Presentado ante la Facultad de Matem´atica, Astronom´ıa y F´ısica como parte de los requerimientos para obtener el t´ıtulo de Licenciada en Astronom´ıa de la

Universidad Nacional de C´ordoba

Estrellas con planetas de tipo “Hot Jupiter” y la Interacci´on Planeta-Estrella Cintia Fernanda Mart´ınez Directoras: Dra. Mercedes G´omez & Dra. Carolina Chavero

Marzo, 2013 c Famaf - UNC

´ Indice general Agradecimientos

i

Resumen

ii

Abstract

iii

Introducci´on

1

1. Objetos en el rango sub-estelar 1.1. Enanas Marrones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1. Detecci´on de Enanas Marrones . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2. Rango de Masas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3. Clasificaci´on Espectral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4. Secuencia Espectral: ¿Secuencia de Temperaturas? . . . . . . 1.1.5. Proceso de Formaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Planetas Extrasolares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1. M´etodos de Detecci´on de Exoplanetas . . . . . . . . . . . . . 1.2.2. Planeta tipo “Hot Jupiter” o J´upiter Caliente . . . . . . . . . . 1.3. Comparaci´on de las propiedades espectrosc´opicas de “Hot Jupiters” y Enanas Marrones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1. Estrellas que albergan “Hot Jupiters”: caracter´ısticas . . . . .

3 3 4 4 6 8 13 14 15 23

2. Elementos de Astrof´ısica Estelar 2.1. Atm´osfera estelar . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2. L´ıneas espectrales . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1. Ancho Equivalente de las l´ıneas espectrales 2.2.2. Ensanchamiento de las l´ıneas espectrales . 2.2.3. Clasificaci´on espectral . . . . . . . . . . . 2.2.4. Curva de crecimiento . . . . . . . . . . . .

36 36 37 37 38 41 43

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3. Interacci´on Planeta-Estrella 3.1. Interacci´on Tidal . . . . . . . . . . . . . . . 3.2. Interacci´on Magn´etica . . . . . . . . . . . . 3.3. Abundancia de Litio en Estrellas con Planetas 3.4. Selecci´on de la muestra . . . . . . . . . . . .

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4. Adquisici´on y Reducci´on de los Datos 4.1. Observaciones Espectrosc´opicas . . . . . . . . . . . . 4.2. Espectr´ografo EBASIM . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1. Funcionamiento . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3. Empezando a trabajar con IRAF... . . . . . . . . . . . 4.4. Reducci´on de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.1. Tratamiento de las im´agenes . . . . . . . . . . 4.4.2. Extracci´on de los o´ rdenes echelle . . . . . . . 4.4.3. Calibraci´on en longitud de onda . . . . . . . . 4.4.4. Normalizaci´on y correcci´on por rayos c´osmicos 4.4.5. Correcci´on por velocidad radial . . . . . . . .

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58 58 58 59 63 65 66 69 77 82 84

5. Determinaci´on de par´ametros estelares y c´alculo de abundancias 5.1. Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.1. Medici´on de los anchos equivalentes . . . . . . . . . . . . . . 5.1.2. MOOG: sub-rutina abfind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.3. C´alculo de las incertezas de los par´ametros . . . . . . . . . . 5.1.4. Par´ametros atmosf´ericos: comparaci´on con valores de literatura 5.2. S´ıntesis espectral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1. MOOG: sub-rutina synth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

85 85 89 89 92 93 95 95

6. An´alisis y Resultados

99

Conclusiones

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Perspectivas Futuras

107

Ap´endices

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A. S´ıntesis de regiones espectrales

109

Referencias

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Agradecimientos

Largos los a˜nos transcurridos, incontables las horas aciagas, inolvidables las sonrisas contagiadas... y al final una meta alcanzada, un sue˜no cumplido. Muchas fueron las personas que durante este tiempo me acompa˜naron y apoyaron en el arduo camino que me llev´o a convertirme en astr´onoma. A Carolina y Mercedes, gracias por idear este proyecto, por transmitirme con la ense˜nanza lo que en e´ l se expresa y por creer en m´ı. A mis padres, Juan y Susana, y a mi hermana Nadia, por ser ellos el hogar donde siempre estar´a mi coraz´on y al cual deseo regresar al final de cada d´ıa. A mis queridos amigos, los nuevos, los viejos, los de siempre, por transformar cada l´agrima en carcajada y finalizar cada pelea en abrazo. Gracias por formar parte de los mejores recuerdos de mi vida. A todos aquellos a los que abrum´e, sin querer, con la Astronom´ıa y que alguna vez vivenciaron esta historia conmigo.

Resumen Un alto porcentaje de los planetas extrasolares detectados a la fecha son del tipo “Hot Jupiter”, planetas gigantes (con masas hasta miles de veces la masa de la Tierra) que orbitan a distancias muy pr´oximas (< 0.1 UA) de la estrella central. El objetivo de este Trabajo Especial es investigar si, debido a la gran proximidad y masa, existe una interacci´on entre la estrella y el planeta, y si e´ sta puede ser evidenciada en el espectro de la estrella. Para ello se tomaron espectros EBASIM (CASLEO) de estrellas con y sin planetas “Hot Jupiter” asociados. Los mismos fueron comparados con espectros sint´eticos generados a partir de modelos de atm´osferas. Los resultados obtenidos sugieren que, para las estrellas con planetas, existir´ıan diferencias entre los espectros observados y los te´oricos que evidenciar´ıan la presencia o influencia del planeta. Palabras Clave: Planetas extrasolares: “Hot Jupiter”. Interacci´on planeta-estrella. T´ecnica: espectroscop´ıa “echelle”. Estrellas: abundancias qu´ımicas. Estrellas: par´ametros fundamentales. Clasificaciones: 97.10.Ex Stellar atmospheres (photospheres, chromospheres, coronae, magnetospheres); radiative transfer; opacity and line formation. 97.10.Jb Stellar activity. 97.10.Ri Luminosities; magnitudes; effective temperatures, colors, and spectral classification. 97.10.Tk Abundances, chemical composition. 97.82.Fs Substellar companions; planets.

ii

Abstract

iii

A high percentage of extrasolar planets detected to date are “Hot Jupiter”, giant planets (with masses even thousands of times the Earth’s mass) orbiting close (< 0.1 UA) to their parent star. Our objective is to investigate if, due to its proximity and high mass, exists an interaction between the star and the planet, and if this can be observed in the stellar spectrum. For this purpose we obtained EBASIM’s spectra (CASLEO) of stars with and without “Hot Jupiter”. They were compared with synthetic spectra derived from model atmospheres. Our results suggest that, in the case of planet-host stars, would exist differences between observed and theoretical spectra that would evidence the presence or influence of the planet.

Introducci´on Desde la detecci´on del primer planeta orbitando una estrella distinta del Sol hace casi dos d´ecadas, los descubrimientos de nuevos mundos se han sucedido a un ritmo creciente. Un alto porcentaje de los planetas extrasolares detectados a la fecha son del tipo “Hot Jupiter”, es decir planetas gigantes (con masas entre cientos y miles de veces la masa de la Tierra) que orbitan a distancias muy pr´oximas ( 3 M JU P ) en o´ rbitas de corto per´ıodo (P < 100 d´ıas) (ver Fig. 1.22). Una posible explicaci´on radica en que la migraci´on planetaria para estos objetos resulta poco efectiva (Trilling et al., 2002); por tanto, los exoplanetas m´as masivos se hallan m´as alejados de sus estrellas hu´espedes que aqu´ellos de menor masa. Trilling et al. (1998) postulan que, una vez finalizada la etapa migratoria y que el planeta ha alcanzado la menor separaci´on (semieje mayor) posible a la estrella cen-

1.2 Planetas Extrasolares

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Figura 1.21: Distribuci´on de per´ıodos orbitales de los gigantes gaseosos detectados por mediciones de velocidad radial y orbitando estrellas tipo solar (en blanco). En rojo, histograma que contempla “Hot Jupiters” tales que m2 sen(i) < 0.75 M JU P . Por comparaci´on, en azul, se grafica la distribuci´on de per´ıodos de los planetas cuyas masas son de unas pocas veces la de la Tierra (Udry y Santos, 2007).

tral, algunos procesos vinculados a la interacci´on estrella-planeta podr´ıan promover la transferencia de masa desde el exoplaneta hacia la componente estelar, con la consecuente disminuci´on de masa del objeto secundario. Otro hecho notorio es el aumento de la cantidad de planetas masivos con el incremento del per´ıodo orbital; hecho que tambi´en puede ser analizado desde el punto de vista del proceso de migraci´on. Puesto que se espera que estos gigantes gaseosos se formen en las zonas m´as externas del disco protoplanetario, el inicio del fen´omeno migratorio se ver´ıa dificultado en aquellas regiones tan lejanas del disco (Udry y Santos, 2007). Simulaciones sobre migraci´on planetaria llevados a cabo por Yeh et al. (2009) muestran consistencia con los resultados obtenidos mediante observaciones: (1) d´eficit de planetas masivos (M > 3 M JU P ) cercanos y (2) grandes valores posibles de semieje mayor para estos planetas.

1.2 Planetas Extrasolares

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Figura 1.22: Diagrama Per´ıodo-Masa de “Hot Jupiters” orbitando estrellas tipo solar. Las l´ıneas punteadas en gris se˜nalan los l´ımites 2.25 M JU P y 100 d´ıas. Figura adaptada de Udry y Santos (2007).

Diagrama Per´ıodo Orbital vs. Excentricidad Al momento de su formaci´on, los planetas gigantes se hallan inmersos en el disco circunestelar intercambiando con e´ l energ´ıa y momento angular. Tanto las propiedades orbitales del planeta como la din´amica del disco, se ven afectados por estas interacciones y, como resultado, se produce la migraci´on del objeto sub-estelar hacia la estrella central y el vaciamiento (gap) de gas en el disco. Sin embargo, no resulta claro de qu´e manera pueden estas interacciones influir en la excentricidad orbital del planeta; las observaciones indican un valor promedio de entre 0.2 y 0.3 (D’Angelo y Lubow, 2007). Halbwachs et al. (2005) consideran una muestra de estrellas similares al Sol que albergan planetas gigantes (Fig. 1.23) y encuentran que “Hot Jupiters” con masas M < 2 M JU P y per´ıodos P < 5 d´ıas, poseen o´ rbitas con excentricidades bajas. Este hecho confirma que las mismas se hallan circularizadas. Para per´ıodos superiores a 5 d´ıas, este fen´omeno no se ve, sugiriendo que la circularizaci´on de la o´ rbita planetaria ocurre de manera r´apida una vez concluida la migraci´on. Por otra parte, un planeta con o´ rbita de excentricidad baja se encuentra bloqueado tidalmente a su estrella hu´esped, lo que significa que una cara del mismo experimenta

1.2 Planetas Extrasolares

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Figura 1.23: Diagrama de la distribuci´on de Per´ıodos y Excentricidad orbital para planetas con M < 2 M JU P (c´ırculos); y planetas con masas superiores a este valor m´ınimo (cuadrados). Figura adaptada de Halbwachs et al. (2005).

el d´ıa, y la otra, la noche, siendo en ambos casos, eternos. La gran amplitud t´ermica presente crea fuertes vientos que distribuyen el calor desde la zona iluminada a la zona en completa oscuridad. Modelos din´amicos han sido ideados para explicar la redistribuci´on atmosf´erica del calor sobre la superficie del planeta y determinar las temperaturas de brillo en cada una de las caras (Knutson et al., 2007; Perez-Becker y Showman, 2012). La Fig. 1.24 muestra un ejemplo de la distribuci´on de temperaturas de brillo para la superficie del exoplaneta HD189733b. Los datos se presentan en forma de un mapa de color (panel superior) y de manera gr´afica (panel inferior). Propiedades Atmosf´ericas de los “Hot Jupiters” Debido a la intensa radiaci´on que reciben de su estrella hu´esped, los “Hot Jupiters” poseen temperaturas que exceden los 1000K (Barman et al., 2001; Sudarsky et al., 2003), no obstante, las mismas son bajas comparadas con aquellas de las estrellas que orbitan y es por ello que emiten generosamente en el rango de las longitudes de onda del infrarrojo; adem´as, sus densidades resultan bajas, lo que hace que posean una atm´osfera tenue, sin l´ımite alguno definido, que gradualmente va desvaneci´endose. La existencia de este tipo de exoplanetas favorece la ocurrencia de tr´ansitos planetarios, ya que cuanto m´as cerca se halle el planeta de su estrella hu´esped, m´as alta ser´a la probabilidad del tr´ansito. El estudio de este fen´omeno, por medio de la t´ecni-

1.2 Planetas Extrasolares

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Figura 1.24: Mapa de la distribuci´on de temperaturas del planeta HD189733b (Knutson et al., 2007).

ca que lleva su mismo nombre, ha permitido realizar un avance significativo en el conocimiento de los interiores de dichos exoplanetas, sin necesidad de observarlos directamente.

Figura 1.25: Esquema del tr´ansito de un exoplaneta. Figura adaptada de Seager y Deming (2010).

1.2 Planetas Extrasolares

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Mientras el planeta pasa por delante de la estrella, la radiaci´on emitida por e´ sta decae dependiendo de la relaci´on de a´ reas entre uno y otro objeto (Fig. 1.25); as´ı, si el tama˜no de la estrella es conocido, el radio del planeta puede ser determinado. Durante el tr´ansito (tambi´en conocido como “Eclipse Primario”), la luz procedente de la componente primaria atraviesa la atm´osfera del exoplaneta (graficada con un anillo azul en la Fig. 1.25) evidenciando algunas de las caracter´ısticas espectrales de la atm´osfera del mismo. Si se divide el espectro combinado de la estrella m´as el planeta, obtenido durante el tr´ansito, por el espectro aislado de la estrella (tomado antes o despu´es del tr´ansito), se obtiene el espectro de transmisi´on del planeta. Charbonneau et al. (2002) encuentran una disminuci´on fotom´etrica m´as profunda en la regi´on del doblete de sodio (5893 Å) durante el tr´ansito del gigante HD209458b, que fuera de e´ ste; la ca´ıda adicional es atribuida a la absorci´on de este elemento presente en la atm´osfera del planeta (Fig. 1.26).

Figura 1.26: Porci´on del espectro de transmisi´on de HD209458, centrado en la regi´on de las l´ıneas del doblete de Sodio. La l´ınea roja se˜nala el l´ımite de absorci´on de este elemento por parte de la fot´osfera estelar y la correspondiente a la atm´osfera del planeta (esta u´ ltima en azul). Figura adaptada de Charbonneau et al. (2002). De manera similar, estudios realizados por Vidal-Madjar et al. (2003), aplicados en un rango diferente de longitud de onda (l´ınea Lyα) sobre el mismo planeta, evidencian la presencia de otros componentes qu´ımicos, en particular, hidr´ogeno at´omico en la atm´osfera de este objeto sub-estelar (Fig. 1.27). Igual an´alisis ha sido aplicado a otros “Hot Jupiters” detectados (Redfield et al., 2008). Una vez finalizado el eclipse primario, el planeta contin´ua su trayectoria alrededor de la estrella, ocult´andose por detr´as de e´ sta. En los momentos previos a que se produzca este fen´omeno, ambos componentes del sistema pueden ser observados y estudiados de manera espectrosc´opica. Cuando el planeta desaparece completamente detr´as de la estrella, el flujo total, procedente de ambos cuerpos, disminuye debido a que el objeto secundario no contribuye al mismo. Luego, el espectro de flujos del

1.3 Comparaci´on de las propiedades espectrosc´opicas de “Hot Jupiters” y Enanas Marrones

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Figura 1.27: Porci´on del espectro de HD209458 en la regi´on de Lyα. La intensidad de e´ sta disminuye durante el tr´ansito. La ca´ıda adicional es atribuida a la absorci´on de hidr´ogeno at´omico presente en la atm´osfera planetaria. Figura adaptada de Vidal-Madjar et al. (2003).

exoplaneta puede ser derivado de la sustracci´on del espectro aislado de la estrella (obtenido durante la ocultaci´on) del espectro asociado al sistema completo (tomado antes o despu´es del eclipse secundario). El espectro obtenido, denominado “espectro de emisi´on”, brinda informaci´on sobre la composici´on atmosf´erica y el gradiente de temperatura del planeta. Swain et al. (2009b) aplican este procedimiento al planeta gigante HD189733b y encuentran vapor de agua, metano, di´oxido y mon´oxido de carbono entre sus constituyentes atmosf´ericos (Fig. 1.28).

1.3. Comparaci´on de las propiedades espectrosc´opicas de “Hot Jupiters” y Enanas Marrones La Tabla 1.3 muestra una s´ıntesis de los elementos qu´ımicos detectados, al presente, en los espectros de enanas marrones de tipos L, T e Y, as´ı como los espectros asociados a planetas “Hot Jupiters” obtenidos mediante la t´ecnica de tr´ansitos. El an´alisis de los espectros estudiados indica la existencia de una continuidad de ciertos componentes qu´ımicos que constituyen las atm´osferas de los objetos considerados, tal como ocurre con las mol´eculas de vapor de agua (H2 O) y de metano (CH4 ). Sin embargo, la intensidad de ambas puede aumentar o disminuir conforme la temperatura var´ıe. Notar que si bien las temperaturas decrecen, desde las enanas L hasta el rango de los exoplanetas, existen intervalos de temperaturas comunes, en particular entre

1.3 Comparaci´on de las propiedades espectrosc´opicas de “Hot Jupiters” y Enanas Marrones

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Figura 1.28: Espectro de emisi´on en el infrarrojo cercano del planeta HD189733b (en negro) junto con un modelo espectrosc´opico (en naranja) que contiene mol´eculas de H2 O, CH4 , CO y CO2 . Figura extra´ıda de Swain et al. (2009b).

las enanas L tard´ıas, T e Y y los exoplanetas, por lo cual la presencia de los mismos elementos en las atm´osferas de enanas marrones y planetas no resulta llamativa. Resulta posible, adem´as, identificar compuestos t´ıpicos de cada una de las atm´osferas de los objetos seleccionados en particular, tal como sucede con el mon´oxido de carbono (CO) y el di´oxido de carbono (CO2 ), los cuales son elementos que se observan principalmente en las atm´osferas planetarias. Otro elemento que llama la atenci´on es la mol´ecula de NH3 , presente en las atm´osferas de las enanas Y, pero no detectada, en la actualidad, en las de los exoplanetas. La comparaci´on global de las propiedades espectrosc´opicas de las atm´osferas de enanas marrones, por un lado, y de los planetas, por el otro, indica algunas continuidades en cuanto a la presencia de determinados elementos qu´ımicos (H2 O,CH4 ). Esto es, principalmente, consecuencia de la coexistencia de objetos de diversas clases para temperaturas que van entre aproximadamente 600 y 1500 K. Otros compuestos (tales como, CO y CO2 ) ocurren principalmente en atm´osferas planetarias por lo que su detecci´on proporciona un indicio adicional sobre la naturaleza de este tipo de objetos.

1.3.1. Estrellas que albergan “Hot Jupiters”: caracter´ısticas Dadas las limitaciones instrumentales, la mayor´ıa de los planetas “Hot Jupiters” detectados han sido hallados alrededor de estrellas cercanas; la Fig. 1.29 muestra que,

1.3 Comparaci´on de las propiedades espectrosc´opicas de “Hot Jupiters” y Enanas Marrones

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Tabla 1.3: Comparaci´on de las propiedades espectrosc´opicas entre Enanas Marrones de clase L-T-Y, con aqu´ellas asociadas a los planetas de tipo “Hot Jupiters”. ENANAS MARRONES CLASE L CLASE T rango de temperaturas vapor de agua o´ xidos met´alicos hidruros met´alicos metales alcalinos hidrocarburos o´ xidos no met´alicos

2300-1500 K si T iO, VO FeH, CaH, MgH, CrH NaI, KI, CsI, RbI no no

1500-600 K si no no no CH4 CO

CLASE Y

PLANETAS EXTRASOLARES

< 600 K si no no no CH4 no

< 1500 K si no no no CH4 CO, CO2

m´as del 50 % de ellas se encuentra a una distancia inferior a 50 pc; y m´as del 80 % de estos objetos estelares tienen masas y tipos espectrales similares al Sol (Fig. 1.29). No obstante, estas caracter´ısticas son m´as bien debidas a un efecto de selecci´on producto de las limitaciones de la t´ecnica de velocidad radial.

Figura 1.29: Histograma de masas (izquierda) y de distancias (derecha) de las estrellas asociadas a planetas gigantes gaseosos. Im´agenes obtenidas de www.exoplanet.eu.

Luego del descubrimiento de los primeros “Hot Jupiters”, los estudios espectrosc´opicos evidenciaron que las estrellas asociadas a este tipo de planetas son, sistem´aticamente, ricas en metales (Gonzalez, 1998). El incremento de la detecci´on de estos exoplanetas mejor´o la estad´ıstica y permiti´o corroborar este resultado. La Fig. 1.30 muestra que aquellas estrellas ricas en metales tienen una probabilidad mayor de albergar planetas gigantes que las estrellas de baja metalicidad (Santos et al., 2005; Udry et al., 2006). Esto no significa que los “Hot Jupiters” no puedan hallarse alrededor de estrellas pobres en metales, sino que, la probabilidad de formaci´on de los mismos en torno a ellas resulta baja (Ida y Lin,

1.3 Comparaci´on de las propiedades espectrosc´opicas de “Hot Jupiters” y Enanas Marrones

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2004).

Figura 1.30: Comparaci´on de las distribuciones de metalicidades para estrellas asociadas a “Hot Jupiters” (l´ınea a trazos) y estrellas sin planetas relacionadas (l´ınea cont´ınua). Figura adaptada de Santos et al. (2005).

Existen en la literatura dos hip´otesis principales que intentan explicar el origen del exceso met´alico. La primera de ellas sugiere que este alto contenido est´a vinculado a la ca´ıda de material planetario hacia la envoltura estelar (Montalb´an y Rebolo, 2002; Ghezzi et al., 2009). Sin embargo, algunos investigadores, consideran que este proceso no podr´ıa causar un cambio significativo en la composici´on de la estrella. Ante este hecho, una segunda hip´otesis supone que el enriquecimiento met´alico observado en el bulge del objeto estelar, est´a relacionado con la gran concentraci´on de estos elementos existentes en la nube molecular que dio origen tanto a la estrella como al sistema planetario (Santos et al., 2001; Bond et al., 2008). En la actualidad, el tema es a´un motivo de debate y se requiere de un mayor n´umero de mediciones a fin de llegar a un consenso. A lo largo de este cap´ıtulo, se detallaron las caracter´ısticas principales de las enanas marrones; adem´as, se especificaron las propiedades y t´ecnicas de detecci´on de los planetas extrasolares, haciendo especial hincapi´e en los “Hot Jupiters”; para concluir con la comparaci´on espectrosc´opica de ambas poblaciones, analizando la presencia de componentes an´alogos en ellas.

Cap´ıtulo 2 Elementos de Astrof´ısica Estelar La luz que llega procedente de las estrellas proviene de las capas m´as externas de la misma, desde una regi´on conocida como fot´osfera. La mayor´ıa de lo que se conoce acerca de estos astros es aprendido a trav´es del estudio de la radiaci´on procedente de dicha regi´on. En este cap´ıtulo se definen los conceptos astrof´ısicos fundamentales y se describe, de manera general, el an´alisis de la fot´osfera estelar que permitir´an comprender el funcionamiento y la elecci´on de las t´ecnicas en este trabajo utilizadas.

