Summary

Поверхностное картирование похожих на Землю экзопланет с использованием однотокных кривых света

Published: May 10, 2020
doi:

Summary

Протокол извлекает информацию из световых кривых экзопланет и строит их поверхностные карты. Он использует световые кривые Земли, которая служит прокси-экзопланетой, чтобы продемонстрировать подход.

Abstract

Пространственно разрешающие особенности экзопланет с одной точки наблюдений имеет важное значение для оценки потенциальной обитаемости экзопланет. Конечная цель этого протокола заключается в том, чтобы определить, имеют ли эти планетарные миры геологические особенности и/или климатические системы. Мы представляем метод извлечения информации из многоволновых однотасовых кривых света и извлечения карт поверхности. Он использует разложение особого значения (SVD) для отдельных источников, которые способствуют изменению кривой света и сделать вывод о существовании частично облачных климатических систем. С помощью анализа тайм-ряда, полученного из СВД, физические атрибуции основных компонентов (ПК) могут быть выведены без предположений о каких-либо спектральных свойствах. В сочетании с геометрией просмотра можно реконструировать карты поверхности, если будет установлено, что один из ПК содержит информацию о поверхности. Вырождение возникло в результате свертки геометрии пикселей, а информация о спектре определяет качество реконструированных карт поверхности, что требует введения хлализации. Для демонстрации протокола анализируются многоволновые световые кривые Земли, которая служит прокси-экзопланетой. Сравнение результатов и наземной истины представлено, чтобы показать производительность и ограничение протокола. Эта работа служит ориентиром для будущего обобщения приложений экзопланет.

Introduction

Выявление обитаемых миров является одной из конечных целей в астробиологии1. С момента первогообнаружения 2,более 4000 экзопланет были подтвержденына сегодняшний день 3 с рядом аналогов Земли (например, TRAPPIST-1e)4. Эти планеты имеют орбитальные и планетарные свойства, аналогичные свойствам Земли, и поэтому потенциально пригодны для жизни. В этом контексте важно оценить их обитаемость на основе ограниченных наблюдений. Основываясь на знаниях о жизни на Земле, геологические и климатические системы имеют решающее значение для обитаемости, которая поэтому может служить биоподписями. В принципе, особенности этих систем можно наблюдать на расстоянии, даже если планета не может быть решена пространственно лучше, чем одна точка. В этом случае при оценке обитаемости экзопланет важное значение имеет определение геологических особенностей и климатических систем по одноофиционные световые кривые. Поверхностное картирование этих экзопланет становится актуальным.

Несмотря на сверток между геометрией обзора и спектральными особенностями, информация о поверхности экзопланеты содержится в ее решенных по времени одночаостных световых кривых, которые могут быть получены издалека и получены с достаточными наблюдениями. Тем не менее, двумерное (2D) картирование поверхности потенциально обитаемых похожих на Землю экзопланет является сложной задачей из-за влияния облаков. Методы извлечения 2D-карт были разработаны и испытаны с использованием смоделированных кривыхсвета и известных спектров 5,6,7,8,но они не были применены к реальным наблюдениям. Кроме того, при анализе наблюдений экзопланет в настоящее время и в ближайшем будущем предположения о характерных спектрах могут быть спорными, когда составы поверхности планеты не сильно ограничены.

В этой статье мы демонстрируем метод картирования поверхности для похожих на Землю экзопланет. Мы используем SVD для оценки и отделить информацию из различных источников, которая содержится в многоволновых кривых света без предположений каких-либо конкретных спектров. В сочетании с геометрией просмотра мы представляем реконструкцию поверхностных карт с использованием своевременной, но пространственно запутанной информации о поверхности. Для демонстрации этого метода анализируются двухлетние многоволновые одночастные наблюдения Земли, полученные обсерваторией глубокого космического климата/Камерой полихромной визуализации Земли (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html). Мы используем Землю в качестве прокси-экзопланеты для оценки этого метода, поскольку имеющихся в настоящее время наблюдений за экзопланетами недостаточно. В качестве примера мы прикрепляем код к документу. Он разработан под python 3.7 с анакондой и healpy пакеты, но математика протокола также может быть сделано в других средах программирования (например, IDL или MATLAB).

