Weizmann Fast天体観測望遠鏡 を使用したカイパーベルト掩蔽の探索

ワイツマン高速天体観測望遠鏡 (W-FAST)
Weizmann Fast Astronomical Survey Telescope (W-FAST; PI: Eran Ofek) は、55 cm のシュミット望遠鏡です。望遠鏡はイスラエルのミツペ・ラモンにあります。
望遠鏡は、ワイツマン研究所で設計および製造されました。望遠鏡の設計は、焦点面の 9x9 cm で 23 度2 の補正された視野を提供します。当社の第 1 世代のカメラは 7 度2 の視野を持ち、低い読み取りノイズで 1 秒あたり 100 枚の画像を撮影できます。

望遠鏡は、1 秒未満の時間スケールで夜空を探索しています。主な科学的目標の中には、海王星外の小さな天体の検出と特性評価、および高速恒星変動の研究があります。
口径　55cm　　 焦点距離　 108cm　　焦点比　1.96
Weizmann Fast天体観測望遠鏡 を使用したカイパーベルト掩蔽の探索

概要
小さな (km スケール) KBO のサイズ分布を測定することは、太陽系の形成と惑星のモデルを制約するのに役立ちます。
移行。 このような遠く離れた小さな天体は、現在または計画されている望遠鏡では検出が困難ですが、1 秒未満で識別できます。
背景星の掩蔽。 Weizmann Fast Astronomical Survey Telescope からのデータの分析を提示します
(W-FAST) ～ 10^6 の高速測光からなる
10 ～ 25 Hz のフレーム レートでの星の時間。 私たちのパイプラインは、レッドノイズ処理や、
検出効率。 私たちの調査が 10% (50%) 効率的である KBO 半径は 1.1 (2.0) km です。 2020 ～ 2021 年のデータ
観察季節が分析され、掩蔽は確認されませんでした。 1 秒未満の偽陽性イベントのサンプルについて説明します。
掩蔽のようなものとフレアのようなものの両方で、まだ完全には理解されていませんが、
短期間のイベント。 null 検出結果を使用して、km スケールの KBO 数密度に制限を設定します。 私たちの個々の半径
ビンの制限は、𝑁(𝑟 > 1km) / 10^6 deg^−2 で、ほとんどの以前の研究と一致しています。
(95% 信頼限界)。 当社の統合 (すべてサイズ) 制限、大きな (≈ 45 km) KBO に正規化されたべき乗則を仮定すると、べき乗則インデックス 𝑞
限界）。 最後に、我々の結果は、𝑝 = 4 × 10^-4 で、最近報告された地上からの KBO 検出と緊張関係にあります。
レベル。
キーワード: カイパーベルト: 一般 – 掩蔽