2.1. Atm´osfera estelar La atm´osfera estelar es la regi´on externa que rodea a la estrella y que constituye la zona de transici´on entre el interior de la misma y el medio interestelar. Est´a dividida en diversas capas, cada una de ellas con caracter´ısticas diferentes. La fot´osfera es la capa m´as profunda y fr´ıa de la atm´osfera de una estrella; la mayor porci´on del espectro estelar visible se produce en esta regi´on. Por encima de e´ sta, se hallan la crom´osfera y la capa de transici´on en las cuales la temperatura va aumentando r´apidamente, hasta llegar a la corona, capa m´as externa de la atm´osfera estelar (ver Fig. 2.1).

Figura 2.1: Representaci´on esquem´atica de las capas constituyentes de la atm´osfera estelar. El estudio de la naturaleza de las atm´osferas estelares es llevado a cabo mediante el

2.2 L´ıneas espectrales

37

an´alisis de las l´ıneas que forman parte de su espectro.

2.2. L´ıneas espectrales Las l´ıneas espectrales son supresiones en la distribuci´on del espectro cont´ınuo de la radiaci´on procedente de la estrella. En particular, las l´ıneas de absorci´on pueden ser observadas cuando la luz emitida por una fuente a alta temperatura (en este caso el interior estelar), atraviesa la atm´osfera que se halla a una temperatura menor que la de la fuente emisora. Las l´ıneas son originadas en la atm´osfera de la estrella producto del cambio de energ´ıa en los electrones de los a´ tomos que la componen. Cuando un electr´on efect´ua una transici´on desde un alto nivel energ´etico a uno m´as bajo, la diferencia de energ´ıa existente entre los dos niveles involucrados, es emitida en forma de fot´on de una cierta frecuencia (o longitud de onda) asociada. Contrariamente, cuando el electr´on es excitado desde un nivel energ´etico m´as bajo a uno m´as alto, dicha diferencia es absorbida, tambi´en en forma de fot´on. Las frecuencias asociadas a los fotones absorbidos o emitidos, durante las transiciones, representan las distintas configuraciones de energ´ıas posibles que puede tomar el electr´on y conforman un conjunto u´ nico para cada a´ tomo. Dado que los electrones s´olo toman valores discretos de energ´ıa, correspondientes a ciertas longitudes de onda, la presencia de l´ıneas de un cierto elemento qu´ımico en un espectro, es prueba suficiente de la existencia de dicho elemento en la fuente que produce el espectro. Cada l´ınea est´a definida por el nivel superior, el nivel inferior y la fuerza del oscilador; siendo esta u´ ltima una medida que indica la probabilidad de ocurrencia de dicha transici´on electr´onica. La determinaci´on de la absorci´on de las l´ıneas espectrales desempe˜na un rol fundamental en el estudio de la composici´on qu´ımica de los cuerpos celestes. La intensidad total de una l´ınea se expresa en la forma de ancho equivalente.

2.2.1. Ancho Equivalente de las l´ıneas espectrales El ancho equivalente Wλ de una l´ınea espectral se define como el ancho medido en Å de un rect´angulo de a´ rea igual a la de la l´ınea espectral, o lo que es lo mismo, se trata del a´ rea medida entre el nivel del cont´ınuo, normalizado a la unidad y con referencia cero (Fig. 2.2). Teniendo en cuenta la cantidad de energ´ıa absorbida, esto es, la profundidad de la l´ınea espectral, se puede determinar la abundancia de un elemento qu´ımico. Dicha absorci´on depende tanto del n´umero de absorbedores presentes, como de la fracci´on de los electrones de ese elemento que se hallan en el nivel de energ´ıa apropiado para

2.2 L´ıneas espectrales

38

Figura 2.2: Gr´afico de intensidad (Fλ ) en funci´on de la longitud de onda (λ) para una l´ınea espectral. Wλ denota el a´ rea comprendida por la porci´on rectangular y que resulta equivalente al a´ rea comprendida por el perfil de la l´ınea desde el nivel del cont´ınuo (Fλc ).

absorber. Estos hechos est´an vinculados con la velocidad de microturbulencia, la temperatura y la presi´on que posea la atm´osfera de la estrella. Mientras que la primera constituye uno de los mecanismos responsable del ensanchamiento de las l´ıneas, las restantes determinan la clasificaci´on espectral de la estrella. Estos t´opicos ser´an tratados con mayor detalle en las siguientes secciones.

2.2.2. Ensanchamiento de las l´ıneas espectrales La apariencia de una l´ınea espectral en un espectro estelar est´a influenciada por una serie de procesos f´ısicos que se dan en la atm´osfera estelar. La forma de una l´ınea o perfil es descripta como d´ebil, intensa o muy intensa de acuerdo a su profundidad. Cada uno de estos procesos tiene asociado consigo una funci´on que describe la variaci´on en intensidad de la absorci´on con la longitud de onda a lo largo de la l´ınea; esto es, cada proceso puede ser descripto por un coeficiente de absorci´on propio. Los procesos a considerar aqu´ı son: Ancho Natural de L´ınea Ensanchamiento por Presi´on Ensanchamiento Doppler T´ermico Ancho natural de l´ınea El modelo mas simple para la interacci´on de la luz con los a´ tomos es el de una onda electromagn´etica plana interactuando con dipolos, lo que resulta en una absorci´on

2.2 L´ıneas espectrales

39

o atenuaci´on de la onda. De la formulaci´on de este modelo, se obtiene la constante de amortiguamiento, que puede ser interpretada f´ısicamente como el tiempo probable de permanencia de los electrones en un determinado nivel energ´etico distinto del fundamental. Este concepto puede ser relacionado con el Principio de Incertidumbre de Heisenberg: h (2.1) 2π donde ∆E se corresponde con el conjunto de valores de energ´ıa que puede tomar un electr´on en un cierto nivel y ∆t, los tiempos de permanencia del mismo en cada nivel. Esta expresi´on establece que la duraci´on de una transici´on o el estado excitado de un a´ tomo, tiene una vida media corta y puede tomar cualquier valor de energ´ıa dentro del intervalo ∆E. Como consecuencia de esto, la l´ınea sufre un ensanchamiento que modifica su perfil, el cual puede ser modelado por una funci´on del tipo lorentziana. ∆E × ∆t ≥

Ensanchamiento por presi´on En los fluidos, la presi´on es consecuencia de la densidad de part´ıculas que los conforman y de las colisiones entre ellas. Una interacci´on colisional entre los a´ tomos absorbedores de energ´ıa y otras part´ıculas, entre ellas, iones, electrones, a´ tomos del mismo elemento que los absorbedores o incluso de otros tipos, logran perturbar a los niveles at´omicos involucrados en una transici´on, alterando su energ´ıa y afectando la forma de la radiaci´on que emite la part´ıcula de formas muy diversas, ya sea mediante el corrimiento, las asimetr´ıas y/o el ensanchamiento de las l´ıneas espectrales. Las temperaturas de la mayor´ıa de las atm´osferas estelares producen elevadas velocidades en las part´ıculas. Mas a´un, para las estrellas ubicadas sobre o por encima de la Secuencia Principal, las presiones atmosf´ericas son ≤ 1 atm. Bajo estas condiciones, es aplicable la formulaci´on de aproximaci´on por impacto que asume que una onda electromagn´etica sufre un cambio de fase en la oscilaci´on producto de la colisi´on con el perturbador que conlleva al ensanchamiento del perfil de la l´ınea. El mismo puede, al igual que sucede con el ancho natural, ser modelado por una funci´on lorentziana. Ensanchamiento Doppler T´ermico En la teor´ıa cin´etica de los gases, la temperatura de un gas es una consecuencia de la energ´ıa cin´etica de las part´ıculas que lo conforman. La velocidad a la que las part´ıculas se mueven depende de la temperatura que dicho gas tenga. Sin embargo, las part´ıculas tendr´an diferentes velocidades. Cada a´ tomo tiene una componente de la velocidad, a lo largo de la l´ınea de la visual del observador a la estrella, debido a su movimiento t´ermico. Dicha velocidad se denomina velocidad radial Vr y es determinada a partir de la f´ormula Doppler (ecuaci´on

2.2 L´ıneas espectrales

40

1.1). As´ı, en un instante determinado, algunos de los a´ tomos viajan hacia el observador y otros se alejan al momento de emitir fotones, lo que origina un corrimiento en las l´ıneas de absorci´on del espectro. Los movimientos grupales de los a´ tomos dan origen a la “turbulencia”, aunque si el tama˜no de los grupos resulta considerablemente menor que el necesario para formar una l´ınea, se habla de “microturbulencia”. La distribuci´on de velocidades microturbulentas es gaussiana, al igual que ocurre con el movimiento de los a´ tomos individuales. El resultado final del perfil de la l´ınea estar´a dado por la convoluci´on del ensanchamiento Doppler individual y el debido a la microturbulencia, lo que da por resultado una nueva gaussiana. Combinaci´on de los efectos El perfil final de la l´ınea estar´a dado por la convoluci´on de las funciones de los efectos antes descriptos. As´ı, el ensanchamiento colisional (ensanchamiento por presi´on) dominar´a los extremos de la l´ınea (alas); o en el caso de que la densidad sea muy baja, el ancho natural afectar´a a esta zona; mientras que, el mecanismo de ensanchamiento Doppler dominar´a sobre los n´ucleos de las l´ıneas. El perfil convolucionado se conoce como Perfil de Voigt (Fig. 2.3).

Figura 2.3: La actuaci´on conjunta de los mecanismos de ensanchamiento de las l´ıneas produce en e´ stas la forma del Perfil de Voigt.

2.2 L´ıneas espectrales

41

Otro mecanismo de ensanchamiento: rotaci´on Una estrella que rota produce un corrimiento Doppler en cada una de las l´ıneas que componen el espectro. El ensanchamiento depender´a de la tasa de rotaci´on y del a´ ngulo de inclinaci´on del eje de rotaci´on respecto de la l´ınea de la visual. Dicha tasa es medida a trav´es del par´ametro vseni. En general, las estrellas m´as calientes (clases O y B) son r´apidas rotadoras, mientras que, las an´alogas solares son rotadoras lentas.

2.2.3. Clasificaci´on espectral Los cambios en intensidad de las l´ıneas del hidr´ogeno con la temperatura permitieron idear un sistema de clasificaci´on espectral. Los primeros intentos por establecer dicho sistema se remontan al siglo XIX cuando el astr´onomo italiano P.A. Secchi (1818-1878) dividi´o a las estrellas en cuatro grupos basados solamente en las caracter´ısticas espectrales que presentaban. Sin embargo, la utilizaci´on de un sistema de clasificaci´on de un u´ nico par´ametro (unidimensional) no result´o del todo eficiente. Es por ello que W.W. Morgan, P.C. Keenan y E. Kellman establecieron un esquema bidimensional conocido como Sistema MK. El mismo es empleado en la actualidad y asigna a cada estrella un tipo espectral y una clase de luminosidad, par´ametros basados en la temperatura y en la presi´on electr´onica de la estrella, respectivamente. Tipo espectral En las atm´osferas estelares existe variaci´on de la temperatura con la profundidad geom´etrica. Sin embargo, es posible aceptar, en primera aproximaci´on, condiciones de equilibrio termodin´amico local y, en consecuencia, aplicar las leyes de Boltzmann y Saha. Las mismas suministran informaci´on acerca de la poblaci´on relativa de un nivel de energ´ıa respecto del fundamental, y el estado de ionizaci´on de un cierto elemento qu´ımico, respectivamente. Ambas leyes son estrictamente crecientes con la temperatura y permiten explicar, en forma cualitativa, la presencia o ausencia de ciertas l´ıneas observadas en las diferentes clases espectrales. El tipo espectral de una estrella es designado por una de las siete letras: O, B, A, F, G, K, M, siendo las estrellas O las m´as calientes, en tanto que las situadas en el otro extremo, las M, son muy fr´ıas. La tabla 2.1 muestra las temperaturas y, a partir de ellas, las caracter´ısticas distintivas de los espectros estelares que permiten determinar su tipo espectral. En la pr´actica, la clasificaci´on de las estrellas en tipos espectrales resulta m´as compleja que esto. Cada tipo puede ser subdividido en al menos 10 subtipos; as´ı, una estrella catalogada como del tipo A5 se halla comprendida entre las clases A0 y F0. El orden de la secuencia espectral puede ser f´acilmente recordada a trav´es de la regla nemot´ecnica: “Oh Be A Fine Girl (Guy) Kiss Me!”.

2.2 L´ıneas espectrales

42

Tabla 2.1: Caracter´ısticas de los tipos espectrales del Sistema MK. Tipo O B A F G K M

T e f f [K]

Tipo espectral

>20000 20000-10000 10000-7000 7000-6000 6000-5000 5000-3500 3500-2000

helio (He) ionizado He neutro; comienzan a aparecer l´ıneas del hidr´ogeno (H) l´ıneas de Balmer del H fuertemente visibles calcio (Ca) ionizado visible; l´ıneas del H m´as d´ebiles prominente Ca ionizado; l´ıneas del H a´un m´as d´ebiles; l´ıneas de hierro (Fe) metales neutros (Ca, Fe); bandas moleculares notorias bandas moleculares de o´ xido de titanio y zirconio

Clase de luminosidad Para una dada temperatura, algunas estrellas resultan m´as luminosas que otras. Esto se da ya que cuanto mayor es una estrella, m´as tenue y con menor presi´on es su atm´osfera; contrariamente a lo que sucede con una estrella m´as peque˜na. Las l´ıneas espectrales de las estrellas extremadamente luminosas son mucho m´as delgadas puesto que los efectos de ensanchamiento de las mismas debido a colisiones son menores, con lo cual, el perfil de la l´ınea es m´as n´ıtido. Es posible, entonces, clasificar las estrellas de cada clase espectral en t´erminos de su luminosidad, basados en la “nitidez” de sus l´ıneas espectrales. Las clases de luminosidad se denotan mediante n´umeros romanos y dividen a las estrellas en siete conjuntos: I Estrellas Supergigantes II Estrellas Gigantes Brillantes III Estrellas Gigantes IV Estrellas Subgigantes V Estrellas Enanas de la Secuencia Principal VI Estrellas Sub Enanas VII Estrellas Enanas Blancas En la pr´actica, algunas clases de luminosidad, particularmente las correspondientes a las supergigantes, son subdivididas en sufijos a, ab y b; mientras que una clase definida como III-IV implica que el astro posee caracter´ısticas intermedias entre los dos tipos. La clasificaci´on espectral completa consta de [Tipo espectral][n´umero][Clase de luminosidad][sufijo(si lo hay)]. Por ejemplo, el Sol es considerado una estrella G2 V y Betelgeuse, una gigante roja M2 Iab.

2.2 L´ıneas espectrales

43

2.2.4. Curva de crecimiento Resulta claro que las l´ıneas espectrales observadas en un espectro surgen de los elementos qu´ımicos presentes en el material estelar. Cada elemento imprime su firma en la forma de un patr´on de l´ıneas espectrales correspondientes a su estructura electr´onica. Es de esperarse que cuanto m´as intenso resulte el patr´on, mayor sea el contenido de este compuesto en el astro. En la Fig. 2.4 se observa el comportamiento te´orico del perfil y el ancho equivalente de la l´ınea de hierro (Fe, λ6065). A y B son las abundancias de Fe expresada como una fracci´on de hidr´ogeno (H). Existen tres fases en el crecimiento de la l´ınea: Parte lineal (1): la l´ınea de absorci´on es d´ebil, dominada por el ensanchamiento Doppler. La profundidad, es decir, Wλ crece linealmente con la abundancia. Parte plana (regi´on comprendida entre 1-2): la l´ınea de absorci´on est´a saturada y se ve gruesa; Wλ no resulta una buena medida de la abundancia. Parte de amortiguamiento (2):si bien la l´ınea resulta intensa, la profundidad de las alas de la misma permite determinar estimativamente la abundancia. La funci´on que representa el cambio en el ancho equivalente en relaci´on a la abundancia se denomina curva de crecimiento.

Figura 2.4: Representaci´on de la manera en que el ancho equivalente (derecha) y el perfil (izquierda) de la l´ınea cambian con la abundancia qu´ımica de las especies absorbedoras. Los c´ırculos sobre la curva de crecimiento (panel derecho) se corresponden con los perfiles comprendidos entre 1-2 (panel izquierdo). Figura extra´ıda de Gray (1992).

Para determinar abundancias qu´ımicas se deben considerar dos curvas de crecimiento, una de ellas denominada curva de crecimiento te´orica y la otra, curva de crecimiento emp´ırica. La primera de e´ stas es generada a partir de los modelos de atm´osferas estelares (por ejemplo los de Kurucz), los cuales utilizan par´ametros tales como la temperatura y la gravedad superficial de la estrella. Cada elemento qu´ımico

2.2 L´ıneas espectrales

44

es descripto por una curva de este tipo considerando varios estados de excitaci´on y un u´ nico estado de ionizaci´on. La t´ecnica computacional por la cual se originan dichas curvas en base a modelos se conoce como s´ıntesis espectral. La otra curva se crea a partir de las l´ıneas de absorci´on del espectro observado, las cuales pueden ser identificadas a partir de las tablas de Moore (1966) para el espectro solar. De la medida de los anchos equivalentes de las l´ıneas espectrales es posible crear la curva en cuesti´on. Cada elemento qu´ımico tendr´a una curva asociada que contempla un u´ nico estado de ionizaci´on pero cubre un amplio rango de estados de excitaci´on. Una vez generadas ambas curvas se procede a la comparaci´on de e´ stas. De la diferencia en abscisas se obtiene la abundancia del elemento qu´ımico requerida; mientras que, la diferencia en ordenadas brinda informaci´on acerca de la velocidad de microturbulencia de la estrella estudiada. Este procedimiento puede realizarse ya que todas las curvas de crecimiento presentan perfiles similares. Un an´alisis m´as detallado del estudio y aplicaci´on de las curvas de crecimiento puede consultarse en Voigt (1969). En la Fig. 2.5 se muestra un ejemplo de la confrontaci´on de las curvas te´orica y emp´ırica de Fe I para la estrella gigante ǫ Virginis (Cayrel et al., 1977).

Figura 2.5: Curva de crecimiento de Fe I para ǫ Vir. Los distintos puntos denotan diferentes estados de excitaci´on de este elemento; las 3 l´ıneas continuas se corresponden con las curvas de crecimiento te´oricas. Figura extra´ıda de Cayrel et al. (1977).

Cap´ıtulo 3 Interacci´on Planeta-Estrella La existencia de planetas alrededor de estrellas tipo solar ha sido demostrada por el corrimiento peri´odico (Doppler) de sus l´ıneas espectrales. Dado que la t´ecnica Doppler favorece la detecci´on de planetas masivos con o´ rbitas cercanas, gran parte de los exoplanetas detectados son del tipo “Hot Jupiters”. El descubrimiento de planetas extrasolares gigantes tuvo profundas implicaciones, tanto en las teor´ıas de formaci´on planetarias como en el estudio de la estabilidad din´amica de sus o´ rbitas (Marcy y Butler, 1998). A excepci´on de la presencia de planetas gigantes en torno a estrellas de elevada metalicidad (Santos et al., 2005), los efectos astrof´ısicos debidos a planetas gigantes y cercanos, incluyendo su influencia sobre las capas atmosf´ericas m´as externas de las estrellas, han sido ampliamente estudiados. Puesto que todas las estrellas tipo solar poseen crom´osferas, regiones de transici´on y coronas, y que todas ellas conforman la regi´on m´as pr´oxima a sus planetas gigantes hu´espedes, es de esperarse que sean las m´as afectadas. Observacionalmente, es bien sabido que la actividad cromosf´erica y coronaria de la estrella puede incrementarse fuertemente cuando dos o m´as estrellas interact´uan la una con la/s otra/s. Un ejemplo claro lo constituyen los sistemas binarios de corto per´ıodo, RS CVn, en los cuales las componentes se hallan sincronizadas rotacionalmente, es decir, el per´ıodo orbital de los sistemas es igual al per´ıodo rotacional de los mismos. Adem´as, la r´apida rotaci´on de las estrellas en cada uno de los sistemas intensifica la actividad magn´etica de las componentes; como consecuencia, los sistemas son varios o´ rdenes de magnitud m´as luminosos en todas las bandas de longitud de onda, y m´as activos cromosf´erica y coronalmente que las estrellas aisladas de igual tipo espectral. Estos sistemas son tambi´en conocidos por evidenciar eventos tipo “flare” que ensanchan e incrementan la emisi´on de las l´ıneas (Redfield et al., 2006). Por analog´ıa, se espera que se evidencien los efectos de una posible interacci´on, aunque disminuida, entre estrellas de tipo solar y los planetas masivos y cercanos (Cuntz et al., 2000). La interacci´on estrella-planeta (SPI por sus siglas en ingl´es, “Star Planet Interac-

3.1 Interacci´on Tidal

46

tion”) es un efecto que ha sido ampliamente estudiado, tanto desde el punto de vista observacional como te´orico. Sin embargo, al presente no ha sido posible llegar a un consenso sobre su origen. Estas interacciones podr´ıan ser de origen gravitacional o magn´etico, o bien una combinaci´on de ambas. El efecto tidal del planeta sobre la estrella podr´ıa “tironear” las capas exteriores de la atm´osfera estelar, deform´andola y produciendo una protuberancia o extensi´on en direcci´on al planeta, al que incluso podr´ıa abarcar. En el caso de la interacci´on magn´etica, se ver´ıa favorecida la re-conexi´on magn´etica planeta-estrella. En ambos casos se espera que el planeta induzca o produzca cambios en la atm´osfera de la estrella, los cuales podr´ıan tener un ciclo similar al per´ıodo orbital.

3.1. Interacci´on Tidal La interacci´on tidal es una consecuencia directa de la aceleraci´on gravitacional, causada por planetas cercanos. Puede modificar no s´olo la din´amica del sistema a trav´es de la circularizaci´on de la o´ rbita, la sincronizaci´on de sus rotaciones o per´ıodos orbitales, o la alineaci´on de los ejes orbitales de las dos componentes debido al intercambio de momento angular; sino tambi´en, afectar al movimiento de las zonas convectivas de la estrella y al flujo de las capas atmosf´ericas m´as externas. Si los per´ıodos orbital y rotacional no son iguales, las capas externas de la estrella se expanden y se contraen r´apidamente produciendo flujos turbulentos debidos a que los gases de baja densidad, que all´ı se encuentran, responden de forma inmediata a cualquier cambio en las fuerzas tidales. En relaci´on a este t´opico, Albrecht et al. (2012) proveen evidencia de que, si bien la distribuci´on del a´ ngulo comprendido entre los ejes estelar y orbital (oblicuidad) de las estrellas asociadas con planetas gigantes y pr´oximos era inicialmente azarosa, observaciones actuales parecieran demostrar que las oblicuidades resultan bajas. Los autores postulan que este hecho podr´ıa estar ligado a las interacciones tidales entre los componentes del sistema. A fin de corroborar la hip´otesis, utilizan espectros de una muestra de 14 sistemas planetarios, tomados tanto con el telescopio Keck y su espectr´ografo de alta resoluci´on HIRES, como con el telescopio Magellan II y el espectr´ografo Planet Finder (PFS, por sus siglas en ingl´es); y concluyen que la oblicuidad en sistemas que albergan “Hot Jupiters” depende fuertemente del cociente de la masa y de la distancia entre la estrella y el planeta, lo que es de esperarse si se considera que las fuerzas tidales son las responsables de las bajas oblicuidades. Pont (2009) examina los par´ametros de un conjunto de 40 planetas descubiertos mediante la t´ecnica de tr´ansitos en busca de signos de evoluci´on tidal, hallando que, por debajo de una cierta distancia, tal que el per´ıodo P ∼ 3-5 d´ıas, las propiedades orbitales de los planetas est´an vinculadas a efectos tidales. As´ı, en el orden en que

3.2 Interacci´on Magn´etica

47

la masa del exoplaneta se incrementa, es de esperarse que planetas cercanos y con masas muy inferiores a la masa de J´upiter, se vean inalterados ante la influencia gravitacional; mientras que, aqu´ellos con masas comparables a la de J´upiter, posean o´ rbitas circularizadas. Finalmente, para planetas cuyas masas resultan superiores a la masa de J´upiter, es posible que se produzca una sincronizaci´on tidal.

