Language
Ранний выпуск науки об экзопланете WASP

Новости

ДомДом / Новости / Ранний выпуск науки об экзопланете WASP
search
СВЕЖИЕ НОВОСТИ

Jan 01, 2024

10 человек погибли в танцевальной студии Лос-Анджелеса в канун Лунного Нового года

Sep 08, 2023

10 вещей, которые нужно знать перед покупкой Mercedes 2022 года

Mar 24, 2023

19 лучших светодиодных масок для лица 2023 года

Apr 29, 2023

Обзор Ford Escape First Drive 2023 года: новая линия ST Line многое добавляет

Jul 31, 2023

Кавасаки Ниндзя ZX 2023 года

ОТПРАВИТЬ ЗАПРОС
ПРЕДСТАВЛЯТЬ НА РАССМОТРЕНИЕ

May 12, 2023

Ранний выпуск науки об экзопланете WASP

Природа том 614, стр.

Nature, том 614, страницы 670–675 (2023 г.) Процитировать эту статью

4559 Доступов

8 цитат

20 Альтметрика

Подробности о метриках

Экзопланета массы Сатурна WASP-39b была объектом обширных усилий по определению свойств ее атмосферы с помощью трансмиссионной спектроскопии1,2,3,4. Однако этим усилиям препятствовало моделирование отклонений между составом и свойствами облаков, вызванное ограниченным качеством данных5,6,7,8,9. Здесь мы представляем спектр пропускания WASP-39b, полученный с использованием режима безщелевой спектроскопии одного объекта (SOSS) прибора для формирования изображения в ближнем инфракрасном диапазоне и безщелевого спектрографа (NIRISS) на JWST. Этот спектр охватывает длину волны 0,6–2,8 мкм и показывает несколько полос поглощения воды, дублет калиевого резонанса и признаки облаков. Точность и широкий охват длин волн NIRISS/SOSS позволяют нам преодолеть расхождения между свойствами облаков и составом атмосферы WASP-39b, способствуя повышению содержания тяжелых элементов («металличности») примерно в 10–30 раз по сравнению с солнечным значением, Подсолнечное соотношение углерода и кислорода (C/O) и солнечное и суперсолнечное соотношение калия и кислорода (K/O). Наблюдения также лучше всего объясняются зависящими от длины волны несерыми облаками с неоднородным покрытием терминатора планеты.

Мы наблюдали транзит WASP-39 b с помощью NIRISS10 на JWST в рамках научной программы раннего выпуска сообщества транзитной экзопланеты11,12. Наши наблюдения продолжались 8,2 часа, начиная с 20:45 UTC 26 июля 2022 года, охватывая 2,8-часовой транзит, а также 3,0 часа до и 2,4 часа после прохождения, чтобы установить базовую линию потока. Данные снимались в режиме SOSS, который одновременно охватывает диапазон длин волн от 0,6 до 2,8 мкм в двух спектральных порядках на одном и том же детекторе. Порядок 1 содержит спектральный диапазон от 0,6 до 2,8 мкм при средней разрешающей способности R ≣ λ/Δλ = 700, тогда как порядок 2 обеспечивает спектральный диапазон 0,6–1,4 мкм при средней разрешающей способности R = 1400. В режиме SOSS спектры распределяются по более чем 20 пикселям в направлении поперечной дисперсии с помощью цилиндрической дефокусирующей линзы (см. рис. 1 расширенных данных), что позволяет увеличить время интегрирования и уменьшить влияние различий на уровне пикселей. в отклике детектора. Однако эта дефокусировка приводит к физическому перекрытию обоих порядков детектора. Наблюдение временных рядов состояло из 537 интеграций по 49,4 с (девять групп на интеграцию), что соответствует рабочему циклу 89%.

Мы извлекли звездные спектры из наблюдений временных рядов, используя шесть различных конвейеров, чтобы проверить влияние различий в отслеживании спектрального порядка, коррекции шума 1/f, удалении фона и методологии извлечения спектра (см. Методы и расширенные данные на рисунках 2 и 3). . Мы создали спектрофотометрические кривые блеска для каждого трубопровода (рис. 1) и суммировали данные для создания кривых белого света для каждого спектрального порядка (расширенные данные, рис. 4). Спектрофотометрические кривые и кривые белого света в основном лишены инструментальной систематики, за исключением линейного тренда с постоянной скоростью во времени и экспоненциального линейного эффекта в течение первых 15 минут временного ряда. Подобранные глубины транзита были объединены в 80 спектральных изменений длины волны в порядке 1 и 20 в порядке 2 для создания спектров пропускания при R ≈ 300. Спектры из конвейеров nirHiss, Supreme-SPOON и транзитной спектроскопии представлены на рис. 2. Мы находим результаты между конвейерами согласуются, причем полученные спектры также согласуются с предыдущими наблюдениями космического телескопа Хаббла (HST) (см. также рис. 5 расширенных данных).

