Mapeo de superficie de exoplanetas similares a la Tierra mediante curvas de luz de un solo punto
Summary
El protocolo extrae información de curvas de luz de exoplanetas y construye sus mapas de superficie. Utiliza curvas de luz de la Tierra, que sirve como un exoplaneta proxy, para demostrar el enfoque.
Abstract
La resolución espacial de las características del exoplaneta a partir de observaciones de un solo punto es esencial para evaluar la habitabilidad potencial de los exoplanetas. El objetivo final de este protocolo es determinar si estos mundos planetarios albergan características geológicas y/o sistemas climáticos. Presentamos un método para extraer información de curvas de luz de punto único de longitud de onda múltiple y recuperar mapas de superficie. Utiliza la descomposición de valores singulares (SVD) para separar las fuentes que contribuyen a las variaciones de la curva de la luz e infieren la existencia de sistemas climáticos parcialmente nublados. Mediante el análisis de las series temporales obtenidas a partir de SVD, las atribuciones físicas de los componentes principales (PC) podrían deducirse sin suposiciones de ninguna propiedad espectral. Al combinar con la geometría de visualización, es posible reconstruir mapas de superficie si se encuentra que uno de los equipos contiene información de superficie. La degeneración originada a partir de la convolución de la geometría de píxeles y la información del espectro determina la calidad de los mapas de superficie reconstruidos, lo que requiere la introducción de la regularización. Con el propósito de demostrar el protocolo, se analizan las curvas de luz de longitud de onda múltiple de la Tierra, que sirve como un exoplaneta proxy. La comparación entre los resultados y la verdad del terreno se presenta para mostrar el rendimiento y la limitación del protocolo. Este trabajo proporciona un punto de referencia para la generalización futura de aplicaciones de exoplanetas.
Introduction
Identificar mundos habitables es uno de los objetivos finales en astrobiología1. Desde la primera detección2, se han confirmado más de 4000 exoplanetas hasta la fecha3 con una serie de análogos de la Tierra (por ejemplo, TRAPPIST-1e)4. Estos planetas tienen propiedades orbitales y planetarias similares a las de la Tierra, y por lo tanto son potencialmente habitables. Evaluar su habitabilidad a partir de observaciones limitadas es esencial en este contexto. Sobre la base del conocimiento de la vida en la Tierra, los sistemas geológicos y climáticos son fundamentales para la habitabilidad, que por lo tanto puede servir como biofirmas. En principio, las características de estos sistemas podrían observarse a distancia incluso cuando un planeta no podía resolverse espacialmente mejor que un solo punto. En este caso, la identificación de características geológicas y sistemas climáticos a partir de curvas de luz de un solo punto es esencial a la hora de evaluar la habitabilidad de los exoplanetas. El mapeo superficial de estos exoplanetas se vuelve urgente.
A pesar de la convolución entre la geometría de visualización y las entidades espectrales, la información de la superficie de un exoplaneta está contenida en sus curvas de luz de un solo punto resueltas en el tiempo, que se pueden obtener a distancia y derivarse con observaciones suficientes. Sin embargo, el mapeo de superficie bidimensional (2D) de exoplanetas potencialmente habitables similares a la Tierra es un desafío debido a la influencia de las nubes. Los métodos de recuperación de mapas 2D han sido desarrollados y probados utilizando curvas de luz simuladas y espectros conocidos5,6,7,8, pero no se han aplicado a observaciones reales. Además, en los análisis de observaciones de exoplanetas ahora y en un futuro próximo, las suposiciones de espectros característicos pueden ser controvertidas cuando las composiciones de la superficie planetaria no están bien restringidas.
En este artículo, demostramos una técnica de mapeo de superficies para exoplanetas similares a la Tierra. Utilizamos SVD para evaluar y separar información de diferentes fuentes que está contenida en curvas de luz de longitud de onda múltiple sin suposiciones de ningún espectro específico. En combinación con la geometría de visualización, presentamos la reconstrucción de mapas de superficie utilizando información de superficie oportunamente resuelta pero espacialmente enrevesada. Con el fin de demostrar este método, se analizan las observaciones de punto único de longitud de onda multidesámica de dos años de la Tierra obtenidas por el Observatorio del Clima del Espacio Profundo/Cámara de Imágenes Policromáticas de la Tierra (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html). Usamos la Tierra como un exoplaneta proxy para evaluar este método porque las observaciones disponibles actualmente de exoplanetas no son suficientes. Adjuntamos el código con el papel como ejemplo. Se desarrolla bajo python 3.7 con paquetes de anaconda y healpy, pero las matemáticas del protocolo también se pueden hacer en otros entornos de programación (por ejemplo, IDL o MATLAB).
Protocol
Representative Results
Discussion
Un requisito crítico del protocolo es la viabilidad de extraer información de superficie de curvas de luz, que depende de la cobertura de la nube. En el paso 3.5.1, los valores relativos de los PC pueden ser diferentes entre los exoplanetas. En el caso de la Tierra, los dos primeros PC dominan las variaciones de la curva de luz, y corresponden a las nubes y la superficie independientes de la superficie (Fan et al. 2019)13. Tienen valores singulares comparables para que la información de la supe…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Este trabajo fue apoyado en parte por el Laboratorio de Propulsión a Chorro, Instituto de Tecnología de California, bajo contrato con la NASA. YLY reconoce el apoyo del Laboratorio Planetario Virtual de la Universidad de Washington.
Materials
| Python 3.7 with anaconda and healpy packages | Other programming environments (e.g., IDL or MATLAB) also work. |
References
- Schwieterman, E. W., et al. Exoplanet Biosignatures: A Review of Remotely Detectable Signs of Life. Astrobiology. 18 (6), 663-708 (2018).
- Campbell, B., Walker, G. A. H., Yang, S. A Search for Substellar Companions to Solar-type Stars. The Astrophysical Journal. 331, 902 (1988).
- NASA. . NASA Exoplanet Archive (2019) Confirmed Planets Table. , (2019).
- Gillon, M., et al. Seven temperate terrestrial planets around the nearby ultracool dwarf star TRAPPIST-1. Nature. 542 (7642), 456-460 (2017).
- Kawahara, H., Fujii, Y. Global Mapping of Earth-like Exoplanets from Scattered Light Curves. The Astrophysical Journal. 720 (2), 1333 (2010).
- 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).
- Cowan, N. B., Fujii, Y. Mapping Exoplanets. Handbook of Exoplanets. , (2018).
- 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).
- Lomb, N. R. Least-Squares Frequency Analysis of Unequally Spaced Data. Astrophysics and Space Science. 39 (2), 447 (1976).
- 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).
- 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).
- 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).
- Fan, S., et al. Earth as an Exoplanet: A Two-dimensional Alien Map. The Astrophysical Journal Letters. 882 (1), 1 (2019).
- Cowan, N. B., Strait, T. E. Determining Reflectance Spectra of Surfaces and Clouds on Exoplanets. The Astrophysical Journal Letters. 765 (1), 17 (2013).
- 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).
- 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).
- Kawahara, H. Frequency Modulation of Directly Imaged Exoplanets: Geometric Effect as a Probe of Planetary Obliquity. The Astrophysical Journal. 822 (2), 112 (2016).
- 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).