1 はじめに
Trans Neptunian Objects (TNOs) は海王星の軌道の外で発見された天体の集団です。 TNOのいくつかの家族が考えられています
太陽系形成の初期段階の残骸であり、どの惑星との相互作用にも影響されない可能性があります（ドハニー
1969年; モルビデリ等。 2003; Kenyon & Bromley 2004)。 そのような、
彼らは私たちの太陽の形成の歴史への重要な手がかりを保持することができます
惑星が形成される前の星システムと若者の現在の状況を理解する。
TNO のサブセットはカイパーベルト天体 (KBO) であり、太陽から 30 ～ 50 天文単位のベルトで、黄道面からほぼ数度に集まっている。 数kmよりも大きい百の KBO
が特定されています、しかし小さいより豊富な人口が検出するのは難しいままです (Bernstein et al. 2004; Fuentes & Holman2008; Fraser & Kavelaars 2009; フエンテス等。 2009; シュワンブ等。2010; プチら。2011)。
km サイズの KBO のサイズと傾斜角分布の測定
太陽系の形成と進化の手がかりを保持している (Morbidelli et al. 2003; Kenyon & Bromley 2004; Schlichting et al. 2013),
彗星の起源 (Duncan & Levison 1997; Levison & Duncan
1997; Volk & Malhotra 2008; フレイザー等。 2022) と資料
これらの体の強さ (Pan & Sari 2005)。
それらの小さなサイズと太陽からのかなりの距離は、現在または計画されている望遠鏡で直接画像化するにはあまりにもかすかです.
ただし、セレンディピタスを使用して km サイズの KBO を検出することは可能です。
背景星の掩蔽 (Bailey 1976; Roques et al. 1987),
これらの掩蔽率は非常に低いですが。 いつでも
モーメント、O (10−9) 星は KBO によって掩蔽され、その期間はこれらの掩蔽は通常、ほんの一瞬です。
ハッブル宇宙望遠鏡ファインでのそのような掩蔽の検索
ガイダンス センサー (HST FGS) は、サブ km KBO の 2 つの検出をもたらしました
occulters (Schrichting et al. 2009, 2012)、さらに検索
地上の望遠鏡を使った掩蔽が進行中です (Zhang et al.2013; 有松ら。 2017; パス等。 2018; 黄ら。 2021; マズールら。 2022年）。 これまでに地上からの検出が 1 件公開されています
(Arimatsu et al. 2019)、それは過剰の証拠である可能性があります
からの調査結果と概ね一致する、1 km を超える KBO の数
冥王星の表面のクレーターのサイズ (Morbidelli et al. 2021)。 私たちは注意します
HST FGS データの 2 つの比較的安全な検出でさえ、それぞれ 2% と 5% の誤警報確率があります。
この作品では、KBO の専用調査の結果を提示します。
ワイツマン高速天体観測望遠鏡 (W-FAST; Nir et al. 2021b) を使用して 2020 年から 2020 年までの間に行われた掩蔽
2021. Nir らによって記述されたカスタム データ削減パイプライン。 (2023)
さまざまな騒音源を軽減するために開発されました。
地上測光に固有の偽陽性、および注入
シミュレートされたイベントを抽出されたライトカーブに変換して、パイプラインの予想される効率を測定します。 私たちの分析には含まれていますが、
≈ 750,000 スターアワーの使用可能なデータが黄道面に近く、相関ノイズの存在 (たとえば、大気から; オズボーンを参照)
ら。 2015 およびその中の参考文献) の効率を低下させることが示されています。
公開された推定値を使用して、2 年分のデータでゼロの掩蔽を検出したことと一致する小さな掩蔽の検出
小さなKBOの密度。 7つの掩蔽候補を提示
パイプラインによって検出されたこれらは、さまざまな理由で誤検知である可能性が最も高いものです。 偽陽性のさまざまな原因について説明します。
真のサブセコンドを識別することの難しさを実証するのに役立ちます
単一の望遠鏡からのデータの掩蔽。
データセットでの検出がゼロであるため、上限を提示します
黄道面付近の KBO の数密度と比較
それらを以前に公開された結果に。 個々の半径ビンごとに、
制限は、Zhang らの結果に似ています。 （2013）、持っている
同様の数のスターアワーを蓄積しましたが、3で運用されました
または4つの望遠鏡。 また、すべてのサイズでの検出の欠如を組み合わせます
null の結果を前に与えられたモデルと比較するための範囲
KBO 検出。 によって与えられるべき乗サイズ分布モデル
HST FGS 検出 (Schrichting et al. 2012) は、我々の
その結果、地上からの最近の検出 (Arimatsu et al.2019) は、𝑝 = 4 × 10^-4 での null の結果と一致しません。
信頼水準。
観測所とデータ分析については、§2 で説明します。 話し合います
§3 で各掩蔽候補に対して実行される追加の分析。 2020年から2021年までに提供されるカバレッジを要約します
§4 のデータセット、および候補イベントの要約。 私たち
km サイズの KBO に制限を設定し、検出の課題について話し合う
§5 で地上からサブ km の KBO を取得し、§6 で結論を出します。


図 1. さまざまな黄道緯度ビンのスター時間の数。 の
特定のフィールド内のすべての星の黄道緯度は、その中心の緯度と見なされます。
フィールド (幅 ≈ 2.5 度)。 この図のビンは 2 度幅です。
赤いバーは使用可能な時間数を示しています。
品質のカット。 青いバーは、観測されたスター時間の合計を表しています。 ほとんどの場合
良好なデータの割合は全体の約 60% です。 をクラスター化しました
3 つのセクションに分けた観測: 黄道下 𝛽 < -11 度、上
𝛽 > 21 度で、-11 < 𝛽 < 21 度で黄道面に近い。 人数、個数、総数<br>使用可能なスター時間と合計スター時間は、各クラスターの図に印刷されています (
数千時間）。 中央の星団では、星の時間の 95% が
黄道面の±4度。


