High-resolution cross-correlation transmission spectroscopy with GIANO-B

Abstract

Desde que los primeros exoplanetas fueron descubiertos, hemos intentado llegar cada vez más lejos. Los primeros planetas descubiertos fueron los Júpiters calientes, planetas del tamaño del orden de Júpiters que tienen un periodo de rotación más cortos que Mercurio. Estos nos ayudaron a aclarar modelos de formación de sistemas planetarios y a entender el funcionamiento de las atmósferas de los gigantes gaseosos. Debido a los procesos de formación de estos planetas y a su cercanía a sus estrellas centrales, lo que se espera de sus atmósferas es que estén dominadas por metales y que todas las moléculas complejas que pudieran formarlas estén disociadas debido a las altas temperaturas. Normalmente, el estudio y análisis de estos planetas giran alrededor de buscar elementos como helio, hierro, carbono, magnesio, etc. Debido que estas especies dominan en opacidad en el rango del óptico. Cuando se comprendieron mejor estas atmósferas, empezaros a realizarse estudios de baja resolución en los que se buscaba ver el efecto que sufría la luz de las estrellas anfitrionas al ser filtrada por los Júpiters calientes durante los tránsitos. Debido a que eran métodos de baja resolución los estudios se limitaban a los metales mencionados con anterioridad, principalmente, helio. En los últimos años, se han implementado procesos de alta resolución para comprobar la existencia de moléculas complejas u otros metales en este tipo de atmósferas. En mi caso, apliqué "crosscorrelation", método presentado por primera vez en Snellen et al. [2010] y que se basa en el método de correlación cruzada que es una medida de la similitud entre dos señales, frecuentemente usada para encontrar características relevantes. Mis dos principales objetivos son adaptar el código empleado por la Dra. M. Stangret en Stangret et al. [2020, 2021, 2022], para datos del HARPS-N a observaciones de GIANO-B y aplicar dicho código a planetas que aún no han sido analizados en este rango espectral, en busca de moléculas complejas características del rango infrarrojo cercano como agua, metano, monóxido de carbono, dióxido de carbono, hidruro de hierro y ácido cianhídrico. Mis datos fueron obtenidos de observaciones realizadas mediante "nodding" con la configuración ABAB. A partir de estas, mis colaboradores del INAF, Mario Basilicatta y Paolo Giacobbe, usando GOFIO y GUIbrush, han calibrado los datos en longitud de onda; han obtenido gráficas de la evolución de la señal-ruido y del desviamiento de cada orden en base al "nodding"; han alineado los espectros; y han calculado los principales parámetros necesarios para la aplicación de la "cross-correlation", tales como la semi-amplitud de velocidad, Kp, radio del planeta, velocidad sistemática, etc. Tras esto, me he encargado de seleccionar los órdenes útiles para cada espectro, dejando fuera aquellos que habían sufrido un gran desplazamiento durante el "nodding" y los que estaban completamente saturados por la absorción telúrica; enmascarar los píxeles problemáticos, los píxeles caliente, valores que se desvían más de 5σ y los fríos, pixeles que toman valores negativos debido al procedimiento por el cual mis colaboradores han extraído los "flats"; y normalizar los espectros, usando un método que se basa en dividir cada orden de cada espectro en 50 trozos y de cada trozo seleccionar los 50 valores más altos para crear un polinomio que se ajuste a esos valores, de forma que al dividir el espectro de cada orden por ese polinomio, este quede perfectamente normalizado. Una vez nuestros espectros estaban propiamente reducidos, he aplicado el método SYSREM, un método de tipo ACP que compara la varianza de los valores de una matriz de forma que elimina las señales correlacionadas de múltiples series de tiempo, es decir, se encarga de eliminar los errores sistemáticos de nuestros datos. Cabe destacar que, para mi, la contaminación telúrica y la señal de la estrella serán errores sistemáticos, además de los inducidos por la instrumentación y la electrónica. Esto es debido a que estas señales se mantienen en el tiempo y son una constante a lo largo de todos los datos, siendo una suerte de "errores" que me impiden ver la señal proveniente del planeta. Es necesario aplicar varias iteraciones de este método, ya que es un método escalado, es decir, en la primera interacción elimina errores relacionados con la masa de aire, en la segunda con la extinción, y así hasta que desecha la señal de la estrella dejando la del planeta completamente libre. Yo he realizado 15 iteraciones, simplemente para alcanzar la señal-ruido óptima, aunque normalmente, con 8/9 iteraciones es suficiente. A pesar de tener el espectro planetario, necesitaba unos modelos atmosféricos, en mi caso los he desarrollado usando petitRADTRANS, Mollière et al. [2019]. Dado que trabajaba con Júpiters calientes y ultra calientes, la obtención de estos modelos fue muy simple ya que pude ignorar efectos como el Rayleigh o el continuo de gas, debido a las condiciones de mis planetas. Solo necesité especificar el vector de presiones, los parámetros físicos del planeta como el radio, el semieje mayor, la temperatura de equilibrio, la gravedad superficial, etc. En mi caso, he seleccionado las moléculas ya mencionadas y he desarrollado atmósferas de un único elemento. Una vez tenía los datos del planeta y los modelos, pude aplicar la "cross-correlation". Primero necesité interpolar los modelos con nuestros datos, ya que los modelos producidos tienen una resolución de ∼ 1000000 y no están divididos en órdenes, mientras que mis datos tienen una resolución de ∼ 50000. Cuando mis datos y los modelos cuadraron, cree un vector de velocidad radial desde -225 km/s hasta 225 km/s en pasos de 2.7 km/s para introducirlo en la función CrosscorrRV del paquete pyAstronomy y poder realizar el análisis en el marco de la velocidad radial. Tras esto, apliqué la "cross-correlation" entre cada orden de los espectros reducidos por SYSREM y los órdenes del modelo, obteniendo como resultado un mapa de residuos para cada orden. Uní esos mapas en uno solo, para poder ver la evolución temporal, a lo largo de la observación, de la señal del planeta en un mapa de residuos único. Otros resultados que obtuve fueron los mapas de Kp y la CCF, que es una "rodaja" en 2D del mapa de Kp para los parámetros del planeta. Los sistemas que he seleccionado son HAT-P-57 b, KELT-17 b, KELT-21 b, WASP-189 b, para continuar con el estudio previamente realizado en Stangret et al. [2021], y HD 189733 b, para mostrar las flaquezas que tiene nuestro análisis en el caso de planetas un poco mas complejos. En este trabajo, he hecho una detección clara, en el caso de KELT-17 b para la noche del 26-01- 2019, hay una detección de 4.8σ de FeH, esta detección es muy clara y nunca había sido detectada. También hay otros caso como una detección de agua en HAT-P-57 b, en la noche del 28-06-2019, con una significancia de 3.6σ o una de dióxido de carbono con 4.7σ, en la noche del y 23-06-2019, que no he valorado como detecciones completamente debido a la alta incertidumbre de su Kp y a pérdidas de señal que se sufrieron durante la observación. Para el resto de planetas o noches, no ha habido ninguna detección. En general ha sido un trabajo muy satisfactorio y nutritivo en el que no solo he aprendido a desarrollar una pipeline capaz de realizar este tipo de análisis y a analizar estos resultados. Si no que también he hecho descubrimientos para nada desdeñables que podrían ayudar a futuros estudios de este tipo de planetas.

