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Reduc ¸ ˜ ao Autom ´ atica de Espectros Echelle para Obtenc ¸ ˜ ao de Velocidades Radiais Eder Martioli & Francisco Jablonski Divis ˜ ao de Astrof´ ısica - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Resumo A PRESENTAMOS os procedimentos de reduc ¸˜ ao e tratamento de dados espectrosc ´ opicos do High-Resolution Spectro- graph (HRS), obtidos com o Telesc´ opio Hobby-Eberly (HET), Observat ´ orio McDonald, para a obtenc ¸˜ ao de veloci- dades radiais de alta precis ˜ ao. Esses dados visam o es- tudo e detecc ¸˜ ao de companheiras de baixa massa, como an˜ as marrons e exoplanetas. Todas as rotinas de reduc ¸˜ ao foram desenvolvidas em linguagem C e utilizam bibliote- cas convencionais, sendo facilmente transportadas e im- plementadas em qualquer sistema operacional. Estas roti- nas s ˜ ao automatizadas e podem ser adaptadas para dados de outros espectr ´ ografos. Visto que o OPD tem a intenc ¸˜ ao de construir um espectr ´ ografo echelle e que a comunidade cada vez mais demanda o uso automatizado deste obser- vat ´ orio, apresentamos estas rotinas como uma opc ¸˜ ao para futuras implementac ¸˜ es no projeto do espectr ´ ografo echelle do OPD. 1. Introduc ¸˜ ao O instrumento HRS ´ e um espectr ´ ografo echelle instalado no Telesc´ opio HET no observat ´ orio McDonald. Entre out- ros trabalhos realizados com esse instrumento, o HRS j´ a possibilitou a detecc ¸˜ ao e caracterizac ¸˜ ao de diversos exo- planetas e companheiras sub-estelares. Isso foi poss´ ıvel atrav ´ es de medidas de velocidades radiais de alta precis ˜ ao, tipicamente 3 m/s para estrelas do tipo solar. Dois fatores ao decisivos para que tais precis˜ oes sejam alcanc ¸adas: 1) a t ´ ecnica observacional; 2) a reduc ¸˜ ao dos dados. Neste trabalho apresentaremos exclusivamente os m´ etodos de tratamento e reduc ¸˜ ao dos dados. Desenvolvemos para isso, uma s ´ erie de rotinas montadas em um script que real- iza o tratamento autom ´ atico desses dados (pacote ASTRO- SPEC). Esses programas est ˜ ao escritos em linguagem C e ao independentes de qualquer outro pacote externo, salvo as bibliotecas convencionais, como o CFITSIO, NR, FFTW, etc. 2. Pipeline (Pacote ASTROSPEC) Mostramos abaixo na Figura 1 um esquema com os passos de reduc ¸˜ ao seguidos pelo pacote ASTROSPEC. Maiores informac ¸˜ oes sobre cada um desses passos ser ´ a mostrado a seguir. Preparation of Data Pre-Processing Optimal Extraction Normalization λ -Calibration Measure RV (Iodine method) Pipeline ./HET_prep.sh Scripts Codes split_hrs_list, makelists, ccdproc, imcombine ./prep_flat.sh ./prep_data.sh ./extract.sh ./normalize.sh ./calibrate_wl.sh ./get_rv.sh Required Files clean_bright_strip, extract_flat, extract_blaze, imarith extract_sum wlcal_img get_rv normspec_img, cleanspc, imcombine, imarith Raw data, myprocfile, myprocfile_1, myprocfile_2 Images split into CCD1 and CCD2: Master flats, bias-subtracted images, mask_1.fits, mask_2.fits Reduced echelle spectra images (-bias, /flat, *mask) OUTSPEC FITS images thar_ref.dat, guess.dat, thar_1.fits, thar_2.fits NORM_OUTSPEC images, I2_template.dat, obj_template.dat ord.cal files ./pipeline.sh Figure 1: ASTROSPEC pipeline. 