Name: Tek NoktaLı Işık Eğrileri kullanarak Dünya benzeri dış gezegenlerin yüzey haritalaması (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-05-10T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 48 s
Description: Keşfedin, tek noktalı ışık eğrileri kullanarak Dünya benzeri dış gezegenlerin yüzey haritalaması için bu yöntemi. İki boyutlu haritalar oluşturarak yaşanabilirlik değerlendirmesi yapın.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu çalışma kısmen Jet İtki Laboratuvarı, Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü, NASA ile sözleşme altında desteklenmiştir. YLY, Washington Üniversitesi'ndeki Sanal Gezegen Laboratuvarı'nın desteğini kabul etti.

1. Programlama kurulumu
<ol><li>Ekli kod için programlama ortamını ayarlayın. Healpy paketi Windows'da kullanılamadığından, Linux işletim sistemine sahip bir bilgisayar gereklidir. Kod hesaplama olarak pahalı değildir, bu nedenle normal bir kişisel bilgisayar protokolü işleyebilir.</li>
	<li>Anaconda'yı Python 3.7 ile sisteme yüklemek için talimatları (https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/) izleyin ve programlama ortamını ayarlamak için terminaldeki aşağıdaki komutları kullanın: $ conda oluşturmak --isim myenv python=3.7 $ conda myenv etkinleştirmek $ conda anaconda yüklemek $ conda healpy yüklemek NOT: Bu adımlar, donanım ve Internet hızına bağlı olarak onlarca dakika sürebilir. İlk iki komut satırındaki ortam adı 'myenv' başka bir dize yle değiştirilebilir.</li>
</ol>2. Gözlemlerden çok dalga boyu ışık eğrileri ve görüntüleme geometrisi elde edilmesi
<ol><li>Görüntüleme geometrisinde, ilgili her zaman dilimi için alt yıldız ve alt gözlemci noktalarının boylamını ve enlemisini içerir. Aşağıdaki ekli kodu kullanmak için, bu iki dosyanın LightCurve.csv ve Geometri ile aynı biçime sahip olduğundan emin olun.csv.</li>
	<li>Verileri görselleştirmek ve niteliklerini kontrol etmek için PlotTimeSeries.py çalıştırın. İki rakam LightCurve.png ve Geometri.png oluşturulacaktır(Ek Şekil 1-2). Farklı gözlemlere uygulandığında, bu ve aşağıdaki çizim kodlarının ayarlanması gerekebilir. $ python PlotTimeSeries.py LightCurve $ python PlotTimeSeries.py Geometri</li>
</ol>3. Işık eğrilerinden yüzey bilgilerini ayıklamak
<ol><li>Bir dış gezegenin zaman çözümlü çok dalga boyu albedo ışık eğrilerini merkezi ve her dalga boyunda standart sapma ile normalleştirin. Bu, her kanalın eşit öneme sahip olduğunu. <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ01.jpg"> nerede R't,k ve Rt,k t-th zaman basamağı ve k-th dalga boyunda ölçekli ve gözlenen albedo, sırasıyla; μk ve σk k dalga boyunda albedo zaman serisinin ortalama ve standart sapmasıdır.<ol>
<li>Işık eğrilerini normalleştirmek için Normalize.py çalıştırın, Rt,k. Çıktı NormalizeLightCurve.csvkaydedilir. $ piton Normalize.py</li>
	</ol></li>
	<li>Normalleştirilmiş ışık eğrilerini görselleştirmek için PlotTimeSeries.py çalıştırın. NormalizeLightCurve.png bir rakam oluşturulacaktır (Ek Şekil 3). $ python PlotTimeSeries.py NormalizeLightCurve</li>
	<li>Baskın CD'leri ve bunların karşılık gelen zaman serilerini bulmak için ölçeklenmiş albedo ışık eğrilerine SVD uygulayın. <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ02.jpg"> Sol tarafta, T ve K toplam zaman adımları ve gözlem dalga boyları sayısıdır; R' ölçeklenmiş albedo gözlemlerinin matrisidir, (t,k)-th elemanı R't,k' dır. Sağ tarafta, V sütunları, svd projelerinin uzayını tanımlayan pC'ler, ortonormal vektörlerdir; Σ, (k,k)-th elemanı V'nink-th sütunu tarafından tanımlanan k-th ekseni boyunca ölçeklenmiş ışık eğrilerinin standart sapması olan bir diyagonal matristir; U sütunları Vher bilgisayarın karşılık gelen zaman serisidir.<ol>
<li>R'ı çürütmek için SingularValueDecomposition.py koş. Elde edilen U, Σ, VT çıkış dosyaları U.csv, SingularValue.csv ve V_T.csv,sırasıyla kaydedilir. $ piton SingularValueDecomposition.py</li>
	</ol></li>
	<li>SVD sonucunu görselleştirmek için PlotTimeSeries.py ve PlotSVD.py kullanın. Üç rakamlar U.png, Sigma.png ve V_T.png oluşturulacaktır(Ek Şekil 4-6). $ python PlotTimeSeries.py U $ piton PlotSVD.py</li>
	<li>Yüzey bilgilerini içereni belirlemek için katkıları ve ilgili zaman dizilerini analiz edin.<ol>
