Data reduction, radial velocities and stellar parameters from spectra in the very low signal-to-noise domain

Telescopi di grandi dimensioni usualmente rendono disponibili dei programmi per la riduzione dati che restituiscono all’astronomo dati già pronti per l’analisi scientifica, e sempre più spesso gli astronomi si appoggiano a questi programmi per evitare un lavoro lungo e diffi- cile. I programmi di riduzione dati standard sono però progettati per restituire buoni risultati su dati con buon Rapporto Segnale Rumore (RSR), e spesso i problemi legati alla riduzione di dati a basso RSR non sono presi in considerazione, con il risultato che le informazioni che contengono non sono adeguatamente utilizzate. Negli ultimi anni il nostro gruppo di ricerca ha collezionato migli- aia di spettri osservati con lo strumento GIRAFFE collegato al Very Large Telescope dell’Osservatorio Europeo del Sud in Cile, con lo scopo di determinare la distanza geometrica e lo stato dinamico di diversi Ammassi Globulari Galattici, ma in definitiva l’analisi è stata ostaco- lata da errori sistematici nella riduzione e calibrazione dei dati e nella misura delle velocità radiali. Inoltre questi dati non sono mai stati uti- lizzati per determinare altre informazioni come temperatura e metal- licità delle stesse, poiché considerati troppo rumorosi per questo tipo di analisi. In questa tesi concentriamo la nostra attenzione sulla riduzione dati ed analisi di spettri con bassissimo RSR. Il set di dati che analizziamo in questa tesi è composto da 7250 spettri per 2771 stelle dell’ammasso globulare M 4 (NGC 6121) ottenute con GIRAFFE nell’intervallo spet- trale 5145 − 5360Å. Stelle della parte superiore del Ramo delle Giganti Rossi fino alla Sequenza Principale sono state osservate in condizioni molto differenti, comprese notti con luna piena, fino ad raggiungere un valore limite di RSR ≃ 10 per molti spettri. La nostra analisi incomincia con i passi di base della riduzione dati ed estrazione degli spettri, adattando tecniche ben testate in altri campi (come la fotometria) ma ancora non ben sviluppate in spettroscopia. Continuiamo con il migliorare la soluzione della dispersione in lunghezza d’onda la correzione per piccoli spostamenti nelle velocità radiali di riferimento tra i dati di calibrazione presi durante il giorno e le osservazioni scientifiche seguendo un approccio completamente differente rispetto a quello ESO. Analizziamo poi la miglior maniera per effettuare la sottrazione del cielo e la normalizzazione del continuo, le due più importanti fonti rispettivamente di rumore ed errori sistematici nella misura delle velocità radiali nell’analisi chimica degli spettri. L’alto numero di spettri del nostro dataset richiede un approccio automatico ma robusto, che non manchiamo di fornire. Determiniamo infine per il nostro campione di stelle velocità radiali con una precisione mai vista in precedenza per dati di questo tipo e ritroviamo gli stessi parametri atmosferici di altri lavori svolti su stelle più brillanti, con dati a risoluzione spettrale maggiore e su intervalli di lunghezza d’onda dieci volte superiori a quello dei nostri dati. Nell’ultimo capitolo della tesi affrontiamo una problematica simile ma da una prospettiva completamente differente. Spettri ad alta risoluzione e ad alto RSR ottenuti con lo spettrografo HARPS sono stati usati per calibrare i parametri atmosferici stellari in funzione delle caratteristiche di funzioni di cross-correlazione specificatamente costruite includendo linee spettrali con diversa sensibilità ai parametri atmosferici stellari. Questi strumenti sono stati progettati per essere facilmente implementati un programma di riduzione dati, pur tuttavia senza sacrificare l’accuratezza dei parametri determinati anche per spettri a basso Rapporto Segnale Rumore.