste de poblaciones estelares pero al ser espectros dominados por puras líneas de emisión, el programa tiene problemas para modelar el espectro estelar así como su contribución. El ajuste con Starlight puede verse en el apéndice B donde el “mejor modelo” no recupera bien la forma del continuo observado. Para esta familia, QDeblend3D realiza mejor la separación. Para el caso intermedio (espectro de enmedio de la figura 4.5), tenemos espectros residuales bastante similares, tanto en la forma del continuo como de las líneas anchas, siendo el ejemplo mostrado, un caso donde la componente ancha de Hβ apenas es visible pero ambos programas pudieron rescatarla. Para esta familia, ambos programas dan resultados similares. Por último, el caso de una galaxia dominante (espectro inferior de la figura 4.5) donde notamos que ahora Starlight es el que muestra un mejor residual. Al ser un espectro dominado completamente por el espectro estelar, se espera un residual plano con líneas de emisión, resultado que vemos con Starlight pero no con QDeblend3D. De hecho, el resultado de éste muestra un continuo creciente hacia el rojo, el cual no tiene una razón 73 4000 4500 5000 5500 6000 6500 7000 Wavelength [Å] 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 F [1 0 16 er g cm 2 s 1 Å 1 ] MaNGA-7815-6104 Observed Spectrum Starlight Spectrum QDeblend3DSpectrum Figura 4.4: Comparación de los resultados obtenidos con Starlight y QDeblend3D para el espectro de la región nuclear de la galaxia MaNGA-7815-6104. De arriba a abajo: Espectro integrado ob- servado de la región nuclear (negro), espectro desacoplado del AGN obtenido con Starlight (azul) y el correspondiente con QDeblend3D (rojo). física que lo explique. La razón por el cual tiene problemas se debe a que al ser AGNs poco luminosos, no puede ajustar y quitar correctamente la fuerza de la única componente ancha visible (Hα), así como modelar su continuo. Para esta familia, Starlight realiza mejor la separación AGN + Galaxia Anfitriona. En el Apéndice C se muestran el resto de comparaciones de ambos espectros. Aunque notamos diferencias claras entre los resultados para 2 de las 3 familias de AGNs, se decidió utilizar ambos resultados para realizar el ajuste de las líneas de emisón. De esta forma podremos cuantificar de mejor forma estas diferencias y hacer un mejor cálculo de los parámetros de los núcleos activos. 4.3. Análisis espectral Para hacer la estimación de los parámetros definidos en el capítulo 1, se requieren modelar y ajustar las líneas de emisión cuya fuente sea el núcleo activo. Para ello se hacen las siguientes consideraciones: las líneas de emisión provenientes de regiones de formación estelar tienen un máximo de anchura de 300 km s−1 (Netzer, 2013). Una anchura mayor a dicho valor se considerará de origen AGN. En casos muy específicos se han observado líneas de emisión nebular aceleradas por la expansión de un radio lóbulo, alcanzando anchuras de hasta 500 km s−1 (O’Dea et al., 2002) y en simulaciones pueden alcanzar los ∼1000 km s−1 (Tanner y Weaver, 2022), por lo 74 A G N D o m in a n te In te r m e d io G a la x ia D o m in a n te Figura 4.5: Similar a la Figura 4.4 ahora ilustrando los resultados para la galaxia con espectro AGN dominante MaNGA-8135-1902 (panel superior), la galaxia con espectro de tipo Intermedio MaNGA-8549-12702 (panel intermedio) y la galaxia con espectro de galaxia dominante MaNGA- 8606-12701 (panel inferior). 75 que pueden llegar a confundirse con la componente delgada de Hα . Sin embargo, las diferentes propiedades físicas que se infieren de los núcleos activos solo necesitan de las características de las componentes anchas. Para discernir entre ambas componentes, se consideró que la componente delgada tenga anchos < 800 km s−1. Cualquiera de las gaussianas adicionales usadas para ajustar las líneas de Balmer Hα y Hβ con FWHM > 1000 km s−1 se consideró ancha. El FWHM utilizado para la estimación de la masa virial del agujero negro es el FWHM resultante de la suma de estas componentes gaussianas anchas (si es que hay más de una). Estimar la masa de un agujero negro con espectros de una sola época representa un gran reto ya que se debe descomponer el espectro y ajustar múltiples líneas de emisión sobrepuestas, entre las que se encuentran las componentes delgadas y las anchas. Para realizar esta tarea, se utilizó el sotfware Specfit (Kriss, 1994) de IRAF que proporciona una interfaz interactiva que ajusta al mismo tiempo una amplia variedad de líneas de emisión, líneas de absorción y el continuo para un espectro dado. Utilizando tanto los espectros de líneas de emisión de Starlight como de QDeblend3d, se rea- lizaron dos ajustes que corresponden a cada una de las regiones alrededor de las líneas de Balmer (Hβ y Hα) con las siguientes especificaciones (el método esta basado en Negrete et al., 2018 pero con modificaciones): El modelo incluye valores iniciales del continuo del espectro, las líneas delgadas, la compo- nente ancha de la respectiva línea de Balmer y la emisión de FeII. Utilizando simulaciones de espectros de AGN (Marziani et al., 2003) se estimó visualmente la emisión óptica mínima detectable de FeII en función del ancho de Hβ para diferentes intervalos de S/N. El templete puede visualizarse en la región de Hβ y Hα variando en intensidad y anchura. El ajuste del continuo incluye un modelo de ley de potencia. En algunos casos, el flujo del continuo no se encontraba cercano al 0 por lo que se tuvo que dar un valor inicial. El perfil de las líneas fue en su mayoría del tipo gaussiano. En casos muy contados, la com- ponente ancha tuvo que ser modelada con un perfil Lorentziano (ver p.ej. figura 3 de Sulentic et al., 2002). Los valores de los centroides de las líneas delgadas correspondieron al valor de la longitud de onda donde se da la emisión en un sistema en reposo. Para ello, los espectros deben ser corregidos por corrimiento al rojo antes de modelar las líneas. En el caso de las componentes anchas, este parámetro se dejó libre ya que la fuente de emisión no es la misma que la de las líneas delgadas. Así mismo, se tuvieron otro tipo de consideraciones para realizar el ajuste de las líneas: 76 Considerando que la fuente de todas las líneas delgadas es la NLR, primero se ajustó una línea prominente en cada región y el resto se fijaron al ancho que obtengan éstas líneas. Para la región de Hβ se utilizó [OIII]λ5007 y para la región de Hα , [NII]λ6584. En el caso de las lineas que son dobletes ([OIII] y [NII]), las líneas se fijaron con su respectivo par en separación y relación en flujo. En el caso del doblete de [SII], solo se fijo la separación entre las líneas. En el caso de las componentes anchas, el FWHM se dejó libre ya que su fuente de emisión proviene de la BLR. Por cada línea delgada, se contemplaron dos componentes gaussianas, en caso de que haya múltiples componentes, por ejemplo, una componente adicional de [OIII]λ5007 originada por vientos o una componente adicional de Hα debida a la emisión nebular. Por cada línea ancha, se contemplaron tres componentes gaussianas. En algunos casos, se puede observar tanto la componente proveniente de la BLR así como otras dos que pueden asociarse a un segundo agujero negro o a las componentes separadas, roja y azul, del disco de acreción (e.g. Peterson, 2006; Lewis et al., 2010; Storchi-Bergmann et al., 2017). El ajuste resultante debe, en su conjunto, asemejarse al espectro de emisión. En caso de que no se logre en una primera iteración, se procede a realizar una minimización utilizando un algoritmo de Marquardt, el cual realiza el ajuste de los datos, flujo vs longitud de onda, hasta encontrar los mejores parámetros de la función que minimizan la desviación con respecto al espectro observa- do. En caso de que el ajuste siga siendo malo después de la minimización, se procedió a realizar cambios en los parámetros iniciales. Se utilizó el estadístico χ2 para conocer la bondad del ajuste, considerando que el ajuste es bueno cuando este estadístico obtiene valores cercanos a 1. En la figura 4.6 se muestran los ajustes de las líneas de emisión de la galaxia 7815-6104, utili- zando tanto el espectro de Starlight (paneles superiores) como el espectro de QDeblend3D (paneles inferiores). De lado izquierdo se muestran los ajustes en la región de Hβ y de lado derecho los ajus- tes en la región de Hα . En todos los paneles se muestra el espectro de líneas de emisión (negro), el mejor ajuste (azul), las líneas delgadas (gris), las segundas componentes de las líneas delgadas (amarillo), las líneas anchas así como sus componentes extra (rojo) y la emisión de FeII (verde). Cada panel de ajuste viene acompañado de un panel inferior donde se restó al espectro de líneas de emisión el mejor ajuste obteniendo residuales bastante cercanos a cero. El eje X en la parte inferior muestra la velocidad sistémica centrada en el marco de reposo de la respectiva línea ancha y en la parte superior muestra la longitud de onda. En el eje Y se muestran los flujos, los cuales tienen una escala diferente debido a que el espectro de Starlight fue normalizado y no se corrigió por ese factor al momento de hacer el ajuste de líneas. Podemos ver en este caso particular múltiples componentes tanto para las líneas delgadas como para las líneas anchas. Los ajustes realizados en 77 el espectro de Starlight son los mismos que se implementaron en el de QDeblend3D salvo por la casi nula presencia de FeII en éste último. En el apéndice D se muestra el resto de los ajustes cuya descripción de casos particulares se tratará a continuación. 4.3.1. Casos comunes En la mayoría de los casos, las líneas de Balmer delgadas son fáciles de distinguir y de ajustar. Se tratará como casos comunes aquellos donde el ajuste de líneas de emisión se componen prin- cipalmente de: 1 componente ancha + 1 componente delgada por línea de emisión. Éstos casos se pueden describir como aquellos donde la NLR y BLR están bien definidas al encontrarse solo una componente por línea de emisión. Dentro de esta categoría, podemos ver algunos ejemplos como 8158-3704, 8940-12702 o 9487-3702 en la figura D.1 del apéndice D. Este es el modelo más común y está presente en la mayoría de los AGNs del grupo Galaxia Dominante. 4.3.2. Casos irregulares Sin embargo, hay otros casos en los que las líneas anchas son tan intensas que opacan a las líneas delgadas, lo que dificulta una identificación exitosa del FWHM virial apropiado. El perfil de esta línea no se ajusta correctamente con un ajuste gaussiano. En ocasiones es necesario el uso de dos perfiles gaussianos o uno de tipo lorentziano. De acuerdo al espacio de parámetros Eigenvector 1 (p.ej. Sulentic et al., 2000; Marziani et al., 2021), este AGN tiene las características para pertenecer a la población A debido al perfil de la línea ancha. Los AGNs de ésta población son en su gran mayoría radio callados, el FWHM de la componente ancha es menor a los 4000 km s−1 (Narrow Line Seyfert 1, NLS1) y presentan líneas de emisión de Fe II. Al no presentar las líneas delgadas de Hα y [NII]λ 6584, se utilizó [SII]λλ 6717,31 para estimar el FWHM y fijarlo para el resto de las componentes delgadas. Ejemplos de éste tipo de AGNs son 7991-1901 y 8135-1902 que pueden verse en la figura D.1 del apéndice D. 4.3.3. Casos con emisión de hierro (FeII) Los AGN suelen exhibir una emisión de FeII que consta de una gran cantidad de líneas indivi- duales en las regiones óptica y UV del espectro (p.ej. Kovačević et al., 2010). Estas líneas parecen mezclarse debido al ensanchamiento por la rotación del gas que las emite, y la magnitud de este ensanchamiento varía significativamente de una fuente a otra. La presencia de emisión de FeII en los intervalos del óptico y UV del espectro puede ser una complicación importante cuando se in- tenta medir con precisión los perfiles de línea. Por lo tanto, es crucial que el modelo utilizado para derivar los anchos de línea para las mediciones de masa de agujeros negros también tenga en cuenta la emisión cercana de FeII. 78 Starlight QDeblend3D Figura 4.6: El ajuste de las líneas de emisión para la galaxia MaNGA-7815-6104. Los paneles superiores muestran el ajuste al espectro obtenido con Starlight y los paneles inferiores al obtenido con QDeblend3D. Así mismo, de lado izquierdo se tienen los ajustes de la región de Hβ y de lado derecho los de la región de Hα . En cada ajuste se muestra: el espectro a ajustar (negro), el mejor ajuste (azul), las componentes delgadas (amarillo), las componentes anchas (rojo) y la emisión de FeII (verde). Debajo de cada ajuste se muestra un sub-panel que muestra los residuales de los mejores ajustes. 79 Las fuentes con una relación S/N baja normalmente tendrán pocas o ninguna señal de emisión de FeII; es probable que cualquier exceso de emisión de FeII se ajuste a la ley de potencia conti- nua. Por otro lado, los objetos dominados por la galaxia pueden tener residuales de la sustracción estelar que frecuentemente son confundidos con los multipletes de FeII (Bon et al., 2020). Algunos ejemplos pueden verse en 7977-9101, 8135-1902 o 8553-9102 de la figura D.1 en el apéndice D. 4.3.4. Casos con múltiples componentes anchas Por último, se tienen casos en los que se ve claramente una doble componente ancha, cada una desplazada al rojo y al azul respecto al marco de referencia sistémico. Estos son conocidos como “emisores de doble pico” y son en su mayoría radio emisores que están siendo vistos a una inclinación relativamente grande en dirección al radio jet (fuentes de radio de amplio espectro, Netzer, 2013). La fracción de AGNs con doble pico es muy pequeño, incluso más pequeño que la fración de AGNs radio emisores y solo han sido observados en núcleos activos de muy baja luminosidad. Los intentos más satisfactorios para ajustar perfiles de doble pico están basados en un modelo donde la fuente principal de ionización y calentamiento del gas está afuera del disco de acreción (modelos de disco)2. Algunos de estos modelos fueron propuestos por Sulentic et al., 1998 basados principalmente en el trabajo de Chen y Halpern, 1989, quienes fueron de los primeros en estudiar estos perfiles. Actualmente han habido avances signficativos en estos modelos incluyendo sistemas binarios de agujeros negros supermasivos (e.g. Peterson, 2006; Lewis et al., 2010; Storchi- Bergmann et al., 2017). Algunos ejemplos los podemos encontrar en 8549-12702, 8714-3704 o 9500-1901 en la figura D.1. 4.4. BPT vs método de cociente de flujos Las razones por las que se desarrolló una técnica diferente para encontrar AGNs Tipo 1 en lugar de utilizar los diagramas BPT (Baldwin et al., 1981) o el diagrama WHAN (Cid Fernandes et al., 2010) se encuentran mencionadas en el primer paper (ver 3.4). Una de ellas es la contaminación que puede producir el continuo estelar y las mismas componentes anchas en el flujo real de las líneas delgadas que se utilizan en estos diagramas. En la figura 4.7 (figura 6 del primer artículo) se muestran estos diagramas para las 4636 galaxias del MPL-7 de MaNGA. Las estrellas azules corresponden a los 47 AGNs tipo 1, las estrellas verdes a los AGNs tipo 2 seleccionados con los criterios de Sánchez et al., 2018 y los puntos grises son el resto de las galaxias. Los flujos de las líneas de emisión utilizadas para construir estos diagramas se obtuvieron del VAC de Pipe3D (Sánchez et al., 2016b). Para obtener estos flujos, el “pipeline” descompone los 2Actualmente no hay modelos completos de este tipo que expliquen satisfactoriamente todas las intensidades y perfiles de las líneas de emisión así como su patrón de varabilidad esperado para esta estructura. 80 S lo g (E W H α ) a b c d Figura 4.7: Diagramas BPT y WHAN para las 4636 galaxias del MPL-7. Los datos se obtuvieron del VAC de Pipe3D. mostrando los AGNs tipo 1 como estrellas azules y a los AGNs tipo 2 como estrellas verdes. El diagrama WHAN se muestra en la parte inferior derecha con el umbral AE(Hα) >1.5 Å como una línea discontinua. Las barras de error se muestran como cruces moradas. cubos de datos de cada galaxia en uno estelar y en otro de líneas de emisión. Esto lo logra haciendo una síntesis de población estelar a la par de un ajuste de líneas de emisión, spaxel por spaxel. No obstante, este ajuste de líneas de emisión, al ser automatizado, hace un ajuste de líneas delgadas de primer orden. Es decir, solo ajusta una componente delgada por línea de emisión sin considerar que puedan tener una segunda componente o se tenga la presencia de una componente ancha. En función de este ajuste de primer orden es que se obtuvieron los valores de los flujos por lo que puede discrepar del flujo real. Es por ello que, al visualizar la posición de los AGNs tipo 1 en estos diagramas, se puede observar que varios caen en la región de emisión compuesta (AGN+formación estelar) del diagrama de [NII] e incluso varios caen en la región de formación estelar. También en- contramos casos donde la componente ancha es tan intensa que opaca a las líneas delgadas por lo que no se pudieron graficar (ver p.ej. a 8135-1902 en la figura B.1). Si utilizamos los criterios tra- dicionales donde solo se ocnsideran las galaxias ubicadas por arriba de la línea de Kewley (Kewley 81 1.5 1.0 0.5 0.0 0.5 log (N[II] / H ) 1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 lo g (O [II I] / H ) Figura 4.8: Diagrama BPT de [NII]. En éste se observa la reubicación de los AGNs tipo 1 cuando se considera correctamente el flujo de las líneas delgadas. Las cruces representan el error promedio. et al., 2001), se perdería el 66% de nuestra muestra usando los diagramas BPT, y el 11% usando el diagrama WHAN (considerando un umbral de 3Å). Para el caso particular del diagrama de [NII], se rehizo este diagrama pero utilizando los flu- jos de las líneas delgadas obtenidos de nuestro análisis espectral con Specfit, es decir, después de sustraer el continuo estelar y las líneas anchas (ver sección 4.3). En la figura 4.8 se muestran como estrellas moradas a los AGNs tipo 1 con los flujos de Pipe3D y como estrellas verdes a los mismos AGNs pero con los flujos obtenidos con nuestro análisis espectral. Se agregaron flechas para visualizar la reubicación de cada AGN dentro de este diagrama. Podemos ver que algunos pasan de las regiones compuesta y de formación estelar a la región de AGN, por arriba de la línea de Kewley et al., 2001, quedando únicamente 6 en la región compuesta. Así mismo, se muestran otros dos AGNs tipo 1 con estrellas azules que se pudieron graficar después de sustraer la componente ancha que opacaba a las líneas delgadas. Este resultado demuestra que los diagramas de diagnóstico no funcionan correctamente para detectar AGNs tipo 1. Para hacer que lo hagan, hay que agregar pasos adicionales como sustrear el continuo estelar y modelar todo tipo de línea de emisión para considerar únicamente el flujo de la componente delgada. En cambio, el método que se desarrolló puede detectarlos utilizando directamente el espectro observado y sin pasos adicionales. 82 4.5. Variabilidad Uno de los aspectos más importantes de los núcleos activos es la alta variabiliadad que presentan en su espectro, el cual puede cambiar en cuestión de años. En el capítulo 3 se hizo una comparación entre nuestra muestra de AGNs tipo 1 y las de Stern y Laor, 2012; Oh et al., 2015; Liu et al., 2019 encontrando objetos cuyas componentes anchas eran visibles en los espectros de SDSS y ya no lo eran en los espectros de MaNGA, o viceversa. La razón es que la diferencia entre las observaciones de SDSS y MaNGA van de 3 a 16 años (con los espectros de DR7 de SDSS siendo los más viejos y los de DR15 los más recientes) por lo que hay tiempo suficiente para notar el cambio en la actividad nuclear. Storchi-Bergmann et al., 2003 le dieron seguimiento espectroscópico a un AGN variable realizando 24 observaciones durante 11 años demostrando que los tiempos de variabilidad son muy cortos. Comparando ambos espectros, se pudo realizar una caracterización de la variabilidad en nuestra muestra de AGNs tipo 1 cuyos resultados se describirán a continuación. 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o MaNGA-9487-9102 Figura 4.9: El espectro integrado de la región nuclear (en una apertura circular de 3 segundos de arco) del cubo de datos de la galaxia MaNGA-9487-9102 (amarillo) y el correspondiente espectro de una sola fibra obtenido en el catastro SDSS (púrpura). La diferencia de años entre observaciones es de 15 años (2002 SDSS DR15 - 2017 MaNGA). De lado izquierdo se tiene a la región de Hβ y de lado derecho a la región de Hα . 83 4.5.1. Objetos no variables Se buscaron los espectros ópticos de los 103 AGNs tipo 1 de nuestra muestra y otros 6 AGNs catalogados como tipo 1 por otros catálogos pero no por el nuestro. De éstos, solo se pudieron en- contrar ambos espectros en 96 galaxias, el resto no tiene observaciones espectroscópicas en SDSS. La comparación se realizó al sobreponer ambos espectros tanto en la región de Hα como en la de Hβ , para observar si hay un cambio notorio en las líneas de emisión, tanto delgadas como anchas. Dado que los espectros de SDSS son de una sola apertura a 3 segundos de arco y nuestros es- pectros de MaNGA se obtuvieron de integrar los spaxels dentro de los 3 segundos de arco centrales, consideramos que es una muy buena aproximación para realizar esta comparación y que la variabi- lidad encontrada es real y no debida a un efecto de instrumentación. De los 96 objetos, 15 (∼16%) no muestran cambios en la forma o intensidad de sus líneas anchas aunque algunos si tienen cam- bios en la intensidad de sus líneas delgadas. En la figura 4.9 se muestra a la galaxia 9487-9102 donde, a pesar de que hay una diferencia de 15 años, entre el espectro de MaNGA (línea amarilla, 2017) y el espectro de SDSS DR15 (línea púrpura, 2002), no se percibe un cambio como los que se mostrarán en las siguientes sub secciones. Estos objetos se pueden catalogar como AGNs con acreción constante dado el nulo cambio en su espectro. 4.5.2. Objetos variables en todo el espectro Se tiene una categoría para el cual notamos variabilidad tanto en la componente ancha de Hα como en la de Hβ . Constituyen el grupo más grande ya que de las 96 galaxias que se compararon, 43 (45%) tienen este tipo de variabilidad. Así mismo, notamos que este grupo se podía subdividir en objetos con un incremento en la actividad nuclear o un decremento de la actividad. Dado que los espectros de MaNGA son más recientes que los de SDSS, se clasificó como decremento cuando la intensidad de las líneas anchas era menor en el espectro de MaNGA que en el de SDSS. Si la intensidad es mayor en los espectros de MaNGA, entonces hablaremos de un incremento. En la figura 4.10 se muestran dos ejemplos de variabiliadad en ambas regiones. El panel izquier- do muestra los espectros de MaNGA-7815-6104 cuyos espectros se observaron en 2002 (SDSS DR15) y 2014 (MaNGA), mostrando un decremento de la actividad nuclear en un intervalo de 12 años de diferencia. El panel derecho muestra los espectros de MaNGA-9186-9101 con una dife- rencia de 9 años entre las observaciones (SDSS DR15 2008, MaNGA 2017 ) y donde se aprecia un incremento en la actividad nuclear. De los 43 objetos que muestran variabilidad en todo su espectro, 33 tienen un decremento y 10 tienen un incremento en la actividad nuclear. Las razones por las que se tienen estas fracciones serán objeto de estudio en el futuro. 84 4780 4900 6330 6563 6800 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o 4900 6330 6563 it ( ) MaNGA-7815-6104 MaNGA-9186-9101 Figura 4.10: Similar a la Figura 4.9 Panel Izquierdo: Galaxia MaNGA-7815-6104. El espectro de una sola fibra corresponde al catastro DR15 del SDSS con un intervalo de tiempo entre espectros de 12 años. Panel Derecho: Galaxia MaNGA-9186-9101. El espectro de una sola fibra corresponde al catastro DR15 del SDSS con un intervalo de tiempo entre espectros de 9 años. El panel izquierdo muestra un caso de decremento y el panel derecho un caso de incremento en la actividad nuclear. 4.5.3. Objetos variables en solo una región Así mismo, encontramos casos donde la variabilidad solo es evidente en una región lo cual evidenciaría que en algunos objetos, las regiones donde se emiten Hα y Hβ pueden ser diferentes. En la figura 4.11a se muestra la variabilidad solo en la región de Hα mientras que en la figura 4.11b se muestra la variabilidad solo en la región de Hβ . Los objetos que solo muestran variabi- lidad en la región de Hα son 31 de los cuales 24 tienen decremento en su actividad y 7 tienen un incremento. En cuanto a los objetos que solo varían en la región de Hβ , se tienen solo 3 objetos, 1 con decremento y dos con incremento. El porque se tiene una mayor de objetos con variación en Hα se debe porque gran parte de nuestra muestra tiene el espectro dominado por la galaxia anfi- triona (53 de las 103), lo cual no deja visualizar directamente a la componente ancha de Hβ (si la hay). También se debe a que la línea de Hα es tres veces más intensa que la línea de Hβ (Greene y Ho, 2005; Netzer, 2013), y al tratarse una muestra de AGNs de baja luminosidad, es complicado que se muestra dicha componente ancha. 4.5.4. Objetos encendidos y apagados Por último, se caracterizó un pequeño grupo de 4 objetos que muestran un apagado y encendido de la actividad nuclear. En la figura 4.12 se muestra un ejemplo de apagado (panel izquierdo) y encendido (panel de- 85 MaNGA-8714-3704 MaNGA-9193-9101 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o (a) Variabilidad en la región de Hα . MaNGA-8553-1901 MaNGA-9048-1902 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o (b) Variabilidad en la región de Hβ . Figura 4.11: Ejemplos de variabilidad en una solo región. Panel superior izquierdo: Galaxia MaNGA-8714-3704. El espectro de SDSS DR15 fue observado en 2013 y el de MaNGA en 2016, con un intervalo de tiempo entre espectros de 3 años. Panel superior derecho: Galaxia MaNGA- 9193-9101. El espectro SDSS DR7 fue observado en el 2000 mientras que el de MaNGA en 2016 con un intervalo de tiempo entre espectros de 16 años. Panel inferior izquierdo: Galaxia MaNGA- 8553-1901. El espectro de SDSS DR7 fue observado en 2002 y el de MaNGA en 2016, con un intervalo de tiempo entre espectros de 14 años. Panel superior derecho: Galaxia MaNGA-9048- 1902. El espectro SDSS DR7 fue observado en el 2005 mientras que el de MaNGA en 2017 con un intervalo de tiempo entre espectros de 12 años. Al igual que en 4.9 El panel izquierdo muestra un caso de decremento y el panel derecho un caso de incremento en la actividad nuclear. 86 MaNGA-8998-12705 MaNGA-8992-3702 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o 4786 5011 6310 6607 6918 Longitud de Onda (Å) Región de HαRegión de Hβ F lu jo A rb it ra ri o Figura 4.12: Panel izquierdo: Galaxia MaNGA-8998-12705. El espectro de SDSS DR7 fue obser- vado en 2003 y el de MaNGA en 2017, con un intervalo de tiempo entre espectros de 14 años. Panel superior derecho: Galaxia MaNGA-8992-3702. El espectro SDSS DR7 fue observado en el 2002 mientras que el de MaNGA en 2017 con un intervalo de tiempo entre espectros de 15 años. El panel izquierdo es un ejemplo de apagado y el panel derecho un ejemplo de encendido en la actividad nuclear. recho) de la actividad nuclear. Están clasificados de esta forma ya que, en el caso de los 2 objetos que consideramos apagados, los catálogos de SDSS (Stern y Laor, 2012; Oh et al., 2015; Liu et al., 2019) los tienen clasificados como AGNs tipo 1 pero nuestro método y con el posterior análisis uti- lizando diagramas BPT, no logramos clasificarlas como AGN. Para los casos de encendido ocurrió lo opuesto aunque son considerados marginales por la apenas visible presencia de la componente ancha de Hα . Finalmente, la fracción de objetos encontrados que muestran un cierto grado de variabilidad es del 84% de 96 AGNs tipo 1, la cual, es una muestra muy grande y se le dará seguimiento en el futuro. Una galaxia en particular ya ha sido observada cuatro veces y fue presentada en el primer artículo (Cortes-Suárez et al., 2022) en un apéndice. Se trata de MaNGA-8714-3704 y es una galaxia especial porque muestra 3 componentes anchas que podrían estar relacionadas con la región de líneas anchas y el disco de acreción del AGN. La figura 4.13 muestra cuatro espectros en la región de Hα de la galaxia 8714-3704 obser- vados en diferentes años. En ella, podemos notar la presencia de múltiples componentes anchas cuya intensidad ha variado en un intervalo de 15 años. Otro objeto que está en estudio y que mues- tra el mismo espectro es la galaxia UNAM-KIAS 613 (Lacerna et al., 2016), en la cual estamos explorando modelos de disco de acreción y esperamos publicar pronto. 87 Longitud de Onda MaNGA-8714-3704 F lu jo A rb it ra ri o DR7 DR15 MaNGA OAN-SPM Figura 4.13: Comparación de cuatros espectros de la galaxia MaNGA-8714-3704 en la región de Hα . Las diferentes líneas corresponden a diferentes observaciones realizadas por SDSS (DR7 ne- gro, DR15 púrpura), MaNGA (azul) y por nosotros en el OAN-SPM (amarillo). El espectro del OAN-SPM forma parte de un programa de seguimiento observacional de este tipo de objetos. Esta figura se encuentra también en Cortes-Suárez et al., 2022. 4.6. Estimación de parámetros de los AGNs Tipo 1 Después de realizar el mejor ajuste de los perfiles de línea de emisión, Specfit (Kriss, 1994) proporciona una tabla con los parámetros del ajuste: la ley de potencias utilizada, la intensidad de las líneas de Fe II (si es que están presentes) y el flujo, el valor del centroide y el FWHM virial de todas las líneas de emisión ajustadas. En la Tabla 4.2 se reportan únicamente los utilizados pa- ra estimar la masa del agujero negro supermasivo y el cociente de Eddington. Para estimar las luminosidades de la componente ancha de Hα y del continuo a 5100 Å, se utilizó el flu- jo estimado del ajuste con Specfit y se calculó su distancia lumínica con la ecuación 1.4. Esta ecuación funciona bien para dar un estimación de la distancia a la que se encuentran los obje- tos de bajo corrimiento al rojo como las de la muestra (z<0.15). Para comprobarlo, se estimó de otras dos formas diferentes notando pequeñas diferencias que están dentro de los errores considerados. Este análisis se puede ver en el apéndice A. Debido a que los espectros residuales de Starlight y QDeblend3D pueden ser diferentes, se decidió realizar una comparación de ambos graficando los FWHM de Hα y Hβ de las líneas anchas, así como la luminosidad del continuo del AGN a 5100Å. La figura 4.14 muestra en la abscisa los valores obtenidos con el espectro de Star- 88 light y en la ordenada los valores obtenidos con el de QDblend3D. Para los AGNs con múltiples componentes se hizo la suma cuadrática de los FWHM para tener un valor representativo, es decir: FWHM = √ FWHM1 2 +FWHM2 2 +FWHM3 2 (4.1) Figura 4.14: Diagramas donde se comparan los parámetros de las líneas anchas obtenidos con los espectros de Starlight y QDeblend3D para la muestra de 47 AGNs tipo 1. Panel izquierdo: FWHM de la línea ancha de Hα estimada con el espectro de Starlight (abscisa) y con el espectro de QDeblend3D (ordenada). Panel central: Lo mismo que en el panel izquierdo pero para la línea ancha de Hβ . Panel derecho: El logaritmo de la luminosidad en el continuo a 5100Å. Las líneas grises representan la relación 1:1 mientras que las líneas rojas representan el mejor ajuste lineal. Los símbolos de colores representan al grupo que pertenece cada AGN de acuerdo a su clasificación en la sección 3.3: AGN dominante (púrpura), intermedio (verde) y galaxia dominante (azul). Salvo en casos muy puntuales, los ajustes demuestran resultados similares. Las líneas gri- ses muestran la relación 1:1 mientras que las líneas rojas al mejor ajuste lineal. Para el caso del FWHM(Hα) la pendiente tiene un valor de 0.95±0.06 mientras que para el FWHM(Hβ ) ésta tiene un valor de 0.92±0.07, ambos valores muy cercanos a 1 y con un R2 de 0.89 y 0.86 respectiva- mente. En el caso de las luminosidades a 5100 Å tenemos una mayor dispersión y esto se debe a que los continuos mostraban muchas diferencias en los casos AGN Dominante (Starlight falla) y Galaxia Dominante (QDeblend3D falla). La pendiente del mejor ajuste lineal es de 0.71±0.11 con un R2 = 0.52. Aún así la tendencia creciente es evidente. Para darle solución a las fallas, se tiene que considerar un nuevo código. Una modificación a QDeblend3D donde se mejore la construcción de la PSF utilizando únicamente la componente ancha de Hα puede ser una buena solución. Otro resultado que podemos notar es el amplio intervalo de valores encontrados de FWHM en esta muestra de AGNs Tipo 1, que va de los 1000 a 11,000 km s−1. Para el caso del FWHM(Hα) 89 Starlight QDeblend3D MaNGA-ID Log L5100 FWHMHα FWHMHβ Log LHαBC Log L5100 FWHMHα FWHMHβ Log LHαBC 7815-6104 42.40±0.54 5337.70±7.07 5175.86±22.56 42.14±0.67 43.13±0.67 5358.56±16.44 5176.23±10.21 42.36±0.74 7968-3701 41.72±0.59 2218.64±1.74 2503.56±8.22 40.47±0.66 42.18±0.63 2517.89±41.61 2504.19±8.62 40.36±0.73 7972-3704 41.73±0.65 5001.18±1.86 4201.38±1.96 40.31±0.67 42.49±0.68 5008.45±3.41 4203.78±5.06 40.58±0.72 7977-9101 42.01±0.69 1645.61±1.13 2200.59±3.67 41.15±0.69 42.55±0.62 1669.58±13.04 2054.84±6.65 41.33±0.71 7991-1901 45.03±0.68 1591.39±6.83 2297.73±4.72 43.47±0.68 - - - - 7991-6104 40.88±0.44 4047.17±4.62 - 40.14±0.63 41.98±0.68 4045.79±4.11 - 40.59±0.72 8132-6101 42.24±0.49 4986.84±6.64 5832.40±11.11 41.38±0.56 43.62±0.66 5580.93±7.01 - 41.65±0.77 8135-1902 44.32±0.67 1853.20±35.87 2336.14±6.39 43.29±0.67 44.44±0.66 1806.05±13.81 2306.49±28.20 43.49±0.76 8144-3702 42.04±0.41 2520.41±3.70 - 41.09±0.54 42.77±0.57 2551.31±16.64 - 41.41±0.66 8158-3704 41.87±0.42 5919.97±1.70 6008.98±4.54 41.14±0.68 42.00±0.53 5969.53±4.28 7515.61±26.98 41.33±0.73 8241-9102 41.72±0.59 4020.83±3.13 - 40.66±0.63 - - - - 8320-6101 40.28±0.17 2537.80±7.01 2506.81±7.77 39.81±0.58 41.12±0.41 2633.70±6.57 3001.90±0.00 40.36±0.71 8326-6102 42.96±0.68 2749.74±1.08 2908.09±2.97 41.57±0.68 43.28±0.68 2918.02±6.88 2926.75±10.60 41.83±0.74 8341-12704 41.49±0.68 3220.95±3.23 3273.91±5.77 40.73±0.67 42.28±0.69 3201.84±3.20 5181.91±14.93 40.86±0.72 8446-1901 41.69±0.66 2303.10±1.71 2999.99±3.99 40.48±0.69 39.84±0.27 2336.93±12.43 2948.96±51.45 40.64±0.71 8466-3704 41.43±0.15 6786.70±7.28 10504.57±18.99 41.91±0.62 43.43±0.67 9028.05±19.33 8848.94±31.11 42.26±0.76 8547-12701 41.58±0.56 6413.39±9.06 - 40.56±0.51 42.01±0.62 6000.03±14.28 - 40.78±0.72 8549-12702 41.91±0.62 4619.39±2.77 3960.04±12.65 41.39±0.68 42.07±0.64 4618.02±20.04 3969.97±22.27 41.56±0.72 8553-1901 43.44±0.69 9487.28±37.50 8697.64±15.80 42.26±0.68 43.37±0.69 9515.54±19.61 8865.39±52.38 42.42±0.72 8553-9102 42.34±0.68 5393.52±1.59 5392.72±11.90 41.26±0.67 42.87±0.67 5477.79±14.13 5510.70±38.73 41.52±0.74 8603-6101 40.65±0.11 2513.07±2.18 1801.74±5.91 40.18±0.67 42.29±0.69 2451.15±7.41 1807.03±80.93 41.03±0.72 8606-12701 41.27±0.26 7500.00±2.18 - 40.65±0.66 42.81±0.67 7500.00±0.00 - 41.09±0.73 8615-3701 42.68±0.67 3828.26±1.98 4819.87±6.64 41.42±0.67 - - - - 8713-9102 42.52±0.69 1090.45±1.10 1351.32±1.92 41.29±0.69 42.94±0.66 1176.09±5.51 1618.20±5.33 41.47±0.72 8714-3704 41.46±0.03 11100.82±5.92 9556.69±16.63 41.54±0.65 41.81±0.48 9984.64±23.84 9573.11±76.73 41.62±0.73 8718-12701 41.59±0.52 7284.49±2.64 - 40.33±0.65 42.26±0.65 7280.34±2.14 - 40.84±0.73 8725-9102 41.71±0.67 5725.71±2.02 5735.67±8.78 40.71±0.67 42.59±0.68 3203.56±3.39 4997.24±6.80 41.01±0.73 8940-12702 41.49±0.63 5123.08±3.18 - 40.99±0.68 42.56±0.63 6198.61±8.69 - 41.28±0.71 8978-6104 41.32±0.37 7142.83±5.22 - 40.59±0.61 - - - - 8983-3704 42.37±0.68 2785.30±2.78 2559.76±6.24 41.15±0.67 42.57±0.66 2795.85±4.78 2561.75±12.35 41.25±0.73 8990-12705 40.81±0.02 2015.24±4.02 - 39.89±0.61 42.00±0.65 2212.20±2.42 - 40.01±0.72 8992-3702 41.40±0.69 3318.44±2.65 3269.96±3.83 40.11±0.67 41.56±0.63 3306.10±27.94 3359.92±34.79 40.39±0.71 9000-1901 41.95±0.69 5726.43±17.34 6245.06±4.49 41.46±0.69 41.85±0.69 5734.95±20.20 6257.03±27.11 41.60±0.71 9036-6101 41.70±0.65 2499.84±1.69 3204.05±2.88 40.50±0.66 42.37±0.64 2496.78±4.31 3205.10±6.50 40.79±0.73 9048-1902 42.51±0.68 4759.48±0.81 5063.22±4.22 41.34±0.66 42.50±0.67 2704.71±11.58 3501.39±10.47 41.47±0.73 9181-12702 41.71±0.57 2494.19±4.17 - 40.63±0.61 42.35±0.68 2504.30±8.42 4203.15±14.69 40.90±0.72 9182-6102 41.72±0.60 4004.58±1.94 - 40.08±0.64 42.11±0.66 4005.92±6.59 1199.56±53.36 40.21±0.72 9193-12704 43.19±0.66 4334.88±14.97 4270.10±7.07 42.52±0.67 43.65±0.56 4315.43±12.55 4284.81±13.99 42.62±0.76 9193-9101 41.58±0.64 7948.36±23.25 4206.66±5.47 41.11±0.66 - - - - 9194-6101 42.19±0.51 3454.61±1.43 2300.40±1.88 40.90±0.63 - - - - 9194-6103 41.17±0.17 6466.97±8.91 - 40.38±0.59 41.93±0.67 6333.33±28.83 5204.99±83.58 40.81±0.72 9196-12703 41.56±0.02 4496.41±3.46 - 41.02±0.65 42.65±0.63 4501.55±6.46 - 41.18±0.74 9487-3702 41.71±0.45 4503.41±10.80 5001.56±5.18 41.03±0.63 42.60±0.67 4504.82±3.44 5001.95±3.78 41.34±0.73 9487-9102 43.11±0.62 1778.26±2.46 1708.96±4.74 42.50±0.68 - - - - 9497-12705 43.99±0.67 9417.32±65.60 9718.58±48.01 43.10±0.66 44.03±0.64 9437.50±52.23 9720.34±1578.18 43.27±0.76 9500-1901 43.33±0.64 4848.36±3.54 6080.83±84.36 42.70±0.67 - - - - 9881-1902 40.93±0.63 2338.90±7.70 - 39.69±0.45 41.23±0.48 2355.90±7.82 1600.30±3.87 40.03±0.71 Cuadro 4.2: Parámetros de las líneas de emisión estimadas con Specfit. Se reportan el logaritmo de las luminosidades del continuo en 5100Å en unidades de erg s−1 Å−1, el FWHM de las líneas anchas de Hα y Hβ (si está presente) en km s−1, así como el logaritmo de la luminosidad de la línea ancha de Hα en unidades de erg s−1, tanto para el espectro de Starlight como para el espectro de QDeblend3D. 90 el valor más pequeño es de ∼1100 km s−1 que pertenece a la galaxia 8713-9102 la cual es una NLSy1. El valor más alto encontrado es de ∼11,100 km s−1, el cual corresponde a la galaxia 8714-3704. Este AGN muestra 3 componentes anchas pudiendo ser producto de la dinámica de la BLR y del disco de acreción. En el caso del FWHM(Hβ ), el valor más pequeño encontrado es de ∼1200 km s−1 para la galaxia 9182-6102, aunque esta componente solo es visible en el espectro de QDeblend3D. Le sigue 8713-9102 con un FWHM(Hβ )∼1350 km s−1 cuya componente si es visible en ambos espectros. El valor más alto encontrado es de ∼10,500 km s−1 en la galaxia de 8466-3704, la cual muestra dos componentes anchas de Hβ . Nuevamente, estas componentes pueden ser visualizadas en la figura D.1. En el caso de las luminosidades del continuo a 5100Å, están cubren un intervalo en escala de logaritmo de 39.8 a 45 erg s−1. Estos valores corresponden a AGNs de luminosidad baja a intermedia lo cual corresponde con el tipo de muestra obtenido ya que estos AGNs tienen un bajo corrimiento al rojo, aunque los objetos con luminosidades mayores a 44 ya entran dentro de la categoría de luminosos y eso da indicios a que estos AGNs acretan grandes cantidades de gas. Estos resultados nos indican que, aunque se trate de una muestra de AGNs Tipo 1 de baja luminosidad y a bajo corrimiento al rojo, la dinámica del gas que produce estas líneas es tan variada e intensa, que es comparable a la observada en cuasares, que son los AGNs más lejanos y luminosos que han sido observados. 