<li>Σdiyagonalindeki tekil değerleri karşılaştırın. Dünya benzeri kısmen bulutlu bir ötegezegenin iki karşılaştırılabilir baskın tekil değere sahip olması beklenmektedir. NOT: Σ, aşağıda tartışılan ikiden az veya ikiden fazla baskın tekil değer içerebilir.</li>
		<li>İki baskın DC'nin zaman serisi desenlerini karşılaştırın. Yüzey bilgileri içeren bilgisayar, diğerinden daha düzenli bir şekle sahip olma eğilimindedir. Uzunlamasına asimetri ve iki gün üst üste küçük değişiklikler ile yüzeyin yeniden ortaya çıkması nedeniyle, karşılık gelen zaman serisi yaklaşık sabit günlük varyasyon olma eğilimindedir.</li>
		<li>Pc seçimini onaylamak için Lomb-Scargle periodogram9,10 kullanarak iki baskın PC'lerin periyodik hesaplamak. Yüzey bilgileri içeren PC güç yoğunluğu spektrumunda dönme süresine karşılık gelen daha yüksek tepe eğilimindedir.</li>
		<li>Her bilgisayarın zaman serisinin güç spektrumlarını elde etmek için Periodogram.py çalıştırın. Güç spektrumları Periodogram.csvkaydedilir. $ piton Periodogram.py</li>
		<li>Bu periodogramları görselleştirmek ve BILGISAYAR seçimini onaylamak için PlotPeriodogram.py çalıştırın. Bir şekil Periodogram.png oluşturulacaktır (Ek Şekil 7). Geçerli çizim kodu, başvuru için yıllık, yarı yıllık, diurnal ve yarı günlük döngüleri temsil eden kesik çizgiler ekler ve bu satırlar diğer gözlemlere uygulandığında değiştirilmesi gerekebilir. $ piton PlotPeriodogram.py</li>
		<li>Pc seçin, vj, yüzey bilgileri ve zaman serisi içeren, uj. <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ03v2.jpg"> <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ04v2.jpg"> V [:,j] ve U[:,j] sırasıyla V ve U'nunj-th sütunlarıdır; j, yüzey bilgilerini içeren 3.3.</li>
	</ol></li>
</ol>4. Gezegensel yüzey haritası oluşturma
<ol><li>Alan korsanını pikselleştirmek için Hiyerarşik Eşit Alan izo-Latitude Pikselleştirme (HEALPix)11 yöntemini kullanın. Bir gezegenin küresel yüzeyini aynı alana ve tek düze dağılıma sahip piksellere böler. p-th pikselin bilinmeyen değerini xpolarak gösterir.<ol>
<li>Pikselleştirme yöntemini görselleştirmek için HEALPixRandom.py çalıştırın. Bir rakam HEALPixRandom.png oluşturulacak(Ek Şekil 8). 17. satırdaki Nyan parametresi farklı çözünürlükler için değiştirilebilir. Bu adım, çözünürlüğe bağlı olarak birkaç saniye ile dakikalar arasında sürebilir. $ piton HEALPixRandom.py</li>
	</ol>
</li>
	<li>Görüntüleme geometrisini kullanarak t-th time adımında gözlemlerde p-th pikselin ağırlığını hesapla, wt,p,görüntüleme geometrisi kullanarak. <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ05.jpg"> αt,p,βt,p t-th zaman adımında p-th piksel de güneş ve uzay aracı zenith açıları vardır; ct t-th gözlemnormalleştirme terimidir, böylece her adımda toplam ağırlığın toplamı birliktir. NOT: Geometrinin bu adımda bilindiği varsayılır veya aşağıda tartışılan diğer analizlerden türetilebilir.<ol>
<li>Wt,p'yihesaplamak için ComputeWeight.py çalıştırın. Alınan haritanın diğer çözünürlükleri için 23. Çıktı boyutu nedeniyle W.npz olarak kaydedilir. $ piton ComputeWeight.py</li>
	</ol>
</li>
	<li>Bu ağırlıkları görselleştirmek için PlotWeight.py kullanın. Bir dizi rakam, her adımda bir, bir klasör Ağırlıkoluşturulacaktır. Bunları birleştirmek, her pikselin ağırlığının zamanla nasıl değiştiğini gösteren Tamamlayıcı Video 1ile sonuçlanır. Bu adım, çok sayıda görselleştirme nedeniyle tamamlanması saatler sürebilir. $ piton PlotWeight.py</li>
	<li>Doğrusal bir regresyon sorununa ulaşmak için geometri ve gözlemleri birleştirin. <img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ06.jpg"> P'nin toplam alan piksel sayısı olduğu durumlarda; W,w t,p (t,p)-th elemanı olarak ağırlık matrisidir; x, bu sorunda çözülecek miktar olan p-th elemanı olarak xp'den oluşur. L-2 normunun düzenlileştirilmesi ile doğrusal regresyon problemini çözün. <img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ07.jpg"> nerede kimlik matrisi ve λ düzenlileştirme parametresi. NOT: 10-3 λ için iyi bir değerdir zaman T ~ 104 ve P ~ 3 *103. Bunlar, aşağıda gösterildiği gibi, normalleştirilmiş kare hata, e iki terimin değerleri karşılaştırılarak ayarlanmalıdır. <img alt="Equation 8" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ08.jpg"><ol>
<li>Bu doğrusal regresyon sorununu çözmek için LinearRegression.py çalıştırın. X'in sonucu PixelValue.csvdosyasına kaydedilir. Normalleştirmenin farklı güçleri için 16. $ piton LinearRegression.py</li>
