kinematics of M dwarfs - Carmenes

Máster Universitario en Astrofı́sica
Universidad Complutense de Madrid
Trabajo de Fin de Máster
CARMENES target characterisation:
kinematics of M dwarfs
Alumno:
Iván Gallardo Cava
I
Directores:
José Antonio Caballero II (CAB), David Montes
Tutor:
David Montes
Julio 2015
I [email protected]
II [email protected]
III [email protected]
III
III
(UCM)
Resumen:
Contexto: CARMENES es un espectrógrafo de alta resolución con el que el consorcio hispano-alemán del mismo
nombre buscará exotierras alrededor de unas 300 estrellas de tipo espectral M por el método de velocidad radial.
Objetivos: Ayudar al consorcio internacional a completar la base de datos CARMENCITA mediante el cálculo de
movimientos propios de estrellas de distintas fuentes de estudio y de sus errores asociados. El cálculo de movimientos
propios nos conducirá a calcular las componentes U, V y W de la velocidad de aquellas estrellas pertenecientes a la
base de datos CARMENCITA que tengan paralaje y/o distancia, velocidad radial, movimiento propio en ascensión
recta y movimiento propio en declinación con el objetivo de detectar grupos de movimiento o situar las estrellas de
estudio en el disco grueso o fino de la galaxia.
Métodos: Para calcular movimientos propios lo que haremos será servirnos de dos herramientas del Observatorio
Virtual: Aladin y TopCat. Usaremos principalmente la primera para, sirviéndonos de un script para automatizar el
proceso, extraer la información que necesitamos sobre las estrellas. Después usaremos Python para el cálculo de los
movimientos propios. A estas estrellas, junto con otras que reúnan unas condiciones especı́ficas, se les calculará las
componentes U, V y W de la velocidad.
Resultados: Nuevos resultados sobre la cinemática de las estrellas de CARMENCITA. Se han calculado los movimientos propios y sus errores de 472 estrellas y además se han calculado las componentes U, V y W de la velocidad
de 1457 estrellas.
Conclusiones: El estudio llevado a cabo ha permitido elaborar una lista de datos cinemáticos muy precisa sobre
las estrellas que conforman CARMENCITA.
Palabras clave: Bases de datos astronómicas — Estrellas: Tipo espectral M — Estrellas: movimiento propio —
Estrellas: velocidades galácticas
Abstract:
Context: CARMENES is a next-generation instrument being built by a consortium of German and Spanish institutions to carry out a survey of 300 M-type stars with the goal of detecting exoearths by radial-velocity measurements.
Aims: To help the international consortium to complete the data base CARMENCITA calculating the proper
motion of the stars of different sources and their associated errors. The calculation of proper motions lead us to
calculate the U, V and W components of the velocity of those stars that belong to the base CARMENCITA and they
have to have parallax data and/or distance, radial velocity, proper motion in right ascension and declination, with the
aim of detecting movement groups or determinate if the postion of the stars are in the thick or in thin disc galaxy.
Methods: We will use two software of Virtual Observatory: Aladin and TopCat. We will use mainlythe first one and
we will use a script to automatize the process. With Aladin and using this script we could get the information that
we need of the stars. Then we will use Python to calculate the proper motion. These stars, and others which satisfy
some conditions, will be used to calculate the components of the velocity U, V and W.
Results: New results on the kinematics of the stars that belong to CARMENCITA. We calculated the proper
motions and their errors of 472 stars and also we have calculated the U, V and W componentes of the velocity of 1457
stars.
Conclusions: This work allow us to develop a complete list of very precise kinematic data about the stars that
belong to CARMENCITA.
Keywords: Astronomical data bases — Stars: M-dwarf — Stars: proper motion — Stars: galactic velocity
1
Índice
1. Introducción
1.1. CARMENES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2. Estrellas del tipo espectral M . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3. Búsquedas astrométricas pasadas y cálculos de movimientos
1.4. Movimientos propios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.5. Catálogos utilizados en este trabajo . . . . . . . . . . . . .
1.6. Componentes de la velocidad galáctica . . . . . . . . . . . .
1.7. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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2. Análisis
2.1. Cálculo de movimientos propios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1.1. Extracción de datos con Aladin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1.2. Python como herramienta para el cálculo de movimientos propios .
2.2. Submuestras de estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1. Submuestra A: LSPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.2. Submuestra B: Estrellas posiblemente jóvenes . . . . . . . . . . . .
2.2.3. Submuestra C: Estrellas con error de movimiento propio elevado .
2.2.4. Submuestra D: Estrellas con error no determinado . . . . . . . . .
2.2.5. Submuestra E: Otras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3. Cálculo de las componentes U, V, W . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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3. Resultados
3.1. Movimientos propios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1. Estudio de la submuestra A: Lépine & Shara (2005) . . . . . . . . . . . .
3.2. Componentes U, V, W . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1. Estudio de las componentes galácticas de la velocidad de la submuestra C
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propios
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4. Conclusiones
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5. Agradecimientos
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Apéndice: Tablas
Movimientos Propios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Componentes galácticas de la velocidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
31
48
Apéndice: Gráficas
81
Apéndice: Códigos desarrollados y usados
83
Poster
101
2
1.
1.1.
Introducción
CARMENES
CARMENES (Calar Alto high-Resolution search for M dwarfs with Exoearths with Near-infrared and optical
Échelle Spectrographs) es un instrumento construido para el telescopio Zeiss de 3.5 m del observatorio de Calar Alto
ubicado en la Sierra de Los Filabres a una altura de 2168 metros sobre el nivel del mar, en la provincia de Almerı́a. El
Centro Astronómico Hispano-Alemán (CAHA), o Deutsch-Spanisches Astronomisches Zentrum (DSAZ) en alemán,
está operado conjuntamente por el Instituto de Astrofı́sica de Andalucı́a (IAA-CSIC de) Granada y por el Max Planck
Institüt für Astronomie (MPIA-MPG) de Heidelberg.
El consorcio que conforma CARMENES, que ha diseñado y construido el instrumento de mismo nombre, está formado
por el MPIA, IAA, Landessternwarte Königstuhl, ICE, Institut für Astrophysik Göttingen (Gotinga), UCM, Thüringer
Landessternwarte Tautenburg (Jena), IAC, Hamburger Sternwarte, CAB, CAHA y en el proyecto colaboran más de
cien personas entre investigadores e ingenieros.
CARMENES es un espectrógrafo de dos canales, uno visible y otro infrarrojo cercano, que cubren los intervalos
de longitud de onda entre 550 y 950 nm, y 950 y 1700 nm, respectivamente (con un dicroico). Su resolución espectral
λ
R, que mide el cociente entre la longitud de onda y y la pureza espectral (R = δλ
), es de 82000, lo que justifica la
“alta resolución”de su nombre. Para la calibración en longitud de onda se usará una lámpara de U-Ne para el nIR y
de Th-Ne para el visible, además de un interferómetro doble Fabry-Férot que cubrirá los dos canales.
El instrumento ha sido optimizado para la búsqueda de exoplanetas que orbitan estrellas del tipo espectral M mediante
el método de la velocidad radial. Este método consiste en la variación periódica de la velocidad radial de la estrella
observada debida al desplazamiento del centro de masas del sistema que forman la estrella y el/los planeta/s que
la orbitan. Con una precisión de 1 m s−1 , CARMENES podrá detectar exotierras en la zona de habitabilidad de las
300 estrellas tipo M que finalmente se selecciones. De esta forma vemos que CARMENES es un instrumento, es un
consorcio de instituciones españolas y alemanas y además es un proyecto cientı́fico.
Hasta que se seleccione la muestra final de 300 estrellas, CARMENCITA (CARMENES Cool dwarf Information
and daTa Archive) recoge los datos de las más de 2000 estrellas tipo M que hasta el dı́a de hoy figuran en la base de
datos. Todas ellas cumplen que tienen una declinación superior a δ >–23 deg, son las enanas M más brillantes con los
tipos espectrales más tardı́os y son estrellas individuales sin compañera a una distancia mı́nima angular de ρ < 5 arcsec.
Las 300 estrellas del tipo espectral M que sean finalmente seleccionadas serán observadas en 600 noches, esas noches son concedidas al consorcio CARMENES como moneda de cambio, y es que con la concesión de noches de
observación es como el observatorio paga a la comunidad cientı́fica a cambio del desarrollo e instalación del instrumento. Al menos durante el primer año de operaciones, CARMENES compartirá focos con el resto de instrumentos
del 3.5 m. En todo momento se ofrecerá en observaciones de tiempo abierto a cualquier astrónomo español o alemán
para hacer su ciencia, aunque ésta no sea para lo que el instrumento ha sido optimizado, el estudio de variaciones de
velocidad radial en enanas de tipo espectral M.
1.2.
Estrellas del tipo espectral M
Como se ha mencionado, CARMENES está estudiando estrellas del tipo espectral M, por lo que se deben mostrar
las caracterı́sticas que definen a estas estrellas.
Tabla 1: Caracterı́sticas de las estrellas del tipo espectral M
Stellar
Class
M0V
M1V
M2V
M
[M ]
0.60
0.49
0.44
R
[R ]
0.62
0.49
0.44
3
L
[L ]
0.072
0.035
0.023
Tef f
[K]
3800
3600
3400
M3V
M4V
M5V
M6V
M7V
M8V
M9V
0.36
0.20
0.14
0.10
0.09
0.08
0.075
0.39
0.26
0.20
0.15
0.12
0.11
0.008
0.015
0.0055
0.0022
0.0009
0.0005
0.0003
0.00015
3250
3100
2800
2600
2500
2400
2300
Como podemos ver en la Tabla 1, obtenida de la referencia WEB Wikipedia, son estrellas menos masivas que
el Sol, lo que implica que tengan menor temperatura efectiva y menor radio, lo que a su vez conlleva a una menor
luminosidad en comparación con nuestra estrella.
Una caracterı́stica importante que tienen las estrellas del tipo M es que debido a su pequeña masa su ciclo de vida es
mayor que el de los tipos más tempranos, alcanzando edades de ∼1011 años.
Aparte de lo singulares que puedan ser las estrellas tipo M, si algo las caracteriza es su abundancia, ya que componen
2/3 de las estrellas de la galaxia.
Por otra parte, una estrella tipo Sol tiene una envoltura convectiva y una parte interna radiativa que ocupa la mayor
parte de la estrella, a medida que la masa de la estrella es menor le envoltura convectiva se hace mayor y este hecho
es de destacar ya que a partir del tipo espectral M3V las estrellas son puramente convectivas.
Además, las estrellas del tipo espectral M, se caracterizan por tener movimientos propios elevados.
Para que una estrella tenga un movimiento propio notable, ésta ha de estar próxima al Sol además de moverse
rápidamente. En contrapartida las estrellas de los tipos espectrales O y B tienen movimientos propios débiles, mientras
que algunas de los tipos F, G, K y las estrellas del tipo espectral M presentan los mayores valores (de Feinstein 1999).
1.3.
Búsquedas astrométricas pasadas y cálculos de movimientos propios
Los surveys más grandes sobre movimiento propio realizadas se realizaron sobre placas fotográficas con el telescopio
refractor de 33 cm Abbot L. Lowell.
Otra gran fuente de movimientos propios fue aportada por Luyten usando también placas fotográficas en Palomar con
el telescopio reflectos Schmidt de 122 cm.
De esta forma se cubrieron los movimientos propios de las estrellas más cercanas a nosotros, este bias observacional
se debe a que las placas fotográficas tenı́an una magnitud lı́mite de ∼17mag .
El cómo se calculan los movimientos propios utilizando placas fotográficas se hace con el software SUPERBLINK,
que contiene un algoritmo de búsqueda que identifica los movimientos de estrellas en placas fotográficas figitalizadas.
Aunque la tarea parece ser relativamente simple, en realidad es bastante compleja debido al problema que supone el
desplazamiento aparente de las estrellas con eleveado movimiento propio para su identificación. Por otra parte, las
imágenes POSS-I y II-POSS son exploraciones de placas fotográficas que contienen numerosos defectos. Además, las
imágenes están llenas caracterı́sticas variables debidas a estrellas variables, presencia de asteroides, o reflexiones instrumentales de estrellas brillantes. Las placas de POSS-I y II-POSS se han obtenido en diferentes anchos de banda (la
placa de POSS-I utiliza una emulsión xx103aE con un filtro de plexiglás, mientras que el POSS-II utiliza una emulsión
IIIaF con un filtro RG610), lo que significa que se espera que algunos de los objetos tengan pequeñas diferencias de
magnitudes. Además, las placas POSS-II también alcanzan magnitudes más elevadas, lo que implica una observación
más profunda, motivo por el cuál algunas de las estrellas no son estudiadas por POSS-I (de Lépine & Shara et al.
2002).
1.4.
Movimientos propios
Empecemos definiendo el movimiento propio. Halley se percató en 1718 que las posiciones de ciertas estrellas habı́a
cambiado significativamente. De hecho comparó la posición de la estrella Arturo con la que en su dı́a midió Hipparcos
y concluyó que ésta se habı́a movido un grado a lo largo de dos mil años.
Prestemos atención a la siguiente figura:
4
Figura 1: Esquema de movimiento propio de una estrella (de Smart & Green 1979)
S representa al Sol y supongamos que una estrella con una cierta velocidad espacial relativa al Sol se desplaza en
un año desde la posición A a la posición B, pasando a estar a una distancia d del Sol, entonces µ es en ángulo del
triángulo ASB y representa el ángulo con el que la estrella ha sido vista cambiarse de posición a lo largo de ese año.
Esta magnitud se mide siempre en arcsec a−1 (arcsec per annum) o sus fracciones (por ejemplo, mas/a).
Por otra parte este parámetro puede ser relacionado con la paralaje, en arcsec, y con la velocidad tangencial, expresada
en km s−1 , mediante la siguiente ecuación:
µ
VT = 4.74
π
Una vez entendido lo que es el movimiento propio debemos entender cómo se mide. De acuerdo con la Figura 1 las
componentes de la velocidad espacial quedan proyectadas en las direcciones AD y CB. Además la velocidad radial
por si misma no afecta a la dirección en la que la estrella es vista.
Ahora A, D y S son coplanarios. Por lo tanto en la esfera celeste con el Sol como centro, la estrella parecerá moverse
a lo largo de la circulo máximo.
Fijémonos ahora en la Figura 2:
Figura 2: Movimiento propio (de Smart & Green 1979)
En esta figura ahora S representa la posición inicial de la estrella objeto de estudio con coordenadas (α,δ) y T es
la posición de la misma estrella un año más tarde con coordenadas (α1 ,δ1 ), por lo que el cı́rculo principal que pasa
por ST y representa el movimiento propio µ y podemos dividirlo en ascensión recta y declinación de acuerdo a:
µα = α1 − α
µδ = δ1 − δ
De acuerdo a estas definiciones µα y µδ son el movimiento propio en ascensión recta y declinación respectivamente
y µ es el movimiento propio total.
5
Si dibujamos un arco de circunferencia paralela al ecuador como aparece en la Figura 2 que pase por T tenemos
el arco U T . Entonces U T = U P̂ T sin P T y además U T = ST sin φ donde φ es el ángulo de posición P ST y es medido
desde el meridiano uniendo la estrella con el polo noerte P desde 0o a 360o en la dirección que indica la flecha. Por
otra parte tenemos que U P̂ T = µα , P T = 90o − δ1 y ST = µ.
Ası́ pues llegamos a la expresión para µα : µα cos δ1 = µ sin φ, pero como µ es pequeño debido podemos escribir δ en
lugar de δ1 para, de esta forma, llegar a:
µα = µ sin φ sec δ
Por otra parte, como SU = δ1 − δ = µδ podemos escribir la expresión:
µδ = µ cos φ
Una forma de entender lo que decimos es ver de forma ilustrativa el movimiento de la estrella de Barnard a lo largo
de 5 años, tal como se puede ver en las Figuras 3, 4, 5.
Figura 3: 12-05-1988.
Figura 4: 17-06-1991.
Figura 5: 26-07-1993.
La estrella de Barnard, que es del tipo espectral M, es la estrella conocida con mayor movimiento propio: µ=10358.8
± 2.1 mas a−1 (datos de Hipparcos 2). Este valor nos dice que la estrella de Barnard se mueve ∼ 10.4 arcsec cada año,
lo que en parsecs son ∼ 9.2· 10−5 pc.
El movimiento propio podemos medirlo como el módulo de su vector, obtenido de la raı́z cuadrada de la suma
cuadrática de sus componentes, de forma que obtenemos:
µ2 = µ2α cos2 δ + µ2δ
1.5.
Catálogos utilizados en este trabajo
Existen muchos catálogos muy completos como es el catálogo de Hipparcos o el de Tycho pero nuestros objetos de
estudio son muy débiles por lo que muchos de los datos de interés de las estrellas debemos de obtenerlos de catálogos
que hayan estudiado objetos más débiles. En esta sección hablaremos de los distintos catálogos que se usarán para
extraer la información necesaria para el cálculo de los movimientos propios:
• USNO-A2.0 (United States Naval Observatory, Monet et al. 1998): Es un catálogo que recoge más de 526
millones de estrellas basados en una re-reducción de escáneres de precisión de medición de la máquina (Precision
Measuring Machine) que fueron la base del catálogo USNO-A1.0. Para campos centrados en una declinación
de -30o o superior las placas fotográficas que se han utilizado proceden de Palomar Observatory Sky Survey
(POSS-I) O y E, sin embargo para placas centradas en -35o y menos se han tomado las placas del UK Science
Research Council (SRC-J) y el European Southern Observatory (ESO-R). La mayor diferencia que hay entre
USNO A2.0 y USNO A1.0 es que el A1.0 usaba el Guide Star Catalog (GSC). La principal diferencia entre el
A2.0 y el A1.0 es que el segundo utiliza el Guide Star Catalog como marco de referencia, mientras que el A2.0
utiliza el International Celestial Reference Frame (ICRF), con el catálogo ACT (Urban et al. 1997) para su
catálogo de referencia astrométrica.
6
• GSC2.3 (Guide Star Catalog II, Lasker et al. 1998) . Es un catálogo de todo el cielo en el óptico basado en
escáneres de resolución de 1arcsec de 9541 placas fotográficas obtenidas en Palomar y UK Schmidt que han sido
digitalizadas en el Space Telescope Science Institute (STScI). Está compuesto de resultados obtenidos por los
surveys Pal-QV (1983-1985), SERC J (1975-1987), SERC EJ (1979-1988), POSS-I O (1950-1958), POSS-II J
(1989-2000), POSS-II F (1987-1999), POSS-II N (1989-2002), AAO-SES (1990-2000), SERC ER (1990-1998),
SERC I (1990-2002), MW Atlas (1978-1985), SERC-QV (1987-1988), AAO-SR (1996-1999).
• 2MASS (Two Micron All-Sky Survey - Skrutskie et al. 2006): Se trata de un proyecto que duró de 1997 a 2001.
El survey se realizó tanto desde el hemisferio norte en el monte Hoopkins en Arizona como desde el hemisferio
sur en Cerro Tololo en Chile. Las observaciones llevadas a cabo por 2MASS se realizaron en 1.25 µ m (banda J),
1.65 µ m (banda H) y 2.17 µ m (banda Ks ).
• CMC14-15 (Carlsberg Meridian Catalogue, Evans 2001): Fue puesto en funcionamiento el 31 de diciembre de
2005 y se trata de un catálogo astrométrico y fotométrico que ha medido 95.9 millones de estrellas en el rango
entre las magnitudes 9 y 17 de la banda r0 de SDSS situadas en una declinación comprendida entre -30o y 50o .
El telescopio utilizado fue construı́do en 1952 y fue trasladado a La Palma en 1984.
• SDSS-DR9 (Sloan Digital Sky Survey - Data Release 9, Ahn et al. 2012). Cubre 14500 grados cuadrados en el
que se estudiaron más de 932 millones de objetos.
El telescopio de exploración utilizado en el proyecto Sloan Digital Sky Survey tiene 2.5 m y está ublicado en el
observatorio Apache Point de Nuevo México.
• ALLWISE (Wide-field Infrared Survey Explorer, Cutri et al. 2013). Es una combinación de las misiones WISE
y NEOWISE estudindo 747 millones de objetos.
ALLWISE ha producido un nuevo catálogo fuente con una mayor sensibilidad y precisión en comparación con
la publicación de datos anteriores que aportó WISE, haciendo para ello dos coverturas del cielo.
• PPMXL (Roeser et al. 2010):PPMXL es un catálogo de posiciones, movimientos propios y fotometrı́a en el
óptico e infrarrojo cercano de alrededor de 900 millones de objetos.
Este catálogo no será usado para el calculo de movimientos propios, si no para poder comparar nuestros resultados
con los que este catálogo ofrece.
1.6.
Componentes de la velocidad galáctica
Cuando estudiamos el movimiento de una estrella es importante atender a su movimiento propio como hemos
visto hasta ahora, pero hay otros parámetros que debemos de tener en cuenta para un completo análisis cinemático
de las estrellas: las componentes de velocidad galáctica. El movimiento que apreciamos de una estrella (Vobs ) es la
composición de dos componentes, el movimiento individual que tiene la estrella por sı́ misma (V∗ ) y, por otra parte,
el movimiento del sistema de referencia al que ésta está vinculado y éste no es otro si no al movimiento del Sol (V ).
~obs = V
~∗ + V .
Teniendo esto en cuenta podemos formular la siguiente expresión vectorial: V
Las componentes observadas del movimiento espacial de una estrella son: (d·µα cos δ, d·µδ , Vr ). Pero estas componentes han de ser transformadas en componentes galácticas (U, V, W)=(-Π, Θ, Z)
Figura 6: Componentes de la velocidad (de Manuel Cornide)
7
Tal como vemos en la Figura 6 el sistema de referencia que se crea es el formado por las componentes galácticas
de la velocidad centrado en el Sol, formadas por la componente U dirigida al centro galáctico, V en la dirección de
rotación de la Galaxia y por último W en la dirección del polo norte galáctico.
Para poder obtener las componentes galácticas de la velocidad primero hay que transformar las componentes del
movimiento propio en ascensión recta y declinación en longitud y latitud galácticas: (µα cos δ, µδ )→ (µ1 cos b, µb ).
"
# "
#"
#
µ1 cos b
cos ϕ sin ϕ µα cos δ
=
µb
− sin ϕ cos ϕ
µδ
La siguiente matriz es la que se utiliza para el cambio de coordenadas:


−0.06699 −0.87276 −0.48354


T = +0.49273 −0.45035 +0.74458
−0.86760 −0.18837 +0.46020
Por otra parte definimos la matriz de coordenadas:

+ cos α cos δ

A =  + sin α cos δ
+ sin δ
− sin α
+ cos α
0

− cos α sin δ

− sin α sin δ 
+ cos δ
Sirviéndonos de estas matrices llegamos al sistema matricial que nos permitirá obtener las componentes galácticas
de la velocidad:



Vr
U

 

 V  = B 4.74057 µπα 
W
4.74057 µπδ

El cálculo de las componentes galácticas de la velocidad de las estrellas permite realizar los diagramas de Böttlinger
como los que vemos en la Figura 7. Gracias a estos diagramas podemos identificar los grupos de movimiento que las
estrellas forman.
