Data reduction, radial velocities and stellar parameters from spectra in the very low signal-to-noise domain

Large astronomical facilities usually provide data reduction pipeline designed to deliver ready-to-use scientific data, and too often as- tronomers are relying on this to avoid the most difficult part of an astronomer job Standard data reduction pipelines however are usu- ally designed and tested to have good performance on data with av- erage Signal to Noise Ratio (SNR) data, and the issues that are related with the reduction of data in the very low SNR domain are not taken int account properly. As a result, informations in data with low SNR are not optimally exploited. During the last decade our group has collected thousands of spec- tra using the GIRAFFE spectrograph at Very Large Telescope (Chile) of the European Southern Observatory (ESO) to determine the ge- ometrical distance and dynamical state of several Galactic Globular Clusters but ultimately the analysis has been hampered by system- atics in data reduction, calibration and radial velocity measurements. Moreover these data has never been exploited to get other informa- tions like temperature and metallicity of stars, because considered too noisy for these kind of analyses. In this thesis we focus our attention on data reduction and analysis of spectra with very low SNR. The dataset we analyze in this thesis comprises 7250 spectra for 2771 stars of the Globular Cluster M 4 (NGC 6121) in the wavelength region 5145 − 5360Å obtained with GIRAFFE. Stars from the upper Red Giant Branch down to the Main Sequence have been observed in very different conditions, including nights close to full moon, and reaching SNR ≃ 10 for many spectra in the dataset. We will first review the basic steps of data reduction and spec- tral extraction, adapting techniques well tested in other field (like photometry) but still under-developed in spectroscopy. We improve the wavelength dispersion solution and the correction of radial veloc- ity shift between day-time calibrations and science observations by following a completely different approach with respect to the ESO pipeline. We then analyze deeply the best way to perform sky sub- traction and continuum normalization, the most important sources respectively of noise and systematics in radial velocity determination and chemical analysis of spectra. The huge number of spectra of our dataset requires an automatic but robust approach, which we do not fail to provide. We finally determine radial velocities for the stars in the sample with unprecedented precision with respect to previous works with similar data and we recover the same stellar atmosphere parameters of other studies performed on the same cluster but on brighter stars, with higher spectral resolution and wavelength range ten times larger than our data. In the final chapter of the thesis we face a similar problem but from a completely different perspective. High resolution, high SNR data from the High Accuracy Radial Velocity Planet Searcher spectro- graph (HARPS) in La Silla (Chile) have been used to calibrate the at- mospheric stellar parameters as functions of the main characteristics of Cross-Correlation Functions, specifically built by including spec- tral lines with different sensitivity to stellar atmosphere parameters. These tools has been designed to be quick and to be easy to imple- ment in a instrument pipeline for a real-time determination, neverthe- less they provide accurate parameters even for lower SNR spectra.

Telescopi di grandi dimensioni usualmente rendono disponibili dei programmi per la riduzione dati che restituiscono all’astronomo dati già pronti per l’analisi scientifica, e sempre più spesso gli astronomi si appoggiano a questi programmi per evitare un lavoro lungo e diffi- cile. I programmi di riduzione dati standard sono però progettati per restituire buoni risultati su dati con buon Rapporto Segnale Rumore (RSR), e spesso i problemi legati alla riduzione di dati a basso RSR non sono presi in considerazione, con il risultato che le informazioni che contengono non sono adeguatamente utilizzate. Negli ultimi anni il nostro gruppo di ricerca ha collezionato migli- aia di spettri osservati con lo strumento GIRAFFE collegato al Very Large Telescope dell’Osservatorio Europeo del Sud in Cile, con lo scopo di determinare la distanza geometrica e lo stato dinamico di diversi Ammassi Globulari Galattici, ma in definitiva l’analisi è stata ostaco- lata da errori sistematici nella riduzione e calibrazione dei dati e nella misura delle velocità radiali. Inoltre questi dati non sono mai stati uti- lizzati per determinare altre informazioni come temperatura e metal- licità delle stesse, poiché considerati troppo rumorosi per questo tipo di analisi. In questa tesi concentriamo la nostra attenzione sulla riduzione dati ed analisi di spettri con bassissimo RSR. Il set di dati che analizziamo in questa tesi è composto da 7250 spettri per 2771 stelle dell’ammasso globulare M 4 (NGC 6121) ottenute con GIRAFFE nell’intervallo spet- trale 5145 − 5360Å. Stelle della parte superiore del Ramo delle Giganti Rossi fino alla Sequenza Principale sono state osservate in condizioni molto differenti, comprese notti con luna piena, fino ad raggiungere un valore limite di RSR ≃ 10 per molti spettri. La nostra analisi incomincia con i passi di base della riduzione dati ed estrazione degli spettri, adattando tecniche ben testate in altri campi (come la fotometria) ma ancora non ben sviluppate in spettroscopia. Continuiamo con il migliorare la soluzione della dispersione in lunghezza d’onda la correzione per piccoli spostamenti nelle velocità radiali di riferimento tra i dati di calibrazione presi durante il giorno e le osservazioni scientifiche seguendo un approccio completamente differente rispetto a quello ESO. Analizziamo poi la miglior maniera per effettuare la sottrazione del cielo e la normalizzazione del continuo, le due più importanti fonti rispettivamente di rumore ed errori sistematici nella misura delle velocità radiali nell’analisi chimica degli spettri. L’alto numero di spettri del nostro dataset richiede un approccio automatico ma robusto, che non manchiamo di fornire. Determiniamo infine per il nostro campione di stelle velocità radiali con una precisione mai vista in precedenza per dati di questo tipo e ritroviamo gli stessi parametri atmosferici di altri lavori svolti su stelle più brillanti, con dati a risoluzione spettrale maggiore e su intervalli di lunghezza d’onda dieci volte superiori a quello dei nostri dati. Nell’ultimo capitolo della tesi affrontiamo una problematica simile ma da una prospettiva completamente differente. Spettri ad alta risoluzione e ad alto RSR ottenuti con lo spettrografo HARPS sono stati usati per calibrare i parametri atmosferici stellari in funzione delle caratteristiche di funzioni di cross-correlazione specificatamente costruite includendo linee spettrali con diversa sensibilità ai parametri atmosferici stellari. Questi strumenti sono stati progettati per essere facilmente implementati un programma di riduzione dati, pur tuttavia senza sacrificare l’accuratezza dei parametri determinati anche per spettri a basso Rapporto Segnale Rumore.