2.1 Preparac ¸˜ ao dos Dados A preparac ¸˜ ao dos dados consiste na primeira fase da reduc ¸˜ ao, onde ´ e feita a leitura dos dados e algumas operac ¸˜ oes de calibrac ¸˜ ao inicial, como o recorte de bordas e a subtrac ¸˜ ao de BIAS. Os dados s˜ ao obtidos em forma de imagens no formato FITS. Cada imagem possui dados referentes a dois chips CCD. Um deles, o CCD1 ou ‘RED CCD’, que capta a porc ¸˜ ao do espectro de maiores com- primentos de onda, e o CCD2 ou ‘BLUE CCD’, que capta a porc ¸˜ ao de menores comprimentos de onda. A Figura 2 mostra uma exposic ¸˜ ao t´ ıpica de flat-field, onde j ´ a est˜ ao separadas as imagens do CCD 1 e 2. Figure 2: Par de imagens de uma exposic ¸˜ ao de flat-field de um espectro echelle do HRS. As imagens s˜ ao referentes ao RED CCD (esquerda) e BLUE CCD (direita). A preparac ¸˜ ao dos dados termina montando uma estrutura de diret ´ orios (Figura 3), onde ser ˜ ao armazenadas as ima- gens j´ a subtra´ ıdas pelo BIAS. Essa estrutura ´ e importante para enderec ¸ar corretamente o caminho das imagens para as rotinas subsequentes de reduc ¸˜ ao. ASTROSPEC CODES DATABASE DOCS EXE LAB SPEC-DATA PIPELINE FLAT FILES FLAT+I2 OBJECT+I2 RAW MASK OBJECT EMPTY_TREE ThAr WORK ZERO TEMP EXTRACT CLEANSPC GET_RV NORMSPEC CCDProc PREP_DATA WLCAL ... Figure 3: ´ Arvore de diret ´ orios do ASTROSPEC. 2.2 Pr ´ e-processamento O pr´ e-processamento consiste no c ´ alculo das calibrac ¸˜ oes obtidas atrav ´ es das imagens de flat-field. Nesse caso uti- lizamos principalmente duas correc ¸˜ oes: 1) as variac ¸˜ oes de sensibilidade pixel-a-pixel (flat). 2) a variac ¸˜ ao global de iluminac ¸˜ ao nos detectores (blaze fuction). O flat ´ e obtido atrav ´ es da localizac ¸˜ ao das ordens espectrais e normalizac ¸˜ ao por um fluxo m´ edio dentro de pequenas ”caixas”. Essa operac ¸˜ ao ´ e realizada somente na regi ˜ ao onde h´ a fluxo consider ´ avel. As regi˜ oes entre as ordens, onde n˜ ao h´ a fluxo expressivo, atribu´ ımos o valor 1. A func ¸˜ ao blaze ´ e obtida atrav´ es de um ajuste polinomial bidimensional a pontos selecionados que representam a func ¸˜ ao blaze. A Figura 4 mostra os resultados dessa operac ¸˜ ao. Figure 4: Painel esquerdo: Amostra de um pedac ¸o de flat-field normalizado. Painel direito: Exemplo da func ¸˜ ao blaze obtida para o CCD 1 (esquerda) e CCD 2 (direita). 2.3 Extrac ¸˜ ao A extrac ¸˜ ao consiste na obtenc ¸˜ ao de um espectro unidi- mensional para cada ordem echelle. Para isso deve- se primeiramente detectar automaticamente a posic ¸˜ ao de cada ordem, enumer ´ a-las, encontrar a regi˜ ao ´ util para a extrac ¸˜ ao e finalmente obter uma maneira mais efficiente de se extrair a informac ¸˜ ao do fluxo ao longo da direc ¸˜ ao de dispers ˜ ao das ordens espectrais. Nosso algoritmo extrai o fluxo da seguinte maneira. Cada ponto de fluxo no espec- tro unidimensional ´ e dado por f j , calculado para uma certa linha j , utilizando a seguinte express˜ ao: f j = i 0 +N s /2 X i=i 0 -N s /2 j +M s /2 X j 0 =j -M s /2 S ij 0 M s , (1) onde S ij ´ e a contagem de um pixel na posic ¸˜ ao (i, j ), sendo i a coluna e j a linha da matriz de pixels do chip CCD. i 0 ´ e a coluna do pixel situado no foto-centro da ordem, N s ´ e a largura da fenda (abertura de extrac ¸˜ ao) em unidades de pixel, e M s ´ eon´ umero de pixels vizinhos. A Figura 5 ilustra como essa operac ¸˜ ao ´ e realizada. i 0 -N s /2 i 0 -1 i 0 , j i 0 +1 i 0 +M s /2 j +1 j + M s /2 j -1 j - M s /2 slit size (N s ) sample size (M s ) f(i 0 -N s ) f(i 0 -1) f(i 0 ) +.. + + + = average counts output flux f j orders 101 102 103 λ dispersion ref row j .. .. +.. + .. .. f(i 0 +N s ) f(i 0 +1) Figure 5: Esquema de extrac ¸˜ ao. Afim de testar os efeitos que N s e M s em na qualidade da extrac ¸˜ ao, realizamos alguns testes para diversos valores dessas quantidades, como mostra a Figura 6. 