3.2. Interacci´on Magn´etica La interacci´on magn´etica se da entre las regiones estelares activas y la magnet´osfera de los exoplanetas masivos. Por analog´ıa con J´upiter, se espera que las magnet´osferas alrededor de estos planetas sean activas. Es muy probable que este tipo de interacci´on tenga efectos m´as pronunciados sobre la corona estelar y la regi´on de transici´on, ya que estas regiones son las m´as cercanas a la zona en la cual los campos de la estrella y del planeta se encuentran e interact´uan. Generalmente se utilizan las l´ıneas de emisi´on H (λ3968Å) y K (λ3933Å) del Ca II como indicadores de la actividad estelar puesto que son observables desde Tierra (Wilson, 1968). Estas l´ıneas son muy intensas y sus n´ucleos se forman en la crom´osfera de la estrella (Krejˇcov´a y Budaj, 2012). Con el objeto de cuantificar dicha actividad se emplean los ´ındices S y R′HK . EL ´ındice S est´a definido por la suma de los flujos dentro de dos bandas de 1 Å de ancho centradas en las l´ıneas H y K del Ca II. Luego, el flujo combinado es normalizado al nivel del pseudo-continuo y medido en dos ventanas equidistantes de 20 Å de ancho cada una, ubicadas una a cada lado de las l´ıneas del Ca II. El ´ındice S no s´olo depende de la emisi´on cromosf´erica, sino tambi´en de la emisi´on fotosf´erica evidenciada en las alas de las l´ıneas en cuesti´on y variable seg´un el tipo espectral. Para comparar la verdadera emisi´on cromosf´erica de estrellas con distintos ´ındices de color (B-V), es necesario conocer la variaci´on del flujo fotosf´erico. Para ello, se utiliza el ´ındice R′HK , el cual contiene la misma informaci´on que el ´ındice S , pero con un par de correcciones agregadas: 1) correcci´on de color (B-V) que es introducida, en primera aproximaci´on, como un factor multiplicativo C(B-V)

RHK = C(B − V) × S

(3.1)

siendo C(B-V) calculado por Middelkoop (1982). 2) correcci´on de la contribuci´on fotosf´erica RFOT en las l´ıneas H y K del Ca II, a fin de que el ´ındice R′HK contenga, exclusivamente, informaci´on de la crom´osfera y no de la fot´osfera estelar

3.2 Interacci´on Magn´etica

48

R′HK = RHK − RFOT

(3.2)

con RFOT la contribuci´on fotosf´erica pura en las l´ıneas H y K derivadas por Hartmann et al. (1984). La expresi´on logR′HK fue introducida por vez primera por Noyes et al. (1984); grandes valores de logR′HK implican elevada actividad cromosf´erica. Estudios realizados por Shkolnik et al. (2008), sobre un grupo de siete estrellas que albergan “Hot Jupiters”, muestran evidencia observacional de este tipo de interacci´on entre los componentes del sistema. La misma aparece como una variaci´on c´ıclica de la actividad estelar sincronizada con la o´ rbita del planeta. Para llevar esto a cabo, utilizaron el espectr´ografo echelle de alta resoluci´on ESPaDOnS junto con el telescopio Canad´a-Francia-Hawaii (CFH), y monitorearon la actividad cromosf´erica de las estrellas de la muestra en las regiones de las l´ıneas de emisi´on H λ3968 y K λ3933 del Ca II, as´ı como en la zona del triplete infrarrojo del Ca II λ8662 y de las l´ıneas Hα λ6563 y HeI λ5876 (ver Fig. 3.1). Dichas l´ıneas se originan en las regiones intermedia (Hα, H y K del Ca II), m´as interna (triplete infrarrojo del Ca II) y m´as externa (HeI) de la crom´osfera estelar. Estos autores encuentran que la sincron´ıa en las l´ıneas de emisi´on H y K del Ca II de HD179949 y υAnd con el per´ıodo orbital del planeta es claramente notoria.

Normalized Flux

1 0.8 0.6

0.9

0.4

He I

0.2 0

3920

Normalized Flux

1 Ca II H

Ca II K

3940

3980

3960

0.8

5872

1

1

0.8

0.8

0.6 0.4 0.2

6550

5874

5876

5878

0.6 Hα

6560

Ca II IRT

0.4 6570

Wavelength (Å)

8450

8500

8550

8600

8650

8700

Wavelength (Å)

Figura 3.1: Regiones seleccionadas por Shkolnik et al. (2008) para el estudio de la actividad cromosf´erica en una muestra de estrellas.

3.2 Interacci´on Magn´etica

49

Similarmente, Krejˇcov´a y Budaj (2012) analizan el nivel de actividad cromosf´erica de 210 estrellas con exoplanetas en busca de una posible correlaci´on con los par´ametros planetarios. Para ello, miden los anchos equivalentes de los n´ucleos de las l´ıneas H y K del Ca II, utiliz´andolos como trazadores de la actividad estelar. En cuanto a la obtenci´on de los datos, emplearon en su mayor´ıa, los espectros p´ublicos disponibles tomados con el espectr´ografo HIRES, instrumento del telescopio Keck; mientras que s´olo cuatro objetos de la muestra fueron adquiridos con el espectr´ografo FEROS, montado en el telescopio ESO/MPG de 2.2m. A partir del estudio realizado, encuentran evidencia estad´ısticamente significativa de que los anchos equivalentes de las l´ıneas Ca II K de emisi´on presentes en los espectros de las estrellas asociadas a planetas, as´ı como el ´ındice de actividad logR′HK , depende del semieje mayor del exoplaneta. Esto es, las estrellas con planetas cercanos (a ≤ 0.15 UA) tienen generalmente mayor emisi´on de Ca II que aqu´ellas con compa˜neros planetarios m´as distantes (ver Fig. 3.2). M´as a´un, verifican que para el caso T e f f ≤ 5500K y a ≤ 0.15 UA, la emisi´on de dicha l´ınea se incrementa conforme la masa del planeta aumenta (ver Fig. 3.3). 1

-5.6 -5.4

0

-5.2 -5 log R’HK

WCa II K [A]

-1 -2 -3

-4.8 -4.6 -4.4

-4

-4.2 -5

-4

RV data Transit data

-6 0.1

1 a [AU]

10

-3.8 0.01

RV:T 5500 K Trans:T 5500 K 0.1

1 a [AU]

Figura 3.2: Panel Izquierdo. Dependencia del ancho equivalente de la l´ınea de emisi´on de Ca II K con el semieje mayor del planeta. Se incluyen s´olo los sistemas con T e f f ≤ 5500K. Los tri´angulos vac´ıos se refieren a los sistemas exoplanetarios descubiertos por la t´ecnica de velocidad radial; mientras que los tri´angulos llenos dan cuenta de los sistemas detectados mediante tr´ansitos planetarios. Las estrellas fr´ıas con planetas cercanos (a ≤ 0.15UA) presentan una alta dispersi´on y, en general, elevada emisi´on de Ca II K en comparaci´on con las estrellas de igual temperatura pero con exoplanetas distantes. Panel Derecho. Dependencia del ´ındice de actividad cromosf´erica logR′HK con el semieje mayor. Los tri´angulos representan los sistemas planetarios descubiertos mediante velocidad radial, y los c´ırculos, los detectados por el m´etodo de tr´ansitos. Figuras extra´ıdas de Krejˇcov´a y Budaj (2012).

No obstante, Poppenhaeger y Schmitt (2011) aseguran que las tendencias halladas por e´ stos y otros autores que han estudiado el tema, podr´ıan deberse a los efectos de selecci´on de los m´etodos empleados en la detecci´on de planetas. La actividad este-

10

3.2 Interacci´on Magn´etica

50

RV data Transit data

2 1.5 W - aTeff - c

1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 0.01

0.1

1 MP sin i [MJup]

10

100

Figura 3.3: Dependencia del ancho equivalente, corregido de la influencia de la temperatura, de la l´ınea de emisi´on Ca II K con la masa planetaria. La actividad cromosf´erica de las estrellas ligadas con los planetas m´as masivos resulta m´as elevada que en aqu´ellas con exoplanetas menos masivos. Figura extra´ıda de Krejˇcov´a y Budaj (2012).

lar hace m´as dificultosa la medici´on de los corrimientos en velocidad radial, es por ello que, para estrellas activas, s´olo aqu´ellas con elevadas se˜nales de velocidad radial pueden ser detectadas, requiriendo un planeta gigante y cercano, una estrella de baja masa, o ambos. As´ı, y debido al sesgo observacional, los planetas peque˜nos hallados mediante esta t´ecnica orbitan en torno a estrellas de baja actividad. En comparaci´on, el m´etodo de tr´ansitos est´a menos influenciado por la actividad estelar, lo que ha permitido el descubrimiento de planetas girando alrededor de estrellas activas, tal como ocurri´o con el exoplaneta CoRoT-7b. Por otro lado, Canto Martins et al. (2011) realizaron un an´alisis estad´ıstico del flujo cromosf´erico de emisi´on de las l´ıneas de Ca II para una muestra de 74 estrellas tipo solar que albergan planetas descubiertos mediante la t´ecnica Doppler. En este trabajo investigan el indicador de actividad cromosf´erica logR′HK como posible v´ınculo de los efectos de la interacci´on estrella-planeta, y concluyen que no existe una correlaci´on significativa entre este ´ındice y los par´ametros planetarios: semieje mayor y producto de la masa planetaria con el rec´ıproco del semieje mayor. En contraste, hallan una posible correlaci´on entre logR′HK y la masa, y entre el producto de la masa planetaria y el rec´ıproco del semieje mayor, indicando que planetas masivos y cercanos son, a menudo, hallados alrededor de estrellas con un elevado ´ındice de actividad cromosf´erica (ver Fig. 3.4). Sin embargo, estos autores concuerdan con Poppenhaeger y Schmitt (2011) en que, cualquier tendencia observada parecer´ıa ser resultado de los efectos de selecci´on de las t´ecnicas empleadas. Adicionalmente, efect´uan una comparaci´on estad´ıstica del indicador logR′HK para el caso de estrellas con y sin planetas asociados,

3.2 Interacci´on Magn´etica

51

mostrando una evidencia no clara del incremento de la actividad cromosf´erica ligado a la presencia de compa˜neros planetarios.

Figura 3.4: Indicador de la actividad cromosf´erica logR′HK en funci´on del producto de la masa planetaria con la inversa del semieje mayor log(1/a pl × M pl ) para una muestra de estrellas con planetas. Figura extra´ıda del trabajo de Canto Martins et al. (2011).

Knutson et al. (2010) calcularon el ´ındice logR′HK , a partir de medir los anchos equivalentes de las l´ıneas H y K del Ca II para 50 estrellas con tr´ansitos planetarios, y lo emplearon como indicador del nivel de la actividad estelar. En este estudio encuentran que los planetas, cuyos espectros de emisi´on son bien descriptos mediante modelos unidimensionales con H2 O en absorci´on, orbitan estrellas cromosf´ericamente activas. Mientras que aquellos planetas, cuyos espectros de emisi´on resultan consistentes con la presencia de una fuerte inversi´on de temperatura a altas latitudes, orbitan estrellas menos activas. La correlaci´on observada entre el espectro de emisi´on de los “Hot Jupiters” con los niveles de actividad estelar pareciera sugerir que el incremento del flujo UV experimentado por el planeta destruye los absorbedores responsables de la generaci´on de la inversi´on de temperaturas a elevadas latitudes. Adem´as, a trav´es del an´alisis de la l´ınea Lyα, estudian la conexi´on entre la emisi´on de las l´ıneas y K del Ca II y el flujo UV en estrellas activas de tipos espectrales G y K. Las mismas exhiben un incremento relativo entre 4-7 veces en sus l´ıneas de Lyα con respecto a aqu´ellas de temperaturas efectivas similares y no activas. Hartman (2010) analiza la existencia de una posible correlaci´on entre la actividad

3.3 Abundancia de Litio en Estrellas con Planetas

52

cromosf´erica de las estrellas y los par´ametros de los exoplanetas vinculados a ellas. Para ello, utiliz´o los valores de logR′HK obtenidos por Knutson et al. (2010) como indicadores de actividad cromosf´erica, aunque para una muestra m´as reducida que contempla 39 objetos ligados a planetas con tr´ansitos. Este autor determina que, para planetas con M > 0.1 M JU P , a < 0.1 UA orbitando estrellas con 4200 K < T e f f < 6200 K, existe una clara relaci´on entre logR′HK y la gravedad superficial de los exoplanetas, aunque la causa de la misma es a´un cuestionada.

3.3. Abundancia de Litio en Estrellas con Planetas Otra de las regiones espectrales de gran importancia en el estudio de la interacci´on planeta-estrella es la del Litio (Li); este elemento provee informaci´on relativa a la redistribuci´on y a la combinaci´on de materia dentro de la estrella. Los modelos est´andar de evoluci´on predicen que la abundancia de Litio logǫ(Li) en las estrellas de Secuencia Principal depende de la temperatura efectiva T e f f , la edad y la metalicidad (D’Antona y Mazzitelli, 1994). Estudios recientes establecen que son muchos los procesos que pueden llegar a modificar la abundancia de este elemento en las estrellas tipo solar que albergan exoplanetas. Sin embargo, esta variaci´on depende de los par´ametros involucrados en la interacci´on entre los componentes del sistema. En estrellas de masa inferior (y por ende, temperatura menor) a la solar asociadas con planetas, no se evidencia ning´un comportamiento particular en lo que a su logǫ(Li) se refiere. La misma situaci´on es observada para aquellos objetos cuyas masas superan la del Sol. El hecho de que el Litio se mantenga para T e f f ≥ 5850 K radica en que las capas convectivas de las estrellas m´as masivas que el Sol se hallan lejanas como para alcanzar las regiones en las que el Litio es consumido. Por otro lado, en el caso de estrellas de masa menor y con T e f f ≤ 5700 K, las capas convectivas se encuentran m´as profundas, con lo cual transportan el material de la superficie hacia las regiones de alta temperatura en el interior estelar donde el Litio es destruido eficientemente. Por tanto, dada la profundidad de la zona de convecci´on, las estrellas cuyas temperaturas y masas sean similares a las solares constituyen los mejores referentes para la investigaci´on de un posible efecto de los planetas sobre la evoluci´on de la abundancia de Litio en la atm´osfera estelar (Israelian et al., 2004). Israelian et al. (2009) obtienen la logǫ(Li) de 451 estrellas caracterizadas por ser no evolucionadas, no poseer indicios de actividad y cuyas temperaturas se hallan en el rango comprendido entre 4900 K y 6500 K. La muestra est´a constituida por espectros de elevada S/N tomados con el espectr´ografo de alta resoluci´on HARPS. Del total de estrellas que conforman la muestra, 70 poseen planetas mientras que el resto compone la denominada “muestra de comparaci´on” sin planetas detectados. Estos autores encuentran que, s´olo para un peque˜no intervalo de temperaturas cercanas a la solar,

3.3 Abundancia de Litio en Estrellas con Planetas

53

T e f f = 5600-5900 K, la mayor´ıa de las estrellas asociadas con exoplanetas tienen deficiencia de Litio en relaci´on a los objetos que conforman a la muestra de control (Fig. 3.5). Debido a esto, proponen que la baja abundancia de este elemento en las estrellas an´alogas solares vinculadas a planetas, est´a directamente relacionada a la presencia de los mismos, puesto que afectan la evoluci´on del momento angular del astro y los procesos de combinaci´on en la superficie convectiva.

Figura 3.5: Abundancia de Litio en funci´on de la temperatura efectiva en estrellas an´alogas solares con planetas (c´ırculos rojos) y sin planetas (c´ırculos vacios) detectados; el c´ırculo negro encerrado en rojo indica el Sol. La l´ınea punteada representa la abundancia media de Litio correspondiente a una estrella solar t´ıpica y establece el corte para la distinci´on de los objetos con alto o bajo contenido de este elemento. Figura extra´ıda del trabajo de Israelian et al. (2009).

Similarmente, Sousa et al. (2010) utilizan la muestra espectrosc´opica de Israelian et al. (2009) para estudiar la correlaci´on de la logǫ(Li) con par´ametros como la masa y la edad. Para la determinaci´on de los par´ametros, realizaron la comparaci´on entre los modelos de evoluci´on estelar y las observaciones. Del an´alisis encuentran que las diferencias entre dichos par´ametros no son las responsables de la baja logǫ(Li) en las estrellas tipo solar vinculadas con planetas. Sugieren, entonces, que este hecho est´a ligado directamente a procesos relacionados con la formaci´on y evoluci´on de los sistemas planetarios. En contraste a lo sugerido por estos autores, Mel´endez et al. (2010) establecen que una abundancia baja de Litio no implica la presencia de planetas. Para ello, analizaron una muestra de 18 estrellas, an´alogas al Sol, observadas con los telescopios de 2.7 m y 6.5 m de los Observatorios Mc Donald y Las Campanas, respectivamente. Del total de estrellas que conforman la muestra, 6 est´an asociadas a planetas gigantes mientras que las 12 restantes carecen de ellos. De este estudio concluyen que, para ambos grupos, los bajos niveles de Litio hallados en las estrellas se correlacionan con la edad de e´ stas y no tienen vinculaci´on alguna con la presencia del planeta (Fig. 3.6).

3.4 Selecci´on de la muestra

54

Figura 3.6: Abundancia de Litio en funci´on de la edad para estrellas an´alogas solares con planetas y sin planetas detectados. Las estrellas de campo se grafican con c´ırculos mientras que las pertenecientes a c´umulos abiertos, en tri´angulos; el Sol se indica con el s´ımbolo ⊙. Las l´ıneas en rojo se˜nalan las is´ocronas te´oricas para la determinaci´on de la edad. Figura extra´ıda del trabajo de Mel´endez et al. (2010).

De manera an´aloga, Baumann et al. (2010) utilizan una muestra de 117 estrellas con caracter´ısticas similares al Sol para testear la conexi´on entre los par´ametros y las edades de las mismas con la abundancia de Litio. 14 objetos de los aqu´ı considerados poseen planetas. Los datos fueron tomados en los Observatorios Mc Donald (espectr´ografo coud´e G. Tull en el HST de 2.7 m), Las Campanas (espectr´ografo MIKE en el MCT de 6.5 m) y La Silla (espectr´ografo HARPS en el telescopio ESO de 3.6 m). Estos autores hallan fuerte evidencia de la disminuci´on de Litio con la edad. M´as a´un, analizan los datos publicados para un grupo de 82 estrellas con planetas reportadas de tener bajo contenido en Litio y encuentran que la logǫ(Li) de dichos objetos sigue una tendencia similar con la edad. Concluyen, por tanto, que la presencia de planetas gigantes no est´a vinculada con la disminuci´on de Litio en estrellas tipo solar.

3.4. Selecci´on de la muestra Como puede verse, los resultados obtenidos hasta el momento por los distintos autores, no son del todo concluyentes en cuanto a la existencia de la interacci´on planetaestrella ya que, o bien se basan en alg´un indicador aislado, como sucede con las l´ıneas H y K del Ca II o la abundancia de litio, o no encuentran una correlaci´on que claramente evidencie dicha interacci´on. El presente trabajo tiene por objeto investigar el efecto de la misma en un amplio

3.4 Selecci´on de la muestra

55

rango espectral, comparando espectros de alta resoluci´on de estrellas con y sin planetas detectados. Para ello, se seleccionaron un conjunto de 12 estrellas que albergan planetas extrasolares de tipo “Hot Jupiter”, tales que a < 0.1UA, P < 3 d´ıas y l´ımites de masas inferiores comprendidas entre 0.04 M JU P y 2.5 M JU P . Adicionalmente, se identific´o un “grupo de control”, constituido por 2 estrellas en las cuales no se han encontrado planetas gigantes en diversos relevamientos de velocidad radial de alta precisi´on. Todas las estrellas de la muestra son observables desde el hemisferio sur, cercanas y brillantes (4 < V < 7). Adem´as, han sido ampliamente estudiadas por lo que se conocen con precisi´on sus par´ametros estelares asociados, en especial su tipo espectral (todas ellas similares al Sol) y clase de luminosidad. El estudio aqu´ı planteado se bas´o en la observaci´on de los espectros de este grupo de objetos y la comparaci´on detallada de los mismos con modelos de atm´osferas bien conocidos, a fin de investigar posibles diferencias en las caracter´ısticas espectrales de la estrella (con relaci´on al modelo) que pudieran ser atribu´ıdas a la presencia del planeta. Mientras que el objetivo del “grupo de control” fue el de verificar el grado de confiabilidad de las diferencias detectadas. Adem´as, puesto que el l´ımite inferior de masas de los planetas considerados cubren un rango entre 0.04 M JU P y 2.5 M JU P , se buscaron posibles correlaciones preliminares entre la masa del planeta y la intensidad del efecto. Dado que, del total de los 12 sistemas planeta-estrella elegidos, 5 de ellos poseen un u´ nico planeta detectado, en tanto que, los 7 restantes est´an vinculados a m´as de uno, se indag´o si la multiplicidad planetaria desempe˜na alg´un rol en la interacci´on planeta-estrella. La Tabla 3.4 presenta la muestra de las estrellas seleccionadas, sus tipos espectrales (TE) y sus magnitudes en el visual (V); mientras que, la Tabla 3.4 detalla las caracter´ısticas (masa M, semieje mayor a y per´ıodo orbital P) correspondientes al/los planeta/s asociados a las estrellas de la muestra.

3.4 Selecci´on de la muestra

56

Tabla 3.1: Principales par´ametros de las estrellas seleccionadas. Estrella Tipo Espectral HD 1461 G0 V G1 V HD 16417 G8 V HD 20794 HD 69830 K0 V F9 V HD 75289 F8/G0 V HD 108147 G0 V HD 134060 HD 136352 G4 V G3 IV-V HD 160691 HD 179949 F8 V G0 IV HD 196067 G8 IV HD 217107 HD 160915 F5 V G1 V HD 165185 1

Magnitud V 6.46 5.78 4.26 5.95 6.35 6.99 6.29 5.65 5.15 6.25 6.02 6.18 4.87 5.95

vseni [kms−1 ] 4.183 2.5 ± 0.11 2.0 ± 0.11 6.793 4.2 ± 0.45 6.1 2.61 2.02 3.8 ± 0.21 72 1.45 0 12.4 ± 0.61 7.5 ± 0.31

Planeta/s 2 1 3 3 1 1 2 3 4 1 1 2 0 0

Ammler-von Eiff y Reiners (2012);2 Knutson et al. (2010);3Martinez-Arnaiz et al. (2010);4Gonzalez et al. (2010)

3.4 Selecci´on de la muestra

57

Tabla 3.2: Par´ametros de los planetas asociados a las estrellas seleccionadas. Planeta M [M JU P ] HD 1461b 0.02 0.02 HD 1461c 0.008 HD 20794b HD 20794c 0.007 0.015 HD 20794d 0.033 HD 69830b HD 69830c 0.038 0.058 HD 69830d 0.42 HD 75289b 0.26 HD 108147b HD 134060b 0.04 0.15 HD 134060c 0.016 HD 136352b 0.035 HD 136352c HD 136352d 0.03 1.67 HD 160691b 0.033 HD 160691c HD 160691d 0.52 1.81 HD 160691e 0.95 HD 179949b HD 196067b 7.1 HD 16417b 0.069 1.33 HD 217107b 2.49 HD 217107c 2

a [UA] 0.06 0.11 0.12 0.2 0.34 0.07 0.18 0.63 0.05 0.1 0.04 2.22 0.09 0.16 0.41 1.5 0.09 0.92 5.23 0.04 – 0.14 0.07 5.27

P [d´ıas] 5.77 13.50 18.31 40.11 90.30 8.66 31.56 197.0 3.50 10.89 3.27 1160.90 11.57 27.58 106.72 643.25 9.63 310.55 4205.80 0 17.24 7.12 4210.0

Datos extra´ıdos la Enciclopedia de los Planetas Extrasolares (http://exoplanet.eu/catalog).