Figura 7: Ejemplo de los diagramas de Böttlinger V vs. U (izquierda) y V vs. W (derecha) para una muestra de
estrellas en grupos de movimientos jóvenes . La lı́nea punteada en el panel izquiero define el área de Eggen de estrellas
posiblemente jóvenes (de Montes et al. 2001).
8
1.7.
Objetivos
El objetivo inmediado que persigue la realización de este Trabajo de Fin de Máster es apoyar uno de los grupos
que trabajan en CARMENCITA. Este apoyo se traduce con el estudio astrométrico de las estrellas de CARMENCITA
mediante el cálculo de los movimientos propios en ascensión recta y en declinación además de las componentes galácticas
de la velocidad U, V y W.
Para realizar esta labor me serviré de la herramienta del Observatorio Virtual Aladin además de utilizar scripts basados
en los desarrollados por Miriam Cortés-Contreras, además de utilizar otros muchos que yo he desarrollado con el fin de
calcular los movimientos propios tratando de utilizar el mayor número de catálogos posibles en cada caso para reforzar
los resultados obtenidos. El cálculo de movimientos propios conduce al estudio de U, V y W que proporcionará una
amplia visión sobre la cinemática de las estrellas y los posibles grupos de movimiento que éstas forman, sirviéndonos
para ellos de los diagramas de Böttlinger.
9
2.
Análisis
En esta secciones se explicarán los métodos desarrollados y llevados a cabo para el cumplimiento de nuestros
propósitos, empezando con una detallada explicación sobre el cálculo de movimientos propios de las distintas submuestras de estudio y finalizando con el cálculo de las componentes galácticas de la velocidad.
2.1.
Cálculo de movimientos propios
El cálculo de movimientos propios se va a realizar ejecutando una serie de scripts facilitados por la estudiante de
doctorado Miriam Cortés Contreras que ha desarrollado para su tesis doctoral con los datos obtenidos con la herramienta Aladin, sirviéndose del servicio de catálogos astronómicos VizieR. La forma que tienen dicho código de calcular
el movimiento propio de las estrellas consiste en la representación gráfica de la posición de las estrellas mediante sus
coordenadas en ascensión recta y en declinación con respecto a la época medida en MJD (Modified Julian Date), de
forma que la pendiente de dicha recta no es si no el movimiento propio en ascensión recta y en declinación. Como hemos
dicho, los cálculos se realizan sirviéndose de la fecha en MJD, que es una versión abreviada del antiguo Julian Date (JD)
que venı́a siendo usado durante siglos por los astrónomos necesitados de un sistema inequı́voco basado en el conteo
continuo de dı́as. La conversión de uno a otro sistema se realiza con la siguiente expresión: M JD = JD − 2400000.5.
El medio dı́a se resta para que el dı́a comienza a la medianoche para que en acuerdo con el cálculo del tiempo civil.
Lo que se hará para el cálculo de movimientos propios se puede esquematizar de la siguiente forma:
• Aladin: Se usará esta herramienta para la obtención de datos.
1. Se cargan los catálogos que se necesiten usando el comando ’get’ acompañado del catálogo en cuestión.
Además se añaden las coordenadas del objeto de estudio y se puede indicar el radio angular que se desea
cargar.
2. Una vez los datos se han cargado en la interfaz, interesa pausar el proceso para poder estudiarlo con
detemiento, para ello hacemos uso del comando ’pause’ añadiendo al lado el tiempo en segundos que se
desea pausar el proceso.
3. Tras tener el proceso pausado y estudiado, y una vez se saben qué catálogos de los cargados nos interesan
para nuestro objeto, se copian todos los datos del objeto con el comando ’cplane’.
4. Los datos copiados pueden ser exportados a un documento con el comando ’export’ e indicando la ruta
donde se desean guadar.
• Python: Es el lenguaje de programación elegido para el tratamiento de datos obtenidos para el cálculo de
movimientos propios.
1. Selección de los datos que interesan de todos los descargados.
2. Con los datos seleccionados se calculan los movimientos propios y sus errores.
Todos estos procesos pasarán a describirse con detalle a continuación.
2.1.1.
Extracción de datos con Aladin
La potencia de la herramienta del observatorio virtual Aladin va más allá de cargar datos de varios catálogos
simultáneamente, y es que podemos automatizar el proceso haciendo uso de su propia consola para escribir scripts
con el lenguaje de código propio de Aladin. Para ello se selecciona la opción macrocontroller que ofrece Aladin para
la escritura o carga de scripts. Lo que se hace es cargar el script al que se le ha llamado llamado aladinscript pm2014
junto con todas las coordenadas de los objetos de interés.
Con la ejecución de este script en Aladin se recurre al servicio de catálogos astronómicos VizieR proporcionado
por el Centre de Données astronomiques de Strasbourg (CDS) para cargar los catálogos que ya se han mencionado
anteriormente y que podemos ver a continuación de nuevo en la Tabla 2:
10
Tabla 2: Catálogos usados
Survey
USNO-A2.0
GSC2.3
2MASS
CMC14-15
SDSS III
ALLWISE
PPMXL
∆t
Band
1950-1996
1997-2001
20012008-2014
2010-2011
RF BJ
RF BJ IN
J H Ks
r 0 J H Ks
u0 g 0 r0 i0 z 0
W1 W2 W3 W4
B R I J H Ks
Reference
Monet et al. 1998
Lasker et al. 1998
Skrutskie et al. 2006
Evans 2001
Ahn et al. 2012
Cutri et al. 2013
Roeser et al. 2010
La utilización de scripts en Aladin es altamente recomendable, tanto por su facilidad de código como por la cantidad
de información que puedes obtener de forma muy rápida gracias al Observatorio Virtual. La ejecución de este script
solicita cargar desde VizieR cada uno de los catálogos deseados pidiendo además que nos lo haga en un radio de un minuto de arco, para después pedir que nos copie esos datos y nos los exporte en un documento en la ruta que se le indique.
Al ejecutar el script se verá lo que aparece en la Figura 8:
Figura 8: Carga de catálogos en Aladin para la estrella J00079+080.
En ella se puede ver que se han cargado correctamente las coordenadas estelares y visualizamos la estrella en una
placa fotográfica digitalizada. Además, se han cargado los catálogos solicitados de forma que se han sobrepuesto sobre
la placa las coordenadas de la estrella en el momento en que fueron observadas por cada catálogo. Viendo esto, es fácil
intuir la trayectoria de la estrella, pues ésta se mueve aparentemente en lı́nea recta.
El siguiente paso es seleccionar qué datos son los requeridos y que queremos que nos guarde el script, para ello
se selecciona con el propio ratón tal como aparece en la Figura 9:
11
Figura 9: Selección de catálogos en Aladin para la estrella J00079+080.
Hacer esto puede tener un problema, pues el script carga todo lo que haya en un radio indicado (en este caso se trata
de 1 arcsec) y pueden aparecer en pantalla información sobre otras estrellas que no nos interesa por su proximidad a la
de interés. Afortunadamente, este problema se puede solucionar sin problemas cuando analicemos los datos extraı́dos
con Aladı́n.
2.1.2.
Python como herramienta para el cálculo de movimientos propios
El lenguaje de programación elegido para el tratamiento de datos y su uso para calcular los movimientos propios es
Python. Para el estudio de los datos se dispone de cuatro scripts con el que hacerlo: data.py, promotprev.py, promot.py
y promottables.py. Cada uno de los cuatro scripts desempeña una función a la hora del cálculo de movimientos propios
que serán explicados a continuación.
data.py
Los datos descargados con Aladin se han guardado en la carpeta Aladin output con el formato .tsv y el nombre de
la estrella asociado a la base de datos de CARMENES (Karmn).
Al ejecutar el script data.py, los datos guardados son modificados y se les cambia espacios por ’. . . ’ y son guardados
en la carpeta Aladin outputmod en el formato .txt. Además el script selecciona sólo los datos que nos interesan: RA,
DEC, err, EPOCA, catalogo y los guarda en una nueva carpeta que crea el script llamada Python output en el mismo
formato .txt.
promotprev.py
La ejecución de este script se sirve de los archivos .txt almacenados en Python output, que contienen sólo los datos
que nos interesan, para calcular los movimientos propios.
Los resultados son guardados en las carpetas ’png’ y ’tsv’ donde guardaremos las gráficas que ilustran el movimiento
propio y los datos de cada objeto calculados juntos con los de PPMXL, respectivamente.
En este script se calculan los movimientos propios de los objetos que seleccionaron previamente en Aladin, de forma
que si hemos seleccionado más de lo que debı́amos es aquı́ donde se debe solucionar.
Veamos un ejemplo de lo que estamos diciendo con la estrella J14152+450:
12
Figura 10: J14152+450 resultado de promotprev.py.
Se aprecia una clara tendencia lineal tanto ascensión recta como en declinación en el que cada punto dice además
de qué catálogo se ha extraı́do la información. Se puede ver que hay dos puntos para el catálogo GSC2.3, debemos
eliminar aquél que no pertenezca a la estrella de estudio y será aquélla que no correlacione con el resto. Además hay
dos puntos para SDSS sin pertenecer ninguno de los dos a la estrella, aunque aparentemente encajen en ascensión recta
se puede ver que en declinación no y confirmamos que ambos deben ser eliminados. Para pasar al siguiente script, hay
que eliminar (o añadir si procede) los puntos que veamos convenientes.
promot.py
Una vez se tiene claro los puntos que queremos procesar para el cálculo final de movimientos propios se ejecuta el
script promot.py.
Siguiendo como ejemplo la misma estrella que acabamos de utilizar, se puede ver el resultado final del proceso en la
siguiente gráfica:
J14152+450.tsv
213.835 USNO-A2.0
RA
213.830
213.825
GSC2.3
213.820
35000
40000
45000
MJD
2MASS
CMC15
CMC14
50000
AllWISE
55000
45.018 USNO-A2.0
DEC
45.017
45.016
GSC2.3
45.015
45.014
35000
40000
45000
MJD
2MASS
CMC15
CMC14
50000
AllWISE
55000
Figura 11: J14152+450 resultado de promot.py.
13
El movimiento propio se ha calculado con los catálogos que aparecen en la imagen y ahora se aprecia una clara
tendencia linea en ascensión recta y en declinación, que es como debe de ser.
De esta forma, al ejecutar este script, obtenemos los valores definitivos de movimiento propio en ascensión recta y
declinación junto con sus errores.
promottables.py
La ejecución de este último script calcula el movimiento propio de la estrella como la raı́z cuadrada de la suma
cuadrática de sus componentes: µ2 = µ2α cos2 δ + µ2δ .
2.2.
Submuestras de estudio
El cálculo de movimientos propios descrito anteriormente se va a aplicar a muy distintas submuestras que enumeraremos a continuación.
2.2.1.
Submuestra A: LSPM
El catálogo LSPM (Lépine and Shara Proper Motion) consta de 61977 estrellas del hemisferio norte que tienen
un movimiento propio superior a 0.15 arcsec a−1 . Este catálogo expande considerablemente los catálogos existentes
de Luyten Half-Second, LHS, (Dawson 1985) y New Luyten Two-Tenths, NLTT, (Weis 1996) y está compuesto por
enanas rojas, subenanas y enanas blancas que están presentes en la vecindad solar.
La primera submuestra a estudiar son las estrellas del catálogo LSPM de movimientos propios elaborado por Lépine
& Shara 2005 en su artı́culo que están incluidas en la base de datos de CARMENCITA.
Estas estrellas tienen buenos valores calculados de movimientos propios en ascensión recta y declinación pero no tienen
calculados los errores asociados al movimiento propio.
La labor en esta sección pasa por calcular los movimientos propios de nuevo para estas 213 estrellas del catálogo
LSPM pero calculando además su error. Se estudiarán los movimientos propios obtenidos y se compararán con los que
obtuvieron Lépine & Shara en su artı́culo de 2005 pudiendo llegar a corregir alguno de sus valores que ellos obtuvieron
si la estadı́stica de nuestros datos es suficientemente buena.
2.2.2.
Submuestra B: Estrellas posiblemente jóvenes
Esta submuestra consta de 50 estrellas extraı́das de la tabla 7 del artı́culo Alonso-Floriano et al. 2015. Son estrellas
de especial interés por ser jóvenes o muy jóvenes tal como cita el artı́culo, teniendo algunas de ellas tan sólo unos pocos
millones de años. Además estas estrellas son miembro de distintos grupos de movimiento como β Pictoris (∼12-22
Ma), Carina (∼15-50 Ma), Argus (∼40 Ma), AB Doradus (∼70-120 Ma), Pleiades (∼120 Ma), IC 2391 (∼100-200
Ma), Hercules-Lyra (∼200-300 Ma), Ursa Major (∼300-500 Ma), Hyades (∼600 Ma).
Cabe destacar que un 20 % de las estrellas que componen esta submuestra no pertenecen a la base de datos de
CARMENCITA.
La determinación precisa de los movimientos propios de estas estrellas permitirá resolver la cinemática mediante el
cálculo de las componentes galácticas de la velocidad para ası́ comprobar su asignación a los grupos jóvenes.
2.2.3.
Submuestra C: Estrellas con error de movimiento propio elevado
En la base de datos CARMENCITA se pueden identificar estrellas que tienen error de movimiento propio muy
grande (δµ >>), en algunos casos el valor del error supera al de movimiento propio. Para tener conciencia del problema
que se debe solucionar, se puede representar gráficamente µ frente a su error δµ como se puede apreciar en la Figura
12. Esta submuestra se centra en todas aquellas estrellas de la gráfica que tienen un error δµ ≥ 10 mas a−1 . El objetivo
en esta sección consiste en reducir esos errores dejando ese valor como el máximo posible.
La responsable del cálculo de movimientos propios y errores de esta submuestra es Miriam Cortés-Contreras.
14
Figura 12: Representación de µ frentea δµ de toda la muestra de CARMENCITA antes de recalcular los movimientos
propios.
2.2.4.
Submuestra D: Estrellas con error no determinado
En contra posición con el apartado anterior, esta sección se encarga del otro extremo de los errores de movimiento
propio, ya que se trata de estrellas con error no determinado y que por tanto se les asigna error cero (δµ == 0). Es
importante el cálculo de movimiento propio y error de las estrellas que conforman esta sección debido a que la cantidad
de estrellas que hay no es despreciable y con su estudio solventamos el problema del error de la cota inferior.
Se puede comprobar observando la Figura 12.
Estas estrellas con error asignado cero tienen las siguientes referencias:
• Luy76: Datos obtenidos de los estudios realizados por Willem Jacob Luyten. (Luyten 1979).
• aLSPM: Las estrellas que están referenciadas ası́ es debido a que forma parte de un sistema binario del catálogo
LSPM y debida la complejidad de estudio de la estrella secundaria se le etiqueta con la letra a, lo que indica que
se le han asignado los mismo valores de movimiento propio que la estrella principal tiene. Esta asignación es un
buen resultado en primera aproximación si no hay forma de medirlo directamente.
Esta forma de asignación de valores a la estrella secundaria de un sistema binario no es, por supuesto, propio
únicamente del catálogo LSPM, pues todos aquéllos catálogos que tengan sistemas binarios de complejo estudio
asignan a su estrella secundaria con la letra a, como por ejemplo el catálogo PPMXL que denota a estas estrellas
como bPPMXL.
• bLSPM: Algo similar sucede con bLSPM, en este caso bLSPM hace referencia a la tercera estrella de un sistema
triple que debida su dificultad de estudio se le asigna el movimiento propio de la estrella principal del sistema.
• PMSU: El catálogo PMSU (Palomar Michigan State University) contiene datos básicos de más de 1850 estrellas
del tipo espectral K y M. (Reid et al. 1995).
Por lo tanto, con la realización de esta parte, CARMENCITA tendrá unos errores de movimiento propio bien
definidos y acotados: 0 < δµ ≤ 10 mas a−1 .
2.2.5.
Submuestra E: Otras
Esta submuestra recoge aquellas estrellas que tenı́an un error grande pero no lo suficiente como para figurar en
la submuestra C pero además tienen un movimiento propio superior a µ ≥ 50 mas a−1 . Inicialmente pertenecı́an a
la muestra C, pero por el motivo descrito fueron extraı́das e insertadas en esta otra submuestra, para hacerlo de una
forma rápida y cómoda se ha desarrollado un script que lo permitiera llamado modificadormuestrac.py (5).
15
2.3.
Cálculo de las componentes U, V, W
Cuando se calculen los movimientos propios de las estrellas de las cinco submuestras descritas, se habrán calculado
472 movimientos propios con sus errores. Pero la base de datos consta de más estrellas cuyos movimientos propios
y sus errores han sido ya calculados previamente y han sido aceptados por la comunidad cientı́fica de CARMENES.
Las estrellas que tengan movimiento propio en ascensión recta y declinación, junto con valores de velocidad radial
y distancia y/o paralaje pasarán a la segunda fase de este trabajo: el cálculo de las componentes galácticas de la
velocidad. Hay que destacar que cuando no se conoce la paralaje trigonométrica en CARMENCITA se ha adoptado
una estimación de la distancia a partir de la magnitud y tipo espectral, es decir la paralaje espectroscópica.
Para el cálculo de las componentes galácticas de la velocidad U, V y W se ejecutará un script desarrollado por el grupo
de investigación del Departamento de Astrofı́sica de la Universidad Complutense de Madrid siguiendo el procedimiento
descrito en la sección 1.6 (ver Montes et al. 2001 y Johnson & Soderblom 1988).
3.
Resultados
En esta sección quedan recogidos los resultados obtenidos para el cálculo de movimientos propios y para las
componentes galácticas de la velocidad. Para su obtención se han utilizado scripts desarrollados por el grupo de
investigación del Departamentos de Astrofı́sica de la Universidad Complutense de Madrid amén de otros scripts
desarrollados por el autor de esta memoria de Trabajo de Fin de Máster.
3.1.
Movimientos propios
Habiendo hecho todo lo descrito en la sección 2.1 se llega a los resultados que podemos ver en la tabla del apéndice
(Tabla de resultados: 6). Los parámetros que se ven en la tabla son:
• Karm: nombre de la estrella perteneciente a la base de datos CARMENCITA.
• Coordenadas ecuatoriales en ascensión recta (α) y declinación (δ) en equinoccio ICRS (J2000).
• Movimientos propios en ascensión recta (µα cos δ) y declinación (µδ ) en la base de datos de CARMENCITA
(“old”) y calculados en este TFM (“new”). Algunos movimientos propios en la base de datos no tenı́an errores.
• ∆t: diferencia temporal en años entre las épocas astrométricas más modernas y antiguas para calcular los
movimientos propios.
• N: número de épocas astrométricas.
• SS(subsample): submuestra a la que pertenece la estrella.
• Origin: referencia de los valores antiguos de movimiento propio.
Además de estos parámetros se han usado dos parámetros más derivados de los aquı́ descritos:
p
(µα cos δ)2 + (µδ )2 ).
p
• δµ [mas a−1 ]: es el error del movimiento propio total, resultado de la operación (δµα cos δ )2 + (δµδ )2 .
• µ [mas a−1 ]: es el movimiento propio total, resultado de la operación
Para comprender mejor los resultados que se han obtenido, estos se mostrarán a continuación en forma de gráfica. En
todo momento se representarán conjuntamente las cinco submuestras descritas, para poder distinguirlas se utilizará el
criterio que podemos ver a continuación:
16
Figura 13: Número de estrellas, marcadores y color usado por cada submuestra.
La realización de este trabajo es un ejemplo de lo que es el trabajo en equipo y ası́ queda reflejado, pues la submuestra C ha sido estudiada por la estudiante de doctorado Miriam Cortés-Contreras, ası́ como 29 de las 30 estrellas
que componen la muestra E. En cuanto a los movimientos propios de las submuestras A, B y D han sido calculadas
por el autor de esta memoria.
Ası́ pues, en colaboración, se suma la cantidad de 472 estrellas a las que se le ha calculado el movimiento propio en
ascensión recta y declinación además de sus errores.
Para el correcto tratamiento de datos, en todo momento se ha usado el script que he desarrollado comador.py que
podemos ver en el Apéndice: Códigos desarrollados y usados (5), que permite poner un encabezado con comillas y
separa los valores de las filas con comas, es decir que convierte un fichero a formato CSV, de forma que el software
TopCat pueda interpretarlo fácilmente o para la interpretación de los datos mediante Python. Cabe destacar que el
desarrollo de este script me ha sido sumamente útil, pues cada vez que se actualizaban las versiones de los movimientos
propios que iba desarrollando, ejecutando este script, podı́a representarlos fácilmente.
Una vez los datos son legible por Python, pueden ser representados según nos interesen. Las gráficas que veamos de
ahora en adelante se han generado con el script graficator.py (5) con el se lee el fichero que contiene todos los datos
para pedirle que represente los parámetros se necesiten.
Como muestra de la mejora que supone la aportación de los resultados calculados, se pueden representar frente a
los que habı́a inicialmente. Considero oportuno mostrar simultáneamente las dos gráficas en las que se representan el
movimiento propio total frente al error que éste tiene, tanto para los resultados antiguos (izquierda) como para los
resultados actuales (derecha):
50
12
10
40
New δµ[mas a−1 ]
Old δµ[mas a−1 ]
8
30
20
10
0
6
4
2
0
1000
2000
3000
Old µ[mas a ]
−1
4000
5000
6000
Figura 14: µ frente a δµ: Antiguo.
0
0
1000
2000
3000
4000
New µ[mas a−1 ]
5000
Figura 15: µ frente a δµ: Nuevo.
17
6000
Atendiendo al par de gráficas (o también por separado y de mayor tamaño la Figura 34 y la Figura 35) se pone de
manifiesto la clara mejorı́a de los resultados al descender la cota superior de los errores de ∼50 mas a−1 a una cota
superior de ∼10 mas a−1 .
Se puede valorar la calidad del ajuste diciendo que de las 2164 estrellas de la base de datos únicamente 10, tan sólo
un 0.51 %, de ellas tienen δµ ≥3 mas a−1 . Estas estrellas son las que podemos ver en la siguiente tabla:
Tabla 3: Estrellas con δµ ≥3 mas a−1 .
