Mapeamento de superfície de exoplanetas semelhantes à Terra usando curvas de luz de ponto único

Identificar mundos habitáveis é um dos objetivos finais da astrobiologia¹. Desde a primeira detecção², mais de 4000 exoplanetas foram confirmados até o momento³ com um número de análogos da Terra (por exemplo, TRAPPIST-1e)⁴. Esses planetas têm propriedades orbitais e planetárias semelhantes às da Terra, e, portanto, são potencialmente habitáveis. Avaliar sua habitabilidade a partir de observações limitadas é essencial nesse contexto. Com base no conhecimento da vida na Terra, os sistemas geológicos e climáticos são críticos para a habitabilidade, que, portanto, pode servir como bioassinaturas. Em princípio, características desses sistemas poderiam ser observadas à distância mesmo quando um planeta não poderia ser resolvido espacialmente melhor do que um único ponto. Neste caso, identificar características geológicas e sistemas climáticos a partir de curvas de luz de ponto único é essencial ao avaliar a habitabilidade dos exoplanetas. O mapeamento superficial desses exoplanetas torna-se urgente.

Apesar da convolução entre a geometria de visualização e as características espectrais, as informações da superfície de um exoplaneta estão contidas em suas curvas de luz de ponto único resolvidas pelo tempo, que podem ser obtidas à distância, e derivadas com observações suficientes. No entanto, o mapeamento de superfície bidimensional (2D) de exoplanetas potencialmente habitáveis semelhantes à Terra é desafiador devido à influência das nuvens. Métodos de recuperação de mapas 2D foram desenvolvidos e testados usando curvas de luz simuladas e espectros conhecidos^5,6,7,8, mas não foram aplicados a observações reais. Além disso, nas análises das observações de exoplanetas agora e em um futuro próximo, suposições de espectros característicos podem ser controversas quando as composições da superfície planetária não são bem constrangidas.

Neste artigo, demonstramos uma técnica de mapeamento de superfície para exoplanetas semelhantes à Terra. Usamos SVD para avaliar e separar informações de diferentes fontes que estão contidas em curvas de luz de vários comprimentos de onda sem suposições de qualquer espectro específico. Combinado com a geometria de visualização, apresentamos a reconstrução de mapas superficiais usando informações de superfície oportunamente resolvidas, mas espacialmente complicadas. Para demonstrar este método, observações de dois anos de comprimento de onda de um ponto único da Terra obtidas pelo Deep Space Climate Observatory/Earth Polychromatic Imaging Camera (DSCOVR/EPIC; www.nesdis.noaa.gov/DSCOVR/spacecraft.html) são analisadas. Usamos a Terra como um exoplaneta proxy para avaliar esse método porque as observações disponíveis atualmente de exoplanetas não são suficientes. Anexamos o código ao papel como exemplo. É desenvolvido sob python 3.7 com pacotes anaconda e healpy, mas a matemática do protocolo também pode ser feita em outros ambientes de programação (por exemplo, IDL ou MATLAB).