Cap´ıtulo 4 Adquisici´on y Reducci´on de los Datos En este trabajo se pretende investigar el efecto de la interacci´on planeta-estrella a trav´es de un an´alisis espectrosc´opico basado en la s´ıntesis espectral, esto es, mediante la comparaci´on de espectros observados de un grupo de estrellas con modelos de atm´osferas. En este cap´ıtulo se detallan la manera en la que se adquirieron las observaciones espectrosc´opicas y el consecuente tratamiento aplicado a las mismas.

4.1. Observaciones Espectrosc´opicas La muestra de estrellas presentada en este trabajo fue observada con el espectr´ografo EBASIM y el telescopio Jorge Sahade de 2.15 metros de CASLEO (ver Fig. 4.1), durante el per´ıodo comprendido entre los d´ıas 28 y 30 de agosto de 2012. Para la adquisici´on de las im´agenes se realiz´o la toma de una serie de 10 im´agenes bias, un conjunto de 10 im´agenes flatfield y un espectro de comparaci´on de la l´ampara de Torio-Arg´on al inicio de cada una de las noches de observaci´on; mientras que, a lo largo de la noche se tomaron los espectros de los objetos de inter´es y, a intervalos de 2 o 3 horas, un nuevo espectro de la l´ampara de comparaci´on. La jornada de observaci´on finaliz´o con la obtenci´on de un espectro de esta u´ ltima.

4.2. Espectr´ografo EBASIM EBASIM es un espectr´ografo echelle de banco que se encuentra en una c´amara aislado del exterior y es alimentado por fibra o´ ptica. Posee un elevado poder resolvente, siendo e´ ste de 38000, y cubre una amplia regi´on espectral que abarca desde 3800 Å a 6800 Å. Los espectros obtenidos con dicho instrumento presentan altas S/N, de entre 150-200, factor que hace a estos espectros ideales para aplicar el an´alisis est´andar de abundancia espectrosc´opica que se describe en el pr´oximo cap´ıtulo. Debido a que

4.2 Espectr´ografo EBASIM

59

Figura 4.1: Telescopio Jorge Sahade de 2.15 metros de CASLEO. la magnitud l´ımite en el visual (V) de EBASIM es de ∼ 7, la aplicabilidad de dicho an´alisis est´a restringido s´olo a estrellas brillantes.

4.2.1. Funcionamiento Una vez que el rayo de luz incide sobre el telescopio, es dirigido hacia la parte inferior del mismo donde se ubica un peque˜no instrumento tubular que contiene un espejo plano en su interior; dicho espejo se halla en contacto con uno de los extremos de la fibra o´ ptica (cable azul) que es la encargada de transportar los rayos incidentes hacia el espectr´ografo. Adem´as, conjuntamente con el instrumento que alberga a la fibra o´ ptica se halla un objeto de estructura circular, denominado caja de l´amparas, que contiene las l´amparas de tungsteno y de Th-Ar (Torio-Arg´on) utilizadas para realizar la toma de flats y de l´amparas de comparaci´on, respectivamente; y una c´amara TV

4.2 Espectr´ografo EBASIM

60

guider que permite visualizar la imagen del objeto observado en un peque˜no monitor ubicado en la sala de control (ver Fig. 4.2).

Figura 4.2: Parte inferior del telescopio Jorge Sahade.

Figura 4.3: Espectr´ografo echelle de banco EBASIM. Una vez que el haz de luz atraviesa la fibra o´ ptica, es conducido hacia el espectr´ografo (ver Fig. 4.3). Primero, incide sobre una ranura y es reflejado en un espejo diminuto (Fig. 4.4) que posee una inclinaci´on tal que permite que los rayos sean desviados, al ser reflejados en e´ l, hacia un espejo ubicado en una de las esquinas de la configuraci´on. Una vez aqu´ı, el haz de luz es seccionado, una porci´on de e´ l es dirigido hacia un tubo que hace las veces de contador del n´umero de cuentas (Fig. 4.5). Los datos medidos por este objeto pueden verse representados de manera num´erica en el contador de fotones que se encuentra en la sala de mando.

4.2 Espectr´ografo EBASIM

61

Figura 4.4: Elementos que forman parte de la configuraci´on de EBASIM. Panel izquierdo: ranura sobre la que incide el haz de luz luego de ser transportado por la fibra o´ ptica. Panel derecho: epejo inclinado sobre el cual se refleja luego de atravesar la ranura.

Figura 4.5: En su trayecto por el espectr´ografo, el rayo de luz es seccionado en dos partes; una de ellas es reflejada sobre el espejo circular, mientras que la otra porci´on es desviada hacia el contador del n´umero de fotones.

Mientras que la otra porci´on del haz de luz es reflejada y transportada hacia una red “echelle” de 31 l´ıneas por mm que opera a 69.5o del haz incidente y que se halla dispuesta en el otro extremo de la configuraci´on, esta red produce espectros superpuestos que son separados por una red cruzada (226 l´ıneas por mm) que resulta m´ovil y se ajusta a las necesidades requeridas para la observaci´on (Fig. 4.6). Una vez aqu´ı, los haces son reflejados sobre una lente aplanadora de campo que re-direcciona a los mismos de tal forma que impacten en la zona externa de un espejo c´oncavo cuyo centro posee un tubo circular. Ya en esta instancia los rayos son desviados hacia un nuevo espejo c´oncavo que los refleja y los obliga a converger en el centro del tubo del primer

4.2 Espectr´ografo EBASIM

62

espejo c´oncavo (Fig. 4.7).

Figura 4.6: Elementos que forman parte de la configuraci´on de EBASIM. Red fija que produce espectros superpuestos (panel izquierdo) que son luego separados por la red cruzada (panel derecho).

Al hallarse e´ ste en contacto con el CCD Roper (1340 × 1300 p´ıxeles de 20 µm de lado), el rayo convergente llega al detector. El espectro es mapeado sobre el mismo en un arreglo bidimensional cubriendo un largo intervalo de longitud de onda. Se compone de sucesivos o´ rdenes encimados que van del azul, en el extremo inferior izquierdo, al rojo, en el extremo superior derecho (ver Fig. 4.8). La imagen cruda del objeto obtenida sobre el CCD puede ser vista por el astr´onomo en la pc de la sala de control. Una vez finalizada la observaci´on, las im´agenes crudas de la muestra de estrellas seleccionadas fueron reducidas usando el paquete de programas IRAF (Image Reduction and Analysis Facility)1 y siguiendo las t´ecnicas descriptas por Gonz´alez y Grosso (2003) en el manual de reducci´on del espectr´ografo de banco EBASIM2 , conjuntamente con el Trabajo de Pr´actica de la Especialidad de Jofr´e y Gonz´alez (2009). 1

IRAF es distribuido por National Optical Astronomy Observatories, operado por la Association of Universities for Research in Astronomy, Inc., bajo contrato con National Science Foundation, USA. 2 El manual de reducci´on puede ser descargardo desde http://www.casleo.gov.ar/instrumental/varios/ manualebasim.pdf

4.3 Empezando a trabajar con IRAF...

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Figura 4.7: Los haces de luz atraviesan la lente aplanadora de campo, encargada de redireccionarlos de tal forma que impacten en la zona externa del espejo c´oncavo que posee un tubo circular en su centro (panel izquierdo). Luego, los rayos son desviados hacia un nuevo espejo c´oncavo que los refleja y los obliga a converger en el centro del tubo del primero, el cual se halla en contacto directo con el detector CCD en donde finalmente se forma la imagen (panel derecho).

4.3. Empezando a trabajar con IRAF... Cada usuario debe ejecutar, en una consola, el comando mkiraf antes de comenzar a trabajar con IRAF por vez primera. La ejecuci´on de este comando s´olo debe hacerse por u´ nica vez dentro del directorio de trabajo y no debe repetirse cada vez que se utilice IRAF. S´olo habr´a necesidad de ejecutarlo nuevamente cuando se cambia de directorio. Una vez ejecutado el comando, lo que se ver´a en la consola ser´a: ————————————————— >mkiraf – creating a new uparm directory Terminal types: xgterm,xterm,gterm,vt640,vt100,etc. Enter terminal type: xgterm A new LOGIN.CL file has been created in the current directory. You may wish to review and edit this file to change the defaults. > —————————————————Se crea un archivo login.cl donde se hallan almacenados los datos que lee IRAF cuando se ejecuta. Este archivo puede ser modificado. Adem´as, se crea un subdirectorio, llamado uparm, en el cual son almacenados los archivos que contienen los par´ametros de cada tarea ejecutada por el usuario. Ahora se est´a en condiciones de

4.3 Empezando a trabajar con IRAF...

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Figura 4.8: Imagen del espectro echelle crudo de una de las estrellas de la muestra. Se compone de sucesivos o´ rdenes encimados que van del azul, en el extremo inferior izquierdo, al rojo, en el extremo superior derecho Es importante notar la disminu´ıda sensibilidad de EBASIM en la regi´on del azul.

4.4 Reducci´on de datos

65

ejecutar IRAF, pero antes de iniciar con el programa propiamente dicho se necesita abrir una terminal gr´afica para poder desplegar las im´agenes. Para ello sobre la consola se introduce el comando xgterm &. Esto inicia una nueva ventana que contiene una interfaz gr´afica mejorada para el an´alisis de datos y en la cual se seguir´a trabajando. Sobre la ventana xgterm y desde el directorio de trabajo se lanza el sistema IRAF con el comando: cl. CL proviene de Command Language, con e´ l se accede a todas las facilidades del sistema IRAF. Cuando inicia el sistema, se podr´a ver informaci´on acerca de la versi´on, alg´un mensaje de bienvenida y adem´as dir´a los paquetes disponibles en el entorno. Se reconocer´a que se ha entrado cuando se obtiene el prompt cl. Para salir del entorno del cl se utiliza el comando logout. —————————————————– > cl NOAO/IRAFNET PC-IRAF Revision 2.14.1 Mon Sep 8 10:12:05 MST 2008 This is the RELEASED version of IRAF V2.14 supporting PC systems. Welcome to IRAF. To list the available commands, type ? or ??. To get detailed information about a command, type “help ”. To run a command or load a package, type its name. Type ‘bye’ to exit a package, or ‘logout’ to get out of the CL. Type ‘news’ to find out what is new in the version of the system you are using. Visit http://iraf.net if you have questions or to report problems. The following commands or packages are currently defined: color. guiapps. noao. plot. stsdas. wcstools. dataio. images. obsolete. proto. system. dbms. language. phist. softools. tables. fitsutil. lists. plcreate. stecf. utilities. cl> —————————————————– Los comandos que el usuario ejecuta para realizar una funci´on espec´ıfica se llaman tareas. Los par´ametros determinan de qu´e manera va a ser realizada esa funci´on. Las tareas que realizan funciones similares se hallan agrupadas en paquetes. Para ejecutar una tarea, primero se debe de cargar el paquete escribiendo su nombre. Si no se recuerda qu´e paquetes hay que cargar para ejecutar una determinada tarea, el comando help seguido por el nombre de la tarea, muestra una descripci´on de la misma especificando, adem´as, en qu´e paquetes est´a contenida. Para editar los par´ametros de una tarea, se utiliza epar seguido del nombre de la misma.

4.4. Reducci´on de datos El proceso de reducci´on de los datos crudos obtenidos se dividi´o en tres etapas:

4.4 Reducci´on de datos

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Tratamiento de las im´agenes Extracci´on de los o´ rdenes echelle Calibraci´on en longitud de onda

4.4.1. Tratamiento de las im´agenes Las im´agenes tomadas con el CCD Roper usado actualmente tienen 1340 × 1310 pixeles. Las 10 filas superiores corresponden al overscan. El procesamiento previo a la extracci´on incluye trimming, correcci´on por overscan y sustracci´on del bias. Antes de comenzar la reducci´on se deben cargar los paquetes de tareas que se van a utilizar: imred, ccdred, echelle. Una vez dentro del paquete echelle, tipear dispaxis = 1 para definir que el eje de la dispersi´on estar´a a lo largo de las filas. Primeramente, se deben convertir los archivos FITS en im´agenes IRAF con la tarea r f its; para ello, los par´ametros de dicha tarea deber´an ser seteados como se indica a continuaci´on. —————————————————— PACKAGE = dataio TASK = rfits fits fil= @all.list FITS data source file lis= File/extensions list iraf fil= r//@all.list IRAF filename (make im= yes) Create an IRAF image? (long he= no) Print FITS header cards? (short h= yes) Print short header? (datatyp= ushort) IRAF data type (blank = 0.) Blank value (scale = no) Scale the data? (oldiraf= no) Use old IRAF name in place of iraf file? (offset = 0) Tape file offset (mode = ql) ——————————————————– Los diferentes procesos que se generan al leer la carga del CCD as´ı como la velocidad de lectura del mismo, aportan carga extra que se agrega a la genereada durante cualquier exposici´on. La manera de eliminar este efecto aditivo es sustraer un promedio de im´agenes instant´aneas (a tiempo de exposici´on 0) que contengan u´ nicamente la medida caracter´ıstica proveniente de la lectura del detector. Estas im´agenes se denominan bias. Un promedio de ellas se logra combin´andolas mediante imcombine. Los par´ametros a seleccionar en esta tarea se listan a continuaci´on. ——————————————————–

4.4 Reducci´on de datos

PACKAGE = immatch TASK = imcombine input = @bias.list List of images to combine output = BIAS List of output images (headers= ) List of header files (optional) (bpmasks= ) List of bad pixel masks (optional) (rejmask= ) List of rejection masks (optional) (nrejmas= ) List of number rejected masks (optional) (expmask= ) List of exposure masks (optional) (sigmas = ) List of sigma images (optional) (imcmb = ) Keyword for IMCMB keywords (logfile= STDOUT) Log file (combine= average) Type of combine operation (reject = minmax) Type of rejection (project= no) Project highest dimension of input images? (outtype= real) Output image pixel datatype (outlimi= ) Output limits (x1 x2 y1 y2 ...) (offsets= none) Input image offsets (masktyp= none) Mask type (maskval= 0) Mask value (blank = 0.) Value if there are no pixels (scale = none) Image scaling (zero = none) Image zero point offset (weight = none) Image weights (statsec= ) Image section for computing statistics (expname= ) Image header exposure time keyword (lthresh= INDEF) Lower threshold (hthresh= INDEF) Upper threshold (nlow = 3) minmax: Number of low pixels to reject (nhigh = 3) minmax: Number of high pixels to reject (nkeep = 1) Minimum to keep (pos) or maximum to reject (neg) (mclip = yes) Use median in sigma clipping algorithms? (lsigma = 3.) Lower sigma clipping factor (hsigma = 3.) Upper sigma clipping factor (rdnoise= 7.4) ccdclip: CCD readout noise (electrons) (gain = 2) ccdclip: CCD gain (electrons/DN) (snoise = 0.) ccdclip: Sensitivity noise (fraction) (sigscal= 0.1) Tolerance for sigma clipping scaling corrections (pclip = -0.5) pclip: Percentile clipping parameter

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4.4 Reducci´on de datos

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(grow = 0.) Radius (pixels) for neighbor rejection (mode = ql) ———————————————– Adem´as de la sustracci´on de los bias, se debe de considerar la correspondiente a la regi´on de overscan; se trata de una regi´on ficticia que es indexada en las im´agenes conteniendo la carga que se gener´o al momento de leer cada imagen en particular. Para corregir el overscan se emplea la tarea ccd proc, que recorta (trimming) los bordes no u´ tiles de las im´agenes y, a su vez, sustrae el bias promedio antes combinado. Esta tarea debe ser aplicada sobre los objetos de inter´es, las l´amparas de comparaci´on y los f lat f ields considerando los siguientes par´ametros: ———————————————– PACKAGE = ccdred TASK = ccdproc images = @imagen.list List of CCD images to correct (output = t\\@imagen.list) List of output CCD images (ccdtype= ) CCD image type to correct (max cac= 0) Maximum image caching memory (in Mbytes) (noproc = no) List processing steps only? (fixpix = no) Fix bad CCD lines and columns? (oversca= yes) Apply overscan strip correction? (trim = yes) Trim the image? (zerocor= yes) Apply zero level correction? (darkcor= no) Apply dark count correction?± 0.21 (flatcor= no) Apply flat field correction? (illumco= no) Apply illumination correction? (fringec= no) Apply fringe correction?± 0.21 (readcor= no) Convert zero level image to readout correction? (scancor= no) Convert flat field image to scan correction? (readaxi= column) Read out axis (column—line) (fixfile= ) File describing the bad lines and columns (biassec= [25:1340, 1301:1310]) Overscan strip image section (trimsec= [25:1340, 1:1299]) Trim data section (zero = BIAS) Zero level calibration image (dark = ) Dark count calibration image (flat = ) Flat field images (illum = ) Illumination correction images (fringe = ) Fringe correction images (minrepl= 1.) Minimum flat field value (scantyp= shortscan) Scan type (shortscan—longscan)

4.4 Reducci´on de datos

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(nscan = 1) Number of short scan lines (interac= no) Fit overscan interactively? (functio= chebyshev) Fitting function (order = 4) Number of polynomial terms or spline pieces (sample = *) Sample points to fit (naverag= 1) Number of sample points to combine (niterat= 3) Number of rejection iterations (low rej= 3.) Low sigma rejection factor± 0.21 (high re= 3.) High sigma rejection factor (grow = 0.) Rejection growing radius (mode = ql) ————————————————Una vez aplicada esta rectificaci´on, se procede a promediar las im´agenes f lat f ields utilizando la tarea imcombine y seteando los par´ametros de la misma manera que se hizo para la combinaci´on de los bias.

4.4.2. Extracci´on de los o´ rdenes echelle Definici´on de aperturas Por el hecho de tratarse de espectros tomados con un espectr´ografo montado en un banco y de ser alimentado por fibra o´ ptica, la extracci´on se ve simplificada. En condiciones controladas de temperatura, no se producen desplazamientos significativos de los espectros sobre el detector durante una noche de observaci´on y el perfil espacial resulta siempre el mismo independientemente de las condiciones de observaci´on (seeing, foco del telescopio, centrado) y del tipo de imagen (estrella, cielo, flatfield, etc). Por esta raz´on basta hacer s´olo una vez por noche la definici´on del tama˜no de las aperturas de extracci´on y el trazado de los o´ rdenes. Para ello se utiliza una imagen de alta S/N, que puede ser generada de la combinaci´on de todos los objetos observados durante la noche. Una vez obtenida dicha imagen se procede a la definici´on de las aperturas mediante la ejecuci´on de la tarea apall con los par´ametros siguientes: ————————————————PACKAGE = echelle TASK = apall input = trace.fits List of input images (output = ) List of output spectra (apertur= ) Apertures (format = echelle) Extracted spectra format (referen= ) List of aperture reference images (profile= ) List of aperture profile images

4.4 Reducci´on de datos

(interac= yes) Run task interactively? (find = yes) Find apertures? (recente= yes) Recenter apertures? (resize = no) Resize apertures? (edit = yes) Edit apertures? (trace = yes) Trace apertures? (fittrac= yes) Fit the traced points interactively? (extract= no) Extract spectra? (extras = no) Extract sky, sigma, etc.? (review = no) Review extractions? (line = INDEF) Dispersion line (nsum = 10) Number of dispersion lines to sum or median # DEFAULT APERTURE PARAMETERS (lower = -5.) Lower aperture limit relative to center (upper = 5.) Upper aperture limit relative to center (apidtab= ) Aperture ID table (optional) # DEFAULT BACKGROUND PARAMETERS (b funct= chebyshev) Background function (b order= 1) Background function order (b sampl= -10:-6,6:10) Background sample regions (b naver= -1) Background average or median (b niter= 5) Background rejection iterations (b low r= 3.) Background lower rejection sigma (b high = 3.) Background upper rejection sigma (b grow = 0.) Background rejection growing radius # APERTURE CENTERING PARAMETERS (width = 14.) Profile centering width (radius = 17.) Profile centering radius (thresho= 0.) Detection threshold for profile centering # AUTOMATIC FINDING AND ORDERING PARAMETERS nfind = 50 Number of apertures to be found automatically (minsep = 12.) Minimum separation between spectra (maxsep = 100.) Maximum separation between spectra (order = increasing) Order of apertures # RECENTERING PARAMETERS (aprecen= ) Apertures for recentering calculation (npeaks = INDEF) Select brightest peaks (shift = no) Use average shift instead of recentering?

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4.4 Reducci´on de datos

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# RESIZING PARAMETERS (llimit = INDEF) Lower aperture limit relative to center (ulimit = INDEF) Upper aperture limit relative to center (ylevel = 0.1) Fraction of peak or intensity for automatic width (peak = yes) Is ylevel a fraction of the peak? (bkg = yes) Subtract background in automatic width? (r grow = 0.) Grow limits by this factor (avglimi= no) Average limits over all apertures? # TRACING PARAMETERS (t nsum = 10) Number of dispersion lines to sum (t step = 3) Tracing step (t nlost= 3) Number of consecutive times profile is lost before quitting (t funct= legendre) Trace fitting function (t order= 4) Trace fitting function order (t sampl= *) Trace sample regions (t naver= 1) Trace average or median (t niter= 3) Trace rejection iterations (t low r= 3.) Trace lower rejection sigma (t high = 3.) Trace upper rejection sigma (t grow = 0.) Trace rejection growing radius # EXTRACTION PARAMETERS (backgro= none) Background to subtract (skybox = 1) Box car smoothing length for sky (weights= none) Extraction weights (none—variance) (pfit = fit1d) Profile fitting type (fit1d—fit2d) (clean = yes) Detect and replace bad pixels? (saturat= INDEF) Saturation level (readnoi= 7.4) Read out noise sigma (photons) (gain = 2) Photon gain (photons/data number) (lsigma = 4.) Lower rejection threshold (usigma = 4.) Upper rejection threshold (nsubaps= 1) Number of subapertures per aperture (mode = ql) ——————————————————————– La primera parte de la tarea (edici´on de aperturas) presenta un corte de la imagen con las aperturas encontradas autom´aticamente (ver Fig. 4.9). A fin de modificar el tama˜no de las aperturas, es recomendable maximizar la regi´on de la apertura central (escribiendo we y e en los extremos inferior izquierdo y superior derecho de la apertura, respectivamente) y seleccionar e´ sta tipeando ‘.’; luego, se debe

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Figura 4.9: Edici´on de las aperturas con la tarea apall para una imagen de alta S/N. ajustar el tama˜no de la misma usando las teclas ‘l’ (lower) y ‘u’ (upper). Resulta conveniente activar previamente la tecla ‘a’ tal que la correcci´on se aplique a todas las aperturas por igual y luego desactivar dicha funci´on para llevar a cabo la modificaci´on sobre cada una en particular. A los fines de aprovechar al m´aximo la luz colectada, se aconseja poner los bordes de la apertura de extracci´on incluyendo todo el perfil espacial de la fibra. Los extremos quedar´an aproximadamente a 9 pixeles del centro de la apertura. Una vez definidas las aperturas, con ‘q’ se pasa a la siguiente tarea. Centrado y trazado de los o´ rdenes Para lograr un buen trazado en los o´ rdenes se utilizan polinomios de Legendre de orden bajo (3 a 5). Para ver la bondad del ajuste se deben graficar los residuos respecto de un ajuste lineal; para ello se debe oprimir la tecla ‘l’, mientras que, ‘j’ muestra los residuos y ‘h’ permite graficar los datos originales. Una vez conforme con el ajuste para uno de los o´ rdenes, con ‘q’ se pasa al siguiente y se repite el procedimiento hasta terminar con todos ellos. La tarea culmina escribiendo las aperturas en el directorio database.