4.6.1. La Masa de los Agujeros Negros Con los datos mostrados en la sección anterior, se procedió a estimar los parámetros observables de un núcleo activo. Para empezar, se estimó la masa del agujero negro supermasivo con la ecuación 1.1 de Vestergaard y Peterson, 2006 (VP06) mostrada en el capítulo 1. Esta fórmula require del FWHM(Hβ ) de la componente ancha y de la luminosidad en 5100 Å, cantidades que se encuentran en la tabla 4.2. Sin embargo, no todos los AGNs tienen la línea ancha de Hβ , solo 33 fueron encontradas en los espectros de Starlight (70%) y 30 en los espectros de QDeblend3D (64%). Para los casos donde esta línea no fue visible utilizamos la relación de Shen et al., 2008, la cual nos da un estimado de la anchura que tendría esta línea a partir de la de Hα . FWHM(Hβ ) 103km s−1 = (1,16±0,02) ( FWHM(Hα) 103km s−1 )0,99±0,02 (4.2) En la tabla 4.3 se reporta la masa de los agujeros negros supermasivos para los 47 AGNs Tipo 1. Dado que en la sección anterior notamos que los FWHM estimados con los espectros de Starlight y QDeblend3D no difieren demasiado, se estimó individualmente la masa y reportar el promedio de ambas cantidades. Por otro lado, dado que en esta muestra todas las galaxias si tienen la compo- nente ancha de Hα , utilizamos la relación de Greene y Ho, 2005 (GH05) también para hacer esta estimación. La ecuación 1.2 requiere del FWHM(Hα) y la luminosidad de la línea ancha de Hα , ambas cantidades reportadas en la tabla 4.2. 91 MaNGA-ID z DLum log(MBH(VP06)) log(MBH(GH05)) 7815-6104 0.0807 375.80±39.43 7.72±0.07 7.75±0.05 7968-3701 0.0515 235.73±24.34 6.68±0.07 5.98±0.06 7972-3704 0.0425 193.12±19.84 7.21±0.06 6.67±0.05 7977-9101 0.0266 119.67±12.18 6.71±0.06 6.13±0.05 7991-1901* 0.0930 436.63±46.07 8.15±0.05 7.37±0.06 7991-6104 0.0282 127.14±12.94 6.96±0.07 6.43±0.05 8132-6101 0.1294 620.65±66.62 7.94±0.07 7.33±0.06 8135-1902 0.1180 562.23±60.04 7.83±0.06 7.45±0.06 8144-3702 0.0979 376.06±48.73 7.04±0.08 6.52±0.07 8158-3704 0.0569 261.14±27.03 7.53±0.08 7.27±0.05 8241-9102* 0.0665 307.33±31.98 7.10±0.06 6.59±0.06 8320-6101 0.0266 119.65±12.16 6.14±0.13 5.87±0.06 8326-6102 0.0704 325.90±33.98 7.40±0.06 6.88±0.05 8341-12704 0.0303 137.00±13.96 7.08±0.06 6.47±0.05 8446-1901 0.0237 106.35±10.79 6.24±0.09 6.05±0.05 8466-3704 0.1072 507.76±53.95 8.10±0.11 8.00±0.05 8547-12701 0.0449 204.53±21.03 7.50±0.07 6.99±0.06 8549-12702 0.0433 197.32±20.27 7.10±0.06 7.19±0.05 8553-1901 0.0302 136.45±13.90 8.50±0.06 8.32±0.05 8553-9102 0.0737 341.79±35.70 7.69±0.06 7.28±0.05 8603-6101 0.0312 140.82±14.36 6.16±0.13 6.13±0.05 8606-12701 0.0633 292.01±30.33 7.79±0.09 7.27±0.05 8615-3701* 0.0618 284.70±29.55 7.62±0.05 6.98±0.05 8713-9102 0.0332 150.00±15.31 6.62±0.06 5.87±0.05 8714-3704 0.0517 236.61±24.42 7.69±0.15 7.98±0.05 8718-12701 0.0499 228.23±23.53 7.71±0.07 7.08±0.05 8725-9102 0.0491 224.14±23.10 7.44±0.06 6.77±0.05 8940-12702 0.0267 120.43±12.25 7.54±0.06 7.17±0.05 8978-6104* 0.0493 225.36±23.23 7.39±0.09 7.07±0.06 8983-3704 0.0621 286.04±29.69 6.96±0.06 6.58±0.05 8990-12705 0.0372 168.84±17.28 6.38±0.14 5.61±0.06 8992-3702 0.0264 118.95±12.09 6.69±0.06 6.19±0.05 9000-1901 0.0207 92.80±9.40 7.45±0.05 7.41±0.05 9036-6101 0.0598 275.31±28.54 6.94±0.06 6.16±0.05 9048-1902 0.0503 230.03±23.72 7.41±0.06 6.92±0.05 9181-12702 0.0408 185.56±19.03 7.00±0.06 6.23±0.06 9182-6102 0.0403 182.88±18.75 7.19±0.06 6.30±0.05 9193-12704 0.1074 508.77±54.06 7.88±0.06 7.75±0.05 9193-9101* 0.0451 205.35±21.11 6.95±0.05 7.46±0.06 9194-6101* 0.0840 392.46±41.22 6.73±0.07 6.59±0.06 9194-6103 0.0308 138.99±14.17 7.27±0.11 6.98±0.06 9196-12703 0.0819 376.49±40.01 7.38±0.14 6.95±0.05 9487-3702 0.0538 246.66±25.49 7.39±0.07 6.99±0.05 9487-9102* 0.0410 186.26±19.10 6.93±0.05 6.92±0.05 9497-12705 0.1170 557.19±59.47 8.89±0.11 8.80±0.05 9500-1901* 0.0508 232.40±23.97 8.14±0.06 7.93±0.05 9881-1902 0.0270 121.63±12.37 6.31±0.07 5.66±0.07 Cuadro 4.3: Estimación de las masas de los agujeros negros supermasivos para la muestra de AGNs Tipo 1. La distancia lumínica se muestra en Mpc y las masas en escala de logaritmo. Se utilizaron las relaciones VP06 y GH05 para hacer este cálculo. Las galaxias con asterisco (*) son aquellas a las que no se pudo obtener su espectro con QDeblend3D. 92 Figura 4.15: Masas de los agujeros negros supermasivos estimadas con las relaciones de Vester- gaard y Peterson, 2006 (abscisa) y de Greene y Ho, 2005 (ordenada) para los 47 AGNs tipo 1. La línea gris representa la relación 1:1 mientras que la línea roja muestra nuestro mejor ajuste lineal. Los símbolos de colores representan al grupo que pertenece cada AGN de acuerdo a su clasifica- ción en la sección 3.3: AGN dominante (púrpura), intermedio (verde) y galaxia dominante (azul). La cruz púrpura representa el valor promedio de los errores sistemáticos de las masas. Finalmente, en la tabla 4.3 se reportan las masas de los agujeros negros estimadas con ambas relaciones. Éstas se obtuvieron de hacer un promedio entre las masas estimadas con los espectros de Starlight y las masas estimadas utilizando los espectros de QDeblend3D. El hacer esto nos da una dispersión promedio de ∼0.18 dex para GH05 y de ∼0.37 dex para VP06. En promedio, los errores típicos de las masas encontrados van de los ±0.05 dex con la relación de GH05 a los ±0.07 dex con la relación de VP06. No obstante, no se está considerando la dispersión antes mencionada y tampoco las desviaciones intrínsecas de cada método. Éstas son ±0.20 dex para la relación de GH05 y de ±0.43 dex para la de VP06. Haciendo una suma cuadrática, los errores promedios finales para las masas estimadas son de ±0.27 dex para GH05 y de ±0.57 dex para VP06. En los casos donde no se pudo obtener el espectro de QDeblend3D, se reportó la masa estimada con los espectros de Starlight. En la figura 4.15 se muestra la comparación de ambos resultados. El mejor ajuste lineal tiene 93 Figura 4.16: En esta figura se muestra a la galaxia MaNGA-8320-6101 de lado izquierdo, la cual, hospeda al agujero negro supermasivo con menos masa mientras que, de lado derecho, se muestra a la galaxia MaNGA-9497-12705 que es la que hospeda al de mayor masa en esta muestra. Los hexágonos púrpuras respresentan el campo de visión (FoV) de las observaciones IFS del proyecto MaNGA. una pendiente de 1.074±0.074 con un R2=0.83. En esta figura podemos ver que la relación de VP06 nos da valores 0.5 dex más grandes que la relación de GH05, especialmente para los agujeros negros menos masivos. Salvo ese detalle, la relación tiene una pendiente muy cercana a 1 por lo que ambos indicadores son buenos para hacer este cálculo. En cuanto a los valores obtenidos, tenemos que con la relación de VP06, la menor masa encontrada es de ∼6.14 y corresponde a la galaxia 8320-6101 mientras que la masa más alta encontrada es de ∼8.89 y se encuentra en 9497-12705. Con la relación de GH05, se encontró una masa mínima de ∼5.61 en la galaxia 8990-12705 y la galaxia con el agujero negro más masivo igual se encuentra en 9497-12705 con una masa de ∼8.80. Con estos resultados se concluye que la masa de los agujeros negros supermasivos de esta muestra de AGNs Tipo 1 cubre un intervalo de 5.61 a 8.89 en escala de logaritmo. Éste intervalo de masas cae dentro del rango de baja masa e intermedios. En la figura 4.16 se muestran las galaxias 8320-6101 y 9497-12705, las galaxias huesped de los agujeros negros supermasivos con menor y mayor masa de esta muestra, respectivamente. Al compararlas, se puede notar un núcleo menos brillante y la forma de la galaxia más definida en el caso menos masivo. Para el más masivo, el núcleo es más brillante que la galaxia huesped y la forma de ésta no esta bien definida por baja visibilidad. Se pueden apreciar algunas colas de marea, posiblemente relacionado a un proceso de fusión entre galaxias. Todas estás propiedades se explorarán en el siguiente capítulo y el como afectan la actividad nuclear. 94 Hα GH05Hβ VP06 Figura 4.17: Distribución de los cocientes de Eddington usando la MBH estimada con VP06 (iz- quierda) y GH05 (derecha). La línea negra es el total de la muestra, la azul representa los objetos galaxia dominante, la verde los intermedios y la púrpura los AGN dominante. 4.6.2. Cociente de Eddington A partir de las masas de los agujeros negros, se pueden estimar otros parámetros relacionados con la actividad nuclear, para conocer el estado de la acreción de gas en el agujero negro superma- sivo. La acreción de material en objetos masivos y la liberación de energía gravitacional asociada, son fuentes importantes de radiación en astrofísica. Las dos cantidades fundamentales que están relacionadas con estos procesos son la Luminosidad de Eddington y el Cociente de Eddington y dependen fuertemente de la geometría (acreción esférica o no esférica). En el caso de un AGN, el objeto masivo se trata del agujero negro supermasivo en donde cae gas completamente ionizado. Este gas de partículas, localizado a una distancia r del agujero negro con masa MBH , esta siendo sometido a dos fuerzas. La primera es la que ejerce la presión de radiación que actúa sobre una par- tícula de gas que evita que caiga hacia la fuente puntual, fr, y la segunda es la fuerza gravitacional, fg, que ejerce el agujero negro por partícula. Una acreción esférica del gas completamente ionizado hacia la fuente central se dará siempre que fg> fr. Entonces, el requerimiento mínimo para que se dé la acreción, fg= fr, nos permite definir a la luminosidad de Eddington como: LEdd = 4πcGMBHµmp σT ≈ 1,5×1038 (MBH/M⊙) erg s−1 (4.3) donde µ es el peso molecular promedio y σT la sección eficaz de Thomson pero se puede escalar directamente con la masa del agujero negro. Esta luminosidad es la máxima permitida que 95 MaNGA-ID Lbol LEdd(VP) LEdd(GH) REdd(VP) REdd(GH) 7815-6104 44.38 45.90 45.93 0.031 0.028 7968-3701 41.63 44.86 44.16 0.001 0.003 7972-3704 42.21 45.39 44.85 0.001 0.002 7977-9101 42.15 44.88 44.31 0.002 0.007 7991-1901 44.37 46.32 45.54 0.011 0.067 7991-6104 42.38 45.13 44.61 0.002 0.006 8132-6101 43.16 46.12 45.50 0.001 0.005 8135-1902 44.86 46.01 45.63 0.072 0.173 8144-3702 42.31 45.22 44.70 0.001 0.004 8158-3704 42.35 45.71 45.45 0.000 0.001 8241-9102 42.38 45.27 44.77 0.001 0.004 8320-6101 41.44 44.31 44.05 0.001 0.002 8326-6102 43.19 45.58 45.05 0.004 0.014 8341-12704 42.60 45.26 44.65 0.002 0.009 8446-1901 41.88 44.42 44.22 0.003 0.005 8466-3704 43.46 46.27 46.18 0.002 0.002 8547-12701 42.35 45.68 45.17 0.000 0.002 8549-12702 42.24 45.28 45.36 0.001 0.001 8553-1901 44.34 46.68 46.50 0.005 0.007 8553-9102 43.66 45.86 45.46 0.006 0.016 8603-6101 41.98 44.33 44.31 0.004 0.005 8606-12701 42.55 45.97 45.45 0.000 0.001 8615-3701 42.81 45.79 45.16 0.001 0.005 8713-9102 42.83 44.79 44.05 0.011 0.061 8714-3704 42.89 45.87 46.16 0.001 0.001 8718-12701 42.55 45.88 45.26 0.000 0.002 8725-9102 42.57 45.62 44.94 0.001 0.004 8940-12702 42.83 45.72 45.34 0.001 0.003 8978-6104 41.81 45.56 45.25 0.000 0.000 8983-3704 42.81 45.14 44.75 0.005 0.011 8990-12705 42.65 44.56 43.79 0.012 0.072 8992-3702 42.06 44.87 44.36 0.002 0.005 9000-1901 42.81 45.63 45.59 0.002 0.002 9036-6101 43.36 45.11 44.34 0.018 0.106 9048-1902 43.10 45.59 45.09 0.003 0.010 9181-12702 42.40 45.18 44.40 0.002 0.010 9182-6102 42.87 45.37 44.47 0.003 0.025 9193-12704 43.84 46.06 45.92 0.006 0.008 9193-9101 42.25 45.12 45.64 0.001 0.000 9194-6101 42.21 44.91 44.77 0.002 0.003 9194-6103 41.41 45.44 45.15 0.000 0.000 9196-12703 42.70 45.56 45.12 0.001 0.004 9487-3702 42.87 45.56 45.17 0.002 0.005 9487-9102 43.93 45.10 45.09 0.068 0.070 9497-12705 45.19 47.07 46.97 0.013 0.017 9500-1901 43.83 46.32 46.10 0.003 0.005 9881-1902 40.98 44.49 43.83 0.000 0.001 Cuadro 4.4: Luminosidades bolométricas y de Eddington para los 47 AGNs Tipo 1 así como sus respectivos cocientes de Eddington. Se muestran las cantidades derivadas de las relaciones de VP06 y de GH05. Los valores que están en 0.000 indican una cantidad menor a 5×10−4. 96 puede tener un núcleo activo cuya energía se ha obtenido de un estado de acreción estacionario en una escala de tiempo prolongado. El indicador que se utiliza para conocer el estado de acreción de un núcleo activo es el cociente de Eddington que compara la luminosidad bolométrica con la luminosidad de Eddington. Este cociente se estima con la ecuación 1.6. Para estimar la luminosidad bolométrica, Lbol , empleamos la ecuación de Lamastra et al., 2009; Lbol = C[OIII]L[OIII], donde C[OIII] es su factor y depende del valor de las luminosidades en [OIII]. Para los 47 AGNs Tipo 1, las luminosidades están en el intervalo 38.7-43.3 en escala de logaritmo (ver tabla 3 de Cortes-Suárez et al., 2022 en la sección 3.4) siendo el promedio 40.6 por lo que utilizamos el factor C[OIII]=142 que es el empleado para AGNs con L[OIII]=40-42. Las luminosidades bolométricas, de Eddington, así como los cocientes se reportan en la tabla 4.4. De acuerdo a los cocientes estimados, tenemos ocho objetos con alta acreción (10−2 ≤REdd ≤1) siendo el núcleo activo de la galaxia 8135-1902 el de mayor acreción con REdd ∼ 0.173 . El resto se considera de baja acreción al tener un REdd ≤10−2. Por lo anterior, salvo el 23% (11) de objetos que no tienen emisión en FeII (ver Apéndice D), aquellos AGNs con REdd ≤10−1 pueden clasifi- carse como objetos de población B dentro del plano óptico Eigenvector 1 (Sulentic et al., 2000). Estos serían el restante 77% (36) de objetos. Este resultado concuerda con el tipo de objetos que componen esta muestra, 70% (33) low luminosity AGNs (Lbol ∼ 1040−43 erg s−1) de acuerdo a Giustini y Proga, 2019. En la figura 4.17 mostramos la distribución de de los cocientes de Edding- ton en función de las cantidades estimadas con las relaciones de VP06 (gráfico de la izquierda) y GH05 (gráfico de la derecha). Esta en escala de logaritmo para tener una mejor visualizón de los valores mínimos encontrados. Así mismo, se separaron las distribuciones de acuerdo a las fami- lias de AGNs mostrando que, en ambos gráficos, los AGN Dominante son el grupo con las tasas de acreción más altas, seguidos del grupo intermedio y con los Galaxia Dominante como el gru- po con las tasas de acreción más baja, aunque se tienen algunas excepciones. En Cortes-Suárez et al., 2022 mostramos 3 galaxias con radio jets observables dentro de la muestra de 47 AGNs tipo 1, 8603-6101, 8714-3704 y 9181-12702 en las imágenes de FIRST en el radio continuo (Becker et al., 1995). Con los datos encontrados en esta tesis, además de haberlas clasificado como Radio Galaxias de baja excitación (LERG), también caen dentro del regimen de baja tasa de acreción, están en el grupo de Galaxia Dominante y son LLAGNs. 4.7. Variabilidad y estado de acreción. Los diferentes estados de variabilidad encontrados en la muestra nos pueden ayudar a com- prender mejor los procesos de alimentación del agujero negro supermasivo a través de los cambios visibles en la región de líneas anchas. Si bien, la caracterización fue de primer orden, se exploró una posible correlación entre las tasas de acreción y los objetos variables. En la figura 4.18 se muestra la distribución de cocientes de Eddington (línea negra) estimados en 97 Figura 4.18: Distribuciones del cociente de Eddington separados por incremento (rojo) y decremen- to (azul) en la intensidad de las componentes anchas. De lado iziquerdo se muestran los cocientes obtenidos con la relación VP06 y de lado derecho los obtenidos con GH05. el capítulo 4 con las ecuaciones de VP06 (panel izquierdo) y GH05 (panel derecho). Se muestra así mismo la distribución de los AGNs con un decremento (azul) y un incremento (rojo) en su actividad, donde podemos ver que los AGNs con un decremento tienen un amplio intervalo de valores en las tasas de acreción mientras que, los que tienen un incremento, se encuentran alrededor de la mediana de la distribución global, con valores por debajo de log(REdd)<-2, que son considerados de baja acreción. No obstante, este resultado no nos muestra alguna diferencia evidente entre ambas poblaciones. Dado que pudimos separar la muestra de AGNs variables en 5 grupos, quisimos ver su distribución dentro del histograma de cocientes de Eddington. La figura 4.19 muestra cuatro distribuciones de los cocientes de Eddington. Los de lado iz- quierdo corresponden a los estimados con VP06 y los de lado derecho con GH05. Los histogramas superiores muestran los grupos Variable en todo el espectro (rojo), Variable solo en Hα (verde) y Variable solo en Hβ (amarillo). Los histogramas inferiores muestran los grupos Sin variabilidad (azul) y Objeto encendido (púrpura). En los histogramas superiores podemos ver que los AGNs con variabilidad en todo el espectro son los de mayor tasa de acreción mientras que los AGNs que solo varían en Hα muestran las tasas de acreción más bajas. En cuanto los AGNs que varían solo en Hβ se encuentran en un punto intermedio. Este resultado nos sugiere que altas tasas de acreción afectan la región de líneas anchas mostrando cambios en la forma e intensidad de las componentes anchas. La región de líneas anchas esta virializada y es algo observado en AGNs luminosos (Ra- kić, 2022). Sin embargo, con bajas tasas de acreción, característico de AGNs de baja luminosidad, HαBC puede variar pero HβBC no (cuando es visible) lo cual sugiere que el gas que emite ambas líneas no esta virializado. Para dar soporte a esta afirmación se tiene que hacer la estimación de los 98 Figura 4.19: Igual que en la figura 4.18 pero separando los AGNs en Variable en todo el espectro (rojo), Variable solo en Hα (verde), Variable solo en Hβ (amarillo), Sin variabilidad (azul) y Objeto encendido (púrpura). cocientes de Eddington con lo espectros de SDSS para compararlos con los obtenidos con MaNGA y ver como varían. Esto se dejará como trabajo a futuro. En el siguiente capítulo se explorarán las propiedades de las galaxias anfitrionas de un núcleo activo de tipo 1. 99 5 Análisis de la Galaxia Anfitriona: Propie- dades fotométricas En esta sección se describirán algunas propiedades de las galaxias anfitrionas que se pueden derivar de fotometría y de los cubos de datos de MaNGA. Algunas ya fueron exploradas en el artículo SDSS-IV MaNGA:The Incidence of Major Mergers in type I and II AGN Host Galaxies in the DR15 sample (Hernández-Toledo, Cortes-Suarez et al. 2023 de ahora en adelante HT23) el cual ya fue aceptado para su publicación en la revista Monthly Notices of Royal Astronomycal y del cual soy el segundo autor. En este artículo se explora la naturaleza del encendido de un núcleo activo; si es debido a pro- cesos de fusión entre galaxias (mergers), o bien, debido a efectos seculares promovidos por una barra estelar en la galaxia huesped. Para ello, se utilizaron los 283 AGNs encontrados en la muestra del DR15 de MaNGA (incluyendo los 47 AGNs tipo 1) así como una serie de muestras control extraidas de la misma muestra DR15 y con las mismas propiedades (tipo morfológico, masa estelar y color) pero sin núcleo activo. Los resultados encontrados indican que la incidencia de mergers mayores es significativamente mayor en la muestra combinada de AGNs (tipo 1 + tipo 2) que en la muestra control. Entre los mergers mayores identificados en las muestras de AGNs, el 51% se encuentran asociados a las etapas finales del proceso de fusion (post-coalescence), indicando que el encendido del núcleo activo esta asociado con las etapas finales del proceso de fusión. Este re- sultado indica que los mergers mayores juegan un papel importante en el encendido de los AGN. Utilizando la luminosidad en [OIII]λ5007 como un indicador de la actividad nuclear, se encontró que dentro de las muestras de AGNs tipo 1 y 2, las galaxias que hospedan una barra estelar tam- bien pueden alcanzar niveles de luminosidad comparables a los de las galaxias identificadas como mergers mayores, sugiriendo que los mergers mayores no son el mecanismo más importante pero tampoco el único posible detras del encedido del AGN. A partir de una descomposición estructural bulbo/disco/barra/fuente-puntual 2D a las imágenes del SDSS en banda r de las galaxias huesped de los AGN tipo 1 y 2, en este trabajo se estimó una corrección a las propiedades físicas fotométricas (magnitudes absolutas, masas estelares) que toma en cuenta la contaminación del flujo proveniente de la fuente puntual nuclear (AGN). Se encontró que existe una correlación empírica entre la cantidad de flujo contaminante proveniente de la fuente puntual y la clasificación del espectro óptico según el diagrama IH-IHβ . Prácticamente todos los espectros clasificados como intermedio y galaxia-dominante muestran una cantidad de flujo contaminante que no supera el 20% del flujo total de la galaxia huesped en la banda r. Solo 100 Observado Corregido por volumen Figura 5.1: Distribuciones del tipo morfológico (paneles superiores), masa estelar (paneles centra- les) y distribución de color (g− i) (paneles inferiores) para los AGNs tipo 1 (barras sólidas de color púrpura). Los subpaneles izquierdos corresponden a las cantidades observadas y los subpaneles derechos a las cantidades corregidas por volumen. aquellas galaxias cuyo espectro óptico es clasificado como del tipo AGN-dominante, muestran un porcentaje de contaminación > 20% pero variable. Esta clasificación empírica puede ser útil como una corrección de primer orden para estimar cantidades fotométricas en galaxias que hospedan AGN en los catástros masivos de AGNs. 5.1. Parámetros morfológicos La contribución que realicé dentro del segundo artículo fue la obtención de las muestras de AGNs tipo 1 y tipo 2 así como la clasificación de los AGNs tipo 2 por familias (AGN-Dominante, Intermedio y Galaxia Dominante) encontrando que, el 94% de toda la muestra es de esta tercer familia siendo objetos menos luminosos que los AGNs tipo 1. Con esta información, se exploró 101 la naturaleza del encendido de los 283 AGNs (47 tipo 1 + 236 tipo 2) utilizando como referencia una muestra control de no-AGNs, empatada en propiedades como tipo morfológico, color (g− i) y masa estelar. En la figura 2 de dicho artículo muestro las distribuciones de estas propiedades tanto para la muestra de AGNs como para la muestra control, incluso separando la primera en AGNs tipo 1 y tipo 2. Así mismo, incluí diagramas de caja y bigotes para observar el comportamiento de las 3 distribuciones y así mostrar de manera visual sus diferencias o semejanzas. También realicé una corrección del color (g− i) debido a que, al tratarse de AGNs, la contribución en flujo del núcleo puede ser bastante considerable (ver Apéndice A de HT23). Las conclusiones obtenidas de esta figura son que los AGNs (tipo 1 + tipo 2) tienden a estar en galaxias de tipo temprano, de colores más rojos y con las de mayor masa estelar. No obstante, no se está considerando que la muestra de MaNGA no es representativa de las galaxias del Universo observable dado que el catastro tiene un sesgo por masa estelar (Blanton et al., 2017). Para tener distribuciones representativas, se tuvo que hacer una corrección por volumen cuyas nuevas distribuciones son mostradas en la misma figura con la leyenda "VC"(volume corrected). El resultado obtenido con esta corrección es el mismo que el anterior pero haciendo más evidente las diferencias entre las galaxias con núcleo activo y las que no lo tienen. Debido a que la población de AGNs tipo 1 era muy pequeña, especialmente cuando se compara con el tamaño de la muestra control, el resultado obtenido considera tanto a los tipo 1 como a los tipo 2. Dado que en el capítulo 3 se encontraron 103 AGNs Tipo 1, se procedió a recrear la figura 2 de HT23 pero solo para esta población. En la figura 5.1 se muestran las distribuciones en tipo mor- fológico (paneles superiores), masa estelar (paneles de enmedio) y color (g-i) (paneles inferiores); tanto para la muestra observada (paneles izquierdos) como para la corregida por volumen (paneles derechos). En las distribuciones observadas, se tiene su respectivo diagrama de caja y bigotes para visualizar su comportamiento. Para las distribuciones corregidas por volumen se siguió el procedi- miento de HT23. Los parámetros utilizados para estimar el color g− i fueron obtenidos del catálogo del NASA-Sloan Atlas. Las magnitudes g e i fueron corregidas por el factor M − 5 log10(h) dado que nuestro sistema de referencia cosmológico considera una constante de Hubble h = 70 km s−1 Mpc−1. También se corrigieron por extinción galáctica y factor evolutivo (Dragomir et al., 2018). Debido a que el AGN puede llegar a ser más luminoso que su galaxia anfitriona, se tuvo que hacer la corrección debido a la presencia de éste. En el apéndice A de HT23 se explica la sustracción de la componente del AGN apartir del modelado bidimensional realizado con Galfit (Peng et al., 2002; Peng et al., 2010) así como en la sección 4.1.2 de esta tesis. En su figura A2, se muestra que la contribución nuclear en el fujo total de la galaxia puede ser cercano o de hasta un 60%. En la misma figura se muestra que la contribución del AGN varía dependiendo de la familia: en promedio, en los AGN dominantes el núcleo activo tiene una contribución del 20% en el fujo total, en los AGN intermedio un 8% y en los dominados por la galaxia un 6%. Utilizando estos valores promedio, se llevó a cabo la corrección correspondiente para las galaxias restantes cuyo espectro 102 Parámetro Q1 Q2 Q3 RIQ Morfológico S0a Sab Sb S0a-Sb Masa Estelar 10.19 10.55 10.81 0.62 g− i 0.86 1.01 1.11 0.25 Cuadro 5.1: Valores de los cuartiles para cada una de las distribuciones observadas. óptico fue clasificado como intermedio y galaxia-dominante obteniendo así, los colores corregidos (g− i). Las masas estelares se derivaron de la relación de Taylor et al., 2011: log(M∗/M⊙) = 1,15+0,70(g− i)+0,40Mi (5.1) para lo cual utilizamos los colores corregidos previamente. Finalmente, el tipo morfológico se obtuvo del catálogo de Vázquez-Mata et al., 2022. Comparando los valores reportados en la tabla 5.1 para la muestra de 103 AGNs tipo 1 con los de la tabla 3 de HT23, notamos que en la distribución de tipo morfológico hay diferencias ya que se encontraron más AGNs en galaxias de tipo tardío. La mediana de ésta muestra pasó a ser de tipo Sab a diferencia de la muestra anterior que era de tipo Sa. No obstante el aumento de galaxias de tipo tardío no implicó un cambio en las distribuciones de color y masa estelar. Haciendo las mismas comparaciones de los valores en los cuartiles, vemos que en la masa estelar hubo un incremento de 0.04-0.05 dex teniendo una muestra un poco más masiva pero dentro del intervalo de errores reportado en el artículo. En cuanto al rango intercuantil (RIQ), disminuyó 0.02 dex haciéndola una muestra más compacta. Para el caso de la distribución de color, los valores permanecen similares excepto por la mediana que aumentó 0.03 dex, pero cuyo incremento se encuentra dentro del intervalo de errores reportado. Visualizando las mismas distribuciones pero corregidas por volumen (paneles derechos de la figura 5.1), notamos el mismo comportamiento que con la muestra de la figura 2 de HT23: las dis- tribuciones se mueven hacia tipos morfológicos más tempranos, las masas estelares hacia galaxias menos masivas y con colores menos rojizos pero aún dentro de los intervalos que se pueden consi- derar diferentes a las distribuciones de las galaxias que no tienen un núcleo activo e incluso a las de los AGNs tipo 2. El resultado es similar al de HT23: los AGNs tipo 1 se encuentran en galaxias de tipo temprano, de colores más rojos y con de mayor masa estelar. Después de una primer análisis de las propiedades físicas y fotométricas se exploró la naturaleza del encendido del núcleo activo el cual se describe en las siguientes secciones. 103 5.2. Encendido del AGN Recordando la definición de un núcleo activo, ésta es la manifestación observada de la acreción de gas y polvo a un agujero negro supermasivo localizado en el centro de una galaxia. El cómo llega el material a la región nuclear sigue siendo tema de debate pero en este trabajo se exploraron algu- nos de los mecanismos más probables: caída directa de gas por una fusión de galaxias, interacción con galaxias vecinas y através de un mecanismo secular interno como el de una barra galáctica. 5.3. Fusión de galaxias: Parámetro LD1 Uno de los mecanismos para llevar gas a las regiones internas de una galaxia es a través de la interaccion gravitacional entre galaxias que también contempla las etapas más avanzadas y que, de manera genérica, denominaremos aquí como la fusión de galaxias. Las fusiones se pueden clasificar como menores o mayores, segun la relación de masas entre las galaxias interactuantes; de 1:5 a 1:10 en el primer caso y en el segundo con una relación de masas 1:2 o 1:3. De acuerdo a Bickley et al., 2021, la morfología de la galaxia fusionada puede estar perturbada hasta por 2.5×109 años, teniendo un pico de mayor perturbación notable hasta los 0.5×109 años después de la colisión. Con estas escalas de tiempo, las huellas dejadas por los procesos de fusión pueden ser observadas o no dependiendo de la época en que este proceso se consumó. Las huellas más características de estos procesos son las mareas o colas de gas y estrellas que pueden extenderse más allá de las galaxias fusionadas. A partir de estás características, Nevin et al., 2019 propuso una método para identificar fusiones mayores y menores que utiliza como predictores primarios 7 parámetros que se pueden estimar a partir de la distribución de brillo en las imágenes de galaxias como las del SDSS. Estos indicadores son: Gini, M20, Concentración, Asimetría, Índice de Sérsic, Grumosidad y la Asimetría extendida (shape asymmetry). En una primera etapa, Nevin et al., 2019 llevó a cabo una serie de simulaciones hidrodinámi- cas de encuentros entre galaxias contemplando un intervalo amplio de variación de los principales parámetros que intervienen en estos encuentros, como los cocientes de masa, fracciones de gas, ángulos de visión, entre otros. Enseguida se generaron un conjunto de imágenes simuladas que rescataban las distintas etapas de estos encuentros y que fueron utilizadas para intentar reconocer las principales huellas dejadas en las imágenes y cuyo origen se conocáa en detalle a partir de las simulaciones. Para ganar generalidad en la aplicabilidad de este procedimiento, las imágenes simu- ladas fueron estandarizadas agregándoles las principales características de las imágenes observadas en catástros como el SDSS, como el ruido característico, la profundidad, la respuesta espectral de los filtros fotométricos u,g,r, i,z y las características de la PSF, entre otros. Finalmente estas ímage- nes simuladas y estandarizadas con las características de las imágenes del SDSS fueron analizadas con una serie de predictores fotométricos estimados sobre las imágenes mismas con los cuales, se 104 procedió a optimizar y encontrar la mejor combinación posible de parámetros que reprodujeran los resultados de las simulaciones. El Análisis Lineal Discriminatorio (LDA por sus siglas en inglés) se utiliza para optimizar la informacion que estos parámetros aportan para identificar mergers en distintos estados (ver, por ejemplo, Lotz et al., 2004; Lotz et al., 2008) y se procede a generar el predictor con la mayor probabilidad de identificar un merger mayor o menor que es sensible a la fracción de masa, gas, distintos parámetros de la interacción y etapas de fusión. Los valores obtenidos con el LDA son el Parámetro Lineal Discriminante (LD1), la probabilidad de fusión (pmerg) y la Función de Distribución Acumulativa (CDF), siendo el primero utilizado para clasificar el estado de una fusión galáctica. De acuerdo a Nevin et al., 2019, LD1 es conocido como el primer eje discriminante utilizado para separar galaxias que están en un estado de fusión de las que no lo están. Es una combinación lineal de los siete predictores de imagen y sus términos de interacción, con pesos y términos de intercepción. Cada elemento de peso es diferente para cada predictor y sus valores absolutos re- lativos representan su grado de importancia para la clasificación. Las galaxias con LD1 >1.16 y pmerg >0.76 serán consideradas como fusiones mayores y se trabajarán con ellas. En la figura 5.2 se muestra la distribución del parámetro LD1 para la muestra control (línea azul), los 103 AGNs Tipo 1 (línea cian), los 236 AGNs tipo 2 (línea púrpura) y la combinación de ambos tipos (línea roja). El panel de en medio de la misma figura muestra la distribución acumulativa de las 4 mues- tras y el panel inferior la misma distribución pero solo para los AGNs tipo 1 y AGNs tipo 2. De esta figura podemos visualizar que la fracción relativa de fusiones mayores son del ∼34% para los AGNs tipo 1, ∼22% para los AGNs tipo 2 y del ∼19% para los que no tienen núcelo activo. Aunque estos valores representan solo una fracción de las muestras completas, es importante notar que las muestras con núcleo activo tienen fracciones más altas, incluso la de los tipo 1 es de 1/3 de la muestra completa. Este resultado sugiere que, la fusión galáctica es un mecanismo que puede promover la actividad nuclear observada en los AGNs. Sin embargo no es el único mecanismo que puede hacerlo y para saber si es el dominante, se exploraron también otros mecanismos como la presencia de galaxias vecinas y la presencia de una barra galáctica. 