XMM-SAS

(...hlavne pre tých, čo to v pondelok nedali na brainstorming ale aj všetkym ostatným, ktorým to mohlo v pondelok pripadať trochu zmätené...)

XMM-SAS (XMM-Newton Science Analysis System) je balík procedúr a kadečoho iného, čo nám pomáha odhaľovať tajomstvá oblohy tak, ako ich vidí XMM-Newton. Všetko, čo tu píšem, je v tej či onej podobe nájditeľné na XMM-Newton stránkach, v kadejakých manuáloch a tak, ten najužitočnejší je tu. Dôležité je uvedomiť si, že analýza XMM dát, ktorú som robil sa venovala plošným zdrojom (ako sa preloží extended source?) a tá funguje trochu inak ako analýza bodových zdrojov - oveľa väčší dôraz sa kladie na modelovanie pozadia (ktoré plošný zdroj so slabou plošnou jasnosťou oveľa viac ovplyvňuje) a odpadajú problémy ako napríklad pileup a podobne. Preto treba pri vlastnej analýze byť na pozore.

Inštalácia

...vyžaduje predinštalovaný sofrware a umiestnenie (nalinkovanie) perlových bináriek tam, kde ich software očakáva, inak je pomerne jednoduchá a priamočiara (teda len do chvíle, keď sa rozhodnete SAS sami skompilovať, čo nie je až tak triviálne a samotní tvorcovia od toho tak trochu odrádzajú). Existuje niekoľko predkompilovaných verzií, treba si len vybrať svoju najobľúbenejšiu a stiahnuť . Inštalácia samotná sa skladá z dvoch krokov - stiahnutý archív treba rozbaliť,

$ tar xvf "meno_archívu"

a spustiť

$ ./install.sh

Nakoniec treba zadefinovať nejaké premenné, o čo sa stará skript, ktorý treba nasourcovať pred každým spustením (napr. pridaním kódu do .bashrc).

$ . /cesta/xmmsas_20100423_1801/setsas.sh

Detaily inštalácie sú detailne tu.

Kalibračné data, ktoré sú k analýze tiež nevyhnutné, sú stiahnuteľné tu alebo najrýchlejšie pomocou príklazu

$ rsync -v -a --delete --delete-after --force --include='*.CCF' --exclude='*/' xmm.esac.esa.int::XMM_RED_CCF /ccf/

kde posledné /ccf/ treba nahradiť adresárom, kde chceme súbory uložiť. SAS sa o nich dozvie pomocou premennej SAS_CCFPATH, ktorú nastavíme ručne tak, aby naň ukazovala.

XMM-Newton

...má na svojej palube niekoľko inštrumentov, OM (Optical Monitor) ani RGS1 a RGS2 (Reflective Grating Spectrometer) nás v tejto chvíli nebudú zaujímať. Sústrediť sa budeme na kameru s ultimátnym menom EPIC (European Photon Imaging Camera) a jej tri detektory, MOS1, MOS2 a pn.

Monkeying around, initialization

Dáta pre analýzu sú dostupné na XSA stránkach, kde nájdeme niekoľko ciest, ako ich stiahnuť. Vo výsledku sa nám v počítači objaví jeden alebo viac archívov typu xxxxxxxxxx.tar.gz nazvaných podľa identifikátora pozorovania (ObsID). Po jeho kompletnom rozbalení (samotný archív v sebe skrýva ešte jeden .TAR, bacha na to), najlepšie do samostatného adresára, aby sme si nepomiešali surové dáta s výsledkami - napr. adresár s názvom odf - definujeme premennú SAS_ODF, ktorá ukazuje práve na tento adresár

$ export SAS_ODF=/cesta/odf/

Teraz možeme spustiť

$ cifbuild

ktorý vytvorí súbor ccf.cif (Current Calibration File). Najlepšie je spustiť ho priamo v odf/ adresári. Na ccf.cif ukazuje ďalšia premenná

$ export SAS_CCF=/cesta/ccf.cif 

(napr. $ export SAS_CCF=$SAS_ODF/ccf.cif, ak to robíme podľa toho, čo píšem vyššie). Nakoniec spustíme

$ odfingest

ktorý prekope celé pozorovanie a zapíše, čo všetko obsahuje, do .SAS súboru. Pomocou tohto súboru sa ostatné procedúry orientujú v pozorovaní a ak ho nenájdu, budú toho názoru, že pozorovanie neobsahuje žiadne dáta.

