Este protocolo pode ser usado para resolver espacialmente características de exoplanetas a partir de observações de ponto único e é essencial para avaliar a potencial habitabilidade de exoplanetas. Esta técnica pode ser usada para reconstruir mapas de superfície bidimensionais de exoplanetas semelhantes à Terra. E esta é a primeira técnica a ser testada com observações reais usando a Terra como proxy.
A matemática desta técnica é simples e pode ser facilmente ajustada para outras observações. Não é preciso seguir rigorosamente os scripts de codificação. A demonstração visual dessa técnica é importante porque uma imagem vale mil palavras.
Depois de configurar o ambiente de programação para o código anexado, digite o comando para instalar o Anaconda com Python 3.7 no sistema. Depois de configurar o ambiente de programação, obtenha curvas de luz de vários comprimentos de onda, visualize a geometria a partir das observações e execute a série de tempo de enredo. py comando para visualizar os dados e verificar suas qualidades.
Em seguida, digite o comando para gerar uma figura de geometria. Para extrair as informações da superfície da curva de luz, execute a normalização. py comando.
A saída é salva na curva de luz normalizada.csv. Digite o comando para visualizar as curvas de luz normalizadas. Uma figura de curva de luz normalizada será criada.
Entre no comando para decompor as curvas de luz normalizadas. As séries temporências resultantes, valores singulares e componentes principais serão salvos nos arquivos de saída apropriados no formato csv. Use os comandos para visualizar o resultado de decomposição de valor singular.
Serão geradas figuras para os valores singulares e componentes principais. Analise as contribuições e a série temporal correspondente dos componentes principais para determinar aquele que contém informações superficiais e comparar os valores singulares na diagonal da matriz de valores singulares. Espera-se que um exoplaneta parcialmente nublado com a Terra tenha dois valores singulares dominantes comparáveis.
Para confirmar a seleção do componente principal, digite o comando para obter o espectro de potência da série temporal de cada componente principal. O espectro de energia será salvo em periodograma.csv. Digite o comando para visualizar os periodogramas e confirmar a seleção do componente principal.
Uma figura de periodograma será gerada. O código de plotagem atual adiciona linhas tracejadas que representam os ciclos anual, semanual, diurno e meio-dia para referência. Selecione o componente principal que contém as informações de superfície e suas séries temporizadas correspondentes.
Para construir um mapa de superfície planetária, use o comando aleatório HEALPix para visualizar o método de pixelação. Uma figura aleatória HEALPix será criada. O parâmetro n subsidiar na linha 17 pode ser alterado para diferentes resoluções.
Para determinar o peso de cada pixel, digite o comando. A saída será salva como w. npz devido ao seu tamanho.
Chang o valor de subsídio n na linha 23 conforme apropriado para as outras resoluções do mapa recuperado. Use o peso da trama. py comando para visualizar o peso.
Uma série de figuras serão criadas na pasta de peso. A fusão das figuras permitirá ilustrar como o peso de cada pixel muda com o tempo. Use a regressão linear.
py comando para resolver o problema de regressão linear. O resultado dos valores dos pixels será salvo no valor do pixel. arquivo csv.
O valor da Lambda na linha 16 pode ser alterado para diferentes pontos fortes de regularização conforme apropriado. Em seguida, execute o mapa da trama. py comando para construir os mapas recuperados usando diferentes parâmetros de regularização.
Três mapas serão gerados. A relação entre os índices de pixels e suas localizações em cada mapa está descrita no documento HEALPix. Para calcular a matriz de covariância de cada pixel, execute a covariância.
py comando. O resultado será salvo em covariância. npz devido ao seu tamanho.
Para visualizar a matriz de covariância e mapear a incerteza para o mapa recuperado, execute a covariância da trama. py comando. Uma covariância e uma figura de incerteza serão criadas.
Aqui, amostras de observações de vários comprimentos de onda da Terra em 927 tempo universal coordenado, 8 de fevereiro de 2017 são mostradas. Aqui, a série temporal dos dois componentes principais dominantes das curvas de luz de comprimento de onda multi-ondas pode ser observada. A série temporal do segundo componente principal demonstra uma morfologia mais regular com uma variação diária aproximadamente constante e um ciclo diurno mais forte em seu espectro de energia do que o primeiro componente principal.
Um mapa de superfície deste exoplaneta proxy que consiste no valor do segundo componente principal em cada pixel pode então ser construído. Comparado com a verdade terrestre da Terra, o mapa reconstruído recupera todos os principais continentes depois de separar as informações da superfície das nuvens. Os resultados para o Hemisfério Sul são piores do que os observados para o Hemisfério Norte devido à cobertura de nuvens sobre os oceanos do Sul.
A incerteza de cada valor de pixel está na ordem de 10% disso no mapa recuperado, sugerindo uma boa qualidade do mapeamento de superfície e um resultado positivo. O requisito crítico para aplicar este protocolo a uma análise futura é confirmar que as informações de superfície podem ser extraídas de curvas de luz. Essa técnica serve como referência no mapeamento superficial de exoplanetas e pode ser melhorada com outras descompensação e os métodos de regularização para novas observações.
