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Enregistrement W3100249860 · doi:10.1051/0004-6361/201425018/pdf

Combining high-dispersion spectroscopy with high contrast imaging: Probing rocky planets around our nearest neighbors

2015· article· en· W3100249860 sur OpenAlexaboutno aff
I. A. G. Snellen, Remco de Kok, Jayne Birkby, Bernhard R. Brandl, Matteo Brogi, Christoph U. Keller, Matthew A. Kenworthy, H. Schwarz, R. Stuik

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésStarlightPlanetExoplanetPhysicsDispersion (optics)OpticsWavelengthSpectroscopyAdaptive opticsAstronomyAstrophysicsStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Ground-based high-dispersion (R ~ 100 000) spectroscopy (HDS) is proving to be a powerful technique with which to characterize extrasolar planets. The planet signal is distilled from the bright starlight, combining ral and time-differential filtering techniques. In parallel, high-contrast imaging (HCI) is developing rapidly, aimed at spatially separating the planet from the star. While HDS is limited by the overwhelming noise from the host star, HCI is limited by residual quasi-static speckles. Both techniques currently reach planet-star contrast limits down to ~10-5, albeit for very different types of planetary systems. Aims. In this work, we discuss a way to combine HDS and HCI (HDS+HCI). For a planet located at a resolvable angular distance from its host star, the starlight can be reduced up to several orders of magnitude using adaptive optics and/or coronography. In addition, the remaining starlight can be filtered out using high-dispersion spectroscopy, utilizing the significantly different (or Doppler shifted) high-dispersion spectra of the planet and star. In this way, HDS+HCI can in principle reach contrast limits of ~10-5 × 10-5, although in practice this will be limited by photon noise and/or sky-background. In contrast to current direct imaging techniques, such as Angular Differential Imaging and Spectral Differential Imaging, it will work well at small working angles and is much less sensitive to speckle noise. For the discovery of previously unknown planets HDS+HCI requires a high-contrast adaptive optics system combined with a high-dispersion R ~ 100 000 integral field spectrograph (IFS). This combination currently does not exist, but is planned for the European Extremely Large Telescope. Methods. We present simulations of HDS+HCI observations with the E-ELT, both probing thermal emission from a planet at infrared wavelengths, and starlight reflected off a planet atmosphere at optical wavelengths. For the infrared simulations we use the baseline parameters of the E-ELT and METIS instrument, with the latter combining extreme adaptive optics with an R = 100 000 IFS. We include realistic models of the adaptive optics performance and atmospheric transmission and emission. For the optical simulation we also assume R = 100 000 IFS with adaptive optics capabilities at the E-ELT. Results. One night of HDS+HCI observations with the E-ELT at 4.8 μm (Δλ = 0.07 μm) can detect a planet orbiting α Cen A with a radius of R = 1.5 Rearth and a twin-Earth thermal spectrum of Teq = 300 K at a signal-to-noise (S/N) of 5. In the optical, with a Strehl ratio performance of 0.3, reflected light from an Earth-size planet in the habitable zone of Proxima Centauri can be detected at a S/N of 10 in the same time frame. Recently, first HDS+HCI observations have shown the potential of this technique by determining the spin-rotation of the young massive exoplanet β Pictoris b. Conclusions. The exploration of the planetary systems of our neighbor stars is of great scientific and philosophical value. The HDS+HCI technique has the potential to detect and characterize temperate rocky planets in their habitable zones. Exoplanet scientists should not shy away from claiming a significant fraction of the future ELTs to make such observations possible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations241
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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