SORA: Uma nova ferramenta para ocultações estelares

09 de junho de 2020 | LIneA

Nesta semana membros do LIneA fizeram o pré-lançamento do software SORA (acrônimo para Stellar Occultations Reduction and Analysis). O pacote de programas foi desenvolvido pelos pesquisadores associados Altair R. Gomes-Júnior (UNESP Guaratinguetá), Bruno E. Morgado e Gustavo Benedetti-Rossi (Observatoire de Paris) e Rodrigo Boufleur (Observatório Nacional) e será utilizado na redução e tratamento de dados de ocultações estelares na era de grandes levantamentos de dados.

A técnica de ocultação estelar se baseia em medir o fluxo de luz de uma estrela conforme um objeto do Sistema Solar passa na frente dela. A partir de ocultações estelares é possível determinar o tamanho e a forma do objeto ocultador com uma precisão de poucos quilômetros. Além disso, determina-se no céu a posição do objeto que ocultou a estrela com uma precisão sem precedentes quando falamos de observações de solo. Nos últimos anos o Grupo do Rio teve um aumento considerável do número de eventos observados (Figura 1), que ocorreu principalmente devido ao lançamento do catálogo Gaia. Além disto, é esperado um crescimento ainda maior após o início das operações do Legacy Survey of Space and Time (LSST). A enorme quantidade de dados que vêm sendo produzida motivou estes pesquisadores a desenvolverem um conjunto de programas otimizados para a análise destes dados.

Figura 1: Número de ocultações estelares observadas por ano com participação do Grupo do Rio e colaboradores. Última atualização em 01/05/2020. Créditos: Grupo do Rio, Banco de dados de ocultações estelares.

Esta melhoria veio com o SORA, que faz a análise a partir da curva de luz obtida na ocultação (Figura 2) até obter a forma aparente do objeto no plano do céu (Figura 3). A primeira versão do SORA foi lançada no dia 20 de maio para a colaboração internacional, que irá realizar testes e validação científica. Este pacote de programas será o código base para a redução de ocultações estelares dentro do Portal TNO que está em desenvolvimento pelo LIneA e terá uma versão de acesso público para astrônomos amadores do mundo todo. Além disso o pacote já oferece toda a infraestrutura necessária para processar dados de futuros projetos como a Rede de Ocultações Sul-Americana.

Figura 2: Curva de luz de uma ocultação pelo Centauro (10199) Chariklo, mostrando a queda de fluxo da estrela ocultada quando o objeto e seu sistema de anéis passam em frente à mesma. Em vermelho está a curva de luz do modelo gerado pelo SORA. Créditos: SORA core team
Figura 3: Ajuste de uma elipse na projeção de Chariklo no plano do céu a partir das observações de uma ocultação, cada uma representada por uma linha azul (chamadas cordas) e com as barras de erro em vermelho nas extremidades. Em preto o melhor ajuste da elipse obtido pelo SORA e em cinza todas as elipses dentro da incerteza do ajuste. A linha pontilhada em verde representa uma observação em que o objeto não passou na frente da estrela, sendo chamada “corda negativa”. O N demarca a direção norte e o L o leste. Créditos: SORA core team

Este pacote Python foi desenvolvido com o apoio do projeto ERC LuckyStar que reune os esforços de pesquisadores Franceses, Brasileiros e Espanhóis, com suporte financeiro pelo European Research Council (Grant 2014-2020/ERC, No. 669416), FAPESP (proc. 2018/11239-8), CNPQ (proc. 300472/2020-0) e pelo LIneA e o INCT do e-Universo

O LIneA e o INCT do e-Universo tem como missão apoiar a participação de pesquisadores associados a instituições brasileiras em grandes levantamentos astronômicos, como os projetos Dark Energy Survey (DES), Sloan Digital Sky Survey (SDSS), Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), e o Legacy Survey of Space and Time (LSST). O LIneA, criado em 2010, é um laboratório apoiado pelo Observatório Nacional (ON), pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) e pela Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP). As atividades do LIneA vêm sendo apoiadas ao longo dos anos pelo MCTIC, FINEP, FAPERJ, FAPERGS e a FAPESP. O programa INCT tem o apoio do CNPq, CAPES e FAPERJ.

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