80000 100000 120000 140000 160000 180000 200000 220000 240000 260000 1900 1950 2000 2050 2100 2150 2200 counts pixel M s = 1 M s = 3 M s = 5 M s = 8 M s = 12 50000 100000 150000 200000 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 counts pixel N s = 7 N s = 9 N s = 11 N s = 13 N s = 15 Figure 6: Amostra de um espectro extra´ ıdo utilizando 5 valores diferentes para o umero de pixels vizinhos, M s =1, 3, 5, 8,e 12 (esquerda) e utilizando 5 valores difer- entes para a abertura N s =7, 9, 11, 13,e 15 (direita). 2.4 Normalizac ¸˜ ao A normalizac ¸˜ ao dos espectros unidimensionais ´ e uma etapa importante para obtenc ¸˜ ao de velocidades radiais. Isso ´ e devido ao fato de que as velocidades s˜ ao obtidas pela medida do deslocamento do espectro, que por sua vez pode ser medido com precis˜ ao atrav´ es do uso de lin- has de absorc ¸˜ ao, com comprimentos de onda bem deter- minados. Al ´ em das linhas, existem outras caracter´ ısticas presentes no espectro, tais como a emiss˜ ao cont´ ınua da fotosfera estelar. Assim, o grande desafio que se encontra na normalizac ¸˜ ao ´ e o de modelar a emiss˜ ao cont´ ınua, para ent ˜ ao removˆ e-la, deixando assim somente as linhas es- pectrais. Desenvolvemos um algoritmo para realizar essa tarefa de forma otimizada e autom´ atica . A Figura 7 mostra os resultados obtidos pelo nosso c ´ odigo na normalizac ¸˜ ao do espectro da estrela HD 136118 para uma dada ordem. A Figura 8 mostra o mesmo resultado, por´ em com os es- pectros completos, com todas as ordens, em imagem FITS, a normalizados. 50000 60000 70000 80000 90000 100000 110000 120000 130000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 counts pixel 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1 1.05 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 relative flux pixel Figure 7: Exemplo da normalizac ¸˜ ao de uma dada ordem espectral. Na esquerda os c´ ırculos preenchidos representam os pontos m ´ aximos representam dados do cont´ ınuo, a linha verde representa o modelo para o cont´ ınuo e a linha vermelha rep- resenta o espectro. Na direita mostramos o espectro normalizado, depois de remover o cont´ ınuo. Figure 8: Imagem OUTSPEC normalizada de HD 136118 para ambos os chips RED CCD (cima) e BLUE CCD (baixo). 2.5 Calibrac ¸˜ ao em λ A calibrac ¸˜ ao em comprimentos de onda tamb ´ em ´ e uma etapa de extrema import ˆ ancia para a reduc ¸˜ ao desses da- dos. Para isso, desenvolvemos um c´ odigo que utiliza um cat ´ alogo de linhas do Th-Ar para realizar uma calibrac ¸˜ ao atrav ´ es de um ajuste polinomial vari´ avel, ou seja, testam- se polin ˆ omios de calibrac ¸˜ ao desde ordem 1 at´ e 7, ent˜ ao seleciona-se aquele que produzir um menor valor de χ 2 .O processo ´ e repetido iterativamente at ´ e que a calibrac ¸˜ ao n ˜ ao apresente melhoras no valor de χ 2 . A Figura 9 mostra uma regi ˜ ao do espectro observado do Th-Ar j ´ a calibrado para duas ordens adjacentes. Mostramos tamb ´ em o espectro de referˆ encia para comparac ¸˜ ao. -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 5290 5295 5300 5305 relative flux ! (A) Order 115 Order 116 Reference Spectrum Figure 9: Espectro calibrado do Th-Ar para as ordens 115 (vermelho) e 116 (verde). Mostramos tamb ´ em o espectro de referˆ encia (azul). 3. O espectr ´ ografo Echelle do LNA Sabe-se que o LNA possui um projeto para implementac ¸˜ ao de um espectr ´ ografo echelle no OPD (LNA em dia, no. 9, 2009). Dada a portabilidade e o car´ ater autom ´ atico do ASTROSPEC, acreditamos que seja de interesse do LNA a poss´ ıvel utilizac ¸˜ ao desses c´ odigos, mesmo que parcial- mente, na reduc ¸˜ ao dos seus dados. Assim, manifestamos aqui nossa disponibilidade em contribuir nesse projeto. Workshop OPD, SOAR e Gemini: Passado, Presente e Futuro. Campos do Jord˜ ao, 7 a 10 de marc ¸o de 2010.

