Mappatura superficiale di esopianeti simili alla Terra utilizzando curve di luce a punto singolo

Questo protocollo può essere utilizzato per risolvere spazialmente le caratteristiche degli esopianeti dalle osservazioni a punto singolo ed è essenziale per valutare la potenziale abitabilità degli esopianeti. Questa tecnica può essere utilizzata per ricostruire mappe superficiali bidimensionali dell'esopianeta simile alla Terra. E questa è la prima tecnica testata con osservazioni reali usando la Terra come proxy.

La matematica di questa tecnica è semplice e può essere facilmente regolata per altre osservazioni. Non è necessario seguire rigorosamente gli script di codifica. La dimostrazione visiva di questa tecnica è importante perché un'immagine vale più di mille parole.

Dopo aver istituito l'ambiente di programmazione per il codice allegato, inserisci il comando per installare Anaconda con Python 3.7 nel sistema. Dopo aver impostazione l'ambiente di programmazione, ottenere curve di luce a più lunghezze d'onda, visualizzare la geometria dalle osservazioni ed eseguire la serie di tempo del plottaggio. py per visualizzare i dati e verificarne le qualità.

Immettete quindi il comando per generare una figura geometrica. Per estrarre le informazioni sulla superficie della curva di luce, eseguite la normalizzazione. py.

L'uscita viene salvata in curva di luce normalizzata.csv. Immettete il comando per visualizzare le curve di luce normalizzate. Verrà creata una figura di curva di luce normalizzata.

Immettete il comando per scomporre le curve di luce normalizzate. Le serie temporali risultanti, i valori singolari e i componenti principali verranno salvati nei file di output appropriati in formato CSV. Utilizzare i comandi per visualizzare il risultato della decomposizione del valore singolare.

Verranno generate cifre relative ai valori singolari e alle componenti principali. Analizzare i contributi e le corrispondenti serie temporali dei componenti principali per determinare quello che contiene informazioni sulla superficie e confrontare i valori singolari nella diagonale della matrice di valori singolari. Si prevede che un esopianeta parzialmente torbido simile alla Terra abbia due valori singolari dominanti comparabili.

Per confermare la selezione del componente principale, immettete il comando per ottenere gli spettri di potenza delle serie temporali di ogni componente principale. Gli spettri di potenza verranno salvati nel periodogramma.csv. Immettere il comando per visualizzare i parogrammi e confermare la selezione del componente principale.

Verrà generata una figura di periodogramma. Il codice di plottaggio corrente aggiunge linee tratteggiate che rappresentano i cicli annuali, semestrali, diurni e semestrali come riferimento. Selezionate il componente principale che contiene le informazioni sulla superficie e le relative serie temporali.

Per costruire una mappa di superficie planetaria, usate il comando casuale HEALPix per visualizzare il metodo di pixelazione. Verrà creata una figura casuale HEALPix. Il parametro n subside alla riga 17 può essere modificato per diverse risoluzioni.

Per determinare lo spessore di ogni pixel, immettere il comando. L'output verrà salvato come w. npz a causa delle sue dimensioni.

Chang il valore n subside alla riga 23 a caso per le altre risoluzioni della mappa recuperata. Usa il peso della trama. py per visualizzare il peso.

Nella cartella weight verranno create diverse figure. L'unione delle figure consentirà di illustrazione di come cambia il peso di ogni pixel con il tempo. Usa la regressione lineare.

py per risolvere il problema della regressione lineare. Il risultato dei valori dei pixel verrà salvato nel valore pixel. csv.

Il valore di Lambda alla linea 16 può essere modificato per diversi punti di forza della regolarizzazione a caso. Quindi esegui la mappa della trama. py per costruire le mappe recuperate utilizzando diversi parametri di regolarizzazione.

Verranno generate tre mappe. La relazione tra gli indici di pixel e le loro posizioni su ogni mappa è descritta nel documento HEALPix. Per calcolare la matrice di covarianza di ogni pixel, eseguire la covarianza.

py. Il risultato verrà salvato in covarianza. npz a causa delle sue dimensioni.

Per visualizzare la matrice di covarianza e mappare l'incertezza alla mappa recuperata, eseguite la covarianza del plottaggio. py. Si creeranno una covarianza e una cifra di incertezza.

Qui, vengono mostrate osservazioni a più lunghezze d'onda del campione della Terra a 927 tempo universale coordinato, 8 febbraio 2017. Qui, si possono osservare le serie temporali delle due componenti principali dominanti delle curve di luce a più lunghezze d'onda. Le serie temporali per la seconda componente principale mostrano una morfologia più regolare con una variazione giornaliera approssimativamente costante e un ciclo diurno più forte nel suo spettro di potenza rispetto alla prima componente principale.

È quindi possibile costruire una mappa di superficie di questo esopianeta proxy costituita dal valore del secondo componente principale in ogni pixel. Rispetto alla verità fondamentale della Terra, la mappa ricostruita recupera tutti i principali continenti dopo aver separato le informazioni di superficie dalle nuvole. I risultati per l'emisfero australe sono peggiori di quelli osservati per l'emisfero settentrionale a causa della copertura nuvolosa sugli oceani meridionali.

L'incertezza di ogni valore di pixel è dell'ordine del 10% di quello nella mappa recuperata, suggerendo una buona qualità della mappatura della superficie e un risultato positivo. Il requisito critico per l'applicazione di questo protocollo a un'analisi futura è la conferma che le informazioni sulla superficie possono essere estratte dalle curve di luce. Questa tecnica funge da punto di riferimento nella mappatura superficiale degli esopianeti e può essere migliorata con altri metodi di scompenso e regolarizzazione per nuove osservazioni.