GRASS II：潜在砂粒噪声消除方法的模拟

我们present了一个更新版本的GRASS（GRanulation And Spectrum Simulator, Palumbo et al. 2022），该版本现在使用扩充后的22条太阳线库来经验性地建模由太阳砂粒引起的时序光谱变化。我们显示，我们的合成模型准确再现了盘集成的太阳线轮廓和bisectors，并对每条22条线 studied的固有砂粒驱动的径向速度(RV)变动进行了量化。我们发现，bisector shape的摘要统计量（例如bisector inverse slope）与测量的异常、变动驱动的RV在高像素信噪比(SNR)和光谱分辨率下高度相关。进一步地，这些相关性随线条不同以及所使用的摘要统计量不同而变化。在典型的EPRV光谱仪器实现的光谱分辨率和SNR下，这些相关性消失；因此，我们使用GRASS的模拟来演示它们可以通过选择性地对类似受砂粒影响的线进行分箱来恢复。在最佳情景（高SNR和大量分箱线）下，我们发现可实现约30%的砂粒引起的根均方(RMS) RV降低，但可实现的降低受制于观测仪器的光谱分辨率。在我们的模拟中，我们预测现有的超高分辨率光谱仪器，即ESPRESSO和PEPSI，应该能够在其他明亮恒星中解析对流变动。