Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, yhteenveto Luento 3.5.2012, T Hackman & V-M Pelkonen 1
1. Yleisesti tärkeätä Peruskäsitteet Mitä havaintomenetelmää kannattaa käyttää? Minkälaista teleskooppia millekin kohteelle? Havaintojen redusointi ja virheet 2
2. Ilmakehän vaikutus havaintoihin Sää Ekstinktio - ilmamassa Diffuusi valo Seeing Refraktio Miten minimoidaan ilmakehän vaikutukset? Miten ilmakehä vaikuttaa eri optisiin havaintoihin? NOT tammikuussa 2005 (J.Näränen) 3
3. Datan käsittely Tähtitieteellisten havaintojen virheet: Signaalin ja kohinan suhde Havaintolaitteen vaikutus havaintoihin Funktion sovitus: Pienimmän neliösumman menetelmä 4
4.1 Ilmaisimet Historiallisesti: silmä, valokuvausfilmi/-levy, valomonistinputki Nykyisin pääasiallisesti CCD kamerat Perustuu puolijohteissa tapahtuvaan valosähköiseen ilmiöön Lineaarinen alue hyvin laaja: vaste heikkenee kun pikselin potentiaalikuoppa täyttyy elektroneilla lopulta pikseli saturoituu eikä enää vangitse elektroneja Kvanttiefektiivisyys erittäin hyvä (tyypillisesti ~75%) Nykyisin kuvakenttäkin melko iso (CCD mosaiikit) Kuva sellaisenaan valmis digitaaliseen kuvankäsittelyyn CCD kameraan liittyviä termejä: Pimeävirta (Dark): puolijohteen lämpöliikkeen generoimien elektronien kohina Bias: ennen digitointia lisätty varaus ettei heikko signaali leikkaannu pois Kohinalähteet: Fotonikohina: N = N* Taustataivas, pimeävirta, pikselien herkkyysvaihtelut, kosmiset säteet, lukukohina Signaali-kohina -suhde: S/N = N* / (N* +npix(ns+nd+r2)) 5
4.2 Kuvankäsittely Havaittaessa: Bias-kuvat: suljin kiinni, 0s valoitus Dark-kuvat: suljin kiinni, Science valoitusaika Flatfield-kuvat: kullekin aallonpituudelle, yleensä erityinen flatfield-valaistus kuvussa Science -kuvat (ja Sky, jos ON-OFF): varsinaiset havainnot Tehdään Master -versiot keskiarvoistamalla (kuvien summa jaettuna niiden määrällä) Bias-, Dark- ja Flatfield-kuvat. Vähennetään kaikista (Master-Dark, Master-Flatfield, Science) Master-Bias. Vähennetään Master-Flatfieldistä ja Science-kuvista Master-Dark. Jaetaan Science-kuvat Master-Flatfieldillä (pikseleiden herkkyysvaihtelut) Poistetaan kosmiset säteet & muut artefaktit mitä voidaan Summataan Science-kuvat yhteen haluttu S/N taso Lue aina havainnointilaitteen manuaali ja data reduktio -ohjeet: yleensä selitetty miten havainnot kannattaa suunnitella, tehdä ja redusoida (ja millä ohjelmalla!) Eri kuvankäsittelyohjelmistoja, esim. IRAF Yleisin tiedostoformaatti nykyisin on FITS (header + varsinainen data taulukkona) 6
5. Optiikka Säde- vs. aalto-optiikka Käytännössä kaikki valon ja aineen vuorovaikutukset ovat aallonpituusriippuvaisia Fresnelin kaavat hyvä ymmärtää Rayleigh n kriteeri Kuvaus- ja värivirheet 7
6. Kaukoputket ja observatoriot Perussuureet Linssi- vs. peiliteleskooppi Miten valitaan käyttötarkoituksen mukaan edut ja haitat mihin kohteisiin soveltuvat mitä perussuureita katsotaan Pystytykset Fokus Teleskoopin suunnittelu ja havaintopaikan valinta 8
7.1 Fotometria 1 Mitataan vuontiheys F tietyssä aallonpituuskaistassa λ Yleensä halutaan selvittää valokäyrä (kirkkauden muutos ajan funktiona) tai väri (eri aallonpituuskaistojen välinen kirkkausero säteilyn spektrin muoto lämpötila) Edut: korkea S/N suhde helposti, saavutetaan himmeämpiä kohteita, voidaan käyttää pieniä teleskooppeja, havaintojen standardointi helppoa Haitat: saadaan vähemmän tietoa kuin esim. spektroskopialla Tiede: asteroidien ja supernovien valokäyrät, eksoplaneettojen ylikulut, microlensing & gravitational lensing, tähtien etäisyys & HR-diagrammat, muuttuvat tähdet, tähtienvälisen aineen pilviydinten lämpötilat ja massat, galaksien kirkkaudet & massat... 9
