Oct 09, 2023
외계 행성 WASP의 초기 출시 과학
자연 614권, 페이지
Nature 614권, 670~675페이지(2023)이 기사 인용
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측정항목 세부정보
토성 질량 외계 행성 WASP-39b는 투과 분광학1,2,3,4을 사용하여 대기 특성을 결정하려는 광범위한 노력의 대상이었습니다. 그러나 이러한 노력은 제한된 데이터 품질5,6,7,8,9로 인해 구성과 클라우드 속성 간의 퇴화를 모델링함으로써 방해를 받았습니다. 여기에서는 JWST의 Near Infrared Imager 및 NIRISS(Slitless Spectrograph) 기기의 SOSS(Single-Object Slitless Spectroscopy) 모드를 사용하여 얻은 WASP-39b의 투과 스펙트럼을 제시합니다. 이 스펙트럼은 파장이 0.6~2.8μm에 달하며 여러 수분 흡수 밴드, 칼륨 공명 이중선 및 구름의 특징을 보여줍니다. NIRISS/SOSS의 정밀성과 넓은 파장 범위를 통해 우리는 WASP-39b의 구름 특성과 대기 구성 사이의 모델 퇴행성을 깨고 태양 가치의 약 10~30배에 달하는 중원소 향상('금속성')을 선호합니다. 아태양 탄소-산소(C/O) 비율 및 태양-초태양 칼륨-산소(K/O) 비율. 관측은 또한 행성의 터미네이터를 균일하지 않게 덮고 있는 파장 의존적이고 회색이 아닌 구름으로 가장 잘 설명됩니다.
우리는 Transiting Exoplanet Community Early Release Science Program11,12의 일환으로 JWST의 NIRISS10을 사용하여 WASP-39 b의 통과를 관찰했습니다. 우리의 관찰은 2022년 7월 26일 20:45 UTC부터 8.2시간에 걸쳐 진행되었으며, 플럭스 기준선을 설정하기 위해 2.8시간 통과와 통과 전 3.0시간 및 후 2.4시간을 포괄했습니다. 데이터는 동일한 검출기의 두 스펙트럼 차수에 걸쳐 0.6~2.8μm의 파장 범위를 동시에 포괄하는 SOSS 모드에서 수집되었습니다. 1차는 평균 분해능 R ≣ λ/Δλ = 700에서 0.6~2.8μm 사이의 스펙트럼 범위를 포함하는 반면, 2차는 평균 분해능 R = 1,400에서 0.6~1.4μm의 스펙트럼 범위를 제공합니다. SOSS 모드에서 스펙트럼은 원통형 디포커싱 렌즈(확장 데이터 그림 1 참조)를 통해 교차 분산 방향으로 20개 이상의 픽셀에 분산되므로 통합 시간이 길어지고 픽셀 수준 차이의 영향이 줄어듭니다. 탐지기 응답에서. 그러나 이러한 초점 흐림으로 인해 검출기에서 두 차수의 물리적 중첩이 발생합니다. 시계열 관찰은 89%의 듀티 사이클에 해당하는 49.4초(통합당 9개 그룹)의 537개 통합으로 구성되었습니다.
우리는 스펙트럼 차수 추적, 1/f 노이즈 보정, 배경 제거 및 스펙트럼 추출 방법의 차이의 영향을 테스트하기 위해 6개의 서로 다른 파이프라인을 사용하여 시계열 관측에서 별 스펙트럼을 추출했습니다(방법 및 확장 데이터 그림 2 및 3 참조). . 우리는 각 파이프라인에 대해 분광 광도 곡선을 생성하고(그림 1) 데이터를 합산하여 스펙트럼 차수당 백색광 곡선을 생성했습니다(확장 데이터 그림 4). 분광광도계 및 백색광 곡선은 시간에 따른 일정한 속도의 선형 추세와 시계열의 처음 15분 이내의 지수 램프 효과를 제외하고는 도구 체계가 거의 없습니다. 적합한 통과 깊이는 R ≒ 300에서 전송 스펙트럼을 생성하기 위해 순서 1과 20으로 80개의 스펙트럼 파장 변화로 비닝되었습니다. 우리는 그림 2에 nirHiss, Supreme-SPOON 및 통과 분광학 감소 파이프라인의 스펙트럼을 제시합니다. 파생된 스펙트럼은 이전 허블 우주 망원경(HST) 관측과도 일치하는 파이프라인 간의 일관된 결과를 보여줍니다(확장 데이터 그림 5 참조).
외계 행성 이동 모델(실선)은 2차 사지 어둡게 하는 법칙을 사용하여 각 광 곡선에 맞춰졌습니다. 사지 어둡게 하는 계수, 행성-별 반경 비율(Rp/R*) 및 통과 외 플럭스는 각 파장 채널에서 다양했지만 다른 모든 매개변수는 고정되었습니다. 각 광 곡선에 대해 가장 적합한 모델의 잔차가 표시됩니다. 각 채널의 파장 범위는 패널 a에 표시되는 반면, 잔차의 백만분율(ppm) 산란은 패널 b에 표시됩니다. 우리는 미착잔차의 표준편차로 ppm을 계산합니다. 괄호 안에는 각 빈에 대해 예측된 광자 노이즈 비율이 나와 있습니다. 감소는 방법에 설명된 nirHiss 및chromatic_fitting 루틴에서 비롯됩니다. 우리는 오류를 별 스펙트럼에서 추출된 1σ 불확실성으로 정의합니다. (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>
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