5.4. Galaxias vecinas Si bien, la fusión entre galaxias es una de las formas más directas de llevar material al centro de la galaxia, entre galaxias vecinas también puede haber transferencia de gas, efecto visto en cúmulos de galaxias. Algunos estudios sugieren que el ambiente a gran escala y la interacción entre galaxias puede influir de manera indirecta en la presencia de un núcleo activo. Para tratar este tema, se exploró al parámetro de fuerza de marea Q, el cual se define como una estimación de la fuerza de interacción gravitacional total que producen galaxias vecinas en una galaxia central con respecto 105 LD1 0.00 0.05 0.10 0.15 Fr eq ue nc y AGN non-AGN AGN I AGN II LD1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Cu m ul at iv e AGN no-AGN AGN I AGN II 8 6 4 2 0 2 4 6 8 LD1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Cu m ul at iv e AGN I AGN II Figura 5.2: Panel superior: Distribuciones del parámtro LD1 para la muestra control (línea roja), de AGNs tipo 1 (línea cian), AGNs tipo 2 (línea púrpura) y la suma de ambos tipos (línea azul). Panel de enmedio: Las mismas distribuciones pero acumulativas. Panel inferior: Misma distribución acumulativa pero mostrando únciamente a los AGNs tipo 1 y tipo 2. 106 a sus fuerzas de enlace internas. Se consideraron esas estimaciones en dos escalas: Qnn definido como la fuerza de marea que hay con el primer vecino más cercano y Qlss definido como la fuerza de marea de la estructura a gran escala (LSS, Large Scale Structure por sus siglas en inglés). Éste último es una caracterización más global producida por el entorno de la LSS, es decir, la fuerza de marea producida por todos los vecinos dentro de una diferencia de velocidad de línea de visión de 500 km s−1, con distancias de separación proyectadas de hasta 5 Mpc en una muestra de volumen limitado hasta z <0.15. Cabe aclarar que el entorno sondeado con estos parámetros no considera la influencia de regiones mucho más densas, donde se podrían encontrar diferencias. 8 6 4 2 0 2 Qlss 0.0 0.1 0.2 Fr eq ue nc y AGN non-AGN AGN I AGN II 8 6 4 2 0 2 Qlss 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Cu m ul at iv e AGN no-AGN AGN I AGN II 8 6 4 2 0 2 Qnn 0.0 0.1 0.2 Fr eq ue nc y AGN non-AGN AGN I AGN II 8 6 4 2 0 2 Qnn 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Cu m ul at iv e AGN no-AGN AGN I AGN II Figura 5.3: Distribuciones de los parámetros Qlss y Qnn para las 4 muestras estudiadas. De lado izquierdo se tienen las distribuciones en forma de histograma y de lado derecho, las distribuciones acumulativas. En la figura 5.3 se muestran las distribuciones de estos dos parámetros, los paneles superiores para el parámetro Qlss y los paneles inferiores para el parámetro Qnn. De lado izquierdo se muestran las distribuciones de frecuencia y de lado derecho, en la misma figura, se muestran las distribucio- nes acumulativas. Al igual que en la figura 5.2 se muestran la muestra control (línea azul), los 103 AGNs Tipo 1 (línea cian), los 236 AGNs tipo 2 (línea púrpura) y la combinación de ambos tipos (línea roja). 107 Para entender estas distribuciones, se adoptaron valores representativos de Qlss. Para clasificar a una galaxia con un entorno aislado, ésta debe tener un valor Qlss <-5.5; para pares o tripletes de galaxias aisladas deben cumplir -5.5 -5.0. Conforme más cercano a -5.0 se dice que la galaxia esta dentro de un grupo pobre pero si la galaxia tiene un valor más alto, la galaxia se encontrará dentro de un grupo más rico (Argudo-Fernández et al., 2015). Por grupo pobre, nos referimos a un conjunto de 3 a 15 galaxias; por grupo rico a uno compuesto por 15 o hasta 50 galaxias y como cúmulo a un conjunto de más de 50 galaxias (Yang et al., 2007). De la figura 5.3 podemos ver que un ∼27% de las galaxias sin núcleo activo tienen un valor de Qlss menor a -5.0, ∼30% y ∼32% para los AGNs tipo 2 y tipo 1 respectivamente indicando que esa es la población de galaxias aisladas. El mismo comportamiento es visible en la distribución de Qnn salvo por un ligero incremento de las poblaciones aisladas pero esto es esperado dado que Qnn está considerando únicamente al vecino más cercano. De estos análisis notamos que no hay diferencias significativas entre las muestras de AGNs y la muestra control por lo que el ambiente no esta influyendo de manera significativa en el encendido de los núcleos activos. 5.5. Incidencia de Barras Otro posible mecanismo es la presencia de barras, la cual es capaz de mover material de las regiones más externas de una galaxia hacia el centro. Sin embargo, no todas las galaxias con barra tienen un núcleo activo por lo que debe haber otro mecanismo que lleve el material del centro hacia el agujero negro supermasivo. Para visualizar la incidencia de barras en la muestra de AGNs tipo 1, utilizamos la clasificación morfológica del catálogo de Vázquez-Mata et al., 2022. De ésta se encontró que el 55% (57) de la muestra tiene barra, porcentaje que puede incrementar si se hace un estudio en el cercano infrarrojo ya que el catálogo se realizó con imágenes en el óptico (Knapen et al., 2000; Menéndez-Delmestre et al., 2007). De éstas, 15.8% (9) son AGN dominante, 31.6% (18) intermedio y 52.6% (30) galaxia dominante, mostrando una mayor presencia en los AGNs menos luminosos. Para ver si la barra influye en la actividad nuclear, observamos la luminosidad de [OIII] tanto para las galaxias con barra como las galaxias que no la tienen. Se podría utilizar de igual forma la luminosidad de la componente ancha de Hα pero en Cortes-Suárez et al., 2022 se demostró que ambas son buenos indicadores de la actividad nuclear. En la figura 5.4 podemos ver la distribución de la luminosidad de [OIII] (datos de la tabla 4.2) así como el del cociente de esta luminosidad con la masa del agujero negro, estimados en el capítulo 4. La masa utilizada es la estimada con la fórmula de VP06. Ambos histogramas incluyen un diagrama de caja y bigotes para visualizar mejor el comporta- miento de las distribuciones (azul para la muestra con barra y rojo para la muestra sin ella). Éste análisis solo se hizo con la muestra de 47 AGNs dado que es la única con la que contamos con 108 F ra c c ió n Q2=-0.22 Q2=-0.07 Q2=40.46 Q2=40.55 Figura 5.4: Panel izquierdo: Distribuciones de la luminosidad de [OIII] para las galaxias con barra (azul) y las galaxias sin barra (rojo) de la muestra de 47 AGNs tipo 1. Panel derecho: Igual que el panel izquierdo pero mostrando las distribuciones del cociente luminosidad de [OIII] y la masa del agujero negro supermasivo, como indicador de la actividad nuclear. estos datos por lo que es un resultado preliminar. Podemos notar que no hay diferencias notables en ambas distribuciones. Las medianas (Q2 en los diagramas de caja y bigotes) que obtuvimos de log L[OIII] son de 40.46 y 40.55 para la muestra sin barra y con barra respectivamente, valores no tan diferentes. Sin embargo podemos ver que la muestra con barra tiene el valor más alto y la otra tiene el valor más bajo. En el caso del cociente log L[OIII]/MBH , igual notamos medianas muy similares, -0.22 para la muestra sin barra y -0.07 para la barrada. Aunque esta última tiene un valor mayor, la distribución en general tiene valores menores a la muestra sin barra. Para cuantificar estos resul- tados, realizamos un unpaired two sample t-test cuya hipótesis nula es comprobar si las medianas de dos distribuciones son iguales. Para el caso de las luminosidades en [OIII], el p-value obtenido es de 0.984 y, en el caso del cociente, se obtuvo un p-value de 0.306. Ambos valores, al ser altos, sugieren que la hipótesis es cierta y que las medianas entre las galaxias que tienen y no tienen barra no son diferentes. No obstante, como en HT23 se encontraron valores mayores de L[OIII] en los AGNs que tienen barra y en esta tesis también, aunque esta diferencia no sea tan significativa, el resultado encontrado sugiere que la barra también actúa como un mecanismo que influye en la actividad nuclear observada. Este resultado preliminar se estudiará más a fondo cuando se tenga el análisis de los 103 AGNs. De todas las pruebas mostradas en este capítulo se concluyé que los AGNs tienen dos mecanis- mos que pueden inducir su actividad, uno externo que son las fusiones entre galaxias y uno interno que son las barras galácticas. Por lo tanto, no se tiene un mecanismo dominante, de hecho am- bos juegan un papel importante en el encendido del núcleo, incluso llegándose a presentar ambos 109 fenómenos en una misma galaxia. Como trabajo a futuro, se analizarán el resto de los AGNs tipo 1 para ver como cambia este resultado. 5.6. Mapas de velocidad y de líneas de emisión Diferentes grupos dentro de la colaboracion MaNGA han desarrollado herramientas para ana- lizar los cubos de datos. Dentro del grupo de la UNAM, se encuentra el trabajo de Sánchez et al., 2016a donde se desarrolló Pipe3D, un pipeline que analiza datos de espectroscopía de campo inte- gral. Pipe3D utiliza FIT3D, una paquetería que sirve para ajustar espectros en el óptico y hacer una separación entre las poblaciones estelares y el gas ionizado y, de esta forma, extraer información física de cada componente. Otro grupo de MaNGA que se encarga de hacer un trabajo similar es Marvin (Cherinka et al., 2019), la cual es una herramienta que permite visualizar y analizar los cubos de datos de MaNGA. A través de una interfaz web 1, cualquiera puede acceder a los dife- rentes data products que se pueden obtener de cada galaxia de MaNGA. En el capítulo 2 se hace mención de que algunos de los data products que se pueden obtener con Pipe3D o con Marvin son los mapas de velocidades y mapas de líneas de emisión. Dadas las propiedades de MaNGA, éstos mapas pueden utilizarse como indicadores cinemáticos y de líneas de emisión del campo de visión observado, que dependiendo del objeto, puede abarcar a toda la galaxia o solo a la región central. Los mapas de velocidad suelen describir bien la cinemática de las galaxias de acuerdo su morfo- logía, rotacional en el caso de discos y de dispersión en el caso de elípticas. No obstante, existen excepciones y la cinemática puede verse perturbada por procesos seculares como brazos espirales, barra y/o anillos y también por mecanismos externos como la interacción y/o fusión entre galaxias. Otro mecanismo que puede afectar la cinemática puede ser un núcleo activo, tanto por su intensidad como el mecanismo que lo alimenta. Así mismo, el núcleo activo puede liberar gas ionizado (en forma de vientos) al medio o a la misma galaxia que puede modificar la distribución del gas ioniza- do. Para ver si el AGN puede afectar a su galaxia anfitriona tanto cinemáticamente como en su gas ionizado, se hizo una inspección visual de diferentes mapas para la muestra de 47 AGNs tipo 1 con miras a terminarlo para las 103. Estos mapas se descargaron del sitio web de Marvin y son: mapas de velocidad del gas y de las estrellas, mapa de la emisión de Hα en ancho equivalente y el mapa del índice espectral Dn(4000). Los mapas de velocidad se obtienen de separar el cubo ajustando las poblaciones estelares y las líneas de emisión con perfiles gaussianos y después estimando la dispersión de velocidades de ambos cubos. Para el caso del mapa del gas, se utilizó la línea de Hα . En la tabla 5.2 se muestran una serie de indicadores que fueron utilizados para inferir algunas de las posibles huellas fotométricas y cinemáticas de los procesos de interacción y fusión en las mues- tras estudiadas de AGNs. Se analizaron visualmente los mapas cinemáticos del gas y las estrellas 1https://dr16.sdss.org/marvin/ 110 Indicadores Cinemáticos Indicadores de Hα Plate-IFU Disc Rot. Disc Rot. Gas & Estrellas Galaxia Hα Anillo Ancho Equivalente Pob. Joven (Gas) (Stars) Acoplada Acoplada Nuclear Nuclear de Hα >6Å Nuclear 8144-3702 Si Si Si No Si No Si Si 9193-12704 Si Si Si No Si No Si Si 9500-1901 Si Si Si No No No No Si 8553-1901 No No No No No No No Si 7991-1901 Si Si No No Si No Si Si 9048-1902 Si Si No No Si No Si Si 9487-3702 Si Si No No Si No Si No 7815-6104 Si Si Si No Si No Si Si 7968-3701 Si Si Si No Si No Si Si 7977-9101 Si Si Si? No Si Si Si Si 8132-6101 Si Si Si No Si No Si Si 8326-6102 Si Si Si No Si No Si Si 8341-12704 Si Si Si No Si No Si Si 8553-9102 Si Si Si No Si No Si Si 8615-3701 Si Si Si Si Si No Si Si 8713-9102 Si Si Si No Si Si Si Si 8718-12701 Si Si Si No Si Si Si No 9182-6102 No Si No No Si No Si Si 9193-9101 Si Si Si No Si Si Si No 9487-9102 Si Si Si No Si No Si Si 9497-12705 No No No No Si No Si Si 8446-1901 Si No No Si Si No Si Si 8466-3704 Si Si Si No Si No Si Si 8714-3704 Si Si Si No Si No Si Si 8978-6104 Si Si Si No No Si Si No 9000-1901 Si Si No No Si No Si Si 9181-12702 No Si No No Si No No No 8549-12702 Si Si Si No Si No Si Si 8606-12701 Si Si Si No Si Si Si No 8725-9102 Si Si No No Si No Si Si 8940-12702 Si Si Si No Si No Si Si 8983-3704 Si Si Si No Si No Si Si 9036-6101 Si Si Si No Si Si Si Si 9194-6101 Si Si Si Si Si Si Si Si 9196-12703 Si Si Si No Si No Si No 8990-12705 Si Si Si No No No Si No 8603-6101 No No No Si Si No Si Si 9194-6103 Si Si No Si Si No Si Si 9881-1902 Si Si No No Si No Si No 8158-3704 Si No No No Si No No Si 8241-9102 Si Si Si No Si No Si Si 8320-6101 Si Si Si No Si Si Si Si 8547-12701 Si Si Si Si Si No Si Si 8992-3702 Si Si Si No Si No Si No Cuadro 5.2: Indicadores cinemáticos y de Hα utilizados para clasificar el grado de perturbación de las galaxias anfitrionas, posiblemente debida a la presencia de un AGN. Estos indicadores son cualitativos y se obtuvieron de observar los mapas 2D resueltos de Marvin. 111 para inferir la presencia de rotación a gran escala o de subestructura cinemática evidente en estos campos de velocidades. Se compararon las orientaciones del eje mayor cinemático (PA, cinemáti- co) en ambos mapas para encontrar evidencia de posible desacoplamiento cinemático entre ambas componentes, definida como ∆ PA >20°. En la figura 5.5 se muestran los mapas de velociad de las galaxias MaNGA-8547-12701, MaNGA-9182-3703, MaNGA-9048-1902 y MaNGA-8553-1901. 8553-1901 9182-37038547-12701 9048-1902 Figura 5.5: Mapas de velocidad de 4 galaxias con AGN tipo 1. Por cada galaxia se muestran dos mapas, de lado izquierdo se encuentra el mapa de velocidad de Hα y de lado derecho el mapa de velocidad de las estrellas. Por cada galaxia se muestra el mapa de velocidad del gas (izquierda) y el mapa de velocidad estelar (derecha). Estas galaxias muestran la amplia variedad de propiedades cinemáticas encon- tradas en estos 47 AGNs. La galaxia MaNGA-8547-12701 muestra un caso donde los mapas de velocidad estelar y del gas están acoplados. De estos casos encontramos que el 64% (30) de la muestra tiene esta cinemática, la cual es la más general. La galaxia MaNGA-9182-3703 muestra un caso donde ambas componentes parecen estar acoplados salvo en la región central donde se puede apreciar una perturbación local en el mapa de gas. Los casos donde no hay un acoplamiento cinemático entre el centro y el resto de la galaxia corresponden al 87% (41), aportando evidencia en favor de posible(s) evento(s) que perturbaron la cinemática nuclear. Un caso extremo de desacople cinemático es MaNGA-9048-1902, donde ambos mapas tienen cinemáticas rotacionales que difie- ren completamente. La fracción de casos donde no hay un acoplamiento entre los mapas estelar y de gas es de 30% (14). El origen de estos descaoplamientos puede deberse a procesos relaciona- dos con la interacción entre galaxias y fusiones mayores y menores. Por último se tiene el caso de MaNGA-8553-1901, donde la emisión nuclear es tan intensa que opaca a su galaxia anfitriona y no 112 se puede estudiar correctamente aunque podemos ver que la cinemática estelar en el centro difiere completamente del resto de la galaxia. Por otro lado, a partir de las simulaciones de encuentros entre galaxias se sabe que las torcas generadas permiten llevar grandes cantidades de gas a las regiones centrales de las galaxias involu- cradas generando regiones circumnucleares con tasas elevadas de formación estelar y que adicio- nalmente, una fracción del gas puede llegar por diferentes procesos a las regiones más centrales y alimentar el AGN. En línea con esos resultados, hemos llevado a cabo una inspección visual entre los data products de Marvin, buscando evidencia de emisión intensa de la linea Hα en las regiones centrales de las galaxias huesped de los AGN y tambien hemos inspeccionado los mapas 2D de parámetros como Dn(4000) (Balogh et al., 1999) que nos permiten visualizar la distribución de edades relativas de las poblaciones estelares en las regiones centrales de estas galaxias. 8990-12702 7977-91019500-1901 8978-6104 Figura 5.6: Mapas de líneas de emisión de 4 galaxias con AGN tipo 1. Por cada galaxia se muestran dos mapas, de lado izquierdo se encuentra el mapa del ancho equivalente de Hα y de lado derecho el mapa del índice Dn(4000). Sin embargo, aún es necesario llevar a cabo un análisis conjunto de estos resultados. En la figura 5.6 se muestran los mapas de ancho equivalente de Hα y del índice Dn(4000) para las ga- laxias MaNGA-9500-1901, MaNGA-7977-9101, MaNGA-8978-6104 y MaNGA-8990-12702 que ejemplifican la diversa variedad de emisión encontrada en nuestra muestra de 47 AGNs tipo 1. Utilizamos el criterio de Cano-Dıaz et al., 2016 para determinar que la emisión nuclear es debida al AGN y/o formación estelar si el ancho equivalente de Hα es mayor a 6Å. La galaxia MaNGA- 9500-1901 es un caso donde la región nuclear tiene baja emisión de Hα pero la población más 113 joven se concentra en esta región. Caso contrario ocurre en la galaxia MaNGA-7977-9101 donde, además de un anillo, la emisión se concentra en la región nuclear así como la población más joven de la galaxia. En la galaxia MaNGA-8978-6104 podemos observar un caso donde no hay emisión nuclear considerable de Hα y esto se observa con una población más vieja en esta región. Final- mente, MaNGA-8990-12702 es un caso donde no hay mucho gas en la galaxia y la población es vieja en todas las regiones. Los últimos dos casos representan el comportamiento general de las galaxias, en donde, no se esperan observar brotes de formación estelar o regiones con poblaciones jóvenes cuando hay baja o nula presencia de gas ionizado. Pero, si llegan a tener regiones de inten- sa emisión de Hα , se espera que se deba a un brote de formación estelar y por lo tanto, haya una mayor presencia de poblaciones estelares jóvenes. Sin embargo, los dos primeros casos, muestran estados atípicos que bien pudieron ser causados por la actividad nuclear. En el siguiente capítulo se discutirán los resultados mostrados tanto de la región de líneas an- chas como de la galaxia anfitriona para estudiar las correlaciones entre las propiedades de ambas regiones. 5.7. Segundo Artículo: SDSS-IV MaNGA:The Incidence of Ma- jor Mergers in type I and II AGN Host Galaxies in the DR15 sample. 114 MNRAS 000, 1–21 (2015) Preprint 5 May 2023 Compiled using MNRAS LATEX style file v3.0 SDSS-IV MaNGA:The Incidence of Major Mergers in type I and II AGN Host Galaxies in the DR15 sample. Hernández-Toledo H.M1★, Cortes-Suárez E.1, Vázquez-Mata J. A.2, Nevin R.3, Ávila-Reese V.1, Ibarra-Medel H.4,5, Negrete C. A.6 1Instituto de Astronomía, Universidad Nacional Autónoma de México, A.P. 70-264, 04510 CDMX, Mexico 2Departamento de Física, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad Universitaria, CDMX, 04510, México 3Fermi National Accelerator Laboratory, Batavia, IL 60510, USA 4Escuela Superior de Física y Matemáticas, Instituto Politécnico Nacional, U.P. Adolfo López Mateos, C.P. 07738, Ciudad de México, México 5Instituto de Astronomía y Ciencias Planetarias, Universidad de Atacama, Copayapu 485, Copiapó, Chile 6CONACyT Research Fellow – Instituto de Astronomía, Universidad Nacional Autónoma de México, A.P. 70-264, 04510 CDMX, Mexico Accepted XXX. Received YYY; in original form ZZZ ABSTRACT We present a study on the incidence of major mergers and their impact on the triggering of nuclear activity in 47 type I and 236 type II optically-selected AGN from the MaNGA DR15 sample. From an estimate of non-parametric image predictors (8=8, M20, concentration (C), asymmetry (A), clumpiness (S), Sérsic index (n), and shape asymmetry(()) using the SDSS images, in combination with a Linear Discriminant Analysis Method, we identified major mergers and merger stages. We reinforced our results by looking for bright tidal features in our post-processed SDSS and DESI legacy images. We find a statistically significant higher incidence of major mergers of 29% ± 3% in our type I+II AGN sample compared to 22% ± 0.8% for a non-AGN sample matched in redshift, stellar mass, color and morphological type, finding also a prevalence of post-coalescence (51% ± 5%) over pre-coalescence (23% ± 6%) merger stages. The levels of AGN activity among our massive major mergers are similar to those reported in other works using [Oiii] tracers. However, similar levels are produced by our AGN-galaxies hosting stellar bars, suggesting that major mergers are important promoters of nuclear activity but are not the main nor the only mechanism behind the AGN triggering. The tidal strength parameter & was considered at various scales looking for environmental differences that could affect our results on the merger incidence, finding non-significant differences. Finally, the H-HV diagram could be used as an empirical predictor for the flux coming from an AGN source, useful to correct photometric quantities in large AGN samples emerging from surveys. Key words: galaxies: nuclei – quasars: emission lines – galaxies: interactions – galaxies: photometry 1 INTRODUCTION Dynamical interactions and mergers, which promote gas infall, are among the main mechanisms suggested to drive the growth of su- permassive black holes (SMBHs) in the nuclear regions of galaxies (e.g., Di Matteo et al. 2005; Springel et al. 2005). Tidal torques from major mergers can drive gas accretion for fueling both star formation (Mihos & Hernquist 1994, 1996) and SMBH growth (Di Matteo et al. 2005; Hopkins et al. 2005; Ellison et al. 2011; Koss et al. 2012; Treis- ter et al. 2012; Satyapal et al. 2014). Minor mergers are also thought among the most important mechanism for SMBH growth, simulta- neously inducing morphological perturbations and stimulating star formation (e.g., Noeske et al. 2007; Daddi et al. 2007; Cisternas et al. 2011; Kocevski et al. 2012; Kaviraj 2014; Villforth et al. 2017). The tight correlations between SMBH mass and galaxy properties suggest co-evolution between them, with mergers possibly being the com- ★ E-mail: hector@astro.unam.mx mon cause of both SMBH accretion (with the consequent trigger of the AGN) and bulge mass buildup (Hopkins et al. 2007). Under these scenarios and depending on the initial conditions, galaxies hosting active galactic nuclei (AGN) could show to some degree those signa- tures of dynamical and morphological perturbations. However, other studies suggest that mergers do not necessarily play a dominant role in triggering AGN activity (Grogin et al. 2015; Gabor & Davé 2009; Cisternas et al. 2011; Kocevski et al. 2012; Schawinski et al. 2012; Treister et al. 2012; Simmons et al. 2013; Rosario et al. 2015). Alternatively, secular instabilities are another mechanism for driv- ing gas accretion into SMBH in disk galaxies. These secular pro- cesses can be driven by bars or, in high redshift turbulent disks, by tidal friction of clumps, both also contributing to bulge growth (e.g., Bournaud 2016, and references therein). In the present work, we are particularly interested in identifying merger signatures in a carefully selected optical sample of type I and II AGN host galaxies from the Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA; Bundy et al. 2015; Yan et al. 2016b) © 2015 The Authors 2 H. Hernández-Toledo et al. DR15 survey (Aguado et al. 2019). This approach is different from searching for the fraction of AGN hosts in samples of pair and/or post-merger galaxies. As discussed in Ellison et al. (2019), the latter focus on exploring whether or not mergers can trigger AGN, while our study will focus on the question of whether mergers are the dominant trigger of AGN or not. However, our goal is fraught with difficulties associated to the recognition of mergers and the different merger stages; from early pre-coalescence to late post-mergers, to which dif- ferent observational strategies and techniques are sensitive. To cap- ture a wide range of merger stages, those studies based on structural features and morphological distortions need of accurate schemes to associate observational signatures to those different stages. Here, we adopt an accurate scheme recently proposed by Nevin et al. (2019, 2023). They used hydrodynamics simulations that cover a range of merger initial conditions coupled with dust radiative transfer codes to obtain highly realistic photometric properties. In that approach, they build mock observations of the simulated galaxies that allow them to create a classification of images, determining their accuracy and precision for identifying galaxy mergers of different mass ratios and interaction stages. In the recent years, Integral Field Spectroscopy (IFS) applied to large surveys has significantly improved the way of studying the galaxy properties and their connection to the hosted AGN (e.g., Ibarra-Medel et al. 2016; Cano-Díaz et al. 2016; Sánchez et al. 2018; Cano-Díaz et al. 2019; González Delgado et al. 2017; Sánchez 2020; Aquino-Ortíz et al. 2020; Ibarra-Medel et al. 2022). In particular, for studies related to mergers and their connection to AGN, Jin et al. (2021) have exploited the IFS advantages by studying the role of AGN during galaxy interactions and how they influence the star formation by using a sample of 1156 galaxies in pairs or mergers from the MaNGA survey. Similarly, Steffen et al. (2023) have compiled a sample of 391 spectroscopically confirmed galaxy pairs from the MaNGA survey to study the volume density of AGN and of dual AGN in galaxy pairs as a function of various projected separations. We have taken advantage of (i) the spectral coverage of the MaNGA survey for a careful identification of our AGN samples (Cortes- Suárez et al. 2022) and of (ii) the spatial information contained in the SDSS r- band images of the host galaxies to estimate a series of optical morphological predictors (Gini, "20, concentration, asym- metry, clumpiness, Sérsic index, and shape asymmetry) that later are combined and interpreted via numerical simulations using Linear Discriminant Analysis (LDA) as described in Nevin et al. (2019). We explore for: (i) the incidence (fraction) of major mergers in our samples of type I and II AGN galaxies; (ii) differences in this inci- dence between the combined type I and II AGN sample (hereafter type I+II) and a control non-AGN sample matched in stellar mass, morphology, color and redshift; and (iii) the level of AGN activity as a function of stellar mass for hosts with and without evidence of major mergers. We also complement our analysis by carrying out a visual identi- fication of tidal features in the type I and II AGN samples using our post-processing to the corresponding images from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS, York et al. 2000; Stoughton et al. 2002) and Dark Energy Spectroscopy Instrument Legacy Imaging (DESI im- ages, Dey et al. 2019), up to A-band surface brightness limits of 25 and 26.7 mag arcsec−2, respectively (Vázquez-Mata et al. 2022) . Finally, we test various local and Large-Scale (LSS) environment indicators looking for possible differences in our samples that could affect our results on the incidence of major mergers. This paper is organized as follows. We describe the MaNGA data, our AGN selection and their morphological and global physical prop- erties in Section §§ 2. Section §§ 3 describes the analysis and meth- ods to infer the presence of mergers, merger stages and tidal features. The results obtained are presented in Section §§ 4 with emphasis on the morphological content of the identified mergers, a statistical evaluation of the significance of the incidence of major mergers, the implications for the observed levels of nuclear activity, the alterna- tive role of bars, and an evaluation of the impact that the local and LSS environment could have on our results. Section §§ 5 puts into perspective our results, comparing with previous works and arguing about a dominant mechanism of AGN triggering in our samples. Fi- nally, Section §§ 6 summarizes our main conclusions. We assume a standard Lambda-cold dark matter (ΛCDM) cosmology (Ω" = 0.3, ΩΛ = 0.7 and 0 = 70 km s−1 Mpc−1). All magnitudes are in the AB system. 2 THE MANGA SURVEY: AGN GALAXIES AND THEIR OPTICAL GLOBAL PROPERTIES The MaNGA survey (SDSS-IV, Blanton et al. 2017) has recently fin- ished their Integral Field Spectroscopic observations of galaxies in the local universe (I < 0.15) with a wavelength coverage from 3,600 to 10,400 Å at a resolution (_/X_) of roughly 2000. The final DR17 (Abdurro’uf et al. 2022) includes the Data Reduction Pipeline (DRP; Law et al. 2016, 2021; Yan et al. 2016a) data products of 10,296 data cubes for MaNGA galaxies, with 10,145 of them having good data quality and no warning flags, yielding 10,010 unique targets (identified via their MANGAID) with a small number of repeated observations taken for cross-calibration purposes. The MaNGA data analysis pipeline (MaNGA DAP) is the package that analyzes the data produced by the MaNGA survey, however see also the imple- mentation of the Pipe3D pipeline and of their data products (Sánchez et al. 2016, 2018, 2022). The final DR17 also reports the results of programs dedicated to AGN studies, such as the SPectroscopic IDentfication of ERosita Sources (SPIDERS) survey designed to provide an homogeneous op- tical spectroscopic follow-up of X-ray sources detected by eROSITA. A series of papers summarizing the results of the AGN programs are referred in Abdurro’uf et al. (2022). Various other AGN catalogs were also compiled and analyzed throughout the entire MaNGA sur- vey (e.g., Rembold et al. 2017; Sánchez et al. 2018; Wylezalek et al. 2018, 2020; Comerford et al. 2022). Comerford et al. (2020) pre- sented the identifications of 406 AGNs out of 6261 galaxies observed at that stage in the MaNGA DR15 sample, collecting a series of multi- wavelength emission properties, dividing the AGNs into radio-quiet and radio-mode AGNs, and examining their galaxy star formation rates and stellar populations properties. More recently, Comerford et al. (2022) explored in more detail the available IFS data for a pilot sample of MaNGA galaxies looking for possible off-nuclear Seyfert regions, finding significant evidence of off-nuclear AGN signatures in their sample and showing that a more careful review of the whole DR17 MaNGA data could reveal a more complete census of AGNs missed by single fiber spectra. 2.1 Type I and II AGN galaxies in MaNGA: the data In Cortes-Suárez et al. (2022, hereafter Paper I) we have carried out the accurate identification of 47 type I AGN in the MaNGA DR15 survey (DR15; Aguado et al. 2019), containing at that stage 4636 galaxies. The selection method is based on the identification of the HU broad component (HUBC) by using a variant of the flux ratio method (e.g., Oh et al. 2015). The higher signal-to-noise (S/N) ratio achieved in the integrated central (3 arcsec) spectra from the MaNGA MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 3 8 9 10 11 12 log (M * /M ) 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 Re ds hi ft (z ) Figure 1. Distributions of type-I AGN (red stars), type-II AGN (blue stars) and non-AGN DR15 galaxies (gray dots) on the redshift vs stellar Mass diagram. Type I and II AGN populate almost equally (∼ 50%) the two branches, corresponding to the MaNGA Primary+ and Secondary samples along the whole redshift interval. data, avoided the need of a host galaxy subtraction. The method was further tested by using data from SDSS DR7, showing comparable results to other methods that identify type I AGN in the DR7 catalogs (e.g., Stern & Laor 2012; Oh et al. 2015; Liu et al. 2019). The HUBC luminosity of their sample lies within the range 1038 < LHU < 1044 erg s−1, with line widths log FWHM(HUBC) ∼ 3-4, covering a range of Eddington ratio (_Edd, the ratio of the bolometric to Eddington luminosities) from −5.15 to 0.70 in logarithmic scale, with a few galaxies showing evidence of extended jet-like emission in radio wavelengths. We refer the reader to Paper I for a more detailed description and multiwavelength properties of the type I AGN sample. Cortes-Suárez et al. (2022) also looked for type II AGN in the MaNGA DR15 sample using the results from the Pipe3D data anal- ysis software (Sánchez et al. 2016) adopting the criteria described in Sánchez et al. (2018). They considered only galaxies located above the Kewley’s lines (Kewley et al. 2001, 2006) in three independent BPT diagrams including the lines [Oiii], [Nii] and [Sii], and impos- ing the additional restriction on the HU equivalent width, EW(HU) > 1.5 Å. While Sánchez et al. (2018) identified 98 type I and type II AGN candidates (in the MPL-5 containing ∼2700 galaxies), Cortes- Suárez et al. (2022) obtained a final sample of 283 AGN: 47 type I and 236 type II (in the MPL-7 containing 4636 galaxies), which will be considered as the main sample for the present study. Figure 1 shows the distribution of the 47 type I AGN (red symbols), the 236 type II AGN (blue symbols) and of a comparison sample of non-AGN MaNGA DR15 galaxies described below (gray symbols) on the redshift-stellar mass, I−"∗, diagram. Stellar masses have been estimated by using a color (6 − 8) dependent mass-to-light ratio in the 8-band following Taylor et al. (2011) and corrected from the contaminant AGN component as described in Appendix A. Two separate sequences can be appreciated, corresponding to the MaNGA Primary+ and Secondary samples. Both type I and II AGN are well distributed between these two branches along the full redshift interval of the MaNGA survey. MaNGA-ID g-i z M∗ Host Tidal LD1 Galaxy Features (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 1-113712 1.005 0.081 10.725 SABab No 8.736 1-180204 0.927 0.052 10.621 SBbc No -6.715 1-113405 1.070 0.042 9.773 Sa No -4.379 1-596598 1.109 0.027 10.352 SABa No - 1-24092 0.607 0.093 10.211 S0 Yes 5.808 1-24148 1.113 0.028 10.129 Sb No -4.565 1-548024 1.154 0.129 11.133 SBb No 2.752 1-43214 0.831 0.118 10.792 S0a No 5.115 1-121075 0.936 0.098 10.860 E32 Yes -0.271 1-52660 1.287 0.057 10.287 S0a Yes 6.562 1-460812 1.195 0.067 10.770 Sa No 0.478 1-523004 0.953 0.027 10.004 SBab No -2.308 1-235576 0.964 0.070 10.593 SABa No 0.509 1-620993 0.856 0.030 10.254 SBbc No -4.647 1-418023 0.937 0.024 9.348 S0 No -7.842 1-256832 1.257 0.107 11.316 S0a Yes 2.114 1-593159 1.100 0.045 10.773 SBa No -0.161 1-210017 1.116 0.043 10.730 SBb Yes 3.441 1-90242 0.360 0.030 9.546 E No -7.916 1-90231 0.911 0.074 10.860 Sc No - 1-594493 1.174 0.031 11.215 E32 Yes -2.451 1-95585 1.125 0.063 11.198 SBc No 2.371 1-550901 0.962 0.062 10.505 SBa No 4.276 1-71974 0.495 0.033 9.985 SBc No 6.417 1-604860 1.108 0.052 11.002 E No -1.504 1-44303 0.929 0.050 10.294 SBb Yes - 1-574519 1.030 0.049 10.143 Sa Yes -3.849 1-163966 0.775 0.027 10.603 SBa No -0.809 1-94604 0.977 0.049 10.190 S0 No -3.938 1-423024 1.077 0.062 10.488 SBab No -6.251 1-174631 0.985 0.037 9.758 Sa No -1.853 1-149561 0.853 0.026 9.723 SBa No -5.503 1-614567 0.939 0.021 9.599 S0 Yes 1.922 1-210186 0.977 0.060 10.447 SBa No -9.175 1-295542 0.694 0.050 10.036 E32 Yes -2.430 1-71872 1.130 0.041 11.416 E32 Yes -3.672 1-71987 0.838 0.040 10.539 Sa Yes 1.784 1-37863 0.863 0.107 10.558 S0a Yes 3.128 1-37385 1.087 0.045 10.740 SBab No 2.297 1-37336 1.123 0.084 10.859 Sab Yes -3.856 1-37633 1.223 0.031 10.255 S0 No -1.610 1-24660 0.946 0.082 10.794 SBb No -5.629 1-574506 1.114 0.054 10.430 SB0a No -3.351 1-574504 0.814 0.041 10.663 SBab No 2.798 1-298111 0.561 0.117 10.690 SBb Yes - 1-385623 0.632 0.051 10.035 S0a No -5.875 1-523211 1.088 0.027 9.993 S0 No -1.551 Table 1. Main properties of 47 galaxies with type I active nuclei according to our selection criteria (Cortes-Suárez et al. 2022). Column (2) shows the 6-band and 8-band magnitudes from the NSA Sloan Atlas, corrected for the contaminant flux of a nuclear source after our Galfit 2D analysis (see Ap- pendix A). Column (3) the redshift obtained from NSA. Column (4) stellar masses from NSA catalog derived from Sersic fluxes. Column (5) the mor- phological Host Galaxy classification from Vázquez-Mata et al. (2022) VAC. Column (6) tidal features detected in our image post-processing (see §§ 3.2). Column (7) the Linear Discriminant Parameters to classify the galaxy as a major merger (see §§ 3.1). MNRAS 000, 1–21 (2015) 4 H. Hernández-Toledo et al. MaNGA-ID g-i z M∗ Host Tidal LD1 Galaxy Features (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 12-84677 1.164 0.075 10.941 SAB0a Yes -2.919 1-113651 1.169 0.071 10.546 SABab No -7.643 1-547210 1.634 0.117 11.519 Sa No 0.978 1-547402 1.276 0.039 9.790 Sb No -24.579 1-177493 1.276 0.108 10.989 SB0 Yes -1.149 1-177528 1.051 0.030 10.052 SAB0 No -6.959 1-180629 1.161 0.104 11.160 SBbc No -7.832 1-180537 1.333 0.120 11.352 SBbc No - 1-25554 1.032 0.027 10.282 SBa No -4.221 1-595093 1.314 0.030 10.556 SABbc No - ... ... ... ... ... ... ... Table 2. Similar to table 1 Main properties of type II AGN selected according to our selection criteria. The complete data will be available in the online version. Tables 1 and 2 present some global optical properties for the type I and type II AGN samples, respectively. Column (1) shows the MaNGA ID, column (2) the (6− 8) color - and extinction-corrected from NSA, column (3) the redshift coming from NSA, column (4) the stellar mass after adopting corrections from the contaminant central source fluxes (see in Appendix A), column (5) the host galaxy morphological type from the MaNGA Visual Morphologies VAC DR171, column (6) a binary (Yes/No) identification of tidal features on the SDSS images (see §§ 3.2), and column (7) the resulting LD1 parameter value after applying the Linear Discriminant Analysis (LDA) to our image predictors following Nevin et al. (2019) (see §§ 3.1). Along the present paper various control samples were compiled and used for different purposes. A first control sample contains the full MaNGA DR15 sample, except for all identified type I and II AGN, useful to compare (i) the global physical properties of our AGN (§§ 2.2), and (ii) to test for possible effects of the local and Large- Scale environment in §§ 4. A second control sample was compiled by randomly selecting non-AGN galaxies per bin in stellar mass, color and redshift to match as much as possible the distributions of our type (I+II) AGN sample, to compare the frequency of bars. A third control sample, similarly matched in stellar mass and redshift, was compiled to compare the incidence of tidal features. Finally a control sample compiled by matching the morphological type, stellar mass, color, and redshift distributions of the AGN sample to test the significance of the frequency of major mergers identified with the LDA method in §§ 4.4. All the physical properties of our control samples were estimated and corrected in a similar way as those in the AGN samples. 