YARARA：通过光谱时间序列后处理显著改善视向速度精度

目的：即使是最精密的视向速度仪器所采集的高分辨率光谱也存在系统误差，这些数据归约流水线无法有效识别并校正。在本文中，我们旨在利用光谱时间序列中所含的丰富信息对单个提取光谱进行清洗，从而改善HARPS测量的视向速度精度。方法：我们开发了YARARA，一种旨在从高分辨率光谱中清除仪器系统误差和大气污染的后处理流水线。光谱被校正为：凌日现象(译注：此处指大气吸收带，即tellurics)、干涉图样、探测器拼接、鬼影和光纤B污染，以及更先进的谱线逐线校正。YARARA在光谱时间序列上使用带先验信息的主成分分析(PCA)来区分污染与真实多普勒位移。我们将YARARA应用于三个系统：HD10700、HD215152和HD10180，并将我们的结果与HARPS标准数据归约软件和SERVAL后处理流水线进行比较。结果：在HD10700上，我们获得的视向速度测量值在HARPS观测的13年间呈现小于1 m/s的均方根(rms)，比HARPS数据归约软件和SERVAL后处理流水线分别好20%和10%。我们还在HD10700的数据上注入了模拟行星，并证明YARARA不会改变纯多普勒位移信号。在HD215152上，我们证明了周期图中可见的1年信号在经过YARARA处理后变得边缘化，且已知行星的信号变得更加显著。最后，在HD10180上，已知的六颗系外行星被很好地恢复，尽管新的归约光谱给出了不同的轨道参数和行星质量。