	</ol>
</li>
	<li>HEALPix'in haritalama kuralına göre x'i 2B yüzey haritasına dönüştürün.<ol>
<li>Farklı düzenlilleştirme parametrelerini kullanarak alınan haritaları oluşturmak için PlotMap.py çalıştırın. Map_-2.png, Map_-3.png ve Map_-4.png olmak üzere üç rakam, mevcut ayarı ile oluşturulacaktır(Ek Şekil 9). Piksel endeksleri ve haritadaki konumları arasındaki ilişki HEALPix belge11'deaçıklanmıştır. Bu adım on saniye sürer. $ piton PolotMap.py</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. Alınan haritanın belirsizliğini tahmin edin
<ol><li>Doğrusal regresyon problemini 4.3 adımda x'in "gerçek değeri" z ve gözlem gürültüsü ile yeniden yazmak, ε.<img alt="Equation 9" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ09.jpg"><ol>
<li>Gauss distribution N (0, σ2I[T*T]) ε izleyin ve onun covariance tahmin varsayalım. T-P, alınan harita sabitlendiğinde uj'nin gözlemden serbestlik derecesidir. <img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ10.jpg">
</li>
		<li>Adım 4.4 ve 5.1 denklemleri birleştirin. Bu xgaussian vektör ü sonuçlanır. <img alt="Equation 11" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ11.jpg">
</li>
		<li>Beklentiyive x'in covariance matrisini hesapla. <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ12.jpg">
</li>
		<li>Cov[x] diyagonal üzerinde karşılık gelen öğenin kare kökü olarak x her öğenin belirsizlik elde edin. <img alt="Equation 13" src="/files/ftp_upload/60951/60951equ13.jpg"> ep xpbelirsizliği nerede ; Diag[Cov[x]]p Cov[x] diyagonal üzerinde p-th elemanıdır.</li>
		<li>x'incovariance matrisini hesaplamak için Covariance.py çalıştırın. Sonuç covariance.npz boyutu nedeniyle kaydedilir. Bu adım Wboyutuna bağlı olarak dakika onlarca saniye sürer. $ piton Covariance.py
</li>
	</ol>
</li>
	<li>HEALPix'in eşleme kuralına göre ep'yi alınan 2B haritaya dönüştürün.<ol>
<li>Cov[x ]görselleştirmek için PlotCovariance.py çalıştırın ve alınan harita belirsizlik ep harita. İki rakam Covariance.png ve Belirsizlik.png oluşturulacaktır(Ek Şekil 10-11). $ piton PlotCovariance.py</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Schwieterman, E. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exoplanet+Biosignatures%3A+A+Review+of+Remotely+Detectable+Signs+of+Life%5BTitle%5D)+AND+%22Astrobiology%22%5BJournal%5D)">Exoplanet Biosignatures: A Review of Remotely Detectable Signs of Life.</a> Astrobiology. 18 (6), 663-708 (2018).</li>
<li>Campbell, B., Walker, G. A. H., Yang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Search+for+Substellar+Companions+to+Solar-type+Stars%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">A Search for Substellar Companions to Solar-type Stars.</a> The Astrophysical Journal. 331, 902(1988).</li>
<li>NASA. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22NASA+Exoplanet+Archive+%282019%29+Confirmed+Planets+Table%22">NASA Exoplanet Archive (2019) Confirmed Planets Table</a>. , (2019).</li>
<li>Gillon, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seven+temperate+terrestrial+planets+around+the+nearby+ultracool+dwarf+star+TRAPPIST-1%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Seven temperate terrestrial planets around the nearby ultracool dwarf star TRAPPIST-1.</a> Nature. 542 (7642), 456-460 (2017).</li>
<li>Kawahara, H., Fujii, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+Mapping+of+Earth-like+Exoplanets+from+Scattered+Light+Curves%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">Global Mapping of Earth-like Exoplanets from Scattered Light Curves.</a> The Astrophysical Journal. 720 (2), 1333(2010).</li>
<li>Fujii, Y., Kawahara, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+Earth+Analogs+from+Photometric+Variability%3A+Spin-Orbit+Tomography+for+Planets+in+Inclined+Orbits%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">Mapping Earth Analogs from Photometric Variability: Spin-Orbit Tomography for Planets in Inclined Orbits.</a> The Astrophysical Journal. 755 (2), 101(2012).</li>
<li>Cowan, N. B., Fujii, Y. Mapping Exoplanets. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCowan%2C+NB+%22Handbook+of+Exoplanets%22">Handbook of Exoplanets</a>. , Springer, Cham. (2018).</li>