2.2 Morphological Type, Stellar Mass and Color MaNGA galaxies were selected such that a roughly flat distribution in log "8 was imposed, independent of morphology and color (Wake et al. 2017). This selection criterion does not guarantee a represen- tative volume-complete sample either in "∗, color or morphology. Therefore, for some global quantities shown in the present work, we 1 https://www.sdss.org/dr18/data_access/ value-added-catalogs/?vac_id=80 VC VC VC Figure 2. Morphological type (upper panels), stellar mass (middle panels) and (6 − 8) color distributions (lower panels) for non-AGN (blue and green solid lines), combined type I+II AGN (purple and red solid lines), the individual Type I (purple and red solid bars) and II AGN (pink and yellow solid bars). The upper sub-panel in each block corresponds to the observed quantities while the lower sub-panels stand for volume-corrected quantities (VC). On top of each panel a boxplot diagram shows the minimum, first quartile (Q1), median, third quartile (Q3), maximum and outliers of each distribution for non-AGN and type I and II AGN samples. MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 5 adopt volume completeness correction factors 5< = 5< ("∗, 6−A, I), that are applied to each galaxy in our AGN and control samples in order to recover representative quantities in the local volume. The details and methodology behind these corrections will be presented in Calette et al. (in prep). (see also Rodríguez-Puebla et al. 2020; Vázquez-Mata et al. 2022). The morphological VC distributions of type I and II AGN are composed of S0-Sc galaxies, with a dominance of S0-Sb types. In both AGN samples we find only a small fraction of elliptical galaxies (11% and 12%, in type I and II, respectively) and no host galaxies with morphological types later than Sc. The overall distribution of our type (I+II) AGN sample shows a median )CH?4 = 1 corresponding to Sa types, compared to a median )CH?4 = 2 corresponding to Sab types for non-AGN hosts. This is consistent with results in other low- redshift AGN samples showing that they are preferentially hosted by early-type disk galaxies (Ho et al. 1997; Kauffmann et al. 2003; Bruce et al. 2016; Sánchez et al. 2018; Kim et al. 2017, 2021). Before volume-completeness corrections, the stellar mass distribu- tion of the non-AGN sample is nearly flat, reflecting the "8 selection criterion applied in the MaNGA survey and the peculiar selection of galaxies in the Color-Enhanced sample. Notice that the correspond- ing volume-corrected (VC) distributions are (i) trustworthy for galax- ies with log("∗/M⊙) > 8.8, and that (ii) these corrections change the mass and color distributions of the non-AGN sample and also (but to a lesser degree) those from the AGN samples to follow the local Stellar Mass Function (SMF) and slightly increasing the fraction of bluer galaxies, which typically are of lower masses (see Table 3). Type (I+II) AGNs are hosted in galaxies with median VC stellar masses log("∗/M⊙) = 10.04 and 10.21 respectively, compared to log("∗/M⊙) = 9.62 for non-AGN. The (6 − 8) color, an approximate tracer of the recent (. 1 Gyr) mean SFR history shows median VC (6 − 8) = 0.95 and 1.06 for type I and type II AGNs, respectively, while that of non-AGN hosts is (6−8) = 0.81. These differences, more noticeable in the volume-corrected distributions, show that galaxies hosting type (I+II) AGN tend to be more massive and redder than those in the non-AGN control sample, although with large overlaps in the distributions. A Kolgomorov-Smirnov test shows that the mass and color distributions of type (I+II) AGN and non-AGN galaxies are different at the significance level ? = 5×10−16, while a T-test shows that the mean color and stellar mass in the AGN sample are greater than those in the control sample with a similarly high significance level. In Sect. 5 we discuss some implications of these differences. 3 IDENTIFICATION OF MAJOR MERGERS, MERGER STAGES AND TIDAL FEATURES 3.1 Major mergers identification Several works in the literature have proposed methods to identify signatures of mergers in galaxies. Among them we mention those using non-parametric image predictors such as the 8=8 − "20 or the CAS (Concentration-Asymmetry-Clumpiness) (Lotz et al. 2004; Conselice 2003). Although very useful, their prediction ability is limited by different merger initial conditions, such as mass ratio, gas fraction, merger stage and the merger observability timescale (e.g., Lotz et al. 2008, 2011). Recently, Nevin et al. (2019) proposed a merger identification scheme that simultaneously uses several im- age predictors like 8=8, "20, Concentration (), Asymmetry (), Clumpiness ((), Sérsic index (=), and Shape Asymmetry (() ex- ploiting their individual prediction ability and combining them to generate a more robust classification using Linear Discriminant Anal- ysis (LDA). They trained separate minor merger (mass ratio of the galaxies 1:5 and 1:10) and major merger (mass ratio of the galaxies 1:2 and 1:3) classifiers using a suite of mock images from detailed hydrodynamic simulations of merging galaxies, including AGN. By combining the coefficient values of the different predictors, they are able to accurately identify merging galaxies over a range of mass ra- tios, gas fractions, viewing angles, and merger stages. In the present work, the LDA method of Nevin et al. (2019) will be used to identify only major mergers. The simulated images in Nevin et al. (2019) were SDSS-ized intro- ducing the SDSS noise and background characteristics and convolv- ing to the seeing limit of the SDSS survey to gain more direct appli- cability of their merger classification scheme to the complete SDSS image survey. Thus, for consistency the image predictors for our AGN and non-AGN control samples were estimated from the A-band SDSS images using a software from Nevin et al. (2023) that includes the Python package statmorph (Rodriguez-Gomez et al. 2019), with var- ious modifications, to prepare the images (background-subtraction, masking and segmentation) prior to compute the source properties following the procedures described in Abraham et al. (2003); Con- selice et al. (2000); Conselice (2003); Lotz et al. (2004, 2008); Pawlik et al. (2016); Sérsic (1963). Nevin et al. (2019) optimized the applicability of the LDA method in terms of the SDSS image properties, finding it more appropriate for images with a minimum S/N ratio ∼ 2.5 per pixel on the A-band, corresponding to features with surface brightness∼ 25 mag arcsec−2, objects brighter than 17 mag and within the redshift I < 0.5 range. Except for very few cases, all the A-band SDSS images corresponding to our AGN and control samples, satisfy those requirements for its robust application (see also Appendix B). Figure 3 illustrates some procedures behind the estimate of the image predictors and the application of the LDA method. The left panel shows an A-band image in false-color from which the corre- sponding segmentation map is built (right hand panel). The galaxy morphology tool statmorph (Rodriguez-Gomez et al. 2019) and the photutils package were used to define the segmentation map us- ing a 1.5f threshold above the background. The insets emphasize the most influential terms in the LDA classification; namely, the Linear Discriminant Parameter (LD1), the major merger probability (?merg) and the Cumulative Distribution Function (CDF) value, which com- pares the ?merg value of each individual galaxy to that of all galaxies in SDSS. The inset on the segmentation map show the values of the corresponding non-parametric morphological predictors that were combined and that drive the major merger classification. Tables B1 and B2 in Appendix B report the results of the image predictors estimates from the SDSS r -band images for our type I and II AGN samples.2. Once the image predictors were estimated for our AGN and con- trol samples, the next step is to apply the LDA method to optimize the major merger classification. According to Nevin et al. (2019), the decision boundary value of the LD1 parameter for the major merger combined runs is 1.16, thus all galaxies with !1 > 1.16 will be classified as major mergers. Alternatively, in terms of merging prob- ability (?merg), all galaxies having ?merg > 0.76 will be considered as major mergers (See Tables 1 and 2, Column (7)). As previously mentioned, in the present work, we will consider the classifiers from the combined major merger simulations, and thus the classification reported here is related only to major mergers. 2 The corresponding Table for the full non-AGN control sample will be presented by (Vazquez-Mata et al. 2023 in prep) as an update to the MaNGA morphological VAC MNRAS 000, 1–21 (2015) 6 H. Hernández-Toledo et al. Q1 Q2 Q3 IQR non-AGN type I type II non-AGN type I type II non-AGN type I type II non-AGN type I type II T Type -1 -0.5 -1 2 1 1 4 2 3 5 2.5 4 T Type (VC) 0 -1 -1 3 1 1 5 2 3 5 3 4 log(M∗) 9.42 10.14 10.25 10.07 10.51 10.66 10.72 10.77 10.93 1.30 0.64 0.69 log(M∗) (VC) 9.21 9.72 9.88 9.62 10.04 10.21 10.06 10.35 10.50 0.85 0.63 0.62 g-i 0.67 0.86 1.03 0.96 0.98 1.15 1.17 1.11 1.24 0.50 0.25 0.21 g-i (VC) 0.62 0.86 0.95 0.81 0.95 1.06 1.02 1.09 1.18 0.40 0.23 0.24 Table 3. Quartil values for the boxplots shown in Figure 2. VC stands for volume-corrected distributions. The bold values are the Q2-median. 1-71987 1-52660 1-37863 1-210017 Figure 3. Diagnostic images (left panels) and segmentation maps (right panels) for a selection of galaxies classified with high probabilities of being major mergers. The diagnostic diagrams include the LD1 value and corresponding ?merg and CDF value for each individual galaxy in the inset box in the left top as well as the leading coefficients and corresponding predictors in the bottom left inset box. Finally, the predictor values are provided in the upper right inset panel. We also include the MaNGA ID (in purple) for each galaxy. Most of these galaxies exhibit disturbed features such as shells (upper left) or companion galaxies (lower right) which can be seen in the segmentation maps. These features contribute to high shape asymmetry values, which lead to large LD1 values. 3.1.1 Major Merger Stages There is compelling evidence showing that merger-induced AGN activity is more important at more advanced stages of the merger process (Ellison et al. 2013; Van Wassenhove et al. 2012; Bickley et al. 2023). High-resolution hydrodynamical simulations predict that AGN activity generally increases with more advanced merger-stages but particularly as a pair coalesces into a post-merger stage (Van Wassenhove et al. 2012; Capelo et al. 2017). More recently, Byrne- Mamahit et al. (2023) investigated the accretion rates of SMBHs in post-merger galaxies drawn from the IllustrisTNG simulation finding accretion rates∼ 1.7 times higher than in control samples, also finding that the presence of simultaneous enhancements in either the star formation and SMBH accretion rates depends on both the mass ratio of the merger and on the gas mass of the post-merger galaxy. Although the LDA method was originally designed for the en- tire duration of the merger process (from early to post-coalescence stages), more recently Nevin et al. (2023), following previous theo- retical and observational work, has further refined the LDA classi- fication into different stages to gain insight on the time-dependent evolutionary processes in mergers. That classification method is able to assign each galaxy a probability of being in a merging stage. They divided their classification into pre and post-coalescence stages to match the methodology of cosmological merger identification schemes (e.g., Hani et al. 2020; Bickley et al. 2021) and further divided the pre-coalescence classification into early and late stages to roughly match the stages in Moreno et al. (2015) and Pan et al. (2019) of first pericentric passage and apocenter (early) and final approach (late). They also implemented a sliding timescale for the MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 7 definition of the post-coalescence stage, using a time cutoff of 0.5 Gyr after colaescence and then additionally implementing a time cutoff of 1 Gyr, following Bickley et al. (2021) who found that the morphology of Illustris TNG galaxies is disturbed for up to 2.5 Gyr following a merger. 3.2 Tidal features Observations as well as numerical simulations have shown how bary- onic matter can trace merging events through the formation of dis- cernible tidal features (van Dokkum 2005; Tal et al. 2009; Kaviraj 2010; Sheen et al. 2012; Kim & Im 2013; Hong et al. 2015; Mancillas et al. 2019). We present the results of a visual identification of bright tidal features in our AGN and control samples by using our A-band image post-processing from the SDSS and DESI surveys. Although our search is not detailed and far from complete (for related results, see Vázquez-Mata et al. 2022), this tidal census can be very useful to understand the morphological nature of the major mergers identi- fied with the Linear Discriminant Analysis (LDA) method and their relation to other galaxy properties. In Vázquez-Mata et al. (2022) both the A-band SDSS and DESI images of our AGN and control samples were post-processed by pre- serving their native pixel scales of 0.396 ”/pix and 0.262”/pix, with a typical image quality FWHM (arcsec) = 1.4 and 1.3 respectively. Since both surveys also provide depth maps for each stacked image in each band, we have estimated the A-band 5f depths at the out- skirts of each AGN host, finding average surface brightness limits ∼ 25 and 26.7 mag arcsec−2 respectively. The residual images of the post-processing catalogue from the DESI Legacy Survey were also retrieved and included in our identification mosaics, providing valuable information of morphological features in the inner and outer regions of galaxies. For more details on the residual images, and on The Tractor package see Dey et al. (2019). Figure 4 summarizes the results of our image post-processing in the form of mosaics for a few examples of type I AGN hosts. From left to right; the 6A8 SDSS composite image, the 6AI DESI composite image, the PSF-convolved residual DESI image (after subtracting the best 2D surface brightness model), the DESI filtered-enhanced A−band image and the residual A-band image (after subtracting our best Galfit 2D surface brightness model). Similar mosaics for type II AGN hosts are shown in Figure 5. Notice the variety of morphological types associated to our AGN samples. 4 RESULTS 4.1 Major mergers and merger stages with the LDA method The numerical values of the image predictor parameters (Sect. 3.1) for our AGN samples, are reported in Tables B1 and B2. The resulting LD1 major merger classifier parameters are presented in Column (7) of Tables 1 and 2. For type I AGN, the LDA method identified 15 major mergers (LD1 > 1.16) out of 43 AGN hosts (35% ± 7%) with good quality data ( 2.5), from which 13 belong to S0-Sb morphological types and two to Sc type. Neither of the six elliptical galaxies in this sample were identified as a major merger. For type II AGN, 55 major mergers were identified out of 214 hosts (26% ± 3%) with good quality data, from which 43 belong to S0-Sb types and 5 to Sbc type. Error estimates correspond to the 1-71987 1-52660 1-37863 1-210017 1-121075 Figure 4. SDSS, DESI Legacy Post-processed Images and Galfit Residuals for the Major Merger Candidates. From left to Right; SDSS 6A8 image, DESI 6AI image, DESI residual after subtracting a set of parametric light profiles, the DESI filter-enhanced A -band image and the residual A -band image after subtracting a 2D bulge/disk/bar/nuclear source. The presence of shells are evidenced in these images. 1-167166 1-211103 1-612080 1-385099 1-275456 Figure 5. Same as figure 4 but for type II AGN hosts. MNRAS 000, 1–21 (2015) 8 H. Hernández-Toledo et al. standard deviation as computed from binomial statistics 3 This time, 7 elliptical galaxies were identified as major mergers. Our results show a dominant fraction of early type disks (< Sb types) among the identified mergers, a result expected from the abundance of early type disk galaxies among our AGN samples (see Section 2.2). Notice however, that other observational works using different identification schemes like the visual identification of pairs of merging galaxies from the Galaxy Zoo project (e.g., Darg et al. 2010), also show a prevalence of early-type spirals over elliptical galaxies, similar to our results. Although the LDA method was trained mostly upon disk- dominated galaxies, a recent analysis of its performance by Nevin et al. (2023) shows its robustness in identifying mergers across a wide range of morphologies, stellar masses, and redshifts. Therefore, a bias related to the morphological content of the identified mergers is not expected. We next proceed to identify the merger stages adopting the hier- archical method presented in Nevin et al. (2023). To that purpose we compared the ?merg (50th percentile) probability of being in a merging stage (pre-coalescence or post-coalescence), choosing the higher ?merg value. Since the 16th and 84th percent values associated to each ?merg were also reported, an interquartil (84th - 16th) dif- ference is used as a gross confidence interval to distinguish between pre-coalescence and post-coalescence merger stages. For type I AGN, the hierarchical method finds 66% ± 5% in the post-coalescence stage and 20% ± 6% in the pre-coalescence stage with 13% of unclassified cases. For type II AGN, the method finds 46% ± 4% in post-coalescence stage and 24% ± 5% in the pre- coalescence stage, this time with 29% of unclassified cases. The results for the combined type (I+II) AGN sample are 51% ± 5% in the post-coalescence stage and 23% ± 6% in the pre-coalescence stage, with 26% of unclassified cases. The unclassified cases refer to those having an outlier predictor flag in their photometric properties, meaning that the predictor values are outside of the predictor values of the simulated training set. Some of them have also low S/N flags. Thus they are not included in the classification. If the interquartile difference is adopted as a confidence interval around each ?merg value, then we can cleanly separate merger stages only for about half of the mergers; 13% in pre-coalescence and 26% in post-coalescence for the combined type (I+II) AGN sample, with the other half being not-distinguishable within such broad interquartil difference. In any case, the hierarchical method indicates approxi- mately a factor of 2 prevalence of post-coalescence merger stages over pre-coalescence stages among the major mergers identified with the LDA method in our AGN samples. For each predicted merger, we further used our image mosaics in combination with the DESI Legacy Survey Sky Browser to carry out and independent visual classification of the merger stages. We looked for galaxies within 1:2 and 1:3 the size of each target inspecting a wide field of view around each target, retrieving information on their radial velocities to confirm a physical association within 600 km s−1. We named a first category as separated or pre-merger stage, referring to systems having separations grater than two apparent diameters of the major merger target. A second category was named as advanced/post-merger stage, referring to galaxies well within one diameter of the major merger target, galaxy cores not settled yet sharing a common diffuse light envelope, and galaxies already settled with the appearance of a single galaxy showing evidence of tidal features. 3 f = √ =?@, where = is the total sample, ? the probability of success and @ = 1 − ?. Type I and II AGN Hosts with Tidal Features type I AGN Images Early Early Disk Late Disk Total r -band (E) (S0-Sb) (Sbc-Sc) (out of 47) SDSS 3 11 - 14 (30±7)% DESI 4 12 - 16 (34±7)% type II AGN Images Early Early Disk Late Disk Total (E) (S0-Sb) (Sbc-Sc) (out of 236) SDSS 11 60 2 73 (31±3)% DESI 16 65 2 83 (35±3)% Table 4. The fraction of tidal features in type I and type II AGN samples and their morphological content. Our visual identification yields 60% ± 5% in post-coalescence stage and 40%± 5% in pre-coalescence stage for type I AGN mergers. For type II AGN mergers, 68% ± 5% are in post-coalescence stage and 32%± 5% in pre-coalescence stage. The results for the combined type (I+II) AGN sample are 65% ± 5% in post-coalescence stage and 35%± 5% in pre-coalescence stage. As with the hierarchical method, this analysis shows a higher incidence of post-coalescence over pre- coalescence merger stages among our major mergers. A comparison of these results indicates that (i) there is no overlap of the percentages (within the quoted uncertainties) predicted by the LDA and visual methods. However, they are in qualitative agreement, both finding a higher number of post-mergers over pre-mergers. (ii) For type I AGN mergers, these percentages are not far from one an- other. For type II AGN mergers, the higher incidence of unclassified cases makes the comparison more difficult. However, notice that (iii) the fraction of (pre + post coalescence) coincidences between the LDA and visual methods is relatively high, reaching 66% in type I AGN and 57% in type II AGN, with 59% for the combined type (I+II) AGN sample. 4.2 Tidal features For type I AGN, we find visual evidence of bright tidal features in the SDSS images in 14 out of 47 host galaxies (30% ± 7%). For type II AGN, such evidence is found in 73 out of 236 host galaxies (31% ± 3%). In addition, when using the deeper images from the DESI survey, we find tidal features in 16 out of 47 host galaxies (34% ± 7%) in type I AGN, while for type II AGN, these are found in 83 out of 236 host galaxies (35% ± 3%). The occurrence of tidal features and the morphological content of their corresponding host galaxies are summarized in Table 4. Given that the LDA method was optimized upon the SDSS image properties, for consistency we report in Column (6) of Tables 1 and 2 a binary (Yes/No) flag indicating a (positive/negative) detection of tidal features in type I and type II AGN hosts after inspecting the SDSS images. Our results using the SDSS images indicate an almost factor of two higher incidence of tidal features in the combined type (I+II) AGN sample when compared to 16% ± 0.7% found for galaxies in a non-AGN control sample matched in stellar mass and redshift (see also Vázquez-Mata et al. 2022), that increases to a factor slighly higher than two when using the DESI images. It is worth mentioning that while most of the apparent tidal fea- MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 9 tures in the SDSS images were confirmed with the DESI images, some were not, finding instead, that they are part of other structural components (outer arms or rings). Other subtle features were also identified in the deeper DESI images yielding thus a slightly higher fraction of tidal features than in the SDSS images. Nevin et al. (2019) assessed the accuracy of the LDA method finding that the SDSS-based results show a higher false negative rate than false positive rate, meaning it is more likely to miss mergers than missclassify non-merging galaxies as mergers. Since we lack a more detailed analysis of the performance of the LDA method trained on DESI images, we cannot say for sure, but we suspect that the LDA method trained on the deeper DESI images would have a lower false negative rate. In particular, it might be more sensitive to mergers with faint tidal tails and/or higher redshift mergers (though this is beyond the scope of this work). 4.3 LDA major mergers versus tidal features As described in §§ 3.1, the LDA method was not trained on the basis of a visual identification of tidal features, so we expect that major mergers selected with the LDA method do not necessarily capture the evidence on the wide variety of tidal features found. A cross- match of Tables 1 and 2 confirms that not all galaxies qualifying as major mergers with the LDA method (LD1 > 1.16) show tidal features, nor all galaxies with tidal features are identified as major mergers with the LDA method. For type I AGN, on one side, the LDA method identifies 15 major mergers out of 43 hosts (35% ± 7%) with good quality data. On the other side, 14 out of 47 hosts (30% ± 7%) show evidence of tidal features. In this case, more than half of the major mergers show tidal features (9 coincidences), all nine belonging to S0-Sb types. Among the 6 ellipticals in this sample, 3 show evidence of tidal features, but none of them was identified as a major merger with the LDA method. Similarly, for type II AGN, the LDA method identifies 55 out of 214 hosts (26% ± 3%) with good quality data while, on the other side, 73 out of 236 hosts (31% ± 3%) show evidence of tidal features. Again, more than half of the major mergers show tidal features (33 coincidences), 29 belonging to S0-Sb types, 1 to Sbc type, and 3 Elliptical galaxies. Furthermore, the configuration of the tidal features on the SDSS images could also play an important role in the identification of major mergers with the LDA method. If tidal features are present but appear as symmetric structures or do not satisfy the LDA image S/N requirements, then they may not be captured in the segmentation maps and thus will not be classified as a major merger. Therefore, it is expected, and confirmed by our results, that the galaxies classified as major mergers are not necessarily coincident with those showing tidal features or viceversa. Among major mergers identified with the LDA method, showing at the same time evidence of tidal features, we also noticed a prevalence of early-type disks over ellipticals. This is also expected given the clear dominance of early-type disks among our mergers. 4.4 Statistical significance of the LDA results To test the significance of the identification of major mergers in our AGN samples, we compiled a control sample of MaNGA DR15 non-AGN galaxies by matching the morphological type, color, stellar mass and redshift distributions of our type (I+II) AGN sample. The MaNGA DR15 sample is large enough (> 4500 galaxies) to permit the compilation of a control sample with ∼ 20 non-AGN control galaxies per matched bin. Figure 6. Cummulative LD1 parameter distributions for non-AGN (red) and AGN (blue) ?merg mass. AGN sample is subdivided by type I (cyan) and type II (purple). The top panel shown the boxplots of the LD1 distributions. The SDSS images of galaxies in the control samples were pro- cessed in a similar way as those in our AGN samples in order to estimate the corresponding image predictors and further apply the LDA method.4 We find that the relative fraction of major mergers (LD1 > 1.16) in the non-AGN control sample is 22% ± 0.8%, com- pared to 35% ± 7%, 26%± 3%, and 29% ± 3% for the AGN type I, type II, and combined type (I+II) samples, respectively. The above fractions suggests a higher major merger incidence in our combined AGN sample than in non-AGN galaxies. However, it is important to assess the statistical significance of these results. 4 The image predictor values for the galaxies in the control samples will be published as part of an update of the MaNGA morphological VAC (Vázquez- Mata et al. 2023, in prep). MNRAS 000, 1–21 (2015) 10 H. Hernández-Toledo et al. Q1 Q2 Q3 IQR AGN I+II -4.13 -1.83 1.23 5.37 non-AGN -5.13 -2.38 0.54 5.67 AGN I -4.16 -1.55 2.33 6.49 AGN II -4.13 -1.85 1.16 5.29 Table 5. Quartil values for the boxplots shown in Figure 6. sample KS-test T-test p-value p-value non-AGN vs AGN I+II 0.01 0.0 non-AGN vs AGN I 0.16 0.11 non-AGN vs AGN II 0.01 0.01 AGN I vs AGN II 0.21 0.75 Table 6. KS- and T-test values for the boxplots shown in Figure 6. The upper panel of Figure 6 shows the resulting LD1 frequency distributions for the individual type I, type II and combined (type I+II) AGN host samples, and the control non-AGN sample. The corresponding cumulative distributions are also shown in the middle panel, while a relative comparison between type I and type II AGN hosts is attempted in the lower panel. The solid black line along the three panels is the LD1 threshold value for major merger candidates. On top of Figure 6, a set of boxplot diagrams are displayed to visualize the LD1 distribution for each sample. All values inside the whiskers belong to the LD1 distribution for each sample. The ones outside are considered outliers (grey diamonds). Only the ones with values greater than their respective U, , will be considered since they are major merger candidates. To compare the distributions we use the boxplots diagrams, a stu- dent T-test looking for differences in the mean, and the Kolmogorov- Smirnov (K-S) test. Table 5 shows the values of the different per- centiles of the LD1 distributions and Table 6 reports the results of the K-S test after comparing the cumulative distributions and of the Student T-test for the significance of the mean. The boxplots of the combined type (I+II) AGN and non-AGN samples show similar grouping or tightness around the corresponding median, but with a slightly more asymmetric distribution towards positive values for the combined type (I+II) AGN sample. This is reinforced by the &3 value since it is greater than the limit value (1.16) for the identification of major mergers for the combined type (I+II) AGN sample, and smaller than that limit for the control sample. Both the K-S and Student T-tests indicate that the cumulative LD1 distribution of the type (I+II) AGN sample is significantly different than that of the control sample with a mean that is slightly higher but also significant, meaning that the combined type (I+II) AGN sample shows a moderate higher (roughly of 30%) incidence of major mergers. If a comparison between type I and II AGN samples is attempted, the corresponding boxplots show that they have similar limits but different grouping or tightness around each median. The &3 values also hint that the fraction of major merger candidates (LD1 > 1.16) is greater for type I AGN compared to type II AGN. However, in this case the K-S and Student T-tests suggest non-significant differences, probably reflecting that more significant numbers in the type I AGN sample, are required for a robust comparison. 