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Page 1: ASTROSPEC - lna.br fileatraves de medidas de velocidades radiais de alta precis´ ao, ... relative flux! (A) Order 115 Order 116 Reference Spectrum slit size j +1ij + Mj0j -1 - M+M+1

Reducao Automatica de EspectrosEchelle para Obtencao de

Velocidades RadiaisEder Martioli & Francisco Jablonski

Divisao de Astrofısica - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Resumo

APRESENTAMOS os procedimentos de reducao e tratamentode dados espectroscopicos do High-Resolution Spectro-graph (HRS), obtidos com o Telescopio Hobby-Eberly(HET), Observatorio McDonald, para a obtencao de veloci-dades radiais de alta precisao. Esses dados visam o es-tudo e deteccao de companheiras de baixa massa, comoanas marrons e exoplanetas. Todas as rotinas de reducaoforam desenvolvidas em linguagem C e utilizam bibliote-cas convencionais, sendo facilmente transportadas e im-plementadas em qualquer sistema operacional. Estas roti-nas sao automatizadas e podem ser adaptadas para dadosde outros espectrografos. Visto que o OPD tem a intencaode construir um espectrografo echelle e que a comunidadecada vez mais demanda o uso automatizado deste obser-vatorio, apresentamos estas rotinas como uma opcao parafuturas implementaces no projeto do espectrografo echelledo OPD.

1. Introducao

O instrumento HRS e um espectrografo echelle instaladono Telescopio HET no observatorio McDonald. Entre out-ros trabalhos realizados com esse instrumento, o HRS japossibilitou a deteccao e caracterizacao de diversos exo-planetas e companheiras sub-estelares. Isso foi possıvelatraves de medidas de velocidades radiais de alta precisao,tipicamente 3 m/s para estrelas do tipo solar. Dois fatoressao decisivos para que tais precisoes sejam alcancadas:1) a tecnica observacional; 2) a reducao dos dados. Nestetrabalho apresentaremos exclusivamente os metodos detratamento e reducao dos dados. Desenvolvemos paraisso, uma serie de rotinas montadas em um script que real-iza o tratamento automatico desses dados (pacote ASTRO-SPEC). Esses programas estao escritos em linguagem C esao independentes de qualquer outro pacote externo, salvoas bibliotecas convencionais, como o CFITSIO, NR, FFTW,etc.

2. Pipeline (Pacote ASTROSPEC)

Mostramos abaixo na Figura 1 um esquema com os passosde reducao seguidos pelo pacote ASTROSPEC. Maioresinformacoes sobre cada um desses passos sera mostradoa seguir.

Preparation of Data

Pre-Processing

Optimal Extraction

Normalization

λ-Calibration

Measure RV (Iodine method)

Pipeline

./HET_prep.sh

Scripts Codes

split_hrs_list, makelists, ccdproc, imcombine

./prep_flat.sh

./prep_data.sh

./extract.sh

./normalize.sh

./calibrate_wl.sh

./get_rv.sh

Required Files

clean_bright_strip, extract_flat, extract_blaze, imarith

extract_sum

wlcal_img

get_rv

normspec_img, cleanspc, imcombine, imarith

Raw data, myprocfile, myprocfile_1, myprocfile_2

Images split into CCD1 and CCD2: Master flats, bias-subtracted

images, mask_1.fits, mask_2.fits

Reduced echelle spectra images (-bias, /flat, *mask)

OUTSPEC FITS images

thar_ref.dat, guess.dat, thar_1.fits, thar_2.fits

NORM_OUTSPEC images, I2_template.dat, obj_template.dat

ord.cal files

./pipeline.sh

Figure 1: ASTROSPEC pipeline.

