Mesurer la largeur des raies coronales

Mesurer la largeur des raies coronales

Observations réalisées pendant ma thèse

Travail préparatoire

J’ai réalisé des observations avec SUMER quasiment à chaque campagne MEDOC qui a eu lieu pendant ma thèse (cf. Sec. 6.1.2, pour la liste de celles que j’utilise pour cette thèse). La plupart concernaient les trous coronaux polaires, certaines des zones de couronne ”calme”, à plus basse latitude (toujours au dessus du limbe). Le but de ces nombreuses observations était d’obtenir des conditions d’observations optimales : qualité des trous coronaux, et optimisation des temps d’exposition avec le nombre de raies observées (voir aussi Sec. 5.5.3). J’ai préparé le programme1 de l’observation associée au jeu de donnée 1 (cf. Tab. 6.1) en me basant sur les spectres de références de SUMER (cf. Sec. 5.5); j’ai en particulier utilisé le tableau de Feldman et al. (1997), pris à environ 30′′ au dessus du limbe (dans un jet coronal), en extrapolant les valeurs dans un trou coronal à l’aide d’observations recherchées dans la base de donnée MEDOC (les raies sont moins intenses dans un trou coronal, du fait de la chute de densité). J’ai utilisé les spectres de référence pris sur le disque2 pour avoir une estimation des problèmes de lumière diffusée instrumentale (problème dont j’ai pu évaluer l’importance lors du traitement du jeu de données 0, dans Dolla et al. (2003), cf. Annexe C ; ce problème est présenté en détails Sec. 6.3). J’ai donc commencé par faire un inventaire de toutes les raies disponibles dans le domaine spectral couvert par SUMER. J’ai écarté en particulier certaines raies du fait de leur trop faible intensité. J’ai essayé aussi d’écarter celles qui présentaient des mélanges trop important avec des raies voisines  , ainsi que celles qui étaient trop contaminées par la lumière diffusée instrumentale. Il fallait par contre essayer d’en observer qui présentent une gamme de valeur de rapport charge-sur-masse q/m la plus large possible (Fig. 6.1). Dans les observations qui ont suivi, j’ai adapté les programmes en fonction des résultats précédents, des temps d’observation disponibles, et de l’information supplémentaire que je voulais retirer (e.g., nouvelles raies associées à des ions de valeur de q/m intéressante, même si elles étaient moins intenses). Il est apparu important, une fois vérifiée la relative stabilité des caractéristiques des raies dans le temps (cf. Sec. 7.1), d’augmenter les temps de pose, de fa¸con à obtenir une meilleure précision spatiale (avec une meilleure statistique, il est possible de sommer sur moins de pixels en Y4 ).

 Liste des observations et des raies utilisées

Le tableau 6.1 présente les jeux de données qui seront utilisés dans la suite de cette thèse. Toutes ces observations ont été réalisée avec la fente de 1′′ ×300′′, sauf le jeu 3, réalisé avec celle de 1′′ × 120′′. Des détails sur les conditions d’observations seront donnés Sec. 7.2. Le jeu de données 0 consiste en l’observation de raies du Fe x (1463.5 ˚A) et Fe xi (1467.08 ˚A), dans la couronne calme (cf. Annexe C). Le jeu de données 3 consiste en l’observation d’une raie de l’Ovi (1031.93 ˚A) et d’une du Mg x (1249.88 ˚A, à l’ordre 2), successivement, chacune pendant une heure, avec une raie toutes les 5 secondes. Le 28/05/02, une heure de plus d’observation a été consacrée au Mgx, en (X = 0, Y = −1060), au dessus d’un trou coronal, mais la statistique était trop faible pour une véritable exploitation. Les raies exploitées dans certains jeux de données sont énumérées dans les tableaux 6.2 et 6.3 (pour le détail des transitions impliquées, voir les catalogues précédemment cités). La longueur d’onde λ indiquée dans ces tableaux est celle d’observation (i.e., longueur d’onde réelle × ordre d’observation); il s’agit des valeurs données par Feldman et al. (1997) (je n’ai pas réalisé de calibration précise, elle est inutile pour la mesure des largeurs de raies). Le rapport charge-surmasse q/m est normalisé à celui des protons. Les raies indiquées sont celles qui sont utilisées à l’altitude la plus basse du jeu de données; certaines ne sont plus exploitables aux altitudes plus élevées. Les temps d’exposition pour les jeux 1 et 2 (trous coronaux) sont de l’ordre de l’heure (avec souvent plusieurs raies dans le même domaine spectral observé), l’observation complète ayant pris respectivement 13 et 16 heures. Pour le jeu 4 (couronne calme), ces temps d’exposition étaient inférieurs, tandis qu’ils étaient multipliés par 2 voir par 4 dans les observations ultérieures de trous coronaux (observations étalées sur plusieurs jours). Les mesures de densité ont été effectuées grâce aux données du JOP 158 effectuées le 30/05/02. J’ai utilisé la partie consacrée au Si viii correspondant à l’altitude couverte par mes propres observations (temps d’exposition d’environ 2h50, avec une fente de 4′′ × 300′′). 

