Première moitié des données Doppler

Nous sommes déjà à mi-parcours des observations menées avec HARPS, LCOGT.net et ASH2, et il est temps de vous donner un premier aperçu des mesures Doppler obtenues par HARPS. Comme nous l’avons vu dans l’article « Le signal » nous nous attendons à observer des variations de « quelques » mètres par secondes dans les mesures de vitesse radiale. L’amplitude de ces variations ne doit pas dépasser 4 à 5 m/s tout au plus, sinon elles aurait déjà été détectées lors du relevé mené avec l’instrument UVES. Nous ne pouvons malheureusement pas dévoiler ici le vrai jeu de données, pour ne pas biaiser le futur processus de révision de la publication. Nous présentons à la place quelques exemples de mesures Doppler similaires à celles obtenues pour Proxima Centauri. Ces jeux de données artificiels correspondent aux mêmes 30 dates d’observations que celles de la campagne Pale Red Dot, et sont représentatifs des trois types de résultats possibles. Mais il y a une astuce ! L’un de ces six jeux de données correspond aux « vraies » observations… Saurez-vous deviner lequel ?

Cas 1 – Variabilité des mesures de vitesse radiale dominées par un bruit aléatoire

Case1_random_dominated
Les images de gauche présentent deux jeux de mesures Doppler représentatifs de ce cas. Celles du milieu présentent l’un des diagrammes utilisés pour mettre en évidence des périodicités dans ces jeux de données. Et enfin celles de droite présentent les même données qu’à gauche mais rephasées pour la période la plus probable identifiée au milieu et auxquelles est superposée un modèle d’orbite vraisemblable (courbe bleue). Aucun signal périodique significatif n’est détecté pour ces deux jeux de données. Crédit : Guillem Anglada-Escude/PaleRedDot.org

Les images de gauche dans la Figure 1 représentent deux exemples typiques de jeu de données ne contenant qu’un bruit de fond. Les segments verticaux associés à chaque point de mesure sont les barres d’erreurs et représentent visuellement l’incertitude associée à chaque mesure (~1 m/s). On note que la taille de ces barres d’erreur varie, notamment en fonction des conditions météo. L’image centrale présente un diagramme appelé « périodogramme ». Ces périodogrammes permettent de visualiser les signaux périodiques présents dans les données et de déterminer lesquels sont statistiquement significatifs. Dans cet exemple nous avons défini une limite de détection correspondant à une probabilité de fausse alarme de 0,1%. Les pics du périodogramme qui dépassent cette ligne ont une probabilité de 1/1 000 d’être dus au hasard et donc de 999/1 000 d’être réels. Aucun de ces deux jeu de données ne contient de signal significatif.

Cas 2 – Soupçon de signal, masqué par la variabilité

Une inspection visuelle de la figure suggère qu’il pourrait exister une variation cohérente qui se distingue mal du bruit. Les modèles d’orbites Képlériennes sur l’image de droite ont des excenticités élevées caractéristiques des artefacts causés par la variabilité. Crédit : Guillem Anglada-Escude/PaleRedDot.org

Nous présentons ici deux jeux de données contenant un possible signal Doppler, mais celui-ci est masqué par l’activité stellaire. Comme dans le cas 1, aucun de ces deux jeux de données n’est suffisant pour confirmer l’existence d’un signal. Les données supplémentaires acquises pendant la suite de la campagne permettraient d’accroître le niveau de significativité du signal associé à de véritables planètes tandis que les pics associés à des bruits de fond diminueraient. Dans de tels cas, nous tenterions de modéliser l’activité stellaire à partir des autres données photométriques et spectroscopiques acquises pendant la campagne. Cela permettrait de vérifier si certaines des périodes détectées peuvent être reliées à l’activité stellaire. Des techniques de ce type sont présentées par la professeure Suzanne Aigrin dans l’interview qui lui est consacrée.

Cas 3 – Un signal est clairement détecté malgré l’activité stellaire

Figure 3 - In this two cases, signals stands out over the threshold and the right fits look a bit better, Note that these sets only contain 1/2 of the data and are barely above threshold, so even in this case we would need to wait until the end of the run and the photometric monitoring to see if their significance improves. Image credits : Guillem Anglada-Escude/PaleRedDot.org
Dans ces deux cas le signal est clairement au-dessus du seuil de détection, et les modèles présentés à droite paraissent plus convaincants. Remarquons que ces jeux de données ne contiennent que la moitié des mesures et que leur significativité est à peine au-dessus du seuil fixé arbitrairement. Même dans ce cas favorable nous devrions attendre la fin de la campagne d’observations et du suivi photométrique pour confirmer la significativité du signal mis en évidence. Crédit : Guillem Anglada-Escude/PaleRedDot.org

Dans ces deux derniers cas, les jeux de données simulés correspondent à un véritable signal planétaire qui ressort nettement du bruit de fond (Figure 3). Ce serait le scénario le plus favorable pour le projet Pale Red Dot. Nous devrions néanmoins rechercher des signatures de variabilité associée à l’activité stellaire en confrontant les mesures Doppler avec les mesures photométriques et les autres indicateurs d’activité.

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