[論文レビュー] Analysis of the OGLE microlensing candidates using the image subtraction method

C. Alard|arXiv (Cornell University)|Aug 10, 1998

Adaptive optics and wavefront sensing被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、画像差分法を用いてOGLE微小レンズ効果候補を再分析し、従来のDoPHOT処理と比較して、光度測定精度を最大7.5倍まで向上させた。特にOGLE #5では、この向上が顕著に現れた。向上した精度により、従来の光度ノイズに埋もれていた長期間にわたるベースラインの変動が検出され、特にOGLE #9および#14で過去のデータに系統的バイアスが存在することが露呈した。一方、#5および#6の高ブレンド状態は確認された。

ABSTRACT

The light curves of the OGLE microlensing candidates have been reconstructed using the image subtraction method. A large improvement of the photometric accuracy has been found in comparison with previous processing of the data with DoPHOT. On the mean, the residuals to the fit of a microlensing light curve are improved by a factor of 2 for baseline data points, and by a factor of 2.5 during magnification. The largest improvement was found for the OGLE #5 event, where we get an accuracy 7.5 times better than with DoPHOT. Despite some defects in the old CCD used during the OGLE I experiment we obtain most of the time errors that are only 30 % to 40 % in excess of the photon noise. Previous experiment showed that with modern CCD chips (OGLE II), residuals much closer to the photon noise were obtained. The better photometric quality enabled us to find a low amplitude, long term variability in the OGLE #12 and OGLE #11 baseline magnitude. We also found that the shape of the OGLE #14 candidate light curve is fairly inconsistent with microlensing of a point source by a point lens. A dramatic change in the light curve of the OGLE #9 candidate was also found, which indicates that very large biases can be present in data processed with DoPHOT. To conclude we made a detailed analysis of the blending issue. It is found that OGLE #5 and OGLE #6 are very likely highly blended microlensing events. These events result from the magnification of a faint star that would have been undetectable without microlensing.

研究の動機と目的

• DoPHOTで達成可能な範囲を超えて、OGLE微小レンズ効果光曲線における光度測定精度を向上させること。
• 従来の光度ノイズに隠れて検出できなかった低振幅・長期間のベースライン変動を特定すること。
• 点光源・点レンズモデルとの整合性を検証することで、候補微小レンズ効果の信頼性を評価すること。
• 特に高増幅度および明るさの小さいベースライン源を有する場合の、微小レンズ効果におけるブレンド効果を調査すること。
• 微小レンズ効果解釈の誤りや誤解を引き起こしかねない、過去のデータ処理における系統的バイアスを是正すること。

提案手法

• 密な星域において個々の星のフラックスを分離・測定するために、OGLE I調査データに画像差分法を適用した。
• 各観測画像から基準画像を差し引くことで、背景およびブレンド寄与を除去し、変動する源のみを残した。
• 差分画像からの再構築により、密集した星域でも高精度な光度測定が可能になった光曲線が得られた。
• 測定の品質を評価するために、光度誤差を光子ノイズ限界と比較した。
• 理論的予測との整合性を検証するため、改善されたデータに微小レンズ効果光曲線モデルをフィットさせた。
• 差分画像におけるレンズ効果の源と周辺星のフラックス比を分析することで、ブレンドを定量化した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 画像差分法は、DoPHOT処理と比較して、微小レンズ効果の光度測定精度を顕著に向上させ得るか？
• RQ2 微小レンズ効果候補のベースライン明るさに、従来の光度ノイズに埋もれて検出できなかった低振幅・長期間の変動が存在するか？
• RQ3 候補イベントの光曲線は、点光源・点レンズ微小レンズ効果の理論的予測とどの程度整合しているか？
• RQ4 光度測定における系統的バイアスは、微小レンズ効果候補の同定の信頼性にどの程度影響を与えているか？
• RQ5 高増幅度微小レンズ効果においてブレンドはどの程度顕著であり、それが源の検出可能性にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 画像差分法により、ベースラインのデータポイントでは2倍、増幅中には2.5倍の光度測定精度向上が達成され、特にOGLE #5ではDoPHOTと比較して7.5倍の向上が得られた。
• OGLE #12およびOGLE #11では、向上した光度測定精度のおかげで、低振幅・長期間のベースライン変動が検出された。
• OGLE #14の光曲線は、点光源が点レンズによって微小レンズ効果を受けるという理論と著しく整合しないことが判明し、他の説明が考えられるようになった。
• OGLE #9の光曲線に顕著な変化が明らかになり、DoPHOT処理データに大きな系統的バイアスが存在することが示された。
• OGLE #5およびOGLE #6は、源星が明るくないため、微小レンズ効果による増幅によってのみ検出可能な高ブレンドイベントであることが確認された。
• OGLE I調査で使用された古いCCDでさえも、残存誤差は光子ノイズの30–40%上にとどまり、画像差分法の強靭性が裏付けられた。