Karmn
J02565+554E
J03018-165N
J03018-165S
J11113+434W
J12299-054W
J15400+434N
J16066+083
J18352+243
J19420-210
J22173-088N
α
(J2000)
δ
(J2000)
02:56:35.07
03:01:51.08
03:01:51.43
11:11:19.73
12:29:54.22
15:40:03.53
16:06:41.18
18:35:13.55
19:42:00.66
22:17:19.00
+55:26:30.2
-16:35:30.7
-16:35:35.7
+43:25:03.2
-05:27:24.1
+43:29:39.7
+08:23:18.2
+24:18:44.5
-21:04:05.2
-08:48:12.2
µα cos δ
µδ
−1
[mas a ]
[mas a−1 ]
— µ new —
+713.28 ± 0.7
–421.0 ± 3.0
–333.7 ± 0.8
–653.0 ± 6.0
–757.0 ± 4.2
+1168.9 ± 1.7
–517.0 ± 7.0
–113.2 ± 0.3
+197.0 ± 5.0
–435.0 ± 5.0
–445.0 ± 4.0
–221.0 ± 3.0
–68.0 ± 4.0
–450.6 ± 1.1
–400.0 ± 2.0
–300.0 ± 4.0
+88.0 ± 1.7
–275.0 ± 4.0
–467.0 ± 10.0
–221.0 ± 7.0
∆t
[a]
N
SS
Origin
52.6163
56.6453
51.0271
55.3733
6.9430
55.3401
56.1893
59.0583
28.4973
46.0020
4
5
5
6
4
5
6
4
5
4
C
C
C
D
D
A
C
C
C
C
aHIP2
bHIP2
HIP2
bLSPM
Luy76
LSPM
HIP2
PPMXL
PPMXL
PPMXL
Además de valorar cuánto ha disminuido el error de movimiento propio hay que valorar otras cosas como por ejemplo
si el valor obtenido nuevo ha variado significativamente respecto al valor inicial. Para valorar esto se representa µα cos δ
y µδ , su valores antiguos frente a los nuevos.
2000
2000
1000
1000
Old µδ [mas a−1 ]
Old µαcosδ [mas a−1 ]
0
0
1000
2000
1000
2000
3000
4000
3000
5000
40004000
3000
2000
1000
0
New µαcosδ [mas a−1 ]
1000
2000
Figura 16: µα cos δ: Antiguo frente a Nuevo.
60006000
5000
4000
3000 2000 1000
New µδ [mas a−1 ]
0
1000
Figura 17: µδ : Antiguo frente a Nuevo.
Como puede verse en estas gráficas (más grandes en la Figura 36 y en la Figura 37) los datos correlacionan muy
bien mostrando claramente rectas. Esto es indicativo de que los datos nuevos calculados no difieren significativamente del valor original en la inmensa mayorı́a de los casos, no obstante esto debı́a comprobarse, además de que se le
han calculado valores de error de movimiento propio a aquéllas estrellas que no lo tuviesen y se han recalculado para
aquéllas que lo tuviesen muy grande. No obstante haremos una mención especial a la corrección de valores más adelante.
Como ya se ha mencionado con anterioridad, el cálculo de movimientos propios se fundamenta en el estudio de
las coordenadas de las estrellas en distintas épocas y la la fiabilidad del valor de movimiento propio vendrá respaldada,
entre otras cosas, por el número de catálogos empleados para cada estrella (N).
18
2000
12
10
New δµ[mas a−1 ]
8
6
4
2
0
4
3
5
N
7
6
Figura 18: N frente a δµ.
En esta gráfica puede verse representado el número de catálogos N frente al error de movimiento propio δµ. El
número de catálogos cubre el espectro N={3,4,5,6,7} habiendo predominancia de los valores más altos de N, lo que
garantiza la fiabilidad de nuestros datos.
Cabe destacar la estrella J19420-210 que en el gráfico puede verse como el punto más alto y que por tanto tiene mayor
error de movimiento propio. Esta estrella representa un error superior a 10 mas a−1 , pero se trata de una estrella
perteneciente a la submuestra C lo que nos indica que tenı́a un error muy grande que ha conseguido ser reducido hasta
su valor actual (de δµ=20.36 mas a−1 hasta δµ=11.18 mas a−1 ) pero, estando el nuevo valor y su error, respaldado
por cinco catálogos usados para el cálculo, los resultados pueden ser considerados, a priori, como buenos.
Otra forma de dar fiabilidad a los datos que se han obtenido es saber qué rango de tiempo cubren los catálogos
utilizados, por ese motivo se introduce el parámetro ∆t, que expresa en años la diferencia de tiempo entre el catálogo
más moderno y el más antiguo. Su representación gráfica frente a δµ resulta muy útil:
12
10
New δµ[mas a−1 ]
8
6
4
2
0
0
20
40
60
∆t [a]
80
Figura 19: ∆t frente a δµ.
19
100
120
Como puede verse la gran mayorı́a de las estrellas estudiadas caen en ∆t∼60 a, lo que indica que uno de los
catálogos usados para el cálculo de movimientos propios es USNO-A2.0, lo que implica un rango de edad de 60 años
que aportan gran fiabilidad a las medidas obtenidas.
La estrella J11126+189 de la submuestra E posee ∆t=116.7313 a, debido a que esta estrella, de forma individual,
ha sido estudiada además haciendo uso del catálogo AC2000.2,un catálogo cuya medición media de las estrellas que
observó es de 1907. Este estudio realizado sobre placas fotográficas pue digitalizado y publicado en Urban et al. 1998.
Sirviéndose de los mismos colores que tienen los iconos de la Figura 13, se pueden representar una serie de histogramas que muestran la distribución que sufren los movimientos propios y sus errores.
160
140
120
Stars
100
80
60
40
20
00
1000
2000
3000
4000
New µ[mas a−1 ]
5000
6000
Figura 20: Histograma de µ.
Este histograma revela una clara predominancia por estrellas que tienen un movimiento propio calculado µ <1000
mas a−1 seguida por otra cantidad de movimiento propio µ ∼ 1000 mas a−1 . Ésta es la predominancia en cuanto a
movimientos propios se refiere, aunque hay casos aislados de estrellas de alto movimiento propio llegando incluso a
tener ∼5000 mas a−1 .
200
Stars
150
100
50
00
2
4
6
New δµ[mas a−1 ]
Figura 21: Histograma de δµ.
20
8
10
Este histograma muestra cómo los errores de los movimientos propios calculados de las estrellas están claramente
sesgados a δµ .2 mas a1 . Este hecho no es si no un triunfo del trabajo realizado, pues era uno de los objetivos a
cumplir y se ha llevado a cabo de forma satisfactoria.
Está claro, como se ha mencionado en las gráficas sobre N y δt frente δµ, la cantidad de catálogos usados N es
fundamental para la fiabilidad del cálculo de movimientos propios:
90
80
70
Stars
60
50
40
30
20
10
02
3
4
5
N
6
7
8
9
Figura 22: Histograma de N.
El estudio del histograma de N revela una clara predominancia de N=6, para todas las submuestras, lo que es claro
indicativo de que la estadı́stica que respalda los movimientos propios calculados es buena. La clara predominancia de
un número alto de catálogos usados para los cálculos avala los resultados que se han obtenido.
3.1.1.
Estudio de la submuestra A: Lépine & Shara (2005)
Una especial atención merece la submuestra más numerosa de toda la muestra de estrellas, que por otra parte ha
sido la primera en realizarse, la submuestra A que hace referencia a aquellas estrellas del catálogo LSPM que están en
la base de datos CARMENCITA.
Lo ideal para poder comparar valores antiguos y nuevos es la representación de los valores correspondientes al movimiento propio en ascensión recta y declinación del catálogo LSPM frente a los que se han calculado. La forma de
comparar los resultados del catálogo LSPM con los obtenidos ha sido uniendo dos ficheros; uno tenı́a los valores de
movimiento propio del LSPM y el otro tenı́a los calculados por mı́. Esta unión se ha realizado mediante el script
desarrollado por mı́ comparador.py (5), meiante el cúal ha sido posible la generación de un único fichero que uniera los
datos de estos otros dos ficheros. Para poder después utilizar estos valores como datos y hacer operaciones con ellos o
representaciones gráficas se ejecuta nuevamente el script comador.py. Una vez los datos que se han generado están en
el formato CSV se pueden hacer las gráficas descritas y en ellas se usará el siguiente criterio de sı́mbolos:
Figura 23: Marcadores y color usado para denotar los valores buenos y corregidos.
21
Ası́ pues, a continuación puede verse la representación gráfica del movimiento propio en ascensión recta, en declinación y el total, de los resultados del catálogo LSPM frente a los calculados:
2000
2000
1000
1000
0
LSPM µδ [mas a−1 ]
LSPM µαcosδ [mas a−1 ]
0
1000
2000
1000
2000
3000
4000
3000
40004000
5000
3000
2000
1000
0
New µαcosδ [mas a−1 ]
1000
2000
60006000
Figura 24: µα cos δ: Antiguo (LSPM) frente a Nuevo.
5000
4000
3000 2000 1000
New µδ [mas a−1 ]
0
1000
Figura 25: µδ : Antiguo (LSPM) frente a Nuevo.
Estudiando estas gráficas se puede afirmar que la gran mayorı́a de los resultados obtenidos son aproximadamente
los mismos que los que ya se calcularos para el catálogo LSPM, salvo por 8 casos concretos que difieren notablemente
de sus valores originales y debido a la estadı́stica que respalda estos resultados (N y ∆t elevados) considero que los
valores nuevos corrigen los antiguos.
Se puede representar también el movimiento propio total que ofrece LSPM frente a los valores calculados:
6000
5000
LSPM µ [mas a−1 ]
4000
3000
2000
1000
00
1000
2000
3000
4000
New µ [mas a−1 ]
5000
6000
Figura 26: µ: Antiguo (LSPM) frente a Nuevo
En cuanto a las ocho estrellas a las que se le ha corregido el movimiento propio quedan a continuación listadas en
la tabla 4:
22
2000
Tabla 4: Estrellas con movimientos propios corregidos del catálogo
LSPM.
Karmn
J05013+226
J05078+179
J06011+595
J14025+463N
J16255+260
J19500+325
J21338+017S
J21469+466
3.2.
α
(J2000)
δ
(J2000)
05:01:18.03
05:07:49.24
06:01:11.07
14:02:33.24
16:25:32.35
19:50:02.53
21:33:49.13
21:46:56.26
+22:37:01.6
+17:58:58.4
+59:35:50.8
+46:20:26.6
+26:01:37.9
+32:35:01.3
+01:46:56.1
+46:38:06.2
µα cos δ
µδ
[mas a−1 ] [mas a−1 ]
— Old µ —
–33
82
–13
251
–190
231
–10
126
–246
–396
–1163
21
–18
74
–732
149
µα cos δ
µδ
[mas a−1 ]
[mas a−1 ]
— New µ —
–63.6 ± 0.3
78.0 ± 0.3
–110.2 ± 0.0
602.5 ± 0.3
217.5 ± 0.1
419.9 ± 0.4
–15.3 ± 0.2
277.6 ± 0.3
–354.4 ± 0.4
–287.3 ± 0.7
–912.5 ± 0.2
54.1 ± 0.3
–36.7 ± 0.2
239.0 ± 0.2
–767.7 ± 1.3
–2.7 ± 0.5
∆t
[a]
N
23.7551
20.7441
56.5751
52.7090
56.1671
17.9221
56.0791
57.8811
5
5
3
5
5
5
6
6
Componentes U, V, W
Después de corregir o recalcular el movimiento propio en ascensión recta y declinación de 472 estrellas además de
proporcionar o recalcular sus errores el siguiente paso es calcular, por fin, las componentes galácticas de la velocidad
que fueron descritas anteriormente.
El trabajo se empezó con la versión 56 de CARMENCITA y tras dos actualizaciones para la incorporación de los
movimientos propios calculados se llega a la versión 58 a principios de junio y consta de 2158 estrellas.
A esta gran muestra se le ha de hacer un criterio de selección para saber cuáles serán las estrellas a las que se les va
a calcular las componentes de la velocidad U, V y W. El criterio mencionado para que se les calcule las componentes
galácticas de la velocidad es tener velocidad radial, distancia y/o paralaje y movimiento propio en ascensión recta
y declinación. Si los datos de velocidad radial, distancia y paralaje tienen error asociado el dato obtenido será más
preciso, en cuanto a los movimientos propios por supuesto toda la muestra lo tiene calculado gracias al trabajo en
equipo realizado por Miriam Cortés-Contreras y el autor de esta memoria. La cantidad de estrellas que cumplen estos
requisitos es 1457, lo que supone que gracias a este trabajo un ∼68 % de las estrellas que conforman la base de datos
de CARMENCITA se les van a proporcionar o recalcular valores fiables y errores de las componentes U, V y W de la
velocidad.
La elaboración de esta lista se ha realizado haciendo uso de otro de los scripts que he realizado para la realización de
este trabajo: car.py (5). Este script es responsable de la extracción de los datos de CARMENCITA que se necesitan
imponiendo el criterio que ya se ha mencionado.
El cálculo de las componentes galácticas de la velocidad U, V y W se lleva a cabo haciendo uso, como ya se mencionó,
de un script desarrollado por el grupo de investigación del Departamento de Astrofı́sica de la Universidad Complutense
de Madrid. Este script, aunque se ha transcrito a IDL recientemente, inicialmente estaba escrito en Fortran y requerı́a
un entrada muy compleja, ası́ que el siguiente paso era adaptar el formato del fichero producido por car.py y colocado
en formato CSV por el comador.py al formato exacto que el script necesita para ser legible por él. El formato del
fichero decidı́ inicialmente cambiarlo manualmente estrella a estrella clumna por columna, pero echando cuentas sobre
cuánto tardarı́a en terminarlo manualmente salı́an aproximadamente unas ocho horas, motivo por el cuál me motivé a
desarrollar un script que se encargara de cambiar el formato automáticamente al formato que el script de Fortran
exigı́a, ası́ nació el script montificador.py (5) de forma que si hay que hacer algún cambio en algún momento (y ası́ ha
sido) tan sólo hay que ejecutar el script de nuevo. Una muestra más de la colaboración en grupo que hay para realizar
un trabajo que va mucho más allá de lo que esta memoria.
En la Tabla 7 quedan recogidos los datos cinemáticos de las estrellas de estudio. En esta tabla están listados los
siguientes parámetros:
• Karmn: nombre de la estrella perteneciente a la base de datos CARMENCITA.
23
• Componentes de la velocidad galáctica U, V y W, junto con sus errores.
• YD/NYD: YD indica las estrellas jóvenes del disco que por tanto quedan dentro del área que define el criterio
de Eggen.
• SKG: Stellar Kinematic Groups. Aquı́ figuran los grupos: LA (Local Association), que (incluye todos los grupos
muy jóvenes: Chamaleontis, β Pictoris, TW Hydrae, Tucana-Horologium, AB Doradus y Carina– (sin hacer
distinción entre ellos); HS (Hyades Supecluster); UMa (Ursa Mayor MG); Cas (Castor MG); IC (IC2391 MG);
por el contrario si figura NNN es que no está en ninguno de estos grupos.
• Kin: definde la ubicación de la estrella. Se distinguen los siguientes casos: D(disc); TD-D (transición entre thick
disc y disc); TD (thick disc); H (halo).
Tener calculadas las componentes de la velocidad U, V y W permite elaborar los diagramas de Böttlinger que vemos
en la Figura 27, que son diagramas en los que se representa una coordenada de la velocidad frente a otra revelando
movimientos comunes de estrellas lo que permite identificar miembros de grupos de movimiento.
Figura 27: Diagrama de Böotlinger V vs. U (izquierda) y V vs. W (derecha) de toda la muestra.
La representación de V frente a U y de V frente a W goza de más interés si se aplica el criterio de Eggen para
estrellas jóvenes, que consiste en imponer las siguientes condiciones de contorno: -50<U<20; -30<V<0; -25<W<10.
Ası́ quedan definidas las estrellas jóvenes del disco.
La Figura 28 es un zoom de la Figura 27en la zona de las estrellas jóvenes del disco (Montes et al. 2001).
Figura 28: Diagrama de Böotlinger V vs. U (izquierda) y V vs. W (derecha) de toda la muestra que cumple el criterio
de Eggen.
24
En esta figura la lı́nea discontinua indica la población joven del disco que define Eggen y se marca con una cruz
grande la posición central caracterı́stica de los grupos clásicos de movimiento: Local Association (∼20-300 Ma), Hyades
Supercluster (∼600 Ma), Ursa Major (∼300-500 Ma), Castor (∼200-300 Ma), IC 2391 (∼100-200 Ma), Hercules-Lyra
(∼200-300 Ma). Los diferentes colores indican cada uno de los grupos de movimiento. De la muestra total de estrellas
estudiadas 385 cumplen el criterio de Eggen y permanecen dentro de la región delimitada por puntos.
Figura 29: Diagrama de Toomre (U2 +V2 )1/2 vs. V .
El diagrama de Toomre consiste en la representación de (U2 +V2 )1/2 frente a V y esto permite la identificación de
estrellas en el disco, en el disco fino o en el halo (de Bensby et al. 2003, Bensby et al. 2005).
Aplicando esto a la muestra de estrellas se obtiene la Figura 29 y a las estrellas se les ha aplicado los siguientes
marcadores:
Figura 30: Marcadores del diagrama de Toomre.
Los datos cinemáticos de las estrellas están en el formato de salida del montificador.py (5). Cuando yo recibo estos
datos, para poder hacer uso de ellos decido convertirlos a un formato que me sea más cómodo para trabajar, motivo
por el cuál desarrollo un script que realice el caso contrario, de esta forma elaboro el script desmontificador.py (5), con
el que reciclando código convierto los datos a formato CSV, realizo histogramas de interés o aislo datos relevantes.
De forma que quedan identificadas 3 estrellas ubicadas en el halo de la galaxia, tal como podemos ver en la Tabla 5:
25
Tabla 5: Estrellas situadas en el halo
Karmn
J02462-049
J02575+107
J14575+313
U
[km s−1 ]
V
[km s−1 ]
W
[km s−1 ]
–27.9 ± 0.4
–13 ± 10
88 ± 14
–199 ± 27
–156.2 ± 16.1
–222 ± 38
–36.4 ± 0.1
117.3 ± 7.1
68 ± 10
YD/NYD
SKG
NYD
NYD
NYD
NNN
NNN
NNN
El siguiente histograma recoge la distribución de las estrellas estudiadas según su cinemática:
1200
1000
800
600
400
200
0
Disc
Tick disc-Disc
Thick disc
Halo
Figura 31: Distribución de las estrellas estudiadas.
Se ve en la Figura 31 como la gran mayorı́a de las estrellas estudiadas pertenecen al disco de la galaxia, seguido
por una cantidad muy inferior que están ubicadas en disco grueso, en menor medida están las estrellas que están en
la transición entre el disco grueso y el fino, por último se localizan 4 estrellas en el halo galáctico.
100
80
60
40
20
0
LA
HS
UMa
Cas
IC
Figura 32: Estudio de los Stellar Kinematics Groups.
26
Especial atención merecen los grupos cinemáticos jóvenes (SKG por su siglas en inglés), suman la cantidad de 275
estrellas que pertenecen a uno u otro grupo cinemático como se puede ver en la Figura 32. En primer lugar, como el
grupo más numeroso está el Local Association (LA) (∼20-300 Ma) en el que se incluyen todos los grupos muy jóvenes
aunque no se ha hecho distinción( Chamaleontis; β Pictoris; TW Hydrae; Tucana-Horologium; AB Doradus; Carina–)
posee 99 estrellas, el segundo grupo más numeroso es Hyades Supecluster (HS) (∼650 Ma) posee 76 estrellas, seguido
de Ursa Mayor MG (UMa) (∼300-500 Ma) que cuenta con 51 estrellas, en cuarto posición está Castor MG (Cas)
(∼200 Ma) que tiene 30 estrellas y por último IC2391 MG (IC) (∼35-250 Ma) con 19 estrellas.
Los resultados preliminares de este estudio se han presentado como una contribución en formato póster en el reciente congreso sobre estrellas jóvenes: ’IAUS 314: Young Stars & Planets Near the Sun’, Montes et al. 2015) que
se puede ver la Figura 5, en el cuál ha participado el grupo de investigación de CARMENES en la Universidad
Complutense, incluido el autor de este Trabajo de Fin de Máster entre otros colaboradores.
3.2.1.
Estudio de las componentes galácticas de la velocidad de la submuestra C
Cuando se definió la submuestra C en la sección 2.2.2 se indicó que se pretendı́an estudiar estrellas jóvenes y
su pertenencia a grupos de movimiento. Al igual que se han hecho diagramas de Böttlinger con toda la muestra de
CARMENCITA, es interesante realizarlo con las estrellas que pertenecen a la Tabla 7 del artı́culo de Alonso-Floriano
et al. 2015, que hay que recordar que posee una cantidad no despreciable de estrellas que no están en CARMENCITA.
Y ası́ queda representado en la Figura 33:
Figura 33: U frente a V de las estrellas de la Tabla 7 de Alonso-Floriano et al. 2015
En la Figura 33 quedan representadas las velocidades U y V de la velocidad para estrellas que ya habı́an sido
identificadas como jóvenes por CARMENES. Todas estas estrellas están dentro o cerca de los contornos definidos
por la lı́nea discontinua. La posición de los grupos de movimiento jóvenes está marcada como referencia, incluyendo
la Asociación Local que contiene las asociaciones jóvenes Chamaleontis, TW Hya, β Pic, Tuc-Hor, Carina y AB
Doradus.
27
4.
Conclusiones
El objetivo principal de este Trabajo de Máster era apoyar uno de los múltiples grupos de trabajo de CARMENCITA, el “CARMENES Cool dwarf Information and daTa Archive”. El consorcio internacional que construye el
instrumento CARMENES (http://carmenes.caha.es necesita seleccionar las 300 mejores estrellas de tipo M que se
observarán a partir de enero de 2016 durante tiempo garantizado. Entre muchos otros parámetros astrofı́sicos, este
Trabajo se centra en la determinación precisa de movimientos propios, µα cos δ y µδ , y velocidades espaciales galactocéntricas, U, V y W, de estrellas en CARMENCITA.
Primero, usé la herramienta de observatorio virtual Aladin y mis propios scripts python (algunos de ellos basados
en en scripts desarrollados anteriormente por Miriam Cortés-Contreras) para medir los movimientos propios de 472
enanas M en CARMENCITA. Fueron seleccionadas para ser estudiadas aquı́ por no tener errores tabulados (del catálogo de Lépine & Shara 2005, LSPM; submuestra A), por tenerlos pero con grandes valores absolutos (submuestra C)
o nulos (submuestra D), por ser candidatos a miembros en grupos cinemáticos jóvenes (submuestra B) o por otras
razones (submuestra E).
Utilicé seis catálogos astro-fotométricos para calcular los movimientos propios: USNO-A2.0, GSC2.3, 2MASS, CMC14/15,
SDSS y ALLWISE. El intervalo temporal cubierto por los seis catálogos es de unos 60 años (desde principios de los
1950s para las digitalizaciones de placas del Palomar Sky Survey utilizadas por USNO-A2.0, hasta principios de los
2010s para la búsqueda de todo el cielo en el infrarrojo medio de WISE). Además, usé el catálogo PPMXL para
comprar mis medidas.
Con N = 6 épocas astrométricas, he conseguido reducir la mediana del error del movimiento propio hasta sólo 23 mas a−1 . Además, una vez introducidas mis medidas en el catálogo CARMENCITA, este ya no tiene ninguna
estrella sin errores de movimiento propio ausente, nulo o elevado.