4.5 Implications for the level of Nuclear Activity Mergers could leave an imprint on the host galaxies by influencing the triggering of past and recent nuclear activity. Some studies support the predictions that major merging may explain the enhancement of SF activity (e.g., Ellison et al. 2008; Jogee et al. 2009; Patton et al. 2011; Scudder et al. 2012; Barrera-Ballesteros et al. 2015; Cortijo-Ferrero et al. 2017a,b,c; Thorp 2019; Pan et al. 2019), and the elevation of AGN activity (e.g., Ellison et al. 2011; Treister et al. 2012; Satyapal et al. 2014; Weston et al. 2017; Hewlett et al. 2017). Under that scenario, we can test the expectation that SMBH in mergers could accrete material at higher rates than those found in our non-merger AGN counterparts. [Oiii] luminosity (L[OIII] ), avail- able from our spectroscopic analysis to the MaNGA AGN samples (Cortés-Suárez et al. in preparation), can be used as a measure of the level of SMBH accretion (e.g., Heckman & Best 2014). [Oiii] lumi- nosities were corrected for reddening using the reddening curve from Calzetti et al. (2000), assuming R+ = 3.1 and case-B recombination, HU/HV= 2.86. Figure 7 shows the logL[OIII] -log"∗ diagram for type I AGN (upper left panel) and type II AGN (lower left panel), high- lighting in each case the identified AGN merger candidates (red) and non-merger AGN (blue) in this work. Additional symbols (red pluses for pre-mergers, and magenta crosses for post-mergers) emphasize the results of the merger stage classification from Nevin et al. (2023). The vertical and horizontal dashed lines in each panel show the repre- sentative median log"∗ and logL[OIII] values for non-mergers AGN (blue) and merger AGN (red). The left panels in Figure 7 show an apparent trend in type I and II AGN of increasing logL[OIII] values as the stellar mass in- creases. Mergers in AGN also appear more massive (median log"∗, red dashed vertical line) and more luminous (median logL[OIII] , red dashed horizontal line) than their corresponding non-mergers counterparts (median horizontal and vertical blue dashed lines) with higher differences shown by type I AGN (upper panel) than type II AGN (lower panel). The right-hand panels of Figure 7 show the L[OIII] enhancement (ΔlogL[OIII] ) defined as the mean of merger AGN (logm) compared with the mean of non-merger AGN (logn) in a given mass bin, ΔlogL[OIII] = log < L[OIII] > m − log < L[OIII] > n (1) The horizontal error bars represent the size of the stellar mass bins (Δ Log"∗= 0.5), while the vertical error bars represent the interquartile difference (84% - 16%) around the median, after the L[OIII] statistics in a mass bin. Despite the large error bars, type II AGN (lower right-hand panel) mergers could reach a maximum enhancement of 0.4 dex (2.5×) compared to non-mergers, while type I AGN mergers (upper right- hand panel) could reach a maximum about 0.9 dex (∼ 8×) compared to non-merger AGN. These results are consistent with those by El- lison et al. (2013) reporting that close pairs and post-mergers show [Oiii] luminosities enhancements ∼ 3× and 8× higher than their cor- responding control samples, respectively. However, notice that other works like Jin et al. (2021) and Steffen et al. (2023) using pairs from the MaNGA survey find that the [Oiii] luminosity of AGN in paired galaxies is rather consistent with the AGN control galaxies (matching in mass and redshift). The left panel of Figure 7 also highlights the loci of the identified merger stages; pre-mergers (magenta plus symbols) and post-mergers (green crosses) in the type I AGN (upper panel) and type II AGN (lower panel) samples. MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 11 log(M /M ) 38.5 39.0 39.5 40.0 40.5 41.0 41.5 42.0 42.5 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) AGN I non-merger AGN I merger AGN I pre-merger AGN I post-merger log(M /M ) 0.50 0.25 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 log(M /M ) 38.5 39.0 39.5 40.0 40.5 41.0 41.5 42.0 42.5 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) AGN II non-merger AGN II merger AGN II pre-merger AGN II post-merger 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 log(M /M ) 0.5 0.0 0.5 1.0 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) Figure 7. Left-hand panels: The log("∗/M⊙) - logL[OIII] diagram for type I AGN (upper left panel) and type II AGN (lower left panel). Mergers in AGN (red symbols) as well as non-mergers in AGN (blue symbols) are highlighted along with their corresponding merger pre-coalescence (red crosses) and post- coalescence (green crosses) stage when available. The horizontal and vertical dashed lines represent the median values of log("∗/M⊙) and of LogL[OIII] for mergers (red) and non-mergers (blue). The right-hand panels show the L[OIII] enhancement, (Δ logL[OIII] = < L[OIII] >m - < L[OIII] >n) shown by the mean of merger AGN compared to the mean of non-merger AGN, in a given 0.5 dex wide stellar mass bin. The horizontal bars represent the bin size and the vertical bars represent the interquartil difference around the median. At this point it is important to evaluate the impact of the accuracy of the identification of major mergers in our results. If an impor- tant fraction of false mergers were included in our AGN samples, their predicted effect would be to lessen the average enhancement in [Oiii] luminosity in mergers when compared with non-mergers. Nevin et al. (2019) have tested the contamination of non-mergers in the major merger sample using their simulations finding that it is low. Specifically, the precision, which quantifies the number of true positives relative to all positives (true and false) is of the order 96%. 4.6 Bars and Nuclear Activity Our AGN samples show relatively lower levels of AGN activity. The median L[OIII] in our type II AGN is 1040.74 erg s−1, whereas for our type I AGN, L[OIII] = 1041.37 erg s−1, overlapping in part but also even lower than the levels in other samples of AGNs in the local universe (Oh et al. 2015; Liu et al. 2019). If Lbol = C×L[OIII] , where  = 142 for AGNs with log(L[OIII] /erg s−1) = 40–42 (Lamastra et al. 2009), then !bol ∼ 1042.90 and 1043.52 erg s−1, respectively. If we further consider representative median values "∗ for our type I and II AGN samples from the volume-corrected mass distributions in §§ 2.2 and estimate median SMBH masses through the "∗–MBH rela- tion (e.g., Reines & Volonteri 2015), then our AGN samples reach Eddington ratios ∼ 0.005 and ∼ 0.030, respectively. These modest levels of AGN activity could also be sustained by internal sources of fueling (Ho 2009) or mediated by secular processes without exter- nal gas supply through dynamical interactions or mergers being the primary mechanism. We look for evidence of a possible secular scenario that could explain the observed levels of AGN activity in our samples. To that purpose we use the information on the incidence of bars coming from a detailed visual morphological classification of the MaNGA sample (Vázquez-Mata et al. 2022). While the fraction of mergers found in our combined type I+II AGN sample is about 29% ± 3%, more than half (∼ 56% ± 3%) of the disk galaxies hosting our type I and II AGN samples are barred, and even the few cases of Sbc-Sc galaxies hosting our AGN are in 75% of the cases barred. For the corresponding control sample, matched in stellar mass, color and redshift, the fraction of bars in galaxies of morphological types later than S0 is 46% ± 2%, similar to fractions reported in other local samples of field galaxies using quantitative bar detection methods on SDSS images (e.g., Aguerri et al. 2009). It is also important to evaluate the impact of the accuracy of the identification of bars in our results. Our image post-processing and the resolution of the SDSS and DESI images allowed us to detect a wide variety of bars such as bright bars with sharp ends, Ferrers and Freeman bars, and bars associated to lenses and spiral arms. A potential problem is the detection of flat bars showing a smooth transition to the disk, bars aligned with the disk, and small-sized bars embedded in prominent bulges. However, the residual images of the DESI legacy survey, the residual images after our Galfit 2D decomposition, and our filter- enhanced images, proved to be very useful for their identification. Thus, neglecting inclination effects, we are minimizing the presence of false positive bar detections that could affect our results. For more details on the visual identification of bars see Vázquez-Mata et al. (2022, 2023 in prep.). Similar to Figure 7, the left-hand panels in Figure 8 highlight MNRAS 000, 1–21 (2015) 12 H. Hernández-Toledo et al. log(M /M ) 38.5 39.0 39.5 40.0 40.5 41.0 41.5 42.0 42.5 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) AGN I AGN I + bar log(M /M ) 1.0 0.5 0.0 0.5 1.0 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 log(M /M ) 38.5 39.0 39.5 40.0 40.5 41.0 41.5 42.0 42.5 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) AGN II AGN II + bar 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 log(M /M ) 0.5 0.0 0.5 1.0 lo g (L [O III ] e rg s 1 ) Figure 8. Left-hand panels: The log("∗/M⊙) - logL[OIII] diagram for barred (red symbols) and non-barred (blue symbols) AGN hosts. The corresponding horizontal and vertical dashed lines represent the median values of Log("∗/M⊙) and logL[OIII] values for barred (red) and non-barred (blue) galaxies. Right- hand panels: The enhancement in L[OIII] (ΔlogL[OIII]=log1-log=) shown by barred AGN compared to non-barred AGN. The horizontal bars represent the bin size (0.5 dex) and the vertical bars represent the interquartile difference around the median. barred AGN (red symbols) and non-barred AGN (blue symbols). The vertical and horizontal red and blue dashed lines represent their corresponding median log("∗/M⊙) and logL[OIII] values. The left- hand panels show an apparent global trend of the barred type I and II AGN to have higher logL[OIII] values as the stellar mass increases, with Pearson correlation coefficients ? = 0.72 and ? = 0.46 for type I AGN and type II AGN, respectively. By defining the level L[OIII] enhancement in a similar way as that in Figure 7, an internal comparison between barred and non-barred type I AGN shows that bars in type I AGN produce a significant luminosity enhancement when compared to non-barred type I AGN (Student t-test p = 0.03). Similarly, bars in type II AGN also produce a noticeable luminosity enhancement when compared to non-barred type II AGN (Student t-test p = 2 × 10-5). A comparison of the effects produced by mergers and bars in Figures 7 and 8 shows that type II barred AGN (lower right-hand panel in Figure 8) reach a maximum level of∼ 0.7 dex (5×) compared to non-barred AGN, higher than the maximun level (2.5×) found in type II AGN mergers, whereas in type I AGN (upper right-hand panel in Figure 8) the bar enhancement reach a maximum of about 0.9 dex (∼ 8×), comparable to the maximum level found in type I AGN mergers. These results indicate that the AGN activity in our low luminosity AGN samples is not uniquely promoted by merger events but could be contributed by bars. Since we have evaluated that the contamina- tion of non-mergers and false bars is not important and thus, is not impacting the observed levels of enhancement, we conclude that bars are also playing a fundamental role in the AGN stimulation among our AGN samples. In line with our results, Alonso et al. (2018) have shown that the dynamical perturbations produced by interactions and mergers (previous to full coalescence) and bars produce an enhance- ment in nuclear activity and accretion rate in AGN galaxies with bars being a more efficient mechanism than interactions. Further- more, they report that the efficiency of the mergers and interactions in transporting material towards the inner regions of galaxies de- pends not only on the properties of the hosts but also strongly on the perturber companion properties. When the perturber companion tends to be massive, luminous, and with high gas content, the effect of mergers and interactions on the central nuclear activity tends to be as efficient as that induced by bars. Thus, a more appropriate com- parison of the levels of enhancement produced by bars and mergers (those in stages previous to full coalescence) should take into ac- count the properties of the perturber companions. However, that is out of the scope of the present paper. Another important factor to take into account in this comparison is the difference in timescales of the processes involved, something debated in section 5. If we look for the fraction of major merger AGN that are simulta- neously barred, we find 53% ± 13% for type I AGN and 55% ± 7% for type II AGN. On the contrary, if we look for the fraction of barred AGN that simultaneously are major mergers we find 35% ± 10% for type I AGN and 23% ± 4% for type II AGN. Thus, within our AGN samples, being a merger and simultaneously having a bar is more frequent than having a bar and simultaneously being a merger. Peirani et al. (2009) and Moetazedian et al. (2017) have shown that merging galaxies can induce bars prior to the collision, however, very few is known about how bars can emerge from the aftermath of a merger. Cavanagh & Bekki (2020) considered three generic ways of bar formation: (i) the spontaneous self-gravitating isolated model, MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 13 (ii) the tidal interaction model, and (iii) the galaxy merger model with two bar formation phases identified during galaxy merging. They find that mergers with low mass ratios and closely-aligned orientations are considerably more conducive to bar formation compared to equal- mass mergers. They also find that it is possible for a bar to regenerate in the case of nearly equal spin angles in a major merger, inferring that the transfer of angular momentum is key to the regeneration of the bar. Bar formation appears as a process naturally linked to the merger process so that it is expected that an important fraction of the major mergers (either in pre- or post-coalescence stage) in this work show at the same time a bar, as shown by our results. On the other side, by looking at the fraction of barred AGN that simultaneously are major mergers, since the bar formation process is not only related to major mergers, it is thus expected that a lower fraction of bars in our AGN samples are associated only to major mergers, as also shown by our results. Another possibility is that the LDA method is somewhat biased to assume bars are in non-interacting galaxies or minor mergers. Although Nevin et al. (2023) does not address the existence of a bias with bars in the LDA method, we discard such a bias since the LDA method relies on morphology with training sets including weak and strong bars in both the merger and non-merger samples, thus making it not biased against bars. 4.7 The Local and Large Scale Environment Finally, we investigate potential differences that may be associated to the environment and that could be affecting the results of a sta- tistically significant higher incidence of major mergers in our AGN samples compared to a control non-AGN sample. Galaxies are also exposed to the influences of their local and large-scale environment. Galaxy properties correlate with the Large-Scale background density Structure (LSS) at low redshift (e.g., Park & Choi 2009; Muldrew et al. 2012, and reference therein.), and there is also evidence link- ing the presence of AGNs to the local environment (e.g., Ellison et al. 2013, and references therein). On the other hand, other stud- ies (Sabater et al. 2013, 2015) suggest that large-scale environment and galaxy interactions play a fundamental but indirect role in AGN activity (by influencing the gas supply). To this purpose we compiled a non-AGN control sample, by match- ing only the redshift interval in order of not biasing its environment properties. To proceed, we adopted various environment quantifica- tions reported in the Galaxy Environment for MaNGA Value Added Catalogue (GEMA-VAC; Argudo-Fernández et al., in prep.) based on the methods described in Argudo-Fernández et al. (2015). We consider the information on the tidal strength parameter &, defined as an estimation of the total gravitational interaction strength that the neighbours produce on a target central galaxy with respect to its internal binding forces. We also consider those estimates on vari- ous scales namely: (i) the&nn parameter defined as the tidal strength of the 1st nearest neighbour and, (ii) a more global characterization of the Large Scale Structure (LSS) environment by all the neighbours within 500 km/s line-of-sight velocity difference, up to 5 Mpc pro- jected distances in a volume limited sample up to z < 0.15 traced by the parameter &lss, defined as the tidal strength of the LSS. Notice that the environment probed with these parameters do not include the influence of much more denser regions, where differences could be found. Figure 9 shows on the left column the frequency distributions and on the right column the cumulative distributions of the environment indicators &lss (upper panels) and &nn (lower panels) for our type I (cyan), type II (purple), combined (I+II; in blue) and non-AGN control MaNGA DR15 sample (red). On top of the right columns the corresponding boxplots diagrams are also shown. Tables 7 and 8 summarizes the percentiles of the distribution for each environmental parameter and the results of a K-S and Student t-test after comparing the corresponding cumulative distributions and the significance of the mean. For the interpretation of the frequencies and cumulative distribu- tions, we adopt representative values for &lss for isolated galaxies, isolated pairs and isolated triplets reported in Argudo-Fernández et al. (2015). We also built frequency distributions of galaxies in a range of environments from poor groups (3 < = < 15), rich groups (15 < = < 50) and clusters (= > 50) catalogued in Yang et al. (2007) and in common with the MaNGA sample in order to find representative &nn and &group values for these environments. According to Argudo-Fernández et al. (2015) the representative environment &lss values for isolated pairs and isolated triplets range from−5.5 to−5.0, with values smaller than−5.5 associated to galax- ies in more isolated environments, and values greater than −5.0 asso- ciated to poor groups and increasingly rich groups. According to this, the representative &lss environment of our type I, II, and non-AGN samples goes from that of poor groups to that of intermediate/rich groups, and our comparison in Tables 7 and 8 shows that they are non-significantly different. The percentile values show slight differ- ences between samples in both &lss and Qnn. However, for the &lss distribution we can see that lower percentile values, Q1, are higher than −5, which means that less than 25% of the combined type (I+II) AGN and control samples are in isolated environments. Representative&nn values are slightly lower than&lss values since for&nn only the nearest galaxy is considered, exerting typically of the order of 90% of the total tidal force. Thus, in the lower panel a slight shift to lower values compared to &lss are observed corresponding to poor and intermediate/rich groups. Our comparisons also show non-significant differences in the cumulative and mean of type I, II, and non-AGN samples. Notice that parameters like &group although useful, were not con- sidered here due to a lack of available information. According to our tests, we cannot reject the null hypothesis that our type I, II, com- binned type (I+II) and non-AGN samples are drawn from the same population, with non-significant differences in the mean, concluding that these samples share a similar local and LSS environment, dis- carding possible influences of the local environment in our results on the incidence of mergers in our AGN samples. A more detailed study of the Large Scale Environment of MaNGA galaxies by using a ge- ometric characterization of the cosmic web with methods described in Aragón-Calvo et al. (2007) is reserved for a forthcoming analysis. 5 DISCUSSION Previous statistical studies on the AGN-merger connection have found conflicting results as reviewed in Ellison et al. (2019) and Gao et al. (2020). However, as these authors discuss, it is important to consider that these types of studies have used different sample selection and AGN criteria, as well as different methods for identi- fying mergers. The above introduces various and different selection biases in the results of each study. First of all, we emphasize that depending on the observational sample and the method used for the study, different stages of the merging process are considered, from early pre-merger stages (< 0.5 − 1 Gyr before the coalescence) to late post-merger stages (up to ∼ 2 Gyr after the coalescence). On the other hand, the timescales of the AGN phenomenon are usually short, no more than 0.2-0.3 Gyr, and more commonly of 0.01-0.1 Gyr MNRAS 000, 1–21 (2015) 14 H. Hernández-Toledo et al. Figure 9. Left-hand panels: The frequency distributions of the environment indicators &lss (upper panels) and &nn (lower panels) for our type I (cyan), type II (purple), combined (type I+II; in blue) and non-AGN control MaNGA DR15 sample (red). Right-hand panels: The cumulative distributions of the same indicators. On top of the right columns the corresponding boxplots diagrams are also shown. Q1 Q2 Q3 IQR &lss AGN I+II -4.81 -4.03 -2.94 1.88 non-AGN -4.77 -3.78 -2.56 2.21 AGN I -4.76 -3.75 -2.85 1.90 AGN II -4.83 -4.04 -2.95 1.88 &nn AGN I+II -5.02 -4.23 -3.10 1.92 non-AGN -4.99 -4.00 -2.66 2.34 AGN I -4.83 -4.00 -3.05 1.78 AGN II -5.06 -4.27 -3.15 1.91 Table 7. Quartil values for the boxplots shown in Figure 9 sample KS-test T-test p-value p-value &lss non-AGN vs AGN I+II 0.11 0.12 non-AGN vs AGN I 0.83 0.51 non-AGN vs AGN II 0.16 0.16 AGN I vs AGN II 0.53 0.99 &nn non-AGN vs AGN I+II 0.06 0.14 non-AGN vs AGN I 0.78 0.57 non-AGN vs AGN II 0.1 0.17 AGN I vs AGN II 0.83 0.94 Table 8. KS- and T-test values for histograms shown in Figure 9. MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 15 (Marconi et al. 2004; Hopkins et al. 2009). A relevant question then is at what stage of the merger process is the possible triggering of the AGN most likely; this is something that depends on the parameters of the interaction and on the gas content of the interacting/merged galaxies, to mention some factors. As discussed in McElroy et al. (2022) and Chang et al. (2022, and more references therein), and related also to the merger stages in which AGN are most likely, the diversity of results on the AGN-merger connection may be associated to: (i) the galaxy samples used for the study (galaxy pairs in spectro- scopic redshift surveys, optical images of morphologically disturbed galaxies, etc.), (ii) the diversity of predictors of interaction/merger, (iii) the type of observations (photometric, kinematic, etc.), and (iv) the type of merger (minor, major, other). Also, as discussed and shown in Ellison et al. (2019) and Gao et al. (2020, see also Ji & Giavalisco 2022), the selection criteria for AGN (e.g., mid IR color, X-ray, optical emission line ratios, radio) affects the results of stud- ies on the AGN-merger connection, probably because the different AGN selection criteria may represent different merger stages (e.g., Sanders et al. 1988) and different types of AGN, especially different AGN luminosities. In the present paper, we have studied the incidence of major merg- ers in an optically-selected AGN sample by using the automatic LDA method, which is based on quantifying morpho-structural distortions in optical images. This method allows us to identify a wide range of merging stages, from pre- to post-coalescence (see §§ 3.1.1), which can increase the incidence of identified major mergers in AGN hosts relative to other approaches sensitive only to a given merging stage. As shown in §§ 4.1, a major fraction of those AGN host galaxies identified as major mergers are in the post-coalescence stage (a fac- tor of ∼ 2 more than in the pre-coalescence stage), which suggests that the triggering of AGNs is more probable after the coalescence phase (see also Ellison et al. 2013). From an approach in the opposite direction, various studies of galaxy mergers at low redshift find a sta- tistically significant enhanced AGN fractions. Carpineti et al. (2012) explored a subset of post-mergers, where a single remnant is in the final stages of relaxation after the merger, finding an important rising of the AGN fraction and suggesting that the AGN phase probably becomes dominant only in the very final stages of the merger pro- cess. Bickley et al. (2023) quantified the frequency of AGN in fully coalesced post-merger systems, and further compared this frequency to that in a sample of galaxy pairs. They find that AGN identified by narrow-line optical emission and mid-IR colour have an incidence rate in post-mergers with excesses of ∼4 over control samples, also exceeding the values found for galaxy pairs, indicating that AGN activity in mergers peaks after coalescence. Furthermore, the [Oiii] luminosity in post-mergers that host an optical AGN is ∼0.3 dex higher on average than in non-interacting galaxies with an optical AGN, suggesting that mergers generate higher accretion rates than secular triggering mechanisms. The identification of major merger morphological signatures in the present work is more sophisticated and detailed than some previous attempts using similar optical imaging. We have identified a fraction of major mergers going from 25% to 35% in the type II and type I AGN samples, respectively, with a value of 29% ± 3% for the combined type (I+II) sample, compared to the value of 22% ± 0.8% for the non-AGN control sample. This result shows evidence of a higher incidence of major mergers in AGN galaxies than in non- AGN ones, supporting the idea that an external mechanism through galaxy merging can trigger or enhance the AGN activity in low-I galaxies, but this mechanism appears not to be dominant. 5.1 Comparison with previous works The higher incidence of major mergers found in our AGN sample with respect to the control non-AGN sample seems to be more signif- icant than those reported in other studies with similar stellar masses, morphological content, and image quality (Darg et al. 2010; Ellison et al. 2011, 2013; Satyapal et al. 2014; Weston et al. 2017; Mantha et al. 2018; Thibert et al. 2021). However, note that these studies looked for the incidence of AGNs in merger galaxy samples, while we looked for the incidence of mergers in AGN (and non-AGN con- trol) samples. As discussed in Ellison et al. (2019), the former studies are focused on exploring whether mergers can trigger AGN or not, providing an affirmative answer to this question at a statistical level, while the later studies focus on exploring the degree of importance of mergers on triggering AGNs. On the other hand, most of these works (i) used close galaxy pairs to select interacting galaxies, such that the incidence refers to the pre-coalescence and (early) post-coalescence phases, and (ii) identified merging features with only a few image predictors. As mentioned above, the LDA method is able to detect a wide range of merging stages, from pre- to post-coalescence, dominating the latter. The method is more sensitive to identify merger signatures than these previous works with major merger observability timescales > 2HA since it incorporates the strengths of various image predictors, and it takes into account implicitly different gas fractions. Related to the later, Lotz et al. (2011) found that asymmetry was detectable in timescales of < 300 Myr for fgas ∼ 20% increasing to about 1 Gyr for fgas ∼ 50%. In such circumstances, gas-poor galaxies may have had recent mergers or interactions < 300 Myr ago but appear not identifiable as major mergers if only one image predictor is used. The studies by Ellison et al. (2019) and Gao et al. (2020) are more similar to ours in that (i) they look for merger incidence in selected samples of AGN galaxies, and (ii) to identify mergers in their AGN and non-AGN samples they evaluate morphological distortions in optical images. Gao et al. (2020) use the SDSS DR7 (Abazajian et al. 2009) and GAMA (Liske et al. 2015) surveys, both optical BPT diagram and mid-IR color criteria to select AGNs, and a deep learning convolutional neural network (CNN) technique trained with visually identified merging galaxies within Galaxy Zoo (Lintott et al. 2008), GAMA-KiDS Galaxy Zoo (Holwerda et al. 2019), and also using the smoothness and asymmetry statistics (Conselice 2003). Gao et al. (2020) find that about 16% of the optical AGN hosts in the SDSS sample show evidence of mergers versus a fraction of 14% for the control non-AGN sample. If the GAMA survey is used instead, 39% of the optical AGN hosts show evidence of mergers versus a fraction of 28% for the control non-AGN sample. When they use the mid-IR criteria to select AGN, they find that about 23% of their host galaxies in the SDSS sample show evidence of mergers versus a fraction of 15% for the control non-AGN sample. While if the GAMA survey is used, 39% of the mid-IR AGN host galaxies show evidence of mergers versus a fraction of 28% for the control non-AGN sample. The differences between the SDSS and GAMA samples could be due to the deeper imaging of KiDS revealing subtle features, the higher redshift range in the GAMA sample, and/or differences in the training sample used in the CNN for each survey. The above shows a non-negligible to potentially moderate role of mergers in triggering AGNs, with the merger fraction increasing as stellar mass increases. Ellison et al. (2019) identify AGN in a SDSS sample also using optical emission line diagnostics and mid-IR colours. For the merger characterization, they look for signs of morphological disturbance such as tails or shells and/or the presence of a perturbing companion. Those galaxies lacking any obvious morphological disturbance and MNRAS 000, 1–21 (2015) 16 H. Hernández-Toledo et al. without companions are classified as isolated. The control non-AGN sample is gathered with galaxies that are matched in"∗ and I. Ellison et al. (2019) find that 37% of optically selected AGN host galaxies show signs of visual disturbances or have close companions.5 In contrast, for the hosts of mid-IR selected AGNs, this fraction is 61%. Both mid-IR and optically selected AGN have interacting fractions that are a factor of two greater than the corresponding non-AGN control samples. Summarizing, the results by Gao et al. (2020) (CNN method) for their GAMA sample and by Ellison et al. (2019) (visual evaluation) for their SDSS sample, show excess of merger galaxies in optical AGN hosts with respect to non-AGN galaxies, but the incidence of mergers on the AGN host samples are moderate as to conclude that they are the dominant mechanism of optically-selected AGN triggering, in qualitative agreement with our results. However, for the samples of obscured-AGN hosts, the incidence of mergers and close companions is more relevant, showing that obscured AGNs might be preferentially associated with merging triggering. Other studies find higher fractions of mergers among their AGN samples, showing the importance of the image quality. Hong et al. (2015) used deep optical images from various telescopes finding that 17 of 39 luminous ("' < -22.6 mag) type I AGN host galaxies (43.6%, compared with the fraction of ≈ 35% found here) show evidence for current or past mergers in the form of tidal features and disturbed morphology. They find that the merging fraction could be even higher, after correcting for redshift effects, suggesting that for luminous AGNs, there is a much more likely association with mergers. So far, we have shown that our AGN samples (although with moderate but still significant levels) are more frequently associated with mergers than the non-AGN control sample, suggesting a merger- AGN connection for our local samples. Furthermore, we have found that among the mergers identified in our AGN hosts, the more massive ones could trigger moderate levels of AGN activity (measured by [Oiii] luminosities) up to 0.4 dex (2.5×) in type II AGN compared to non-merger AGNs, and up to 0.9 dex (∼ 8×) in type I AGN (see §§ 4.5. These levels are comparable to those reported in Ellison et al. (2013) for paired galaxies at small separations and post-merger galaxies, when compared to their corresponding control samples. 5.2 What is the dominant mechanism of AGN triggering? The results presented here, using the LDA method, show an statistical excess of ≈ 29% of major merger signatures in our optical type (I+II) AGN sample with respect to the control non-AGN sample. This moderate excess shows that major mergers can trigger AGN but that they are not the dominant mechanism. Furthermore, we have estimated statistically that the major incidence of mergers in the AGN hosts is in the advanced (post-merger) phases (51% ± 6% of the cases). For our visual identification of bright tidal features, the fraction of AGN hosts with these signatures when using SDSS images is ≈ 30% (≈ 35% when using DESI images), a factor of two higher than for the non-AGN galaxies. Once again, these statistical results confirm that the AGN phenomenon can be partially related to the merging activity but this does not appear to be the main channel of AGN triggering. However, we were able to find some evidence of increased AGN power among our AGN hosts, but particularly in the most massive 5 Compare this fraction to our 29% fraction using LDA or 31% using iden- tification of tidal features in the SDSS images. ones with signatures of major mergers compared to those hosts with- out such signatures. The above is probably partially related to the different timescales involved in these processes. On one side, ob- servations and simulations have shown that merging events drive important amounts of gas towards the central regions of galaxies causing a starburst and feeding the AGN with typical lifetimes up to 200–300 Myr (Wild et al. 2010; Di Matteo et al. 2005; Schawinski et al. 2015). Furthermore, detailed numerical simulations (Hopkins et al. 2005), show that the visibility timescales of the black hole activity could be even shorter. They predict a buried phase during the starburst, where the black hole is heavily obscured by the sur- rounding gas and dust, limiting its visibility at optical and ultraviolet wavelengths, showing that between the buried and ending phases of black hole activity, a galaxy would be seen as a luminous quasar, with short observable lifetimes, depending on waveband and luminosity threshold; typically 10 Myr for bright quasars in the optical  band. On the other side, the observability window for the LDA method translates into an identification of mergers in timescales of > 2 Gyr. Thus, the differences in timescales involved suggest that only a frac- tion of those AGN hosts with merger signatures could show evidence of enhanced levels of AGN activity at the current observation (e.g., Villforth et al. 2014; Shabala et al. 2017), explaining the trends and scatter observed in both panels of Figure 7. Our results show relatively modest probabilities that AGN trigger- ing is due to major mergers. What about the contribution to AGN triggering by secular processes associated to bars? Treister et al. (2012) have found that the most luminous AGN phases are con- nected to major mergers, while the less luminous AGNs, appear to be driven by secular processes. We have found that ≈ 56% of our type (I+II) AGN hosts with disks are barred, a fraction significantly larger than their major merger incidence of 29% ± 3%. Therefore, at least statistically, bars appear to be as a relevant mechanism of AGN triggering as major mergers. Notice, however, that for the cor- responding control non-AGN sample, the bar fraction, ≈ 45%, is not too different to that of the AGN sample. Ellison et al. (2016) have shown that while secular processes pre- dominantly lead to moderate accretion rates and are not accompanied by an increase in SFR, galaxy-galaxy interactions lead to an increase in SFR, with more powerful and possibly obscured AGN. Alonso et al. (2018) used a SDSS sample to study the influence of strong bars on AGN, also comparing the effects of interactions on activity, finding that bars and interactions increase the AGN luminosity and accretion rate, but with bars having a greater efficiency in the process. If bars are a relevant AGN triggering mechanism, why there so many barred galaxies with unobserved AGNs? As discussed in Alonso et al. (2018), the presence of a bar is not enough. Gas needs to be available to be funneled to the central regions where the pres- ence of inner structures and dynamical resonances may also be of importance for this process. Whether AGN could be a recurrent phe- nomena, the funnelling of gas to the centre of the galaxy (108 yr) and the lifetime of bars (∼ 1010 yr) are expected to be much longer than the timescale for AGN activity (107 yr) imposing severe restrictions for their occurrence. 