Gaia Data Release 1 Documentation release 0

Figure 7.35: Gaia versus Tycho-2 photometry. Colour-colour relations for a) dwarfs b) giants. The red dotted line
is the colour-colour polynomial relation provided in Section 5.3.5. c) residuals versus a global G-V
T
= f (B
T
− V
T
)
spline relation for dwarfs only as a function of G magnitude.
• 2MASS photometry. Comparison with 2MASS is more di
fficult due to a sharp feature at J-K
s
∼0.8
for the red dwarfs and the unavailable parallaxes in Gaia DR1. To remove the red dwarf feature, we
selected only stars with J-K
s
<0.7. As for Tycho-2 we selected only stars with photometric errors in
J
and K
s
<0.05 mag and at high galactic latitude (|b| > 40
◦
). The residuals (Figure 7.36) also show
an important variation with G magnitude.
304

---

Figure 7.36: Gaia versus 2MASS photometry. Residuals versus a global G− J
= f (J-K
s
) spline relation as a function
of G magnitude.
To check the variation of the G magnitude zero point with magnitude seen with the external catalogues, we used
the G
BP
/G
RP
photometry, available internally for validation purposes, although one should keep in mind that those
photometric data are correlated due to the calibration procedure. We randomly selected sources at high galactic
latitude (|b| > 50) with standard uncertainties in G, G
BP
and G
RP
<0.02 mag and a minimum of 10 observations in
each band. We re-sampled the selection to have a uniform distribution in magnitude. We used the same method
as previously with a global spline fit of the (G
BP
-G
RP
)
/(G-G
RP
) colour relation. The variation of the residuals with
magnitude (Figure 7.37) is consistent with what we observed in the comparison with external catalogues. The
variations at bright magnitudes (G <12) are most probably linked to the di
fferent gate effects. The window size
changes on-board at G magnitudes 13 and 16. In very preliminary data, this induced a strong jump at G
=13, seen
and corrected in the calibration process of the photometric reductions (Carrasco et al. 2016). In Gaia DR1 the jump
at G
=13 seems nicely corrected but a small jump at G=16 is still visible. The increase in the residual dispersion
seen in Figure 7.37 at faint magnitudes is linked to the reduced precision of G
BP
/G
RP
.
305

---

Figure 7.37: Gaia G versus G
BP
G
RP
photometry. Residuals versus a global G-G
RP
= f (G
BP
-G
RP
) spline as a
function of G magnitude. The red line is a smoothed spline fit. The grey scale corresponds to the point density;
the sample contains 10 000 stars with a uniform distribution in magnitude, therefore the lighter grey scale indicates
less dispersion in the residuals.
All these tests show a correlation of G with Gaia G
BP
-G
RP
which has not been studied in detail as this colour is
not part of Gaia DR1, but the variation of the residuals do not exceed ∼0.01 mag. The tests also show a significant
correlation between the photometric residuals and the astrometric excess noise which measures the disagreement
with the astrometric model. This is expected as the astrometry and the photometry share the same PSF model.
7.4.4
Validation using open clusters
Author(s): Antonella Vallenari, Tristan Cantat-Gaudin, Rosanna Sordo, Paola M. Marrese
Distant clusters are convenient validation tools, o
ffering a sample of stars for which the distance and kinematics
can be assumed to be similar within a small dispersion. Tests on proper motions and parallaxes are performed on a
selected list of open clusters (OCs). Photometry consistency and data completeness make use of a set of globular
clusters (GCs).
306

---

7.4.4.1
Testing proper motions
The aim of this test is two-fold: assessing the internal consistency of proper motions within stellar clusters, and
looking for biases and systematics by testing the proper motions zero-point against literature values.
We obtained sky coordinates, ages, extinctions and distances for all clusters listed in the WEBDA database. Mak-
ing use of theoretical isochrones (Bressan et al. 2012), we retained 488 clusters with an age
/distance/extinction
combination allowing them to contain stars reaching magnitude V
= 11.5 (the magnitude at which Tycho-2 be-
comes strongly incomplete).
We query all stars within a radius corresponding to a distance of 3 pc a the distance of the cluster (which means the
angular size of the queried field depends on the cluster distance). We select stars based on their ID in the Tycho-
2 catalogue, avoiding binary stars flagged in Fabricius et al. (2002). When available, a preliminary knowledge
of cluster membership is used, but the final cluster membership is determined from the TGAS data itself. The
method we use is that of Robichon et al. (1999), which makes use of proper motions and parallaxes. We then
compute the di
fference between the proper motion of each star and the reference value for its cluster listed in the
MWSC catalogue (Kharchenko et al. 2013) and in Dias et al. (2014). This procedure is designed to take into
account possible small-scale correlations between parameters. For each cluster, we obtain a mean value
∆ of this
di
fference, and its associated error σ. We flag the objects for which the difference to the reference value is too large
to be explained by the nominal uncertainties, as well as those with discrepant small or large internal dispersions.
The test also looks for trends in proper motions against magnitude and colour.
A global zero-point test is performed from the
∆ values obtained for individual clusters, restraining the sample to
objects distant enough so that their internal dispersion in proper motions is negligible compared to the uncertainty
on the proper motion of individual stars. The expected all-sky average of this quantity should be zero if no bias is
present. A clustering test allows us to verify if outliers are randomly distributed, or if they cluster in problematic
areas in the sky.
We retain 20 clusters that are su
fficiently distant and present secure membership for more than 10 stars. Scaling
the di
fference ∆ according to the total uncertainty (listed errors in TGAS and uncertainty on the literature value),
we find no significant systematics in proper motions. In units of uncertainty, the all-sky zero-point of µ
α∗
is
+0.04 ± 0.21, and the zero point of µ
δ
is
+0.12 ± 0.26. We also find that outliers appear homogeneously distributed
across the sky.
7.4.4.2
Testing parallaxes
This test aims at assessing the internal consistency of parallaxes within a cluster, and checking the parallaxes
against photometric distances in order to verify the zero-point of parallaxes. The procedure is analogous to the
proper motion test described in 7.4.4.1.
We limited the statistics to objects more distant than 1000 pc. A first run suggested no significant global zero-
point bias, but an apparent systematic error varying with sky position. Most clusters with overestimated parallaxes
appeared to be located in the Galactic regions with l < 200
◦
(towards the Galactic anticentre), while most of the
underestimated parallaxes were at l < 200
◦
(see Figs. 7.38 and 7.39).
We investigated the possibility that this e
ffect was caused by uncertainties in the automatic membership procedure
applied. We manually inspected the results of the membership determination and discarded a certain number of
clusters for which the cluster membership could not be securely established. The final statistics were computed
for a sample of 38 distant clusters with secure membership determinations. The median value of di
fference to the
reference value for these 38 clusters is
+0.004 mas, with a MAD of 0.12 mas, suggesting no obvious global zero-
307

---