図 2. 測光の関数としての (使用可能な) スター アワーの数
S/N (上のパネル) と横速度 (下のパネル)。 青い柱
赤は黄道に近いフィールドで撮影されたスターアワーを表します。
列は、黄道から離れたフィールド用です。 黄道帯はおそらく
銀河系に近い暗い星が多く含まれているため、S/N が低くなります。
中心（黄道とも一致する）に大きく貢献した
総スターアワー。 横速度は、調査が偏っていたことを示しています
フィールド上で約10倍のスターアワーを持つ高速フィールドに向かって
横速度が 20 km s−1 を超える場合.


図 3. 方程式で与えられる速度パラメーター 𝑣 を制限するために使用される事前確率
4. 指数関数的なエッジは、MCMC サンプラーにソフト ストップを提供します。
範囲の中間の速度の結果にバイアスをかけます。

6 結論
W-FAST 観測所を使用して、2 年間にわたって km スケールの KBO を対象とした専用の掩蔽調査の結果を発表しました。
2020年から2021年の。 単一の望遠鏡を使用して、黄道低緯度で約 740,000 スターアワーを収集し、データ品質のカットと組み合わせて、
人間による審査と注入されたシミュレーションにより、競争力のある
0.5 ～ 2.5 km のサイズ範囲の KBO の上限。
7つの可能性のある掩蔽候補を検出しますが、それらすべてを支配します
長期的な光度曲線の検査に基づいて、予想される
イベント速度、および隣接する星の光度曲線。 私たちは注意します
そのような誤検知は、常に明確な区別を示すわけではありません。
これらの試行の 1 つだけに対してテストした場合の実際のイベント、およびケア 次のような非反復イベントからのデータを解釈する際に使用する必要があります
星食。 原因や原因がよくわかっていないため、
そのような誤ったイベントの発生率、短い可能性があります
たとえば、大気の不安定な期間は、確率を引き起こす可能性があります
2 つを組み合わせた場合でも、偽陽性が劇的に増加する
望遠鏡。
私たちの結果は、宇宙からの KBO 掩蔽の検出と一致しています (Shlichting et al. 2009, 2012)。 期待される
彼らのモデルに基づく検出数は、私たちの調査では 1.8 の検出をもたらしますが、これはまだ検出ゼロと一致しています。
𝑝 = 0.15 で。 私たちの結果は、単一の検出と緊張しています
有松らが作った土から。 （2019）、彼らのモデル
私たちの調査では予想される 7.8 の検出が得られますが、これは除外されています
と 𝑝 = 4 × 10^−4. KBO密度の取り込みの存在は
いくつかの理論モデルで支持されています (例: Schlichting et al. 2013)。
しかし、私たちの調査では除外されているようです。
この作業で提示されたヌル検出は、次の目的にも使用できます。
によって提示されたものと一致する一般的な上限を置く
張ら。 (2013)、TAOS の 3 つと 4 つの望遠鏡を使用
私は天文台で、同様の星の数があります。 これは、
注意深いデータ分析と精査により、検出効率を高めることができます
複数の望遠鏡のそれに似ています。 主なデメリットは
単一の望遠鏡で作業することは、真の掩蔽でさえも
非常によく似た偽陽性のグループを信じるのは難しい
リアルイベントへ。 たとえば、表 A1 に示されているイベントの 1 つ
は、地球の投影速度と一貫した速度を持っています (
2021 年 4 月 16 日のイベント)、他の理由で除外されます。 なることです
偽陽性のイベントは、さまざまなイベントと一致すると予想されます
速度、およびそれらのいくつかは観測と一致します。 したがって、
本当の出来事でさえ確認するのは難しいだろう、それはただ起こる可能性がある
すべてのテストに合格するために。 2 番目 (または 3 番目) の望遠鏡は、
これらのイベントを精査することは、それが削減に与える利点に加えて
検出しきい値。