2.1 Preparacao dos DadosA preparacao dos dados consiste na primeira fase dareducao, onde e feita a leitura dos dados e algumasoperacoes de calibracao inicial, como o recorte de bordase a subtracao de BIAS. Os dados sao obtidos em formade imagens no formato FITS. Cada imagem possui dadosreferentes a dois chips CCD. Um deles, o CCD1 ou ‘REDCCD’, que capta a porcao do espectro de maiores com-primentos de onda, e o CCD2 ou ‘BLUE CCD’, que captaa porcao de menores comprimentos de onda. A Figura2 mostra uma exposicao tıpica de flat-field, onde ja estaoseparadas as imagens do CCD 1 e 2.

Figure 2: Par de imagens de uma exposicao de flat-field de um espectro echelle doHRS. As imagens sao referentes ao RED CCD (esquerda) e BLUE CCD (direita).

A preparacao dos dados termina montando uma estruturade diretorios (Figura 3), onde serao armazenadas as ima-gens ja subtraıdas pelo BIAS. Essa estrutura e importantepara enderecar corretamente o caminho das imagens paraas rotinas subsequentes de reducao.

ASTROSPEC

CODES

DATABASE

DOCS

EXE

LAB

SPEC-DATA

PIPELINE

FLAT

FILES

FLAT+I2

OBJECT+I2

RAW

MASK

OBJECT

EMPTY_TREE

ThAr

WORK

ZERO

TEMP

EXTRACT

CLEANSPC

GET_RV

NORMSPEC

CCDProc

PREP_DATA

WLCAL

...

Figure 3: Arvore de diretorios do ASTROSPEC.

2.2 Pre-processamentoO pre-processamento consiste no calculo das calibracoesobtidas atraves das imagens de flat-field. Nesse caso uti-lizamos principalmente duas correcoes: 1) as variacoesde sensibilidade pixel-a-pixel (flat). 2) a variacao globalde iluminacao nos detectores (blaze fuction). O flat eobtido atraves da localizacao das ordens espectrais enormalizacao por um fluxo medio dentro de pequenas”caixas”. Essa operacao e realizada somente na regiaoonde ha fluxo consideravel. As regioes entre as ordens,onde nao ha fluxo expressivo, atribuımos o valor 1. Afuncao blaze e obtida atraves de um ajuste polinomialbidimensional a pontos selecionados que representam afuncao blaze. A Figura 4 mostra os resultados dessaoperacao.

Figure 4: Painel esquerdo: Amostra de um pedaco de flat-field normalizado. Paineldireito: Exemplo da funcao blaze obtida para o CCD 1 (esquerda) e CCD 2 (direita).

2.3 ExtracaoA extracao consiste na obtencao de um espectro unidi-mensional para cada ordem echelle. Para isso deve-se primeiramente detectar automaticamente a posicao decada ordem, enumera-las, encontrar a regiao util para aextracao e finalmente obter uma maneira mais efficientede se extrair a informacao do fluxo ao longo da direcao dedispersao das ordens espectrais. Nosso algoritmo extrai ofluxo da seguinte maneira. Cada ponto de fluxo no espec-tro unidimensional e dado por fj, calculado para uma certalinha j, utilizando a seguinte expressao:

fj =

i0+Ns/2∑i=i0−Ns/2

j+Ms/2∑j′=j−Ms/2

Sij′

Ms,

(1)

onde Sij e a contagem de um pixel na posicao (i, j), sendoi a coluna e j a linha da matriz de pixels do chip CCD. i0e a coluna do pixel situado no foto-centro da ordem, Ns ea largura da fenda (abertura de extracao) em unidades depixel, e Ms e o numero de pixels vizinhos. A Figura 5 ilustracomo essa operacao e realizada.

i0-Ns/2 i0 -1 i0 , j i0 +1 i0+Ms/2

j +1

j + Ms/2

j -1

j - Ms/2

slit size (Ns)

sam

ple

size

(Ms)

f(i0-Ns) f(i0-1) f(i0)+.. + + +=

average counts

output flux fj

orders101 102 103

λ di

sper

sion

refrow j .. ..