Monkeying around, data products

Teraz sme pripravení z pozorovania vytiahnuť najsurovejšie eventfily, teda súbory so všetkým, čo jednotlivé detektory napozorovali. Na tomto mieste je dobré si - opäť z dôvodu zachovania poriadku - vytvoriť podadresáre pre každý detektor.

$ mkdir mos
$ mkdir pn

V adresári mos/ teda spustíme

$ emchain

(bez parametrov). V adresári sme týmto vytvorili veľa obskurne nazvaných súborov, pre nás najdôležitejšie sú *M1*MIEVLI* a *M2*MIEVLI*, ktoré si môžeme poyrieť napr v ds9.Pre pn sa o niečo podobné stará

$ epchain

no treba si dávať pozor - pri rôznych pozorovaniach zaznamenáva pn detektor určitý zlomok OOT (Out Of Time) eventov, ktoré treba od pozorovania odčítať. Tu je treba pozrieť sa do SAS a tiež epchain manuálov pre správne parametre a spôsoby odčítania. Jedným zo spôsobov odčítania je použitie utility farith z heasoftu.

Monkeying around, filtering

Vysoká obežná dráha XMM-Newtona spôsobuje, že detektory sú ovplyvňované slnečným vetrom. Detaily o konkrétnych časticiach sú v manuáloch, pre nás je teraz podstatné, že signál zo slnečného vetra nevieme rozumne oddeliť od pozorovania a musíme sa zbaviť časových intervalov, kedy bolo slnečné pozadie zvýšené. Čiernou skrinkou na celý proces sú procedúry

$ mos-filter
$ pn-filter

no tieto veci sa dajú robiť ručne.

Po prvýkrát sa stretneme s procedúrou evselect, ktorá slúži na prehľadávanie a výber eventfilov. Existuje nekonečne veľa parametrov, ktoré táto procedúra pozná, preto stojí za to zoznámiť sa s manuálom. V tomto prípade chceme urobiť svetelnú krivku vo vysokých energiách s nejakým rozumným zbinovaním času. Pre MOS detektory je to najlepšie nejak takto

$ evselect table=meno_eventfilu withrateset=yes rateset=meno_sv_krivky timecolumn=TIME \
timebinsize=100 maketimecolumn=yes \
expression='#XMMEA_EM && (PI in [10000:12000]) && (PATTERN<=12)'

expression udáva charakteristiky eventov, čo nás zaujímajú. #XMMEA_EM vyberá len good eventy, PI určuje interval energii v eV, PATTERN určuje, aké typy eventov sa majú brať do úvahy (fotóny môžu na detektore vytvoriť rôzne obrazce - nie je to limitované na jeden fotón/jeden pixel - pričom kalibrované sú všetky po 12ty). Pre pn použijeme analogický príkaz, binovanie bude ale nižšie (pokus-omyl), v expression bude XMMEA_EP, energia 10-14keV a pattern len po 4.

Svetelná krivka sa dá zobraziť napr. v fplote.

Filtrovanie samotné prebieha určením GTI (Good Time Intervals), teda časových intervalov, ktoré chceme používať. Procedúra tabgtigen vie vyrobiť GTI súbor, ktorý môžeme použit v evselecte. Príkaz vyzerá

$ tabgtigen table=meno_sv_krivky gtiset=meno_gti_súboru \
expression=COUNTS.gt.0.909262.and.COUNTS.lt.23

pričom spodnú a hornú hranicu v expression môžeme určite viacerými spôsobmi. Jednoduchší ale menej vedecký spôsob je stanoviť hodnotu priamo zo svetelnej krivky tak, aby približne konštantné pozadie zostalo zachované ale flary zmizli. Pomocou procedúry fhisto ale tiež vieme zostrojiť zo svetelnej krivky histogram

$ fhisto meno_sv_krivky meno_histogramu COUNTS 1

Pokiaľ sme použili správnu veľkosť časových binov pri zosrojovaní sv. krivky, mali by sme dostať Poissonovské rozloženie. Toto môžeme s prižmúrením oka preložiť Gaussovou krivkou (v fplote príkaz mo gaus) a brať do úvahy napr. úseky s pozadím plusmínus 3 sigma. Samotné filtrovanie pomocou evselect potom vyzerá

$ evselect table=meno_eventfilu withfilteredset=true destruct=yes keepfilteroutput=true \
expression="GTI(meno_gti,TIME)" filteredset=filtrovany_evetfile

Po tomto všetkom treba rovnako odfiltrovať úseky s vysokým pozadím v nízkych energiách 0.3-1keV.