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Figura 4.10: Porci´on del espectro de una de las estrellas de la muestra sin correcci´on por luz difusa (blanco) y rectificado de este efecto (verde). Correcci´on por luz difusa La luz difusa es luz de fondo debida a la presencia de la Luna o a la contribuci´on de otros objetos celestes cercanos. Si bien el manual de reducci´on hasta aqu´ı seguido no hace referencia a tal correcci´on, resulta de suma importancia para el an´alisis de abundancias espectrosc´opicas que en este trabajo se desea llevar a cabo; ya que, como consecuencia de este efecto, la emisi´on extra agregada por la luz difusa origina un aumento en el continuo y el rellenado de las l´ıneas en los espectros de los objetos de la muestra (ver Fig. 4.10), dando lugar a la subestimaci´on de las abundancias qu´ımicas de los elementos presentes en los espectros estelares. Esta correcci´on se aplica s´olo a los objetos de inter´es y utiliza como referencia la imagen a partir de la cual se han definido las aperturas. La tarea que se emplea se denomina apscatter y sus par´ametros son: —————————————————————PACKAGE = echelle TASK = apscatter input = List of input images to subtract scattered light output = List of output corrected images (apertur= ) Apertures

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(scatter= ) List of scattered light images (optional) (referen= trace.fits) List of aperture reference images (interac= yes) Run task interactively? (find = yes) Find apertures? (recente= yes) Recenter apertures? (resize = no) Resize apertures? (edit = yes) Edit apertures? (trace = no) Trace apertures? (fittrac= yes) Fit the traced points interactively? (subtrac= yes) Subtract scattered light? (smooth = yes) Smooth scattered light along the dispersion? (fitscat= yes) Fit scattered light interactively? (fitsmoo= yes) Smooth the scattered light interactively? (line = INDEF) Dispersion line (nsum = 10) Number of dispersion lines to sum or median (buffer = 1.) Buffer distance from apertures (apscat1= ) Fitting parameters across the dispersion (apscat2= ) Fitting parameters along the dispersion (mode = ql) ————————————————————– Extracci´on de los objetos Utilizando la imagen trazadora de aperturas como referencia, se procede a extraer los espectros de los objetos corregidos por luz difusa, la imagen promediada del f lat f ield y las l´amparas de comparaci´on. Para ello, se utiliza la tarea apall considerando que, en el caso de los objetos y del f lat f ield, las aperturas fueron recentradas globalmente a fin de corregir peque˜nos desplazamientos y asegurar que las aperturas quedaran bien centradas (shift=’yes’ y recenter=’yes’). Adem´as, se aplic´o un algoritmo de limpieza para eliminar rayos c´osmicos y pixeles malos (clean=’yes’). No obstante, en la extracci´on de los o´ rdenes correspondientes a las l´amparas de comparaci´on, se utilizaron las aperturas del espectro patr´on aunque sin recentrarlas y sin corregir por rayos c´osmicos y pixeles malos. ————————————————————— PACKAGE = echelle TASK = apall input = strobj08.fits List of input images (output = estrobj08.fits) List of output spectra (apertur= ) Apertures

4.4 Reducci´on de datos

(format = echelle) Extracted spectra format (referen= trace.fits) List of aperture reference images (profile= ) List of aperture profile images (interac= no) Run task interactively? (find = no) Find apertures? (recente= yes) Recenter apertures? (resize = no) Resize apertures? (edit = no) Edit apertures? (trace = no) Trace apertures? (fittrac= no) Fit the traced points interactively? (extract= yes) Extract spectra? (extras = no) Extract sky, sigma, etc.? (review = no) Review extractions? (line = INDEF) Dispersion line (nsum = 10) Number of dispersion lines to sum or median # DEFAULT APERTURE PARAMETERS (lower = -5.) Lower aperture limit relative to center (upper = 5.) Upper aperture limit relative to center (apidtab= ) Aperture ID table (optional) # DEFAULT BACKGROUND PARAMETERS (b funct= chebyshev) Background function (b order= 1) Background function order (b sampl= -10:-6,6:10) Background sample regions (b naver= -3) Background average or median (b niter= 0) Background rejection iterations (b low r= 3.) Background lower rejection sigma (b high = 3.) Background upper rejection sigma (b grow = 0.) Background rejection growing radius # APERTURE CENTERING PARAMETERS (width = 14.) Profile centering width (radius = 17.) Profile centering radius (thresho= 0.) Detection threshold for profile centering # AUTOMATIC FINDING AND ORDERING PARAMETERS nfind = 50 Number of apertures to be found automatically (minsep = 12.) Minimum separation between spectra (maxsep = 100.) Maximum separation between spectra (order = increasing) Order of apertures # RECENTERING PARAMETERS

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4.4 Reducci´on de datos

(aprecen= ) Apertures for recentering calculation (npeaks = INDEF) Select brightest peaks (shift = yes) Use average shift instead of recentering? # RESIZING PARAMETERS (llimit = INDEF) Lower aperture limit relative to center (ulimit = INDEF) Upper aperture limit relative to center (ylevel = 0.1) Fraction of peak or intensity for automatic widt (peak = yes) Is ylevel a fraction of the peak? (bkg = yes) Subtract background in automatic width? (r grow = 0.) Grow limits by this factor (avglimi= no) Average limits over all apertures? # TRACING PARAMETERS (t nsum = 10) Number of dispersion lines to sum (t step = 3) Tracing step (t nlost= 3) Number of consecutive times profile is lost befo (t funct= legendre) Trace fitting function (t order= 4) Trace fitting function order (t sampl= *) Trace sample regions (t naver= 1) Trace average or median (t niter= 3) Trace rejection iterations (t low r= 3.) Trace lower rejection sigma (t high = 3.) Trace upper rejection sigma (t grow = 0.) Trace rejection growing radius # EXTRACTION PARAMETERS (backgro= none) Background to subtract (skybox = 1) Box car smoothing length for sky (weights= none) Extraction weights (none—variance) (pfit = fit1d) Profile fitting type (fit1d—fit2d) (clean = yes) Detect and replace bad pixels? (saturat= INDEF) Saturation level (readnoi= 7.4) Read out noise sigma (photons) (gain = 2) Photon gain (photons/data number) (lsigma = 4.) Lower rejection threshold (usigma = 4.) Upper rejection threshold (nsubaps= 1) Number of subapertures per aperture (mode = ql) ———————————————————————–

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4.4 Reducci´on de datos

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Correcci´on por flatfield La presencia de polvo en el espejo, por ejemplo, produce variaciones espaciales en ´ y otros efectos deben ser tenidos en cuenta para lograr una la respuesta del CCD. Este correcta manipulaci´on de las im´agenes. Los f lat f ields son las im´agenes capaces de registrar claramente cualquier variaci´on en la sensibilidad del detector. Los mismos poseen una iluminaci´on uniforme y son tomados durante un tiempo de integraci´on suficiente a fin de obtener un buen nivel de cuentas. Una vez extra´ıdos los o´ rdenes, se realiza la correcci´on por f lat f ield. Para ello se divide a los objetos de la noche por el flat promediado y extra´ıdo utilizando la tarea sarith. ———————————————————————— PACKAGE = echelle TASK = sarith input1 = estrobj08.fits List of input spectra op = / Operation input2 = eFLAT.fits List of input spectra or constants output = festrobj08.fits List of output spectra (w1 = INDEF) Starting wavelength (w2 = INDEF) Ending wavelength (apertur= ) List of input apertures or columns/lines (bands = ) List of input bands or lines/bands (beams = ) List of input beams or echelle orders (apmodul= 0) Input aperture modulus (0=none) (reverse= no) Reverse order of operands in binary operation? (ignorea= no) Ignore second operand aperture numbers? (format = multispec) Output spectral format (renumbe= no) Renumber output apertures? (offset = 0) Output aperture number offset (clobber= no) Modify existing output images? (merge = no) Merge with existing output images? (rebin = yes) Rebin to exact wavelength region? (errval = 0.) Arithmetic error replacement value (verbose= no) Print operations? (mode = ql) ————————————————————————–

4.4.3. Calibraci´on en longitud de onda En el detector CCD los espectros se obtienen dispersados en pixeles I(y) y no en longitud de onda I(λ). Es por esta raz´on que se necesita definir una funci´on de

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dispersi´on λ(x, y), con x el n´umero de pixeles e y el n´umero de orden, que permita pasar de espectros dispersados en pixeles a espectros calibrados en longitud de onda.

Figura 4.11: Panel izquierdo: Imagen de una de las aperturas correspondiente al atlas de la l´ampara de Torio-Arg´on utilizado para la calibraci´on. Panel derecho: Apertura asignada en pixeles. Notar que las l´ıneas se encuentran espejadas en uno y otro caso.

El primer paso en la calibraci´on en longitud de onda (λ) de los espectros consiste en la identificaci´on y medici´on de la posici´on en pixeles de un conjunto de l´ıneas, de λ conocidas, en los espectros de las l´amparas de comparaci´on. De esta manera se obtienen pares de puntos (pixeles, longitudes de onda) que conforman una funci´on de dispersi´on para cada l´ampara (ver Fig. 4.11). A continuaci´on, se debe de aplicar la funci´on de dispersi´on a los espectros de los objetos para asignar a cada pixel (x) de cada orden (y) su longitud de onda correspondiente y as´ı remuestrear los espectros en una escala f´ısicamente significativa como es la longitud de onda. La calibraci´on en longitudes de onda de los espectros se realiz´o empleando los espectros de la l´ampara de Torio-Arg´on (Gonz´alez y Grosso, 2003). Se us´o la tarea ecidenti f y sobre una de ellas para la medici´on de l´ıneas y el ajuste de la funci´on de dispersi´on. Los par´ametros seleccionados fueron: ——————————————————————– PACKAGE = echelle TASK = ecidentify images = etrcomp01 Images containing features to be identified (databas= database) Database in which to record feature data (coordli= linelists$thar.dat) User coordinate list (units = ) Coordinate units (match = 1.) Coordinate list matching limit in user units (maxfeat= 300) Maximum number of features for automatic identif (zwidth = 10.) Zoom graph width in user units (ftype = emission) Feature type

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(fwidth = 4.) Feature width in pixels (cradius= 5.) Centering radius in pixels (thresho= 3.) Feature threshold for centering (minsep = 3.) Minimum pixel separation (functio= legendre) Coordinate function (xorder = 3) Order of coordinate function along dispersion (yorder = 3) Order of coordinate function across dispersion (niterat= 4) Rejection iterations (lowreje= 3.) Lower rejection sigma (highrej= 3.) Upper rejection sigma (autowri= no) Automatically write to database? (graphic= stdgraph) Graphics output device (cursor = ) Graphics cursor input (mode = ql) ————————————————————————— Puesto que no existen desplazamientos entre las l´amparas de un mismo turno, la identificaci´on de las l´ıneas se efectu´o s´olo una vez. Luego de la identificaci´on de todas aquellas l´ıneas que no presentaban asimetr´ıas o solapamiento con l´ıneas vecinas se utiliz´o, nuevamente, la tarea ecidenti f y para calibrar el resto de las l´amparas de la noche, leyendo la funci´on de dispersi´on de la ya calibrada y centrando todas las l´ıneas. Luego de calcular dicha funci´on para todas las l´amparas, se procede a utilizar las mismas para calibrar en longitud de onda los espectros de los objetos de la noche. La funci´on de dispersi´on empleada para la calibraci´on de un objeto se obtuvo a partir de la interpolaci´on lineal en el tiempo de las dos l´amparas m´as cercanas, independientemente de las coordenadas de e´ ste. No obstante, previamente se debi´o establecer en la cabecera (“header”) de cada imagen el tiempo correspondiente al centro de la observaci´on. Se aplicaron entonces las tareas setairmass y set jd a todas las im´agenes objeto de la noche y a las l´amparas de comparaci´on. ————————————————————————— PACKAGE = echelle TASK = setjd images = festrobj08.fits Images (observa= ) .observatory) Observatory of observation (date = date-obs) Date of observation keyword (time = ut) Time of observation keyword (exposur= exptime) Exposure time keyword (ra = ra) Right ascension (hours) keyword (dec = dec) Declination (degrees) keyword (epoch = epoch) Epoch (years) keyword

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(jd = jd) Output Julian date keyword (hjd = hjd) Output Helocentric Julian date keyword (ljd = ljd) Output local Julian date keyword (utdate = yes) Is observation date UT? (uttime = yes) Is observation time UT? (listonl= no) List only without modifying images? (mode = ql) ————————————————————————— PACKAGE = echelle TASK = setairmass images = festrobj08.fits Input images (observa= ) .observatory) Observatory for images (intype = beginning) Input keyword time stamp (outtype= effective) Output airmass time stamp (ra = ra) Right acsension keyword (hours) (dec = dec) Declination keyword (degrees) (equinox= epoch) Equinox keyword (years) (st = st) Local siderial time keyword (hours) (ut = ut) Universal time keyword (hours) (date = date-obs) Observation date keyword (exposur= exptime) Exposure time keyword (seconds) (airmass= airmass) Airmass keyword (output) (utmiddl= utmiddle) Mid-observation UT keyword (output) (scale = 750.) The atmospheric scale height (show = yes) Print the airmasses and mid-UT? (update = yes) Update the image header? (overrid= yes) Override previous assignments? (mode = ql) ————————————————————————– Una vez realizado e´ sto, se utiliz´o la tarea re f spectra para asignar las l´amparas correspondientes a cada objeto, siendo sus par´ametros: ————————————————————————– PACKAGE = echelle TASK = refspectra input = festrobj04.fits List of input spectra (referen= etrcomp01) List of reference spectra (apertur= ) Input aperture selection list (refaps = ) Reference aperture selection list (ignorea= yes) Ignore input and reference apertures?

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(select = interp) Selection method for reference spectra (sort = jd) Sort key (group = ljd) Group key (time = no) Is sort key a time? (timewra= 17.) Time wrap point for time sorting (overrid= yes) Override previous assignments? (confirm= yes) Confirm reference spectrum assignments? (assign = yes) Assign the reference spectra to the input spectr (logfile= STDOUT,logfile) List of logfiles (verbose= no) Verbose log output? answer = yes Accept assignment? (mode = q) ————————————————————————– Finalmente, utilizando la tarea dispcor se aplic´o a los objetos la funci´on de dispersi´on obtenida por medio de las l´amparas, logrando as´ı la calibraci´on en longitud de onda de los objetos. Los par´ametros a considerar son: ————————————————————————– PACKAGE = echelle TASK = dispcor input = festrobj04.fits List of input spectra output = cfestrobj04.fits List of output spectra (lineari= yes) Linearize (interpolate) spectra? (databas= database) Dispersion solution database (table = ) Wavelength table for apertures (w1 = INDEF) Starting wavelength (w2 = INDEF) Ending wavelength (dw = INDEF) Wavelength interval per pixel (nw = INDEF) Number of output pixels (log = yes) Logarithmic wavelength scale? (flux = yes) Conserve total flux? (blank = 0.) Output value of points not in input (samedis= no) Same dispersion in all apertures? (global = no) Apply global defaults? (ignorea= no) Ignore apertures? (confirm= no) Confirm dispersion coordinates? (listonl= no) List the dispersion coordinates only? (verbose= yes) Print linear dispersion assignments? (logfile= ) Log file (mode = ql)

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4.4.4. Normalizaci´on y correcci´on por rayos c´osmicos Para concluir la reducci´on, se procedi´o a la normalizaci´on y al consecuente pegado de los o´ rdenes echelle de los espectros observados. Para efectuar la normalizaci´on, se gener´o una “nueva” imagen espectral, creada a partir de los cont´ınuos ajustados para cada orden, utilizando la tarea continuum cuyos par´ametros se listan a continuaci´on. ————————————————————————— PACKAGE = echelle TASK = continuum input = cfestrobj08.fits Input images output = concfestrobj08.fits Output images (lines = *) Image lines to be fit (bands = 1) Image bands to be fit (type = fit) Type of output (replace= no) Replace rejected points by fit? (wavesca= yes) Scale the X axis with wavelength? (logscal= no) Take the log (base 10) of both axes? (overrid= no) Override previously fit lines? (listonl= no) List fit but don’t modify any images? (logfile= logfile) List of log files (interac= yes) Set fitting parameters interactively? (sample = *) Sample points to use in fit (naverag= 1) Number of points in sample averaging (functio= spline3) Fitting function (order = 5) Order of fitting function (low rej= 2.) Low rejection in sigma of fit (high re= 0.) High rejection in sigma of fit (niterat= 10) Number of rejection iterations (grow = 1.) Rejection growing radius in pixels (markrej= yes) Mark rejected points? (graphic= stdgraph) Graphics output device (cursor = ) Graphics cursor input ask = yes (mode = ql) ————————————————————————Luego de realizado estos ajustes, se utiliz´o la tarea scombine para crear un nuevo espectro a partir del pegado de todos los o´ rdenes individuales de los objetos ya calibra-

4.4 Reducci´on de datos

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dos con anterioridad; y otro espectro generado con la suma de los continuos ajustados a cada orden. Los par´ametros seleccionados para llevar e´ sto a cabo, para uno y otro caso, fueron: —————————————————————————– PACKAGE = echelle TASK = scombine input = concfestrobj08.fits List of input spectra output = pconcfestrobj08.fits List of output spectra (noutput= ) List of output number combined spectra (logfile= STDOUT) Log file (apertur= ) Apertures to combine (group = all) Grouping option (combine= average) Type of combine operation (reject = none) Type of rejection (first = no) Use first spectrum for dispersion? (w1 = INDEF) Starting wavelength of output spectra (w2 = INDEF) Ending wavelength of output spectra (dw = INDEF) Wavelength increment of output spectra (nw = INDEF) Length of output spectra (log = no) Logarithmic increments? (scale = none) Image scaling (zero = none) Image zero point offset (weight = none) Image weights (sample = ) Wavelength sample regions for statistics (lthresh= INDEF) Lower threshold (hthresh= INDEF) Upper threshold (nlow = 1) minmax: Number of low pixels to reject (nhigh = 1) minmax: Number of high pixels to reject (nkeep = 1) Minimum to keep (pos) or maximum to reject (neg) (mclip = yes) Use median in sigma clipping algorithms? (lsigma = 3.) Lower sigma clipping factor (hsigma = 3.) Upper sigma clipping factor (rdnoise= 0.) ccdclip: CCD readout noise (electrons) (gain = 1.) ccdclip: CCD gain (electrons/DN) (snoise = 0.) ccdclip: Sensitivity noise (fraction) (sigscal= 0.1) Tolerance for sigma clipping scaling corrections (pclip = -0.5) pclip: Percentile clipping parameter (grow = 0) Radius (pixels) for 1D neighbor rejection (blank = 0.) Value if there are no pixels

4.4 Reducci´on de datos

84

(mode = ql) —————————————————————————Para lograr la normalizaci´on deseada se emple´o la tarea sarith, cuyos par´ametros ya han sido descriptos, a fin de dividir los espectros calibrados y pegados de los objetos con sus correspondientes “espectros de continuos”. Posteriormente, se efectu´o la eliminaci´on de los rayos c´osmicos mediante la tarea continuum ajustando, esta vez, una funci´on de orden bajo (en general 1) y seleccionando los par´ametros “type=data” y “replace=yes” para que el espectro de salida muestre los puntos rechazados, de los datos originales, ajustados por una funci´on. En esta tarea los par´ametros “high reject” y “low reject” establecen los l´ımites de rechazo por encima y por debajo del ajuste en unidades de sigma. Se eligi´o un valor alto para el par´ametro “low reject” (=9), de forma tal que no fueran descartados aquellos puntos que estuviesen por debajo del ajuste, y se utiliz´o el valor 3 en el par´ametro “high reject” a fin de rechazar los rayos c´osmicos.

4.4.5. Correcci´on por velocidad radial En u´ ltima instancia se llev´o a cabo la correcci´on por velocidad radial, para la cual se consider´o un conjunto de l´ıneas conocidas y bien calibradas (Moore, 1966), presentes en el espectro del Sol por ser las estrellas de la muestra an´alogas a e´ ste. Dichas l´ıneas fueron medidas en los espectros de inter´es mediante la tarea splot y por medio de la ecuaci´on (1.1) se obtuvieron las velocidades radiales pertinentes. Una vez realizado el procedimiento de reducci´on completo, los espectros se hallan en condiciones de ser analizados detalladamente. El estudio espectrosc´opico llevado a cabo sobre ellos se describe en el cap´ıtulo siguiente.

Cap´ıtulo 5 Determinaci´on de par´ametros estelares y c´alculo de abundancias Para caracterizar a una estrella se deben conocer sus par´ametros atmosf´ericos b´asicos, tales como temperatura efectiva (Te f f ), gravedad superficial (log g), velocidad de microturbulencia (ξT ) y composici´on qu´ımica ([Fe/H]). Los m´etodos empleados para determinarlos difieren de acuerdo a si se utilizan datos fotom´etricos o espectrosc´opicos, siendo estos u´ ltimos los m´as precisos. En este cap´ıtulo se presenta el m´etodo espectrosc´opico utilizado para la determinaci´on de par´ametros estelares y los resultados obtenidos. Una vez conocidos los par´ametros, se detalla la manera de generar espectros sint´eticos a fin de comparar e´ stos con los observados y as´ı explorar posibles diferencias entre aquellas estrellas que poseen planetas del tipo “Hot Jupiter” y las que no.

5.1. Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos Para llevar a cabo el an´alisis espectrosc´opico de abundancia est´andar y la determinaci´on de los par´ametros atmosf´ericos se utiliz´o la versi´on 2002 del c´odigo fortran MOOG1 (Sneden, 1973), el cual permite obtener la composici´on qu´ımica de una estrela a trav´es del an´alisis de las l´ıneas y de la s´ıntesis espectral. Para ello, el c´odigo requiere de un modelo de atm´osfera que establezca las propiedades termodin´amicas relevantes (temperatura, densidad de elctrones, etc.) en el c´alculo de abundancias. En el caso de las estrellas tard´ıas (F, G, K), los modelos de atm´osferas 1D plano-paralelos ´ del ATLAS9 (Kurucz, 1993) resultan una buena elecci´on. Estos suponen a la fot´osfera, regi´on de la atm´osfera donde se forman la mayor´ıa de las l´ıneas espectrales correspondientes a la longitud de onda del visible, dividida en sucesivas capas. Dentro de cada 1

El c´odigo MOOG puede ser descargado de http://verdi.as.utexas.edu/moog.html.