Since the first exoplanet was found, we have tried to discover everything about them. In this work, we have centred on studying hot and ultra-hot Jupiters atmosphere. Due to the way they are formed, the main composition of these planets is related to the stellar atmosphere composition like helium, iron, magnesium, carbon, etc. Mostly metals that dominate the opacity in the optical range where the main studies have been done. In my case, I am analyzing spectra form NIR from GIANO-B, looking for complex molecules, H2O, CO, CO2, CH4, HCN and FeH, using high-resolution transmission espectroscopy. The two main goals of this work are to adapt a high-resolution cross-correlation spectroscopy analysis pipeline developed for optical HARPS-N spectroscopy by Dr. M. Stangret to be used with GIANO-B spectroscopy observed in NIR; and to apply the pipeline to previously unstudied GIANO-B transmission spectroscopy observations in order to search for signatures of molecules in hot Jupiter atmospheres. For achieving these goals, I have developed my pipeline basing on Dr. M. Stangret’s previous work and improving it for my wavelength range of study. I received my data calibrated in wavelength and with all the important parameters already calculated from my collaborators, Mario Basilicatta and Paolo Giacobbe. After this, I selected the useful orders basing on the information they sent me and the absorption bands from our atmosphere. Once the orders were selected, I removed the outliers and normalised the data. When the data was prepared, I used SYSREM method to remove systematics, instrumental and electronic, telluric contamination and stellar signal, in order to have the signal from the planet free from other sources. The atmosphere models used in this work was created by me using petitRADTRANS, using each planet’s characteristics. I created atmosphere models of just one element avoiding deeper analysis due to the conditions of UHJs atmospheres. Once I have the models and the planet data, I could apply the cross-correlation method, which correlates the signal from the planet with the models. This produced three different results: residuals, Kp map and the CCF, which are used for the analysis. The analysed planets are HAT-P-57 b, KELT-17 b, KELT-21 b, WASP-189 b and HD 189733 b. I had a clear detection for the night 2019-01-26 of KELT-17 b where I found FeH with a significance of ∼ 4.8σ, then for both nights , 2019-06-28 and 2019-06-23, from HAT-P-57 b I found water but with a low significance of ∼ 3.6σ and CO2 with ∼ 4.7σ, but I cannot claim them as detections due to the uncertainty of this planet’s Kp and some losses of signal during the observation. For the res of the planets nothing was found. In general, this work achieved its goals and even exceeded them, as we expected to get nondetections but obtained some positive discoveries that open the door for future studies.