R´esultats et pr´ecision 11.1 Introduction
CHAPITRE 11. R´ESULTATS ET PR´ECISION
11.3. COMPARAISON AUX DONN´EES M´ET´EOROLOGIQUES
11.3.2 Exposant d’˚Angstr¨om et profondeur optique des a´erosols
De la loi de Mie d´ecrivant les a´erosols, on en d´eduit l’exposant d’˚Angstr¨om ˙a et la profon-deur optique τA`a 1µm qui sont les observables usuelles de l’extinction atmosph´erique due aux a´erosols. Sur les figures 11.5 et11.6 on fait la comparaison de ces observables pour les donn´ees SNfactory et les donn´ees du MLO calcul´ees `a partir des mesures de plusieurs nephelom`etres don-nant des valeur de la diffusion total de la lumi`ere par les a´erosols `a plusieurs longueurs d’onde (450 nm, 550 nm et 700 nm).
L’exposant d’˚Angstr¨om d´eriv´es de l’ajustement multi-standard ne semble pas compatible (pas de corr´elations apparentes) avec les mesures de ce mˆeme param`etre par le MLO (cf. figure11.5). Les fluctuations importantes sont dues aux grandes erreurs de mesure sur ce param`etre3. De mˆeme, la comparaison de la profondeur optique n’est pas concluante et laisse supposer, soit que la profondeur optique des a´erosols est sensiblement plus ´elev´e au Mauna Kea qu’au Mauna Loa (ce qui semble peu probable pour une diff´erence d’altitude de ∼ 1000m) soit que la composante des a´erosols est surestim´ee pour compenser d’autres effets de l’ajustement.
En effet, si l’exposant d’˚Angstr¨om ˚a est faible (i.e. la chromaticit´e est n´egligeable), la compo-sante des a´erosols est d´eg´en´er´ee avec l’att´enuation grise mod´elis´ee par le facteur α. D’autre part, comme les valeurs concern´ees sont relativement faibles, on peut avoir une d´eg´en´erescence avec la composante Rayleigh, dans le cas o`u ˙a - 4. La fluctuation des a´erosols visible dans les figures 11.5 et 11.6 mesur´ees par SNfactory provient probablement d’une combinaison d’imperfection de la param´etrisation et d’une trace de la d´eg´en´erescence entre extinction et extraction.
3les erreurs ne sont pas indiqu´es sur le graphe par souci de clart´e
Fig. 11.5:Valeurs de l’exposant d’˚Angstr¨om pour les donn´ees SNfactory et les donn´ees du Mauna Loa
CHAPITRE 11. R´ESULTATS ET PR´ECISION
Fig. 11.6: Valeurs de la profondeur optique des a´erosols pour les donn´ees SNfactory et les donn´ees du
Mauna Loa Observatory.
11.3.3 Discussion sur la validit´e du mod`ele d’extinction
Au vu de ces r´esultats, il apparaˆıt que nous n’ajustons pas les param`etres physiques cor-respondants aux param`etres m´et´eorologiques du Mauna Loa Observatory : Nous n’observons pas de corr´elation entre nos param`etres ajust´es et ceux d´eriv´es au MLO. La variabilit´e et les erreurs d´etermin´ees pour la composante ozone doivent ˆetre confirm´ees. En laissant libre les param`etres a´erosols comme nous l’avons fait, les erreurs r´esultants de notre analyse sont trop importantes. La courbe d’extinction moyenne que nous avons ´etablie est cependant plus pr´ecise et plus compl`ete que les r´esultats ant´erieurs et l’impact de l’erreur sur les a´erosols n’est que de ∼ 2%. La variabilit´e observ´e aux petites longueurs d’onde s’appuie sur un mod`ele solide (Rayleigh) et est ´egalement fiable.