+.. +

....

f(i0+Ns)f(i0+1)

Figure 5: Esquema de extracao.

Afim de testar os efeitos que Ns e Ms tem na qualidade daextracao, realizamos alguns testes para diversos valoresdessas quantidades, como mostra a Figura 6.

80000

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Ms = 1Ms = 3Ms = 5Ms = 8Ms = 12

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co

un

ts

pixel

Ns = 7Ns = 9

Ns = 11Ns = 13Ns = 15

Figure 6: Amostra de um espectro extraıdo utilizando 5 valores diferentes para onumero de pixels vizinhos, Ms = 1, 3, 5, 8, e 12 (esquerda) e utilizando 5 valores difer-entes para a abertura Ns = 7, 9, 11, 13, e 15 (direita).

2.4 NormalizacaoA normalizacao dos espectros unidimensionais e umaetapa importante para obtencao de velocidades radiais.Isso e devido ao fato de que as velocidades sao obtidaspela medida do deslocamento do espectro, que por suavez pode ser medido com precisao atraves do uso de lin-has de absorcao, com comprimentos de onda bem deter-minados. Alem das linhas, existem outras caracterısticaspresentes no espectro, tais como a emissao contınua dafotosfera estelar. Assim, o grande desafio que se encontrana normalizacao e o de modelar a emissao contınua, paraentao remove-la, deixando assim somente as linhas es-pectrais. Desenvolvemos um algoritmo para realizar essatarefa de forma otimizada e automatica . A Figura 7 mostraos resultados obtidos pelo nosso codigo na normalizacaodo espectro da estrela HD 136118 para uma dada ordem.A Figura 8 mostra o mesmo resultado, porem com os es-pectros completos, com todas as ordens, em imagem FITS,ja normalizados.

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Figure 7: Exemplo da normalizacao de uma dada ordem espectral. Na esquerdaos cırculos preenchidos representam os pontos maximos representam dados docontınuo, a linha verde representa o modelo para o contınuo e a linha vermelha rep-resenta o espectro. Na direita mostramos o espectro normalizado, depois de removero contınuo.

Figure 8: Imagem OUTSPEC normalizada de HD 136118 para ambos os chips REDCCD (cima) e BLUE CCD (baixo).

2.5 Calibracao em λ

A calibracao em comprimentos de onda tambem e umaetapa de extrema importancia para a reducao desses da-dos. Para isso, desenvolvemos um codigo que utiliza umcatalogo de linhas do Th-Ar para realizar uma calibracaoatraves de um ajuste polinomial variavel, ou seja, testam-se polinomios de calibracao desde ordem 1 ate 7, entaoseleciona-se aquele que produzir um menor valor de χ2. Oprocesso e repetido iterativamente ate que a calibracao naoapresente melhoras no valor de χ2. A Figura 9 mostra umaregiao do espectro observado do Th-Ar ja calibrado paraduas ordens adjacentes. Mostramos tambem o espectrode referencia para comparacao.

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

5290 5295 5300 5305

rela

tive

flux

! (A)

Order 115Order 116

Reference Spectrum

Figure 9: Espectro calibrado do Th-Ar para as ordens 115 (vermelho) e 116 (verde).Mostramos tambem o espectro de referencia (azul).

3. O espectrografo Echelle do LNA

Sabe-se que o LNA possui um projeto para implementacaode um espectrografo echelle no OPD (LNA em dia, no. 9,2009). Dada a portabilidade e o carater automatico doASTROSPEC, acreditamos que seja de interesse do LNAa possıvel utilizacao desses codigos, mesmo que parcial-mente, na reducao dos seus dados. Assim, manifestamosaqui nossa disponibilidade em contribuir nesse projeto.

Workshop OPD, SOAR e Gemini: Passado, Presente e Futuro. Campos do Jordao, 7 a 10 de marco de 2010.