Con estos movimientos propios y las coordenadas, distancias (paralácticas o espectrofotométricas) y velocidades radiales de las estrellas en CARMENCITA, el grupo de trabajo de CARMENCITA ha calculado las velocidades UVW que
presento en esta memoria. En la actualidad, un 68 % de las estrellas de CARMENCITA tienen todos los parámetros
estelares necesarios (especialmente la velocidad radial) para realizar estos cálculos. Yo he recopilado todos los datos y
facilitado en el formato correcto para realizar los cálculos.
Con los diagramas de Böttlinger generados, hemos sido de separar 1457 enanas en CARMENCITA en varios grupos
cinemáticos:en varios grupos cinemáticos: 99 en grupos de movimiento jóvenes cercanos (Asociación Local –que incluye
varios grupos de movimiento muy jóvenes: Chamaleontis, β Pictoris, TW Hydrae, Tucana-Horologium, AB Doradus
y Carina–, Hercules-Lyra, Ursa Major, IC 2391, Castor y el supercúmulo de las Hı́ades), 76 en Hyades Supercluser,
51 en Ursa Major, Castor cuenta con 30 estrellas e IC2391 posee 19. En cuanto a la ubicación, hay 1260 en el disco
fino, 67 en la transición entre el disco fino y el disco grueso, 126 en el disco grueso y 3 en el halo Galáctico.
El estudio de la pertenencia real a estos grupos cinemáticos se realizará en el Landessternwarte Königstuhl durante
mi próxima estancia en Heidelberg a mediados de julio.
Hasta la publicación del “second data release” de Gaia, en verano de 2016, estas medidas de movimiento propio
y velocidades galactocéntricas serán las más precisas de enanas M del vecindario solar jamás publicadas, y serán
usadas durante la segunda mitad de 2015 para la selección de la muestra de estrellas de CARMENES.
28
5.
Agradecimientos
Hay algo que quiero destacar en esta memoria de Trabajo de Fin de Máster: la importancia y lo gratificante
que resulta el trabajo en grupo. He tenido la suerte de formar parte del grupo de investigación CARMENES para
la realización de esta tesis de Máster y ello ha requerido un gran esfuerzo y sacrificio por mi parte además de una
colaboración con los estudiantes de doctorado Miram Cortés-Contreras, a la que le agradezco enormemente su ayuda y
paciencia para el desarrollo de mi trabajo, Javier Alonso-Floriano y mis directores del Trabajo José Antonio Caballero
y David Montes, a los que les agradezco la confianza que han depositado en mı́ para la elaboración de esta memoria y
el trabajo que hay detrás. A parte del disfrute que me ha aportado realizar este trabajo, destaco enormemente formar
parte del equipo CARMENES para que el proyecto siga adelante con su objetivo añadiendo que ha sido una gran
experiencia muy satisfactoria a nivel personal.
29
Referencias
Ahn, C. P. et al. 2012, ApJS, 203, 21
Alonso-Floriano, F. J., Morales, J. C., Caballero, J. A. et al. 2015, A&A, 577, A128
Bensby, T. et al. 2003, A&A, 410, 527
Bensby, T. et al. 2005, A&A, 433, 185
Caballero , J. A. 2007, A&A, 462, L61-L64
Cornide, M., Apuntes de la asignatura Astronomı́a Observacional.
Cutri, R. M. et al. 2013, yCat, 2328, 0
Evans, D. W. 2001, AN, 322, 5/6, 347-351
Smart, W. M. & Green, R. M., Spherical Astronomy, 6 ed., 1977
Feinstein, A., Objetivo: Universo Astronomı́a, 1 ed., 1999
Johnson, D. R. H. & Soderblom, D. R. 1987, AJ, 93, 864-867
Lasker, B. M. et al. 1998, AAS, 192, 6403
Lépine, S., Shara, M. M., Rich, R. M., 2002, JA, 124:1190–1212
Lépine, S. & Shara, M. M. 2005, JA, 129:1483–1522
Luyten, W. J., 1979, Minneapolis: University of Minnesota, 2nd ed.
Monet, D. G. et al. 1998, AAS, 30, 1427
Montes, D., Caballero, J. A., Gallardo, I. et al. 2015, IAUS 314, in press
Montes, D., López-Santiago, J., Gálvez, M. C. et al. 2001, MNRAS, 328, 45
Roeser, S. et al. 2010, AJ, 139, 2440
Skrutskie et al. 2006, AJ, 131:1163–1183
Reid et al. 1995, AJ, 110, 1838
Urban, S. E. et al. 1998, AJ ,115 ,1212U
30
Apéndice: Tablas
Movimientos Propios
La Tabla 6 muestra las 472 estrellas estudiadas astrométricamente para la realización de esta memoria de Trabajo
de Fin de Máster.
En la tabla aparecen las siguientes columnas:
• Karm: nombre de la estrella perteneciente a la base de datos CARMENCITA.
• Coordenadas ecuatoriales en ascensión recta (α) y declinación (δ) en equinoccio ICRS (J2000).
• Movimientos propios en ascensión recta (µα cos δ) y declinación (µδ ) en la base de datos de CARMENCITA
(“old”) y calculados en este TFM (“new”). Algunos movimientos propios en la base de datos no tenı́an errores.
• ∆t: diferencia temporal en años entre las épocas astrométricas más modernas y antiguas para calcular los
movimientos propios.
• N: número de épocas astrométricas.
• SS(subsample): submuestra a la que pertenece la estrella.
• Origin: referencia de los valores antiguos de movimiento propio.
31
32
J00078+676
J00079+080
J00137+806
J00154-161
J00159-166
J00182+102
J00207+596
J00219+492
J00234+243
J00240+264
J00288+503
J00361+455
J00385+514
J00389+306
J00409+313
J00427+438
J00487+270
J00489+445
J00570+450
J00580+393
J01013+613
J01032+712
J01048-181
J01102-118
J01178+054
Karmn
00:07:50.80
00:07:59.09
00:13:43.06
00:15:27.99
00:15:58.08
00:18:16.59
00:20:47.73
00:21:57.81
00:23:28.03
00:24:03.77
00:28:53.92
00:36:08.48
00:38:33.88
00:38:58.79
00:40:56.23
00:42:47.81
00:48:45.56
00:48:58.22
00:57:02.61
00:58:01.16
01:01:20.06
01:03:14.43
01:04:53.69
01:10:17.52
01:17:53.26
α
(J2000)
+67:36:25.6
+08:00:19.1
+80:39:49.4
-16:08:00.9
-16:36:57.9
+10:12:10.1
+59:36:17.3
+49:12:38.0
+24:18:24.4
+26:26:29.9
+50:22:33.0
+45:30:57.6
+51:27:58.0
+30:36:58.4
+31:22:56.5
+43:49:24.9
+27:01:09.7
+44:35:09.1
+45:05:09.0
+39:19:11.2
+61:21:56.0
+71:13:12.7
-18:07:29.3
-11:51:17.6
+05:28:25.7
δ
(J2000)
–18.4 ± 13.3
–349.0 ± 0.0
... ± ...
731.83 ± 12.81
118.3 ± 12.1
1.27 ± 2.01
–66.4 ± 27.5
204.0 ± 0.0
–224.1 ± 13.9
162.0 ± 0.0
423.0 ± 0.0
–229.0 ± 0.0
–228.6 ± 14.9
1556.0 ± 0.0
–39.0 ± 0.0
–23.4 ± 5.0
–139.0 ± 0.0
116.0 ± 0.0
628.0 ± 0.0
–102.6 ± 9.3
370.0 ± 0.0
509.0 ± 0.0
1310.0 ± 40.0
223.0 ± 8.8
88.55 ± 11.35
–87.6 ± 13.3
–413.0 ± 0.0
... ± ...
–607.73 ± 5.52
25.4 ± 12.9
–30.21 ± 1.45
–111.7 ± 27.5
–31.0 ± 0.0
112.4 ± 13.9
–55.0 ± 0.0
124.0 ± 0.0
–146.0 ± 0.0
63.2 ± 14.9
32.0 ± 0.0
–335.0 ± 0.0
–50.4 ± 0.0
–295.0 ± 0.0
–136.0 ± 0.0
60.0 ± 0.0
34.1 ± 9.6
–824.0 ± 0.0
–66.0 ± 0.0
470.0 ± 20.0
–114.9 ± 12.0
–627.16 ± 8.34
µα cos δ
µδ
−1
[mas a ]
[mas a−1 ]
— Old µ —
–39.6 ± 0.5
–367.0 ± 0.4
257.1 ± 0.6
632.2 ± 0.4
–124.1 ± 0.4
1.9 ± 0.4
–27.8 ± 1.0
205.1 ± 0.8
–230.0 ± 0.3
141.6 ± 0.2
422.8 ± 1.1
–248.1 ± 0.1
–214.9 ± 0.1
1549.6 ± 0.7
–48.3 ± 0.4
72.9 ± 0.8
–159.7 ± 0.3
119.2 ± 0.3
633.3 ± 0.2
–109.3 ± 0.3
352.7 ± 0.4
505.3 ± 1.4
1288.7 ± 0.5
222.1 ± 0.8
85.1 ± 0.7
–100.4 ± 0.3
–418.6 ± 0.3
181.4 ± 0.2
–619.5 ± 0.7
8.5 ± 0.7
–30.3 ± 0.4
–117.7 ± 0.1
–36.0 ± 1.3
119.0 ± 0.7
–48.7 ± 0.5
118.4 ± 0.7
–145.0 ± 0.3
40.6 ± 0.4
35.1 ± 0.4
–334.3 ± 0.3
–47.4 ± 0.5
–291.7 ± 0.2
–134.6 ± 0.8
–74.3 ± 0.2
25.9 ± 0.3
–804.3 ± 0.2
–60.0 ± 0.4
489.0 ± 1.1
–119.6 ± 0.9
–629.9 ± 0.8
µα cos δ
µδ
−1
[mas a ]
[mas a−1 ]
— New µ —
Tabla 6: Estrellas investigadas astrométricamente
57.9523
18.8891
55.773
58.8963
58.8963
60.7013
55.8363
56.8326
55.9203
20.6951
55.8476
18.7861
14.7853
14.8461
19.7721
58.7403
18.4761
20.8261
20.8261
58.7463
18.8861
55.8601
56.6713
58.6723
55.9043
∆t
[a]
4
6
3
7
5
6
4
6
6
6
5
5
3
6
6
5
6
6
6
6
3
4
6
5
6
N
C
A
E
C
C
E
C
A
C
A
A
A
C
A
A
E
A
A
A
C
A
A
C
C
C
SS
PPMXL
LSPM
...
HIP2
PPMXL
HIP2
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
Pok03
PPMXL
HIP2
Origin
33
J01317+209
J01383+572
J01550+379
J02019+735
J02022+103
J02027+135
J02164+135
J02185+207
J02190+353
J02314+573
J02364+554
J02367+320
J02392+074
J02502+628
J02534+174
J02565+554E
J02565+554W
J02575+107
J02592+317
J03018-165N
J03018-165S
J03110-046
J03136+653
J03147+114
J03172+453
J03267+192
J03332+462
J03397+334
J03430+459
J03466+243
01:32:44.28
01:38:21.62
01:55:02.30
02:01:54.00
02:02:16.21
02:02:44.28
02:16:29.78
02:18:35.95
02:19:03.06
02:31:27.66
02:36:27.16
02:36:47.81
02:39:17.35
02:50:16.44
02:53:26.10
02:56:35.07
02:56:34.35
02:57:31.04
02:59:16.70
03:01:51.08
03:01:51.43
03:11:04.89
03:13:38.08
03:14:47.20
03:17:12.20
03:26:44.96
03:33:14.04
03:39:47.84
03:43:02.07
03:46:37.30
+20:59:16.0
+57:13:57.1
+37:58:02.8
+73:32:32.0
+10:20:13.7
+13:34:33.6
+13:35:13.7
+20:47:50.1
+35:21:18.2
+57:22:43.3
+55:28:34.9
+32:04:20.5
+07:28:17.0
+62:51:19.8
+17:24:41.7
+55:26:30.2
+55:26:14.5
+10:47:24.6
+31:46:24.6
-16:35:30.7
-16:35:35.7
-04:36:35.8
+65:21:16.8
+11:27:27.2
+45:22:22.1
+19:14:40.3
+46:15:19.4
+33:28:30.7
+45:54:18.2
+24:20:36.6
413.0 ± 12.1
–148.3 ± 12.1
–138.0 ± 0.0
–354.0 ± 0.0
241.0 ± 0.0
–490.0 ± 0.0
282.1 ± 12.7
–132.0 ± 12.7
–679.0 ± 0.0
–283.0 ± 0.0
461.0 ± 0.0
–111.0 ± 0.0
491.0 ± 0.0
–434.0 ± 0.0
–40.0 ± 11.8
–314.6 ± 12.3
684.7 ± 20.0
–470.4 ± 20.0
1120.0 ± 0.0
8.0 ± 0.0
–248.0 ± 0.0
–259.0 ± 0.0
–329.0 ± 0.0
–82.0 ± 0.0
486.0 ± 0.0
–146.0 ± 0.0
213.7 ± 11.6
–210.6 ± 11.6
20.0 ± 0.0
–258.0 ± 0.0
737.25 ± 12.54 –431.82 ± 9.68
737.25 ± 12.54 –431.82 ± 9.68
1779.0 ± 0.0
–431.0 ± 0.0
49.0 ± 0.0
183.0 ± 0.0
–356.78 ± 16.33 –302.31 ± 17.19
–356.78 ± 16.33 –302.31 ± 17.19
6.9 ± 9.9
–321.0 ± 9.9
–97.0 ± 0.0
164.0 ± 0.0
57.7 ± 15.2
–34.5 ± 14.5
–253.0 ± 0.0
–89.0 ± 0.0
20.0 ± 0.0
–163.0 ± 0.0
68.46 ± 0.96
–176.81 ± 0.76
–37.77 ± 1.77
–4.94 ± 1.5
204.6 ± 10.2
–33.0 ± 10.1
... ± ...
... ± ...
413.7 ± 1.1
–188.2 ± 0.7
227.9 ± 0.1
274.8 ± 0.7
–687.1 ± 0.2
459.7 ± 0.3
490.4 ± 0.7
–25.4 ± 0.5
670.3 ± 1.0
1113.0 ± 0.5
–248.2 ± 0.2
–331.6 ± 0.7
479.7 ± 0.3
210.1 ± 0.3
1.9 ± 0.5
713.28 ± 0.7
701.15 ± 0.1
1750.4 ± 0.5
40.9 ± 0.5
–421.0 ± 3.0
–333.7 ± 0.8
2.6 ± 0.6
–94.8 ± 0.4
62.2 ± 0.8
–266.2 ± 0.5
4.7 ± 0.6
68.5 ± 1.0
–108.0 ± 2.8
–211.4 ± 0.4
16.3 ± 0.7
–130.5 ± 0.5
–347.1 ± 0.3
–474.7 ± 0.6
–113.4 ± 0.6
–286.8 ± 0.1
–92.5 ± 0.3
–438.9 ± 0.4
–287.5 ± 0.6
–430.2 ± 1.0
9.5 ± 0.1
–257.5 ± 0.8
–70.1 ± 0.6
–137.8 ± 0.2
–208.1 ± 0.6
–262.0 ± 0.3
–445.0 ± 4.0
–424.9 ± 0.0
–416.2 ± 0.4
186.4 ± 0.4
–221.0 ± 3.0
–68.0 ± 4.0
–300.2 ± 0.5
167.6 ± 0.4
–44.8 ± 0.4
–87.3 ± 0.4
–161.0 ± 0.1
–176.8 ± 0.8
23.6 ± 0.8
–33.3 ± 0.4
–43.6 ± 0.3
55.6903
20.6711
17.7521
55.8443
18.8971
19.7061
19.8011
55.9043
58.7463
52.6191
52.6191
18.8261
55.6116
56.5093
18.8861
52.6163
10.4167
19.7741
56.8136
56.6453
51.0271
54.7733
56.5041
60.7013
20.8261
54.7741
54.6393
21.8663
55.8253
46.977
6
4
5
4
6
6
6
6
5
4
4
5
6
4
5
4
3
5
6
5
5
5
4
5
5
6
6
4
5
6
C
A
A
C
A
A
A
C
C
A
A
A
A
C
A
C
C
A
A
C
C
C
A
C
A
A
B
E
C
B
PPMXL
LSPM
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
PPMXL
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
LSPM
PPMXL
LSPM
aHIP2
HIP2
LSPM
LSPM
bHIP2
HIP2
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
aHIP2
aHIP2
PPMXL
...
34
J03473+086
J03473–019
J03544-091
J03548+163
J03588+125
J04011+513
J04108-128
J04122+647
J04123+162
J04129+526
J04177+136
J04206+272
J04206+272
J04207+152
J04221+192
J04224+036
J04224+740
J04225+390
J04227+205
J04234+495
J04238+092
J04238+149
J04252+172
J04290+186
J04294+262
J04308-088
J04310+367
J04311+589
J04312+422
J04313+241
03:47:20.91
03:47:23.30
03:54:25.62
03:54:53.20
03:58:49.06
04:01:07.55
04:10:48.10
04:12:16.93
04:12:21.73
04:12:58.80
04:17:47.70
04:20:39.18
04:20:39.18
04:20:47.96
04:22:08.27
04:22:25.04
04:22:28.32
04:22:33.49
04:22:42.84
04:23:26.89
04:23:50.70
04:23:50.33
04:25:13.53
04:29:01.00
04:29:29.71
04:30:52.03
04:31:00.10
04:31:11.48
04:31:14.99
04:31:23.82
+08:41:46.4
–01:58:19.8
-09:09:31.6
+16:18:56.4
+12:30:24.2
+51:23:19.6
-12:51:42.1
+64:43:56.1
+16:15:03.3
+52:36:42.1
+13:39:42.3
+27:17:31.7
+27:17:31.7
+15:14:09.2
+19:15:21.8
+03:37:08.2
+74:01:27.0
+39:00:43.7
+20:34:12.5
+49:34:19.0
+09:12:19.4
+14:55:17.4
+17:16:05.6
+18:40:25.4
+26:16:53.2
-08:49:19.3
+36:47:54.8
+58:58:37.6
+42:17:11.1
+24:10:52.9
465.0 ± 0.0
185.53 ± 3.77
–59.9 ± 7.3
134.4 ± 4.6
255.3 ± 12.9
365.0 ± 0.0
–168.0 ± 15.0
498.0 ± 0.0
147.9 ± 4.5
–327.0 ± 0.0
110.1 ± 5.5
4.0 ± 5.1
4.0 ± 5.1
161.1 ± 4.9
–103.2 ± 8.4
139.5 ± 9.2
38.5 ± 12.7
584.0 ± 0.0
101.9 ± 5.1
–21.1 ± 9.0
99.7 ± 5.0
113.2 ± 5.3
109.9 ± 5.2
... ± ...
4.4 ± 4.5
7.0 ± 15.0
–58.6 ± 11.1
1290.0 ± 0.0
–10.4 ± 9.6
4.3 ± 4.5
–664.0 ± 0.0
–273.48 ± 3.95
49.1 ± 7.9
–20.4 ± 4.6
–309.1 ± 12.8
–806.0 ± 0.0
–395.0 ± 22.0
–444.0 ± 0.0
–34.7 ± 4.5
–811.0 ± 0.0
14.5 ± 2.9
–31.0 ± 5.1
–31.0 ± 5.1
–59.1 ± 4.9
–26.4 ± 8.4
31.1 ± 8.5
–337.0 ± 12.7
–603.0 ± 0.0
–49.3 ± 5.1
–213.7 ± 10.3
–10.0 ± 5.0
–30.5 ± 5.3
–34.1 ± 5.2
... ± ...
–32.1 ± 4.5
–161.0 ± 12.0
–29.7 ± 10.7
–2010.0 ± 0.0
–114.8 ± 9.6
–20.9 ± 4.5
461.0 ± 0.4
180.2 ± 0.5
–100.5 ± 1.1
137.5 ± 0.3
251.2 ± 0.7
367.0 ± 0.3
–144.4 ± 1.4
491.7 ± 0.0
149.5 ± 0.7
–318.4 ± 0.6
112.6 ± 0.4
6.0 ± 0.4
5.5 ± 0.3
159.7 ± 0.6
–97.6 ± 0.4
133.9 ± 0.4
44.5 ± 0.1
581.3 ± 0.4
106.8 ± 0.4
–25.4 ± 0.3
102.4 ± 0.3
119.8 ± 0.5
107.4 ± 0.6
113.3 ± 0.6
2.1 ± 0.6
3.5 ± 0.3
–54.8 ± 0.7
1274.0 ± 0.2
–16.2 ± 0.3
6.4 ± 0.5
–650.6 ± 0.2
–272.3 ± 0.6
113.7 ± 1.2
–28.9 ± 0.4
–310.2 ± 0.7
–806.8 ± 0.6
–386.4 ± 1.0
–431.4 ± 0.0
–32.3 ± 0.3
–816.2 ± 0.7
–14.7 ± 0.5
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–26.8 ± 0.3
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55.8391
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59.6413
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54.7733
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6
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6
4
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3
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6
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7
5
6
6
7
7
6
6
5
3
4
7
A
B
C
B
C
A
C
A
B
A
B
B
E
B
C
C
C
A
B
C
B
B
B
B
E
C
C
A
C
B
LSPM
HIP2
PPMXL
PPMXL
PPMXL
LSPM
Cab07
LSPM
PPMXL
LSPM
SPM
PPMXL
PPMXL
PPMXL
PPMXL
PPMXL
PPMXL
LSPM
PPMXL
PPMXL
PPMXL
PPMXL
PPMXL
...
PPMXL
Cab07
PPMXL
LSPM
PPMXL
PPMXL
35
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–167.5 ± 8.4
–167.5 ± 8.4
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... ± ...
... ± ...
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162.0 ± 0.0
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–143.4 ± 8.4
–143.4 ± 8.4
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... ± ...
... ± ...
–36.7 ± 5.1
–214.0 ± 0.0
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–501.0 ± 0.0
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54.6283
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54.6423
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5
4
4
5
E
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C
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B
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A
C
C
A
B
C
B
A
C
A
D
E
PPMXL
PPMXL
bPPMXL
bPPMXL
PPMXL
Cab07
...
...
