NIC新パイプラインによる測光精度向上の試み〜国内2m鏡究極の精度を目指して〜
斎藤 智樹 (兵庫県立大学)

2022年7月25日 なゆたユーザーズミーティング

概要• NIC の測光精度を改善するための試みを続けている• 静止系紫外で high-z (z ≳ 6) QSOs の系統的なモニターをしたい！

関根さん＠早稲田大• そのために高い測光精度が必要 (~20 AB で 数％-10%)の講演を参照• 細かな手法改善 (スカイ引き・検出器パターン引きなど)を実装した

昨年度まで:• 新たなパイプラインを開発し、精度向上のための改善策を実装した• フラット・ダーク作成支援ツールも実装: キャリブレーションデータの更新が容易に• IDL-based なシステム: フレキシブルにパラメーターを変えつつ解析が可能

細かな改善で精度向上(楽観的な見積もりなら)• さらに、星団のデータを用いた ubercalibration の実験を進めた
遠方QSOモニターの• 理想的な条件であればさらに精度向上が望めることを示した
必要目標を「達成」• 単純なポワソン統計を仮定すれば 7200秒積分・20等 (AB) で数%程度の精度に相当Ubercalibration「地味な改善」

新フラット/旧フラット:星団のデータ(一次処理済み)"super at" 画像

視野をずらしながら20-30フレーム(視野内の感度むらマップ)

フラットレベルが変動している→フラット更新
検出器パターン除去の問題:
パターン見積もりの改善→ sigma-clippingの導入
etc.

新パイプライン (IDL)- IDLに最適化- ドキュメント整備

測光精度改善(約2倍)

ubercalibration あり
ubercalibration なし

等級誤差 (mag)実装

14-16等(AB)で1.5-2% の精度を実現

fl12131415H バンド等級 (AB mag)

NIC データ解析の基本的な流れ + 改造箇所
(生画像)
↓I)

ダーク差し引き

http://www.nhao.jp/~nic/nic_wiki/index.php?NIC解析マニュアルも参照
ダーク・フラット画像作成を容易にII) フラット補正→ (b)III) スカイ画像作成→ (c)IV) スカイ差し引き

→(d)

V)

検出器パターン除去 →(e)VI) 画像位置合わせ

sigma-clippingで改善

生画像

これを更に補正:ubercalibrationVII) 重ね合わせVIII) アストロメトリー → (最終画像)

最終画像

新旧フラットの比を取った画像

フラット(+ダーク) 画像作成

(Hバンドの例):

Fnew /Fmaster〜鮮度の高いキャリブレーションデータ作成のために〜• 新旧フラットの比較: 視野端で10％(!!)の変動• 高精度の測光には新しいフラットを推奨• 良質な大量のデータ+手間が必要• フラット作成支援ツールが不可欠• データの質を判断するツールを開発 (countplot)• ダークフレーム選択にも流用:• 時間変動・象限間のばらつきのしきい値を設

視野端では10％程度の変動がある (2015 vs. 2021)。
ただし、~14-15等 (AB) で数%の精度を得るには十分。

highSaturated• Frame IDの関数としてカウント値をプロット• 飽和・異常なカウントの有無を調べる• IRAF/imstat的なツールも併用 (quadstat)

概ね2-3%以内に収まるが、low

unusual counts

ダーク画像
(悪い例)
quadstat の出力例
統計処理でこうしたフレームを定、使えるフレームを選択する

除去する (第1象限が異常に暗い)
countplot の出力例

検出器パターン (縦縞) 除去〜シンプルな手法で「ゲタ成分」を見積もる〜• sigma-clipping により「縦方向の断面の、天体のない領域」を抽出 (column_pattern)

しきい値はパラメーター化して調整• 縦方向(１列)の平均値を取る• そこからしきい値以上外れたピクセルを除外→かつ、スカイ引きの後・フラット補正の前に処理
iteration 回数は• 以上を繰り返し、プロファイルを得る パラメーター化して調整• スカイ引き後・フラット補正前に行う
旧パイプライン(Median法)• 「縦方向に一定値」の仮定を崩さないため• この方法のメリット:• 混んだ天域・空いた天域共通に使える• 天体検出が必要ない