<li>Farr, B., Farr, W. M., Cowan, N. B., Haggard, H. M., Robinson, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((exocartographer%3A+A+Bayesian+Framework+for+Mapping+Exoplanets+in+Reflected+Light%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astronomical+Journal%22%5BJournal%5D)">exocartographer: A Bayesian Framework for Mapping Exoplanets in Reflected Light.</a> The Astronomical Journal. 156 (4), 146(2018).</li>
<li>Lomb, N. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Least-Squares+Frequency+Analysis+of+Unequally+Spaced+Data%5BTitle%5D)+AND+%22Astrophysics+and+Space+Science%22%5BJournal%5D)">Least-Squares Frequency Analysis of Unequally Spaced Data.</a> Astrophysics and Space Science. 39 (2), 447(1976).</li>
<li>Scargle, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Studies+in+astronomical+time+series+analysis.+II.+Statistical+aspects+of+spectral+analysis+of+unevenly+spaced+data%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">Studies in astronomical time series analysis. II. Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data.</a> The Astrophysical Journal. 263, 835(1982).</li>
<li>Górski, K. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HEALPix%3A+A+Framework+for+High-Resolution+Discretization+and+Fast+Analysis+of+Data+Distributed+on+the+Sphere%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">HEALPix: A Framework for High-Resolution Discretization and Fast Analysis of Data Distributed on the Sphere.</a> The Astrophysical Journal. 622 (2), 759(2005).</li>
<li>Jiang, J. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+Deep+Space+Climate+Observatory+Measurements+to+Study+the+Earth+as+an+Exoplanet%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astronomical+Journal%22%5BJournal%5D)">Using Deep Space Climate Observatory Measurements to Study the Earth as an Exoplanet.</a> The Astronomical Journal. 156 (1), 26(2018).</li>
<li>Fan, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Earth+as+an+Exoplanet%3A+A+Two-dimensional+Alien+Map%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal+Letters%22%5BJournal%5D)">Earth as an Exoplanet: A Two-dimensional Alien Map.</a> The Astrophysical Journal Letters. 882 (1), 1(2019).</li>
<li>Cowan, N. B., Strait, T. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Determining+Reflectance+Spectra+of+Surfaces+and+Clouds+on+Exoplanets%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal+Letters%22%5BJournal%5D)">Determining Reflectance Spectra of Surfaces and Clouds on Exoplanets.</a> The Astrophysical Journal Letters. 765 (1), 17(2013).</li>
<li>Fujii, Y., Lustig-Yaeger, J., Cowan, N. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rotational+Spectral+Unmixing+of+Exoplanets%3A+Degeneracies+between+Surface+Colors+and+Geography%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astronomical+Journal%22%5BJournal%5D)">Rotational Spectral Unmixing of Exoplanets: Degeneracies between Surface Colors and Geography.</a> The Astronomical Journal. 154 (5), 189(2017).</li>
<li>Kawahara, H., Fujii, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+Clouds+and+Terrain+of+Earth-like+Planets+from+Photomertic+Variability%3A+Demonstration+with+Planets+in+Face-on+Orbits%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal+Letters%22%5BJournal%5D)">Mapping Clouds and Terrain of Earth-like Planets from Photomertic Variability: Demonstration with Planets in Face-on Orbits.</a> The Astrophysical Journal Letters. 739 (2), 62(2011).</li>
<li>Kawahara, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Frequency+Modulation+of+Directly+Imaged+Exoplanets%3A+Geometric+Effect+as+a+Probe+of+Planetary+Obliquity%5BTitle%5D)+AND+%22The+Astrophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">Frequency Modulation of Directly Imaged Exoplanets: Geometric Effect as a Probe of Planetary Obliquity.</a> The Astrophysical Journal. 822 (2), 112(2016).</li>
<li>Schwartz, J. C., Sekowski, C., Haggard, H. M., Pall ́e, E., Cowan, N. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inferring+planetary+obliquity+using+rotational+and+orbital+photometry%5BTitle%5D)+AND+%22Monthly+Notices+of+the+Royal+Astronomical+Society%22%5BJournal%5D)">Inferring planetary obliquity using rotational and orbital photometry.</a> Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 457 (1), 926-938 (2016).</li>
</ol>

