宇宙ファン活動の始め方

公開光度曲線データ分析：TESSデータを用いた市民科学プロジェクト参加方法

Tags: 市民科学, TESS, 光度曲線分析, データ分析, 天文学

はじめに：系外惑星探査衛星TESSと市民科学

NASAの系外惑星探査衛星TESS（Transiting Exoplanet Survey Satellite）は、宇宙の大部分の明るい恒星を観測し、系外惑星が恒星の手前を通過する際のわずかな減光（トランジット）を捉えることを主目的としています。TESSが取得した高品質な測光データ、特に光度曲線は、系外惑星の発見だけでなく、食連星、変光星、さらには超新星など、様々な天体現象の分析に極めて有用です。

これらのTESSデータは原則として全て公開されており、世界中の誰もがアクセスできます。これにより、プロの研究者だけでなく、一般市民が科学研究に参加する「市民科学」の機会が大きく開かれています。特に、データ処理やプログラミングのスキルを持つ方にとって、TESSデータの分析は自身の経験を宇宙科学の進歩に直接貢献できる魅力的な活動となり得ます。

本記事では、TESSの公開光度曲線データを活用し、市民科学プロジェクトに参加するための具体的な手順と、データ分析の基礎について解説します。

市民科学プロジェクトへの参加準備

TESSデータを活用した市民科学プロジェクトにはいくつかの種類がありますが、ここではデータ分析スキルを活かせるものに焦点を当てます。多くの場合、プロジェクトはオンラインプラットフォーム上で進行します。

1. プロジェクトプラットフォームの選定

最も有名な市民科学プラットフォームの一つに「Zooniverse」があります。Zooniverse上には、TESSデータを用いた様々なプロジェクトが掲載されています。例えば、光度曲線グラフを見て特定のパターン（トランジット、食、フレアなど）を探したり、候補天体の特徴を分類したりするプロジェクトが存在します。

まずはZooniverseのようなプラットフォームにアクセスし、興味のある宇宙・天文分野のプロジェクト、特に「TESS」や「Exoplanets」、「Stars」といったキーワードで検索してみることをお勧めします。

2. アカウント作成とプロジェクトへの参加

興味を持ったプロジェクトが見つかったら、そのプラットフォーム（例: Zooniverse）でアカウントを作成します。アカウント作成は通常無料であり、メールアドレスとパスワードを設定するだけで完了します。

アカウント作成後、参加したいプロジェクトのページに進み、「参加する」または類似のボタンをクリックします。多くのプロジェクトでは、活動を始める前に簡単なチュートリアルが用意されています。これは、プロジェクトの目的、データの見方、タスクの進め方、報告方法などを学ぶ上で非常に重要ですので、必ず確認してください。

3. 必要なツールの準備

プロジェクトによっては、ウェブブラウザ上でデータを確認・分類するだけで完結するものもあります。しかし、より詳細な分析を行う場合や、特定のツールが推奨されている場合は、以下の準備が必要となることがあります。

TESSデータの入手と基本的な扱い方

TESSの観測データは、主にMikulski Archive for Space Telescopes (MAST) というウェブサイトから入手できます。

1. MASTからのデータ検索・ダウンロード

MASTのウェブサイト（mast.stsci.edu）にアクセスし、検索インターフェースを利用して興味のある天体や観測期間を指定してデータを検索します。TESSデータは主に「Target Pixel File (TPF)」と「Light Curve (LC) File」の形式で提供されます。市民科学プロジェクトで利用されることが多いのは、個々の天体の明るさの変化を記録したLCファイルです。

検索結果から対象のファイルを選択し、ダウンロードします。データファイルは通常、FITS（Flexible Image Transport System）形式という天文学で標準的に用いられる形式になっています。

2. 光度曲線データの読み込みと確認

ダウンロードしたFITS形式のLCファイルをPythonで読み込むには、astropy.io.fitsモジュールやlightkurveライブラリが便利です。lightkurveを使うと、より簡単に光度曲線データを扱えます。

import lightkurve as lk

# ダウンロードしたLCファイルのパスを指定
file_path = 'path/to/your/tess/lightcurve/file.fits'

# ファイルを読み込む
lc = lk.read(file_path)

# 光度曲線を表示する（matplotlibが必要）
lc.plot()

（注: このコードはPythonのインタラクティブ環境やスクリプトファイル内で実行します。path/to/your/tess/lightcurve/file.fitsは実際のファイルパスに置き換えてください。）

このコードを実行すると、横軸に時間（観測時刻）、縦軸に天体の明るさ（フラックス）をとった光度曲線グラフが表示されます。

3. 基本的なデータ処理

生データには、衛星の動きや機器の状態変化によるノイズが含まれていることがあります。より正確な分析のためには、これらのノイズを除去したり、データの傾向（トレンド）を取り除いたりする処理（前処理）が必要となる場合があります。

lightkurveライブラリには、このような前処理を行うための便利な機能が備わっています。例えば、flatten()メソッドを使うと、光度曲線の大きなトレンド成分を取り除くことができます。

# トレンドを除去する
flat_lc = lc.flatten()

# トレンド除去後の光度曲線を表示
flat_lc.plot()

前処理の具体的な方法は、プロジェクトの目的やデータの性質によって異なります。プロジェクトのチュートリアルや説明資料をよく参照してください。

分析と報告：プロジェクトへの貢献

前処理された光度曲線データを分析し、プロジェクトの目的に沿ったパターンや特徴を探します。

1. パターンの特定と分類

Zooniverseなどのプラットフォームで行われる市民科学プロジェクトでは、通常、ウェブインターフェース上に光度曲線グラフが表示され、参加者はそこから特定のパターン（例: V字型の減光はトランジットの可能性、周期的な変動は変光星や食連星の可能性など）を見つけて、そのタイプを分類したり、特徴をマークしたりします。

プロジェクトごとに独自の分類ルールやマーク方法が定められていますので、それに従って作業を行います。多くの参加者の分類結果が集計され、最終的な判断や候補天体の絞り込みに利用されます。

2. 詳細分析と報告

Pythonなどでデータ分析スキルを活かしたい場合は、自分でMASTからデータをダウンロードし、ローカル環境で詳細な分析を行うことも可能です。例えば、 * 特定の周期を持つ変動を探す（周期解析） * トランジットや食の深さ、継続時間、形状などを精密に測定する * 複数の観測セクターにわたるデータを結合して解析する

といったことが行えます。分析の結果、興味深い特徴や候補天体を発見した場合は、プロジェクトが指定する方法（フォーラムへの投稿、専用ツールでの報告など）でその情報を共有します。プロの研究者がこれらの情報を参考に、さらに詳細な観測や分析を行うことがあります。

分析に際しては、単にツールを使うだけでなく、得られた結果が物理的にどのような現象を示唆するのか、天文学的な背景知識と照らし合わせながら考察することが、より深い理解と貢献につながります。

活動の効率化と次のステップ

効率的な活動のためのヒント

まとめと次のステップ

TESS公開光度曲線データを用いた市民科学プロジェクトへの参加は、自身のデータ分析スキルを活かして最新の宇宙科学研究に貢献できる素晴らしい機会です。本記事で解説した手順を参考に、まずは興味のあるプロジェクトに参加し、実際にデータに触れてみてください。

活動を通じて天文学的な知識が深まれば、より高度な分析手法に挑戦したり、自分で特定の目的を持ってデータを探索したりすることも可能になります。また、他の市民科学プロジェクトに参加してみることで、活動の幅を広げることもできます。あなたの参加が、新たな発見の一歩となるかもしれません。