Stellar Magnetometry and Zeeman-Doppler Imaging in exoplanets research using the radial velocity method.
Magnétométrie stellaire et Imagerie Zeeman-Doppler appliquées à la recherche d'exoplanètes par mesures vélocimétriques
Résumé
Forthcoming instruments dedicated to exoplanets detection through the radial velocity method are numerous, and increasingly more accurate. However this method is indirect : orbiting planets are detected and characterised from variations on the spectrum of the host star. We are therefore sensitive to all activity phenomena impacting the spectrum and producing a radial velocity signal (pulsation, granulation, spots, magnetic cycle...).
The detection of rocky Earth-like planets around main-sequence stars, and of hot Jupiters into young systems, are currently limited by the intrinsic magnetic activity of the host stars. The radial velocity fluctuations caused by activity (activity jitter) can easily mimic and hide signals from such planets, whose amplitude is of a few m/s and hundreds of m/s, respectively. As a result, the detection threshold of exoplanets is largely set by the stellar activity level.
Currently, efforts are invested to overcome this intrinsic limitation. During my PhD, I studied how to take advantage of imaging tomographic techniques (Zeeman-Doppler imaging, ZDI) to characterise stellar activity and magnetic field topologies, ultimately allowing us to filter out the activity jitter.
My work is based on spectropolarimetric observations of a sample of weakly-active M-dwarfs, and young active T Tauri stars.
Using a modified version of ZDI, we are able to reconstruct the distribution of active regions, and then model the induced stellar signal allowing us to clean RV curves from the activity jitter. First tests demonstrate that this technique can be efficient enough to recover the planet signal, especially for the more active.
Les futurs instruments dédiés à la recherche d'exoplanètes par vélocimétrie sont nombreux, et toujours plus performants. Cependant cette méthode de détection est indirecte : c'est l'étude de la lumière émise par l'étoile qui donne des renseignements sur les planètes en orbite autour de l'étoile. Dès lors, nous devenons sensibles à l'ensemble des phénomènes affectant le spectre stellaire et produisant un signal en vitesse radiale. L'amplitude de ce signal est intimement liée au niveau d'activité de l'étoile. C'est alors de ce dernier que dépend le seuil de détection planétaire.
Ainsi si le nombre et la diversité des mondes extra-solaires découverts ne cessent de croître, les planètes rocheuses semblables à la Terre autour d'étoiles de la séquence principale, ou les planètes en cours de formation dans un système jeune, restent, elles, difficilement accessibles. En effet, ces deux catégories de planètes produisent un signal de vitesse radiale de quelques m/s et quelques centaines de m/s , respectivement, soit souvent inférieurs aux signaux d’activité produits par les étoiles.
Des efforts sont actuellement faits pour s'affranchir de cette limitation et modéliser ces signaux stellaires. L'idée principale développée au cours de la thèse part d'un constat simple : une part importante de phénomènes d'activité stellaire a une origine magnétique. Il s'agit donc d'étudier comment tirer profit de l'étude du champ magnétique stellaire et des processus d'imagerie développés pour cartographier la surface des étoiles, tels que l'imagerie Zeeman-Doppler.
Cette étude s'est faite à partir d'observations spectropolarimétriques d'un échantillon d'étoiles de type M faiblement actives, et d'étoiles jeunes et actives de type T~Tauri.
Avec l'imagerie, en adaptant au mieux la description de l'activité à la surface de l'étoile au type d'étoile ciblé, nous pouvons accéder à la distribution des zones actives à la surface de l'étoile, et ainsi modéliser les signaux induits par l'étoile elle-même. Les courbes de vitesse radiale peuvent alors être nettoyées de ce signal parasite.
Les premiers tests se sont révélés concluants : ce filtrage des données de vitesse radiale est possible jusqu'à un niveau proche de celui du bruit des données, et ce d'autant plus aisément que le niveau d'activité est important.
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