Obtention d’un spectre hors-limbe

Addition de plusieurs images

L’exploitation de spectres ayant une statistique suffisante sur de petits intervalles spatiaux (de l’ordre de la dizaine de secondes d’arc en Y) requiert de longs temps de pose. Il est néanmoins préférable de segmenter ce temps de pose lors des observations, de fa¸con à garder une information temporelle (en particulier, en cas d’événements transitoires (il faut alors essayer, autant que possible, de ne pas en tenir compte), et au cas o`u des problèmes de transmission feraient perdre certaines données). En contrepartie, il faut ensuite additionner de nombreuses images du détecteur pour reconstituer le temps de pose complet. Ces images, tableaux du nombre de photons détectés pendant le temps d’exposition, comprennent 1024×360 pixels (longueur d’onde × dimension spatiale Y)5 ). Avant addition, les images sont inspectées visuellement (en pouvant s’aider aussi de différence d’images avec l’image moyenne, pour mettre en évidence les anomalies).

Découpage spatial : spectres à une altitude donnée

 A partir des tableaux de données obtenus à l’étape précédente, des spectres pris à différentes positions (en Y) sont obtenus en découpant la dimension YD du détecteur en intervalles de plusieurs lignes (de fa¸con à obtenir une statistique suffisante pour l’exploitation des raies). Ces intervalles sont néanmoins suffisamment petits pour éviter de provoquer un élargissement additionnel du fait de la distorsion résiduelle du détecteur (cf. Sec. 5.5.2). On obtient ainsi des spectres en nombre de coups par pixel du détecteur (correspondant à la longueur d’onde). Pour l’ajustement gaussien, ce sont ces spectres que l’on utilisera (la conversion en Angstroems intervenant après), mais pour les graphiques, on représentera ces spectres avec une échelle en longueur d’onde. L’erreur sur chaque pixel est prise comme étant la racine carrée du nombre de coups enregistrés (erreur statistique, dite aussi ”Poissonnienne”). 

 Détermination de l’altitude

Avant le découpage, il faut préalablement repérer les limites de l’image de la fente du spectromètre sur le détecteur (la hauteur YD du détecteur n’est pas illuminée en totalité). Cette image, correspondant à environ 300′′ dans la plupart de mes observations (fente de 1 × 300′′), s’étale sur un peu plus de 300 lignes (la valeur exacte, ainsi que la position sur le détecteur, dépendant de la longueur d’onde, mais aussi des conditions de température de l’instrument). La Fig. 6.3 représente un exemple de nombre de coups N = N(YD) intégrés sur la totalité des pixels en XD (i.e., toutes les longueurs d’onde du domaine spectral observé) pour chaque ligne (position YD); l’image de la fente y est repérable de fa¸con évidente. Pour détecter précisément les bords de cette image, j’ai profité du fait que, lors des observations au dessus du limbe, l’intensité suit une variation (relativement) monotone selon YD (le sens de variation dépendant de l’hémisphère observé). Les limites de l’image de la fente correspondent donc à de fortes variations de la dérivée de N(YD) en fonction de YD (Fig. 6.4). Le quotient C entre la dimension spatiale couverte par l’image de la fente F (e.g. 300′′) et la dimension de l’image en pixels permet la conversion entre pixels et secondes d’arc. La ligne médiane de l’image correspond alors à la position centrale de la fente (XC,YC), celle pointée lors des observations, tandis que la première ligne de cette même image correspond à une valeur Y0 = YC − F/2. On a donc Y = Y0 + pos × C, o`u pos est la position dans l’image en pixels. Finalement, pour obtenir l’altitude h au dessus du limbe, associée au pixel considéré, il faut retrancher la dimension du rayon solaire à la date considérée, vue depuis SOHO6 : h = q X 2 C + Y2 − R⊙ (6.1) Puisque chaque spectre est en réalité intégré sur plusieurs lignes (en YD, ou Y), chaque spectre sera donc associé à une altitude moyenne (couvrant en réalité un certain intervalle d’altitudes). Pour une meilleure précision (le pointage fournit par l’instrument peut être biaisé), il faudrait déterminer la position du limbe avec des données à cheval sur le disque et hors du limbe (par exemple, avec le JOP 158). Je ne l’ai pas fait systématiquement. J’ai néanmoins effectué une évaluation de l’écart entre pointage renvoyé par l’instrument, et position du limbe repéré grâce aux données du JOP 158 : celui-ci ne dépassait pas 3 ou 4′′. Je ne considérerais pas cela comme très important vu les intervalles utilisés pour produire un spectre (au minimum, 10′′).