Protocol

1. Настройка программирования Настройка среды программирования для прилагаемого кода. Компьютер с операционной системой Linux не требуется, так как пакет healpy недоступен на Windows. Код не является вычислительно дорогим, поэтому обычный персональный компьютер может обрабатывать проток…

Representative Results

Мы используем многоволновые однотасные световые кривые Земли для демонстрации протокола и сравнения результатов с наземной истиной для оценки качества картирования поверхности. Наблюдение, используемое здесь, получено DSCOVR/EPIC, который является спутником, расположенным вблизи первой …

Discussion

Одним из важнейших требований протокола является возможность извлечения поверхностной информации из световых кривых, которая зависит от облачного покрытия. В шаге 3.5.1 относительные значения ПК могут отличаться среди экзопланет. В случае с Землей первые два ПК доминируют в вариациях к…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа была частично поддержана Лабораторией реактивного движения, Калифорнийским технологическим институтом, по контракту с НАСА. YLY признать поддержку виртуальной планетарной лаборатории в Университете Вашингтона.

Materials

Python 3.7 with anaconda and healpy packages Other programming environments (e.g., IDL or MATLAB) also work.

References

  1. Schwieterman, E. W., et al. Exoplanet Biosignatures: A Review of Remotely Detectable Signs of Life. Astrobiology. 18 (6), 663-708 (2018).
  2. Campbell, B., Walker, G. A. H., Yang, S. A Search for Substellar Companions to Solar-type Stars. The Astrophysical Journal. 331, 902 (1988).
  3. NASA. . NASA Exoplanet Archive (2019) Confirmed Planets Table. , (2019).
  4. Gillon, M., et al. Seven temperate terrestrial planets around the nearby ultracool dwarf star TRAPPIST-1. Nature. 542 (7642), 456-460 (2017).
  5. Kawahara, H., Fujii, Y. Global Mapping of Earth-like Exoplanets from Scattered Light Curves. The Astrophysical Journal. 720 (2), 1333 (2010).
  6. Fujii, Y., Kawahara, H. Mapping Earth Analogs from Photometric Variability: Spin-Orbit Tomography for Planets in Inclined Orbits. The Astrophysical Journal. 755 (2), 101 (2012).
  7. Cowan, N. B., Fujii, Y. Mapping Exoplanets. Handbook of Exoplanets. , (2018).
  8. Farr, B., Farr, W. M., Cowan, N. B., Haggard, H. M., Robinson, T. exocartographer: A Bayesian Framework for Mapping Exoplanets in Reflected Light. The Astronomical Journal. 156 (4), 146 (2018).
  9. Lomb, N. R. Least-Squares Frequency Analysis of Unequally Spaced Data. Astrophysics and Space Science. 39 (2), 447 (1976).
  10. Scargle, J. D. Studies in astronomical time series analysis. II. Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data. The Astrophysical Journal. 263, 835 (1982).
  11. Górski, K. M., et al. HEALPix: A Framework for High-Resolution Discretization and Fast Analysis of Data Distributed on the Sphere. The Astrophysical Journal. 622 (2), 759 (2005).
  12. Jiang, J. H., et al. Using Deep Space Climate Observatory Measurements to Study the Earth as an Exoplanet. The Astronomical Journal. 156 (1), 26 (2018).
  13. Fan, S., et al. Earth as an Exoplanet: A Two-dimensional Alien Map. The Astrophysical Journal Letters. 882 (1), 1 (2019).
  14. Cowan, N. B., Strait, T. E. Determining Reflectance Spectra of Surfaces and Clouds on Exoplanets. The Astrophysical Journal Letters. 765 (1), 17 (2013).
  15. Fujii, Y., Lustig-Yaeger, J., Cowan, N. B. Rotational Spectral Unmixing of Exoplanets: Degeneracies between Surface Colors and Geography. The Astronomical Journal. 154 (5), 189 (2017).
  16. Kawahara, H., Fujii, Y. Mapping Clouds and Terrain of Earth-like Planets from Photomertic Variability: Demonstration with Planets in Face-on Orbits. The Astrophysical Journal Letters. 739 (2), 62 (2011).
  17. Kawahara, H. Frequency Modulation of Directly Imaged Exoplanets: Geometric Effect as a Probe of Planetary Obliquity. The Astrophysical Journal. 822 (2), 112 (2016).
  18. Schwartz, J. C., Sekowski, C., Haggard, H. M., Pall ́e, E., Cowan, N. B. Inferring planetary obliquity using rotational and orbital photometry. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 457 (1), 926-938 (2016).
check_url/cn/60951?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Fan, S., Yung, Y. L. Surface Mapping of Earth-like Exoplanets using Single Point Light Curves. J. Vis. Exp. (159), e60951, doi:10.3791/60951 (2020).

View Video