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

86

capa resultan v´alidas las ecuaciones de equilibrio hidrost´atico (presi´on balanceada o contrarrestada por gravedad) y el transporte de energ´ıa se produce a trav´es de procesos radiativos y, en ciertos casos, convectivos. Sin embargo, la suposici´on fundamental en estos modelos radica en la existencia de Equilibrio Termodin´amico Local (ETL). En ETL, la ecuaci´on de transporte se resuelve asumiendo una funci´on fuente correspondiente a un cuerpo negro, mientras que las propiedades en cada capa de un peque˜no volumen de gas se determinan por medio de la temperatura y la presi´on locales. T´ıpicamente, dichos modelos est´an basados en cuatro par´ametros f´ısicos fundamentales que describen a una estrella: temperatura efectiva (Te f f ), gravedad superficial (log g), velocidad de microturbulencia (ξT ), composici´on qu´ımica ([Fe/H]). Los modelos de atm´osfera de Kurucz se presentan en formato de grilla y pueden ser descargados del sitio web http://kurucz.harvard.edu/ qu provee acceso p´ublico a los datos y programas. Los nombres de los archivos de los modelos atmosf´ericos estipulan el valor de la temperatura efectiva, la metalicidad y la gravedad superficial. Por ejemplo, ap0p2g4p55t5900 hace referencia a un modelo para el cual [Fe/H]=0.2, logg=4.55 [kms−1 ], Te f f =5900 [K]; mientras que, am0p1g4p45t5450 da cuenta de una configuraci´on en la que [Fe/H]=-0.1, logg=4.45 [kms−1 ], Te f f =5450 [K]. El software computacional MOOG se compone de varias subrutinas o paquetes que realizan tareas acordes a los fines que se deseen. Uno de ellos es abfind, paquete que utiliza los anchos equivalentes Wλ para lograr el ajuste de abundancias a trav´es del concepto de la curva de crecimiento. Para calcular la abundancia de una especie at´omica o molecular se requiere medir los Wλ de un conjunto de l´ıneas correspondientes a dicha especie. En este caso, se emplearon algunas de las l´ıneas del hierro (Fe) listadas en el trabajo de Sousa et al. (2008). Las mismas fueron seleccionadas de modo que resultasen visibles tanto en el rango de temperaturas comprendidos por la muestra, como en el intervalo de longitud de onda abarcado por los espectros. Se emplearon las l´ıneas de hierro neutro (Fe I) y de hierro una vez ionizado (Fe II) ya que, por ser las m´as numerosas en el rango del espectro visible, resultan m´as factible de hallarse aisladas o muy poco solapadas. Se tuvo en cuenta, adem´as, que el Wλ de las l´ıneas elegidas no superara los 100 mÅ, de tal forma de evitar la zona de saturaci´on de la curva de crecimiento. A fin de lograr resultados confiables y de r´apida convergencia, se dispuso de un total de 35 l´ıneas de Fe I y 13 de Fe II. La Tabla 5.1 muestra las l´ıneas seleccionadas y especifica,

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

87

para cada una de ellas, la longitud de onda (λ) asociada a la l´ınea, el potencial de excitaci´on (χl ) y la fuerza de oscilador (gf ). El χl indica la energ´ıa m´ınima requerida para ionizar al a´ tomo, mientras que el valor de gf da cuenta de la probabilidad de que el sistema pueda acceder desde su estado fundamental a un estado excitado como resultado de la absorci´on de un fot´on; para transiciones prohibidas, el valor de la fuerza del oscilador es pr´acticamente cero, mientras que para aqu´ellas permitidas el valor de la misma tiende a uno. Estos valores fueron computados por Santos et al. (2004) utilizando un an´alisis solar inverso empleando los Wλ medidos del Atlas Solar de Kurucz (Kurucz et al., 1984) y de una grilla de modelos de Kurucz para el Sol (Kurucz, 1993) considerando los par´ametros Te f f =5777 [K], logg=4.44 dex, ξT =1.00 kms−1 y la abundancia solar de Fe logǫ(Fe)⊙ = 7.47.

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

88

Tabla 5.1: Par´ametros at´omicos para las l´ıneas de hierro (Sousa et al., 2008). Especies

λ[Å]

χl [eV]

loggf

Fe I

4523.400 4531.620 4554.460 4631.490 4905.140 4961.920 5141.740 5159.060 5194.950 5196.060 5198.720 5225.530 5242.491 5250.210 5288.525 5321.108 5322.041 5373.709 5379.580 5398.280 5401.270 5406.780 5441.340 5481.250 5522.450 5543.940 5560.212 5567.400 5584.765 5594.660 5638.262 5662.520 5691.497 5717.833 5731.762 4629.340 4656.980 5132.670 5197.559 5234.630 5256.940 5264.810 5284.110 5325.559 5414.070 5425.247 5525.120 5534.850

3.650 3.210 2.870 4.550 3.930 3.630 2.420 4.280 1.560 4.260 2.220 0.110 3.634 0.120 3.694 4.434 2.279 4.473 3.690 4.450 4.320 4.370 4.310 4.100 4.210 4.220 4.434 2.610 3.573 4.550 4.220 4.180 4.301 4.284 4.256 2.810 2.890 2.810 3.230 3.220 2.890 3.230 2.890 3.221 3.220 3.199 3.270 3.250

1.345e-02 1.581e-02 1.770e-03 1.288e-02 1.520e-02 5.000e-03 7.498e-03 1.425e-01 4.677e-03 1.489e-01 6.854e-03 1.686e-05 7.516e-02 1.349e-05 2.443e-02 5.584e-02 1.285e-03 1.442e-01 2.805e-02 2.070e-01 1.940e-02 3.723e-02 2.766e-02 6.266e-02 3.810e-02 8.511e-02 8.629e-02 2.546e-03 6.471e-03 1.386e-01 1.552e-01 2.506e-01 4.265e-02 1.049e-01 7.516e-02 5.470e-03 2.108e-04 9.817e-05 5.093e-03 5.821e-03 9.571e-05 8.109e-04 7.379e-04 6.397e-04 2.703e-04 5.834e-04 1.000e-04 1.614e-03

Fe II

2

Nota. Columna 1: elemento; Col. 2: longitud de onda en Å; Col. 3: potencial de excitaci´on en eV; Col. 4: fuerza del oscilador basado en an´alisis solar inverso.

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

89

5.1.1. Medici´on de los anchos equivalentes Para la medici´on de los anchos equivalentes Wλ de las l´ıneas listadas en la Tabla 5.1 se utiliz´o el c´odigo ARES3 (Sousa et al., 2007), el cual est´a programado en C y reproduce, de manera autom´atica, la t´ecnica “manual” de medici´on de los anchos equivalentes de las l´ıneas de absorci´on de los espectros estelares a trav´es de ajustes gaussianos. El procedimiento tiene en cuenta un espectro unidimensional calibrado en λ y corregido por velocidad radial, una lista de las l´ıneas espectrales a medir y un archivo contenedor de los par´ametros necesarios para realizar el c´omputo. Este u´ ltimo incluye el nombre de la imagen espectral (en formato IRAF) y el de la lista de l´ıneas, as´ı como los correspondientes a los archivos de salida, el intervalo de λ a considerar alrededor de cada l´ınea, el Wλ m´ınimo aceptado para la medici´on de la misma, los par´ametros de calibraci´on para la determinaci´on del cont´ınuo y el control del ruido, y los par´ametros gr´aficos que permiten desplegar los resultados de las mediciones. Este programa se halla disponible p´ublicamente y es de uso gratuito. Antes de proceder al c´alculo de abundancias propiamente dicho, se constat´o que los valores para Wλ arrojados por el c´odigo fueran los correctos; para lo cual se realizaron varias mediciones de forma manual usando la tarea splot de IRAF, dentro del paquete echelle.

5.1.2. MOOG: sub-rutina abfind Una vez obtenidos los Wλ para el conjunto de l´ıneas de Fe, se confeccion´o el archivo de l´ıneas en el formato requerido por la sub-rutina abfind, esto es, listando en columnas los diferentes par´ametros y disponi´endolas en el siguiente orden: Columna 1: longitud de onda λ de la l´ınea medida (en Å) Columna 2: n´umero at´omico y estado de ionizaci´on Columna 3: potencial de excitaci´on χl (en eV) Columna 4: fuerza del oscilador loggf Columna 5: ancho equivalente Wλ medido para la l´ınea (en mÅ) El siguiente paso consisti´o en completar el archivo de par´ametros correspondiente a la tarea abfind que utiliza, como elementos de entrada, la lista de l´ıneas antes confeccionada y el modelo de atm´osfera de Kurucz m´as apropiado para la estrella a estudiar. Los par´ametros considerados en este archivo son: ———————————————— 3

El c´odigo ARES puede ser descargado del sitio http://www.astro.up.pt/ sousasag/ares/.

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

90

abfind terminal ‘x11’ standard out ‘out1hd16417’ summary out ‘out2hd16417’ model in ‘ap0p1g4p1t5850’ lines in ‘hd16417.dat’ atmosphere 1 molecules 1 lines 1 freeform 0 flux/int 0 damping 2 plot 4 abundances 1 1 99 0. ———————————————– La primer l´ınea de este archivo indica el nombre del paquete a utilizar, el cual es de suma importancia ya que establece al c´odigo MOOG la forma de procesar los datos; asimismo, lines in especifica el archivo de l´ıneas y model in, el modelo atmosf´erico escogido; mientras que standard out y summary out constituyen los archivos de salida. El significado del resto de los par´ametros y los valores permitidos para ellos pueden consultarse en Sneden (2002). Al correr el programa se obtuvieron, junto con los archivos de salida, los gr´aficos mostrados en la Fig. 5.1; el superior y el intermedio vinculan el χl y el logaritmo del ancho equivalente reducido Wλ /λ (es decir, normalizado en λ) en funci´on de logǫ(Fe), respectivamente, mientras que el gr´afico inferior presenta la abundancia logǫ(Fe) vs. λ. Para que los resultados sean favorables, el an´alisis est´andar de abundancia espectrosc´opica y determinaci´on de par´ametros debe cumplir b´asicamente con tres condiciones: a) Equilibrio de excitaci´on (gr´afico superior χl vs. logǫ(Fe) de la Fig. 5.1): permite determinar la temperatura de la estrella. El proceso consiste en utilizar modelos de atm´osferas con diferentes valores de temperatura y analizar de qu´e forma var´ıa la abundancia obtenida a partir de las l´ıneas neutras de Fe en funci´on del potencial de excitaci´on de dichas l´ıneas. El objetivo es ajustar la temperatura del modelo atmosf´erico hasta elimininar cualquier posible correlaci´on en abundancia frente a la excitaci´on, alcanzando valores en los errores de la pendiente menores a 0.005.

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

91

Figura 5.1: Resultado gr´afico obtenido luego de correr MOOG con el paquete abfind. La figura superior muestra χl vs. logǫ(Fe); la intermedia representa el valor de Wλ normalizado a λ en funci´on de la logǫ(Fe), y la figura inferior representa la abundancia en relaci´on a λ. La l´ınea a trazos amarilla indica la abundancia media de Fe I, y la l´ınea punteada azul, la tendencia lineal de la misma en relaci´on a las tres variables. El panel intermedio contiene, adem´as, informaci´on acerca del modelo de atm´osfera estelar utilizado durante el c´omputo. Las unidades de abundancia en los ejes verticales se hallan en densidades num´ericas logar´ıtmicas sobre una escala est´andar en la cual logǫ(H)=12.

b) Independencia entre Wλ /λ y logǫ(Fe) (gr´afico intermedio Fig. 5.1): representa la relaci´on existente entre las abundancias y los anchos equivalentes; la autonom´ıa entre estos par´ametros determina la velocidad de microturbulencia ξT , por tanto se debe

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

92

ajustar este valor del modelo de atm´osfera hasta suprimir cualquier correlaci´on entre los par´ametros graficados, alcanzando valores en los errores de la pendiente menores a 0.005. Para lograr una convergencia o´ ptima, tanto en uno como en otro gr´afico, fue de suma importancia constatar el error en la medici´on del Wλ para las l´ıneas consideradas, el cual se halla en el archivo de salida summary out. Si el valor obtenido discrepaba demasiado de la media, la l´ınea era medida nuevamente. Si a´un as´ı, el resultado no presentaba mejoras, entonces deb´ıa ser descartada. El promedio de l´ıneas empleadas, para cada estrella, fue de 30 de Fe I y 10 de Fe II. Una vez determinadas correctamente la temperatura y la velocidad de microturbulencia, lo siguiente fue calcular la gravedad superficial. Para estrellas del tipo F, G y K, las l´ıneas de Fe I pueden considerarse, en cierto modo, independientes de los efectos de la gravedad superficial; contrariamente a lo que ocurre con las l´ıneas de Fe II, las cuales son muy sensibles a los cambios en la presi´on y, por ende, a la gravedad. c) Equilibrio de ionizaci´on: esta condici´on determina la gravedad superficial. El objetivo es ajustar este valor en el modelo de atm´osfera hasta lograr que la abundancia obtenida con las l´ıneas de Fe II coincida con aqu´ella derivada a partir de las l´ıneas de Fe I. Luego, la metalicidad [Fe/H] de la estrella considerada puede ser derivada a partir de la abundancia de Fe de la misma relativa al Sol, esto es:

[Fe/H] = logǫ(Fe) − logǫ(Fe)⊙

(5.1)

No obstante, dado que los par´ametros determinados se hallan vinculados unos a otros, al modificar el valor de gravedad superficial, los correspondientes a temperatura, velocidad de microturbulencia y metalicidad, resultaron afectados. Por tanto, se debi´o iterar cada uno de ellos hasta converger en una soluci´on u´ nica.

5.1.3. C´alculo de las incertezas de los par´ametros El error interno en ξt fue determinado a partir de la incerteza de la pendiente del gr´afico de abundancia logǫ(Fe) vs Wλ /λ. Para ello, se modific´o el valor de ξt hasta que el correspondiente a la pendiente de logǫ(Fe) vs. Wλ /λ fuese comparable o igual a la incerteza hallada primeramente, mientras que, el resto de los par´ametros atmosf´ericos se mantuvieron constantes seg´un el valor de equilibrio hallado. La diferencia existente entre los valores inicial y final de ξt , se correspondi´o con el error de la misma. Similarmente, el error en la temperatura se calcul´o a partir de la incerteza en la pendiente del gr´afico logǫ(Fe) vs χl . Nuevamente, dejando al resto de los par´ametros invariantes, se

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

93

increment´o (o disminuy´o) la temperatura del modelo hasta lograr que la pendiente de dicho gr´afico fuese igual a la suma del valor que ten´ıa anteriormente y del error de la primera pendiente. Luego, la diferencia existente entre los valores de T e f f inicial y final, constituy´o el error de la misma. Para calcular el error de log g, se tuvo en cuenta el valor de la desviaci´on est´andar de logǫ(FeI); se modific´o la gravedad superficial, dejando fijos el resto de los par´ametros, hasta lograr que logǫ(FeI) y logǫ(FeII) difirieran, la una de la otra, en exactamente un valor igual a la desviaci´on est´andar de logǫ(FeI). La diferencia entre el valor de log g original y el obtenido de este proceso determin´o la incerteza buscada. Para el c´alculo del error en logǫ(Fe) se consider´o la combinaci´on de las incertezas de T e f f , ξt , logg y la correspondiente a la dispersi´on en la medida de los Wλ , todas ellas en cuadratura. Para el caso de los errores de los par´ametros atmosf´ericos, se modificaron los valores de los mismos, de a uno a la vez, hasta alcanzar el l´ımite superior (o inferior) establecido por sus incertezas, y se comput´o la variaci´on en el resultado de logǫ(FeI) respecto de logǫ(FeI) hallada con la condici´on de equilibrio inicial. Para la determinaci´on de la incerteza en la medida de los Wλ se emple´o la expresi´on de Cayrel de Strobel y Spite (1988), la cual contempla la S/N y la resoluci´on espectral. En este caso siendo R = 38000 y la S/N ∼ 150-200, los errores en la medici´on de los Wλ fueron estimados en ∼ 3 mÅ. Una vez que el valor estimado fue agregado a los Wλ medidos, el programa se ejecut´o nuevamente considerando los valores de los par´ametros atmosf´ericos surgidos de las condiciones de equilibrio. La variaci´on entre logǫ(FeI) obtenida de este proceso y la original constituy´o el error buscado. Puesto que, logǫ(Fe) se relaciona con la metalicidad [Fe/H], por medio de la expresi´on 5.1, la incerteza hallada para la primera, se correspondi´o tambi´en con la de esta u´ ltima.

5.1.4. Par´ametros atmosf´ericos: comparaci´on con valores de literatura En la Tabla 5.1.4 se presentan los valores de los par´ametros estelares obtenidos mediante el procedimiento detallado en las secciones previas, y los publicados en la literatura para los objetos que conforman la muestra.

5.1 Determinaci´on de par´ametros atmosf´ericos

94

Tabla 5.2: Par´ametros atmosf´ericos calculados en este trabajo y por otros autores para las estrellas de la muestra. Nombre de la estrella HD160691

HD179949

HD1461

HD69830

HD196067

HD108147

HD20794

HD217107

HD75289

HD16417

HD134060

HD136352

HD160915

HD165185

4

T e f f [K]

log g[cms−2 ]

ξt [kms−1 ]

[Fe/H]

Referencias

5900 ± 100 5780 ± 25 5798 ± 33

4.55 ± 0.10 4.27 ± 0.04 4.31 ± 0.08

1.51 ± 0.09 1.09 ± 0.02 1.19 ± 0.04

0.21 ± 0.08 0.30 ± 0.02 0.32 ± 0.04

1

6350 ± 160 6287 ± 28 6260 ± 43

4.55 ± 0.15 4.54 ± 0.04 4.43 ± 0.05

1.8 ± 0.3 1.36 ± 0.03 1.14 ± 0.09

0.1 ± 0.1 0.21 ± 0.02 0.22 ± 0.05

1

5900 ± 160 5765 ± 18 5765

4.45 ± 0.15 4.38 ± 0.03 4.41

1.4 ± 0.3 0.97 ± 0.02 -

0.1 ± 0.1 0.19 ± 0.01 0.18

1

5450 ± 80 5402 ± 28 5410 ± 26

4.45 ± 0.10 4.40 ± 0.04 4.38 ± 0.07

1.15 ± 0.07 0.80 ± 0.04 0.89 ± 0.03

-0.07 ± 0.08 -0.06 ± 0.02 -0.03 ± 0.04

1

6040 ± 80 6017 ± 46 5969

4.40 ± 0.10 4.24 ± 0.03 3.99

1.64 ± 0.07 1.0

0.15 ± 0.08 0.18 ± 0.04 -

1

6200 ± 80 6260 ± 29 6248 ± 42

4.50 ± 0.10 4.47 ± 0.03 4.49 ± 0.16

1.69 ± 0.07 1.30 ± 0.03 1.35 ± 0.08

0.13 ± 0.08 0.18 ± 0.02 0.20 ± 0.05

1

5450 ± 100 5401 ± 17 5444 ± 31

4.40 ± 0.10 4.40 ± 0.03 4.47 ± 0.07

1.18 ± 0.09 1.67 ± 0.03 0.98 ± 0.06

-0.42 ± 0.08 -0.40 ± 0.01 -0.38 ± 0.04

1

5640 ± 100 5666 ± 40 5663 ± 36

4.10 ± 0.10 4.26 ± 0.14 4.34 ± 0.08

1.46 ± 0.09 1.35 ± 0.07 1.11 ± 0.04

0.25 ± 0.08 0.37 ± 0.07 0.37 ± 0.05

1

6200 ± 100 6161 ± 21 6143 ± 53

4.30 ± 0.10 4.37 ± 0.03 4.42 ± 0.13

1.71 ± 0.09 1.29 ± 0.02 1.53 ± 0.09

0.21 ± 0.08 0.30 ± 0.01 0.28 ± 0.07

1

5850 ± 80 5841 ± 17 5788 ± 30

4.10 ± 0.10 4.16 ± 0.02 4.05 ± 0.06

1.42 ± 0.07 1.18 ± 0.01 1.23 ± 0.04

0.08 ± 0.08 0.13 ± 0.01 0.14 ± 0.04

1

6100 ± 100 5966 ± 14 5904 ± 38

4.45 ± 0.10 4.43 ± 0.03 4.25 ± 0.13

1.59 ± 0.09 1.10 ± 0.01 1.19 ± 0.04

0.07 ± 0.08 0.14 ± 0.01 0.10± 0.03

1

5650 ± 80 5664 ± 14 5551 ± 33

4.40 ± 0.10 4.39 ± 0.02 4.15 ± 0.09

1.14 ± 0.07 0.90 ± 0.02 0.88 ± 0.04

-0.38 ± 0.08 -0.34 ± 0.01 -0.38 ± 0.03

1

6300 ± 80 6222 6435 ± 80

4.20 ± 0.10 4.20 4.26

1.74 ± 0.07 -

-0.17 ± 0.08 -0.17 -0.14

1

5900 ± 160 5681 ± 77 5942 ± 85

4.50 ± 0.15 4.02 ± 0.11 4.53 ± 0.13

1.6 ± 0.3 1.39 ± 0.16

-0.1 ± 0.1 -0.14 ± 0.06 0.02 ± 0.10

1

2 3

2 3

2 8

2 3

2 6

2 3

2 3

2 3

2 3

2 4

2 4

2 4

5 7

5 9

Nota:1 este trabajo, 2 Sousa et al. (2008), 3 Santos et al. (2004), 4 Ghezzi et al. (2010a),5 Soubiran et al. (2010), 6 Gray et al. (2006), 7 Casagrande et al. (2011), 8 Valenti y Fischer (2005),9 Santos et al. (2005).

5.2 S´ıntesis espectral

95

5.2. S´ıntesis espectral Una vez determinados los par´ametros atmosf´ericos, junto con sus respectivas incertezas, para cada una de las estrellas de la muestra se corrobor´o la fidelidad del modelo calculado. Para ello se utiliz´o la sub-rutina synth del c´odigo MOOG que genera espectros sint´eticos, en regiones acotadas de λ, y los compara con espectros observados. Las abundancias pueden ser deducidas por inspecci´on visual o bien a trav´es del an´alisis de la diferencia entre el espectro observado y el generado. Con el fin de evidenciar, a nivel espectrosc´opico, la existencia de una posible interacci´on entre una estrella y un planeta gigante asociado a e´ sta, se consideraron tres intervalos de λ donde realizar la s´ıntesis: ´ 1: de 4932 Å a 4937 Å REGION ´ 2: de 5065 Å a 5069 Å REGION ´ 3: de 5571 Å a 5582 Å REGION Estas regiones, fueron seleccionadas arbitrariamente de forma tal que abarcaran porciones a lo largo de todo el espectro. La s´ıntesis espectral se llev´o a cabo sobre estas zonas para cada estrella de la muestra. Adicionalmente y teniendo en cuenta las regiones de inter´es analizadas por otros autores (Cap. 3), se consider´o una cuarta regi´on, comprendida entre 6100 Å y 6110 Å, correspondiente a la zona del litio (Li), pero s´olo para un n´umero reducido de estrellas de la muestra: tres estrellas con planeta asociado y una carente de e´ l; el resto de las estrellas que conformaban la muestra inicial no pudo ser observada en este rango espectral debido a condiciones climatol´ogicas poco favorables durante el turno de observaci´on. Luego de elegir las regiones del espectro a reproducir sint´eticamente, se procedi´o a la b´usqueda de las l´ıneas espectrales de los distintos elementos qu´ımicos presentes en ellas. Para ello se emple´o la base de datos VALD5 (Vienna Atomic Line Database) que contiene una amplia colecci´on de l´ıneas at´omicas de gran inter´es astron´omico y provee las herramientas necesarias para seleccionar conjuntos de l´ıneas de cierta composici´on qu´ımica y valores de χl y loggf determinados. Para acceder a esta informaci´on es necesario registrarse electr´onicamente como usuario.