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Protokolün kritik gereksinimlerinden biri, bulut kapsama alanına bağlı olan ışık eğrilerinden yüzey bilgilerinin ayıklanmasının fizibilitesidir. Adım 3.5.1'de, dc'lerin göreli değerleri dış gezegenler arasında farklı olabilir. Dünya söz konusu olduğunda, ilk iki cd ışık eğrisi varyasyonlarına hakimdir ve yüzeyden bağımsız bulutlara ve yüzeye karşılık gelir (Fan ve ark. 2019)13. Yüzey bilgilerinin 3.5.2 ve 3.5.3 adımlarını izleyerek ayrılabilmesi için karşılaştırılabilir tekil değerlere sahiptirler...

Yaşanabilir dünyaların belirlenmesi astrobiyoloji1'innihai hedeflerinden biridir. İlktespit2'den bu yana, 4000'den fazla ötegezegen3 bugüne kadar dünya analogları bir dizi (örneğin, TRAPPIST-1e)4ile teyit edilmiştir. Bu gezegenlerin yörünge selve gezegensel özellikleri Dünya'nınkine benzerdir ve bu nedenle yaşanabilirdirler. Bu bağlamda, yaşanabilirliklerinin sınırlı gözlemlerle değerlendirilmesi esastır. Jeolojik ve iklim sistemleri, Dünya'daki yaşam bilgisine dayanarak yaşanabilirlik açısından kritik öneme sahiptir ve bu nedenle biyoimza görevi görebilir. Prensip olarak, bir gezegen mekansal olarak tek bir noktadan daha iyi çözülemese bile bu sistemlerin özellikleri uzaktan gözlemlenebilir. Bu durumda, dış gezegenlerin yaşanabilirliğini değerlendirirken jeolojik özelliklerin ve iklim sistemlerinin tek noktalı ışık eğrilerinden belirlenmesi esastır. Bu dış gezegenlerin yüzey haritalaması acil hale geliyor.
Görüntüleme geometrisi ile spektral özellikler arasındaki kıvrıma rağmen, bir dış gezegenin yüzeyinin bilgileri, uzaktan elde edilebilen ve yeterli gözlemlerle elde edilebilen, zaman içinde çözülmüş tek noktalı ışık eğrilerinde bulunur. Ancak, potansiyel olarak yaşanabilir Dünya benzeri dış gezegenlerin iki boyutlu (2D) yüzey haritalaması bulutların etkisi nedeniyle zordur. 2B haritaları alma yöntemleri simüle ışık eğrileri ve bilinen spektrumlar5,6,7,8kullanılarak geliştirilmiş ve test edilmiştir, ancak gerçek gözlemlere uygulanmamıştır. Dahası, şimdi ve yakın gelecekte dış gezegen gözlemlerinin analizlerinde, gezegen yüzey imallerinin iyi sınırlandırılmaması durumunda karakteristik spektrumvarsayımları tartışmalı olabilir.
Bu yazıda, Dünya benzeri ötegezegenler için bir yüzey haritalama tekniği gösteriyoruz. SVD'yi, belirli bir spektrum varsayımı olmadan çok dalga boyunlu ışık eğrilerinde bulunan farklı kaynaklardan gelen bilgileri değerlendirmek ve ayırmak için kullanırız. Görüntüleme geometrisi ile birlikte, zamanında çözülmüş ancak mekansal olarak karmaşık yüzey bilgilerini kullanarak yüzey haritalarının yeniden yapılandırılmayı sıyoruz. Bu yöntemi göstermek amacıyla, Derin Uzay İklim Gözlemevi/Dünya Polikromatik Görüntüleme Kamerası (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html) tarafından elde edilen iki yıllık çok dalga boyu tek noktalı dünya gözlemleri analiz edilmektedir. Bu yöntemi değerlendirmek için Dünya'yı vekil ötegezegen olarak kullanıyoruz çünkü şu anda mevcut ötegezegenlerin gözlemleri yeterli değil. Biz örnek olarak kağıt ile kod eklemek. Anakonda ve healpy paketleri ile python 3.7 altında geliştirilmiştir, ancak protokolün matematiği diğer programlama ortamlarında da (örneğin, IDL veya MATLAB) yapılabilir.