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
Cab07
PPMXL
PPMXL
HIP2
PPMXL
LSPM
LSPM
PPMXL
PPMXL
LSPM
PPMXL
HIP2
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
aLSPM
PPMXL
36
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13.9 ± 6.5
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5
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5
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5
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6
5
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6
6
4
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6
E
B
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D
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B
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C
A
PPMXL
PPMXL
LSPM
PPMXL
PPMXL
LSPM
aLSPM
LSPM
LSPM
LSPM
PPMXL
PPMXL
Luyten
PPMXL
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PPMXL
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
LSPM
LSPM
Gal15
LSPM
Luy76
PPMXL
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
37
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C
A
A
C
D
A
C
A
C
A
A
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E
B
B
C
B
A
A
A
A
B
A
A
C
C
E
A
A
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LSPM
LSPM
PPMXL
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LSPM
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
PPMXL
LSPM
HIP2
aHIP2
HIP2
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aHIP2
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LSPM
LSPM
LSPM
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LSPM
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PPMXL
PPMXL
PPMXL
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LSPM
38
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B
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A
A
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C
C
C
A
C
C
A
C
D
A
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LSPM
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PPMXL
LSPM
LSPM
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LSPM
LSPM
LSPM
LSPM
LSPM
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PPMXL
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PPMXL
39
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A
A
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C
B
C
A
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PPMXL
PPMXL
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aHIP2
LSPM
PPMXL
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LSPM
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A
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A
A
A
A
A
C
C
C
A
A
PPMXL
PPMXL
PMSU
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PPMXL
PPMXL
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HIP2
LSPM
LSPM
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PPMXL
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LSPM
LSPM
PPMXL
Luy76
Luy76
LSPM
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42
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4
3
6
7
7
5
C
E
E
A
C
A
C
C
D
A
B
C
C
C
A
C
A
A
A
A
C
A
C
B
C
C
C
B
A
A
PPMXL
PPMXL
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
PPMXL
PPMXL
aLSPM
LSPM
PPMXL
PPMXL
aPPMXL
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
LSPM
PPMXL
LSPM
PPMXL
HIP2
PPMXL
PPMXL
PPMXL
HIP2
LSPM
LSPM
47
J22507+286
J23028+436
J23065+717
J23096-019
J23174+196
J23174+382
J23175+063
J23194+790
J23209–017
J23220+569
J23228+787
J23249+506
J23256+531
J23265+121
J23293+414N
J23293+414S
J23351-023
J23376-128
J23389+210
J23431+365
J23438+610
J23544+081
J23573-129E
J23573-129W
J23578+386
J23598+477
22:50:45.49
23:02:52.51
23:06:35.86
23:09:39.32
23:17:24.41
23:17:28.07
23:17:34.55
23:19:24.47
23:20:57.70
23:22:00.71
23:22:53.85
23:54:56.47
23:25:40.17
23:26:32.39
23:29:23.46
23:29:22.58
23:35:10.50
23:37:38.31
23:38:55.69
23:43:06.29
23:43:53.10
23:54:26.80
23:57:20.57
23:57:19.35
23:57:49.90
23:59:49.41
+28:36:08.5
+43:38:15.7
+71:43:25.8
-01:58:23.0
+19:36:46.9
+38:12:42.0
+06:23:28.3
+79:00:03.7
-01:47:37.3
+56:59:19.9
+78:47:38.6
+50:36:14.5
+53:08:05.6
+12:09:32.8
+41:28:06.9
+41:27:52.2
-02:23:21.4
-12:50:27.7
+21:01:21.8
+36:32:13.2
+61:02:15.7
+08:09:43.5
-12:58:48.7
-12:58:40.7
+38:37:46.9
+47:45:44.8
190.9 ± 10.7
–137.4 ± 10.0
1254.0 ± 0.0
277.2 ± 13.4
–217.0 ± 0.0
362.0 ± 0.0
169.0 ± 0.0
201.56 ± 0.5
168.0 ± 5.0
392.1 ± 14.1
201.56 ± 0.5
49.7 ± 4.6
986.0 ± 0.0
699.0 ± 0.0
415.0 ± 0.0
415.0 ± 0.0
783.0 ± ...
218.0 ± 13.0
290.0 ± 0.0
942.0 ± 0.0
–607.0 ± 0.0
–293.9 ± 10.4
212.8 ± 7.6
212.8 ± 7.6
–150.6 ± 8.6
871.0 ± 0.0
–43.1 ± 10.7
–6.9 ± 10.0
439.0 ± 0.0
–386.4 ± 13.4
–412.0 ± 0.0
–94.0 ± 0.0
–251.0 ± 0.0
71.59 ± 0.41
26.0 ± 5.0
74.0 ± 14.1
71.59 ± 0.41
5.0 ± 4.6
328.0 ± 0.0
266.0 ± 0.0
–41.0 ± 0.0
–41.0 ± 0.0
–852.0 ± ...
–317.0 ± 12.0
174.0 ± 0.0
–143.0 ± 0.0
–487.0 ± 0.0
–59.1 ± 9.6
7.6 ± 7.6
7.6 ± 7.6
–142.7 ± 7.7
–199.0 ± 0.0
193.7 ± 0.6
–138.0 ± 0.4
1255.4 ± 0.5
273.0 ± 0.9
361.1 ± 0.6
–194.1 ± 0.8
176.3 ± 0.3
201.6 ± 0.5
170.4 ± 0.2
389.0 ± 0.4
201.6 ± 0.6
50.9 ± 0.3
1012.9 ± 0.7
700.8 ± 0.4
412.9 ± 1.0
401.4 ± 0.4
776.9 ± 0.6
204.6 ± 0.5
276.7 ± 0.4
947.7 ± 0.4
–617.7 ± 0.4
–273.6 ± 0.7
200.5 ± 0.8
200.8 ± 0.8
–137.6 ± 1.0
867.6 ± 0.9
–55.9 ± 0.7
–4.9 ± 0.2
435.0 ± 0.4
–381.4 ± 1.3
–101.8 ± 0.2
–423.1 ± 0.5
–256.4 ± 0.2
71.6 ± 0.4
26.5 ± 0.6
84.5 ± 0.4
71.6 ± 0.4
5.8 ± 0.4
326.9 ± 0.4
267.4 ± 0.6
–40.8 ± 0.4
–47.5 ± 0.7
–845.3 ± 0.9
–322.0 ± 0.4
185.6 ± 0.4
–149.2 ± 0.2
–496.5 ± 0.4
–49.5 ± 0.5
18.3 ± 0.4
20.4 ± 0.8
–144.9 ± 0.5
–199.4 ± 1.2
55.9263
55.5867
17.9891
55.6687
18.8321
20.8351
16.9471
56.0763
53.2596
57.8753
59.0773
58.8943
57.8781
18.8781
24.9551
57.9523
56.0143
50.133
19.8841
58.7491
55.9861
56.9613
47.4957
55.9123
58.7463
56.8333
6
5
3
6
6
5
6
7
6
5
7
5
4
6
6
6
7
5
6
6
4
6
5
5
5
6
C
C
A
C
A
A
A
B
B
C
B
E
A
A
A
D
D
C
A
A
A
C
C
C
C
A
PPMXL
PPMXL
LSPM
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
aHIP2
NLTT
PPMXL
aHIP2
PPMXL
LSPM
LSPM
LSPM
aLSPM
PMSU
Cab07
LSPM
LSPM
LSPM
PPMXL
PPMXL
PPMXL
PPMXL
LSPM
Componentes galácticas de la velocidad
Tabla 7: Componentes galactocéntricas de las estrellas
investigadas
Karmn
J00012+139N
J00051+457
J00056+458
J00067-075
J00077+603
J00079+080
J00081+479
J00084+174
J00088+208
J00132+693
J00136+806
J00137+806
J00154-161
J00158+135
J00159-166
J00162+198W
J00162+198E
J00169+051
J00169+200
J00173+291
J00176-086
J00182+102
J00183+440
J00184+440
J00188+278
J00201-170
J00204+330
J00218+382
J00219+492
J00234+243
J00234+771
J00235+771
J00245+300
J00253+228
J00268+701
J00271+496
J00279+223
J00286-066
U
[km s−1 ]
V
[km s−1 ]
W
[km s−1 ]
–14 ± 3
–37.8 ± 0.6
–39.9 ± 1.3
37.0 ± 0.6
–22.6 ± 0.8
63 ± 8
20.5 ± 0.4
8.9 ± 0.5
21.4 ± 1.1
–63 ± 7
–13.4 ± 0.7
–11.6 ± 0.7
–7.5 ± 0.0
–43.6 ± 1.9
9.4 ± 0.2
–29 ± 5
–23 ± 5
29 ± 2
–29.4 ± 0.5
–71 ± 5
–46 ± 3
10.4 ± 0.0
–49.3 ± 0.1
–47.1 ± 1.9
–21.4 ± 1.6
–12.4 ± 1.2
–43.4 ± 1.8
–27 ± 2
–20.4 ± 0.1
12.6 ± 0.8
97 ± 3
97 ± 3
–50 ± 4
42.7 ± 1.2
9.9 ± 0.2
8.6 ± 1.2
–12.7 ± 0.8
44 ± 3
9±2
–23.4 ± 0.4
–24.6 ± 0.8
–38.8 ± 1.5
–6.5 ± 0.8
–41.7 ± 1.7
–21.5 ± 0.4
7.7 ± 0.1
6.6 ± 0.5
–19 ± 3
–27.6 ± 0.6
–31.3 ± 0.6
–29.5 ± 0.1
27 ± 4
10.5 ± 0.2
–41 ± 12
–58 ± 12
–26 ± 2
6.9 ± 0.4
–42.1 ± 0.9
–15.6 ± 1.4
–28.0 ± 0.1
–12.5 ± 0.1
–17 ± 3
–14.0 ± 1.2
–3.4 ± 0.8
–40 ± 2
–72 ± 4
–9.2 ± 0.1
11.9 ± 0.9
–14.2 ± 1.4
–13.7 ± 1.4
–17 ± 4
–44.8 ± 0.5
6.2 ± 0.2
–84.7 ± 0.9
–29.6 ± 1.4
–33 ± 2
17 ± 3
–15.6 ± 0.3
–16.5 ± 0.6
22 ± 4
–6.3 ± 0.4
22 ± 3
9.2 ± 0.4
–10.2 ± 0.2
–18.3 ± 0.7
–36 ± 5
8.6 ± 0.5
7.0 ± 0.4
18.9 ± 0.0
–31 ± 5
–18.9 ± 0.8
–66 ± 11
–49 ± 11
–38.2 ± 1.7
–19.5 ± 0.4
47.3 ± 1.6
–22.0 ± 0.4
34.2 ± 0.1
–3.4 ± 0.0
–1.6 ± 1.3
–11.3 ± 0.8
–25.1 ± 0.2
–59 ± 2
–20 ± 2
–7.2 ± 0.1
10.4 ± 0.6
–2.9 ± 0.5
–2.9 ± 0.5
–11 ± 2
10.9 ± 1.1
–10.5 ± 0.2
–8.8 ± 1.2
–0.6 ± 1.3
–4.9 ± 1.1
48
YD/NYD
SKG
Kin
NYD
YD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
YD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NNN
HS
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
UMa
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
IC
NNN
NNN
NNN
IC
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
UMa
NNN
LA
NNN
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
TD-D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
J00288+503
J00315-058
J00324+672N
J00324+672S
J00325+074
J00341+253
J00346+711
J00358+526
J00359+104
J00361+455
J00382+523
J00385+514
J00389+306
J00395+149S
J00395+605
J00409+313
J00413+558
J00428+355
J00435+284
J00443+126
J00443+091
J00449-152
J00487+270
J00489+445
J00505+248
J00514+583
J00515-229
J00566+174
J00570+450
J01008+669
J01009-044
J01013+613
J01019+541
J01025+716
J01026+623
J01032+316
J01032+200
J01033+623
J01048-181
J01056+284
J01066+152
J01114+154
J01119+049N
J01119+049S
J01125-169
–33 ± 2
18.2 ± 1.2
–68.5 ± 1.6
–69.3 ± 1.6
–2.3 ± 0.2
–1.9 ± 0.8
–36.3 ± 1.9
–39 ± 7
–65 ± 4
42 ± 6
–1.9 ± 0.4
13 ± 2
–79 ± 4
–45 ± 2
40.2 ± 0.4
2.9 ± 0.5
–13.7 ± 1.4
2.8 ± 1.8
67 ± 3
–21.6 ± 0.1
–46.4 ± 0.3
8.9 ± 0.1
44.6 ± 0.0
–35.8 ± 0.0
–11.1 ± 0.5
–99 ± 6
–28.2 ± 0.5
–27 ± 3
–38.7 ± 0.2
17.4 ± 0.4
–115.6 ± 0.4
–20.8 ± 0.8
14.2 ± 0.5
–57.4 ± 0.6
–24.4 ± 0.4
–48 ± 8
–42 ± 2
–26 ± 3
–64 ± 3
–90 ± 3
13.3 ± 1.0
–9 ± 2
–13.4 ± 0.4
–9.7 ± 0.4
–28.1 ± 0.7
–14 ± 3
–80 ± 5
–45.5 ± 0.9
–44.2 ± 0.9
–7.8 ± 0.1
–23.6 ± 1.4
–33.0 ± 0.9
–48 ± 5
–41 ± 4
–17 ± 2
21.0 ± 0.1
8.3 ± 1.4
–47 ± 2
–10.4 ± 1.2
–30.4 ± 0.3
5.8 ± 0.4
–45.4 ± 0.9
–62.4 ± 0.8
–83 ± 3
0.1 ± 0.1
–23.7 ± 0.3
–76.6 ± 0.1
–39.3 ± 0.0
27.1 ± 0.0
–3.0 ± 0.4
–100 ± 3
–40.0 ± 0.7
–61 ± 3
–18.5 ± 0.3
16.7 ± 0.3
–21.3 ± 0.4
–4.9 ± 0.6
6.6 ± 0.3
–35.7 ± 0.4
–25.2 ± 0.3
–5 ± 6
–29.3 ± 1.5
–23 ± 4
–14.5 ± 0.8
–50 ± 2
–1.7 ± 0.5
–14 ± 3
–35.6 ± 1.3
–38.4 ± 1.3
–0.4 ± 0.1
49
5.8 ± 0.9
–22 ± 2
–17.2 ± 0.4
–17.1 ± 0.4
1.3 ± 0.1
–5.7 ± 1.2
–38.5 ± 1.6
–14 ± 3
–49.8 ± 1.6
–4 ± 3
–18.7 ± 0.7
3.8 ± 0.6
–2.4 ± 0.1
–11.7 ± 0.5
–28.8 ± 0.5
–34.8 ± 0.9
–5.5 ± 0.4
36.4 ± 0.5
–44 ± 6
–34.0 ± 0.2
–8.3 ± 0.2
34.4 ± 0.0
4.4 ± 0.0
–32.9 ± 0.1
–5.6 ± 0.1
38.1 ± 1.7
–31.4 ± 0.0
3.1 ± 1.2
–6.2 ± 0.1
–5.7 ± 0.5
–9.5 ± 0.2
–41.4 ± 2.0
–6.3 ± 0.3
–11.5 ± 0.1
5.8 ± 0.1
–13.4 ± 1.0
7.5 ± 0.3
5.9 ± 0.1
–3.0 ± 0.3
–11.8 ± 0.1
–30.1 ± 0.9
–8 ± 3
–39.5 ± 0.6
–32.2 ± 0.6
–23.4 ± 0.1
YD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
Cas
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
TD
D
D
TD
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
J01134-229
J01178+286
J01178+054
J01182-128
J01198+841
J01221+221
J01227+005
J01256+097
J01324-219
J01383+572
J01384+006
J01390-179
J01395+050
J01402+317
J01432+278
J01433+043
J01437-060
J01449+163
J01453+465
J01466-086
J01480+212
J01510-061
J01514+213
J01518-108
J01518+644
J01592+035E
J01592+035W
J01593+585
J02000+437
J02001+366
J02007-103
J02002+130
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YD
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D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
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NYD
NYD
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NYD
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NYD
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TD
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TD
D
D
D
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H
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D
D
D
TD
D
D
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NYD
NYD
NYD
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NNN
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NNN
LA
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TD
D
D
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D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
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D
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–39.7 ± 1.7
–41.9 ± 0.4
97.0 ± 0.2
–4 ± 2
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–10.2 ± 0.3
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–54 ± 24
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53
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–31 ± 11
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–38.3 ± 1.4
–14.9 ± 0.4
19.3 ± 1.1
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–3.5 ± 0.4
–40.4 ± 0.1
YD
NYD
YD
NYD
YD
YD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
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NYD
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NYD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
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NYD
NNN
NNN
Cas
NNN
Cas
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NNN
HS
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NNN
NNN
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NNN
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NNN
HS
NNN
NNN
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NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
HS
HS
NNN
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
TD-D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
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J04173+088
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J04587+509
–45.0 ± 1.1
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49.4 ± 0.0
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30.1 ± 0.1
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–3 ± 4
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14.4 ± 0.2
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42 ± 4
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6 ± 13
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5.3 ± 0.1
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54
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–13.2 ± 0.2
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24.6 ± 0.2
–10 ± 3
–21.3 ± 0.1
18.8 ± 0.8
NYD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
YD
NYD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
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NYD
YD
NYD
YD
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NYD
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YD
NYD
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NYD
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NYD
NYD
NYD
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NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
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IC
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
HS
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LA
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
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HS
NNN
HS
UMa
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
D
D
D
D
D
D
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D
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
TD
D
D
D
D
J04588+498
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–12.4 ± 0.7
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4±2
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4±3
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–22 ± 2
55
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8.8 ± 0.1
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–18.1 ± 0.2
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–11.6 ± 0.5
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–10.0 ± 0.1
–9.5 ± 0.3
–15.7 ± 0.8
–8.1 ± 0.5
–39.0 ± 1.4
–30.4 ± 1.3
–9.1 ± 1.0
–37.4 ± 0.8
–23 ± 2
NYD
YD
NYD
YD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
YD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NNN
LA
NNN
LA
Cas
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
LA
LA
LA
NNN
NNN
IC
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
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HS
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NNN
NNN
NNN
NNN
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
TD
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
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–9 ± 3
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–86.7 ± 1.9
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–46 ± 3
15.2 ± 0.4
–37 ± 2
–34.8 ± 0.5
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–4 ± 4
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8.0 ± 0.1
–26.4 ± 0.0
–57 ± 5
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56
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NYD
YD
YD
NYD
YD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
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NNN
NNN
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LA
LA
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LA
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LA
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LA
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Cas
D
D
D
D
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TD
D
TD-D
TD-D
D
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D
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TD
TD
D
D
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TD-D
TD
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
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57
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NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
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NYD
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NYD
NYD
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LA
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Cas
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NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
D
TD
TD-D
D
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TD
TD
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D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
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D
D
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NYD
YD
NYD
YD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
YD
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NYD
NYD
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NYD
NYD
NYD
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NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
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NYD
NYD
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YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NNN
LA
NNN
NNN
Cas
Cas
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
Cas
NNN
NNN
UMa
UMa
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
LA
LA
NNN
Cas
NNN
NNN
NNN
NNN
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
TD
D
D
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59
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NYD
NYD
YD
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NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
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D
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TD
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D
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TD-D
D
D
D
D
D
D
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11 ± 4
NYD
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D
TD
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
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11 ± 3
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–20.3 ± 0.4
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38.1 ± 0.3
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J11113+434E
–20.5 ± 0.1
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–11 ± 3
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–9.8 ± 0.1
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–31.4 ± 0.4
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–26.5 ± 1.8
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–28.8 ± 0.3
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–21.7 ± 1.3
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3.4 ± 0.1
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–5 ± 5
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–1 ± 2
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63
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3.8 ± 0.2
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NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
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NYD
NYD
NYD
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NYD
NYD
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NYD
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YD
NYD
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NNN
NNN
NNN
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NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
IC
NNN
NNN
IC
NNN
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LA
NNN
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D
D
TD
D
D
TD-D
TD-D
D
TD
D
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TD-D
D
TD
D
D
TD-D
D
D
D
TD
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
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–8.8 ± 0.2
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–28 ± 3