11.4 Pr´ecision de l’´etalonnage des ´etoiles standard vis-`a-vis de
leur r´ef´erence
La figure11.8montre un exemple d’´etalonnage en flux final pour l’´etoile standard GD71. Les spectres observ´es et ´etalonn´es en flux (en gris), par la m´ethode d´etaill´ee au chapitre pr´ec´edent, sont normalis´es par la r´ef´erence (en vert). Puis on mesure l’erreur statistique (dispersion autour de la moyenne) de la distribution des spectres et le d´ecalage moyen de chaque ´etoile vis-`a-vis de sa r´ef´erence. Les erreurs associ´ees `a chaque ´etoile standard sont r´epertori´ees dans la table11.1 pour les nuits photom´etriques et non-photom´etriques, ainsi que pour l’ensemble des nuits. On note ainsi que la dispersion statistique moyenne de l’´etalonnage absolu du flux de l’ensemble de nos ´etoiles standards poses longues est de l’ordre de 1.75% en nuit photom´etrique et 3.25% en nuit non-photom´etrique ou encore 2.5% sur l’ensemble des nuits. La diff´erence de pr´ecision entre les nuits photom´etriques et non-photom´etriques peut s’expliquer par le nombre d’´etapes
11.4. PR´ECISION DE L’´ETALONNAGE DES ´ETOILES STANDARD VIS-`A-VIS DE LEUR R´EF´ERENCE
Fig. 11.7: Courbe d’´etalonnage de l’´etoile standard GD71. Superposition de l’ensemble des spectres de GD71 (en haut), erreur relative de chaque spectre vis-`a-vis de la moyenne globale (au milieu), et chromaticit´e de l’erreur moyenne et de l’erreur sur le flux (en bas).
suppl´ementaires n´ecessaires pour ´etalonner une nuit non-photom´etrique par rapport `a une nuit photom´etrique et par l’erreur intrins`eque des mesures des rapports du multi-filtre.
La coh´erence des ´etoiles mesur´ees vis-`a-vis de leur r´ef´erence est une analyse importante. Dans notre cas, et en ce qui concerne cette production, la majorit´e des ´etoiles standards ont une erreur syst´ematique par rapport `a leur r´ef´erence, inf´erieure ou de l’ordre du pourcent. Certaines ´etoiles par contre s’´ecartent sensiblement de leur mesures de r´ef´erence, c’est le cas notamment de EG131. Il semble donc important, voire n´ecessaire de fabriquer un r´eseau de standards ind´ependantes de toutes r´ef´erences, c’est `a dire d’avoir un ´etalonnage en flux auto-coh´erent.
Ces r´esultats, bien qu’ils ne soient pas encore en dessous du pourcent, sont tout de mˆeme tr`es encourageants. De plus, il reste encore probablement une certaine marge de manœuvre puisque certaine ´etapes de l’´etalonnage en flux ne sont pas encore op´erationnelles (e.g. le r´eajustement global du r´eseau de MFR) et que la propagation des erreurs n’est encore par mise en œuvre.
CHAPITRE 11. R´ESULTATS ET PR´ECISION
11.4.1 Contributions aux erreurs de l’´etalonnage en flux
Ils paraˆıt difficile, pour le moment de quantifier avec pr´ecision les diff´erentes contributions aux erreurs de l’´etalonnage en flux. Cependant, il est possible d’´emettre certaines hypoth`eses quant `a la nature de ces contributions :
– les non-lin´earit´es du d´etecteur (que l’on sait exister) affectent non seulement les ailes du profil de dispersion crois´ee des spectres (le profil ´etant fix´e dans le masque, l’effet est probablement att´enu´e), mais peuvent ´egalement influer sur les ailes de la PSF spatiale. – l’estimation du fond diffus (outre la non-lin´earit´e du CCD) et l’extraction spectrale (CCD
→ cube).
– la photom´etrie de PSF, en particulier dans le cas d’un champ relativement petit introduit une (anti-)corr´elation entre les estimations du fond de ciel et de la source ponctuelle. – le crit`ere de photom´etricit´e (l’utilisation actuelle d’un crit`ere de pseudo-photom´etricit´e
peut att´enuer cette source d’erreur).
– l’´etalonnage en flux, incluant l’extinction atmosph´erique, la solution en flux et la forte corr´elation entre ces deux termes.
– les tables de r´ef´erence, dont la coh´erence photom´etrique n’est pas garantie. `A ce titre, on peut esp´erer que l’utilisation d’un ”r´eseau de standards” am´eliore la pr´ecision. Dans le traitement actuel, l’introduction d’une erreur syst´ematique et des termes gris (alphas) est cens´e att´enuer le probl`eme.
Tous ces effets ´etant largement corr´el´es, et pouvant ´eventuellement se compenser, il n’est pas suffisant de les estimer ind´ependamment les uns des autres.