<table><tbody><tr><td>Anaconda ve healpy paketleri</td><td></td><td></td> ile Python 3.7 <td>Diğer programlama ortamları (örneğin, IDL veya MATLAB) da çalışır.</td></tr></tbody></table>

tek noktalı işık eğrileri kullanarak dünya benzeri dış gezegenlerin yüzey haritalaması

Surface Mapping of Earth-like Exoplanets using Single Point Light Curves

Dış gezegenlerin potansiyel yaşanabilirliğini değerlendirmek için tek noktalı gözlemlerden ötegezegen özelliklerini uzamsal olarak çözmek esastır. Bu protokolün nihai amacı, bu gezegen dünyalarının jeolojik özellikler ve/veya iklim sistemlerine sahip olup olmadığını belirlemektir. Çok dalga boyunlu tek noktalı ışık eğrilerinden bilgi çıkarma ve yüzey haritaları alma yöntemi salıyoruz. Işık eğrisi varyasyonlarına katkıda bulunan ve kısmen bulutlu iklim sistemlerinin varlığını ortaya çıkaran kaynakları ayırmak için tekil değer ayrıştırma (SVD) kullanır. SVD'den elde edilen zaman serilerinin analizi sayesinde, ana bileşenlerin (PK'lar) fiziksel atıfları herhangi bir spektral özellik varsayımı olmadan çıkarılabilir. Görüntüleme geometrisi ile birleştirerek, bir mm yüzey bilgileri içerdiği tespit edilirse yüzey haritaları yeniden oluşturmak mümkündür. Piksel geometrisi ve spektrum bilgilerinin kıvrımlaşmasından kaynaklanan degeneracy, yeniden inşa edilmiş yüzey haritalarının kalitesini belirler ve bu da düzenlileştirmenin başlatılmasını gerektirir. Protokolü göstermek amacıyla, vekil bir ötegezegen olarak hizmet veren Dünya'nın çok dalga boyundaki ışık eğrileri analiz edilir. Protokolperformansı ve sınırlamagöstermek için sonuçlar ve zemin gerçeği arasında karşılaştırma sunulur. Bu çalışma, dış gezegen uygulamalarının gelecekteki genellemesi için bir ölçüt sağlar.

Protokolü göstermek için Dünya'nın çok dalga boyunlu tek noktalı ışık eğrilerini kullanıyoruz ve yüzey haritalamakalitesini değerlendirmek için sonuçları zemin gerçeğiyle karşılaştırıyoruz. Burada kullanılan gözlem, Dünya ile Güneş arasındaki ilk Lagrangian noktası (L1) yakınında bulunan ve Dünya'nın güneşli yüzünün on dalga boyunda görüntü alan bir uydu olan DSCOVR/EPIC tarafından elde edilir. Bu gösteri için iki yıl (2016 ve 2017) gözlemler kullanılıyor, bunlar Jiang ve ark. (2018)12 ve Fan et a...

Protokol, dış gezegenlerin ışık eğrilerinden bilgi alır ve yüzey haritalarını inşa eder. Bu yaklaşım göstermek için, bir proxy ötegezegen olarak hizmet veren Dünya'nın ışık eğrileri kullanır.

Tek NoktaLı Işık Eğrileri kullanarak Dünya benzeri dış gezegenlerin yüzey haritalaması

Spatially resolving exoplanet features from single-point observations is essential for evaluating the potential habitability of exoplanets. The ultimate ...