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8.8 ± 0.3
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64
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–5 ± 4
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0.4 ± 0.5
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3.8 ± 0.0
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17.7 ± 0.3
–2.0 ± 0.2
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
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NYD
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NNN
NNN
NNN
NNN
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NNN
NNN
NNN
NNN
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HS
NNN
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NNN
NNN
NNN
NNN
Cas
Cas
NNN
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UMa
NNN
NNN
NNN
NNN
IC
HS
UMa
NNN
NNN
HS
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NNN
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NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
TD
D
D
D
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D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
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65
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0±4
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4.0 ± 0.8
3±5
–51.7 ± 0.1
–0.4 ± 0.1
NYD
YD
YD
YD
YD
YD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
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YD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NNN
NNN
LA
NNN
Cas
Cas
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
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NNN
NNN
HS
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NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
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IC
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
UMa
LA
NNN
NNN
NNN
LA
LA
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
TD
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
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NYD
YD
NYD
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UMa
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NNN
HS
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D
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TD-D
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TD-D
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67
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NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
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NYD
NYD
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HS
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TD-D
TD
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TD-D
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D
D
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TD-D
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TD
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NYD
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UMa
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D
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TD-D
TD
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TD-D
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D
D
D
D
D
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D
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TD
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–14.2 ± 0.3
–0.7 ± 0.2
–30.9 ± 0.6
21.4 ± 0.2
–95 ± 4
69
11.4 ± 0.4
4.9 ± 0.6
34.4 ± 0.2
–2.9 ± 0.5
14.0 ± 0.7
9±4
–5 ± 5
–9.3 ± 0.1
22.3 ± 0.2
31 ± 2
31.4 ± 1.9
12 ± 3
–13 ± 2
–6.2 ± 0.5
–154 ± 3
–126 ± 3
–29.1 ± 0.2
62.8 ± 1.5
2.8 ± 0.5
–3 ± 3
–40.7 ± 1.0
–20 ± 2
–12.3 ± 0.0
37.5 ± 0.4
1.7 ± 1.2
12.0 ± 1.2
–6 ± 4
15.2 ± 0.1
–18.7 ± 0.4
–13.8 ± 0.4
26.2 ± 2.0
7.7 ± 1.8
22.0 ± 0.6
–13 ± 2
–15.7 ± 0.1
0.9 ± 0.3
28 ± 9
–43.9 ± 0.7
–45 ± 3
–25.4 ± 0.2
–9.6 ± 0.3
0.9 ± 0.2
5.7 ± 0.5
20.1 ± 0.7
90 ± 6
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NNN
NNN
NNN
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NNN
NNN
NNN
NNN
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NNN
NNN
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NNN
NNN
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NNN
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
UMa
NNN
NNN
NNN
D
D
TD
D
D
D
D
D
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D
TD
TD-D
D
D
TD
TD
D
TD
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
TD
TD
D
D
D
D
D
TD
J16147+048
J16155+244
J16167+672S
J16167+672N
J16170+552
J16204-042
J16241+483
J16254+543
J16255+260
J16268-173
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J16302-14
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J16315+175
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J16354+350
J16360+088
J16401+007
J16403+676
J16408+363
J16462+164
J16487-157
J16487+106
J16508-048
J16509+224
J16528+630
J16529+400
J16542+119
J16554-083N
J16554-083S
J16555-083
J16570-043
J16573+124
J16574+777
J16577+132
J16578+473
J16581+257
J16584+139
J16591+209
J17003+253
J17010+082
J17027-060
–85 ± 3
–62.6 ± 0.3
–10.0 ± 0.1
–10.1 ± 0.1
41.2 ± 0.9
–102.9 ± 1.8
24.7 ± 0.3
7.9 ± 0.1
–15.7 ± 0.1
–51.0 ± 0.1
41.6 ± 0.6
–12.8 ± 0.2
–103.3 ± 1.2
–31.1 ± 0.7
40 ± 4
–32.3 ± 0.6
–6.2 ± 0.2
–109 ± 6
14.1 ± 0.6
–7.5 ± 0.3
15 ± 5
–24.4 ± 1.2
–49.2 ± 0.8
31.5 ± 1.0
–70.1 ± 0.2
–18.0 ± 0.1
–5.0 ± 0.2
–39.4 ± 0.6
–7.3 ± 0.4
23.6 ± 0.0
–74.6 ± 1.2
18.4 ± 0.2
17.5 ± 0.2
19.2 ± 0.2
7.4 ± 1.4
40.9 ± 0.4
–8.1 ± 0.5
–23.8 ± 0.7
–26.2 ± 0.3
22.2 ± 0.3
–26.1 ± 0.3
–2.2 ± 0.2
–0.7 ± 0.5
11.4 ± 0.3
–18.3 ± 0.1
–51 ± 3
3±5
NYD
–17.3 ± 0.3 –35.8 ± 0.2 NYD
–29.9 ± 0.2
4.2 ± 0.2 YD
–29.0 ± 0.3
4.9 ± 0.3 YD
–26.1 ± 0.2 –16.4 ± 0.1 NYD
–58 ± 4
–6 ± 4
NYD
3.1 ± 0.2
–48.5 ± 0.3 NYD
–2.3 ± 0.1 –17.4 ± 0.1 YD
–13.7 ± 0.1 –40.6 ± 0.1 NYD
–37.5 ± 0.4 –20.2 ± 0.4 NYD
–21.3 ± 0.7
0.9 ± 0.6 NYD
–21.1 ± 0.1 –20.4 ± 0.1 YD
–53 ± 6
–12 ± 3
NYD
–24.9 ± 0.6 –21.7 ± 0.7 YD
–50 ± 3
5±3
NYD
–59 ± 3
21 ± 2
NYD
14.5 ± 0.6 –10.1 ± 0.3 NYD
–175.4 ± 1.8
–82 ± 3
NYD
3.6 ± 0.3
–5.9 ± 0.5 NYD
–33 ± 2
20.2 ± 1.6 NYD
1.9 ± 1.6
–6 ± 3
NYD
–21 ± 4
–3 ± 3
YD
–52.6 ± 0.1 –42.4 ± 0.5 NYD
–30.4 ± 1.9 19.6 ± 0.5 NYD
–20.3 ± 0.7 –34.7 ± 0.4 NYD
–19.6 ± 0.1 –3.5 ± 0.1 YD
–62.2 ± 0.5 45.0 ± 0.5 NYD
–10.9 ± 0.6 –21.0 ± 0.5 YD
–10 ± 4
–23 ± 3
YD
–4.4 ± 0.0
9.9 ± 0.0 NYD
–37.6 ± 0.5
17 ± 2
NYD
–31.9 ± 1.2 11.2 ± 0.3 NYD
–32.0 ± 1.2 10.8 ± 0.3 NYD
–31.7 ± 1.2 11.5 ± 0.3 NYD
–1.3 ± 0.2
–27 ± 3
YD
15.3 ± 0.5
–1.9 ± 0.5 NYD
–0.8 ± 0.3 –30.1 ± 0.5 NYD
4.0 ± 1.4
–13.8 ± 0.4 NYD
–5.6 ± 0.0
6.0 ± 0.1 YD
–13.5 ± 0.2
2.0 ± 0.0 NYD
–31.4 ± 0.8 13.4 ± 1.1 NYD
7.6 ± 0.1
8.2 ± 0.1 NYD
16.3 ± 0.5
35.5 ± 0.5 NYD
–19.6 ± 0.8 14.3 ± 0.5 NYD
–17.4 ± 0.5 –2.1 ± 0.3 YD
70
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
H
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
J17033+514
J17038+321
J17043+169
J17052-050
J17071+215
J17076+073
J17095+436
J17098+119
J17118-018
J17115+384
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J17146+269
J17153+049
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J17177-118
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J17183+181
J17198+417
J17198+265
J17199+265
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J17219+214
J17242-043
J17276+144
J17285+374
J17303+055
J17312+820
J17321+504
J17338+169
J17355+616
J17364+683
J17376+220
J17378+185
J17386+612
J17388+080
J17395+277S
J17395+277N
J17421-088
J17425-166
J17430+057
J17432-185
–21.9 ± 0.7
–7.2 ± 0.4
95 ± 4
47.4 ± 0.2
–34.4 ± 0.2
33 ± 4
–1.5 ± 0.2
–15.3 ± 0.3
–2.7 ± 0.4
–13.1 ± 0.1
36.0 ± 1.3
7.3 ± 0.8
–43 ± 4
67.6 ± 1.0
–15.6 ± 0.2
–16.3 ± 0.7
–23.5 ± 0.1
–21.4 ± 0.6
89.6 ± 0.0
–21.8 ± 0.2
23.0 ± 0.0
40.9 ± 1.0
–36.7 ± 0.8
–36.9 ± 0.8
88 ± 5
–27.8 ± 0.5
74.7 ± 0.1
29.5 ± 0.8
25.2 ± 0.1
–3.4 ± 0.1
–51.7 ± 1.5
69 ± 7
–8 ± 3
36.2 ± 0.2
30.4 ± 0.1
26.5 ± 0.8
8.8 ± 0.2
–7.6 ± 0.6
32.9 ± 0.0
39.4 ± 1.3
30.1 ± 1.3
–36.5 ± 1.3
–24.3 ± 1.3
–2.4 ± 0.2
77 ± 3
29.1 ± 0.5
9.0 ± 0.4
–32 ± 3
–63.2 ± 0.7
–47.0 ± 0.8
–19 ± 2
–28.5 ± 0.1
–36.7 ± 0.4
–24 ± 3
–26.8 ± 0.2
–31.5 ± 0.3
–50 ± 4
–34 ± 2
4.6 ± 0.5
–16.8 ± 0.1
–47.5 ± 1.1
–27.9 ± 0.6
–51.6 ± 1.2
–5.6 ± 0.1
–8.4 ± 0.2
–8.4 ± 0.0
–20.9 ± 0.1
–20.2 ± 0.2
–19.7 ± 0.3
–13.6 ± 0.3
–10.4 ± 0.1
3.3 ± 0.3
–67 ± 4
0.7 ± 0.1
–13.1 ± 0.1
24.9 ± 1.0
–13.1 ± 1.3
–19 ± 3
–3.5 ± 0.2
–25.1 ± 0.0
–8.3 ± 0.6
–20.9 ± 0.2
–9.8 ± 0.2
–7.8 ± 0.0
14.8 ± 0.7
2.9 ± 0.7
–108 ± 7
–62 ± 6
3.8 ± 0.4
–53 ± 19
71
10.3 ± 0.4
–13.8 ± 0.4
–19 ± 2
21.1 ± 0.1
–3.6 ± 1.0
28 ± 2
–35.4 ± 0.2
13.3 ± 0.4
8.8 ± 1.4
–36.1 ± 0.2
–25.5 ± 0.2
11.8 ± 1.2
34 ± 6
–33.4 ± 1.7
–1.4 ± 0.1
–21.4 ± 0.2
1.5 ± 0.6
–13.1 ± 0.4
9.7 ± 0.1
–20.5 ± 0.6
–1.6 ± 0.0
–29.9 ± 0.4
–3.1 ± 0.7
–3.7 ± 0.7
–49.1 ± 1.9
2.7 ± 0.5
36.0 ± 0.3
84 ± 4
–0.8 ± 0.1
–10.4 ± 0.1
36.5 ± 0.5
–3.9 ± 0.4
–5 ± 2
–22.7 ± 0.1
–6.6 ± 0.0
–7.5 ± 0.5
–6.6 ± 0.0
–2.1 ± 0.3
6.6 ± 0.1
7.8 ± 0.6
0.1 ± 0.6
42 ± 4
–25 ± 2
–22.8 ± 1.0
–11 ± 5
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
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NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
Cas
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
D
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
TD-D
TD
D
D
TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
J17439+433
21.4 ± 0.3
J17455+468
–2.5 ± 0.1
J17460+246
–75 ± 3
J17464+277
16.9 ± 0.0
J17502+237
–76 ± 3
J17515+147
–24.3 ± 0.5
J17530+169
35.7 ± 0.3
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–9.6 ± 0.4
J17570+157
–17.9 ± 0.7
J17572+707
–26.9 ± 0.8
J17578+04
–140.8 ± 0.3
J17578+465
–45.4 ± 1.0
J18022+642
15.0 ± 0.5
J18027+375
61 ± 3
J18042+359
17.7 ± 0.8
J18051-030
32.9 ± 0.1
J18075-159
–29.3 ± 0.1
J18131+260
–5 ± 3
J18135+055
27 ± 4
J18157+189
81.1 ± 1.9
J18160+139
49.9 ± 0.9
J18163+015
5±6
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–35.4 ± 0.5
J18165+048
–60 ± 3
J18180+387W
48 ± 2
J18180+387E
51 ± 2
J18189+661
12.9 ± 0.2
J18193-057
35 ± 3
J18209-010
35 ± 7
J18221+063
–30 ± 5
J18224+620
53.4 ± 1.0
J18234+281
–1.4 ± 0.4
J18240+01
–80.3 ± 0.0
J18250+246
30.9 ± 1.6
J18255+383
93 ± 4
J18264+113
1.9 ± 0.1
J18319+406
–26.9 ± 0.1
J18346+401
10.3 ± 1.7
J18352+414
–28.5 ± 0.7
J18353+457
–38.0 ± 0.5
J18354+457
–34.0 ± 1.4
J18356+329
21.2 ± 1.0
J18358+800
–18.8 ± 0.5
J18363+136
–38 ± 3
J18387-144
–30.1 ± 0.3
–18.9 ± 0.1
–2.8 ± 0.0
–51 ± 3
–29.9 ± 0.0
–37.6 ± 0.7
–18.6 ± 0.6
–2.7 ± 0.3
–50.6 ± 1.0
–41.9 ± 0.6
–18 ± 2
4.8 ± 0.2
–20.0 ± 0.2
3.2 ± 0.3
–12 ± 3
–15.6 ± 0.2
14.2 ± 0.0
–28.8 ± 0.6
0±5
–13 ± 3
21.3 ± 1.5
–3.3 ± 0.7
–66 ± 7
–26.9 ± 0.1
–10 ± 2
–23.7 ± 1.1
–22.0 ± 0.9
13.2 ± 0.2
–6 ± 4
–135 ± 12
–55 ± 4
–29 ± 4
–24.2 ± 0.3
–64.4 ± 0.0
–32.7 ± 1.0
–2.6 ± 1.3
–24.9 ± 0.1
–13.3 ± 0.3
10.0 ± 0.2
–56 ± 2
–4.0 ± 0.3
–11 ± 4
–0.5 ± 1.7
6.5 ± 0.1
–14 ± 3
–39.5 ± 1.0
72
–12.0 ± 0.1
0.9 ± 0.1
–1 ± 2
–4.8 ± 0.0
21 ± 4
20.1 ± 1.1
22.6 ± 0.4
19.6 ± 0.8
–9.5 ± 0.3
–9.4 ± 1.4
18.3 ± 0.1
–7.8 ± 0.2
–8.5 ± 0.3
–23 ± 2
–19.4 ± 0.5
–19.0 ± 0.3
11.8 ± 0.4
–20 ± 2
–1.2 ± 0.9
5.1 ± 0.8
–18.2 ± 0.8
2.0 ± 1.0
–8.2 ± 0.1
19.5 ± 0.7
1.4 ± 0.2
1.5 ± 0.1
–11.6 ± 0.3
–58 ± 15
–2.4 ± 0.7
63 ± 2
19 ± 2
–6.5 ± 0.3
–34.5 ± 0.0
–16.9 ± 0.6
–7.0 ± 0.8
–11.7 ± 0.1
5.2 ± 0.1
0.4 ± 1.1
–56 ± 5
–31.4 ± 0.3
–29.5 ± 1.6
–2.7 ± 0.6
–2.5 ± 0.2
–7.6 ± 0.7
–19.4 ± 0.8
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
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NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
YD
NYD
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
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NNN
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LA
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TD
TD
D
D
TD
D
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TD
D
D
D
D
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NYD
YD
NYD
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NYD
NYD
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TD
D
D
D
D
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D
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D
D
TD
TD-D
TD
TD
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NYD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
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IC
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UMa
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NNN
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NNN
NNN
NNN
NNN
Cas
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NNN
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NNN
NNN
D
D
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TD
D
D
D
D
D
D
D
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D
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D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
TD
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
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NYD
NYD
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NYD
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NYD
NYD
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TD
TD
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D
D
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D
D
D
TD
TD
TD-D
D
D
D
D
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NYD
NYD
NYD
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NYD
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Cas
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D
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TD
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TD-D
D
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TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
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NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
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NYD
NYD
NYD
NYD
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IC
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IC
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LA
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Cas
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HS
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LA
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D
D
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TD-D
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TD-D
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TD
TD-D
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D
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TD-D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
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NYD
NYD
NYD
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NNN
UMa
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NNN
LA
NNN
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TD-D
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TD-D
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TD
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D
D
D
D
D
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D
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D
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42.4 ± 0.5
–36.5 ± 0.1
–2.5 ± 0.2
31.7 ± 1.2
27.3 ± 1.2
–30.1 ± 1.3
–32.0 ± 0.3
–70.2 ± 0.0
–7.0 ± 1.5
21.3 ± 0.1
–6.8 ± 0.4
–16.1 ± 1.1
–26.7 ± 0.1
–61 ± 4
–139.3 ± 0.6
–14.8 ± 0.3
–36.3 ± 0.5
–7.4 ± 0.4
–8.8 ± 0.4
–0.2 ± 1.1
3±3
–8.5 ± 0.9
–8 ± 3
–4.5 ± 0.2
–20.6 ± 0.6
–19.1 ± 0.5
–33.8 ± 1.1
–67.7 ± 0.1
–26.4 ± 0.1
–69.4 ± 1.4
–34.9 ± 0.3
–23.3 ± 0.4
–22.5 ± 0.7
–21.9 ± 1.4
–7.5 ± 0.1
–5.4 ± 0.1
–23.5 ± 0.7
–23.2 ± 1.0
–16.4 ± 0.3
–16.6 ± 0.3
–53.8 ± 0.8
2.9 ± 0.4
–59.1 ± 2.0
–58.7 ± 1.3
9.4 ± 0.2
10.5 ± 0.3
–9.0 ± 0.0
2.4 ± 0.1
–72 ± 3
–5 ± 3
–15 ± 3
79
46.6 ± 0.2
–13.7 ± 0.0
–25.8 ± 1.6
–29.0 ± 0.2
–2.1 ± 0.3
–6.6 ± 1.1
–14.1 ± 0.2
–3.5 ± 0.6
–9.4 ± 0.3
2.9 ± 0.3
–44.9 ± 0.2
–19.7 ± 0.6
–15.2 ± 0.6
–39.6 ± 1.0
–14 ± 3
–22.3 ± 1.4
–9 ± 2
–38.0 ± 0.3
3.0 ± 0.2
–4.0 ± 0.2
–35.8 ± 1.3
–11.4 ± 0.1
–13.3 ± 0.3
1.9 ± 0.1
28.0 ± 0.3
–7.5 ± 0.4
–7.8 ± 0.4
–14.4 ± 0.6
–5.9 ± 0.1
–7.6 ± 0.1
–9.7 ± 0.3
–5.4 ± 0.6
1.2 ± 0.2
30.0 ± 0.4
16.2 ± 0.5
–26.4 ± 1.0
1.4 ± 0.6
–23.0 ± 1.6
–15.1 ± 0.2
–49.0 ± 0.5
12.6 ± 0.0
–28.8 ± 0.2
–0.4 ± 1.1
–5 ± 2
–15.3 ± 1.7
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
YD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
YD
YD
YD
YD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
YD
NNN
NNN
NNN
NNN
Cas
LA
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
Cas
NNN
HS
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
LA
LA
Cas
Cas
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
TD-D
TD-D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
D
D
J23438+325
J23443+216
J23455-161
J23480+490
J23492+024
J23492+100
J23496+083
J23505-095
J23506+099
J23509+384
J23517+069
J23523-146
J23541+516
J23544+081
J23548+385
J23554-039
J23556-061
J23573-129W
J23573-129E
J23577+197
J23578+386
J23585+076
J23587+467
J23598+477
21.8 ± 0.2
–44 ± 4
35.5 ± 0.7
–47 ± 2
–9.1 ± 0.1
10.5 ± 0.4
–7.0 ± 0.3
–28.1 ± 0.8
–33.3 ± 0.6
17.7 ± 0.9
15.1 ± 0.4
–25.5 ± 0.5
–9.2 ± 0.9
26.3 ± 0.1
9.2 ± 0.6
–51.5 ± 0.6
55 ± 3
–8.9 ± 0.1
–14.2 ± 0.1
5.2 ± 0.6
18.4 ± 1.7
7.1 ± 0.4
–51.3 ± 1.9
–45.6 ± 1.1
–8.1 ± 0.7
–22.1 ± 1.4
–20.0 ± 0.4
–2 ± 4
–70.6 ± 0.2
–5.2 ± 0.3
–16.6 ± 0.2
–54.7 ± 1.3
–9 ± 3
–9.3 ± 0.2
–8.1 ± 0.3
–39.4 ± 0.5
–33.7 ± 0.4
–4.8 ± 0.0
8.3 ± 0.5
–11.8 ± 0.5
–0.6 ± 0.5
7.7 ± 0.1
8.9 ± 0.1
–14.4 ± 1.5
–2 ± 4
–24.1 ± 0.9
–17.9 ± 0.9
–79.4 ± 0.7
80
8.3 ± 0.4
–0.4 ± 0.7
2.6 ± 0.1
–9.9 ± 0.9
39.3 ± 0.2
–39.9 ± 0.3
0.6 ± 0.2
–1.9 ± 0.6
4±4
–12.9 ± 0.9
–24.6 ± 0.3
–33.8 ± 0.2
7.0 ± 0.4
19.3 ± 0.0
–6.5 ± 0.4
–39.4 ± 0.3
–19.6 ± 0.2
–38.1 ± 0.0
–50.4 ± 0.4
–45.7 ± 1.8
–8.0 ± 2.0
–9.2 ± 0.7
–13.9 ± 0.5
–21.5 ± 0.6
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
YD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
NYD
YD
NYD
NYD
NYD
NNN
HS
NNN
NNN
NNN
NNN
LA
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
NNN
NNN
UMa
NNN
NNN
NNN
D
D
D
D
TD
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
D
TD-D
Apéndice: Gráficas
50
Old δµ[mas a−1 ]
40
30
20
10
0
0
1000
2000
3000
Old µ[mas a−1 ]
4000
5000
6000
5000
6000
Figura 34: µ frente a δµ: Antiguo
12
10
New δµ[mas a−1 ]
8
6
4
2
0
0
1000
2000
3000
4000
New µ[mas a−1 ]
Figura 35: µ frente a δµ: Nuevo
81
2000
Old µαcosδ [mas a−1 ]
1000
0
1000
2000
3000
40004000
0
2000
1000
New µαcosδ [mas a−1 ]
3000
1000
2000
Figura 36: µα cos δ: Antiguo frente a Nuevo
2000
1000
Old µδ [mas a−1 ]
0
1000
2000
3000
4000
5000
60006000
5000
4000
3000 2000 1000
New µδ [mas a−1 ]
Figura 37: µδ : Antiguo frente a Nuevo
82
0
1000
2000
Apéndice: Códigos desarrollados y usados
En este apéndice podemos encontrar los códigos que he desarrollado durante el desarrollo y usado durante el
Trabajo de Fin de Máster con el fin de cumplir mis propósitos o facilitarme el trabajo. Los scripts se encuentran
listados a continuación con una breve descripción de su labor, aunque su nombre es claro indicativo de ello.
• comador.py: la función de este script es leer un fichero de datos cuyas columnas están separadas por tabulaciones
y las separa por comas además de añadir comillas a cada elemento de la cabecera. El propósito de su desarrollo
es poder abrir el fichero de salida que crea con la herramienta del Observatorio Virtual TopCat.
• comparador.py: este script lee dos ficheros, la muestra LSPM y la muestra calculada por mı́, de forma que
el resultante es un único fichero con la conjunción de los dos de entrada permitiendo, al pasarlo después por el
comador.py, poder comparar los datos fácilemente con TopCat.
• excel.py: a medida que la muestra de estrellas aumentaba con cada submuestra, los datos iban siendo escritos
manualmente en Excel. Los datos algunos se escribieron en formato datos y otros en formato número, de forma
que me imposibilitaba del todo el tratamiento de estos datos, por este motivo decidı́ elaborar un script que
transformara mis datos que estaban en excel en un formato aceptable que además leyera TopCat.
• graficator.py: la función de este script es leer toda la muestra finalizada de estrellas y realizar con él todos los
gráficos e histogramas que deseemos.
• latex.py: los datos obtenidos tras la utilización de excel.py son los datos que hemos usado para elaborar nuestras
gráficas, pero no sirven para el formator de nuestra tabla en Latex, por este motivo desarrollé este script, para
evitarme añadir elementos como ’&’ para separar columnas o doble signo negativo en aquellos números negativos
para que el signo fuera más largo y se viera mejor (cambiar ’-’ por ’–’). Además de añadir al final de cada lı́nea
el retorno de carro: //
• modificadormuestrac.py: la submuestra C fue fraccionada en dos dada su naturaleza primaria de errores
grandes por una parte y pequeños por otra. Es script separaba estos valores.
• car.py: una vez la base de datos de CARMENCITA ha sido actualizada de la versión 57 a la 58 con los nuevos
datos de movimientos propios y sus errores, se extraen los datos que interesan para el cálculo de U, V y W.
Este script se encarga de su extracción. Ası́ se obtienen 1457 de las 2154 estrellas que tiene la versión 58 de
CARMENCITA.
