$\texttt{Wapiti}$：一种校正视向速度数据系统误差的数据驱动方法——以宿主行星的 M 型矮星 GJ 251 的 SPIRou 数据为例

背景：近红外（nIR）域精密视向速度（RV）仪器（如 SPIRou）研发的最新进展，促进了 M 型恒星的研究，以更有效地刻画行星系统。然而，由于存在多种与行星无关的信号源会导致 RV 数据中的系统误差，nIR 在系外行星探测方面面临独特挑战。目的：为解决利用 nIR 观测探测 M 型恒星周围系外行星系统所面临的挑战，我们引入一种校正 RV 数据系统误差的新数据驱动方法。该方法通过对恒星 GJ 251 的应用证明其有效性。方法：我们提出的方法称为 $\texttt{Wapiti}$（Weighted principAl comPonent analysIs reconsTructIon，加权主成分分析重构），使用由逐线（LBL）算法生成的逐线 RV 时间序列数据集，并采用加权主成分分析（wPCA）来重构原始 RV 时间序列。采用多步过程确定合适的成分数量，最终目标是从原始数据中减去逐线 RV 时间序列的 wPCA 重构以校正系统误差。结果：$\texttt{Wapiti}$ 在 GJ 251 上的应用成功消除了 RV 时间序列中的伪信号，并实现了在 nIR 下对 GJ 251b 的首次探测——这是一颗已知的周期为 14.2 天的温带超级地球。这表明，即使 SPIRou 数据中的系统误差尚未被识别，仍可有效应对并充分发挥该仪器的系外行星探测能力。此外，与光学 RV 的使用相比，此次探测无需滤除恒星活动，凸显了 nIR RV 测量的关键优势。