Summary

Overfladekortlægning af jordlignende Exoplaneter ved hjælp af enkeltpunktslyskurver

Published: May 10, 2020
doi:

Summary

Protokollen udtrækker oplysninger fra lyskurver af exoplaneter og konstruerer deres overfladekort. Det bruger lys kurver af Jorden, der tjener som en proxy exoplanet, at demonstrere den tilgang.

Abstract

Rumligt løse exoplanet funktioner fra enkelt-punkt observationer er afgørende for at vurdere den potentielle beboelighed af exoplaneter. Det endelige mål med denne protokol er at afgøre, om disse planetariske verdener havnen geologiske træk og / eller klimasystemer. Vi præsenterer en metode til at udtrække oplysninger fra flerbølgelængde single-point lys kurver og hente overflade kort. Det bruger ental værdi nedbrydning (SVD) til at adskille kilder, der bidrager til lys kurve variationer og udlede eksistensen af delvist overskyet klimasystemer. Gennem en analyse af tidsserierne fra SVD kan fysiske tilskrivninger af hovedkomponenter (pc’er) udledes uden antagelser om spektrale egenskaber. Ved at kombinere med visningsgeometri er det muligt at rekonstruere overfladekort, hvis en af pc’erne viser sig at indeholde overfladeoplysninger. Degeneracy stammer fra sammenvaskning af pixel geometri og spektrum oplysninger bestemmer kvaliteten af rekonstruerede overflade kort, som kræver indførelse af legalisering. Med henblik på at demonstrere protokollen analyseres jordens flerbølgelængdelyskurver, der fungerer som en proxy exoplanet. Sammenligning mellem resultaterne og jorden sandheden præsenteres for at vise udførelsen og begrænsningen af protokollen. Dette arbejde er et benchmark for fremtidig generalisering af exoplanet applikationer.

Introduction

Identifikation beboelige verdener er et af de ultimative mål iastrobiologi 1. Siden den førsteafsløring 2er mere end 4000 exoplaneter blevet bekræftet til dato3 med en række jordanalogier (f.eks. Disse planeter har orbital og planetariske egenskaber svarende til jordens, og derfor er potentielt beboelige. Det er i den forbindelse vigtigt at evaluere deres beboelighed ud fra begrænsede observationer. Baseret på viden om livet på Jorden er geologiske systemer og klimasystemer afgørende for beboeligheden, som derfor kan tjene som biosignaturer. I princippet kunne funktionerne i disse systemer observeres på afstand, selv når en planet ikke kunne løses rumligt bedre end et enkelt punkt. I dette tilfælde er det vigtigt at identificere geologiske træk og klimasystemer fra enkeltpunktslyskurver ved vurderingen af exoplanets beboelighed. Overflade kortlægning af disse exoplaneter bliver presserende.

På trods af sammenkædning mellem visning geometri og spektrale funktioner, oplysninger om en exoplanet overflade er indeholdt i sin tid-løst enkeltpunkt lys kurver, som kan fås fra en afstand, og udledes med tilstrækkelige observationer. Men to-dimensionelle (2D) overflade kortlægning af potentielt beboelige Jord-lignende exoplaneter er udfordrende på grund af indflydelse af skyer. Metoder til at hente 2D-kort er blevet udviklet og testet ved hjælp af simulerede lyskurver og kendte spektre5,6,7,8, men de er ikke blevet anvendt til reelle observationer. Desuden kan antagelser om karakteristiske spektre i analyserne af exoplanetobservationer nu og i den nærmeste fremtid være kontroversielle, når de planetariske overfladesammensætninger ikke er velbegrænsede.

I dette papir demonstrerer vi en overfladekortlægningsteknik til jordlignende exoplaneter. Vi bruger SVD til at evaluere og adskille oplysninger fra forskellige kilder, der er indeholdt i flerbølgelængde lys kurver uden antagelser af nogen specifik spektre. Kombineret med visning geometri, præsenterer vi genopbygningen af overflade kort ved hjælp af rettidig løst, men rumligt indviklede overflade oplysninger. Med henblik på at demonstrere denne metode analyseres toårige flerbølgelængder af jordens enkeltpunktsobservationer, der er opnået ved Deep Space Climate Observatory/Earth Polychromatic Imaging Camera (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html). Vi bruger Jorden som en proxy exoplanet til at vurdere denne metode, fordi øjeblikket tilgængelige observationer af exoplaneter ikke er tilstrækkelige. Vi vedhæfter koden med papiret som et eksempel. Det er udviklet under Python 3,7 med anaconda og healpy pakker, men matematikken i protokollen kan også ske i andre programmering miljøer (f.eks IDL eller MATLAB).

Protocol

1. Opsætning af programmering Konfigurer programmeringsmiljøet for den vedhæftede kode. En computer med Linux-operativsystem er påkrævet, da healpy-pakken ikke er tilgængelig på Windows. Koden er ikke beregningsmæssigt dyrt, så en normal personlig computer kan håndtere protokollen. Følg instruktionen (https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/) for at installere Anaconda med Python 3.7 på systemet, og brug derefter følgende kommandoer i terminalen til at konfigurere programmeringsm…

Representative Results

Vi bruger multi-bølgelængde single-point lys kurver af Jorden til at demonstrere protokollen, og sammenligne resultaterne med jorden sandheden at vurdere kvaliteten af overflade kortlægning. Observation anvendes her er opnået ved DSCOVR / EPIC, som er en satellit placeret i nærheden af den første Lagrangian punkt (L1) mellem Jorden og Solen tager billeder på ti bølgelængder af solbeskinnede ansigt Af Jorden. To år (2016 og 2017) af observationer bruges til denne demonstration, som er de samme som i Jiang et al….

Discussion

Et afgørende krav i protokollen er muligheden for at udtrække overfladeoplysninger fra lyskurver, som afhænger af skydækningen. I trin 3.5.1 kan pc’ernes relative værdier være forskellige blandt exoplaneter. For Jordens tilfælde dominerer de to første pc’er lyskurvevariationerne og svarer til overfladeafhængige skyer og overflade (Fan et al. 2019)13. De har sammenlignelige entalsværdier, således at overfladeoplysningerne kan adskilles efter trin 3.5.2 og 3.5.3. For en fremtidig observat…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Dette arbejde blev delvist støttet af Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, på kontrakt med NASA. YLY anerkende støtte fra Virtual Planetary Laboratory ved University of Washington.

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/kr/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