• montificador.py: los datos extraı́dos con con car.py se usarán para el cálculo de las componentes de la velocidad,
esta labor la desempeñará David Montes con un script que tiene en Fortran. La función de este script adapta las
1054 filas de datos de estrellas obtenidas con car.py al formato requerido por unos scripts adicionales en Fortran
e IDL usados por el Prof. D. Montes para calcular las componentes de las velocidades galactocéntricas (de ahı́ el
nombre montificador).
comador.py
# -*- coding: utf-8 -*"""
Created on Tue Mar 3 22:39:32 2015
@author: ivan
"""
#SEGUNDO
import string
"""
with open("/home/ivan/Escritorio/LSPM.txt","r") as archivo_lec:
with open("/home/ivan/Escritorio/fich_lspm.txt", "w") as archivo_esc:
"""
with open("/home/ivan/Escritorio/carmencita_muestra_def.txt","r") as archivo_lec:
with open("/home/ivan/Escritorio/carmencita_muestra_def_top.txt", "w") as archivo_esc:
cont=0
for line in archivo_lec:
83
fila=line.split("\t")
print fila
for i in range(len(fila)):
if(fila[i]!=""):
if(cont==0):
archivo_esc.write("\""+fila[i].strip("\n")+"\"")
if(len(fila)==(i+1)):
archivo_esc.write("\n")
else:
if(fila[i]=="*"):
fila[i]=" "
archivo_esc.write(fila[i])
if(len(fila)>(i+1)):
archivo_esc.write(",")
cont=cont+1
print ’se acabó’
comparador.py
# -*- coding: utf-8 -*"""
Created on Wed Mar 4 22:59:23 2015
@author: ivan
"""
#PRIMERO
import string
datoslspm=[]
with open("/home/ivan/Escritorio/LSPM.txt","r") as lspm:
cont=0
for line in lspm:
fila=line.split("\t")
filadef=[]
for i in range(len(fila)):
if(fila[i]!=""):
filadef.append(fila[i])
if(cont==0):
datoslspm.append([filadef[3]+"_LSPM",filadef[5]+"_LSPM"])
else:
datoslspm.append([filadef[3],filadef[5]])
cont=cont+1
with open("/home/ivan/Escritorio/mus08.txt","r") as mus:
with open("/home/ivan/Escritorio/fich_comparador.txt", "w") as archivo_esc:
cont=0
for line in mus:
fila=line.split("\t")
filadef=[]
for i in range(len(fila)):
if(fila[i]!=""):
filadef.append(fila[i])
for i in range(len(filadef)):
if(i<7):
archivo_esc.write(filadef[i]+"\t")
if(len(filadef[i])<8):
archivo_esc.write("\t")
if(len(filadef[i])<4):
archivo_esc.write("\t")
archivo_esc.write(datoslspm[cont][0]+"\t")
if(len(datoslspm[cont][0])<8):
archivo_esc.write("\t")
if(len(datoslspm[cont][0])<4):
archivo_esc.write("\t")
archivo_esc.write(datoslspm[cont][1])
archivo_esc.write("\n")
cont=cont+1
if ’str’ in line:
break
print mus
84
excel.py
# -*- coding: utf-8 -*import math
from numpy import *
from pylab import *
fichero=[]
linea_fich=[]
with open(’/home/ivan/Escritorio/prueba.txt’,’r’) as fich:
cont=0
for fila in fich:
fila=fila.strip("\r").strip("\n").split(",")
linea_fich=[]
if(cont==0):
for i in range(len(fila)):
fila[i]=fila[i].strip("\r").strip("’")
linea_fich.append(fila[i])
else:
for i in range(len(fila)):
#print linea_fich
fila[i]=fila[i].strip("\r").strip("’")
if(i!=0 and i!=1 and i!=2 and i!=len(fila)-1 and i!=len(fila)-2 and i!=len(fila)-3):
if(fila[i]!="*" and fila[i]!="..." and fila[i]!="..."):
if(i!=len(fila)-4):
fila[i]=float(fila[i])
else:
fila[i]=int(fila[i])
else:
fila[i]="NaN"
linea_fich.append(fila[i])
fichero.append(linea_fich)
cont=cont+1
with open(’/home/ivan/Escritorio/prueba2.txt’,’w’) as fich:
for i in range(len(fichero)):
for j in range(len(fichero[i])):
fich.write(str(fichero[i][j]))
if(len(fichero[i])>(j+1)):
fich.write(",")
fich.write("\n")
with open(’/home/ivan/Escritorio/prueba2_ivan.txt’,’w’) as fich:
for i in range(len(fichero)):
for j in range(len(fichero[i])):
if(j==0 or j==1 or j==2 or j==7 or j==8 or j==9 or j==10 or j==15):
fich.write(str(fichero[i][j]))
if(len(fichero[i])>(j+1)):
fich.write(",")
fich.write("\n")
graficator.py
# -*- coding: utf-8 -*"""
Created on Wed Apr 1 16:25:43 2015
@author: ivan
"""
from numpy import *
from pylab import *
#Inicializar los vectores
fichero=[]
datos_cabecero_fichero=[]
#Abrimos el fichero generado por el comador, que impone el formato
#en los ficheros de datos que utilizaremos y obtendremos sus datos
85
with open(’/home/ivan/Escritorio/tablafinalTFM.txt’,’r’) as fich:
#Variable booleana para no copiar el encabezado
legible=False
for linea in fich:
if legible==True:
linea=linea.split(",")
#print linea
#print linea[3]
if (linea[3]!="NaN" and linea[3]!="..."):
linea[3]=float(linea[3])
if (linea[4]!="NaN" and linea[4]!="..."):
linea[4]=float(linea[4])
if (linea[5]!="NaN" and linea[5]!="..."):
linea[5]=float(linea[5])
if (linea[6]!="NaN" and linea[6]!="..."):
linea[6]=float(linea[6])
if (linea[7]!="NaN" and linea[7]!="..."):
linea[7]=float(linea[7])
if (linea[8]!="NaN" and linea[8]!="..."):
linea[8]=float(linea[8])
if (linea[9]!="NaN" and linea[9]!="..."):
linea[9]=float(linea[9])
if (linea[10]!="NaN" and linea[10]!="..."):
linea[10]=float(linea[10])
if (linea[11]!="NaN" and linea[11]!="..."):
linea[11]=float(linea[11])
if (linea[12]!="NaN" and linea[12]!="..."):
linea[12]=float(linea[12])
fichero.append(linea)
else:
legible=True
datos_cabecero_fichero=linea.strip("\n").split(",")
#3 MURA,4 EMURA,5 MUDEC,6 EMUDEC ANTIGUAS 4,6 ERRORES
#7 MURA,8 EMURA,9 MUDEC,10 EMUDEC NUEVAS 8,10 ERRORES
mudec_old=[]
mura_old=[]
mu_old=[]
mura_new=[]
mudec_new=[]
mu_new=[]
mura_old_A=[]
mura_new_A=[]
mura_old_B=[]
mura_new_B=[]
mura_old_C=[]
mura_new_C=[]
mura_old_D=[]
mura_new_D=[]
mura_old_E=[]
mura_new_E=[]
mudec_new=[]
mudec_old_A=[]
mudec_new_A=[]
mudec_old_B=[]
mudec_new_B=[]
mudec_old_C=[]
mudec_new_C=[]
mudec_old_D=[]
mudec_new_D=[]
mudec_old_E=[]
mudec_new_E=[]
mu_old_A=[]
mu_old_B=[]
mu_old_C=[]
mu_old_D=[]
mu_old_E=[]
mu_new_A=[]
mu_new_B=[]
mu_new_C=[]
mu_new_D=[]
86
mu_new_E=[]
emura_old_A=[]
emura_old_B=[]
emura_old_C=[]
emura_old_D=[]
emura_old_E=[]
emura_new_A=[]
emura_new_B=[]
emura_new_C=[]
emura_new_D=[]
emura_new_E=[]
emudec_old_A=[]
emudec_old_B=[]
emudec_old_C=[]
emudec_old_D=[]
emudec_old_E=[]
emudec_new_A=[]
emudec_new_B=[]
emudec_new_C=[]
emudec_new_D=[]
emudec_new_E=[]
emu_old_A=[]
emu_new_A=[]
emu_old_B=[]
emu_new_B=[]
emu_old_C=[]
emu_new_C=[]
emu_old_D=[]
emu_new_D=[]
emu_old_E=[]
emu_new_E=[]
muoldc=[]
munewc=[]
muoldd=[]
munewd=[]
muolde=[]
munewe=[]
delta_A=[]
delta_B=[]
delta_C=[]
delta_D=[]
delta_E=[]
delta_A_mod=[]
delta_B_mod=[]
delta_C_mod=[]
delta_D_mod=[]
delta_E_mod=[]
n_A=[]
n_B=[]
n_C=[]
n_D=[]
n_E=[]
n_A_mod=[]
n_B_mod=[]
n_C_mod=[]
n_D_mod=[]
n_E_mod=[]
for linea in fichero:
for i in range(len(linea)):
if(i==3):
if(linea[13]=="A"):
mura_old_A.append(linea[3])
elif(linea[13]=="B"):
mura_old_B.append(linea[3])
elif(linea[13]=="C"):
mura_old_C.append(linea[3])
87
elif(linea[13]=="D"):
mura_old_D.append(linea[3])
elif(linea[13]=="E"):
mura_old_E.append(linea[3])
elif(i==4):
if(linea[13]=="A"):
emura_old_A.append(linea[4])
elif(linea[13]=="B"):
emura_old_B.append(linea[4])
elif(linea[13]=="C"):
emura_old_C.append(linea[4])
elif(linea[13]=="D"):
emura_old_D.append(linea[4])
elif(linea[13]=="E"):
emura_old_E.append(linea[4])
elif(i==5):
if(linea[13]=="A"):
mudec_old_A.append(linea[5])
elif(linea[13]=="B"):
mudec_old_B.append(linea[5])
elif(linea[13]=="C"):
mudec_old_C.append(linea[5])
elif(linea[13]=="D"):
mudec_old_D.append(linea[5])
elif(linea[13]=="E"):
mudec_old_E.append(linea[5])
elif(i==6):
if(linea[13]=="A"):
emudec_old_A.append(linea[6])
elif(linea[13]=="B"):
emudec_old_B.append(linea[6])
elif(linea[13]=="C"):
emudec_old_C.append(linea[6])
elif(linea[13]=="D"):
emudec_old_D.append(linea[6])
elif(linea[13]=="E"):
emudec_old_E.append(linea[6])
elif(i==7):
if(linea[13]=="A"):
mura_new_A.append(linea[7])
elif(linea[13]=="B"):
mura_new_B.append(linea[7])
elif(linea[13]=="C"):
mura_new_C.append(linea[7])
elif(linea[13]=="D"):
mura_new_D.append(linea[7])
elif(linea[13]=="E"):
mura_new_E.append(linea[7])
elif(i==8):
if(linea[13]=="A"):
emura_new_A.append(linea[8])
elif(linea[13]=="B"):
emura_new_B.append(linea[8])
elif(linea[13]=="C"):
emura_new_C.append(linea[8])
elif(linea[13]=="D"):
emura_new_D.append(linea[8])
elif(linea[13]=="E"):
emura_new_E.append(linea[8])
elif(i==9):
if(linea[13]=="A"):
mudec_new_A.append(linea[9])
elif(linea[13]=="B"):
mudec_new_B.append(linea[9])
elif(linea[13]=="C"):
mudec_new_C.append(linea[9])
elif(linea[13]=="D"):
mudec_new_D.append(linea[9])
elif(linea[13]=="E"):
mudec_new_E.append(linea[9])
elif(i==10):
if(linea[13]=="A"):
emudec_new_A.append(linea[10])
elif(linea[13]=="B"):
emudec_new_B.append(linea[10])
elif(linea[13]=="C"):
emudec_new_C.append(linea[10])
elif(linea[13]=="D"):
emudec_new_D.append(linea[10])
88
elif(linea[13]=="E"):
emudec_new_E.append(linea[10])
elif(i==11):
if(linea[13]=="A"):
delta_A.append(linea[11])
elif(linea[13]=="B"):
delta_B.append(linea[11])
elif(linea[13]=="C"):
delta_C.append(linea[11])
elif(linea[13]=="D"):
delta_D.append(linea[11])
elif(linea[13]=="E"):
delta_E.append(linea[11])
elif(i==12):
if(linea[13]=="A"):
n_A.append(linea[12])
elif(linea[13]=="B"):
n_B.append(linea[12])
elif(linea[13]=="C"):
n_C.append(linea[12])
elif(linea[13]=="D"):
n_D.append(linea[12])
elif(linea[13]=="E"):
n_E.append(linea[12])
for i in range(len(mura_old_A)):
if(mura_old_A[i]!="NaN" and mudec_old_A[i]!="NaN" and mura_old_A[i]!="..." and mudec_old_A[i]!="..."and
emura_old_A[i]!="NaN" and emudec_old_A[i]!="NaN" and emura_old_A[i]!="..." and emudec_old_A[i]!="..."):
mu_old_A.append(math.sqrt((mura_old_A[i]**2)+(mudec_old_A[i]**2)))
mu_new_A.append(math.sqrt((mura_new_A[i]**2)+(mudec_new_A[i]**2)))
emu_old_A.append(math.sqrt((emura_old_A[i]**2)+(emudec_old_A[i]**2)))
emu_new_A.append(math.sqrt((emura_new_A[i]**2)+(emudec_new_A[i]**2)))
delta_A_mod.append(delta_A[i])
n_A_mod.append(n_A[i])
for i in range(len(mura_old_B)):
if(mura_old_B[i]!="NaN" and mudec_old_B[i]!="NaN" and
mura_old_B[i]!="..." and mudec_old_B[i]!="..."and emura_old_B[i]!="NaN" and emudec_old_B[i]!="NaN" and emura_old_B[i]!="..." and emudec_old_B[i]!
mu_old_B.append(math.sqrt((mura_old_B[i]**2)+(mudec_old_B[i]**2)))
mu_new_B.append(math.sqrt((mura_new_B[i]**2)+(mudec_new_B[i]**2)))
emu_old_B.append(math.sqrt((emura_old_B[i]**2)+(emudec_old_B[i]**2)))
emu_new_B.append(math.sqrt((emura_new_B[i]**2)+(emudec_new_B[i]**2)))
delta_B_mod.append(delta_B[i])
n_B_mod.append(n_B[i])
for i in range(len(mura_old_C)):
if(mura_old_C[i]!="NaN" and mudec_old_C[i]!="NaN" and
mura_old_C[i]!="..." and mudec_old_C[i]!="..."and emura_old_C[i]!="NaN" and emudec_old_C[i]!="NaN" and emura_old_C[i]!="..." and emudec_old_C[i]!
mu_old_C.append(math.sqrt((mura_old_C[i]**2)+(mudec_old_C[i]**2)))
mu_new_C.append(math.sqrt((mura_new_C[i]**2)+(mudec_new_C[i]**2)))
emu_old_C.append(math.sqrt((emura_old_C[i]**2)+(emudec_old_C[i]**2)))
emu_new_C.append(math.sqrt((emura_new_C[i]**2)+(emudec_new_C[i]**2)))
delta_C_mod.append(delta_C[i])
n_C_mod.append(n_C[i])
for i in range(len(mura_old_D)):
if(mura_old_D[i]!="NaN" and mudec_old_D[i]!="NaN" and
mura_old_D[i]!="..." and mudec_old_D[i]!="..."and emura_old_D[i]!="NaN" and emudec_old_D[i]!="NaN" and emura_old_D[i]!="..." and emudec_old_D[i]!=
mu_old_D.append(math.sqrt((mura_old_D[i]**2)+(mudec_old_D[i]**2)))
mu_new_D.append(math.sqrt((mura_new_D[i]**2)+(mudec_new_D[i]**2)))
emu_old_D.append(math.sqrt((emura_old_D[i]**2)+(emudec_old_D[i]**2)))
emu_new_D.append(math.sqrt((emura_new_D[i]**2)+(emudec_new_D[i]**2)))
delta_D_mod.append(delta_D[i])
n_D_mod.append(n_D[i])
for i in range(len(mura_old_E)):
if(mura_old_E[i]!="NaN" and mudec_old_E[i]!="NaN" and
mura_old_E[i]!="..." and mudec_old_E[i]!="..."and emura_old_E[i]!="NaN" and emudec_old_E[i]!="NaN" and emura_old_E[i]!="..." and emudec_old_E[i]!
mu_old_E.append(math.sqrt((mura_old_E[i]**2)+(mudec_old_E[i]**2)))
mu_new_E.append(math.sqrt((mura_new_E[i]**2)+(mudec_new_E[i]**2)))
emu_old_E.append(math.sqrt((emura_old_E[i]**2)+(emudec_old_E[i]**2)))
emu_new_E.append(math.sqrt((emura_new_E[i]**2)+(emudec_new_E[i]**2)))
delta_E_mod.append(delta_E[i])
n_E_mod.append(n_E[i])
"""
for i in range(len(fichero)):
if(i>0 and fichero[i][3]!="NaN" and fichero[i][7]!="NaN" and fichero[i][3]!="..." and fichero[i][7]!="..."):
mura_old.append(fichero[i][3])
mudec_old.append(fichero[i][5])
mu_old.append(math.sqrt((fichero[i][3]**2)+(fichero[i][5]**2)))
89
mura_new.append(fichero[i][7])
if(fichero[i][13]==’A’):
mura_old_A.append(fichero[i][3])
mura_new_A.append(fichero[i][7])
theta_old_A.append(math.atan(fichero[i][3]/fichero[i][5]))
theta_new_A.append(math.atan(fichero[i][7]/fichero[i][9]))
if(fichero[i][13]==’B’):
mura_old_B.append(fichero[i][3])
mura_new_B.append(fichero[i][7])
theta_old_B.append(math.atan(fichero[i][3]/fichero[i][5]))
theta_new_B.append(math.atan(fichero[i][7]/fichero[i][9]))
if(fichero[i][13]==’C’):
mura_old_C.append(fichero[i][3])
mura_new_C.append(fichero[i][7])
theta_old_C.append(math.atan(fichero[i][3]/fichero[i][5]))
theta_new_C.append(math.atan(fichero[i][7]/fichero[i][9]))
if(fichero[i][13]==’D’):
mura_old_D.append(fichero[i][3])
mura_new_D.append(fichero[i][7])
theta_old_D.append(math.atan(fichero[i][3]/fichero[i][5]))
theta_new_D.append(math.atan(fichero[i][7]/fichero[i][9]))
if(fichero[i][13]==’E’): #no va a haber ninguno que representar, pues el ’old’ es ’NaN’
mura_old_E.append(fichero[i][3])
mura_new_E.append(fichero[i][7])
theta_old_E.append(math.atan(fichero[i][3]/fichero[i][5]))
theta_new_E.append(math.atan(fichero[i][7]/fichero[i][9]))
LONGITUUUUD="Logitud:" +str(len(mura_new_E))
print LONGITUUUUD
plot(mura_new_A,mura_old_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’)
plot(mura_new_B,mura_old_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’)
plot(mura_new_C,mura_old_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’)
plot(mura_new_D,mura_old_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’)
plot(mura_new_E,mura_old_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’)
legend(loc=2)
xlabel(’$[\mu_{\\alpha}cos \delta]_{new} \ (mas\ a^{-1})$’)
ylabel(’$[\mu_{\\alpha}cos \delta]_{old} \ (mas\ a^{-1})$’)
#title(’Comparison of Proper Motion in right ascension’)
show()
plot(theta_new_A,theta_old_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’)
plot(theta_new_B,theta_old_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’)
plot(theta_new_C,theta_old_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’)
plot(theta_new_D,theta_old_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’)
plot(theta_new_E,theta_old_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’)
#legend(loc=2)
xlabel(’$[\\theta]_{new} \ (rad)$’)
ylabel(’$[\\theta]_{old} \ (rad)$’)
#title(’Comparison of Proper Motion in right ascension’)
show()
print mura_old
print len(mura_old)
print len(mudec_old)
#print mudec_old
#print len(mu_old)
#print mu_old
print mura_new
print len(mura_new)
print mura_new_E
print mura_old_E
#mudec_old=[]
mudec_new=[]
mudec_old_A=[]
mudec_new_A=[]
mudec_old_B=[]
mudec_new_B=[]
mudec_old_C=[]
mudec_new_C=[]
mudec_old_D=[]
mudec_new_D=[]
mudec_old_E=[]
mudec_new_E=[]
90
for i in range(len(fichero)):
if(i>0 and fichero[i][5]!="NaN" and fichero[i][9]!="NaN" and fichero[i][5]!="..." and fichero[i][9]!="..."):
mura_old.append(fichero[i][3])
#mudec_old.append(fichero[i][5])
#mu_old.append(math.sqrt((fichero[i][3]**2)+(fichero[i][5]**2)))
#mura_new.append(fichero[i][7])
if(fichero[i][13]==’A’):
mudec_old_A.append(fichero[i][5])
mudec_new_A.append(fichero[i][9])
if(fichero[i][13]==’B’):
mudec_old_B.append(fichero[i][5])
mudec_new_B.append(fichero[i][9])
if(fichero[i][13]==’C’):
mudec_old_C.append(fichero[i][5])
mudec_new_C.append(fichero[i][9])
if(fichero[i][13]==’D’):
mudec_old_D.append(fichero[i][5])
mudec_new_D.append(fichero[i][9])
if(fichero[i][13]==’E’): #no va a haber ninguno que representar, pues el ’old’ es ’NaN’
mudec_old_D.append(fichero[i][5])
mudec_new_D.append(fichero[i][9])
plot(mudec_new_A,mudec_old_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’)
plot(mudec_new_B,mudec_old_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’)
plot(mudec_new_C,mudec_old_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’)
plot(mura_new_D,mura_old_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’)
plot(mudec_new_E,mudec_old_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’)
legend(loc=2)
xlabel(’$[\mu_{\delta}]_{new} \ (mas\ a^{-1})$’)
ylabel(’$[\mu_{\delta}]_{old} \ (mas\ a^{-1})$’)
#title(’Comparison of Proper Motion in right ascension’)
show()
mu_old_A=[]
mu_old_B=[]
mu_old_C=[]
mu_old_D=[]
mu_old_E=[]
mu_new_A=[]
mu_new_B=[]
mu_new_C=[]
mu_new_D=[]
mu_new_E=[]
for i in range(len(mura_old_A)):
#if(i>0 and fichero[i][4]!="NaN" and fichero[i][6]!="NaN"):
mu_old_A.append(math.sqrt(mura_old_A[i]**2+mudec_old_A[i]**2))
mu_new_A.append(math.sqrt(mura_new_A[i]**2+mudec_new_A[i]**2))
for i in range(len(mura_old_B)):
#if(i>0 and fichero[i][4]!="NaN" and fichero[i][6]!="NaN"):
mu_old_B.append(math.sqrt(mura_old_B[i]**2+mudec_old_B[i]**2))
mu_new_B.append(math.sqrt(mura_new_B[i]**2+mudec_new_B[i]**2))
for i in range(len(mura_old_C)):
#if(i>0 and fichero[i][4]!="NaN" and fichero[i][6]!="NaN"):
mu_old_C.append(math.sqrt(mura_old_C[i]**2+mudec_old_C[i]**2))
mu_new_C.append(math.sqrt(mura_new_C[i]**2+mudec_new_C[i]**2))
for i in range(len(mura_old_D)):
mu_old_D.append(math.sqrt(mura_old_D[i]**2+mudec_old_D[i]**2))
mu_new_D.append(math.sqrt(mura_new_D[i]**2+mudec_new_D[i]**2))
for i in range(len(mura_old_E)):
mu_old_E.append(math.sqrt(mura_old_E[i]**2+mudec_old_E[i]**2))
mu_new_E.append(math.sqrt(mura_new_E[i]**2+mudec_new_E[i]**2))
print mu_old_A
plot(mu_new_A,mu_old_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’)
plot(mu_new_B,mu_old_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’)
plot(mu_new_C,mu_old_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’)
plot(mu_new_D,mu_old_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’)
plot(mu_new_E,mu_old_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’)
legend(loc=2)
xlabel(’$[\mu]_{new} \ (mas\ a^{-1})$’)
ylabel(’$[\mu]_{old} \ (mas\ a^{-1})$’)
#title(’Comparison of Proper Motion in right ascension’)
show()
91
emu_old_A=[]
emu_new_A=[]
emu_old_B=[]
emu_new_B=[]
emu_old_C=[]
emu_new_C=[]
emu_old_D=[]
emu_new_D=[]
emu_old_E=[]
emu_new_E=[]
muoldc=[]
munewc=[]
muoldd=[]
munewd=[]
muolde=[]
munewe=[]
deltata=[]
deltatb=[]
deltatc=[]
deltatd=[]
deltate=[]
na=[]
nb=[]
nc=[]
nd=[]
ne=[]
for i in range(len(fichero)):
