Nous présentons ici la recherche conduite sur le projet orbit@home, qui fait le point sur la production et la stratégie de recherche optimisée pour la surveillance astronomique dédiée aux astéroïdes géocroiseurs. Ce travail est conduit par Pasquale Tricarico au « Planetary Science Institute » (PSI) en collaboration avec Ed Beshore, Steve Larson, Andrea, Boattini au « Catalina Sky Survey » (CSS), et Gareth Williams au « Minor planet Center » (MPC).
Le point de départ de cette recherche est le grand éventail d'observations astronomiques d'astéroïdes accumulée lors de la dernière décade. Durant cette période, l'activité sur ce champs d'étude a cru exponentiellement, grâce à l'introduction du matériel électronique (CDD) en remplacement des pellicules photographiques, dans l'acquisition détaillée du ciel nocturne. En conséquence, il n'est pas rare aujourd'hui pour un télescope dédié, d'observer des milliers d'astéroïdes en une seule nuit même si la plupart d'entre eux sont déjà connus, et découvrir quelques douzaines de nouveaux, parmi lesquels seulement une poignée sont des astéroïdes géocroiseurs.
Quand un télescope prends une image du ciel, seulement une petite fraction des astéroïdes dans ce champs sont visibles et donc détectés. Dans la figure ci-dessous, nous montrons un exemple où les points rouges représentent les astéroïdes qui sont observés, alors que les points verts représentent tous les astéroïdes connus à l'intérieur de la région du ciel photographiée.
Le facteur principal est de déterminer si oui ou non un astéroïdes est observé à sa luminosité propre. Les astéroïdes grands et proches sont plus brillants et faciles à observer que les petits et les éloignés. Mais il y a aussi d'autres facteurs, tels que la vitesse apparente de l'astéroïde dans le ciel, son altitude au dessus de l'horizon, et la densité des étoiles à l'arrière plan, lesquels peuvent avoir des effets importants. Dans la figure ci-dessous, nous montrons un exemple de l'importance relative de chaque facteur.
Déterminer ces courbes d'efficacité est nécessaire pour caractériser quels astéroïdes peuvent être observés, et lesquels ne peuvent l'être, pour une nuit donnée. C'est à ce point que la puissance d'orbit@home entre en jeu. Une fois que nous avons modélisé la performance d'un télescope, nous voulons connaître, pour tous les astéroïdes géocroiseurs, la probabilité d'être observés durant cette nuit là. Les orbites qui sont traitées durant ce traitement couvrent toute la gamme des astéroïdes géocroiseurs, sur une grille à trame fine qui permet de traquer précisément les astéroïdes sur une période de 10 ans d'analyses. Le résultat final pour une seule nuit est affiché dans la figure ci-dessous, où les régions en rouge sont pour les astéroïdes avec une probabilité moyenne allant jusqu'à 1/1000 d'être observés, et les régions en vert pour une probabilité de 1/10,000.
Ces probabilités sont relativement faibles pour une seule nuit, mais l'accumulation des probabilités sur une longue période, peut grossir assez rapidement et atteindre l'unité asymptotiquement. Ce qui se passe typiquement c'est qu'à l'intérieur d'une petite région orbitale, les astéroïdes géocroiseurs réels sont découverts, quand la probabilité cumulée croît pareillement. Le ratio entre astéroïdes découverts et probabilité accumulée produit une bonne estimation du nombre total d'astéroïdes géocroiseurs. Deux exemples sont donnés dans la figure ci-dessous.
Sur la gauche, la courbe N_known montre que seulement 80 des 100 astéroïdes au total sont découverts sur la décade 2000-2010, pendant que la courbe exhaustive sur le graphique en dessous trace la probabilité cumulative d'observer chacun des 100 astéroïdes du départ. La population estimée devient de plus en plus précise avec le temps, et les zones en gris indiquent l'incertitude sur la population estimée.
Une conséquence importante de ce travail, qui nous permet de développer une stratégie de recherche, est la possibilité d'estimer la différence entre la population totale d'astéroïdes géocroiseurs et le nombre de ceux connus. En d'autres mots, nous pouvons avoir une estimation du nombre d'astéroïdes géocroiseurs encore inconnus, jamais observés auparavant, avec une carte très détaillée de leur distribution orbitale. Ceci signifie que pour les prochaine nuits d'observation, nous pouvons préparer une carte du ciel de ces astéroïdes manquants, et l'utiliser pour planifier la recherche. Un exemple est donné ci-dessous, où les astéroïdes d'une région orbitale particulière sont affichés. Les zones en gris représentent la région orbitale, pendant que les points noirs représentent la fraction qui peut être effectivement observée cette nuit là.
La carte du ciel de la distribution des astéroïdes géocroiseurs représente l'outil principal de la recherche développée par orbit@home. En utilisant orbit@home sur leurs ordinateurs, les volontaires contribuent directement à la réalisation de cet important outil et à la recherche d'astéroïdes géocroiseurs.
Auteur: f11ksx le 14/10/2010