Monkeying around, spectra

S odfiltrovanými eventfilami môžeme konečne začať robiť nejakú vedu. evselect nám môže vytvoriť obrázky (withimageset=true) a podobne, nás ale budú zaujímať spektrá.

Na začiatok je dobré uvedomiť si, spektrum čoho vlastne chceme robiť. Najčastejšie asi pôjde o nejaký bodový zdroj (AGN, supernova,...), no môže tak isto ísť o horúci plyn ICM v kopách galaxií prípadne niečo úplne iné (spektrá z rôznych častí jednej galaxie a pod.). eveselectom musíme teda správne vybrať eventy z eventfilu. Manuál popisuje pomerne značné množstvo vecí, ktoré sa dajú napísať do expression - môžeme vykrajovať kruh, anulus, obdĺžnik a podobne, môžeme vykrajovať všetko okrem daného kruhu, náš útvar môžeme určovať v rôznych druhoch súradníc. V tomto prípade sa teda všeobecne nedá napísať nič a závisí na konkrétnom prípade. Podstatnou poznámkou ale je, že pomocou ewavelet vieme v pozorovaní vyhľadať bodové zdroje.

Predpokladajme teda, že náš eventfile už obsahuje iba dáta, ktoré nás zaujímajú. Pre samotnú spektrálnu analýzu potrebujeme 4 súbory - samotné spektrum, spektrum pozadia, response maticu (RMF) a anciliary response file (ARF).

Spektrum vyrábame pomocou evselect s parametrom withspectrumset=true, teda napr.

$ evselect table=meno_eventfilu withspectrumset=true withspecranges=true \
energycolumn=PI specchannelmin=0 specchannelmax=11999 spectralbinsize=15 \
updateexposure=yes spectrumset=meno_spektra \
expression="(FLAG==0) && (PATTERN<=12) \   && (PI in [300:12000])"

pre MOS a analogicky pre pn (specchannnelmax=20479, PATTERN<=4, PI in [300:14000]).

Spektrum pozadia je špecifické pre daný problém. Pre bodové zdroje stačí vyrobiť spektrum z inej časti detektora a označiť ho ako pozadie, pre plošné zdroje to už ale také jednoduché nie je - dá sa vyrobiť naškálovaním closed-filter observations (niečo ako dark framy) prípadne z oblastí čipu ležiacixh mimo field of view.

Response matica hovorí, ako sa channely (charakteristika eventov, ktoré vyjdu z detektoru) prekladajú do energií. Vyrába sa procedúrou rmfgen, ktorá potrebuje detektorovú mapu. Je to jednoducho obrázok v detektorových súradniciach, ktorý vyrobíme pomocou evselect s withimageset=true xcolumn=DETX ycolumn=DETY, zvyšné parametre obdobne ako pri normálnej výrobe obrázku. Response maticu potom vytvoríme poocou

$ rmfgen spectrumset=meno_spektra rmfset=meno_rmf detmaptype=dataset \
detmaparray=meno_detektorovej_mapy extendedsource=yes \
badpixlocation=povodny_eventfile

Ak sa nejedná o plošný zdroj, treba upraviť príslušný parameter.

Anciliary response file udáva efektívnu plochu detektoru pre rôzne energie. Vyrába sa pomocou arfgen.

$ arfgen spectrumset=meno_spektra arfset=meno_arf \
withrmfset=yes rmfset=meno_rmf \
extendedsource=yes badpixlocation=meno_eventfile \
detmaptype=dataset detmaparray=meno_detektorovej_mapy

Pre neplošné zdroje treba znovu upraviť príslušný parameter.

Úplne nakoniec je vhodné upraviť header hlavného spektra a do keywords BACKFILE, RESPFILE a ANCRFILE zapísať príslušné súbory. Procedúrou grppha je tiež vhodné zoskupinovať spektrum tak, aby v kažom channeli bol aspoň jeden count - fitovacie programy ako XSPEC to majú hrozne rady :)

Celkom nakoniec je dobré spomenúť ďalšie čierne skrinky, tieto sú ale určené pre plošné zdroje. Procedúry mos-spectra, mos_back, pn-spectra a pn_back, podrobne popísané v cookbooku od Steva Snowdena, vytvoria spektrá, vymodelujú spektrá pozadia, vytvoria RMF a ARF a obrázky sami od seba.

Conclusion

Týchto pár poznámok si nerobí nárok na úplnosť ale niekomu môže pomôcť. V najbližšom čase by som rád urobil niečo podobné pre XSPEC, tým pádom by sme tu mali všetko, čo som hovoril na brainstormingu. Otázky a komentáre sú samozrejme vítané.