6 CONCLUSIONS We have considered an optically-selected sample of 47 type I and 236 type II AGN from the MaNGA DR15 (Cortes-Suárez et al. 2022) at redshifts I < 0.15 and took advantage of the Linear Dis- criminant Method presented in Nevin et al. (2019, 2023) to identify major mergers and merger stages using the SDSS images. To rein- MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 17 force our analysis we have used detailed morphological information coming from our post-processing to the SDSS and DESI Legacy images including the identification of bright tidal features (Vázquez- Mata et al. 2022). Along our study we built various control samples to study and compare global physical, morphological and environ- mental properties and the incidence of major mergers in our AGN samples. Major mergers were found as important promoters of the AGN activity, however, evidence is found that stellar bars are also playing an important role in the triggering of our AGN samples. Our main results and conclusions are as follows. • For the type I and II AGN hosts and the control non-AGN galaxies, we reported volume-corrected morphological types, stellar masses, and (6− 8) colors. The AGN hosts are mostly early type discs (Sa, Sb and very few Sc) with a small fraction of elliptical galaxies (12% and 13%, for type I and II AGN hosts respectively) but no types later than Sc. They typically inhabit earlier Sa types, compared to Sb types for non-AGN control galaxies. Their mass and color distributions are significantly concentrated toward more massive and redder colors than those of the non-AGN control sample. • The LDA method has identified a fraction of major mergers going from 25% to 35% in our type II and type I AGN samples, respectively, with a value of 29% ± 3% for the combined type (I+II) sample. The identification of major merger morphological signatures in the present work is more sophisticated and detailed than some previous attempts using similar optical imaging. There is a modest but statistically significant higher fraction of major mergers in our type (I+II) AGN sample, 29% ± 3%, compared to 22% ± 0.8% for the non-AGN control sample (matched in stellar mass, morphology, color and redshift), supporting the idea that an external mechanism through galaxy merging can induce the observed AGN activity, but it is not the dominant mechanism. Following Nevin et al. (2023), we also have found a prevalence of post-coalescence (51% ± 6%) over pre-coalescence (26% ± 5%) stages in our identified major merger host galaxies. • From our visual identification of bright (< 25 mag arcsec−2) tidal features in the AGN samples using the A-band SDSS images, we have found a fraction of 31% ± 3% for the combined type (I+II) AGN sample. This is a factor of two higher incidence compared to that in the non-AGN control sample. Since the LDA method was not trained on the basis of tidal features, we confirmed that not all major mergers show evidence of tidal features nor all galaxies having tidal features were identified as major mergers. We also investigate other triggering mechanisms for the AGN. • More than half of our AGN hosts are barred (56% ± 3%) for type II, and 56% ± 8% for type I) in contrast to a fraction of 46% ± 1% for the control sample. Even the few Sbc-Sc hosts are 75% barred. Therefore, bars can also be a (internal) mechanism of AGN trigger. • The more massive type II major merger AGN hosts show an [Oiii] luminosity enhancement up to 0.4 dex (2.5x) compared to the more massive type II non-merger AGN hosts, reaching about 0.9 dex (8x) in the more massive type I merger AGN, compared to the more massive type I non-merger AGN, these levels comparable to those reported in other works. • The more massive type I and II AGN hosting stellar bars reach [Oiii] enhancement levels comparable to those found in our identified major merger AGN, suggesting that the observed AGN activity could also be sustained by internal processes, promoted by bars. • No significant differences were found between the AGN and non-AGN samples for the tidal strength parameter &, estimated at group and on large (5 Mpc) scales. This suggests that our results on the incidence of major mergers on AGN hosts are not biased by the local and large-scale environment. •A classification of the appearance of the central optical spectra in type I and II AGN hosts through the −V indices can be used as an empirical predictor of the amount of contaminant flux coming from a central AGN source (see Appendix A) measured in optical images. This potential correlation could be useful to first order correct a series of photometric quantities like colors, absolute magnitudes and color-dependent stellar masses in large AGN samples emerging from surveys. Various automated methods have been proposed to identify merg- ers from image surveys, all making significant contributions to the knowledge of mergers but also having some limitations. The LDA method implemented by Nevin et al. (2019, 2023) allowed us to iden- tify a modest but statistically significant higher incidence of major mergers in our AGN samples when compared to properly matched control samples. This is a powerful method that represents an impor- tant improvement towards the identification of mergers and merger stages under a wide variety of conditions for galaxies in the local Universe, taking full advantage of the limitations of single imaging. It would be desirable to calibrate the LDA method with imaging coming from deeper surveys. ACKNOWLEDGEMENTS ECS acknowledges the fellowship 825458 from CONACyT. JAVM acknowledges financial support from CONACyT grant 252531. HMHT acknowledges support from PAPIIT/UNAM grant IG101222. CAN thanks support from DGAPA-UNAM grant IN111422 and CONACyT project Paradigmas y Controversias de la Ciencia 2022- 320020. DATA AVAILABILITY The data underlying this article are available at the MaNGA-Pipe3D Valued Added Catalog at https://www.sdss.org/dr17/manga/ manga-data/manga-pipe3d-value-added-catalog/ and http://ifs.astroscu.unam.mx/MaNGA/Pipe3D_v3_1_1/ tables/. The datasets were derived from sources in the public domain using the SDSS-IV MaNGA public Data Release 15 at https://www.sdss.org/dr15/, the NASA-Sloan Atlas (NSA) catalog at http://www.nsatlas.org/, and the DESI Legacy Survey at https://www.legacysurvey.org/. REFERENCES Abazajian K. N., et al., 2009, ApJS, 182, 543 Abdurro’uf et al., 2022, ApJS, 259, 35 Abraham R. G., van den Bergh S., Nair P., 2003, ApJ, 588, 218 Aguado D. S., et al., 2019, ApJS, 240, 23 Aguerri J. A. L., Méndez-Abreu J., Corsini E. M., 2009, A&A, 495, 491 Alonso S., Coldwell G., Duplancic F., Mesa V., Lambas D. G., 2018, A&A, 618, A149 Aquino-Ortíz E., et al., 2020, ApJ, 900, 109 Aragón-Calvo M. A., Jones B. J. T., van de Weygaert R., van der Hulst J. M., 2007, A&A, 474, 315 Argudo-Fernández M., et al., 2015, A&A, 578, A110 Barrera-Ballesteros J. K., et al., 2015, A&A, 582, A21 Bickley R. W., et al., 2021, MNRAS, 504, 372 Bickley R. W., Ellison S. L., Patton D. R., Wilkinson S., 2023, MNRAS, 519, 6149 Binney J., Tremaine S., 1987, Galactic dynamics MNRAS 000, 1–21 (2015) 18 H. Hernández-Toledo et al. Blanton M. R., Kazin E., Muna D., Weaver B. A., Price-Whelan A., 2011, AJ, 142, 31 Blanton M. R., et al., 2017, AJ, 154, 28 Bournaud F., 2016, in Laurikainen E., Peletier R., Gadotti D., eds, Astro- physics and Space Science Library Vol. 418, Galactic Bulges. p. 355 (arXiv:1503.07660), doi:10.1007/978-3-319-19378-6_13 Bruce V. A., Dunlop J. S., Mortlock A., Kocevski D. D., McGrath E. J., Rosario D. J., 2016, MNRAS, 458, 2391 Bundy K., et al., 2015, ApJ, 798, 7 Byrne-Mamahit S., Hani M. H., Ellison S. L., Quai S., Patton D. R., 2023, MNRAS, 519, 4966 Calzetti D., Armus L., Bohlin R. C., Kinney A. L., Koornneef J., Storchi- Bergmann T., 2000, ApJ, 533, 682 Cano-Díaz M., et al., 2016, ApJ, 821, L26 Cano-Díaz M., Ávila-Reese V., Sánchez S. F., Hernández-Toledo H. M., Rodríguez-Puebla A., Boquien M., Ibarra-Medel H., 2019, MNRAS, 488, 3929 Capelo P. R., Dotti M., Volonteri M., Mayer L., Bellovary J. M., Shen S., 2017, MNRAS, 469, 4437 Carpineti A., Kaviraj S., Darg D., Lintott C., Schawinski K., Shabala S., 2012, MNRAS, 420, 2139 Cavanagh M. K., Bekki K., 2020, A&A, 641, A77 Chang Y.-Y., Lin L., Pan H.-A., Lin C.-A., Hsieh B.-C., Bottrell C., Wang P.-W., 2022, arXiv e-prints, p. arXiv:2208.11132 Cisternas M., et al., 2011, ApJ, 726, 57 Comerford J. M., et al., 2020, ApJ, 901, 159 Comerford J. M., Negus J., Barrows R. S., Wylezalek D., Greene J. E., Müller-Sánchez F., Nevin R., 2022, ApJ, 927, 23 Conselice C. J., 2003, ApJS, 147, 1 Conselice C. J., Bershady M. A., Jangren A., 2000, ApJ, 529, 886 Cortes-Suárez E., Negrete C. A., Hernández-Toledo H. M., Ibarra-Medel H., Lacerna I., 2022, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Cortijo-Ferrero C., et al., 2017a, MNRAS, 467, 3898 Cortijo-Ferrero C., et al., 2017b, A&A, 606, A95 Cortijo-Ferrero C., et al., 2017c, A&A, 607, A70 Daddi E., et al., 2007, ApJ, 670, 156 Darg D. W., et al., 2010, MNRAS, 401, 1552 Dey A., et al., 2019, AJ, 157, 168 Di Matteo T., Springel V., Hernquist L., 2005, Nature, 433, 604 Dragomir R., Rodríguez-Puebla A., Primack J. R., Lee C. T., 2018, MNRAS, 476, 741 Ellison S. L., Patton D. R., Simard L., McConnachie A. W., 2008, AJ, 135, 1877 Ellison S. L., Patton D. R., Mendel J. T., Scudder J. M., 2011, MNRAS, 418, 2043 Ellison S. L., Mendel J. T., Patton D. R., Scudder J. M., 2013, MNRAS, 435, 3627 Ellison S. L., Teimoorinia H., Rosario D. J., Mendel J. T., 2016, MNRAS, 455, 370 Ellison S. L., Viswanathan A., Patton D. R., Bottrell C., McConnachie A. W., Gwyn S., Cuillandre J.-C., 2019, MNRAS, 487, 2491 Gabor J. M., Davé R., 2009, in Heinz S., Wilcots E., eds, American Institute of Physics Conference Series Vol. 1201, The Monster’s Fiery Breath: Feed- back in Galaxies, Groups, and Clusters. pp 84–87 (arXiv:0909.1573), doi:10.1063/1.3293093 Gao F., et al., 2020, A&A, 637, A94 Geda R., Crawford S. M., Hunt L., Bershady M., Tollerud E., Randriamam- pandry S., 2022, AJ, 163, 202 Getachew-Woreta T., Pović M., Masegosa J., Perea J., Beyoro-Amado Z., Márquez I., 2022, MNRAS, 514, 607 Giese N., van der Hulst T., Serra P., Oosterloo T., 2016, MNRAS, 461, 1656 González Delgado R. M., et al., 2017, A&A, 607, A128 Grogin N. A., et al., 2015, in IAU General Assembly. p. 2258076 Hani M. H., Gosain H., Ellison S. L., Patton D. R., Torrey P., 2020, MNRAS, 493, 3716 Heckman T. M., Best P. N., 2014, ARA&A, 52, 589 Hewlett T., Villforth C., Wild V., Mendez-Abreu J., Pawlik M., Rowlands K., 2017, MNRAS, 470, 755 Ho L. C., 2009, ApJ, 699, 626 Ho L. C., Filippenko A. V., Sargent W. L. W., 1997, in Peterson B. M., Cheng F.-Z., Wilson A. S., eds, Astronomical Society of the Pacific Conference Series Vol. 113, IAU Colloq. 159: Emission Lines in Active Galaxies: New Methods and Techniques. p. 429 (arXiv:astro-ph/9607118) Holwerda B. W., et al., 2019, AJ, 158, 103 Hong J., Im M., Kim M., Ho L. C., 2015, ApJ, 804, 34 Hopkins P. F., Hernquist L., Cox T. J., Di Matteo T., Martini P., Robertson B., Springel V., 2005, ApJ, 630, 705 Hopkins P. F., Richards G. T., Hernquist L., 2007, ApJ, 654, 731 Hopkins P. F., Bundy K., Murray N., Quataert E., Lauer T. R., Ma C.-P., 2009, MNRAS, 398, 898 Ibarra-Medel H. J., et al., 2016, MNRAS, 463, 2799 Ibarra-Medel H., Avila-Reese V., Lacerna I., Rodríguez-Puebla A., Vázquez- Mata J. A., Hernández-Toledo H. M., Sánchez S. F., 2022, MNRAS, 510, 5676 Ji Z., Giavalisco M., 2022, ApJ, 935, 120 Jin G., et al., 2021, ApJ, 923, 6 Jogee S., et al., 2009, ApJ, 697, 1971 Kauffmann G., et al., 2003, MNRAS, 346, 1055 Kaviraj S., 2010, MNRAS, 406, 382 Kaviraj S., 2014, MNRAS, 437, L41 Kewley L. J., Dopita M. A., Sutherland R. S., Heisler C. A., Trevena J., 2001, ApJ, 556, 121 Kewley L. J., Groves B., Kauffmann G., Heckman T., 2006, MNRAS, 372, 961 Kim D., Im M., 2013, ApJ, 766, 109 Kim M., Ho L. C., Peng C. Y., Barth A. J., Im M., 2017, ApJS, 232, 21 Kim M., Barth A. J., Ho L. C., Son S., 2021, ApJS, 256, 40 Kocevski D. D., et al., 2012, ApJ, 744, 148 Koss M., Mushotzky R., Treister E., Veilleux S., Vasudevan R., Trippe M., 2012, ApJ, 746, L22 Lamastra A., Bianchi S., Matt G., Perola G. C., Barcons X., Carrera F. J., 2009, A&A, 504, 73 Law D. R., et al., 2016, AJ, 152, 83 Law D. R., et al., 2021, AJ, 161, 52 Lintott C. J., et al., 2008, MNRAS, 389, 1179 Liske J., et al., 2015, MNRAS, 452, 2087 Liu H.-Y., Liu W.-J., Dong X.-B., Zhou H., Wang T., Lu H., Yuan W., 2019, ApJS, 243, 21 Lotz J. M., Primack J., Madau P., 2004, AJ, 128, 163 Lotz J. M., et al., 2008, ApJ, 672, 177 Lotz J. M., Jonsson P., Cox T. J., Croton D., Primack J. R., Somerville R. S., Stewart K., 2011, ApJ, 742, 103 Mancillas B., Duc P.-A., Combes F., Bournaud F., Emsellem E., Martig M., Michel-Dansac L., 2019, A&A, 632, A122 Mantha K. B., et al., 2018, MNRAS, 475, 1549 Marconi A., Risaliti G., Gilli R., Hunt L. K., Maiolino R., Salvati M., 2004, MNRAS, 351, 169 McElroy R., et al., 2022, MNRAS, 515, 3406 Mihos J. C., Hernquist L., 1994, ApJ, 425, L13 Mihos J. C., Hernquist L., 1996, ApJ, 464, 641 Moetazedian R., Polyachenko E. V., Berczik P., Just A., 2017, A&A, 604, A75 Moreno J., Torrey P., Ellison S. L., Patton D. R., Bluck A. F. L., Bansal G., Hernquist L., 2015, MNRAS, 448, 1107 Muldrew S. I., et al., 2012, MNRAS, 419, 2670 Nevin R., Blecha L., Comerford J., Greene J., 2019, ApJ, 872, 76 Nevin R., Blecha L., Comerford J., Simon J., Terrazas B. A., Barrows R. S., Vázquez-Mata J. A., 2023, arXiv e-prints, p. arXiv:2303.06249 Noeske K. G., et al., 2007, ApJ, 660, L43 Oh K., Yi S. K., Schawinski K., Koss M., Trakhtenbrot B., Soto K., 2015, ApJS, 219, 1 Pan H.-A., et al., 2019, ApJ, 881, 119 Park C., Choi Y.-Y., 2009, ApJ, 691, 1828 Patton D. R., Ellison S. L., Simard L., McConnachie A. W., Mendel J. T., 2011, MNRAS, 412, 591 MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 19 Pawlik M. M., Wild V., Walcher C. J., Johansson P. H., Villforth C., Rowlands K., Mendez-Abreu J., Hewlett T., 2016, MNRAS, 456, 3032 Peirani S., Hammer F., Flores H., Yang Y., Athanassoula E., 2009, A&A, 496, 51 Peng C. Y., Ho L. C., Impey C. D., Rix H.-W., 2002, AJ, 124, 266 Peng C. Y., Ho L. C., Impey C. D., Rix H.-W., 2010, AJ, 139, 2097 Reines A. E., Volonteri M., 2015, ApJ, 813, 82 Rembold S. B., et al., 2017, MNRAS, 472, 4382 Rodriguez-Gomez V., et al., 2019, MNRAS, 483, 4140 Rodríguez-Puebla A., Calette A. R., Avila-Reese V., Rodriguez-Gomez V., Huertas-Company M., 2020, Publ. Astron. Soc. Australia, 37, e024 Rosario D. J., et al., 2015, A&A, 573, A85 Sabater J., Best P. N., Argudo-Fernández M., 2013, MNRAS, 430, 638 Sabater J., Best P. N., Heckman T. M., 2015, MNRAS, 447, 110 Salim S., Boquien M., Lee J. C., 2018, ApJ, 859, 11 Sánchez S. F., 2020, ARA&A, 58, 99 Sánchez S. F., et al., 2016, Rev. Mex. Astron. Astrofis., 52, 21 Sánchez S. F., et al., 2018, Rev. Mex. Astron. Astrofis., 54, 217 Sánchez S. F., et al., 2022, arXiv e-prints, p. arXiv:2206.07062 Sanders D. B., Soifer B. T., Elias J. H., Madore B. F., Matthews K., Neuge- bauer G., Scoville N. Z., 1988, ApJ, 325, 74 Satyapal S., Ellison S. L., McAlpine W., Hickox R. C., Patton D. R., Mendel J. T., 2014, MNRAS, 441, 1297 Schawinski K., Simmons B. D., Urry C. M., Treister E., Glikman E., 2012, MNRAS, 425, L61 Schawinski K., Koss M., Berney S., Sartori L. F., 2015, MNRAS, 451, 2517 Schlegel D. J., Finkbeiner D. P., Davis M., 1998, ApJ, 500, 525 Scudder J. M., Ellison S. L., Torrey P., Patton D. R., Mendel J. T., 2012, MNRAS, 426, 549 Sérsic J. L., 1963, Boletin de la Asociacion Argentina de Astronomia La Plata Argentina, 6, 41 Shabala S. S., Deller A., Kaviraj S., Middelberg E., Turner R. J., Ting Y. S., Allison J. R., Davis T. A., 2017, MNRAS, 464, 4706 Sheen Y.-K., Yi S. K., Ree C. H., Lee J., 2012, ApJS, 202, 8 Simmons B. D., et al., 2013, MNRAS, 429, 2199 Springel V., Di Matteo T., Hernquist L., 2005, MNRAS, 361, 776 Steffen J. L., et al., 2023, ApJ, 942, 107 Stern J., Laor A., 2012, MNRAS, 423, 600 Stoughton C., et al., 2002, AJ, 123, 485 Tal T., van Dokkum P. G., Nelan J., Bezanson R., 2009, AJ, 138, 1417 Taylor E. N., et al., 2011, MNRAS, 418, 1587 Thibert N., Sawicki M., Goulding A., Arnouts S., Coupon J., Gwyn S., 2021, Research Notes of the American Astronomical Society, 5, 144 Thorp M., 2019, in Linking Galaxies from the Epoch of Initial Star Formation to Today. p. 23, doi:10.5281/zenodo.2635245 Thorp M. D., Bluck A. F. L., Ellison S. L., Maiolino R., Conselice C. J., Hani M. H., Bottrell C., 2021, MNRAS, 507, 886 Treister E., Schawinski K., Urry C. M., Simmons B. D., 2012, ApJ, 758, L39 Van Wassenhove S., Volonteri M., Mayer L., Dotti M., Bellovary J., Callegari S., 2012, ApJ, 748, L7 Vázquez-Mata J. A., et al., 2022, MNRAS, 512, 2222 Villforth C., et al., 2014, MNRAS, 439, 3342 Villforth C., et al., 2017, in Galaxy Evolution Across Time. p. 9, doi:10.5281/zenodo.805915 Wake D. A., et al., 2017, AJ, 154, 86 Weston M. E., McIntosh D. H., Brodwin M., Mann J., Cooper A., McConnell A., Nielsen J. L., 2017, MNRAS, 464, 3882 Wild V., Heckman T., Charlot S., 2010, MNRAS, 405, 933 Wylezalek D., Zakamska N. L., Greene J. E., Riffel R. A., Drory N., Andrews B. H., Merloni A., Thomas D., 2018, MNRAS, 474, 1499 Wylezalek D., Flores A. M., Zakamska N. L., Greene J. E., Riffel R. A., 2020, MNRAS, 492, 4680 Yan R., et al., 2016a, AJ, 151, 8 Yan R., et al., 2016b, AJ, 152, 197 Yang X., Mo H. J., van den Bosch F. C., Pasquali A., Li C., Barden M., 2007, ApJ, 671, 153 York D. G., et al., 2000, AJ, 120, 1579 van Dokkum P. G., 2005, AJ, 130, 2647 MaNGA-8550-6103 [pix] [p ix ] [p ix ] -100 100 0 -100 -100 -100 100 100 1000 [pix] 0 Figure A1. 2D decomposition of MANGA 1-211103. Top left panel is the A -band SDSS image of the galaxy, top right is the best 2D model of the galaxy, bottom left and right are zooms of the residual images before and after the nuclear source subtraction. APPENDIX A: THE FLUX CONTAMINATION FROM A NUCLEAR SOURCE AND ITS IMPACT ON THE PHYSICAL PROPERTIES OF GALAXIES HOSTING AGNS In this Appendix we summarize our procedures to estimate the contaminant flux coming from a central AGN source after a 2D bulge/disk/bar/point-source decomposition of the A-band SDSS im- ages of type I and type II AGN hosts using Galfit (Peng et al. 2002, 2010). To that purpose, point source function (PSF) images, masking images and pixel noise maps were generated for each galaxy. In a first step, we used as priors the results of our 1D fits from the STS- DAS isophotal analysis of the Image Reduction and Analysis Facility (IRAF). Then, the Sérsic index (n), axial ratio, and position angle were used to model a 2D generalized Sérsic bulge and an exponential disk. In a second step, a higher order decomposition was carried out by simultaneously fitting in addition of the bulge and disk, either a Ferrers (Binney & Tremaine 1987) or a Sérsic (Geda et al. 2022) model when a bar is present. At this stage, a careful inspection of the residual images after subtracting our best 2D model was carried out to verify for the presence of a residual flux component in the nuclear region. Then in a final step, a simultaneous fitting including a PSF, or Gaussian model is carried out. The integral flux from the model Gaussian or psf functions were interpreted as the contaminant flux coming from the central AGN source that can be used to correct colors, absolute magnitudes and color dependent stellar masses. Figure A1 illustrates our procedures in the case of the galaxy MaNGA 1-211103 (8550- 6103). The residual images after our 2D decomposition, in combination with the residual images from the DESI survey catalogs and our filter- enhanced images, are very useful to provide additional evidence of inner structures like bars and outer structures like faint arms, outer rings or pseudo-rings and tidal features (see also Figure 4). Figure A2 shows the distribution of the flux contribution fraction coming from a central point source (p-s) in terms of the total flux of a host galaxy, 5?−B/ 5C>C , detected in 34 out of 47 type I AGN MNRAS 000, 1–21 (2015) 20 H. Hernández-Toledo et al. 0 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0 20 40 6010 30 50 0 20 40 6010 30 50 Figure A2. The distribution of the estimated point-source (p-s) flux con- tribution fraction ( 5p−s/ 5tot) coming from the nuclear AGN source in our type I AGN (left panel) and type II AGN (right panel) samples after a 2D bulge/disk/bar/point-source decomposition to the SDSS images in the A -band. Bar histograms are color-codded according to a classification of the central optical spectra in our sample galaxies (Cortes-Suárez et al. 2022); purple for galaxies having AGN-dominated spectra, green for galaxies having interme- diate spectra and blue for galaxies having host-dominated spectra. (left panel) and 150 out 236 type II AGN hosts (right panel). The histograms are color-coded according to a classification of the cen- tral (2.5-3 arcsec aperture) optical spectra as AGN-dominated spectra (purple), intermediate type spectra (green) and host-dominated spec- tra (blue) presented in Cortes-Suárez et al. (2022) for type I AGN and estimated in this work for type II AGN hosts. The histograms of Figure A2 show that p-s nuclear contaminant fluxes higher than 20% come only from type I and II AGN host showing central AGN-dominated spectra. In contrast, these fluxes do not exceed 20% in the case of AGN hosts showing central spectra of the intermediate and host-dominated types. Cortes-Suárez et al. (2022) classified the central integrated spectra of type I AGN hosts in the MaNGA survey according to a CaII H and HV indexes diagram to quantify their appearance in terms of the dominant features (host or AGN features) in the optical spectra, yielding a classification in terms of AGN-dominated, Intermediate and host-dominated spectra. The dashed blue and red lines in Figure A3 are the limit regions that best separate the H-HV index classifi- cation of the optical spectra. The corresponding results for type II AGN hosts are also presented. Figure A2 and Figure A3 suggest that a potential correlation could exist between a measure of the appearance of the central optical spec- tra (H-indices) and the amount of contaminant central flux ( 5p−s/ 5tot) measured in the r -band images after a 2D image decomposition. The AGN hosts with host-dominated or intermediate-type central spectra always have a central contaminant flux (< 20%). Only the few cases of AGN hosts with central AGN-dominated spectra show a higher (> 20%) central contaminant flux. A classification of the optical central spectra by using the H- indices diagram thus could be used as an empirical predictor of the amount of contaminant flux coming from a central AGN source measured in optical r -band images. Though higher numbers are desirable for a more robust analysis also in terms of different optical wavelengths, this potential correlation could be useful as a first order correction for photometric quantities like colors, absolute magnitudes and color-dependent stellar masses of large AGN samples emerging from surveys. -15 -10 -5 0 5 10 15 0 10 20 30 40 50 60 70 Figure A3. HV–H-Index diagram. The dashed lines indicate the limit re- gions occupied by the AGN hosts according to the measured indices in their central integrated spectra (see Cortes-Suárez et al. 2022). Blue stars are for host-dominated, green stars for intermediate, and purple for AGN-dominated spectra in type II AGN. Similarly, grey stars are for the type I AGN sample. A1 Total Corrected Stellar Mass Estimates To estimate the total stellar masses for our type I and II sample hosts, we retrieved extinction-corrected total (Sérsic) magnitudes and (6−8) colors for each galaxy coming from the NSA catalog (Blanton et al. 2011). The corresponding magnitudes are then corrected for the presence of the nuclear contaminant flux by using the estimated A- band p-s flux contributions in type I and type II AGN hosts. These flux contributions were assumed as similar in the A and 8 bands to further proceed with an estimate of a decontaminated 8 -band absolute magnitude "8 for each galaxy. The (6− 8) colors come from Sérsic magnitudes in the NSA, which were K-corrected to I = 0.0, corrected by galactic extinction following Schlegel et al. (1998), and by the evolution factor E(I) following Dragomir et al. (2018). An additional internal extinction correction was considered coming from Salim et al. (2018). The total stellar masses, (M∗), are then estimated by adopting the expression in Taylor et al. (2011): log(M∗/M⊙) = 1.15 + 0.70(g − i) + 0.40Mi (A1) where M8 is the flux-corrected corrected 8-band absolute magni- tude of a galaxy. Absolute magnitude for our galaxies were estimated by adopting h=0.7. These corrected masses thus estimated are then used all along the present paper. However, notice that these correc- tions do not change the main results and interpretations emerging from our analysis. Recently, Getachew-Woreta et al. (2022) quantified how the con- tribution of a bright nuclear (AGN) point source of different intensity could affect the values of the most commonly used non-parametric image predictors at z ∼ 0, finding that (i) light concentration pa- rameters (e.g., Abraham Concentration, Gini, "20, and Conselice Concentration) are less affected by AGN in early-type galaxies than in late-type galaxies and that (ii) the Gini/Asym - Abraham Concen- tration and Conselice Concentration - "20 diagrams are the most stable for classifying both early and late-type AGN hosts for inten- sities not higher than 10% - 25% of AGN contribution to the total optical light. Figure A2 shows that the vast majority of the detected point sources MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 21 5 15 250 10 20 30 35 40 45 50 55 F ra c ti o n S/N Asymmetry (A) 0.00 0.025 0.05 0.075 0.10 0.125 0.15 0.175 0 5 10 20 30 40 50 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 Figure B1. S/N distribution (left panel) and Asymmetry distribution (right panel) for type 1 AGN (red) and type 2 AGN (blue) samples. in our AGN samples have intensity contribution levels lower than 20% implying a non-important effect of the AGN presence in our estimates of the image predictors presented in §§ 3.2. APPENDIX B: IMAGE PREDICTORS In this Appendix we present our image predictor estimates in Ta- ble B1 and Table B2 and review our estimates of the asymmetry parameter looking for anomalous cases that could affect the LDA predictions. Part of the ability of the method proposed by Nevin et al. (2019) to identify mergers relies on a correct estimate of the image predictors, particularly of the asymmetry parameter. Conselice et al. (2000) have shown that the choice of an appropriate center of rotation is an important factor to take into account. In this regard in the present work the center of rotation is measured through an iterative process that finds the minimum asymmetry following Conselice et al. (2000) and Lotz et al. (2008). Other important factors that could alter the measured asymmetry and also of clumpiness predictors are the presence of a significant nonzero background level and lower S/N ratios. Nevin et al. (2019) experimented with their simulated images to de- limit the range surface brightness that can return a consistent merger classifications, finding that it is closely tied to the behavior of the imaging predictors, which are sensitive to resolution and average S/N per pixel (). Lotz et al. (2004) found that the Gini, M20, C, A, and S image predictors are reliable to 10% for > 2 decreasing systematically with below this level. Nevin et al. (2019) implemented a cutoff of 2.5 (for all pixels within a segmentation map) to avoid that the imaging predictors, particularly A and S, become unreliable or could decrease to negative values below this threshold. The left panel of Figure B1 shows the distribution of mean ratios above which the image predictors were estimated in our type I and II AGN samples. In addition, the right panel shows the distri- bution of asymmetry values. The incidence of ≤ 2.5 values is less than ∼2% for the combined type I and II AGN samples thus making the choice of ≥ 2.5 threshold an appropriate cutoff for a correct estimate of the image predictors in our samples. In practice the asymmetry predictor, A, uses a correction factor (e.g., Conselice et al. 2000) from a background image. Notice how- ever that the background sky levels can vary across and between the frames, leading in some cases to overcorrections in the asymmetry values and thus yielding negative values (e.g., Lotz et al. 2004; Giese et al. 2016; Thorp et al. 2021). The right panel of Figure B1 shows that the incidence of negative asymmetry values A < 0 in our combined type I and II AGN samples is 14% (10% having only slightly negative values−0.05 <  < 0 and 4% having a strong over-correction  > −0.05). We have verified the impact of those negative values on our results, finding 5 galaxies with negative asymmetry values in the type I AGN sample, but only one, 1-52660, classified as major merger (see Table B1). In the type II AGN sample, there are 40 galaxies with negative asymmetry values, but only two 1-277257 and 1-314700 classified as major mergers (see Table B2). These galaxies have been omitted from the merger fraction analysis (Section 4.1). However, their omission do not produce significant changes in our final results. The reader may find useful to take into account the flagging codes in the last two columns of Table B1 and Table B2 indicating the ratios above which the image predictors were estimated as well as the negative asymmetry values (flag = 1). This paper has been typeset from a TEX/LATEX file prepared by the author. MNRAS 000, 1–21 (2015) 22 H. Hernández-Toledo et al. MANGAID Gini M20 Concentration (C) Asymmetry (A) Clumpiness (S) Sersic (n) Shape Asymmetry (A() S/N Negative A (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) 1-113712 0.7364 -0.6968 3.3776 0.7714 0.2791 0.8846 0.3762 6.5 0 1-180204 0.4621 -1.2940 2.3800 0.1105 0.0368 0.4337 0.1315 8.7 0 1-113405 0.4959 -1.0232 1.9382 0.9645 0.0000 0.9606 0.9071 183.4 0 1-596598 - - - - - - - - - 1-24092 0.5496 -1.7590 2.8795 0.0510 0.0000 1.4835 0.6206 87.2 0 1-24148 0.5239 -2.0122 3.4040 0.0170 0.0298 0.7034 0.1004 32.7 0 1-548024 0.6229 -2.3949 4.2029 0.0920 0.0172 1.9383 0.3602 5.1 0 1-43214 0.5319 -1.6577 2.6976 0.0660 0.0000 1.4200 0.5901 114.7 0 1-121075 0.5975 -2.0788 3.8073 0.0056 0.0071 1.6886 0.2522 15.4 0 1-52660 0.5937 -2.3476 4.2695 -0.1284 -0.1833 1.8635 0.6064 3.1 1 1-460812 0.9352 -2.0906 3.6974 0.0815 0.0123 1.2318 0.1256 23.4 0 1-523004 0.4964 -1.0691 3.1412 0.1069 0.0422 0.6471 0.1689 15.0 0 1-235576 0.5927 -2.2961 4.1975 0.0572 0.0060 1.1765 0.1101 13.1 0 1-620993 0.5014 -1.7753 2.9202 0.1525 0.0332 0.6023 0.0601 14.6 0 1-418023 0.5234 -1.8563 3.0080 0.0151 0.0565 1.2239 0.0549 52.7 0 1-256832 0.6238 -1.6832 3.8581 0.1790 0.0323 1.9085 0.1733 12.2 0 1-593159 0.6103 -2.4581 4.1821 0.0464 0.0176 2.1388 0.1036 11.4 0 1-210017 0.5324 -2.1717 3.9716 0.1179 0.0218 1.2150 0.4347 12.2 0 1-90242 0.4971 -1.6246 2.7102 0.0511 0.0000 2.6333 0.0947 303.3 0 1-90231 - - - - - - - - - 1-594493 0.5349 -1.4296 3.0495 0.2143 0.0016 2.5344 0.0490 13.1 0 1-95585 0.5230 -2.1264 3.2352 0.0439 0.0069 0.8587 0.4448 7.7 0 1-550901 0.6339 -0.7709 4.0144 0.1937 0.0671 1.6806 0.3342 15.2 0 1-71974 0.6214 -2.8594 5.4145 0.1014 0.0019 2.0906 0.1908 7.4 0 1-604860 0.6037 -2.3170 4.1363 -0.0173 0.0014 1.9112 0.1124 14.6 1 1-44303 - - - - - - - - - 1-574519 0.5750 -2.1095 3.5669 0.0148 0.0136 1.3262 0.0942 9.2 0 1-163966 0.6208 -2.4118 4.1332 0.0339 0.0153 1.3991 0.0589 16.7 0 1-94604 0.5488 -2.1584 3.6349 0.0093 -0.0020 1.3831 0.0869 13.7 0 1-423024 0.5178 -1.9870 3.0941 0.0428 0.0069 0.9810 0.0736 13.9 0 1-174631 0.5503 -2.1929 3.8326 0.0477 0.0110 1.6338 0.1069 10.4 0 1-149561 0.5562 -2.0755 3.4164 -0.0168 0.0175 1.2032 0.0885 14.4 1 1-614567 0.6446 -1.1382 2.1943 0.6284 0.1157 1.6698 0.6389 10.2 0 1-210186 0.4477 -1.9328 2.8121 0.0342 0.0139 0.4350 0.0376 10.7 0 1-295542 0.6063 -2.0405 3.7985 0.0201 -0.0074 2.0132 0.1038 27.0 0 1-71872 0.5704 -2.4916 4.1627 -0.0272 -0.0945 4.0290 0.0388 7.7 1 1-71987 0.5560 -2.0741 3.5306 0.0168 0.0072 1.4681 0.4039 14.3 0 1-37863 0.6141 -2.2581 4.4121 0.1124 0.0138 2.3847 0.3035 13.7 0 1-37385 0.5861 -2.5195 4.3766 0.0032 -0.0530 2.4755 0.3449 4.8 0 1-37336 0.5931 -2.1943 3.7534 -0.0216 0.0029 1.5568 0.0860 8.9 1 1-37633 0.6196 -2.2676 3.9954 0.0014 0.0177 2.0040 0.1216 19.2 0 1-24660 0.5560 -1.9830 3.2225 0.0394 -0.0051 1.0989 0.0657 8.9 0 1-574506 0.5404 -2.0429 3.5252 0.0211 0.0088 1.3389 0.1329 21.4 0 1-574504 0.5669 -2.4553 4.3214 0.0889 0.0179 1.0877 0.2836 17.6 0 1-298111 - - - - - - - - - 1-385623 0.5744 -1.7129 3.0685 0.0760 0.0000 3.2054 0.0648 121.9 0 1-523211 0.5943 -2.2527 3.9481 0.0002 0.0122 1.0985 0.1303 13.9 0 Table B1. Main values of the imaging predictors for the 47 galaxies with type I active nuclei according to our selection criteria (Cortes-Suárez et al. 2022). These seven values were used to estimate the LD1 parameter to classify the merging galaxy following Nevin et al. (2019). MNRAS 000, 1–21 (2015) Optical Properties of type I and II AGNs 23 MANGAID Gini M20 Concentration (C) Asymmetry (A) Clumpiness (S) Sersic (n) Shape Asymmetry (A() S/N Negative A (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) 12-84677 0.5604 -2.1705 3.5267 0.0272 0.0089 1.2985 0.1369 12.9 0 1-113651 0.5320 -2.0499 3.3046 -0.0235 0.0129 0.9991 0.0274 10.4 1 1-547210 0.6707 -0.4428 4.5952 -0.1415 0.0629 0.9632 0.4015 5.1 1 1-547402 0.5764 -1.8962 3.7603 -1.4056 -0.3170 0.9121 0.2598 1.5 1 1-177493 0.6861 -0.4645 3.2641 0.1041 0.0183 0.9164 0.2112 11.1 0 1-177528 0.4673 -2.0513 3.1695 -0.0392 0.0010 0.5357 0.1092 12.8 1 1-180629 0.4731 -1.7810 2.8584 0.0022 0.0260 0.9227 0.1062 6.6 0 1-180537 - - - - - - - - - 1-25554 0.5502 -2.2134 3.6783 -0.0956 -0.0334 1.3119 0.1776 7.8 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... Table B2. Same as B1 but for the 236 galaxies with type II active nuclei. The complete data will be available in the online version. MNRAS 000, 1–21 (2015) 6 Resultados y conclusiones El objetivo principal de esta tesis fue el de obtener una muestra de AGNs tipo 1 para estudiar simultáneamente la región más interna donde se localiza el núcleo activo y el resto de la galaxia que lo contiene para así obtener relaciones de escala entre las propiedades de ambas regiones. Para ello, se utilizaron los datos del catastro MaNGA, el cual observó 10,000 galaxias con la técnica de espectroscopia integral (IFS). Dada la magnitud del proyecto, éste se dividió en 4 partes que se atacaron en el siguiente orden: 1) Obtención de la muestra, 2) Estudio de la región de líneas anchas, 3) Estudio de la galaxia anfitriona y, 4) Relaciones de Escala entre ambas regiones. En esta sección se muestran los resultados obtenidos (hasta el momento) para la muestra de 47 AGNs tipo 1. Al final de éstos se mencionan las conclusiones. 