Kann mir jemand sagen, wie ich die Sternhelligkeitsdaten finden kann, um den Exoplaneten mit der Transitmethode zu untersuchen? Die Datei sollte im CSV-Format (Comma Separated Value) oder in einem anderen Format vorliegen, das später in dieses Format konvertiert werden kann.
Die folgenden Beispieldaten zeigen die Sternhelligkeit zusammen mit der Zeit. Unter Verwendung dieser Daten können wir die Transitkurve zeichnen. Ich möchte solche Daten für den tatsächlichen Stern:
Ich kenne keine Quelle für die CSV-Daten direkt, aber wenn Sie mit ein wenig Python einverstanden sind, können Sie dies mit dem NASA Exoplanet Archive tun . Wenn Sie sich ein berühmtes Beispiel (HD 189733b) ansehen, sollten Sie, wenn Sie auf der Titelseite nach diesem Objekt suchen, zu einer Seite mit detaillierten Informationen und Links zu Datensätzen gelangen. Wenn Sie den Abschnitt „Zusätzliche Informationen“ erweitern, werden die Links für die Daten angezeigt (dieser Link sollte gleichwertig sein).
Die Datendateien sind im IPAC-Tabellenformat, aber dies ist für die Table
Klasse von AstroPy leicht lesbar. Ein kurzes Beispiel dafür ist unten:
from astropy.table import Table
import matplotlib.pyplot as plt
# Read photometric table
phot_table = Table.read("https://exoplanetarchive.ipac.caltech.edu/data/ExoData/0098/0098505/data/UID_0098505_PLC_025.tbl", format="ipac")
# Subtract off integer part of first JD to make plotting easier
t0 = int(phot_table['HJD'][0])
plt.figure()
plt.errorbar(phot_table['HJD']-t0, phot_table['Relative_Flux'], yerr=phot_table['Relative_Flux_Uncertainty'], color='r', fmt="+", capsize=3)
plt.minorticks_on()
plt.xlabel('HJD-{:.1f} [days]'.format(t0))
plt.ylabel("Relative Flux")
plt.title("HD 189733b Transit Light Curve")
plt.savefig("transit_lc.png")
# Read radial velocity data
rv_table = Table.read("https://exoplanetarchive.ipac.caltech.edu/data/ExoData/0098/0098505/data/UID_0098505_RVC_001.tbl", format="ipac")
t0 = int(rv_table['JD'][0])
plt.clf()
plt.errorbar(rv_table['JD']-t0, rv_table['Radial_Velocity'], yerr=rv_table['Radial_Velocity_Uncertainty'], color='r', fmt='+')
# Zoom in on one of the nights where Rossiter_McLaughlin effect was being measured
plt.xlim(395.45, 395.70)
plt.minorticks_on()
plt.xlabel('JD-{:.1f} [days]'.format(t0))
plt.ylabel('Radial Velocity [m/s]')
plt.title("HD 189733b Radial Velocity Curve")
plt.savefig("transit_rv.png")
# Example export to CSV format
rv_table.write("transit_RV.csv", format='csv')
Der obere Teil der exportierten CSV-Datei sieht folgendermaßen aus:
JD,Radial_Velocity,Radial_Velocity_Uncertainty
2453946.612661,-2167.93,0.89
2453946.620219,-2155.63,0.85
2453946.627291,-2142.88,0.78
wenn dies für die weitere Analyse einfacher ist.
B-rian
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Priyash Mistry
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