SUVITと地上（大型）望遠鏡
協調 or 競合?
京大理附属天文台 一本 潔

スペース太陽物理学の将来展望

＠宇宙研

2014年10月20日(月)ー21日(火)Coordinated Observations
Solar Dynamic Observatory
or a mission of full-diskobservations

Solar Orbiter

Credit: ESA/AOES(Daniel K. Inouye Solar Telescope)(European Solar Telescope)

DKIST

EST

Credit: NASA/JHU APL

Solar-C is unique and highly
complementary to other missions

SOLAR-CTime scale vs. Spatial scale of observation targets

Ground 4m telescope

DKIST, EST

SUVIT

Large aperture ground-based telescopes will meet the study of elementary process onthe sun (small & short-timescale) in term of spatial resolution and time span.

Question:- スピキュールの生成機構を解明するのは地上かSolar-Cか?

太陽磁場観測への要求
高空間（時間）分解能と高精度の同時達成
SUVITの目標  0.1” + 3 x 10-4
2020年代の達成空間分解能 @500nm;
地上大型望遠鏡
Solar-C SUVIT

D = 0.5 -- 4m 0.2 ~ 0.026”
D = ~ 1.4m~0.08”

空間分解能(Dx)と測光精度(dI)の積 dI Dx2
 要素エネルギー（熱、運動、磁場）の検出限界

地上観測とスペースで達成できる検出限界の極限とは?

SUVIT

accuracy

10-4
10-3

10-2

DKIST

10-1
1000”

100”

10”

1”

Spatial scale

0.1”

0.01”

(Resolution @500nm)

シーイングのシミュレーション‘Kolmogorov phase screen’
Power spectral density of wavefront error, Φ,

(k )  0.023 r05/3k 11/3
wherer0 : Fried param. [cm]k : spatial freq., [cm-1]

時々刻々変化する波面誤差は風速v で流れるphase screen を望遠鏡開口で切り取って得られる(テイラーの凍結)
シーイングを特徴付けるパラメータr0 and v.

r0  

6/5

s2tiltcomp = 0.134 ( D / r0 )5/3

[ rad2/ (dk)2, ex. cm2]
Computer generated
Kolmogorov phase screen
Telescope aperturev

wind speed

7Seeing simulation (D=60cm, v=10m/s)
examplewavefront error

original: Hinode G-bandPoint spread func.

Degraded image

r0 = 4cm

r0 = 10cm

8Seeing simulationoriginal: Rempel MHD

9Seeing noise
Intensity profile of central bright point (sun is stationary)r0 = 10 cm

r0 = 4 cm
Simulation of seeing
1000 frames, 1msec interval, exposure=0sec
wind-V=10m/sec

10

Seeing_imgs.pro

Seeing noise
D = 160cm
Pix = 0.0215”
Photon noise freer0 = 4 cm

シーイングが悪い方がノイズが少ない？

r0 = 10 cm

rms contrastof 1000 images

11

Seeing_imgs.pro

Seeing noiser0 = 10 cm

r0 = 4 cm

D = 160cm
Pix = 0.0215”Photon noise free𝛿𝐼
= 0.01~0.05
𝐼

under a good seeing

12シーイングを克服する技術
１．画像回復処理
多数の瞬間画像から真値を推定
ex. Speckle masking

２．補償光学
波面誤差の実時間補正

Simulation of image reconstruction error
D=160cm, r0=10cm @500nm

r0 = 10cm

像回復処理は回折限界に近い解像度を実現するが、精度の向上にはほとんど無力である。Difference of two reconstructed

Contrast 0.129  0.062

images using different sets of 100
frames out of 1000 frame,
Set-1 – frame# = [ 0 - 99]
Set-2 – frame# = [100 - 199] 14

AO シミュレーション by 三浦
AO の限界

有限要素数

時間遅れ、有限項数

NST－AO:
Diameter: 1.6m
WFS 素子数: 308
DM 素子数: 357
制御帯域: (DM & TT): 1.5k Hz
KL 項数: 192
波面センサーノイズ:
半値半幅0.8” Gaussian

波面センサーノイズ
15

AO residual wavefront error
Hida DST; Good performance AO
typicalat Hida
WFEGoodat Hida

excellentin world

Strehl

𝜎𝐵𝑊
𝜎𝐹𝜎𝑇𝐷

16

AO simulation (1.6m NST)

NST－AO: Diameter: 1.6m
WFS: 308, DM: 357
Control Freq (DM & TT): 1.5k Hz
KL term: 192 , w/ noise
by N. Miura

Original image
RMHD simulation by Rempel

17Intensity fluctuation from AO sim.
Sensor noise あり
AO-on
D = 160cm
r0 = 9.6cm
Pix = 0.049”
Photon noise free
750 image s co-aligned

Residual noise is0.002 ~ 0.005

AO-offFluctuation in 1000 time series

18

AO simulation (1.6m NST)

r0 ~ 12cm?

Original image
RMHD simulation by Rempel

19Intensity fluctuation from AO sim.
Sensor noise あり

Effective noise
0.01 ~ 0.02

AO-on

D = 160cm
r0 = 4.0cm (12cm??)
Pix = 0.049”
λ =500nm
Photon noise free
750 image s co-aligned

AO-offcontrast
0.131  0.016 (AO off)
 0.025 (AO on)

Fluctuation in 1000 time series20回折限界分解要素のSN
System throughput T=0.05
Photon noise in continuum
望遠鏡口径に依存しない

r0500 = 10cm, AO?

r0500 = 10cm, 画像回復処理

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まとめ
• 2020年代、最高空間分解の撮像は地上大型望遠鏡– 時間～１ｈｒ, 視野～20” -- スピキュールの研究には十分• 検出限界（分解能ｘ精度）は画像処理やAOを考えても（少なくとも）可視域ではSUVITが上。
• ただし1.1μm では両者が拮抗する可能性あり• スピキュールの研究； SUVITによる下部磁場構造と地上大型による高解像ダイナミクスの協調観測• SUVIT （とくに1083nm）は、広視野長時間安定観測が圧倒的な強み。
• シーイングシミュレーションを完成させる必要あり
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