6.1. Resultados de la obtención de la muestra Para obtener la muestra, se desarrolló un método enfocado en identificar AGNs tipo 1 en gran- des bases de datos, utilizando cocientes de flujo para buscar la línea de emisión ancha de Hα . Con- siderando los espectros integrados centrales de tres segundos de arco de las galaxias de MaNGA, se estimaron los flujos en dos bandas ubicadas en los lados azul y rojo cerca de la posición esperada de la componente ancha de Hα . Los cocientes se dieron entre el flujo de las bandas azul y roja y el flujo del continuo adyacente. La posición de estas regiones tiene en cuenta posibles asimetrías de la línea ancha así como la presencia de líneas de absorción estelar. Luego, utilizando el diagrama de caja y bigotes, se identificaron y separaron los candidatos AGN tipo 1 de galaxias inactivas. Este método fue bastante estudiado. Se comparó con los desarrollados por Stern y Laor, 2012; Oh et al., 2015; Liu et al., 2019 obteniendo más objetos de este tipo. Se aplicó, por un lado, en los espectros de MaNGA DR15 con la componente estelar sustraída, y por otro lado, en los espectros observados en otra época de la muestra de SDSS DR7. Para el caso en el que se sustrajo la componente estelar, el método detecta la misma cantidad de AGNs tipo 1 que cuando no se hace esta sustracción, por lo que se puede omitir y así evitar el sesgo introducido con tales procedimientos. No obstante, el método podría perder algunos objetos ya que la identificación de los objetos podría depender de la intensidad de la línea, como lo considera Liu et al., 2019 donde proponen un límite inferior para el flujo de HαBC de 10−16 erg s−1 cm−2. Así mismo, el método es dependiente del cociente S/N de la muestra analizada afectando el valor de los bigotes superiores, los cuales son los que se utilizan para identificar a los candidatos a tener una componente ancha de Hα . Tal fue el caso de la muestra de SDSS DR7, donde una cantidad considerable de galaxias tenían valores de S/N=1 y eso originó 138 que los valores de los bigotes superiores fueran mayores a los obtenidos con los datos de MaNGA. Todo este trabajo fue reportado y publicado en Agosto de 2022 en el MNRAS con la cita Cortes- Suárez et al., 2022. En dicho artículo se hace mención de que el método se desarrolló y aplicó en la mitad de la muestra de MaNGA, compuesta por 4636 galaxias y de la cual se obtuvieron 47 AGNs tipo 1. Como resultado particular de esta tesis, se aplicó también para la muestra completa de MaNGA (10,225 galaxias), incrementando el número a 103. A continuación se enlistan los principales resultados de la parte que comprende la obtención de la muestra: Se identificaron 47 AGNs con líneas de emisión anchas de una muestra de 4,636 galaxias, co- rrespondiendo al 1% de toda la muestra (hasta un z ≤ 0.15). Posteriormente, se identificaron 103 AGNs tipo 1 de la muestra completa de MaNGA de 10,225 galaxias. Se aplicó nuestro método en los espectros del catastro SDSS DR7 que coinciden con los 4,636 objetos de MaNGA, perdiendo el 17% de las galaxias. De éstos, dos no tienen espectros en DR7, dos son objetos variables y los restantes cuatro tienen una componente ancha de Hα débil. Comparando la muestra obtenida con los catálogos de AGNs tipo 1 construidos con la base de datos SDSS DR7, encontramos que nuestro método detecta de manera más eficiente las galaxias con AGN tipo 1. El porcentaje de objetos detectados por diferentes autores sobre la base de muestras iguales utilizando SDSS DR7 son: Liu et al., 2019 71%, Oh et al., 2015 60%, Stern y Laor, 2012 67%. Del resultado anterior, se demostró que el método de detección de AGNs tipo 1 da mejores resultados que los diagramas de diagnóstico BPT y WHAN. Así mismo, se demostró para la identificación de este tipo de objetos no es necesario realizar una sustracción estelar. 6.2. Resultados de la región de líneas anchas Una vez obtenida la muestra de AGNs tipo 1, se procedió a hacer el estudio de la región de líneas anchas. Éste consistió en estimar las propiedades físicas de los agujeros negros supermasivos. Así mismo, también se hizo una caracterización multifrecuencia cuyos resultados se reportan en Cortes- Suárez et al., 2022. Los principales resultados obtenidos son los siguientes: A partir del espectro observado, se clasificó la contribución del núcleo activo y la galaxia an- fitriona empíricamente utilizando índices espectrales: AGN dominante (18.5%), Intermedios (30%) y Galaxia dominante (51.5%), evidenciando diferentes niveles de actividad nuclear contribuyendo en los espectros observados. 139 Se realizó la sustracción estelar en la muestra de 47 AGNs tipo 1 utilizando el método de síntesis de poblaciones estelares (Starlight) y modelando la psf del AGN para sustraerla de los cubos de datos de MaNGA (QDeblend3D). Comparando los espectros de líneas de emisión obtenidos con Starlight y QDeblend3D se encontró que el primero muestra un mejor resultado con los AGNs del grupo Galaxia do- minante. El segundo tiene un mejor desempeño con el grupo AGN dominante. Para el grupo Intermedio, los espectros de líneas de emisión tanto de Starlight como de QDeblend3D mues- tran resultados similares. Con los espectros de líneas de emisión obtenidos con Starlight, se encontró que la muestra de AGNs tiene las siguientes propiedades: luminosidad en el continuo a 5100 Å en el inter- valo 40.28 8. El intervalo de luminosidades bolométricas también es amplio: va aproximadamente de los 1041 hasta los 1045 erg s−1. En otras palabras, la muestra se compo- ne de 33 (70%) AGNs de baja luminosidad (Lbol<1043 erg s−1), y 14 (30%) AGNs tipo Seyfert (<10432). Con las magnitudes de las 4 componentes ajustadas, se realizó una estimación de la contri- bución porcentual de la componente nuclear en el flujo total de la galaxia. Los resultados arrojan un intervalo que va del 0.05% hasta un 63.26%. Así como en las propiedades de los núcleos activos, las propiedades morfológicas de las ga- laxias anfitrionas también son muy variadas. No todas fueron exploradas a detalle en este trabajo pero se espera hacerlo en un trabajo a futuro. En HT23 se utilizó el método discriminante lineal (Nevin et al., 2019) para identificar fusiones mayores y los estados de fusión de los 47 AGNs tipo 1 y los 236 AGNs tipo 2 y determinar si éstos inducen el encendido del núcleo activo. Los resultados que se reportaron en dicho artículo son los siguientes: Se estimaron los predictores morfológicos en el óptico (Gini, M20 , Concentración, Asime- tría, Grumosidad, Índice de Sérsic y forma de la asimetría) para la muestra del DR15 (4636 galaxias). 142 Con el método LDA se identificó una fracción del 25% al 35% de fusiones mayores en las muestras de AGNs tipo 2 y tipo 1, respectivamente, y del 29% para la muestra combinada. Se realizó lo mismo en una muestra control sin núcleo activo pero con las mismas distribuciones en masa estelar, morfología, color y corrimiento al rojo. La fracción encontrada fue del 22%. En esta tesis se realizó lo mismo utilizando la muestra de 103 AGNs tipo 1 encontrando fracciones de fusiones mayores que van del 22% al 34% en las muestras de AGNs tipo 2 y tipo 1, respectivamente, con un 28% para la muestra combinada. Para el caso de la muestra control, la fracción de fusiones mayores es del 19%. Como las fracciones de fusiones mayores son ligeramente mayor en las muestras de AGNs que en la muestra de galaxias sin núcleo activo, el resultado apoya la idea de que un meca- nismo externo como las fusiones mayores pueden inducir la actividad observada del AGN. También se exploraron otros mecanismos que pueden inducir la actividad nuclear como una barra galáctica. Más de la mitad de las galaxias anfitrionas de los 103 AGNs tipo 1 (55%) son barradas, una fracción similar encontrada en HT23 para sus muestras de AGNs e igual de mayor que la de la muestra control (46%). Cuando solo se toma en cuenta las galaxias tardías (Sbc-Sc), la fracción de galaxias anfitriones con barra es aún mayor (65%). Utilizando la luminosidad de [OIII] como indicador de la actividad del AGN, se encontraron valores ligeramente mayores cuando la galaxia anfitriona tiene una barra, siendo más signifi- cativos en los encontrados en HT23. Estos resultados también sugieren que las barras pueden inducir la actividad observada del AGN. Finalmente, dado que las galaxias, en adición a los procesos seculares, también son expuestos a las influencias de su ambiente local y a gran escala, se investigó la influencia del ambiente en la incidencia de fusiones mayores. Se consideró el parámetro de fuerza de marea Q, esti- mado en grupo y a gran escala (LSS 5 Mpc), encontrando que las muestras con y sin AGN, no muestran diferencias significativas, lo que no sesga nuestros resultados sobre la incidencia de fusiones mayores. De lo anterior se concluye que tanto las fusiones mayores como la presencia de una barra en la galaxia, son mecanismos que promueven la actividad nuclear observada. Por lo tanto, no se tiene evidencia de tener un mecanismo dominante, ambos juegan un rol importante en el encendido del núcleo activo. 143 6.4. Relaciones de escala entre ambas regiones Dentro de los diferentes parámetros que se encontraron de éstos AGNs están la masa de los agujeros negros supermasivos, su cociente de Eddington, una caracterización de su variabilidad, una clasificación dependiente de la dominancia del AGN o de su galaxia anfitriona en el espectro, entre otros. Por su parte, los parámetros que se estudiaron de sus galaxias anfitrionas fueron, su color, masa estelar, tipo morfológico, cinemática del gas y las estrellas, estado de merger, identificación de barras, entre otros. Figura 6.1: Distribuciones de la contribución nuclear en el flujo total de la galaxia. En el panel izquierdo se muestra la distribución de los AGNs tipo 1 y en el panel derecho la de los tipo 2. Se muestran las distribuciones totales (negro), la de las galaxia dominante (azul), la de los intermedio (verde) y la de los AGN dominante (púrpura). El primer parámetro de los AGNs que tiene correlación con parámetros de las galaxias anfitrio- nas es la clasificación de familias de AGNs vista en la sección 3.3. A pesar de que no encontramos una correlación con las masas de los agujeros negros supermasivos, si las hallamos con parámetros como la luminosidad del continuo a 5100Å (ver panel derecho de la figura 4.14) o el cociente de Eddington (ver figura 4.17), donde los AGN dominante son los más luminosos y con mayores tasas de acreción, seguidos de los intermedios y finalmente los galaxia dominante. También encontra- mos correlación con la fotometría de las galaxias anfitrionas. Como se mencionó en el capítulo 5, se hizo una corrección fotométrica para quitar la contribución del AGN y hacer una correcta esti- mación del color (g− i) de la galaxia anfitriona. Para ello, se utilizaron los resultados del análisis con Galfit (descritos en la sección 4.1.2) para hacer un estimado de la contribución nuclear en flujo con respecto a las otras componentes de la galaxia como el bulbo y/o disco. La figura 6.1 (la cual se 144 E S0 S0a Sa Sab Sb Sbc Sc Scd Sd Sdm Sm Irr Figura 6.2: Distribuciones de la contribución nuclear en el flujo total de la galaxia. En el panel izquierdo se muestra la distribución de los AGNs tipo 1 y en el panel derecho la de los tipo 2. Se muestran las distribuciones totales (negro), la de las galaxia dominante (azul), la de los intermedio (verde) y la de los AGN dominante (púrpura). reporta en el Apéndice A del segundo artículo) muestras las contribuciones nucleares por familia de AGN. El histograma negro muestra la distribución total, el azul muestra a las galaxia dominante, el verde a los intermedios y el púrpura a los AGN dominante. En dicha figura se muestra la contribución de los AGNs, en el panel izquierdo para los tipo 1 y en el panel derecho para los tipo 2, mostrando que los AGN dominante son los que tienen mayor contribución de flujo llegando a ser más del 60% del flujo total de la galaxia (para esta muestra). En cambio los galaxia dominante e intermedios tienen contribuciones muy por debajo del 5% y no mayor al 20% en algunos casos. También se exploró si esta clasificación por familias tiene alguna correlación con las propieda- des de las galaxias anfitrionas. En la figura 6.2 se muestran las distribuciones del tipo morfológico (panel izquierdo), masa estelar (panel derecho) y distribución de color (g-i) (panel central) para las cantidades observadas. Se separaron por las familias de AGNs utilizando el mismo código de color. Así mismo se añadieron diagramas de caja y bigotes en la parte superior para visualizar mejor la distribución de cada familia en cada parámetro. Encontramos que no hay diferencias significativas cuando separamos la distribución en estas tres familias. El único cambio perceptible es en el color donde los AGN-dominante se encuentran en galaxias más azules que las otras dos familias. 145 6.5. Conclusión final y trabajo a futuro Los resultados presentados hasta el momento comprenden una parte del objetivo principal que es la obtención de relaciones de escala entre las propiedades del núcleo activo y las propiedades de su galaxia anfitriona. Por falta de tiempo no se pudieron explorar a fondo pero en el camino se encontraron excelentes resultados. El primero de ellos fue la creación del método para encontrar AGNs tipo 1 en grandes catas- tros. Se demostró tener mejores resultados que los diagramas de diagnóstico tradicionales (BPT y WHAN), así como otros métodos enfocados a detectar este tipo de AGNs. También se demostró que fue posible encontrarlos sin la necesidad de realizar una sustracción estelar. El segundo de ellos fue la exploración de los mecanismos que inducen la actividad nuclear. Se encontró que tanto las fusiones mayores como la presencia de una barra galáctica son mecanismos que pueden promover el encendido de un núcleo activo. El tercero fue la detección de objetos variables. Al comparar espectros de diferente época, se detectaron 81 objetos con una amplia variedad de variabilidad en la forma de las líneas anchas de Hα y Hβ , en su intensidad y en la forma de su continuo. Se realizó una caracterización de primer orden y se espera hacer un seguimiento espectroscópico como trabajo a futuro. Finalmente, la muestra de AGNs tipo 1 encontrada resultó ser muy rica a pesar de encontrarse en un intervalo de bajo corrimiento al rojo (z<0.15). No solo se tienen AGNs de baja luminosidad sino también AGNs tipo Seyfert. Se encontró una enorme variedad de perfiles en las líneas de emisión, en la forma del continuo tanto estelar como la del núcleo activo así como el cambio en los perfiles de las líneas anchas a través de los años. Algunas de estas galaxias presentan jets observables en el radio continuo. Incluso sus propiedades morfológicas son muy variadas. La identificación de esta muestra de AGN tipo 1, así como su expansión a 103 objetos, abre una ventana en el análisis de sus propiedades más básicas combinado con el espacio multipara- métrico de los datos de MaNGA y sus propiedades en diferentes longitudes de onda, permitiendo investigaciones más exhaustivas de las propiedades de esta muestra de AGN y su conexión con sus respectivas galaxias anfitrionas. Como se mencionó a lo largo de esta tesis, se dejaron varios proyectos como trabajo a futuro. Estos son: • Realizar el análisis hecho en la muestra de 47 AGNs tipo 1 en la muestra de 103 AGNs tipo 1. Esto implica a hacer la sustracción estelar, hacer el ajuste de las líneas de emisión y estimar los parámetros de los núcleos activos, incluyendo la masa de los agujeros negros supermasivos. • El origen de la variabilidad en los espectros y el porque hay diferentes tipos. Actualmente nos encontramos haciendo un seguimiento observacional de una submuestra de este tipo de AGNs, esperando tener diferentes espectros para cada uno y poder responder estas preguntas. • La masa de los SMBH estimadas en la sección 4.6.1 también correlaciona con propiedades 146 de las galaxias anfitrionas pero por falta de tiempo, no pude hacer este estudio. Ésta y otras corre- laciones se dejarán como proyectos a futuro. • Los mapas de velocidad y de líneas de emisión se exploraran a detalle para ver la influencia de la actividad nuclear. 6.6. Agradecimientos Agradezco profudamente el apoyo de mis tutores Héctor y Alenka. Durante muchos años com- partieron su sabiduría y conocimiento, lo cual me hizo amar a la astronomía. Sus especialidades hicieron que quisiera profundizar en el estudio de los AGNs y sus galaxias anfitrionas. Agradezco también al Instituto de Astronomía de la UNAM por ser el lugar donde me formé como Astróno- mo. A sus investigadores, a mis compañeros y a sus congresos. Agradezco también a CONACyT y a la beca con número 825458 que me fue otorgada durante mis 4 años de doctorado. También agradezco a la beca PAPIIT con clave AG101222 y folio 109223, del proyecto “Investigación y desarrollo de algoritmos para análisis de datos masivos en áreas diversas y para la astrofísica del LSST”, que me fue dada para terminar el proceso de graduación. Espero que en el futuro pueda seguir desempeñando como investigador. 147 A Estimación de la distancia comóvil En este apéndice se muestran diferentes formas para estimar la distancia comóvil. En este tra- bajo se utilizó la ecuación de Sulentic et al., 2006, la cual se obtuvo de un ajuste de resultados que utilizó un modelo cosmológico. Para darle validez a las distancias calculadas con esta ecuación (que fueron utilizadas para estimar las propiedades físicas de los núcleos activos), se comparó con las distancias estimadas con modelos cosmológicos más actuales. El primero de ellos es el utilizado por la paquetería Astropy (Astropy Collaboration et al., 2022), utilizada en python. La subpaquetería astropy.cosmology puede estimar las distancias comóviles con modelos cosmológicos predeterminados o con un modelo propio. Para realizar esta compara- ción, se utilizaron los parámetros cosmológicos basadas en los datos finales del proyecto Wilkinson Microwave Anisotropy Probe (WMAP) de nueve años, junto con una serie de conjuntos de datos cosmológicos adicionales. Éstos condideran una constante de Hubble H0= 69.3 Mpc km s−1, una Ωm=0.287 y un Universo plano (Hinshaw et al., 2013). La segunda forma fue comparando nuestras estimaciones con las reportadas por el DR13 de SDSS (Albareti et al., 2017) del proyecto Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) cuyo modelo cosmológico utiliza Oscilaciones Acústicas Bariónicas (Dawson et al., 2016). En la tabla A.1 se reportan las distancias comóviles estimadas con la ecuación de Sulentic et al., 2006 (tercera columna), las reportadas por Albareti et al., 2017 en BOSS (cuarta columna) y las calculadas con los parámetros cosmológicos de WMAP9 (Hinshaw et al., 2013) (quinta columna). La sexta y séptima columna muestran las diferencias porcentuales entre la estimación con Sulentic con BOSS y WMAP9 respectivamente. Se encontró que la diferencia porcentual más alta entre las distancias estimadas con Sulentic et al., 2006 y las reportadas en Albareti et al., 2017 es de 4.4% y el promedio porcentual es de 2.4%. En el caso de las estimadas con WMAP9, la diferencia porcentual más alta es de 2.0% y el promedio porcentual es de 1.7% Estas diferencias son pequeñas y están dentro de los errores porcentuales considerados (10%). Para ver que tanto modifican las cantidades estimadas, se hizó un cálculo de la luminosidad de la componente ancha de Hα utilizando las distancias reportadas en Albareti et al., 2017 ya que con estas se tuvo mayores diferencias con las distancias de WMAP9. Las diferencias porcentuales entre las luminosidades estimadas con Sulentic et al., 2006 y BOSS van del 0.2% hasta el 9.0% con un promedio porcentual del 5.0%. Aunque hay algunos objetos que tienen diferencias considerables, el promedio todavía se encuentra debajo del umbral del error porcentual. Por lo tanto, los parámetros estimados con las distancias de Sulentic son buenas estimaciones pero en algunos objetos podría haber una sobreestimación que en el futuro se va a corregir. 148 MaNGA-ID z dc (Sulentic et al., 2006) dc (BOSS) dc (WMAP9) Diferencia% Diferencia% (1) (2) (3) (4) (5) (6) (S-BOSS) (7) (S-WMAP) 7815-6104 0.08070 347.7 352.0 342.8 1.2 1.4 7968-3701 0.05154 224.2 223.0 220.4 0.5 1.7 7972-3704 0.04247 185.3 183.1 182.0 1.2 1.8 7977-9101 0.02659 116.6 112.4 114.3 3.6 1.9 7991-1901 0.09300 399.5 409.0 394.0 2.4 1.4 7991-6104 0.02820 123.7 124.1 121.2 0.4 2.0 8132-6101 0.12940 549.5 573.8 543.6 4.4 1.1 8135-1902 0.11800 502.9 523.8 497.1 4.2 1.2 8144-3702 0.09785 419.7 435.2 414.1 3.7 1.3 8158-3704 0.05687 247.1 250.0 242.9 1.2 1.7 8241-9102 0.06653 288.2 297.9 283.6 3.4 1.6 8320-6101 0.02657 116.6 121.1 114.2 3.9 2.0 8326-6102 0.07038 304.5 313.2 299.7 2.9 1.6 8341-12704 0.03035 133.0 137.2 130.4 3.2 1.9 8446-1901 0.02366 103.9 107.7 101.8 3.7 2.0 8466-3704 0.10724 458.6 477.5 452.9 4.1 1.2 8547-12701 0.04488 195.7 199.7 192.2 2.0 1.8 8549-12702 0.04334 189.1 192.3 185.7 1.7 1.8 8553-1901 0.03023 132.4 134.3 129.9 1.4 1.9 8553-9102 0.07366 318.3 326.3 313.4 2.5 1.5 8603-6101 0.03118 136.6 134.6 133.9 1.5 1.9 8606-12701 0.06333 274.6 279.9 270.1 1.9 1.6 8615-3701 0.06181 268.1 268.4 263.7 0.1 1.6 8713-9102 0.03316 145.2 149.0 142.4 2.6 1.9 8714-3704 0.05169 225.0 230.7 221.0 2.6 1.8 8718-12701 0.04992 217.4 222.8 213.5 2.5 1.8 8725-9102 0.04905 213.7 219.3 209.9 2.6 1.8 8940-12702 0.02674 117.3 121.2 115.0 3.3 2.0 8978-6104 0.04931 214.8 218.1 211.0 1.5 1.8 8983-3704 0.06209 269.3 278.1 264.9 3.3 1.6 8990-12705 0.03723 162.8 167.7 159.7 3.0 1.9 8992-3702 0.02642 115.9 119.7 113.6 3.2 2.0 9000-1901 0.02069 90.9 94.1 89.1 3.5 2.0 9036-6101 0.05984 259.8 265.3 255.4 2.1 1.7 9048-1902 0.05030 219.0 223.2 215.2 1.9 1.8 9181-12702 0.04082 178.3 183.0 175.0 2.6 1.9 9182-6102 0.04025 175.8 172.6 1.9 9193-12704 0.10744 459.4 471.9 453.7 2.7 1.2 9193-9101 0.04506 196.5 196.3 193.0 0.1 1.8 9194-6101 0.08404 362.0 368.8 356.8 1.9 1.5 9194-6103 0.03078 134.8 133.3 132.2 1.1 1.9 9196-12703 0.08186 348.0 361.2 347.7 3.8 0.1 9487-3702 0.05382 234.1 240.2 230.0 2.6 1.7 9487-9102 0.04098 178.9 183.4 175.7 2.5 1.8 9497-12705 0.11701 498.8 9500-1901 0.05081 221.2 228.3 217.3 3.2 1.7 9881-1902 0.02700 118.4 121.5 116.1 2.6 2.0 Cuadro A.1: Las distancias comóviles de los 47 AGNs tipo 1. La columna 1 corresponde al MaNGA-ID del objeto. La columna 2 a su corrimiento al rojo. Las columnas 3-5 son las dis- tancias comóviles estimadas con la ecuación de Sulentic et al., 2006, las reportadas por BOSS y las estimadas con Astropy utilizando los parámetros cosmológicos de WMAP9, respectivamente. La columna 6 muestra la diferencia porcentual entre las distancias de Sulentic - BOSS y la columna 7 la diferencia porcentual entre las distancias de Sulentic - WMAP9. 149 B Ajustes de Starlight En este apéndice se muestran los espectros resultantes de aplicar Starlight a los 47 AGNs tipo 1. A pesar de que los espectros de MaNGA cubren un amplio intervalo en el espectro, se decidió por hacer esta substracción en el intervalo de 3500-7500 Å para disminuir el ruido del resto del espectro. En cada una de las figuras se muestran el espectro observado (negro), el espectro modelo (rojo), la componente estelar del espectro modelo (verde), el continuo del AGN (naranja) y el espectro residual después de restar al espectro observado el espectro modelo (azul). Las líneas punteadas de color púrpura señalan la localización de Hα y Hβ . 150 7815-6104 7968-3701 7972-3704 7977-9101 7991-1901 7991-6104 8132-6101 8135-1902 8144-3702 8158-3704 8241-9102 8320-6101 8326-6102 8341-12704 8341-12704 8446-1901 8547-12701 8549-12702 8553-1901 8553-9102 8725-9102 8603-6101 8606-12701 8615-3701 8713-9102 8714-3704 8718-12701 8940-12702 8978-6104 8983-3704 8990-12705 8992-3702 9000-1901 9036-6101 9048-1902 9181-12702 9182-6102 9193-12704 9193-9101 9194-6101 9194-6103 9196-12703 9487-3702 9487-9102 9497-12705 9500-1901 9881-1902 Figura B.1: Los ajustes de Starlight para los 47 AGNs tipo 1. 155 C Ajustes de QDeblend3D y comparación con Starlight En este apéndice se muestran la comparación de los espectros resultantes de aplicar Starlight y QDeblend3D a 39 de los 47 AGNs tipo 1. La falta de 8 objetos se debe a la complejidad de realizar una buena descomposición bidimensional con Galfit para obtener los perfiles de brillo superficial y hacer un buen ajuste con QDeblend3D. A falta de ellos, se utilizaron los resultados de Starlight para realizar la estimación de los parámetros de los núcleos activos. . En cada una de las figuras se muestran el espectro observado (negro), el espectro residual de Starlight (azul), y el espectro residual de QDeblend3D (rojo). 156 7991-1901 8241-9102 8341-12704 8615-3701 8978-6104 9194-6101 9487-9102 9497-12705 9500-1901 Figura C.1: Los resultados de realizar la sustracción estelar con Starlight (azul) y QDeblend3D (rojo). 161 D Ajustes de las líneas de emisión En este apéndice se muestran el resto de los ajustes de las líneas de emisión para la derivación de los parámetros de los núcleos activos. Cada página muestra 4 galaxias con el respectivo ajuste utilizando tanto el espectro residual de Starlight como el de QDeblend3D, salvo en 8 casos donde no se pudo obtener este último. Las líneas punteadas de color azul sirven para separar el par de ajustes realizados en cada galaxia. Tal y como se describió en la sección 4.3, los paneles muestran el espectro residual a ajustar (negro), el mejor espectro modelo (azul), las líneas delgadas (gris y amarillo si hay una segunda componente), las líneas anchas (rojo) y la emisión de FeII (verde). 162 Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Starlight QDeblend3D Figura D.1: Los ajustes de las líneas de emisión de los 47 AGNs. Cada galaxia muestra los ajustes hechos utilizando el espectro de Starlight y de QDeblend3D (en caso de que se haya podido obte- ner). Más detalles de los ajustes se encuentran en la sección 4.3. 174 Bibliografía Abazajian, K. N., Adelman-McCarthy, J. K., Agüeros, M. A., Allam, S. S., Allende Prieto, C., An, D., Anderson, K. S. J., Anderson, S. F., Annis, J., Bahcall, N. A. y al., et (jun. de 2009). The Seventh Data Release of the Sloan Digital Sky Survey. *. 182, 543-558, págs. 543-558. DOI: 10.1088/0067-0049/182/2/543. arXiv: 0812.0649. Abdurro’uf, Accetta, K., Aerts, C., Silva Aguirre, V., Ahumada, R., Ajgaonkar, N., Filiz Ak, N., Alam, S., Allende Prieto, C., Almeida, A., Anders, F., Anderson, S. F., Andrews, B. H., An- guiano, B., Aquino-Ortız, E., Aragón-Salamanca, A., Argudo-Fernández, M., Ata, M., Aubert, M., Avila-Reese, V., Badenes, C., Barbá, R. H., Barger, K., Barrera-Ballesteros, J. K., Bea- ton, R. L., Beers, T. C., Belfiore, F., Bender, C. F., Bernardi, M., Bershady, M. A., Beutler, F., Bidin, C. M., Bird, J. C., Bizyaev, D., Blanc, G. A., Blanton, M. R., Boardman, N. F., Bol- ton, A. S., Boquien, M., Borissova, J., Bovy, J., Brandt, W. N., Brown, J., Brownstein, J. R., Brusa, M., Buchner, J., Bundy, K., Burchett, J. N., Bureau, M., Burgasser, A., Cabang, T. K., Campbell, S., Cappellari, M., Carlberg, J. K., Wanderley, F. C., Carrera, R., Cash, J., Chen, Y.-P., Chen, W.-H., Cherinka, B., Chiappini, C., Choi, P. D., Chojnowski, S. D., Chung, H., Clerc, N., Cohen, R. E., Comerford, J. M., Comparat, J., da Costa, L., Covey, K., Crane, J. D., Cruz-Gonzalez, I., Culhane, C., Cunha, K., Dai, Y. S., Damke, G., Darling, J., Davidson James W., J., Davies, R., Dawson, K., De Lee, N., Diamond-Stanic, A. M., Cano-Dıaz, M., Sánchez, H. D., Donor, J., Duckworth, C., Dwelly, T., Eisenstein, D. J., Elsworth, Y. P., Emsellem, E., Eracleous, M., Escoffier, S., Fan, X., Farr, E., Feng, S., Fernández-Trincado, J. G., Feuillet, D., Filipp, A., Fillingham, S. P., Frinchaboy, P. M., Fromenteau, S., Galbany, L., Garcıa, R. A., Garcıa-Hernández, D. A., Ge, J., Geisler, D., Gelfand, J., Géron, T., Gibson, B. J., Goddy, J., Godoy-Rivera, D., Grabowski, K., Green, P. J., Greener, M., Grier, C. J., Griffith, E., Guo, H., Guy, J., Hadjara, M., Harding, P., Hasselquist, S., Hayes, C. R., Hearty, F., Hernández, J., Hill, L., Hogg, D. W., Holtzman, J. A., Horta, D., Hsieh, B.-C., Hsu, C.-H., Hsu, Y.-H., Huber, D., Huertas-Company, M., Hutchinson, B., Hwang, H. S., Ibarra-Medel, H. J., Chitham, J. I., Ilha, G. S., Imig, J., Jaekle, W., Jayasinghe, T., Ji, X., Johnson, J. A., Jones, A., Jönsson, H., Kat- kov, I., Khalatyan Arman, D., Kinemuchi, K., Kisku, S., Knapen, J. H., Kneib, J.-P., Kollmeier, J. A., Kong, M., Kounkel, M., Kreckel, K., Krishnarao, D., Lacerna, I., Lane, R. R., Langgin, R., Lavender, R., Law, D. R., Lazarz, D., Leung, H. W., Leung, H.-H., Lewis, H. M., Li, C., Li, R., Lian, J., Liang, F.-H., Lin, L., Lin, Y.-T., Lin, S., Lintott, C., Long, D., Longa-Peña, P., López-Cobá, C., Lu, S., Lundgren, B. F., Luo, Y., Mackereth, J. T., de la Macorra, A., Maha- devan, S., Majewski, S. R., Manchado, A., Mandeville, T., Maraston, C., Margalef-Bentabol, 175 B., Masseron, T., Masters, K. L., Mathur, S., McDermid, R. M., Mckay, M., Merloni, A., Me- rrifield, M., Meszaros, S., Miglio, A., Di Mille, F., Minniti, D., Minsley, R., Monachesi, A., Moon, J., Mosser, B., Mulchaey, J., Muna, D., Muñoz, R. R., Myers, A. D., Myers, N., Na- dathur, S., Nair, P., Nandra, K., Neumann, J., Newman, J. A., Nidever, D. L., Nikakhtar, F., Nitschelm, C., O’Connell, J. E., Garma-Oehmichen, L., Luan Souza de Oliveira, G., Olney, R., Oravetz, D., Ortigoza-Urdaneta, M., Osorio, Y., Otter, J., Pace, Z. J., Padilla, N., Pan, K., Pan, H.-A., Parikh, T., Parker, J., Peirani, S., Peña Ramırez, K., Penny, S., Percival, W. J., Perez- Fournon, I., Pinsonneault, M., Poidevin, F., Poovelil, V. J., Price-Whelan, A. M., Bárbara de Andrade Queiroz, A., Raddick, M. J., Ray, A., Rembold, S. B., Riddle, N., Riffel, R. A., Rif- fel, R., Rix, H.-W., Robin, A. C., Rodrıguez-Puebla, A., Roman-Lopes, A., Román-Zúñiga, C., Rose, B., Ross, A. J., Rossi, G., Rubin, K. H. R., Salvato, M., Sánchez, S. F., Sánchez-Gallego, J. R., Sanderson, R., Santana Rojas, F. A., Sarceno, E., Sarmiento, R., Sayres, C., Sazonova, E., Schaefer, A. L., Schiavon, R., Schlegel, D. J., Schneider, D. P., Schultheis, M., Schwope, A., Serenelli, A., Serna, J., Shao, Z., Shapiro, G., Sharma, A., Shen, Y., Shetrone, M., Shu, Y., Simon, J. D., Skrutskie, M. F., Smethurst, R., Smith, V., Sobeck, J., Spoo, T., Sprague, D., Stark, D. V., Stassun, K. G., Steinmetz, M., Stello, D., Stone-Martinez, A., Storchi-Bergmann, T., Stringfellow, G. S., Stutz, A., Su, Y.-C., Taghizadeh-Popp, M., Talbot, M. S., Tayar, J., Te- lles, E., Teske, J., Thakar, A., Theissen, C., Tkachenko, A., Thomas, D., Tojeiro, R., Hernandez Toledo, H., Troup, N. W., Trump, J. R., Trussler, J., Turner, J., Tuttle, S., Unda-Sanzana, E., Vázquez-Mata, J. A., Valentini, M., Valenzuela, O., Vargas-González, J., Vargas-Magaña, M., Alfaro, P. V., Villanova, S., Vincenzo, F., Wake, D., Warfield, J. T., Washington, J. D., Weaver, B. A., Weijmans, A.-M., Weinberg, D. H., Weiss, A., Westfall, K. B., Wild, V., Wilde, M. C., Wilson, J. C., Wilson, R. F., Wilson, M., Wolf, J., Wood-Vasey, W. M., Yan, R., Zamora, O., Zasowski, G., Zhang, K., Zhao, C., Zheng, Z., Zheng, Z. y Zhu, K. (abr. de 2022). The Seven- teenth Data Release of the Sloan Digital Sky Surveys: Complete Release of MaNGA, MaStar, and APOGEE-2 Data. *. 259.2, 35, pág. 35. DOI: 10.3847/1538- 4365/ac4414. arXiv: 2112.02026 [astro-ph.GA]. Albareti, F. D., Allende Prieto, C., Almeida, A., Anders, F., Anderson, S., Andrews, B. H., Aragón- Salamanca, A., Argudo-Fernández, M., Armengaud, E., Aubourg, E., Avila-Reese, V., Badenes, C., Bailey, S., Barbuy, B., Barger, K., Barrera-Ballesteros, J., Bartosz, C., Basu, S., Bates, D., Battaglia, G., Baumgarten, F., Baur, J., Bautista, J., Beers, T. C., Belfiore, F., Bershady, M., Ber- tran de Lis, S., Bird, J. C., Bizyaev, D., Blanc, G. A., Blanton, M., Blomqvist, M., Bolton, A. S., Borissova, J., Bovy, J., Brandt, W. N., Brinkmann, J., Brownstein, J. R., Bundy, K., Burtin, E., Busca, N. G., Camacho Chavez, H. O., Cano Dıaz, M., Cappellari, M., Carrera, R., Chen, Y., Cherinka, B., Cheung, E., Chiappini, C., Chojnowski, D., Chuang, C.-H., Chung, H., Cirolini, R. F., Clerc, N., Cohen, R. E., Comerford, J. M., Comparat, J., Correa do Nascimento, J., Cousi- nou, M.-C., Covey, K., Crane, J. D., Croft, R., Cunha, K., Darling, J., Davidson James W., J., 176 Dawson, K., Da Costa, L., Da Silva Ilha, G., Deconto Machado, A., Delubac, T., De Lee, N., De la Macorra, A., De la Torre, S., Diamond-Stanic, A. M., Donor, J., Downes, J. J., Drory, N., Du, C., Du Mas des Bourboux, H., Dwelly, T., Ebelke, G., Eigenbrot, A., Eisenstein, D. J., Els- worth, Y. P., Emsellem, E., Eracleous, M., Escoffier, S., Evans, M. L., Falcón-Barroso, J., Fan, X., Favole, G., Fernandez-Alvar, E., Fernandez-Trincado, J. G., Feuillet, D., Fleming, S. W., Font-Ribera, A., Freischlad, G., Frinchaboy, P., Fu, H., Gao, Y., Garcia, R. A., Garcia-Dias, R., Garcia-Hernández, D. A., Garcia Pérez, A. E., Gaulme, P., Ge, J., Geisler, D., Gillespie, B., Gil Marin, H., Girardi, L., Goddard, D., Gomez Maqueo Chew, Y., Gonzalez-Perez, V., Grabowski, K., Green, P., Grier, C. J., Grier, T., Guo, H., Guy, J., Hagen, A., Hall, M., Harding, P., Harley, R. E., Hasselquist, S., Hawley, S., Hayes, C. R., Hearty, F., Hekker, S., Hernandez Toledo, H., Ho, S., Hogg, D. W., Holley-Bockelmann, K., Holtzman, J. A., Holzer, P. H., Hu, J., Huber, D., Hutchinson, T. A., Hwang, H. S., Ibarra-Medel, H. J., Ivans, I. I., Ivory, K., Jaehnig, K., Jensen, T. W., Johnson, J. A., Jones, A., Jullo, E., Kallinger, T., Kinemuchi, K., Kirkby, D., Klaene, M., Kneib, J.-P., Kollmeier, J. A., Lacerna, I., Lane, R. R., Lang, D., Laurent, P., Law, D. R., Leauthaud, A., Le Goff, J.-M., Li, C., Li, C., Li, N., Li, R., Liang, F.-H., Liang, Y., Lima, M., Lin, L., Lin, L., Lin, Y.-T., Liu, C., Long, D., Lucatello, S., MacDonald, N., MacLeod, C. L., Mackereth, J. T., Mahadevan, S., Maia, M. A. G., Maiolino, R., Majewski, S. R., Malanushen- ko, O., Malanushenko, V., Mallmann, N. D., Manchado, A., Maraston, C., Marques-Chaves, R., Martinez Valpuesta, I., Masters, K. L., Mathur, S., McGreer, I. D., Merloni, A., Merrifield, M. R., Mészáros, S., Meza, A., Miglio, A., Minchev, I., Molaverdikhani, K., Montero-Dorta, A. D., Mosser, B., Muna, D., Myers, A., Nair, P., Nandra, K., Ness, M., Newman, J. A., Nichol, R. C., Nidever, D. L., Nitschelm, C., O’Connell, J., Oravetz, A., Oravetz, D. J., Pace, Z., Padilla, N., Palanque-Delabrouille, N., Pan, K., Parejko, J., Paris, I., Park, C., Peacock, J. A., Peirani, S., Pellejero-Ibanez, M., Penny, S., Percival, W. J., Percival, J. W., Perez-Fournon, I., Petitjean, P., Pieri, M., Pinsonneault, M. H., Pisani, A., Prada, F., Prakash, A., Price-Jones, N., Raddick, M. J., Rahman, M., Raichoor, A., Barboza Rembold, S., Reyna, A. M., Rich, J., Richstein, H., Ridl, J., Riffel, R. A., Riffel, R., Rix, H.-W., Robin, A. C., Rockosi, C. M., Rodrıguez-Torres, S., Rodrigues, T. S., Roe, N., Roman Lopes, A., Román-Zúñiga, C., Ross, A. J., Rossi, G., Ruan, J., Ruggeri, R., Runnoe, J. C., Salazar-Albornoz, S., Salvato, M., Sanchez, S. F., Sanchez, A. G., Sanchez-Gallego, J. R., Santiago, B. X., Schiavon, R., Schimoia, J. S., Schlafly, E., Schlegel, D. J., Schneider, D. P., Schönrich, R., Schultheis, M., Schwope, A., Seo, H.-J., Serenelli, A., Se- sar, B., Shao, Z., Shetrone, M., Shull, M., Silva Aguirre, V., Skrutskie, M. F., Slosar, A., Smith, M., Smith, V. V., Sobeck, J., Somers, G., Souto, D., Stark, D. V., Stassun, K. G., Steinmetz, M., Stello, D., Storchi Bergmann, T., Strauss, M. A., Streblyanska, A., Stringfellow, G. S., Suarez, G., Sun, J., Taghizadeh-Popp, M., Tang, B., Tao, C., Tayar, J., Tembe, M., Thomas, D., Tinker, J., Tojeiro, R., Tremonti, C., Troup, N., Trump, J. R., Unda-Sanzana, E., Valenzuela, O., Van den Bosch, R., Vargas-Magaña, M., Vazquez, J. A., Villanova, S., Vivek, M., Vogt, N., Wake, D., 177 Walterbos, R., Wang, Y., Wang, E., Weaver, B. A., Weijmans, A.-M., Weinberg, D. H., Westfall, K. B., Whelan, D. G., Wilcots, E., Wild, V., Williams, R. A., Wilson, J., Wood-Vasey, W. M., Wylezalek, D., Xiao, T., Yan, R., Yang, M., Ybarra, J. E., Yeche, C., Yuan, F.-T., Zakamska, N., Zamora, O., Zasowski, G., Zhang, K., Zhao, C., Zhao, G.-B., Zheng, Z., Zheng, Z., Zhou, Z.-M., Zhu, G., Zinn, J. C. y Zou, H. (dic. de 2017). The 13th Data Release of the Sloan Digital Sky Survey: First Spectroscopic Data from the SDSS-IV Survey Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory. *. 233.2, 25, pág. 25. DOI: 10.3847/1538-4365/aa8992. arXiv: 1608.02013 [astro-ph.GA]. Antonucci, R. (ene. de 1993). Unified models for active galactic nuclei and quasars. *. 31, págs. 473-521. DOI: 10.1146/annurev.aa.31.090193.002353. Argudo-Fernández, M., Verley, S., Bergond, G., Duarte Puertas, S., Ramos Carmona, E., Sabater, J., Fernández Lorenzo, M., Espada, D., Sulentic, J., Ruiz, J. E. y Leon, S. (jun. de 2015). Ca- talogues of isolated galaxies, isolated pairs, and isolated triplets in the local Universe. *. 