Bu protokol, dış gezegen özelliklerini tek noktalı gözlemlerden mekansal olarak çözmek için kullanılabilir ve dış gezegenlerin potansiyel yaşanabilirliğini değerlendirmek için gereklidir. Bu teknik, Dünya benzeri dış gezegenin iki boyutlu yüzey haritalarını yeniden oluşturmak için kullanılabilir. Ve bu, Dünya'yı vekil olarak kullanarak gerçek gözlemlerle test edilen ilk tekniktir.Bu tekniğin matematiği basittir ve diğer gözlemler için kolayca ayarlanabilir. Bir kesinlikle kodlama komut takip etmek gerekmez. Bir resim bin kelimeye bedel olduğu için bu tekniğin görsel olarak gösterilmesi önemlidir.Ekli kod için programlama ortamını ayarladıktan sonra, Anaconda'yı Python 3.7 ile sisteme yüklemek için komutu girin. Programlama ortamını ayarladıktan sonra, çok dalga boyu ışık eğrileri edinin, gözlemlerden geometriyi görüntüleyin ve çizim zaman serisini çalıştırın. py komutu verileri görselleştirmek ve niteliklerini kontrol etmek.Sonra bir geometri şekli oluşturmak için komutu girin. Işık eğrisi yüzey bilgilerini ayıklamak için normalleştirin. py komutu.Çıkış normalleştirilmiş ışık eğrisinde kaydedilir.csv. Normalleştirilmiş ışık eğrilerini görselleştirmek için komutu girin. Normalleştirilmiş bir ışık eğrisi şekli oluşturulur.Normalleştirilmiş ışık eğrilerini ayrıştırmak için komutu girin. Elde edilen zaman serisi, tekil değerler ve temel bileşenler csv formatında uygun çıktı dosyalarına kaydedilir. Tekil değer ayrıştırma sonucunu görselleştirmek için komutları kullanın.Tekil değerler ve temel bileşenler için rakamlar oluşturulur. Yüzey bilgilerini içeren bileşenleri belirlemek ve tekil değer matrisinin diyagonalindeki tekil değerleri karşılaştırmak için temel bileşenlerin katkılarını ve ilgili zaman serilerini analiz edin. Dünya benzeri kısmen bulutlu bir ötegezegenin iki karşılaştırılabilir baskın tekil değere sahip olması beklenmektedir.Ana bileşenin seçimini onaylamak için, her ana bileşenin zaman serisinin güç spektrumunu elde etmek için komutu girin. Güç spektrumları periodogramda kaydedilir.csv. Periodogramları görselleştirmek ve ana bileşenin seçimini onaylamak için komutu girin.Bir periodogram rakamı oluşturulacaktır. Geçerli çizim kodu, başvuru için yıllık, yarı yıllık, diurnal ve yarım günlük döngüleri temsil eden kesik çizgiler ekler. Yüzey bilgilerini ve buna karşılık gelen zaman serisini içeren ana bileşeni seçin.Bir gezegen yüzey haritası oluşturmak için, pikselleme yöntemini görselleştirmek için HEALPix rasgele komutunu kullanın. HealPix rasgele bir rakam oluşturulur. Satır 17'deki parametre n azalır farklı çözünürlükler için değiştirilebilir.Her pikselin ağırlığını belirlemek için komutu girin. Çıktı boyutu nedeniyle w. npz olarak kaydedilir.Chang alınan haritanın diğer çözünürlükleri için uygun olarak satır 23 de n yatış değeri. Çizim ağırlığını kullanın. py komutu ağırlığı görselleştirmek için.Ağırlık klasöründe bir dizi şekil oluşturulur. Şekilleri birleştirmek, her pikselin ağırlığının zamanla nasıl değiştiğini niçin değiştirdiğinin çizimine olanak tanır. Doğrusal regresyonu kullanın.doğrusal regresyon problemini çözmek için py komutu. Piksel değerlerinin sonucu piksel değerine kaydedilir. csv dosyası.16. satırdaki Lambda'nın değeri, uygun şekilde farklı düzenlil ile değiştirilebilir. Sonra arsa haritasını çalıştırın. py komutu farklı düzenlileştirme parametreleri kullanarak alınan haritalar oluşturmak için.Üç harita oluşturulacak. Her haritadaki piksel endeksleri ve konumları arasındaki ilişki HEALPix belgesinde açıklanmıştır. Her pikselin covariance matrisini hesaplamak için, covariance çalıştırın.py komutu. Sonuç birliktelik olarak kaydedilir. boyutu nedeniyle npz.Covariance matrisini görselleştirmek ve belirsizliği alınan haritayla eşlemek için çizim covariance'ı çalıştırın. py komutu. Bir tutarlılık ve bir belirsizlik figürü oluşturulacak.Burada, 8 Şubat 2017'de 927 eşgüdümlü evrensel zamanda Dünya'nın örnek çok dalga boyu gözlemleri gösterilmiştir. Burada, çok dalga boyu ışık eğrilerinin iki baskın ana bileşeninin zaman serileri gözlemlenebilir. İkinci ana bileşenin zaman serisi, güç spektrumunda ilk ana bileşenden yaklaşık olarak sabit bir günlük varyasyon ve daha güçlü diurnal döngü ile daha düzenli bir morfoloji gösterir.Bu proxy dış gezegenin her pikseldeki ikinci ana bileşendeğerinden oluşan bir yüzey haritası daha sonra oluşturulabilir. Dünya'nın yer gerçeği ile karşılaştırıldığında, yeniden inşa edilen harita bulutlardan yüzey bilgilerini ayırdıktan sonra tüm büyük kıtaları kurtarır. Güney Yarımküre'nin sonuçları, Güney okyanusları üzerindeki bulut örtüsü nedeniyle Kuzey Yarımküre'de gözlemlenenlerden daha kötüdür.Her piksel değerinin belirsizliği, alınan haritadakinin %10'u sırada dır ve bu da yüzey eşlemenin iyi bir kalitesini ve olumlu bir sonuç olduğunu gösterir. Bu protokolügelecekteki bir çözümlemeye uygulamak için kritik gereksinim, yüzey bilgilerinin ışık eğrilerinden çıkarılabildiği doğrulanmasıdır. Bu teknik, dış gezegenlerin yüzey haritalama bir kriter olarak hizmet vermektedir ve diğer decompensation ve yeni gözlemler için düzenlileştirme yöntemleri ile geliştirilebilir.

surface-mapping-earth-like-exoplanets-using-single-point-light

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Bu zemin tabanlı teleskoplar tarafından görüntülendi edilebilir önce astronomik nesnelerin Işık dünyanın türbülanslı atmosferde geçmesi gerekir. Maksimum teorik açısal çözünürlükte doğrudan görüntüleme etkinleştirmek için, bu tür Robo-AO uyarlamalı optik sistem tarafından istihdam gibi ileri teknikler kullanılmalıdır.

Robo-AO Odak içine Görünür Evren Bringing

Bu video protokolünde, modifiye edilmiş iki fotonlu bir mikroskopta orbital izleme yöntemini kullanarak, canlı hücreler içindeki floresan olarak işaretlenmiş lizozomları - yüksek hızda ve üç boyutta - izliyoruz.

