Поверхностное картирование похожих на Землю экзопланет с использованием однотокных кривых света

Этот протокол может быть использован для пространственного разрешения особенностей экзопланет с одной точки наблюдений и имеет важное значение для оценки потенциальной обитаемости экзопланет. Этот метод может быть использован для реконструкции двумерных карт поверхности земли, как экзопланета. И это первый метод, тестируются с реальными наблюдениями с использованием Земли в качестве прокси.

Математика этого метода проста и может быть легко скорректирована для других наблюдений. Не нужно строго следовать сценариям кодирования. Визуальная демонстрация этой техники важна, потому что одна картинка стоит тысячи слов.

После настройки среды программирования для прилагаемого кода введите команду для установки Anaconda с Python 3.7 в систему. После настройки среды программирования, получить многоволновые кривые света, просматривать геометрию из наблюдений, и запустить график времени. py команда визуализировать данные и проверить их качества.

Затем введите команду для создания фигуры геометрии. Чтобы извлечь информацию о поверхности кривой света, запустите нормализацию. py команды.

Выход сохраняется в нормализованной кривой света.csv. Введите команду, чтобы визуализировать нормализованные кривые света. Будет создана нормализованная кривая света.

Введите команду для разложения нормализованных кривых света. Полученные серии времени, особые значения и основные компоненты будут сохранены в соответствующих выходных файлах в формате csv. Используйте команды для визуализации результата разложения единственного значения.

Будут получены данные по исключительным значениям и основным компонентам. Проанализируйте вклады и соответствующие сроки основных компонентов, чтобы определить тот, который содержит информацию о поверхности, и сравнить значения по диагонали матрицы особого значения. Ожидается, что похожая на Землю частично облачная экзопланета будет иметь два сопоставимых доминирующих значения.

Чтобы подтвердить выбор основного компонента, введите команду для получения спектра мощности часовой серии каждого основного компонента. Спектры питания будут сохранены в периодограмме.csv. Введите команду, чтобы визуализировать парограммы и подтвердить выбор основного компонента.

Будет сгенерирована цифра парограммы. Текущий код построения добавляет пунктирной линии, которые представляют ежегодные, полугодовые, суточные и полудневые циклы для справки. Выберите основной компонент, содержащий информацию о поверхности и соответствующие сроки.

Чтобы построить планетарную карту поверхности, используйте случайную команду HEALPix для визуализации метода пикселизации. Будет создана случайная фигура HEALPix. Параметр n утихает на строке 17 может быть изменен для различных разрешений.

Чтобы определить вес каждого пикселя, введите команду. Выход будет сохранен как w. npz из-за его размера.

Chang n утихает значение на строке 23 в соответствии с другими разрешениями извлеченной карты. Используйте вес сюжета. py команда, чтобы визуализировать вес.

В папке веса будет создан ряд цифр. Слияние цифр позволит дать иллюстрацию того, как изменяется вес каждого пикселя со временем. Используйте линейную регрессию.

py команда для решения проблемы линейной регрессии. Результат значений пикселей будет сохранен в значении пикселей. csv файл.

Значение Lambda на линии 16 может быть изменено для различных сильных сторон хандализации по мере необходимости. Затем запустите карту участка. py команда для построения извлеченных карт с использованием различных параметров хвастии.

Будут созданы три карты. Взаимосвязь между индексами пикселей и их местоположением на каждой карте описана в документе HEALPix. Чтобы вычислить матрицу коварианса каждого пикселя, запустите коварианс.

py команды. Результат будет сохранен в ковариансе. npz из-за его размера.

Чтобы визуализировать матрицу коварианса и сопоставить неопределенность с извлеченной картой, запустите коварианс сюжета. py команды. Будет создана одна коварианс и одна фигура неопределенности.

Здесь показаны выборочных многоволновых наблюдений Земли на 927 скоординированном универсальном времени, 8 февраля 2017 года. Здесь можно наблюдать ряд времени двух доминирующих основных компонентов многоволновых кривых света. Серия времени для второго основного компонента демонстрирует более регулярную морфологию с приблизительно постоянным ежедневным изменением и более сильным суточный цикл в своем спектре силы чем первый главным образом компонент.

Затем может быть построена поверхностная карта этой прокси-экзопланеты, состоящая из значения второго основного компонента на каждом пикселе. По сравнению с земной правдой, реконструированная карта восстанавливает все основные континенты после отделения информации о поверхности от облаков. Результаты для южного полушария хуже, чем те, которые наблюдаются в Северном полушарии из-за облачности над южными океанами.

Неопределенность значения каждого пикселя составляет порядка 10%, что на извлеченной карте, что свидетельствует о хорошем качестве отображения поверхности и положительном результате. Критическим требованием для применения этого протокола к будущему анализу является подтверждение того, что информация о поверхности может быть извлечена из кривых света. Этот метод служит эталоном в картировании поверхности экзопланет и может быть усовершенствован с помощью других методов декомпенсации и нормализации новых наблюдений.