Investigating stellar activity through eight years of Sun-as-a-star observations
Notice bibliographique
Résumé
Stellar magnetic activity induces both distortions and Doppler-shifts in the absorption line profiles of Sun-like stars. Those effects produce apparent radial velocity (RV) signals which greatly hamper the search for potentially habitable, Earth-like planets. In this work, we investigate these distortions in the Sun using cross-correlation functions (CCFs), derived from intensive monitoring with the high-precision spectrograph HARPS-N. We show that the RV signal arising from line-shape variations on time-scales associated with the solar rotation and activity cycle can be robustly extracted from the data, reducing the RV dispersion by half. Once these have been corrected, activity-induced Doppler-shifts remain, that are modulated at the solar rotation period, and that are most effectively modelled in the time domain, using Gaussian Processes (GPs). Planet signatures are still best retrieved with multi-dimensonal GPs, when activity is jointly modelled from the raw RVs and indicators of the line width or of the Ca II H and K emission. After GP modelling, the residual RVs exhibit a dispersion of 0.6-0.8 m/s, likely to be dominated by signals induced by super-granulation. Finally, we find that the statistical properties of the RVs evolve significantly over time, and that this evolution is primarily driven by sunspots, which control the smoothness of the signal. Such evolution, which reduces the sensitivity to long-period planet signatures, is no longer seen in the activity-induced Doppler-shifts, which is promising for long term RV monitoring surveys such as the Terra Hunting Experiment or the PLATO follow-up campaign.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».