Modifiye İki foton mikroskop 3D Orbital Takip: Hücre içi veziküllerin İzlemeye Bir Uygulama

Sayısal ve deneysel yöntemler, yoğun olarak paketlenmiş partiküllerin ayrık rasgele medyasında birden fazla ışık saçılması için sunulur. Yöntemler asteroit (4) Vesta ve Comet 67P/Churyumov-Gerasimenko gözlemlerini yorumlamak için kullanılmaktadır.

Gezegen Regoliths ışık saçılma ve emilimi

Bu protokol, kardiyak optik haritalama verilerinin analizi için MATLAB tabanlı açık kaynaklı bir yazılım platformu olan ElectroMap 'in kurulumunu ve kullanımını açıklar. ElectroMap, çok çeşitli kardiyak deneysel modellerde optik haritalama voltajı ve kalsiyum veri kümeleri analizi için çok yönlü bir yüksek verimlilik aracı sağlar.

Elektromap kullanarak optik haritalama verilerinin yüksek verim Analizi

Kriyosferdeki karbon akıları henüz pek değerlendirilmese de iklim değişikliği açısından çok önemlidir. Burada, yüksek spektral ve mekansal çözünürlük verileri sunan lazer kaynaklı floresan emisyon (L.I.F.E.) teknolojisine dayalı supraglacial ortamlarda fototrofik potansiyeli yakalayan yeni bir prototip cihaz gösteriyoruz.

Kriosferik Habitatlarda Biyobelirteçlerin Yerinde Ölçümleri için Yeni Non-Invaziv Araç Olarak Lazer Kaynaklı Floresan Emisyon (L.I.F.E.)

Ay yüzeyindeki büyük ölçekli radyo dizilerinin görüntüleme yeteneklerini test etmek için bir simülasyon çerçevesi sunulmaktadır. Ana gürültü bileşenleri tartışılır ve bir yazılım işlem hattı, yeni bilimsel kullanımlar için nasıl özelleştirilmeye karar verilir.

Ay YüzeyindeKi Büyük Ölçekli Radyo Dizilerinin Görüntülenmesini Simüle Etme

Bu protokol, hücresel dağılımını ve ışık stimülasyonuna tepkisini doğru bir şekilde izlemek için cAMP sensörlerinin ve optogenetik bir protein olan bPAC-nLuc'un transfekte edilmesini içerir. Bir nokta tarama sistemi kullanarak bir cAMP yanıt haritası oluşturmaya yönelik yenilikçi yaklaşım, farklı alanlarda optogenetik proteinlerle yapılan araştırmaları ilerletme potansiyeline sahiptir.

Bir Işık Stimülasyon Izgarası Kullanarak Bir Optogenetik Proteinin Hücresel Dağılımının Haritalanması

Bu makale, Brillouin mikrospektroskopisi kullanılarak 3D bir matriks içinde yaşayan sferoidlerin mekanik karakterizasyonu için bir protokolü tanımlar. Bu tamamen optik yöntem, mikro ölçekli çözünürlük ve nicel mekanik özelliklerle küresel görselleştirmeyi mümkün kılar. Bu yaklaşımın mekanik fenotipleme için etkileri vardır; örneğin, tümör sferoidlerinin patolojik durumlarını 3D mikro ortamda belirlemek.

Brillouin Spektroskopisi Kullanılarak Sferoidlerin Mekanik Haritalanması

Bu protokol, mercan resifi toplulukları için yapısal karmaşıklık, topluluk bileşimi ve nüfus demografisi ölçümlerini çıkarmak için kullanılan dört aşamalı bir geniş alan görüntüleme anketi metodolojisini kapsar. Toplanan görüntülerin kalitesi ve kaynak görüntülere entegre erişim, protokolün her adımında önceliklendirilir.

Geniş Alan Görüntüleme ile Sualtı Ortamlarının Yapısının, Bileşiminin ve Değişiminin Ölçülmesi

Beyaz ışık mikroskobu interferometri yüzeylerinin topografyası ölçmek için optik, temassız ve hızlı bir yöntemdir. Ve malzeme bilimindeki iyon demeti fışkırtması veya lazer ablasyonu hacimleri ve derinlikleri belirlemek için; Bu yöntem tribolojik test örnekleri üzerinde izleri incelendiğinde giyim mekanik aşınma analizi, doğru nasıl uygulanabileceğini gösterilir.

İyon Püskürtme Uygulamaları, Lazer Ablasyon ve Triboloji Deneyler: Beyaz Işık Interferometre ile yüzey modifikasyonları Karakterizasyonu

Keşfedin, tek noktalı ışık eğrileri kullanarak Dünya benzeri dış gezegenlerin yüzey haritalaması için bu yöntemi. İki boyutlu haritalar oluşturarak yaşanabilirlik değerlendirmesi yapın.

Tek NoktaLı Işık Eğrileri kullanarak Dünya benzeri dış gezegenlerin yüzey haritalaması

Daha fazla video keşfet