7.2 Fotometria 2 Magnitudit: Näennäinen: Absoluuttinen: missä A(r) on ekstinktio. Punertuminen: ekstinktio suurempi lyhyemmillä aallonpituuksilla R = AV / (AB AV) ~ 3.1 Absoluuttinen fotometria = vertailu standarditähden kanssa, Differentiaalifotometria = vertailu toisen kenttätähden kanssa, jonka magnitudi tunnetaan, Suhteellinen fotometria = erot tähden ja stabiilin vertailutähden välillä (muutoksien seuranta) Havainnoista instrumentaalimagnitudit, reduktiosta standardimagnitudit (vuontiheydet kiinnitetty standarditähtiin, esim. UBVRI = 0 A0-luokan tähdille (Vega)) Besselin UBVRI yleisin magnitudijärjestelmä 10
8.1 Fotometria 3 Apertuurifotometria: lasketaan vuontiheys apertuurissa ja vähennetään tausta (ympäröivä rengas) itse kohteesta tullut energia: N*=Nap-npixNsky Nap on apertuurista mitattu energia, npix=π(rap)2 on apertuurin pinta-ala ja Nsky on tausta pikseliä kohti Yleensä hyvä apertuuri on 2-3 x FWHM Jos kohteet lähellä toisiaan, pitää sovittaa kohteen päälle malli (point spread function) PSF fotometria Kalibrointi: Kiitos monien katalogien, usein voi laskea suoraan kullekin kuvalle skaalauskertoimen kentässä olevien kirkkaiden tähtien mukaan (esim. 2MASS JHK) Pitää huolehtia, että instrumentaalimagnituudit muutetaan katalogimagnitudeiksi ensin (tai päinvastoin): kertoimet yleensä valmiina observatorion sivuilla 11
9.1 Polarimetria 1 Polarisoituneen valon sähkövektori piirtää taivaalla ellipsiä, jonka positiokulma θ määritellään ellipsin isoakselin ja pohjoisen väliseksi kulmaksi. Polarisoitunut valo voidaan kuvata Stokesin parametrien avulla. I on kokonaisintensiteetti, Q ja U liittyvät lineaaripolarisaation kontribuutioon ja V määrittää ympyräpolarisaation kontribuution Polarisaatioaste (PQ=Q/I): Positiokulma: 12
9.2 Polarimetria 2 Polarisaatiota mittaamalla päästään käsiksi moniin fysikaalisiin ominaisuuksiin, joihin spektreillä ja/tai fotometrialla ei päästä. esim. spatiaaliset, aikariippuvat ilmiöt Polarimetriset ilmiöt ovat usein paljon vaikeampia havaita kuin muilla menetelmillä havaittavat (signaali heikompi) Periaatteessa aina, kun valo kohtaa jotenkin orientoitunutta ainetta, se polarisoituu (esim. pöly magneettikentässä) Myös monet fysikaaliset ilmiöt tuottavat polarisoitunutta valoa. 13
10-11. Spektrometria Spektrin resoluutio Spektrin dispersio Spektrometrin rakenne: Spektrometrian kohteet: Raon merkitys Hila, prisma, grism Échelle-spektrometri Mitä tietoa spektri antaa? Kaksoistähdet, tähtiplaneettajärjestelmät Havaitseminen ja havaintojen redusointi Spektropolarimetria 14
12.1 Astrometria Vanhinta tähtitiedettä: tähtien sijainnit, liikkeet ja etäisyydet Perusta muulle tähtitieteelle: esim. etäisyydestä absoluuttinen magnitudi (täten tähtien rakenteen teoria ja väliaineen ekstinktio) ja massa-arviot pilviytimille, asteroidien radan määritys Parallaksi: tähden näennäisen paikan muuttuminen kun Maa kiertää Aurinkoa etäisyyden määritys Virhelähteitä: teleskoopin suuntaus, havaintoajan tarkkuus, kuvakentän vääristymät, vertailutähtien ominaisliike ja parallaksi HIPPARCOS ja GAIA -sateliitit 15