新パイプラインここまでの結果〜 地味な改善 + パイプライン実装 〜

フレーム間の測光値のばらつき (30秒積分・10点ディザー)善:• 新しいフラットを使う• フラット補正の直前に縦縞パターン除去• 縦縞パターンは sigma-clipping + median 法で見積もり、除去• リスクシェアで公開可能• ドキュメント (wiki) も近日公開予定

等級誤差 (rms)• 「地味な細かい改善」の積み重ねで精度を少し改

等級• 「使ってみたい」は歓迎！ (ご連絡下さい)ファクター 2 程度の改善

ここまででも、それなりによし。
でももう少しがんばりたい。(目標: 数% @ 20AB)

Ubercalibration〜更なる測光精度向上に向けて〜• 視野内にフラットで取り切れない感度むらが存在• 系外惑星トランジットでこれを補正した前例あり(Tabata+Itoh 2020)• 測光精度には視野内の局所的な感度むらが効いている(Sekine+2021; 関根講演)• 同一の星が視野内のどこでも同じ明るさになるように補正をかける: "ubercalibration" (e.g. Padmanabhan+2006)
i 番目の星j 番目の観測第 α 象限mtrue = mobs + Δa + f(X, Y)

ピクセル座標 (X, Y )視野内の複数の星を場所を変えて複数回観測- 通常のフラットは補正済み- 大気透過率はおよそ補正済みと仮定- 各象限の感度むらは観測期間中一定と仮定

n(n + 3)
未知数: n* + 4 +個
2
観測量: ≈ (n* × nobs) 個

obs
mitrue = mi,j+ Δaα + f(X, Y)

χ 2 = Σij

(mitrue − mi,jobs − Δaα − f(X, Y)
σj2)

これを最小化true
mi , Δaα, f(X, Y )を求める現時点での到達点: ~ 14-16 AB で ~ 1.5-2%〜ただし、理想的な条件下で 〜星団のデータ(一次処理済み)(~140 stars)

Ubercalibrationx 5 dither x 4 pointings(20 frames)

一次処理済み画像を更に補正

super l t 画像

＊良い条件+当日のデータを適用できれば＊
現状の問題(検討すべき課題):

af- 日が違っても同じデータを適用できる?
- どんなパターンでディザーする?
- どんな密度の星団を使うのがいい?

- ~13-14等(Vega) で1-2%の測光精度を実現(~14.5-15.5等(AB)に相当) ＠20秒積分- 7200秒なら、約20等(AB)で数%の精度に相当(単純なポワソン統計を仮定)うまくいくケース・行かないケース
例: 2022-06-01 のデータ (M53)

J はフラットが汚い＆
検出器の素性が悪いせい?

J: イマイチ

H: なかなかよい• J/H/Ks で M53 を撮像・等級の関数としてばらつきをプロット• 積分時間20秒 x 5点ディザー x 4ポインティング￼￼￼• PSF ∼ 0.5′′ − 0.8′′ (個人的な観測史上最高の条件)￼￼￼• ディザー半径 10′′
• ポインティング: 中心から (α, δ) 方向に +/- 40 arcsec 「大気透過率一定」
は悪くない仮定

Ks: まあまあ...?

- 補正できる感度むら成分はある- 現状、Jバンドは補正が困難- NIC特有の「スカイ引き」？
- フラットに複雑な成分？

観測日による変動

日によって変動あり:

例: Jバンド super l t (8次) -- 2022-05-27 vs. 2022-06-01
2022-05-27

2022-06-01

他の日のデータにはそのままでは適用不可

大気透過率の更なる補正が必要か

PSF ≈ 0.7PSF ≈ 1.2n* ≈ 310n*≈
140fitafn* ≈ 290n*≈ 80fitS/Nの高い星だけに注目すると...
例: 2022-05-27 のデータ (続き)全部の星を使ったプロット:

約80個の星を使ったプロット:

ubercal でかえって悪化?

実は良くなっていた?

→ 各星のS/Nを上げる (i.e. 積分時間を伸ばす) 必要あり？