5.2.1. MOOG: sub-rutina synth El siguiente paso consisti´o en completar el archivo de par´ametros correspondiente a la tarea synth que utiliza, como elementos de entrada, la lista de l´ıneas procedentes 5

http://www.astro.uu.se/ vald/php/vald.php.

5.2 S´ıntesis espectral

96

de VALD y el modelo de atm´osfera de Kurucz m´as apropiado para la estrella, obtenido a partir de la sub-rutina abfind. Adem´as, requiere el listado de las l´ıneas del espectro observado en la regi´on a sintetizar. Para ello se debi´o cortar al mismo, mediante la tarea scopy de IRAF, especificando el intervalo de λ de inter´es; y finalmente, se debi´o convertir la imagen antes cortada en un archivo de texto con la tarea wspectext. El archivo de par´ametros utilizado por synth es: ————————————————synth standard out ’o1hd160915’ summary out ’o2hd160915’ smoothed out ’hd160915out’ model in ’ap0g4p2t6300’ lines in ’VALD 4934.MOOG’ observed in ’160915a.txt’ terminal X11 atmosphere 1 units 0 molecules 2 lines 1 flux/int 0 damping 2 plot 2 abundances 4 1 26 -0.2 56 -0.1 24 -0.1 28 -0.2 synlimits 4932.3 4936.92 0.01 2.00 obspectrum 5 plotpars 1 4932.3 4936.92 0.0 1.2 0.0 0.000 0.000 0.99 r 0.23 12.4 0.70 2.0 0.0 ——————————————————— La primer l´ınea de este archivo indica el nombre del paquete a utilizar, el cual es de suma importancia ya que establece al c´odigo MOOG la forma de procesar los datos; asimismo, lines in especifica el archivo de l´ıneas de VALD y model in, el modelo atmosf´erico calculado con abfind, observed in, el archivo de texto de las l´ıneas del

5.2 S´ıntesis espectral

97

Figura 5.2: Ejemplo del c´omputo de un espectro sint´etico comparado con un espectro observado. El espectro ajustado contiene especies tales como hierro (Fe I), bario (Ba I), n´ıquel (Ni) y cromo (Cr). Las l´ıneas de colores representan tres espectros sint´eticos con distintas cantidades de estos elementos. Los mismos se generan variando, en el archivo de par´ametros, los valores de abundancia para cada elemento qu´ımico. Los puntos blancos reproducen los datos del espectro observado. El panel inferior muestra los espectros sint´eticos para un intervalo peque˜no de λ y el correspondiente espectro observado, todos ellos superpuestos; mientras que, el gr´afico superior presenta los residuos de la comparaci´on entre los datos generados sint´eticamente y aqu´ellos observados. Las unidades de la abundancia son densidades num´ericas logar´ıtmicas sobre una escala est´andar en la cual logǫ(H)=12.

espectro observado; mientras que, standard out, summary out y smoothed out constituyen los archivos de salida. Par´ametros tales como synlimits y plotpars estipulan el intervalo de λ abarcado por la s´ıntesis espectral; abundances especifica los elementos y la abundancia de cada uno de ellos en los distintos ajustes. En estos u´ ltimos, s´olo se ajustaron las cantidades correspondientes a elementos at´omicos y no a compuestos moleculares. El archivo tambi´en contempla otros par´ametros de la estrella, entre ellos ´ u´ ltimo la velocidad de rotaci´on vseni y el FWHM (el full width half maximum). Este es el ancho medio que presenta una determinada l´ınea espectral, en este caso FWHM ∼ 0.18-0.25. El significado del resto de los par´ametros y los valores permitidos para ellos pueden consultarse en Sneden (2002). Al correr el programa MOOG, se obtuvo el gr´afico observado en la Fig. 5.2 en la

5.2 S´ıntesis espectral

98

cual se muestra el espectro sint´etico generado, en una porci´on acotada de λ, en comparaci´on con el correspondiente a los datos observados para la misma regi´on espectral. Adem´as, detalla los residuos de la diferencia existente entre uno y otro espectro para cada una de las configuraciones de abundancia de los elementos especificados en el archivo de par´ametros. La reproducci´on de los espectros sint´eticos, contemplando distintos elementos y abundancias de los mismos, se realiz´o para cada estrella de la muestra en las tres regiones seleccionadas. Adem´as, se sintetiz´o la regi´on espectral correspondiente al litio (6100-6110 Å) para un subgrupo de la muestra, en vista del marcado inter´es que el estudio de la abundancia de este elemento despierta en distintos autores (ver Cap. 3). Los resultados encontrados se describen en el cap´ıtulo siguiente.

Cap´ıtulo 6 An´alisis y Resultados En el cap´ıtulo anterior se describi´o la utilizaci´on de la rutina abfind del c´odigo MOOG y de los modelos de atm´osfera de Kurucz, para la obtenci´on de los par´ametros atmosf´ericos y las abundancias de Fe de las estrellas que componen la muestra en este estudio. Con estos par´ametros se crearon los espectros sint´eticos de tres regiones acotadas en λ, las cuales fueron luego comparadas con las correspondientes al espectro observado. Para el proceso de s´ıntesis espectral se emple´o el paquete synth perteneciente al c´odigo MOOG, la cual no s´olo genera el espectro te´orico sino que, adem´as, determina los residuos de la diferencia entre los datos del espectro observado y del sint´etico mediante el par´ametro sigma. El an´alisis de dicho valor permite evaluar la bondad del ajuste. La Tabla 6.1 muestra el valor del par´ametro sigma en cada una de las regiones consideradas y para cada estrella de la muestra. En general, los ajustes obtenidos para ambas muestras resultaron razonables, lo que corrobora la veracidad de los par´ametros atmosf´ericos calculados para los objetos de la muestra. En el grupo de las estrellas con planetas asociados, el mejor ajuste (σ promedio = 0.0144) es el de la estrella HD 108147; la cual posee una temperatura T e f f superior a la del Sol y se caracteriza por ser rotadora lenta, no presentar actividad cromosf´erica y poseer s´olo un planeta descubierto (ver Fig. 6).

100

Tabla 6.1: Par´ametro sigma surgido de la comparaci´on te´orica y observacional de las regiones espectrales.

1

Estrella

Regi´on 4932-4937Å

Regi´on 5065-5069Å

Regi´on 5571-5582Å

σ promedio

HD 160691 HD 179949 HD 1461 HD 69830 HD 169067 HD 108147 HD 20794 HD 217107 HD 75289 HD 16417 HD 134060 HD 136352

0.0220 0.0148 0.0210 0.0185 0.0193 0.0134 0.0186 0.0245 0.0169 0.0205 0.0206 0.0224

0.0367 0.0159 0.0298 0.0220 0.0241 0.0178 0.0197 0.0445 0.0193 0.0199 0.0315 0.0190

0.0186 0.0149 0.0184 0.0163 0.0290 0.0119 0.0112 0.0207 0.0148 0.0127 0.0183 0.0362

0.0258 0.0152 0.0231 0.0189 0.0241 0.0144 0.0165 0.0299 0.0170 0.0177 0.0235 0.0259

HD 160915 HD 165185

0.0105 0.0116

0.0120 0.0156

0.0088 0.0189

0.0104 0.0154

Nota: en la columna final se muestra el resultado promedio aritm´etico del par´ametro σ para cada estrella. Los 12 primeros objetos se corresponden con las estrellas que albergan planetas; mientras que, los 2 u´ ltimos se refieren al “grupo de control” el cual no posee explanetas detectados.

101

Figura 6.1: S´ıntesis espectral de la estrella HD 108147 para las regiones espectrales 4932-4937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior).

102

En contraste, el ajuste de menor confiabilidad (sigma promedio = 0.0299) es el de la estrella HD 217107, cuya T e f f es similar a la solar, caracterizada por no poseer rotaci´on ni actividad cromosf´erica y albergar 2 planetas (ver Fig. 6). Sin embargo, y a pesar del resultado obtenido, el modelado de la misma no deber´ıa haber presentado problema alguno ya que, en vista de sus propiedades antes mencionadas, las l´ıneas empleadas para el c´alculo de abundancia de Fe coincidieron con aqu´ellas halladas en el espectro solar. M´as a´un, presenta un ajuste poco confiable en todas las regiones. Por tanto, esta estrella constituye una excelente candidata para seguir estudiando a fin de determinar, fehacientemente, si su espectro observado difiere del te´orico. En el Ap´endice A, pueden verse el resto de las figuras de los ajustes de las estrellas de la muestra para cada una de las regiones consideradas. En el caso de las dos estrellas del “grupo de control”, los ajustes de ambas fueron buenos para todas las regiones. En base al valor promedio de sigma, el modelado ´ correspondiente a la estrella HD 160915 result´o el mejor. Esta es una estrella de 6300 K de temperatura, de menor contenido met´alico que el Sol y con una rotaci´on no despreciable. El hecho de que los ajustes hallados para este par de objetos presenten mayor confiabilidad en comparaci´on con los de las estrellas antes analizadas podr´ıa indicar que, efectivamente para las estrellas con planetas, existen diferencias entre los espectros observados y te´oricos, denotando as´ı la influencia del planeta sobre la estrella. No obstante, debido a la estad´ıstica pobre de la muestra de control y al rango de λ limitado de las regiones seleccionadas para la s´ıntesis espectral, no es posible afirmar que tal diferencia sea significativa. A manera de inspecci´on y por lo motivos explicados en el Cap´ıtulo 3, se calcul´o la abundancia de Litio, en la regi´on 6100-6110Å, para una sub-muestra formada por 3 estrellas con planetas y una carente de ellos. Tabla 6.2: L´ımite superior para la abundancia de Litio (logǫ(Li)) en la regi´on 61006110Å. Estrella

2

logǫ(Li) este trabajo otros autores

HD 179949 HD 16417 HD 217107

< 2.51 < 2.81 < 2.81

2.632 1.714 < 0.361

HD165185

< 3.06

2.813

Nota: abundancia para 4 estrellas de la muestra; 3 de ellas con planetas asociados y una (listada al final de la tabla) carente de ellos. Se presentan tambi´en, a modo de comparaci´on, los valores de abundancia calculados por otros autores. 1 Ghezzi et al. (2009);2 Israelian et al. (2004);3 Soderblom (1985);4 Ghezzi et al. (2010b).

103

Figura 6.2: S´ıntesis espectral de la estrella HD 217107 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior).

104

Figura 6.3: S´ıntesis espectral de la regi´on de Litio (6100-6110Å) para la estrella con planeta HD 16417.

En la Fig. 6 puede verse la regi´on en donde se encuentra este elemento qu´ımico, la l´ınea corespondiente al mismo es poco profunda y se halla muy solapada a las l´ıneas de otros elementos, por lo que resulta sumamente dif´ıcil la medici´on de la abundancia a partir de ella. Por este motivo, los resultados obtenidos constituyen l´ımites superiores para la abundancia de dicho elemento y no valores concretos. La Tabla 6.2 presenta los valores de las abundancias de Litio de 3 estrellas con planetas y una de la muestra de control. Los gr´aficos de los respectivos ajustes pueden esncontrarse en el Ap´endice A (A13-A14). Se observa que la estrella sin planeta posee mayor cantidad de Litio que las estrellas con planetas, situaci´on que es consistente con los resultados publicados por diversos autores (ver Cap´ıtulo 3). No obstante, es de extrema necesidad incrementar el n´umero de estrellas de la muestra para as´ı llegar a una conclusi´on m´as s´olida.

Conclusiones

En este Trabajo Especial de la Licenciatura en Astronom´ıa se present´o el estudio espectrosc´opico de estrellas vinculadas a planetas de tipo “Hot Jupiter” con el objeto de investigar el efecto de la interacci´on planeta-estrella sobre el espectro de la propia estrella. En el Cap. 1 se comentaron las caracter´ısticas din´amicas m´as relevantes de este tipo de planetas extrasolares as´ı como su composici´on atmosf´erica. En el Cap. 2 se definieron conceptos b´asicos de Astrof´ısica Estelar que permitieron comprender el prop´osito del estudio planteado. En el Cap. 3 se mencionaron los trabajos m´as recientes publicados sobre la interacci´on planeta-estrella en el caso de sistemas “estrella tipo solar-Hot Jupiter”, llevados a cabo por distintos autores, y la falta de consenso que existe en torno al mismo. A fin de contribu´ır a esta investigaci´on, en este cap´ıtulo se describe la muestra de estrellas tipo solar con planetas “Hot Jupiter” seleccionadas, as´ı como la del “grupo de control”, formado por dos estrellas sin exoplanetas gigantes detectados, que permitieron verificar el grado de confiabilidad de las diferencias detectadas. Para dicho estudio se dispuso de espectros de alta resoluci´on, tomados con el espectr´ografo EBASIM de CASLEO, los cuales fueron reducidos seg´un el procedimiento descripto en el Cap. 4. Una vez realizada la reducci´on de los mismos, se aplic´o el an´alisis espectrosc´opico desarrolado en el Cap. 5 sobre ciertas regiones acotadas de λ, exponiendo los resultados obtenidos en el Cap. 6. Tanto para la muestra de estrellas con planetas como para aqu´ellas correspondientes al “grupo de control”, la comparaci´on entre los espectros observados y los generados sint´eticamente dieron por resultado ajustes razonables, lo que verifica la confiabilidad de los par´ametros atmosf´ericos calculados para los objetos de la muestra. No obstante, si se analizan los residuos de los ajustes puede verse que, en el caso de las estrellas asociadas a exoplanetas, se presentan diferencias leves en los valores de los par´ametros sigma; as´ı se tiene que el modelado de HD 108147 es el m´as bondadoso, mientras que, el de HD 217107, el de mayor dispersi´on. En relaci´on al “grupo de control”, los ajustes para ambas estrellas resultaron muy buenos, siendo sus par´ametros sigma los de menor valor en comparaci´on con los del resto de la muestra. Esto

106

podr´ıa indicar que, efectivamente para las estrellas con planetas, existen diferencias entre los espectros observados y te´oricos, denotando as´ı la presencia o influencia de planeta/s sobre el espectro de la estrella. Sin embargo, debido a la estad´ıstica pobre de la muestra de control y al rango de λ limitado de las regiones seleccionadas para la s´ıntesis espectral, no es posible afirmar que tal diferencia sea significativa. Por otra parte, el estudio de un subgrupo formado por 4 estrellas de la muestra, demostr´o que, para las 3 estrellas tipo solar vinculadas a planetas “Hot Jupiter”, la abundancia de Litio resulta menor que la correspondiente a la estrella sin planeta. Este resultado, si bien se halla en concordancia con los trabajos publicados por diversos autores, los cuales postulan que las estrellas con planetas poseen menor cantidad de Litio que aqu´ellas que no, debido al efecto de interacci´on existente entre los dos componentes del sistema, difiere de las ideas sugeridas por otros que plantean, entre otras cosas, una disminuci´on de la abundancia de este elemento en la estrella con la edad de la misma. En s´ıntesis, si bien los resultados obtenidos no son del todo concluyentes, indican que tales diferencias existir´ıan, o que al menos no se pueden descartar, por lo cual resulta necesario continuar con el estudio de este efecto.

Perspectivas Futuras

Teniendo en cuenta los resultado obtenidos, resulta necesario ampliar las muestras para tener un peso estad´ıstico en las conclusiones, sobre todo en el “grupo de control”. Ser´ıa interesante poder observar la regi´on de las l´ıneas H y K del Ca II a fin de correlacionar la actividad cromosf´erica con los ajustes de los espectros sint´eticos; como as´ı tambi´en, analizar la regi´on del litio ubicada en 6707 Å, zona en la que la l´ınea de este elemento se halla bien marcada lo que permitir´ıa analizar m´as claramente su abundancia y obtener valores absolutos en vez de cotas superiores. Si bien la zona de litio mencionada puede ser observada con EBASIM, en el caso de la regi´on de las l´ıneas de calcio (∼3920 Å) esto no resulta posible ya que este instrumento es poco sensible en esta regi´on espectral, por lo que se debe buscar otra alternativa. Este proyecto tiene asignado un turno para el uso de EBASIM en Abril de 2013. Tambi´en est´a planeado realizar la s´ıntesis espectral de otras zonas del espectro, incluyendo mol´eculas cuando sea necesario.

Ap´endices

Ap´endice A S´ıntesis de regiones espectrales En esta secci´on se presentan los ajustes realizados producto de la comparaci´on de un espectro sint´etico con un espectro observado. La s´ıntesis espectral se realiz´o en 3 regiones espectrales arbitrarias, en las que se hallan l´ıneas de Fe, para cada estrella de la muestra; y para una regi´on conocida por presentar Li, para un sub-grupo de la misma. La bondad de los ajustes queda determinado por los valores del par´ametro σ especificado en cada figura.

110

Figura A.1: S´ıntesis espectral de la estrella HD 134060 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

111

Figura A.2: S´ıntesis espectral de la estrella HD 136352 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior),con sus correspondientes valores de sigma .

112

Figura A.3: S´ıntesis espectral de la estrella HD 1461 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

113

Figura A.4: S´ıntesis espectral de la estrella HD 160691 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

114

Figura A.5: S´ıntesis espectral de la estrella HD 16417 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

115

Figura A.6: S´ıntesis espectral de la estrella HD 179949 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

116

Figura A.7: S´ıntesis espectral de la estrella HD 196067 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

117

Figura A.8: S´ıntesis espectral de la estrella HD 20794 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

118

Figura A.9: S´ıntesis espectral de la estrella HD 69830 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

119

Figura A.10: S´ıntesis espectral de la estrella HD 75289 para las regiones espectrales 49324937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

120

Figura A.11: S´ıntesis espectral de la estrella sin planeta HD 160915 para las regiones espectrales 4932-4937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

121

Figura A.12: S´ıntesis espectral de la estrella sin planeta HD 165185 para las regiones espectrales 4932-4937Å (panel superior); 5065-5069Å (panel intermedio); 5571-5582Å (panel inferior), con sus correspondientes valores de sigma.

122

Figura A.13: S´ıntesis espectral de la regi´on de Litio (6100-6110Å) para las estrellas con planetas HD 179949 (panel superior) y HD 16417 (panel inferior).

123

Figura A.14: S´ıntesis espectral de la regi´on de Litio (6100-6110Å) para la estrella HD 217107 con planetas (panel superior) y la estrella HD 165185 sin exoplanetas detectados (panel inferior).

Bibliograf´ıa Albrecht, S., Winn, J. N., Johnson, J. A., Howard, A. W., Marcy, G. W., Butler, R. P., Arriagada, P., Crane, J. D., Shectman, S. A., Thompson, I. B., Hirano, T., Bakos, G. y Hartman, J. D. Obliquities of Hot Jupiter Host Stars: Evidence for Tidal Interactions and Primordial Misalignments. ApJ, vol. 757, p´agina 18, 2012. Allard, F., Baraffe, I., Chabrier, G. y Barman, T. Atmospheres of extrasolar giant planets and brown dwarfs. En Earths: DARWIN/TPF and the Search for Extrasolar Terrestrial Planets (editado por M. Fridlund, T. Henning y H. Lacoste), vol. 539 de ESA Special Publication, p´aginas 247–252. 2003. Ammler-von Eiff, M. y Reiners, A. New measurements of rotation and differential rotation in A-F stars: are there two populations of differentially rotating stars? A&A, vol. 542, p´agina A116, 2012. Ardila, D. R., Van Dyk, S. D., Makowiecki, W., Stauffer, J., Song, I., Rho, J., Fajardo-Acosta, S., Hoard, D. W. y Wachter, S. The Spitzer Atlas of Stellar Spectra (SASS). ApJS, vol. 191, p´aginas 301–339, 2010. Barman, T. S., Hauschildt, P. H. y Allard, F. Irradiated Planets. ApJ, vol. 556, p´aginas 885–895, 2001. Baumann, P., Ram´ırez, I., Mel´endez, J., Asplund, M. y Lind, K. Lithium depletion in solar-like stars: no planet connection. A&A, vol. 519, p´agina A87, 2010. Bodenheimer, P., Hubickyj, O. y Lissauer, J. J. Models of the in Situ Formation of Detected Extrasolar Giant Planets. Icarus, vol. 143, p´aginas 2–14, 2000. Bond, J. C., Lauretta, D. S., Tinney, C. G., Butler, R. P., Marcy, G. W., Jones, H. R. A., Carter, B. D., O’Toole, S. J. y Bailey, J. Beyond the Iron Peak: rand s-Process Elemental Abundances in Stars with Planets. ApJ, vol. 682, p´aginas 1234–1247, 2008. Boss, A. P. Giant planet formation by gravitational instability. Science, vol. 276, p´aginas 1836–1839, 1997.

BIBLIOGRAFI´A

125

Butler, R. P. y Marcy, G. W. A Planet Orbiting 47 Ursae Majoris. ApJ, vol. 464, p´agina L153, 1996. Canto Martins, B. L., Das Chagas, M. L., Alves, S., Le˜ao, I. C., de Souza Neto, L. P. y de Medeiros, J. R. Chromospheric activity of stars with planets. A&A, vol. 530, p´agina A73, 2011. Casagrande, L., Schoenrich, R., Asplund, M., Cassisi, S., Ramirez, I., Melendez, J., Bensby, T. y Feltzing, S. Geneva-Copenhagen survey re-analysis (Casagrande+, 2011). VizieR Online Data Catalog, vol. 353, p´agina 9138, 2011. Cayrel, G., Cayrel, R. y Foy, R. Split of the Fe curve of growth as a function of atmospheric pressure. A&A, vol. 54, p´aginas 797–801, 1977. Cayrel de Strobel, G. y Spite, M., editores. The impact of very high S/N spectroscopy on stellar physics: proceedings of the 132nd Symposium of the International Astronomical Union held in Paris, France, June 29-July 3, 1987., vol. 132 de IAU Symposium. 1988. Chabrier, G. y Baraffe, I. Theory of Low-Mass Stars and Substellar Objects. ARA&A, vol. 38, p´aginas 337–377, 2000. Charbonneau, D., Brown, T. M., Latham, D. W. y Mayor, M. Detection of Planetary Transits Across a Sun-like Star. ApJ, vol. 529, p´aginas L45–L48, 2000. Charbonneau, D., Brown, T. M., Noyes, R. W. y Gilliland, R. L. Detection of an Extrasolar Planet Atmosphere. ApJ, vol. 568, p´aginas 377–384, 2002. Chauvin, G., Lagrange, A.-M., Dumas, C., Zuckerman, B., Mouillet, D., Song, I., Beuzit, J.-L. y Lowrance, P. A giant planet candidate near a young brown dwarf. Direct VLT/NACO observations using IR wavefront sensing. A&A, vol. 425, p´aginas L29–L32, 2004. Cuntz, M., Saar, S. H. y Musielak, Z. E. On Stellar Activity Enhancement Due to Interactions with Extrasolar Giant Planets. ApJ, vol. 533, p´aginas L151–L154, 2000. Cushing, M. C., Kirkpatrick, J. D., Gelino, C. R., Griffith, R. L., Skrutskie, M. F., Mainzer, A., Marsh, K. A., Beichman, C. A., Burgasser, A. J., Prato, L. A., Simcoe, R. A., Marley, M. S., Saumon, D., Freedman, R. S., Eisenhardt, P. R. y Wright, E. L. The Discovery of Y Dwarfs using Data from the Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE). ApJ, vol. 743, p´agina 50, 2011.

