Characterizing and Mitigating the Impact of Telluric Absorption in Precise Radial Velocities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precise radial velocity (PRV) surveys are important for the search for Earth analogs around nearby bright stars, which induce a small stellar reflex motion with an RV amplitude of ∼10 cm s −1 . Detecting such a small RV signal poses challenges to instrumentation, data analysis, and the precision of astrophysical models to mitigate stellar jitter. In this work, we investigate an important component in the PRV error budget—the spectral contamination from the Earth’s atmosphere (tellurics). We characterize the effects of telluric absorption on the RV precision and quantify its contribution to the RV error budget over time and across a wavelength range of 350 nm–2.5 μ m. We use simulated solar spectra with telluric contamination injected, and we extract the RVs using two commonly adopted algorithms: dividing out a telluric model before performing cross-correlation or forward modeling the observed spectrum incorporating a telluric model. We assume various degrees of cleanness in removing the tellurics. We conclude that the RV errors caused by telluric absorption can be suppressed to close to or even below 1–10 cm s −1 in the blue optical region. At red through near-infrared wavelengths, however, the residuals of tellurics can induce an RV error on the meter-per-second level even under the most favorable assumptions for telluric removal, leading to significant systematic noise in the RV time series and periodograms. If the red-optical or near-infrared becomes critical in the mitigation of stellar activity, systematic errors from tellurics can be eliminated with a space mission such as EarthFinder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».