578, A110, A110. DOI: 10.1051/0004-6361/201526016. arXiv: 1504.00117 [astro-ph.GA]. Assef, R. J., Stern, D., Noirot, G., Jun, H. D., Cutri, R. M. y Eisenhardt, P. R. M. (feb. de 2018). The WISE AGN Catalog. *. 234.2, 23, pág. 23. DOI: 10.3847/1538-4365/aaa00a. arXiv: 1706.09901 [astro-ph.GA]. Astropy Collaboration, Price-Whelan, A. M., Lim, P. L., Earl, N., Starkman, N., Bradley, L., Shupe, D. L., Patil, A. A., Corrales, L., Brasseur, C. E., Nöthe, M., Donath, A., Tollerud, E., Morris, B. M., Ginsburg, A., Vaher, E., Weaver, B. A., Tocknell, J., Jamieson, W., van Kerkwijk, M. H., Robitaille, T. P., Merry, B., Bachetti, M., Günther, H. M., Aldcroft, T. L., Alvarado-Montes, J. A., Archibald, A. M., Bódi, A., Bapat, S., Barentsen, G., Bazán, J., Biswas, M., Boquien, M., Burke, D. J., Cara, D., Cara, M., Conroy, K. E., Conseil, S., Craig, M. W., Cross, R. M., Cruz, K. L., D’Eugenio, F., Dencheva, N., Devillepoix, H. A. R., Dietrich, J. P., Eigenbrot, A. D., Erben, T., Ferreira, L., Foreman-Mackey, D., Fox, R., Freij, N., Garg, S., Geda, R., Glattly, L., Gondhalekar, Y., Gordon, K. D., Grant, D., Greenfield, P., Groener, A. M., Guest, S., Gurovich, S., Handberg, R., Hart, A., Hatfield-Dodds, Z., Homeier, D., Hosseinzadeh, G., Jenness, T., Jones, C. K., Joseph, P., Kalmbach, J. B., Karamehmetoglu, E., Kałuszyński, M., Kelley, M. S. P., Kern, N., Kerzendorf, W. E., Koch, E. W., Kulumani, S., Lee, A., Ly, C., Ma, Z., MacBride, C., Maljaars, J. M., Muna, D., Murphy, N. A., Norman, H., O’Steen, R., Oman, K. A., Pacifici, C., Pascual, S., Pascual-Granado, J., Patil, R. R., Perren, G. I., Pickering, T. E., Rastogi, T., Roulston, B. R., Ryan, D. F., Rykoff, E. S., Sabater, J., Sakurikar, P., Salgado, J., Sanghi, A., Saunders, N., Savchenko, V., Schwardt, L., Seifert-Eckert, M., Shih, A. Y., Jain, A. S., Shukla, G., Sick, J., Simpson, C., Singanamalla, S., Singer, L. P., Singhal, J., Sinha, M., Sipőcz, B. M., Spitler, L. R., Stansby, D., Streicher, O., Šumak, J., Swinbank, J. D., Taranu, D. S., Tewary, N., Tremblay, G. R., de Val-Borro, M., Van Kooten, S. J., Vasović, Z., Verma, S., de Miranda Cardoso, J. V., Williams, P. K. G., Wilson, T. J., Winkel, B., Wood-Vasey, W. M., 178 Xue, R., Yoachim, P., Zhang, C., Zonca, A. y Astropy Project Contributors (ago. de 2022). The Astropy Project: Sustaining and Growing a Community-oriented Open-source Project and the Latest Major Release (v5.0) of the Core Package. *. 935.2, 167, pág. 167. DOI: 10.3847/1538- 4357/ac7c74. arXiv: 2206.14220 [astro-ph.IM]. Baldwin, J. A., Phillips, M. M. y Terlevich, R. (feb. de 1981). Classification parameters for the emission-line spectra of extragalactic objects. *. 93, págs. 5-19. DOI: 10.1086/130766. Balogh, M. L., Morris, S. L., Yee, H. K. C., Carlberg, R. G. y Ellingson, E. (dic. de 1999). Dif- ferential Galaxy Evolution in Cluster and Field Galaxies at z~0.3. *. 527.1, págs. 54-79. DOI: 10.1086/308056. arXiv: astro-ph/9906470 [astro-ph]. Bañados, E., Venemans, B. P., Mazzucchelli, C., Farina, E. P., Walter, F., Wang, F., Decarli, R., Stern, D., Fan, X., Davies, F. B., Hennawi, J. F., Simcoe, R. A., Turner, M. L., Rix, H.-W., Yang, J., Kelson, D. D., Rudie, G. C. y Winters, J. M. (ene. de 2018). An 800-million-solar-mass black hole in a significantly neutral Universe at a redshift of 7.5. *. 553.7689, págs. 473-476. DOI: 10.1038/nature25180. arXiv: 1712.01860 [astro-ph.GA]. Becker, R. H., White, R. L. y Helfand, D. J. (sep. de 1995). The FIRST Survey: Faint Images of the Radio Sky at Twenty Centimeters. *. 450, pág. 559. DOI: 10.1086/176166. Beckmann, V. y Shrader, C. R. (2012). Active Galactic Nuclei. Bickley, R. W., Bottrell, C., Hani, M. H., Ellison, S. L., Teimoorinia, H., Yi, K. M., Wilkinson, S., Gwyn, S. y Hudson, M. J. (jun. de 2021). Convolutional neural network identification of galaxy post-mergers in UNIONS using IllustrisTNG. *. 504.1, págs. 372-392. DOI: 10.1093/mnras/ stab806. arXiv: 2103.09367 [astro-ph.GA]. Blandford, R. D. y McKee, C. F. (abr. de 1982). Reverberation mapping of the emission line regions of Seyfert galaxies and quasars. *. 255, págs. 419-439. DOI: 10.1086/159843. Blanton, M. R., Bershady, M. A., Abolfathi, B., Albareti, F. D., Allende Prieto, C., Almeida, A., Alonso-Garcıa, J., Anders, F., Anderson, S. F., Andrews, B., Aquino-Ortız, E., Aragón- Salamanca, A., Argudo-Fernández, M., Armengaud, E., Aubourg, E., Avila-Reese, V., Bade- nes, C., Bailey, S., Barger, K. A., Barrera-Ballesteros, J., Bartosz, C., Bates, D., Baumgarten, F., Bautista, J., Beaton, R., Beers, T. C., Belfiore, F., Bender, C. F., Berlind, A. A., Bernardi, M., Beutler, F., Bird, J. C., Bizyaev, D., Blanc, G. A., Blomqvist, M., Bolton, A. S., Boquien, M., Borissova, J., van den Bosch, R., Bovy, J., Brandt, W. N., Brinkmann, J., Brownstein, J. R., Bundy, K., Burgasser, A. J., Burtin, E., Busca, N. G., Cappellari, M., Delgado Carigi, M. L., Carlberg, J. K., Carnero Rosell, A., Carrera, R., Chanover, N. J., Cherinka, B., Cheung, E., Gó- mez Maqueo Chew, Y., Chiappini, C., Choi, P. D., Chojnowski, D., Chuang, C.-H., Chung, H., Cirolini, R. F., Clerc, N., Cohen, R. E., Comparat, J., da Costa, L., Cousinou, M.-C., Covey, K., Crane, J. D., Croft, R. A. C., Cruz-Gonzalez, I., Garrido Cuadra, D., Cunha, K., Damke, G. J., Darling, J., Davies, R., Dawson, K., de la Macorra, A., Dell’Agli, F., De Lee, N., Delubac, T., Di Mille, F., Diamond-Stanic, A., Cano-Dıaz, M., Donor, J., Downes, J. J., Drory, N., du Mas 179 des Bourboux, H., Duckworth, C. J., Dwelly, T., Dyer, J., Ebelke, G., Eigenbrot, A. D., Eisens- tein, D. J., Emsellem, E., Eracleous, M., Escoffier, S., Evans, M. L., Fan, X., Fernández-Alvar, E., Fernandez-Trincado, J. G., Feuillet, D. K., Finoguenov, A., Fleming, S. W., Font-Ribera, A., Fredrickson, A., Freischlad, G., Frinchaboy, P. M., Fuentes, C. E., Galbany, L., Garcia-Dias, R., Garcıa-Hernández, D. A., Gaulme, P., Geisler, D., Gelfand, J. D., Gil-Marın, H., Gilles- pie, B. A., Goddard, D., Gonzalez-Perez, V., Grabowski, K., Green, P. J., Grier, C. J., Gunn, J. E., Guo, H., Guy, J., Hagen, A., Hahn, C., Hall, M., Harding, P., Hasselquist, S., Hawley, S. L., Hearty, F., Gonzalez Hernández, J. I., Ho, S., Hogg, D. W., Holley-Bockelmann, K., Hol- tzman, J. A., Holzer, P. H., Huehnerhoff, J., Hutchinson, T. A., Hwang, H. S., Ibarra-Medel, H. J., da Silva Ilha, G., Ivans, I. I., Ivory, K., Jackson, K., Jensen, T. W., Johnson, J. A., Jones, A., Jönsson, H., Jullo, E., Kamble, V., Kinemuchi, K., Kirkby, D., Kitaura, F.-S., Klaene, M., Knapp, G. R., Kneib, J.-P., Kollmeier, J. A., Lacerna, I., Lane, R. R., Lang, D., Law, D. R., Lazarz, D., Lee, Y., Le Goff, J.-M., Liang, F.-H., Li, C., Li, H., Lian, J., Lima, M., Lin, L., Lin, Y.-T., Bertran de Lis, S., Liu, C., de Icaza Lizaola, M. A. C., Long, D., Lucatello, S., Lund- gren, B., MacDonald, N. K., Deconto Machado, A., MacLeod, C. L., Mahadevan, S., Geimba Maia, M. A., Maiolino, R., Majewski, S. R., Malanushenko, E., Malanushenko, V., Manchado, A., Mao, S., Maraston, C., Marques-Chaves, R., Masseron, T., Masters, K. L., McBride, C. K., McDermid, R. M., McGrath, B., McGreer, I. D., Medina Peña, N., Melendez, M., Merloni, A., Merrifield, M. R., Meszaros, S., Meza, A., Minchev, I., Minniti, D., Miyaji, T., More, S., Mulchaey, J., Müller-Sánchez, F., Muna, D., Munoz, R. R., Myers, A. D., Nair, P., Nandra, K., Correa do Nascimento, J., Negrete, A., Ness, M., Newman, J. A., Nichol, R. C., Nidever, D. L., Nitschelm, C., Ntelis, P., O’Connell, J. E., Oelkers, R. J., Oravetz, A., Oravetz, D., Pace, Z., Padilla, N., Palanque-Delabrouille, N., Alonso Palicio, P., Pan, K., Parejko, J. K., Parikh, T., Pâris, I., Park, C., Patten, A. Y., Peirani, S., Pellejero-Ibanez, M., Penny, S., Percival, W. J., Perez-Fournon, I., Petitjean, P., Pieri, M. M., Pinsonneault, M., Pisani, A., Poleski, R., Pra- da, F., Prakash, A., Queiroz, A. B. d. A., Raddick, M. J., Raichoor, A., Barboza Rembold, S., Richstein, H., Riffel, R. A., Riffel, R., Rix, H.-W., Robin, A. C., Rockosi, C. M., Rodrıguez- Torres, S., Roman-Lopes, A., Román-Zúñiga, C., Rosado, M., Ross, A. J., Rossi, G., Ruan, J., Ruggeri, R., Rykoff, E. S., Salazar-Albornoz, S., Salvato, M., Sánchez, A. G., Aguado, D. S., Sánchez-Gallego, J. R., Santana, F. A., Santiago, B. X., Sayres, C., Schiavon, R. P., da Silva Schimoia, J., Schlafly, E. F., Schlegel, D. J., Schneider, D. P., Schultheis, M., Schuster, W. J., Schwope, A., Seo, H.-J., Shao, Z., Shen, S., Shetrone, M., Shull, M., Simon, J. D., Skinner, D., Skrutskie, M. F., Slosar, A., Smith, V. V., Sobeck, J. S., Sobreira, F., Somers, G., Souto, D., Stark, D. V., Stassun, K., Stauffer, F., Steinmetz, M., Storchi-Bergmann, T., Streblyanska, A., Stringfellow, G. S., Suárez, G., Sun, J., Suzuki, N., Szigeti, L., Taghizadeh-Popp, M., Tang, B., Tao, C., Tayar, J., Tembe, M., Teske, J., Thakar, A. R., Thomas, D., Thompson, B. A., Tin- ker, J. L., Tissera, P., Tojeiro, R., Hernandez Toledo, H., de la Torre, S., Tremonti, C., Troup, 180 N. W., Valenzuela, O., Martinez Valpuesta, I., Vargas-González, J., Vargas-Magaña, M., Vaz- quez, J. A., Villanova, S., Vivek, M., Vogt, N., Wake, D., Walterbos, R., Wang, Y., Weaver, B. A., Weijmans, A.-M., Weinberg, D. H., Westfall, K. B., Whelan, D. G., Wild, V., Wilson, J., Wood-Vasey, W. M., Wylezalek, D., Xiao, T., Yan, R., Yang, M., Ybarra, J. E., Yèche, C., Za- kamska, N., Zamora, O., Zarrouk, P., Zasowski, G., Zhang, K., Zhao, G.-B., Zheng, Z., Zheng, Z., Zhou, X., Zhou, Z.-M., Zhu, G. B., Zoccali, M. y Zou, H. (jul. de 2017). Sloan Digital Sky Survey IV: Mapping the Milky Way, Nearby Galaxies, and the Distant Universe. *. 154.1, 28, pág. 28. DOI: 10.3847/1538-3881/aa7567. arXiv: 1703.00052 [astro-ph.GA]. Blanton, M. R. y Moustakas, J. (sep. de 2009). Physical Properties and Environments of Nearby Galaxies. *. 47.1, págs. 159-210. DOI: 10.1146/annurev-astro-082708-101734. arXiv: 0908.3017 [astro-ph.GA]. Bon, N., Marziani, P., Bon, E., Negrete, C. A., Dultzin, D., del Olmo, A., D’Onofrio, M. y Martınez- Aldama, M. L. (mar. de 2020). Selection of highly-accreting quasars. Spectral properties of Fe IIopt emitters not belonging to extreme Population A. *. 635, A151, A151. DOI: 10.1051/ 0004-6361/201936773. arXiv: 2001.08765 [astro-ph.GA]. Boroson, T. A. y Green, R. F. (mayo de 1992). The Emission-Line Properties of Low-Redshift Quasi-stellar Objects. *. 80, pág. 109. DOI: 10.1086/191661. Bournaud, F. (ene. de 2016). «Bulge Growth Through Disc Instabilities in High-Redshift Galaxies». En: Galactic Bulges. Ed. por E. Laurikainen, R. Peletier y D. Gadotti. Vol. 418. Astrophysics and Space Science Library, pág. 355. DOI: 10.1007/978- 3- 319- 19378- 6_13. arXiv: 1503.07660 [astro-ph.GA]. Brecher, K., Ingham, W. H. y Morrison, P. (abr. de 1977). On transient thermal X-ray emission from novae. *. 213, págs. 492-496. DOI: 10.1086/155180. Bruce, V. A., Dunlop, J. S., Mortlock, A., Kocevski, D. D., McGrath, E. J. y Rosario, D. J. (mayo de 2016). The bulge-disc decomposition of AGN host galaxies. *. 458.3, págs. 2391-2404. DOI: 10.1093/mnras/stw467. arXiv: 1510.03870 [astro-ph.GA]. Bruzual, G. y Charlot, S. (oct. de 2003). Stellar population synthesis at the resolution of 2003. *. 344.4, págs. 1000-1028. DOI: 10.1046/j.1365-8711.2003.06897.x. arXiv: astro- ph/0309134 [astro-ph]. Bundy, K., Bershady, M. A., Law, D. R., Yan, R., Drory, N., MacDonald, N., Wake, D. A., Che- rinka, B., Sánchez-Gallego, J. R., Weijmans, A.-M., Thomas, D., Tremonti, C., Masters, K., Coccato, L., Diamond-Stanic, A. M., Aragón-Salamanca, A., Avila-Reese, V., Badenes, C., Falcón-Barroso, J., Belfiore, F., Bizyaev, D., Blanc, G. A., Bland-Hawthorn, J., Blanton, M. R., Brownstein, J. R., Byler, N., Cappellari, M., Conroy, C., Dutton, A. A., Emsellem, E., Ethe- rington, J., Frinchaboy, P. M., Fu, H., Gunn, J. E., Harding, P., Johnston, E. J., Kauffmann, G., Kinemuchi, K., Klaene, M. A., Knapen, J. H., Leauthaud, A., Li, C., Lin, L., Maiolino, R., Malanushenko, V., Malanushenko, E., Mao, S., Maraston, C., McDermid, R. M., Merri- 181 field, M. R., Nichol, R. C., Oravetz, D., Pan, K., Parejko, J. K., Sanchez, S. F., Schlegel, D., Simmons, A., Steele, O., Steinmetz, M., Thanjavur, K., Thompson, B. A., Tinker, J. L., van den Bosch, R. C. E., Westfall, K. B., Wilkinson, D., Wright, S., Xiao, T. y Zhang, K. (ene. de 2015). Overview of the SDSS-IV MaNGA Survey: Mapping nearby Galaxies at Apache Point Observatory. *. 798.1, 7, pág. 7. DOI: 10.1088/0004-637X/798/1/7. arXiv: 1412.1482 [astro-ph.GA]. Buta, R. J., Sheth, K., Athanassoula, E., Bosma, A., Knapen, J. H., Laurikainen, E., Salo, H., Elmegreen, D., Ho, L. C., Zaritsky, D., Courtois, H., Hinz, J. L., Muñoz-Mateos, J.-C., Kim, T., Regan, M. W., Gadotti, D. A., Gil de Paz, A., Laine, J., Menéndez-Delmestre, K., Comerón, S., Erroz Ferrer, S., Seibert, M., Mizusawa, T., Holwerda, B. y Madore, B. F. (abr. de 2015). A Classical Morphological Analysis of Galaxies in the Spitzer Survey of Stellar Structure in Galaxies (S4G). *. 217.2, 32, pág. 32. DOI: 10.1088/0067-0049/217/2/32. arXiv: 1501. 00454 [astro-ph.GA]. Cano-Dıaz, M., Sánchez, S. F., Zibetti, S., Ascasibar, Y., Bland-Hawthorn, J., Ziegler, B., Gon- zález Delgado, R. M., Walcher, C. J., Garcıa-Benito, R., Mast, D., Mendoza-Pérez, M. A., Falcón-Barroso, J., Galbany, L., Husemann, B., Kehrig, C., Marino, R. A., Sánchez-Blázquez, P., López-Cobá, C., López-Sánchez, Á. R. y Vilchez, J. M. (abr. de 2016). Spatially Resolved Star Formation Main Sequence of Galaxies in the CALIFA Survey. *. 821.2, L26, pág. L26. DOI: 10.3847/2041-8205/821/2/L26. arXiv: 1602.02770 [astro-ph.GA]. Caplar, N., Lilly, S. J. y Trakhtenbrot, B. (oct. de 2015). AGN Evolution from a Galaxy Evolution Viewpoint. *. 811.2, 148, pág. 148. DOI: 10.1088/0004-637X/811/2/148. arXiv: 1411. 3719 [astro-ph.GA]. Cardelli, J. A., Clayton, G. C. y Mathis, J. S. (oct. de 1989). The Relationship between Infrared, Optical, and Ultraviolet Extinction. *. 345, pág. 245. DOI: 10.1086/167900. Chen, K. y Halpern, J. P. (sep. de 1989). Structure of Line-emitting Accretion Disks in Active Galactic Nuclei: ARP 102B. *. 344, pág. 115. DOI: 10.1086/167782. Cherinka, B. y Schulte-Ladbeck, R. E. (oct. de 2011). Ca II and Na I Quasar Absorption-line Systems in an Emission-selected Sample of SDSS DR7 Galaxy/Quasar Projections. I. Sample Selection. *. 142.4, 122, pág. 122. DOI: 10.1088/0004-6256/142/4/122. arXiv: 1108.2037 [astro-ph.CO]. Cherinka, B., Andrews, B. H., Sánchez-Gallego, J., Brownstein, J., Argudo-Fernández, M., Blan- ton, M., Bundy, K., Jones, A., Masters, K., Law, D. R., Rowlands, K., Weijmans, A.-M., West- fall, K. y Yan, R. (ago. de 2019). Marvin: A Tool Kit for Streamlined Access and Visualization of the SDSS-IV MaNGA Data Set. *. 158.2, 74, pág. 74. DOI: 10.3847/1538-3881/ab2634. arXiv: 1812.03833 [astro-ph.IM]. 182 Christensen, L., Jahnke, K., Wisotzki, L. y Sánchez, S. F. (dic. de 2006). Extended Lyman-α emis- sion around bright quasars. *. 459.3, págs. 717-729. DOI: 10.1051/0004-6361:20065318. arXiv: astro-ph/0603835 [astro-ph]. Cid Fernandes, R., Mateus, A., Sodré, L., Stasińska, G. y Gomes, J. M. (abr. de 2005). Semi- empirical analysis of Sloan Digital Sky Survey galaxies - I. Spectral synthesis method. *. 358, págs. 363-378. DOI: 10.1111/j.1365-2966.2005.08752.x. eprint: astro-ph/0412481. Cid Fernandes, R., Stasińska, G., Schlickmann, M. S., Mateus, A., Vale Asari, N., Schoenell, W. y Sodré, L. (abr. de 2010). Alternative diagnostic diagrams and the ‘forgotten’ population of weak line galaxies in the SDSS. *. 403.2, págs. 1036-1053. DOI: 10.1111/j.1365-2966. 2009.16185.x. arXiv: 0912.1643 [astro-ph.CO]. Cisternas, M., Jahnke, K., Inskip, K. J., Kartaltepe, J., Koekemoer, A. M., Lisker, T., Robaina, A. R., Scodeggio, M., Sheth, K., Trump, J. R., Andrae, R., Miyaji, T., Lusso, E., Brusa, M., Capak, P., Cappelluti, N., Civano, F., Ilbert, O., Impey, C. D., Leauthaud, A., Lilly, S. J., Salvato, M., Scoville, N. Z. y Taniguchi, Y. (ene. de 2011). The Bulk of the Black Hole Growth Since z ~1 Occurs in a Secular Universe: No Major Merger-AGN Connection. *. 726.2, 57, pág. 57. DOI: 10.1088/0004-637X/726/2/57. arXiv: 1009.3265 [astro-ph.CO]. Collinson, J. S., Ward, M. J., Landt, H., Done, C., Elvis, M. y McDowell, J. C. (feb. de 2017). Reaching the peak of the quasar spectral energy distribution - II. Exploring the accretion disc, dusty torus and host galaxy. *. 465.1, págs. 358-382. DOI: 10.1093/mnras/stw2666. arXiv: 1610.04221 [astro-ph.HE]. Comerford, J. M., Negus, J., Müller-Sánchez, F., Eracleous, M., Wylezalek, D., Storchi-Bergmann, T., Greene, J. E., Barrows, R. S., Nevin, R., Roy, N. y Stemo, A. (oct. de 2020). A Catalog of 406 AGNs in MaNGA: A Connection between Radio-mode AGNs and Star Formation Quen- ching. *. 901.2, 159, pág. 159. DOI: 10.3847/1538- 4357/abb2ae. arXiv: 2008.11210 [astro-ph.GA]. Cortes-Suárez, E., Negrete, C. A., Hernández-Toledo, H. M., Ibarra-Medel, H. y Lacerna, I. (ago. de 2022). SDSS-IV MaNGA: Identification and multiwavelength properties of Type-1 AGN in the DR15 sample. *. 514.3, págs. 3626-3649. DOI: 10.1093/mnras/stac1505. arXiv: 2205. 13652 [astro-ph.GA]. Czerny, B., Martınez-Aldama, M. L., Wojtkowska, G., Zajaček, M., Marziani, P., Dultzin, D., Naddaf, M. H., Panda, S., Prince, R., Przyluski, R., Ralowski, M. y Śniegowska, M. (abr. de 2021). Dark Energy Constraintsfrom Quasar Observations. Acta Physica Polonica A *. 139.4, págs. 389-393. DOI: 10.12693/APhysPolA.139.389. arXiv: 2011.12375 [astro-ph.CO]. Daddi, E., Dickinson, M., Morrison, G., Chary, R., Cimatti, A., Elbaz, D., Frayer, D., Renzini, A., Pope, A., Alexander, D. M., Bauer, F. E., Giavalisco, M., Huynh, M., Kurk, J. y Migno- li, M. (nov. de 2007). Multiwavelength Study of Massive Galaxies at z~2. I. Star Formation 183 and Galaxy Growth. *. 670.1, págs. 156-172. DOI: 10.1086/521818. arXiv: 0705.2831 [astro-ph]. Dawson, K. S., Kneib, J.-P., Percival, W. J., Alam, S., Albareti, F. D., Anderson, S. F., Armengaud, E., Aubourg, É., Bailey, S., Bautista, J. E., Berlind, A. A., Bershady, M. A., Beutler, F., Biz- yaev, D., Blanton, M. R., Blomqvist, M., Bolton, A. S., Bovy, J., Brandt, W. N., Brinkmann, J., Brownstein, J. R., Burtin, E., Busca, N. G., Cai, Z., Chuang, C.-H., Clerc, N., Comparat, J., Cope, F., Croft, R. A. C., Cruz-Gonzalez, I., da Costa, L. N., Cousinou, M.-C., Darling, J., de la Macorra, A., de la Torre, S., Delubac, T., du Mas des Bourboux, H., Dwelly, T., Ealet, A., Eisenstein, D. J., Eracleous, M., Escoffier, S., Fan, X., Finoguenov, A., Font-Ribera, A., Frin- chaboy, P., Gaulme, P., Georgakakis, A., Green, P., Guo, H., Guy, J., Ho, S., Holder, D., Hueh- nerhoff, J., Hutchinson, T., Jing, Y., Jullo, E., Kamble, V., Kinemuchi, K., Kirkby, D., Kitaura, F.-S., Klaene, M. A., Laher, R. R., Lang, D., Laurent, P., Le Goff, J.-M., Li, C., Liang, Y., Li- ma, M., Lin, Q., Lin, W., Lin, Y.-T., Long, D. C., Lundgren, B., MacDonald, N., Geimba Maia, M. A., Malanushenko, E., Malanushenko, V., Mariappan, V., McBride, C. K., McGreer, I. D., Ménard, B., Merloni, A., Meza, A., Montero-Dorta, A. D., Muna, D., Myers, A. D., Nandra, K., Naugle, T., Newman, J. A., Noterdaeme, P., Nugent, P., Ogando, R., Olmstead, M. D., Oravetz, A., Oravetz, D. J., Padmanabhan, N., Palanque-Delabrouille, N., Pan, K., Parejko, J. K., Pâris, I., Peacock, J. A., Petitjean, P., Pieri, M. M., Pisani, A., Prada, F., Prakash, A., Raichoor, A., Reid, B., Rich, J., Ridl, J., Rodriguez-Torres, S., Carnero Rosell, A., Ross, A. J., Rossi, G., Ruan, J., Salvato, M., Sayres, C., Schneider, D. P., Schlegel, D. J., Seljak, U., Seo, H.-J., Sesar, B., Shandera, S., Shu, Y., Slosar, A., Sobreira, F., Streblyanska, A., Suzuki, N., Taylor, D., Tao, C., Tinker, J. L., Tojeiro, R., Vargas-Magaña, M., Wang, Y., Weaver, B. A., Weinberg, D. H., White, M., Wood-Vasey, W. M., Yeche, C., Zhai, Z., Zhao, C., Zhao, G.-b., Zheng, Z., Ben Zhu, G. y Zou, H. (feb. de 2016). The SDSS-IV Extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey: Overview and Early Data. *. 151.2, 44, pág. 44. DOI: 10.3847/0004-6256/151/2/44. arXiv: 1508.04473 [astro-ph.CO]. de Vaucouleurs, G. (ene. de 1959). Classification and Morphology of External Galaxies. Handbuch der Physik *. 53, pág. 275. DOI: 10.1007/978-3-642-45932-0_7. Di Matteo, T., Springel, V. y Hernquist, L. (feb. de 2005). Energy input from quasars regulates the growth and activity of black holes and their host galaxies. *. 433.7026, págs. 604-607. DOI: 10.1038/nature03335. arXiv: astro-ph/0502199 [astro-ph]. DiPompeo, M. A., Hickox, R. C., Carroll, C. M., Runnoe, J. C., Mullaney, J. R. y Fischer, T. C. (mar. de 2018). The [O iii] Profiles of Infrared-selected Active Galactic Nuclei: More Powerful Outflows in the Obscured Population. The Astrophysical Journal *. 856.1, pág. 76. DOI: 10. 3847/1538-4357/aab365. Disp. desde: https://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/ aab365. 184 Done, C. (ago. de 2010). Observational characteristics of accretion onto black holes. arXiv e-prints *, arXiv:1008.2287, arXiv:1008.2287. DOI: 10.48550/arXiv.1008.2287. arXiv: 1008.2287 [astro-ph.HE]. Dragomir, R., Rodrıguez-Puebla, A., Primack, J. R. y Lee, C. T. (mayo de 2018). Does the galaxy- halo connection vary with environment? *. 476.1, págs. 741-758. DOI: 10.1093/mnras/ sty283. arXiv: 1710.09392 [astro-ph.GA]. Dultzin, D., Marziani, P., de Diego, J. A., Negrete, C. A., Del Olmo, A., Martınez-Aldama, M. L., D’Onofrio, M., Bon, E., Bon, N. y Stirpe, G. M. (ene. de 2020). Extreme quasars as distance indicators in cosmology. Frontiers in Astronomy and Space Sciences *. 6, 80, pág. 80. DOI: 10.3389/fspas.2019.00080. arXiv: 2001.10368 [astro-ph.CO]. Ellison, S. L., Patton, D. R., Mendel, J. T. y Scudder, J. M. (dic. de 2011). Galaxy pairs in the Sloan Digital Sky Survey - IV. Interactions trigger active galactic nuclei. *. 418.3, págs. 2043-2053. DOI: 10.1111/j.1365-2966.2011.19624.x. arXiv: 1108.2711 [astro-ph.CO]. Event Horizon Telescope Collaboration, Akiyama, K., Alberdi, A., Alef, W., Algaba, J. C., Anan- tua, R., Asada, K., Azulay, R., Bach, U., Baczko, A.-K., Ball, D., Baloković, M., Barrett, J., Bauböck, M., Benson, B. A., Bintley, D., Blackburn, L., Blundell, R., Bouman, K. L., Bower, G. C., Boyce, H., Bremer, M., Brinkerink, C. D., Brissenden, R., Britzen, S., Broderick, A. E., Broguiere, D., Bronzwaer, T., Bustamante, S., Byun, D.-Y., Carlstrom, J. E., Ceccobello, C., Chael, A., Chan, C.-k., Chatterjee, K., Chatterjee, S., Chen, M.-T., Chen, Y., Cheng, X., Cho, I., Christian, P., Conroy, N. S., Conway, J. E., Cordes, J. M., Crawford, T. M., Crew, G. B., Cruz-Osorio, A., Cui, Y., Davelaar, J., Laurentis, M. D., Deane, R., Dempsey, J., Desvignes, G., Dexter, J., Dhruv, V., Doeleman, S. S., Dougal, S., Dzib, S. A., Eatough, R. P., Emami, R., Falcke, H., Farah, J., Fish, V. L., Fomalont, E., Ford, H. A., Fraga-Encinas, R., Freeman, W. T., Friberg, P., Fromm, C. M., Fuentes, A., Galison, P., Gammie, C. F., Garcıa, R., Gentaz, O., Georgiev, B., Goddi, C., Gold, R., Gómez-Ruiz, A. I., Gómez, J. L., Gu, M., Gurwell, M., Hada, K., Haggard, D., Haworth, K., Hecht, M. H., Hesper, R., Heumann, D., Ho, L. C., Ho, P., Honma, M., Huang, C.-W. L., Huang, L., Hughes, D. H., Ikeda, S., Impellizzeri, C. M. V., Inoue, M., Issaoun, S., James, D. J., Jannuzi, B. T., Janssen, M., Jeter, B., Jiang, W., Jiménez- Rosales, A., Johnson, M. D., Jorstad, S., Joshi, A. V., Jung, T., Karami, M., Karuppusamy, R., Kawashima, T., Keating, G. K., Kettenis, M., Kim, D.-J., Kim, J.-Y., Kim, J., Kim, J., Kino, M., Koay, J. Y., Kocherlakota, P., Kofuji, Y., Koch, P. M., Koyama, S., Kramer, C., Kramer, M., Krichbaum, T. P., Kuo, C.-Y., Bella, N. L., Lauer, T. R., Lee, D., Lee, S.-S., Leung, P. K., Levis, A., Li, Z., Lico, R., Lindahl, G., Lindqvist, M., Lisakov, M., Liu, J., Liu, K., Liuzzo, E., Lo, W.-P., Lobanov, A. P., Loinard, L., Lonsdale, C. J., Lu, R.-S., Mao, J., Marchili, N., Markoff, S., Marrone, D. P., Marscher, A. P., Martı-Vidal, I., Matsushita, S., Matthews, L. D., Medeiros, L., Menten, K. M., Michalik, D., Mizuno, I., Mizuno, Y., Moran, J. M., Moriyama, K., Moscibrodzka, M., Müller, C., Mus, A., Musoke, G., Myserlis, I., Nadolski, A., Nagai, H., 185 Nagar, N. M., Nakamura, M., Narayan, R., Narayanan, G., Natarajan, I., Nathanail, A., Fuen- tes, S. N., Neilsen, J., Neri, R., Ni, C., Noutsos, A., Nowak, M. A., Oh, J., Okino, H., Olivares, H., Ortiz-León, G. N., Oyama, T., Özel, F., Palumbo, D. C. M., Paraschos, G. F., Park, J., Par- sons, H., Patel, N., Pen, U.-L., Pesce, D. W., Piétu, V., Plambeck, R., PopStefanija, A., Porth, O., Pötzl, F. M., Prather, B., Preciado-López, J. A., Psaltis, D., Pu, H.-Y., Ramakrishnan, V., Rao, R., Rawlings, M. G., Raymond, A. W., Rezzolla, L., Ricarte, A., Ripperda, B., Roelofs, F., Rogers, A., Ros, E., Romero-Cañizales, C., Roshanineshat, A., Rottmann, H., Roy, A. L., Ruiz, I., Ruszczyk, C., Rygl, K. L. J., Sánchez, S., Sánchez-Argüelles, D., Sánchez-Portal, M., Sasada, M., Satapathy, K., Savolainen, T., Schloerb, F. P., Schonfeld, J., Schuster, K.-F., Shao, L., Shen, Z., Small, D., Sohn, B. W., SooHoo, J., Souccar, K., Sun, H., Tazaki, F., Tetaren- ko, A. J., Tiede, P., Tilanus, R. P. J., Titus, M., Torne, P., Traianou, E., Trent, T., Trippe, S., Turk, M., van Bemmel, I., van Langevelde, H. J., van Rossum, D. R., Vos, J., Wagner, J., Ward- Thompson, D., Wardle, J., Weintroub, J., Wex, N., Wharton, R., Wielgus, M., Wiik, K., Witzel, G., Wondrak, M. F., Wong, G. N., Wu, Q., Yamaguchi, P., Yoon, D., Young, A., Young, K., Younsi, Z., Yuan, F., Yuan, Y.-F., Zensus, J. A., Zhang, S., Zhao, G.-Y., Zhao, S.-S., Agurto, C., Allardi, A., Amestica, R., Araneda, J. P., Arriagada, O., Berghuis, J. L., Bertarini, A., Berthold, R., Blanchard, J., Brown, K., Cárdenas, M., Cantzler, M., Caro, P., Castillo-Domınguez, E., Chan, T. L., Chang, C.-C., Chang, D. O., Chang, S.-H., Chang, S.-C., Chen, C.-C., Chilson, R., Chuter, T. C., Ciechanowicz, M., Colin-Beltran, E., Coulson, I. M., Crowley, J., Degenaar, N., Dornbusch, S., Durán, C. A., Everett, W. B., Faber, A., Forster, K., Fuchs, M. M., Gale, D. M., Geertsema, G., González, E., Graham, D., Gueth, F., Halverson, N. W., Han, C.-C., Han, K.-C., Hasegawa, Y., Hernández-Rebollar, J. L., Herrera, C., Herrero-Illana, R., Heyminck, S., Hirota, A., Hoge, J., Hostler Schimpf, S. R., Howie, R. E., Huang, Y.-D., Jiang, H., Jinchi, H., John, D., Kimura, K., Klein, T., Kubo, D., Kuroda, J., Kwon, C., Lacasse, R., Laing, R., Leitch, E. M., Li, C.-T., Liu, C.-T., Liu, K.-Y., Lin, L. C. .-., Lu, L.-M., Mac-Auliffe, F., Martin-Cocher, P., Ma- tulonis, C., Maute, J. K., Messias, H., Meyer-Zhao, Z., Montaña, A., Montenegro-Montes, F., Montgomerie, W., Moreno Nolasco, M. E., Muders, D., Nishioka, H., Norton, T. J., Nystrom, G., Ogawa, H., Olivares, R., Oshiro, P., Pérez-Beaupuits, J. P., Parra, R., Phillips, N. M., Poi- rier, M., Pradel, N., Qiu, R., Raffin, P. A., Rahlin, A. S., Ramırez, J., Ressler, S., Reynolds, M., Rodrıguez-Montoya, I., Saez-Madain, A. F., Santana, J., Shaw, P., Shirkey, L. E., Silva, K. M., Snow, W., Sousa, D., Sridharan, T. K., Stahm, W., Stark, A. A., Test, J., Torstensson, K., Vene- gas, P., Walther, C., Wei, T.-S., White, C., Wieching, G., Wijnands, R., Wouterloot, J. G. A., Yu, C.-Y., Yu (), W. y Zeballos, M. (mayo de 2022). First Sagittarius A* Event Horizon Telescope Results. I. The Shadow of the Supermassive Black Hole in the Center of the Milky Way. *. 930.2, L12, pág. L12. DOI: 10.3847/2041-8213/ac6674. 186 Ferrarese, L. y Merritt, D. (ago. de 2000). A Fundamental Relation between Supermassive Black Holes and Their Host Galaxies. *. 539.1, págs. L9-L12. DOI: 10.1086/312838. arXiv: astro- ph/0006053 [astro-ph]. Fisher, D. B. y Drory, N. (jun. de 2010). Bulges of Nearby Galaxies with Spitzer: Scaling Relations in Pseudobulges and Classical Bulges. *. 716.2, págs. 942-969. DOI: 10.1088/0004-637X/ 716/2/942. arXiv: 1004.5393 [astro-ph.CO]. Gabor, J. M. y Davé, R. (dic. de 2009). «Quenching Star Formation: Can AGN Do the Trick?» En: The Monster’s Fiery Breath: Feedback in Galaxies, Groups, and Clusters. Ed. por S. Heinz y E. Wilcots. Vol. 1201. American Institute of Physics Conference Series, págs. 84-87. DOI: 10.1063/1.3293093. arXiv: 0909.1573 [astro-ph.CO]. Giustini, M. y Proga, D. (oct. de 2019). A global view of the inner accretion and ejection flow around super massive black holes. Radiation-driven accretion disk winds in a physical con- text. *. 630, A94, A94. DOI: 10 . 1051 / 0004 - 6361 / 201833810. arXiv: 1904 . 07341 [astro-ph.GA]. Greene, J. E. y Ho, L. C. (sep. de 2005). Estimating Black Hole Masses in Active Galaxies Using the Hα Emission Line. *. 630.1, págs. 122-129. DOI: 10 . 1086 / 431897. arXiv: astro - ph/0508335 [astro-ph]. Grogin, N. A., Conselice, C. J., Donley, J., Kartaltepe, J., Kocevski, D., Koekemoer, A. M., Lucas, R., McGrath, E., Rajan, A., Rosario, D., Salvato, M. y Villforth, C. (ago. de 2015). «Optical And Near-infrared Variability Among Distant Galactic Nuclei Of The CANDELS/Wide Fields». En: IAU General Assembly. Vol. 29, 2258076, pág. 2258076. Hernán-Caballero, A., Alonso-Herrero, A., Pérez-González, P. G., Cava, A., Cardiel, N. y the SHARDS team (mayo de 2013). Stellar populations and star formation in AGN hosts at inter- mediate redshift in the SHARDS survey. arXiv e-prints *, arXiv:1305.0641, arXiv:1305.0641. DOI: 10.48550/arXiv.1305.0641. arXiv: 1305.0641 [astro-ph.CO]. Hickox, R. C. y Alexander, D. M. (sep. de 2018). Obscured Active Galactic Nuclei. *. 56, págs. 625-671. DOI: 10.1146/annurev-astro-081817-051803. arXiv: 1806.04680 [astro-ph.GA]. Hinshaw, G., Larson, D., Komatsu, E., Spergel, D. N., Bennett, C. L., Dunkley, J., Nolta, M. R., Halpern, M., Hill, R. S., Odegard, N., Page, L., Smith, K. M., Weiland, J. L., Gold, B., Jarosik, N., Kogut, A., Limon, M., Meyer, S. S., Tucker, G. S., Wollack, E. y Wright, E. L. (oct. de 2013). Nine-year Wilkinson Microwave Anisotropy Probe (WMAP) Observations: Cosmologi- cal Parameter Results. *. 208.2, 19, pág. 19. DOI: 10.1088/0067-0049/208/2/19. arXiv: 1212.5226 [astro-ph.CO]. Ho, L. (ene. de 1999). «Supermassive Black Holes in Galactic Nuclei: Observational Evidence and Astrophysical Consequences». En: Observational Evidence for the Black Holes in the Universe. Ed. por S. K. Chakrabarti. Vol. 234. Astrophysics and Space Science Library, pág. 157. DOI: 10.1007/978-94-011-4750-7_11. 187 Ho, L. C., Darling, J. y Greene, J. E. (jul. de 2008). A New H I Survey of Active Galaxies. The Astrophysical Journal Supplement Series *. 177.1, pág. 103. DOI: 10.1086/588217. Disp. desde: https://dx.doi.org/10.1086/588217. Ho, L. C., Filippenko, A. V. y Sargent, W. L. W. (oct. de 1997). A Search for “Dwarf” Seyfert Nuclei. V. Demographics of Nuclear Activity in Nearby Galaxies. *. 487.2, págs. 568-578. DOI: 10.1086/304638. arXiv: astro-ph/9704108 [astro-ph]. Hopkins, P. F., Hernquist, L., Cox, T. J., Di Matteo, T., Martini, P., Robertson, B. y Springel, V. (sep. de 2005). Black Holes in Galaxy Mergers: Evolution of Quasars. *. 630.2, págs. 705-715. DOI: 10.1086/432438. arXiv: astro-ph/0504190 [astro-ph]. Hopkins, P. F., Richards, G. T. y Hernquist, L. (ene. de 2007). An Observational Determination of the Bolometric Quasar Luminosity Function. *. 654.2, págs. 731-753. DOI: 10.1086/509629. arXiv: astro-ph/0605678 [astro-ph]. Hubble, E. P. (dic. de 1926). Extragalactic nebulae. *. 64, págs. 321-369. DOI: 10.1086/143018. Husemann, B., Jahnke, K., Sánchez, S. F., Wisotzki, L., Nugroho, D., Kupko, D. y Schramm, M. (sep. de 2014). Integral field spectroscopy of nearby QSOs - I. ENLR size-luminosity relation, ongoing star formation and resolved gas-phase metallicities. *. 443.1, págs. 755-783. DOI: 10.1093/mnras/stu1167. arXiv: 1406.4131 [astro-ph.GA]. Husemann, B., Wisotzki, L., Sánchez, S. F. y Jahnke, K. (ene. de 2013). The properties of the extended warm ionised gas around low-redshift QSOs and the lack of extended high-velocity outflows. *. 549, A43, A43. DOI: 10.1051/0004- 6361/201220076. arXiv: 1210.0566 [astro-ph.CO]. Jahnke, K., Sánchez, S. F., Wisotzki, L., Barden, M., Beckwith, S. V. W., Bell, E. F., Borch, A., Caldwell, J. A. R., Häussler, B., Heymans, C., Jogee, S., McIntosh, D. H., Meisenheimer, K., Peng, C. Y., Rix, H. .-., Somerville, R. S. y Wolf, C. (oct. de 2004). Ultraviolet Light from Young Stars in GEMS Quasar Host Galaxies at 1.83) active galactic nucleus population in the 4-Ms Chandra Deep Field-South. *. 428.1, págs. 354-369. DOI: 10.1093/mnras/sts034. arXiv: 1209.4193 [astro-ph.CO]. Volonteri, M., Habouzit, M. y Colpi, M. (sep. de 2021). The origins of massive black holes. Nature Reviews Physics *. 3.11, págs. 732-743. DOI: 10.1038/s42254-021-00364-9. arXiv: 2110. 10175 [astro-ph.GA]. Wandel, A., Peterson, B. M. y Malkan, M. A. (dic. de 1999). Central Masses and Broad-Line Region Sizes of Active Galactic Nuclei. I. Comparing the Photoionization and Reverberation Techniques. *. 526.2, págs. 579-591. DOI: 10.1086/308017. eprint: astro-ph/9905224. Wang, F., Yang, J., Fan, X., Hennawi, J. F., Barth, A. J., Banados, E., Bian, F., Boutsia, K., Connor, T., Davies, F. B., Decarli, R., Eilers, A.-C., Farina, E. P., Green, R., Jiang, L., Li, J.-T., Mazzuc- chelli, C., Nanni, R., Schindler, J.-T., Venemans, B., Walter, F., Wu, X.-B. y Yue, M. (ene. de 197 2021). A Luminous Quasar at Redshift 7.642. *. 907.1, L1, pág. L1. DOI: 10.3847/2041- 8213/abd8c6. arXiv: 2101.03179 [astro-ph.GA]. Willott, C. J., Delorme, P., Reylé, C., Albert, L., Bergeron, J., Crampton, D., Delfosse, X., Forveille, T., Hutchings, J. B., McLure, R. J., Omont, A. y Schade, D. (mar. de 2009). Six More Quasars at Redshift 6 Discovered by the Canada-France High-z Quasar Survey. *. 137.3, págs. 3541-3547. DOI: 10.1088/0004-6256/137/3/3541. arXiv: 0901.0565 [astro-ph.GA]. Worthey, G., Faber, S. M., Gonzalez, J. J. y Burstein, D. (oct. de 1994). Old Stellar Populations. V. Absorption Feature Indices for the Complete Lick/IDS Sample of Stars. *. 94, pág. 687. DOI: 10.1086/192087. Wylezalek, D., Flores, A. M., Zakamska, N. L., Greene, J. E. y Riffel, R. A. (mar. de 2020). Ionized gas outflow signatures in SDSS-IV MaNGA active galactic nuclei. *. 492.4, págs. 4680-4696. DOI: 10.1093/mnras/staa062. arXiv: 1911.10212 [astro-ph.GA]. Wylezalek, D., Zakamska, N. L., Greene, J. E., Riffel, R. A., Drory, N., Andrews, B. H., Merloni, A. y Thomas, D. (feb. de 2018). SDSS-IV MaNGA: identification of active galactic nuclei in optical integral field unit surveys. *. 474.2, págs. 1499-1514. DOI: 10.1093/mnras/stx2784. arXiv: 1710.09389 [astro-ph.GA]. Yan, R., Bundy, K., Law, D. R., Bershady, M. A., Andrews, B., Cherinka, B., Diamond-Stanic, A. M., Drory, N., MacDonald, N., Sánchez-Gallego, J. R., Thomas, D., Wake, D. A., Weij- mans, A.-M., Westfall, K. B., Zhang, K., Aragón-Salamanca, A., Belfiore, F., Bizyaev, D., Blanc, G. A., Blanton, M. R., Brownstein, J., Cappellari, M., D’Souza, R., Emsellem, E., Fu, H., Gaulme, P., Graham, M. T., Goddard, D., Gunn, J. E., Harding, P., Jones, A., Kinemuchi, K., Li, C., Li, H., Maiolino, R., Mao, S., Maraston, C., Masters, K., Merrifield, M. R., Oravetz, D., Pan, K., Parejko, J. K., Sanchez, S. F., Schlegel, D., Simmons, A., Thanjavur, K., Tinker, J., Tremonti, C., van den Bosch, R. y Zheng, Z. (dic. de 2016). SDSS-IV MaNGA IFS Galaxy Survey—Survey Design, Execution, and Initial Data Quality. *. 152.6, 197, pág. 197. DOI: 10.3847/0004-6256/152/6/197. arXiv: 1607.08613 [astro-ph.GA]. Yang, X., Mo, H. J., van den Bosch, F. C., Pasquali, A., Li, C. y Barden, M. (dic. de 2007). Galaxy Groups in the SDSS DR4. I. The Catalog and Basic Properties. *. 671.1, págs. 153-170. DOI: 10.1086/522027. arXiv: 0707.4640 [astro-ph]. Zamfir, S., Sulentic, J. W., Marziani, P. y Dultzin, D. (abr. de 2010). Detailed characterization of Hβ emission line profile in low-z SDSS quasars. *. 403.4, págs. 1759-1786. DOI: 10.1111/ j.1365-2966.2009.16236.x. arXiv: 0912.4306 [astro-ph.CO]. 198