12.2 UV ja NIR UV ja iso osa infrapunasta pysähtyy ilmakehään avaruusteleskoopit Extreme Ultraviolet (< 100nm) ionisoi tähtienvälistä vetyä absorboituu nopeasti UV: Kuumat (massiiviset) tähdet, Auringon korona, vedyn Lyman sarja Lähi-Infrapunassa (NIR) 'ikkunoita' veden absorptioviivojen välissä NIR läpäisee tähtienvälistä pölyä paremmin kuin näkyvä valo tärkeää Linnunradan sisäosien & tähtienvälisten pilvien tutkimisessa (esim. tähtien muodostuminen tiheissä pilvissä) Galaksien punasiirtymä kosmologiassa NIR tärkeä! NIR pintakirkkaus: interstellaarisen valon sironta pölystä ja pidemmillä aallonpituuksilla pölyn emissio pölyn pylvästiheys ja massa (jos etäisyys tiedetään) 16
13.1 Uusi havaintoteknologia Mosaiikki vs. Monoliitti CCD: mosaiikeilla saadaan aikaan isompia kennostoja, nopeampi lukea (ja voi lukea kenno kerrallaan), kestävät paremmin Suuret teleskoopit: Monipeili- ja mosaiikkiteleskoopit Monoliittipeilit kalliita ja tekninen raja tulee vastaan ~8m kohdalla (isoin LBT 8.4m) Monipeili: valonkeräysala yhteenlaskettu, voi mahdollisesti tehdä interferometriaa Mosaiikki: toimii kuin yksi iso teleskooppi, kun mosaiikkipeilit ovat oikein asetettu E-ELT(40m) ja TMT(30m): valmistuvat 2020-luvun alussa, isot teleskoopit auttavat havaitsemaan entistä himmeämpiä kohteita hyvällä erotuskyvyllä, kalliita Adaptiivinen optiikka (AO): apupeiliä muokkaamalla sekunnin murto-osissa päästään eroon isoimmista ilmakehän häiriöistä jos seeing on kohtuullinen, 1 seeing 0.1 res Tarvitaan kirkas ohjaustähti tai laserilla tehty keinotekoinen tähti; lisäksi korjaus toimii vain hyvin lähellä ohjaustähteä, ~10-20 Lucky Imaging: otetaan monta erittäin lyhyitä (<100ms) valotuksia (vaatii Readout noise ~0) ja valitaan näistä kuvista parhaat paljon parempi seeing AO:n kanssa päästään lähelle diffraktiorajaa, haittana pieni kuvakenttä Heitetään paljon dataa menemään ei kovin himmeitä kohteita ja tarvitaan aikaa 17
13.2 Uusi havaintoteknologia Interferometria: yhdistetään useaan teleskooppiin tullut valo samassa vaiheessa (aika & etäisyys täytyy tietää erittäin tarkasti, ei triviaalia!) erotuskyky vastaa yhtä teleskooppia, jonka koko on teleskooppien välimatka Valonkeräysteho silti vain oikeiden teleskooppien yhteenlaskettu Resoluutio hyvä vain teleskooppeja yhdistävällä janalla ja herkkä vain vastaavan resoluution rakenteille useita eri konfiguraatioita ja välimatkoja hyvään kuvaan Havaintopaikka: mitä vähemmän ja mitä kuivempaa ilmaa, sitä parempi esim. Chilen Atacama-autiomaan (kuivaa) vuorilla (korkealla=vähemmän) Antarktis: kuivaa, tropopaussi matalalla, erinomainen seeing, pitkät yöt. Haittana erittäin kylmä sää, kulkuyhteydet ja hinta. SOFIA: lentokoneessa kallis, vähän havaintoaikaa, huono seeing tuulen takia Avaruusteleskoopit: Space observatories, kalleimpia rakentaa & ylläpitää Ei ilmankehän haittoja erittäin hyvä erotuskyky, ei tarvitse murehtia säästä Voidaan havaita ilmakehän absorboimilla aallonpituuksilla: kauko-infrapuna! JWST (0.6 28 μm): iso osa NASAn budjetista, sijoitus L2 (1,500,000 km, joten jos jokin menee pieleen, huoltaminen erittäin vaikeaa ja kallista), valmis ~2018 Kartoitusteleskoopit (esim. PanSTARR, LSST): koko näkyvä taivas havaitaan useasti esim. NEO radat, supernovat & optiset muuttujat isot datasetit julkisiksi 18
Tentti 10.5.2012 Klo 10.00 14.00 salissa D123 Vuoden 2006 tentti kurssin sivulla 5 tehtävään vastataan Ainakin 2 laskua+ ainakin 2 kirjallista tehtävää Tarvittavat monimutkaiset kaavat annetaan Kurssin voi suorittaa laitostenttinä Edellytyksenä kurssin suorittamiselle: 30% laskareista Ekskursio (voidaan korvata harjoitustehtävällä) 19
The End Kiitoksia kaikille osallistumisesta ja hyvää kesää! GTC ja auringonlasku Kuva: Thomas Amby Ottosen 2009 20