Este protocolo se puede utilizar para resolver espacialmente las entidades de exoplanetas a partir de observaciones de un solo punto y es esencial para evaluar la habitabilidad potencial de los exoplanetas. Esta técnica se puede utilizar para reconstruir mapas de superficie bidimensionales de exoplanetas similares a la Tierra. Y esta es la primera técnica que se está probando con observaciones reales usando la Tierra como apoderado.
Las matemáticas de esta técnica son sencillas y se pueden ajustar fácilmente para otras observaciones. No es necesario seguir estrictamente los scripts de codificación. La demostración visual de esta técnica es importante porque una imagen vale más que mil palabras.
Después de configurar el entorno de programación para el código adjunto, escriba el comando para instalar Anaconda con Python 3.7 en el sistema. Después de configurar el entorno de programación, obtenga curvas de luz de longitud de onda múltiple, vea la geometría de las observaciones y ejecute la serie temporal de trazado. py comando para visualizar los datos y comprobar sus cualidades.
A continuación, introduzca el comando para generar una figura de geometría. Para extraer la información de la superficie de curva de luz, ejecute la normalización. comando py.
La salida se guarda en curva de luz normalizada.csv. Introduzca el comando para visualizar las curvas de luz normalizadas. Se creará una figura de curva de luz normalizada.
Introduzca el comando para descomponer las curvas de luz normalizadas. Las series temporales resultantes, los valores singulares y los componentes principales se guardarán en los archivos de salida adecuados en formato csv. Utilice los comandos para visualizar el resultado de descomposición de valor singular.
Se generarán figuras para los valores singulares y los componentes principales. Analice las contribuciones y las series temporales correspondientes de los componentes principales para determinar el que contiene información de superficie y comparar los valores singulares en la diagonal de la matriz de valores singulares. Se espera que un exoplaneta parcialmente nublado similar a la Tierra tenga dos valores singulares dominantes comparables.
Para confirmar la selección del componente principal, introduzca el comando para obtener los espectros de potencia de la serie temporal de cada componente principal. Los espectros de potencia se guardarán en periodograma.csv. Introduzca el comando para visualizar los periodogramas y confirmar la selección del componente principal.
Se generará una figura de periodograma. El código de trazado actual agrega líneas discontinuas que representan los ciclos anuales, semestrales, diurnos y semi diarios como referencia. Seleccione el componente principal que contiene la información de superficie y su serie temporal correspondiente.
Para construir un mapa de superficie planetaria, utilice el comando aleatorio HEALPix para visualizar el método de pixelación. Se creará una figura aleatoria HEALPix. El parámetro n subside en la línea 17 se puede cambiar para diferentes resoluciones.
Para determinar el peso de cada píxel, escriba el comando. La salida se guardará como w. npz debido a su tamaño.
Chang el valor n del subside en la línea 23 según corresponda para las otras resoluciones del mapa recuperado. Utilice el peso de la gráfica. py para visualizar el peso.
Se creará una serie de cifras en la carpeta de peso. La fusión de las figuras permitirá ilustrar cómo cambia el peso de cada píxel con el tiempo. Utilice la regresión lineal.
comando py para resolver el problema de regresión lineal. El resultado de los valores de píxel se guardará en el valor de píxel. csv.
El valor de Lambda en la línea 16 se puede cambiar para diferentes puntos fuertes de regularización según corresponda. A continuación, ejecute el mapa de trazado. py para construir los mapas recuperados utilizando diferentes parámetros de regularización.
Se generarán tres mapas. La relación entre los índices de píxeles y sus ubicaciones en cada mapa se describe en el documento HEALPix. Para calcular la matriz de covarianza de cada píxel, ejecute la covarianza.
comando py. El resultado se guardará en covarianza. npz debido a su tamaño.
Para visualizar la matriz de covarianza y asignar la incertidumbre al mapa recuperado, ejecute la covarianza del trazado. comando py. Se creará una covarianza y una figura de incertidumbre.
Aquí, se muestran las observaciones de múltiples longitudes de onda de la Tierra en 927 hora universal coordinada, 8 de febrero de 2017. Aquí, se puede observar la serie temporal de los dos componentes principales dominantes de las curvas de luz de longitud de onda múltiple. La serie temporal para el segundo componente principal demuestra una morfología más regular con una variación diaria aproximadamente constante y un ciclo diurno más fuerte en su espectro de potencia que el primer componente principal.
A continuación, se puede construir un mapa de superficie de este exoplaneta proxy que consta del valor del segundo componente principal en cada píxel. En comparación con la verdad del suelo de la Tierra, el mapa reconstruido recupera todos los continentes principales después de separar la información de la superficie de las nubes. Los resultados para el hemisferio sur son peores que los observados para el hemisferio norte debido a la cobertura de nubes sobre los océanos del sur.
La incertidumbre de cada valor de píxel está en el orden del 10% de la del mapa recuperado, lo que sugiere una buena calidad de la asignación de superficie y un resultado positivo. El requisito crítico para aplicar este protocolo a un análisis futuro es confirmar que la información de la superficie se puede extraer de las curvas de luz. Esta técnica sirve como punto de referencia en el mapeo de superficie de exoplanetas y puede mejorarse con otros métodos de descompensación y regularización para nuevas observaciones.