BIBLIOGRAFI´A

126

D’Angelo, G. y Lubow, S. H. Growth of Orbital Eccentricity and Migration of Giant Planets. En AAS/Division of Dynamical Astronomy Meeting #38, vol. 38 de AAS/Division of Dynamical Astronomy Meeting, p´agina 13.12. 2007. D’Antona, F. y Mazzitelli, I. New pre-main-sequence tracks for M less than or equal to 2.5 solar mass as tests of opacities and convection model. ApJS, vol. 90, p´aginas 467–500, 1994. Delorme, P., Delfosse, X., Albert, L., Artigau, E., Forveille, T., Reyl´e, C., Allard, F., Homeier, D. y Robin, A. Detection of NH3 in the near infrared spectrum of extremely cool brown dwarfs. En 15th Cambridge Workshop on Cool Stars, Stellar Systems, and the Sun (editado por E. Stempels), vol. 1094 de American Institute of Physics Conference Series, p´aginas 513–516. 2009. Encrenaz, T. Infrared Spectroscopy of Solar-System Planets. Space Science Reviews, vol. 135, p´aginas 11–23, 2008. Epchtein, N., Deul, E., Derriere, S., Borsenberger, J., Egret, D., Simon, G., Alard, C., Bal´azs, L. G., de Batz, B., Cioni, M.-R., Copet, E., Dennefeld, M., Forveille, T., Fouqu´e, P., Garz´on, F., Habing, H. J., Holl, A., Hron, J., Kimeswenger, S., Lacombe, F., Le Bertre, T., Loup, C., Mamon, G. A., Omont, A., Paturel, G., Persi, P., Robin, A. C., Rouan, D., Tiph`ene, D., Vauglin, I. y Wagner, S. J. A preliminary database of DENIS point sources. A&A, vol. 349, p´aginas 236–242, 1999. Ferrara, J., Cruz, K. L. y Dwarf New York City (BDNYC), B. Spectral Classification of Brown Dwarfs. En American Astronomical Society Meeting Abstracts, vol. 221 de American Astronomical Society Meeting Abstracts, p´agina 158.22. 2013. Geballe, T. R., Noll, K. S., Leggett, S. K., Knapp, G. R., Fan, X. y Golimowski, D. Infrared Spectroscopy of Brown Dwarfs: the Onset of CH4 Absorption in L Dwarfs and the L/T Transition. En Ultracool Dwarfs: New Spectral Types L and T (editado por H. R. A. Jones y I. A. Steele), p´agina 83. 2001. Ghezzi, L., Cunha, K., Smith, V. V., de Ara´ujo, F. X., Schuler, S. C. y de la Reza, R. Stellar Parameters and Metallicities of Stars Hosting Jovian and Neptunian Mass Planets: A Possible Dependence of Planetary Mass on Metallicity. ApJ, vol. 720, p´aginas 1290–1302, 2010a. Ghezzi, L., Cunha, K., Smith, V. V. y de la Reza, R. Lithium Abundances in a Sample of Planet-hosting Dwarfs. ApJ, vol. 724, p´aginas 154–164, 2010b.

BIBLIOGRAFI´A

127

Ghezzi, L., Cunha, K., Smith, V. V., Margheim, S., Schuler, S., de Ara´ujo, F. X. y de la Reza, R. Measurements of the Isotopic Ratio 6 Li/7 Li in Stars with Planets. ApJ, vol. 698, p´aginas 451–460, 2009. Gonz´alez, F. y Grosso, M. EBASIM. CASLEO. 2003.

Manual de Reducci´on del Espectr´ografo de Banco

Gonzalez, G. Spectroscopic analyses of the parent stars of extrasolar planetary system candidates. A&A, vol. 334, p´aginas 221–238, 1998. Gonzalez, G., Carlson, M. K. y Tobin, R. W. Li abundances & vsini for star-planet systems (Gonzalez+, 2010). VizieR Online Data Catalog, vol. 740, p´agina 31368, 2010. Gray, D. The Observation and Analysis of Stellar Photospheres. 1992. Gray, R. O., Corbally, C. J., Garrison, R. F., McFadden, M. T., Bubar, E. J., McGahee, C. E., O’Donoghue, A. A. y Knox, E. R. Contributions to the Nearby Stars (NStars) Project: Spectroscopy of Stars Earlier than M0 within 40 pc-The Southern Sample. AJ, vol. 132, p´aginas 161–170, 2006. Halbwachs, J. L., Arenou, F., Mayor, M., Udry, S. y Queloz, D. Exploring the brown dwarf desert with Hipparcos. A&A, vol. 355, p´aginas 581–594, 2000. Halbwachs, J. L., Mayor, M. y Udry, S. Statistical properties of exoplanets. IV. The period-eccentricity relations of exoplanets and of binary stars. A&A, vol. 431, p´aginas 1129–1137, 2005. Hartman, J. D. A Correlation Between Stellar Activity and the Surface Gravity of Hot Jupiters. ApJ, vol. 717, p´aginas L138–L142, 2010. Hartmann, L., Soderblom, D. R., Noyes, R. W., Burnham, N. y Vaughan, A. H. An analysis of the Vaughan-Preston survey of chromospheric emission. ApJ, vol. 276, p´aginas 254–265, 1984. Henry, G. W., Marcy, G. W., Butler, R. P. y Vogt, S. S. A Transiting “51 Peg-like” Planet. ApJ, vol. 529, p´aginas L41–L44, 2000. Ida, S. y Lin, D. N. C. Toward a Deterministic Model of Planetary Formation. I. A Desert in the Mass and Semimajor Axis Distributions of Extrasolar Planets. ApJ, vol. 604, p´aginas 388–413, 2004. Israelian, G., Delgado Mena, E., Santos, N. C., Sousa, S. G., Mayor, M., Udry, S., Dom´ınguez Cerde˜na, C., Rebolo, R. y Randich, S. Enhanced lithium depletion in Sun-like stars with orbiting planets. Nature, vol. 462, p´aginas 189–191, 2009.

BIBLIOGRAFI´A

128

Israelian, G., Santos, N. C., Mayor, M. y Rebolo, R. Lithium in stars with exoplanets. A&A, vol. 414, p´aginas 601–611, 2004. Jofr´e, E. y Gonz´alez, F. Estabilidad y Precisi´on del Espectr´ografo EBASIM para la Detecci´on de Planetas Extrasolares. 2009. Jorissen, A., Mayor, M. y Udry, S. The distribution of exoplanet masses. A&A, vol. 379, p´aginas 992–998, 2001. Kirkpatrick, J. D. New Spectral Types L and T. ARA&A, vol. 43, p´aginas 195–245, 2005. Knutson, H. A., Charbonneau, D., Allen, L. E., Fortney, J. J., Agol, E., Cowan, N. B., Showman, A. P., Cooper, C. S. y Megeath, S. T. A map of the day-night contrast of the extrasolar planet HD 189733b. Nature, vol. 447, p´aginas 183–186, 2007. Knutson, H. A., Howard, A. W. y Isaacson, H. A Correlation Between Stellar Activity and Hot Jupiter Emission Spectra. ApJ, vol. 720, p´aginas 1569–1576, 2010. Krejˇcov´a, T. y Budaj, J. Evidence for enhanced chromospheric Ca II H and K emission in stars with close-in extrasolar planets. A&A, vol. 540, p´agina A82, 2012. Kurucz, R. L. Model Atmospheres (Kurucz, 1979). VizieR Online Data Catalog, vol. 6039, p´agina 0, 1993. Kurucz, R. L., Furenlid, I., Brault, J. y Testerman, L. Solar flux atlas from 296 to 1300 nm. 1984. Leggett, S. K., Golimowski, D. A., Fan, X., Geballe, T. R. y Knapp, G. R. Infrared Colors of L and T Dwarfs. En The Future of Cool-Star Astrophysics: 12th Cambridge Workshop on Cool Stars, Stellar Systems, and the Sun (editado por A. Brown, G. M. Harper y T. R. Ayres), vol. 12, p´aginas 120–127. 2003. Lin, D. N. C., Bodenheimer, P. y Richardson, D. C. Orbital migration of the planetary companion of 51 Pegasi to its present location. Nature, vol. 380, p´aginas 606–607, 1996. Lovis, C., Mayor, M., Pepe, F., Alibert, Y., Benz, W., Bouchy, F., Correia, A. C. M., Laskar, J., Mordasini, C., Queloz, D., Santos, N. C., Udry, S., Bertaux, J.-L. y Sivan, J.-P. An extrasolar planetary system with three Neptune-mass planets. Nature, vol. 441, p´aginas 305–309, 2006.

BIBLIOGRAFI´A

129

Lucas, P. W., Tinney, C. G., Burningham, B., Leggett, S. K., Pinfield, D. J., Smart, R., Jones, H. R. A., Marocco, F., Barber, R. J., Yurchenko, S. N., Tennyson, J., Ishii, M., Tamura, M., Day-Jones, A. C., Adamson, A., Allard, F. y Homeier, D. The discovery of a very cool, very nearby brown dwarf in the Galactic plane. MNRAS, vol. 408, p´aginas L56–L60, 2010. Marcy, G., Butler, R. P., Fischer, D., Vogt, S., Wright, J. T., Tinney, C. G. y Jones, H. R. A. Observed Properties of Exoplanets: Masses, Orbits, and Metallicities. Progress of Theoretical Physics Supplement, vol. 158, p´aginas 24–42, 2005. Marcy, G. W. y Butler, R. P. Detection of Extrasolar Giant Planets. ARA&A, vol. 36, p´aginas 57–98, 1998. Marcy, G. W., Butler, R. P., Williams, E., Bildsten, L., Graham, J. R., Ghez, A. M. y Jernigan, J. G. The Planet around 51 Pegasi. ApJ, vol. 481, p´agina 926, 1997. Marois, C., Macintosh, B., Barman, T., Zuckerman, B., Song, I., Patience, J., Lafreni`ere, D. y Doyon, R. Direct Imaging of Multiple Planets Orbiting the Star HR 8799. Science, vol. 322, p´agina 1348, 2008. Martinez-Arnaiz, R., Maldonado, J., Montes, D., Eiroa, C. y Montesinos, B. Nearby FGK stars chromospheric activity (Martinez-Arnaiz+, 2010). VizieR Online Data Catalog, vol. 352, p´agina 9079, 2010. Mayor, M., Marmier, M., Lovis, C., Udry, S., S´egransan, D., Pepe, F., Benz, W., Bertaux, J. ., Bouchy, F., Dumusque, X., Lo Curto, G., Mordasini, C., Queloz, D. y Santos, N. C. The HARPS search for southern extra-solar planets XXXIV. Occurrence, mass distribution and orbital properties of super-Earths and Neptunemass planets. ArXiv e-prints, 2011. Mayor, M. y Queloz, D. A Jupiter-mass companion to a solar-type star. Nature, vol. 378, p´aginas 355–359, 1995. Mazeh, T., Naef, D., Torres, G., Latham, D. W., Mayor, M., Beuzit, J.-L., Brown, T. M., Buchhave, L., Burnet, M., Carney, B. W., Charbonneau, D., Drukier, G. A., Laird, J. B., Pepe, F., Perrier, C., Queloz, D., Santos, N. C., Sivan, J.-P., Udry, S. y Zucker, S. The Spectroscopic Orbit of the Planetary Companion Transiting HD 209458. ApJ, vol. 532, p´aginas L55–L58, 2000. Mel´endez, J., Ram´ırez, I., Asplund, M. y Baumann, P. Lithium in other Suns: no connection between stars and planets. En IAU Symposium (editado por C. Charbonnel, M. Tosi, F. Primas y C. Chiappini), vol. 268 de IAU Symposium, p´aginas 341–342. 2010.

BIBLIOGRAFI´A

130

Middelkoop, F. Magnetic structure in cool stars. IV - Rotation and CA II H and K emission of main-sequence stars. A&A, vol. 107, p´aginas 31–35, 1982. Mizuno, H. Formation of the Giant Planets. Progress of Theoretical Physics, vol. 64, p´aginas 544–557, 1980. Montalb´an, J. y Rebolo, R. Planet accretion and the abundances of lithium isotopes. A&A, vol. 386, p´aginas 1039–1043, 2002. Moore, C. The Solar Spectrum 2935 Å to 8770 Å. 1966. Nakajima, T., Oppenheimer, B. R., Kulkarni, S. R., Golimowski, D. A., Matthews, K. y Durrance, S. T. Discovery of a cool brown dwarf. Nature, vol. 378, p´aginas 463–465, 1995. Noyes, R. W., Hartmann, L. W., Baliunas, S. L., Duncan, D. K. y Vaughan, A. H. Rotation, convection, and magnetic activity in lower main-sequence stars. ApJ, vol. 279, p´aginas 763–777, 1984. O’Donovan, F. T., Charbonneau, D., Torres, G., Mandushev, G., Dunham, E. W., Latham, D. W., Alonso, R., Brown, T. M., Esquerdo, G. A., Everett, M. E. y Creevey, O. L. Rejecting Astrophysical False Positives from the TrES Transiting Planet Survey: The Example of GSC 03885-00829. ApJ, vol. 644, p´aginas 1237– 1245, 2006. Papaloizou, J. C. B. y Terquem, C. Planet formation and migration. Reports on Progress in Physics, vol. 69, p´aginas 119–180, 2006. Perez-Becker, D. y Showman, A. P. Atmospheric Heat Redistribution on Hot Jupiters. En AAS/Division for Planetary Sciences Meeting Abstracts, vol. 44 de AAS/Division for Planetary Sciences Meeting Abstracts, p´agina 208.02. 2012. Pont, F. Empirical evidence for tidal evolution in transiting planetary systems. MNRAS, vol. 396, p´aginas 1789–1796, 2009. Pont, F., Melo, C. H. F., Bouchy, F., Udry, S., Queloz, D., Mayor, M. y Santos, N. C. A planet-sized transiting star around OGLE-TR-122. Accurate mass and radius near the hydrogen-burning limit. A&A, vol. 433, p´aginas L21–L24, 2005. Poppenhaeger, K. y Schmitt, J. H. M. M. Star-planet interactions and selection effects from planet detection methods. Astronomische Nachrichten, vol. 332, p´agina 1052, 2011.

BIBLIOGRAFI´A

131

Rasio, F. A. y Ford, E. B. Dynamical instabilities and the formation of extrasolar planetary systems. Science, vol. 274, p´aginas 954–956, 1996. Rebolo, R., Magazz`u, A. y Martin, E. L. Halo brown dwarfs and primordial Lithium. Memorie della Societ`a Astronomia Italiana, vol. 66, p´agina 375, 1995. Redfield, S., Endl, M., Cochran, W. D. y Koesterke, L. Sodium Absorption from the Exoplanetary Atmosphere of HD 189733b Detected in the Optical Transmission Spectrum. ApJ, vol. 673, p´aginas L87–L90, 2008. Redfield, S., Linsky, J. L., Ayres, T. R., Brown, A. y Herczeg, G. J. A Cycle-4 Survey of RS CVn Binary Systems. En Astrophysics in the Far Ultraviolet: Five Years of Discovery with FUSE (editado por G. Sonneborn, H. W. Moos y B.-G. Andersson), vol. 348 de Astronomical Society of the Pacific Conference Series, p´agina 269. 2006. Safronov, V. S. Evoliutsiia doplanetnogo oblaka.. 1969. Santerne, A., D´ıaz, R. F., Moutou, C., Bouchy, F., H´ebrard, G., Almenara, J.-M., Bonomo, A. S., Deleuil, M. y Santos, N. C. SOPHIE velocimetry of Kepler transit candidates. VII. A false-positive rate of 35 % for Kepler close-in giant candidates. A&A, vol. 545, p´agina A76, 2012. Santos, N. C., Israelian, G. y Mayor, M. The metal-rich nature of stars with planets. A&A, vol. 373, p´aginas 1019–1031, 2001. Santos, N. C., Israelian, G. y Mayor, M. Spectroscopic [Fe/H] for 98 extra-solar planet-host stars. Exploring the probability of planet formation. A&A, vol. 415, p´aginas 1153–1166, 2004. Santos, N. C., Israelian, G., Mayor, M., Bento, J. P., Almeida, P. C., Sousa, S. G. y Ecuvillon, A. Spectroscopic metallicities for planet-host stars: Extending the samples. A&A, vol. 437, p´aginas 1127–1133, 2005. Seager, S. y Deming, D. Exoplanet Atmospheres. ARA&A, vol. 48, p´aginas 631–672, 2010. Shkolnik, E., Bohlender, D. A., Walker, G. A. H. y Collier Cameron, A. The On/Off Nature of Star-Planet Interactions. ApJ, vol. 676, p´aginas 628–638, 2008. Skrutskie, M. F., Cutri, R. M., Stiening, R., Weinberg, M. D., Schneider, S., Carpenter, J. M., Beichman, C., Capps, R., Chester, T., Elias, J., Huchra, J., Liebert, J., Lonsdale, C., Monet, D. G., Price, S., Seitzer, P., Jarrett, T., Kirkpatrick, J. D., Gizis, J. E., Howard, E., Evans, T., Fowler, J., Fullmer, L., Hurt, R., Light, R.,

BIBLIOGRAFI´A

132

Kopan, E. L., Marsh, K. A., McCallon, H. L., Tam, R., Van Dyk, S. y Wheelock, S. The Two Micron All Sky Survey (2MASS). AJ, vol. 131, p´aginas 1163–1183, 2006. Sneden, C. A. Carbon and Nitrogen Abundances in Metal-Poor Stars. Tesis Doctoral, The University of Texas at Austin, 1973. Sneden, C. A. MOOG: an LTE Stellar Line Analysis Program. Tesis Doctoral, The University of Texas at Austin, 2002. Soderblom, D. R. Lithium abundances of southern F, G, and K dwarfs. PASP, vol. 97, p´aginas 54–56, 1985. Soubiran, C., Le Campion, J.-F., Cayrel de Strobel, G. y Caillo, A. The PASTEL catalogue (Soubiran+, 2010-). VizieR Online Data Catalog, vol. 1, p´agina 2029, 2010. Sousa, S. G., Fernandes, J., Israelian, G. y Santos, N. C. Higher depletion of lithium in planet host stars: no age and mass effect. A&A, vol. 512, p´agina L5, 2010. Sousa, S. G., Santos, N. C., Israelian, G., Mayor, M. y Monteiro, M. J. P. F. G. A new code for automatic determination of equivalent widths: Automatic Routine for line Equivalent widths in stellar Spectra (ARES). A&A, vol. 469, p´aginas 783–791, 2007. Sousa, S. G., Santos, N. C., Israelian, G., Mayor, M. y Udry, S. Spectroscopic stellar parameters for 582 FGK stars in the HARPS volume-limited sample. Revising the metallicity-planet correlation. A&A, vol. 533, p´agina A141, 2011. Sousa, S. G., Santos, N. C., Mayor, M., Udry, S., Casagrande, L., Israelian, G., Pepe, F., Queloz, D. y Monteiro, M. J. P. F. G. Spectroscopic parameters of 451 HARPS-GTO stars (Sousa+, 2008). VizieR Online Data Catalog, vol. 348, p´agina 70373, 2008. Sozzetti, A., Torres, G., Latham, D. W., Stefanik, R. P., Korzennik, S. G., Boss, A. P., Carney, B. W. y Laird, J. B. A Keck HIRES Doppler Search for Planets Orbiting Metal-Poor Dwarfs. II. On the Frequency of Giant Planets in the MetalPoor Regime. ApJ, vol. 697, p´aginas 544–556, 2009. Sudarsky, D., Burrows, A. y Hubeny, I. Theoretical Spectra and Atmospheres of Extrasolar Giant Planets. ApJ, vol. 588, p´aginas 1121–1148, 2003.

BIBLIOGRAFI´A

133

Swain, M. R., Tinetti, G., Vasisht, G., Deroo, P., Griffith, C., Bouwman, J., Chen, P., Yung, Y., Burrows, A., Brown, L. R., Matthews, J., Rowe, J. F., Kuschnig, R. y Angerhausen, D. Water, Methane, and Carbon Dioxide Present in the Dayside Spectrum of the Exoplanet HD 209458b. ApJ, vol. 704, p´aginas 1616–1621, 2009a. Swain, M. R., Vasisht, G., Tinetti, G., Bouwman, J., Chen, P., Yung, Y., Deming, D. y Deroo, P. Molecular Signatures in the Near-Infrared Dayside Spectrum of HD 189733b. ApJ, vol. 690, p´aginas L114–L117, 2009b. Tinetti, G., Vidal-Madjar, A., Liang, M.-C., Beaulieu, J.-P., Yung, Y., Carey, S., Barber, R. J., Tennyson, J., Ribas, I., Allard, N., Ballester, G. E., Sing, D. K. y Selsis, F. Water vapour in the atmosphere of a transiting extrasolar planet. Nature, vol. 448, p´aginas 169–171, 2007. Trilling, D. E., Benz, W., Guillot, T., Lunine, J. I., Hubbard, W. B. y Burrows, A. Orbital Evolution and Migration of Giant Planets: Modeling Extrasolar Planets. ApJ, vol. 500, p´agina 428, 1998. Trilling, D. E., Lunine, J. I. y Benz, W. Orbital migration and the frequency of giant planet formation. A&A, vol. 394, p´aginas 241–251, 2002. Udry, S., Mayor, M., Benz, W., Bertaux, J.-L., Bouchy, F., Lovis, C., Mordasini, C., Pepe, F., Queloz, D. y Sivan, J.-P. The HARPS search for southern extra-solar planets. V. A 14 Earth-masses planet orbiting HD 4308. A&A, vol. 447, p´aginas 361–367, 2006. Udry, S., Mayor, M. y Santos, N. C. Statistical properties of exoplanets. I. The period distribution: Constraints for the migration scenario. A&A, vol. 407, p´aginas 369– 376, 2003. Udry, S. y Santos, N. C. Statistical Properties of Exoplanets. ARA&A, vol. 45, p´aginas 397–439, 2007. Valenti, J. A. y Fischer, D. A. Spectroscopic properties of cool stars. I. (Valenti+, 2005). VizieR Online Data Catalog, vol. 215, p´agina 90141, 2005. Vidal-Madjar, A., Lecavelier des Etangs, A., D´esert, J.-M., Ballester, G. E., Ferlet, R., H´ebrard, G. y Mayor, M. An extended upper atmosphere around the extrasolar planet HD209458b. Nature, vol. 422, p´aginas 143–146, 2003. Vogt, S. S., Butler, R. P., Marcy, G. W., Fischer, D. A., Henry, G. W., Laughlin, G., Wright, J. T. y Johnson, J. A. Five New Multicomponent Planetary Systems. ApJ, vol. 632, p´aginas 638–658, 2005.

Referencias

134

Voigt, H. Outline of Astronomy. Volume I. 1969. Vrba, F. J., Henden, A. A., Luginbuhl, C. B., Guetter, H. H., Munn, J. A., Canzian, B., Burgasser, A. J., Kirkpatrick, J. D., Fan, X., Geballe, T. R., Golimowski, D. A., Knapp, G. R., Leggett, S. K., Schneider, D. P. y Brinkmann, J. Preliminary Parallaxes of 40 L and T Dwarfs from the US Naval Observatory Infrared Astrometry Program. AJ, vol. 127, p´aginas 2948–2968, 2004. Wilson, O. C. Flux Measurements at the Centers of Stellar h- and K-Lines. ApJ, vol. 153, p´agina 221, 1968. Yeh, L.-C., Chang, Y.-C., Hung, W.-L. y Jiang, I.-G. On the Period-Mass Functions of Extrasolar Planets. ArXiv e-prints, 2009. Zucker, S. y Mazeh, T. Derivation of the Mass Distribution of Extrasolar Planets with MAXLIMA, a Maximum Likelihood Algorithm. ApJ, vol. 562, p´aginas 1038– 1044, 2001. Zucker, S. y Mazeh, T. On the Mass-Period Correlation of the Extrasolar Planets. ApJ, vol. 568, p´aginas L113–L116, 2002.