Модель транзита экзопланеты (сплошная линия) была подогнана к каждой кривой блеска с помощью chromatic_fitting с использованием квадратичного закона потемнения к краю. Коэффициенты затемнения к краю, отношение радиусов планеты к звезде (Rp/R*) и внетранзитный поток варьировались в каждом канале длин волн, тогда как все остальные параметры были фиксированными. Остатки наиболее подходящих моделей показаны для каждой кривой блеска. Диапазон длин волн для каждого канала обозначен на панели a, тогда как разброс в остатках в частях на миллион (ppm) обозначен на панели b. Мы рассчитываем ppm как стандартное отклонение внетранзитных остатков. В скобках мы указываем соотношение прогнозируемого фотонного шума для каждого интервала. Сокращения взяты из процедур nirHiss и chromatic_fitting, описанных в разделе «Методы». Мы определяем наши ошибки как неопределенности 1σ, извлеченные из звездных спектров. (https://github.com/afeinstein20/wasp39b_niriss_paper/blob/main/scripts/figure1.py).

30σ detection of the molecule (see Methods). Similarly, the potassium doublet at 0.768 μm is detected in the data at 6.8σ. Signatures of CO and/or CO2 are identified because of their contribution to the spectrum past 2.3 μm. We find a 3.6σ significance model preference for CO and no significant preference for CO2 (see Methods)./p> 2 μm data; the high-metallicity models (M/H > 2) expect larger transit depths than that seen in the data. The same reference model is plotted as a thick black line in both panels. We define our errors as the 1σ uncertainties extracted from the 16th and 84th percentiles of the transit depths fit from each pipeline. (https://github.com/afeinstein20/wasp39b_niriss_paper/blob/main/scripts/figure4.py)./p>2 μm; see Figs. 3 and 4b). The preferred range of metallicities provides the best fit to the shape and size of the muted water-vapour features shortward of 2 μm in combination with the larger water and CO/CO2 feature longward of 2 μm, regardless of the assumed cloud treatment in our models./p>1.5σ, which includes the zeroth-order sources. For photutils.Background2D, we used a filter size of (3, 2) pixels and a box size of (2, 2) pixels. Once the background is removed from the median F277W frame, we apply a Gaussian filter with a width of 2 to smooth out any further small-scale background noise. To apply the median F277W frame to the stage 2 science integrations, we scaled it to two isolated zeroth-order sources in the science integrations at x1 ∈ [900, 1,100], y1 ∈ [150, 250] and x2 ∈ [1,800, 2,000], y2 ∈ [150, 250]. We applied the average scaling to all integrations. We found the average F277W background scaling to be 2.81. We apply the scaled background frame to each time-series observation integration./p> 4 using this method. We interpolate over any further bad pixels by taking the median value of the two surrounding pixels along the column. We extract the spectra using a box-extraction routine and ignore any contaminants from overlapping orders or from any potential background orders. We use a box diameter of 24 pixels for both orders 1 and 2./p>5σ outliers in the resulting spectra are then identified and clipped. At present, supreme-SPOON does not explicitly treat contamination from zeroth orders of background stars that intersect the trace./p>0.001 in the jwst_niriss_spectrace_0023.fits, provided by the JWST CRDS) and a column-based 1 × median absolute deviation filter to find the illuminated pixels. Then, we calculated the column-based median of the image—using only the unilluminated pixels—and subtracted it from the image. Finally, we calculated the column-based median of the IMFD (Image-MedianFrame Difference)—using only the unilluminated pixels—and subtracted it from the image. This process is not efficient in subtracting 100% of the background contamination, which was removed during the last analysis step (spectrum decontamination)./p>2 μm, as the spectra at these wavelengths are more sensitive to the treatment of cloud properties (see next subsection for details). The best-fit spectra from PICASO, ATMO and PHOENIX indicate atmospheric metallicities of M/H = 1.7, 1.0 and 2.0, respectively. These models also consistently indicate that the C/O ratio is between 0.229 and 0.389, corresponding to the lowest C/O ratio grid point in each grid (see the main text for why models prefer lower C/O ratios). Thus, the super-solar metallicity and sub-solar C/O ratio of WASP-39b are consistent across the different model interpretations of the NIRISS/SOSS transmission spectrum./p>30σ, K at 6.8σ and CO at 3.6σ, but no notable detections of Na, CH4, CO2, HCN and H2S. The best-fit metallicity across all models is about 10–30 times solar, the best fit K/O ratio 1–2 times solar and C/O ratio 0.2. Taking the average and standard deviation of the best-fit results for all 20 runs (that is, five models on four data resolutions), we find an average M/H = 19 times solar with a standard deviation of 5 times solar and an average K/O ratio 1.5 times solar with a standard deviation of 0.26 times solar./p>

 0.85 μm, which is where the order overlap region begins. Across all pipelines, the shape of the spectra, as well as overall absorption features, cosmic-ray-removal techniques and noise levels are consistent. (https://github.com/afeinstein20/wasp39b_niriss_paper/blob/main/scripts/edfigure3.py)./p>