if(i>0 and fichero[i][4]!="NaN" and fichero[i][6]!="NaN" and fichero[i][4]!="..." and fichero[i][6]!="..."):
#mudec_old.append(fichero[i][5])
#mu_old.append(math.sqrt((fichero[i][3]**2)+(fichero[i][5]**2)))
#mura_new.append(fichero[i][7])
if(fichero[i][13]==’A’):
emu_old_A.append(math.sqrt(fichero[i][4]**2+fichero[i][6]**2))
emu_new_A.append(math.sqrt(fichero[i][8]**2+fichero[i][10]**2))
deltata.append(fichero[i][11])
na.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’B’):
emu_old_B.append(math.sqrt(fichero[i][4]**2+fichero[i][6]**2))
emu_new_B.append(math.sqrt(fichero[i][8]**2+fichero[i][10]**2))
deltatb.append(fichero[i][11])
nb.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’C’):
emu_old_C.append(math.sqrt(fichero[i][4]**2+fichero[i][6]**2))
emu_new_C.append(math.sqrt(fichero[i][8]**2+fichero[i][10]**2))
muoldc.append(math.sqrt(fichero[i][3]**2+fichero[i][5]**2))
munewc.append(math.sqrt(fichero[i][7]**2+fichero[i][9]**2))
deltatc.append(fichero[i][11])
nc.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’D’):
emu_old_D.append(math.sqrt(fichero[i][4]**2+fichero[i][6]**2))
emu_new_D.append(math.sqrt(fichero[i][8]**2+fichero[i][10]**2))
muoldd.append(math.sqrt(fichero[i][3]**2+fichero[i][5]**2))
munewd.append(math.sqrt(fichero[i][7]**2+fichero[i][9]**2))
deltatd.append(fichero[i][11])
nd.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’E’): #no va a haber ninguno que representar, pues el ’old’ es ’NaN’
emu_old_E.append(math.sqrt(fichero[i][4]**2+fichero[i][6]**2))
emu_new_E.append(math.sqrt(fichero[i][8]**2+fichero[i][10]**2))
muolde.append(math.sqrt(fichero[i][3]**2+fichero[i][5]**2))
munewe.append(math.sqrt(fichero[i][7]**2+fichero[i][9]**2))
deltate.append(fichero[i][11])
ne.append(fichero[i][12])
"""
print
print
print
print
print
len(mura_old_A)
len(mura_old_B)
len(mura_old_C)
len(mura_old_D)
len(mura_old_E)
plot(mu_new_A,emu_new_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’,zorder=1)
plot(mu_new_B,emu_new_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’,zorder=3)
plot(mu_new_C,emu_new_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’,zorder=2)
plot(mu_new_D,emu_new_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’,zorder=5)
92
plot(mu_new_E,emu_new_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’,zorder=4)
#legend(loc=1)
xlabel(’New $\mu [mas\ a^{-1}]$’)
ylabel(’New $\delta \mu [mas\ a^{-1}]$’)
xlim(-60, 6000)
ylim(-0.3, 12)
#title(’Comparison of Proper Motion in right ascension’)
show()
plot(mu_old_A,emu_old_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’,zorder=1)
plot(mu_old_B,emu_old_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’,zorder=3)
plot(mu_old_C,emu_old_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’,zorder=2)
plot(mu_old_D,emu_old_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’,zorder=5)
plot(mu_old_E,emu_old_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’,zorder=4)
#legend(loc=1)
xlabel(’Old $\mu [mas\ a^{-1}]$’)
ylabel(’Old $\delta \mu [mas\ a^{-1}]$’)
xlim(-60, 6000)
ylim(-1, 50)
#title(’Comparison of Proper Motion in right ascension’)
show()
plot(delta_A_mod,emu_new_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’,zorder=1)
plot(delta_B_mod,emu_new_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’,zorder=3)
plot(delta_C_mod,emu_new_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’,zorder=2)
plot(delta_D_mod,emu_new_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’,zorder=5)
plot(delta_E_mod,emu_new_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’,zorder=4)
ylabel(’New $\delta \mu [mas\ a^{-1}]$’)
xlabel(’$\Delta t \ [a]$’)
#legend(loc=1)
ylim(-0.1,)
show()
’’’
plot(emu_new_A,delta_A_mod,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’)
plot(emu_new_B,deltatb,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’)
plot(emu_new_C,deltatc,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’)
plot(emu_new_D,deltatd,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’)
plot(emu_new_E,deltate,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’)
xlabel(’$[\delta \mu]_{new} \ (mas\ a^{-1})$’)
ylabel(’$\Delta t \ (years)$’)
legend(loc=1)
show()
’’’
plot(n_A_mod,emu_new_A,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’,zorder=1)
plot(n_B_mod,emu_new_B,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’,zorder=3)
plot(n_C_mod,emu_new_C,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’,zorder=2)
plot(n_D_mod,emu_new_D,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’,zorder=5)
plot(n_E_mod,emu_new_E,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’,zorder=4)
ylabel(’New $\delta \mu [mas\ a^{-1}]$’)
xlabel(’N’)
#legend(loc=1)
xlim(2.5, 7.5)
show()
’’’
plot(emu_new_A,na,’D’,markersize=8,label=’Subsample A’,color=’blue’)
plot(emu_new_B,nb,’*’,markersize=15,label=’Subsample B’,color=’red’)
plot(emu_new_C,nc,’o’,markersize=8,label=’Subsample C’,color=’green’)
plot(emu_new_D,nd,’s’,markersize=7,label=’Subsample D’,color=’yellow’)
plot(emu_new_E,ne,’p’,markersize=10,label=’Subsample E’,color=’purple’)
xlabel(’$[\delta \mu]_{new} \ (mas\ a^{-1})$’)
ylabel(’N’)
legend(loc=1)
show()
#N=[]
NA=[]
NB=[]
NC=[]
ND=[]
NE=[]
for i in range(len(fichero)):
if(i>0):
93
if(fichero[i][13]==’A’):
NA.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’B’):
NB.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’C’):
NC.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’D’):
ND.append(fichero[i][12])
if(fichero[i][13]==’E’):
NE.append(fichero[i][12])
’’’
bins = linspace(0, 10, 10)
hist(n_A,bins,alpha=1,color=’blue’,label=’Subsample A’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(n_B,bins,alpha=1,color=’red’,label=’Subsample B’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(n_C,bins,alpha=1,color=’green’,label=’Subsample C’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(n_D,bins,alpha=1,color=’yellow’,label=’Subsample D’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(n_E,bins,alpha=1,color=’purple’,label=’Subsample E’,zorder=1,histtype=’step’)
xlabel(’N’)
ylabel(’Stars’)
#legend()
xlim(2,9)
show()
bins = linspace(0, 10, 10)
hist(emu_new_A,bins,alpha=1,color=’blue’,label=’Subsample A’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(emu_new_B,bins,alpha=1,color=’red’,label=’Subsample B’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(emu_new_C,bins,alpha=1,color=’green’,label=’Subsample C’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(emu_new_D,bins,alpha=1,color=’yellow’,label=’Subsample D’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(emu_new_E,bins,alpha=1,color=’purple’,label=’Subsample E’,zorder=1,histtype=’step’)
xlabel(’New $\delta \mu [mas\ a^{-1}]$’)
ylabel(’Stars’)
#legend()
show()
bins = linspace(0, 6000, 10)
hist(mu_new_A,bins,alpha=1,color=’blue’,label=’Subsample A’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(mu_new_B,bins,alpha=1,color=’red’,label=’Subsample B’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(mu_new_C,bins,alpha=1,color=’green’,label=’Subsample C’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(mu_new_D,bins,alpha=1,color=’yellow’,label=’Subsample D’,zorder=1,histtype=’step’)
hist(mu_new_E,bins,alpha=1,color=’purple’,label=’Subsample E’,zorder=1,histtype=’step’)
xlabel(’New $\mu [mas\ a^{-1}]$’)
ylabel(’Stars’)
#legend()
show()
’’’
detatA=[]
detatB=[]
detatC=[]
detatD=[]
detatE=[]
for i in range(len(fichero)):
if(i>0):
if(fichero[i][13]==’A’):
detatA.append(fichero[i][11])
if(fichero[i][13]==’B’):
detatB.append(fichero[i][11])
if(fichero[i][13]==’C’):
detatC.append(fichero[i][11])
if(fichero[i][13]==’D’):
detatD.append(fichero[i][11])
if(fichero[i][13]==’E’):
detatE.append(fichero[i][11])
hist(detatA,label=’Subsample A’)
hist(detatB,color=’red’,label=’Subsample B’)
hist(detatC,color=’green’,label=’Subsample C’)
hist(detatD,color=’yellow’,label=’Subsample D’)
hist(detatE,color=’purple’,label=’Subsample E’)
xlabel(’$\Delta t \ (years)$’)
94
ylabel(’Stars’)
legend()
show()
’’’
latex.py
# -*- coding: utf-8 -*"""
Created on Wed Jun 3 00:45:21 2015
@author: ivan
"""
fichero=[]
linea_fich=[]
with open(’/home/ivan/Escritorio/tablafinalTFM.txt’,’r’) as fich:
cont=0
for fila in fich:
fila=fila.strip("\r").strip("\n").split(",")
linea_fich=[]
if(cont==0):
for i in range(len(fila)):
fila[i]=fila[i].strip("\r").strip("’")
linea_fich.append(fila[i])
else:
for i in range(len(fila)):
#print linea_fich
fila[i]=fila[i].strip("\r").strip("’")
if(i!=0 and i!=1 and i!=2 and i!=len(fila)-1 and i!=len(fila)-2 and i!=len(fila)-3):
if(fila[i]!="*" and fila[i]!="..." and fila[i]!="..."):
if(i!=len(fila)-4):
fila[i]=float(fila[i])
else:
fila[i]=int(fila[i])
else:
fila[i]="NaN"
linea_fich.append(fila[i])
fichero.append(linea_fich)
cont=cont+1
#MasMenos Latex
masMenos=" $\\pm$ "
ficheroNuevo=[]
lineaFicheroNuevo=[]
for i in range(len(fichero)):
lineaFicheroNuevo=[]
for j in range(len(fichero[i])):
if(i!=0):
#Excel deja formato float nan en vez de string, por ello se hace un cast(str)
if(fichero[i][j]==’NaN’ or str(fichero[i][j])==’nan’):
fichero[i][j]="..."
if(j==3 or j==5 or j==7 or j==9):
if(fichero[i][j+1]==’NaN’ or str(fichero[i][j+1])==’nan’):
fichero[i][j+1]="..."
if(fichero[i][j]<0):
fichero[i][j]="-"+str(fichero[i][j])
if(fichero[i][j+1]<0):
fichero[i][j+1]="-"+str(fichero[i][j+1])
lineaFicheroNuevo.append(str(fichero[i][j])+masMenos+str(fichero[i][j+1]))
else:
if(j+1<len(fichero[i])and j>10 or j<3):
lineaFicheroNuevo.append(fichero[i][j])
elif(j+1<len(fichero[i])):
lineaFicheroNuevo.append(fichero[i][j])
ficheroNuevo.append(lineaFicheroNuevo)
with open(’/home/ivan/Escritorio/tablaLatex.txt’,’w’) as fich:
95
for i in range(len(ficheroNuevo)):
for j in range(len(ficheroNuevo[i])):
fich.write(str(ficheroNuevo[i][j]))
if(len(ficheroNuevo[i])>(j+1)):
fich.write(" & ")
else:
fich.write(" \\\\")
fich.write("\n")
modificadormuestrac.py
# -*- coding: utf-8 -*"""
Created on Sun Jun 7 18:47:19 2015
@author: ivan
"""
c=[]
c_erroresgrandes=[]
emu=[]
emugrande=[]
emupeque=[]
ficheroModificado=[]
with open(’/home/ivan/Escritorio/prueba.txt’,’r’) as fich:
for linea in fich:
linea=linea.split(",")
if (linea[13]=="C"):
c.append(linea)
print linea[3]+"
" +linea[4]+"
"+linea[5]+"
"+ linea[6]
if (linea[4]>5):
c_erroresgrandes.append(linea)
if (linea[4]=="..."):
linea[4]=0.0
if (linea[6]=="..."):
linea[6]=0.0
emu.append((float(linea[4])**2+float(linea[6])**2)**0.5)
print (emu[len(emu)-1])
if (emu[len(emu)-1]>=10):
emugrande.append(linea)
else:
linea[13]="E"
print linea
emupeque.append(linea)
ficheroModificado.append(linea)
#print c
print (len(c))
print (len(c_erroresgrandes))
print (len(emugrande))
print (len(emupeque))
for linea in emupeque:
print str(linea[3])+"
" +str(linea[4])+"
"+str(linea[5])+"
#print ficheroModificado
for linea in ficheroModificado:
if (linea[13]=="E"):
print linea
with open(’/home/ivan/Escritorio/tablafinalTFM.txt’,’w’) as fich:
for i in range(len(ficheroModificado)):
for j in range(len(ficheroModificado[i])):
fich.write(str(ficheroModificado[i][j]))
if(len(ficheroModificado[i])>(j+1)):
fich.write(",")
car.py
# -*- coding: utf-8 -*"""
Created on Thu Apr 2 19:16:02 2015
@author: ivan
"""
96
"+ str(linea[6])
car_todo=[]
with open(’/home/ivan/Escritorio/carmencita_bruto_def_top.txt’,’r’) as fich:
for linea in fich:
car_todo.append(linea.strip("\n").split(","))
#print car_todo
"""
13,14,15,5
NAN
999
4,6,8,10,12
NAN
0.0
"""
car_mod=[]
for i in range(len(car_todo)):
if(car_todo[i][3]!="NaN" and car_todo[i][9]!="NaN" and car_todo[i][11]!="NaN"):
if(car_todo[i][7]!="NaN" or car_todo[i][5]!="NaN"):
if(str(car_todo[i][13])=="NaN"):
car_todo[i][13]=999
if(str(car_todo[i][14])=="NaN"):
car_todo[i][14]=999
if(str(car_todo[i][15])=="NaN"):
car_todo[i][15]=999
if(str(car_todo[i][5])=="NaN"):
car_todo[i][5]=999
if(str(car_todo[i][4])=="NaN"):
car_todo[i][4]=0.0
if(str(car_todo[i][6])=="NaN"):
car_todo[i][6]=0.0
if(str(car_todo[i][8])=="NaN"):
car_todo[i][8]=0.0
if(str(car_todo[i][10])=="NaN"):
car_todo[i][10]=0.0
print car_todo[i]
if(str(car_todo[i][12])=="NaN"):
car_todo[i][12]=0.0
print car_todo[i]
car_mod.append(car_todo[i])
#print car_mod
print len(car_todo)
print len(car_mod)
with open(’/home/ivan/Escritorio/carmencita_muestra_def.txt’,’w’) as fich1:
fich1.write("Car\tAR 2000\tDEC 2000\tVr\te_Vr\tpi\te_pi\tpm_AR\te\tpm_DEC\te\tU\tV\tW\n")
for i in range(len(car_mod)):
for j in range(len(car_mod[i])):
fich1.write(str(car_mod[i][j]))
if(len(car_mod[i])>(j+1)):
fich1.write("\t")
fich1.write("\n")
#print (car_mod)
montificador.py
# -*- coding: utf-8 -*"""
Created on Fri Apr 3 18:09:17 2015
@author: ivan
"""
car_todo=[]
with open(’/home/ivan/Descargas/uvw_in_ejemplo.dat’,’r’) as fich:
for linea in fich:
#car_todo.append(linea.strip("\n").split(","))
car_todo.append(linea)
encabezado= " CARMENCITA
AR 2000
DEC 2000
Vr
e_Vr
97
pi
e_pi
pm_AR
e
pm_DEC
e
Ref. \r\n"
encabezado_tam= " CARMENCITA, AR 2000
vector_espacios=[2,1,1,1,1,1,1,1,2,1,2]
v_enc=encabezado_tam.split(",")
"""
pos0=6
pos1=11
pos2=14
pos3=9
"""
for i in range(len(v_enc)):
v_enc[i]=len(v_enc[i])
, DEC 2000
,
Vr
,e_Vr
, pi
datos_ivanicos=[]
with open(’/home/ivan/Escritorio/fich_car_topcat.txt’,’r’) as fich:
encabezado_fich=False
for linea in fich:
if(encabezado_fich):
datos_ivanicos.append(linea.strip("\n").split(","))
else:
encabezado_fich=True
with open(’/home/ivan/Escritorio/carmencita.txt’,’w’) as fich:
fich.write(encabezado)
for i in range(len(datos_ivanicos)):
for j in range(len(datos_ivanicos[i])):
if(datos_ivanicos[i][j]=="NaN"):
datos_ivanicos[i][j]="0.0"
if j!=0:
for k in range(vector_espacios[j-1]):
fich.write(" ")
if(j==0):
numEsp=v_enc[j]-len(datos_ivanicos[i][j])
for l in range(numEsp):
fich.write(" ")
fich.write(datos_ivanicos[i][j])
elif(j==1 or j==2 or j==5):
while(len(datos_ivanicos[i][j])<4):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
while(datos_ivanicos[i][j][3]!="."):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
elif(j==3):
while(len(datos_ivanicos[i][j])<5):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
while(datos_ivanicos[i][j][4]!="."):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
elif(j==4):
fich.write(" ")
elif(j==6):
if(datos_ivanicos[i][j]!="NaN"):
while(len(datos_ivanicos[i][j])<3):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
while(datos_ivanicos[i][j][2]!="."):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
else:
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
if(len(datos_ivanicos[i][j])==4):
datos_ivanicos[i][j]=datos_ivanicos[i][j]+" "
elif(j==7):
if(datos_ivanicos[i][j]!="NaN"):
print datos_ivanicos[i][j]
datos_ivanicos[i][j]="%.2f"%(float(datos_ivanicos[i][j]))
print datos_ivanicos[i][j]
if(len(datos_ivanicos[i][j-1])==3):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
while(len(datos_ivanicos[i][j])<9):
98
,e_pi,
pm_AR ,e
,
pm_DEC ,e
, Ref. \r\n"
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
while(datos_ivanicos[i][j][8]!="."):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
else:
while(len(datos_ivanicos[i][j])<7):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
while(datos_ivanicos[i][j][6]!="."):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
elif(j==8):
if(len(datos_ivanicos[i][j-1])<=v_enc[j-1]):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
elif(j==9):
"""if(len(datos_ivanicos[i][j-2])<=v_enc[j-2]):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]"""
while(len(datos_ivanicos[i][j])<6):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
while(datos_ivanicos[i][j][5]!="."):
datos_ivanicos[i][j]=" "+datos_ivanicos[i][j]
if j!=0:
fich.write(datos_ivanicos[i][j])
numEsp=v_enc[j]-len(datos_ivanicos[i][j])
#print numEsp, v_enc[j], len(datos_ivanicos[i][j])
for l in range(numEsp):
fich.write(" ")
fich.write("\r\n")
"""
for i in range(len(car_todo)):
for j in range(len(car_todo[2])):
if car_todo[2][j]!=" ":
print ’espacio’
"""
print "Finiquitado"
desmontificador.py
’’’
Created on 21/06/2015
@author: Ivan
’’’
import math
datosFinales=[]
datosGlobales=[]
datosFila=[]
estrellasLejanas=[]
datosUnidad=""
coordenadas=0
with open("C:\Users\Ivan\Desktop\uvw_out_carmencita_fv.txt","r") as archivoLec:
for linea in archivoLec:
for i in range(len(linea)):
if(linea[i]!=" " and linea[i]!="\r" and linea[i]!="\n"):
#Debido al formato de Montes
if(linea[i+1]=="-"or linea[i+1]=="+"):
coordenadas=coordenadas+1
if(coordenadas>1):
datosFila.append(datosUnidad)
datosUnidad=""
else:
datosUnidad=datosUnidad+linea[i]
else:
datosUnidad=datosUnidad+linea[i]
else:
if(i!=0):
if(linea[i-1]!=" "):
99
datosFila.append(datosUnidad)
datosUnidad=""
coordenadas=0
if(float(datosFila[5])<=-150):
estrellasLejanas.append(datosFila)
datosGlobales.append(datosFila)
datosFila=[]
coordenadas=0
for i in range(len(estrellasLejanas)):
print estrellasLejanas[i], math.sqrt((float(estrellasLejanas[i][3])**2+float(estrellasLejanas[i][7])**2))
for fila in datosGlobales:
if(float(fila[4])>2):
fila[4]=str(int(round(float(fila[4]))))
fila[3]=str(int(round(float(fila[3]))))
else:
fila[4]=str("%.1f" % float(fila[4]))
fila[3]=str("%.1f" % float(fila[3]))
if(float(fila[6])>2):
fila[6]=str(int(round(float(fila[6]))))
fila[5]=str(int(round(float(fila[5]))))
else:
fila[6]=str("%.1f" % float(fila[6]))
fila[5]=str("%.1f" % float(fila[5]))
if(float(fila[8])>2):
fila[8]=str(int(round(float(fila[8]))))
fila[7]=str(int(round(float(fila[7]))))
else:
fila[8]=str("%.1f" % float(fila[8]))
fila[7]=str("%.1f" % float(fila[7]))
for i in range(len(fila)):
if(fila[i][0]=="-"):
fila[i]="-"+fila[i]
datosFila.append(fila[0])
datosFila.append(fila[3]+" $\\pm$ "+fila[4])
datosFila.append(fila[5]+" $\\pm$ "+fila[6])
datosFila.append(fila[7]+" $\\pm$ "+fila[8])
datosFinales.append(datosFila)
datosFila=[]
with open("C:\Users\Roberto\Desktop\uvw_out_carmencita_fv_FINAL.txt","w") as archivoEsc:
for i in range(len(datosFinales)):
for j in range(len(datosFinales[i])):
archivoEsc.write(str(datosFinales[i][j]))
if(len(datosFinales[i])>(j+1)):
archivoEsc.write(" & ")
else:
archivoEsc.write(" \\\\")
archivoEsc.write("\n")
100
101
-
Alonso-Floriano et al. 2015, A&A, in press, arXiv150207580
Cortés-Contreras et al., 2015 Cool Stars 18th,
Eisenbeiss et al., 2013A&A...556A..53E
Lépine, S., & Shara, M. M. 2005, AJ, 129, 1483
López-Santiago et al. 2006ApJ...643.1160
Montes et al. 2001MNRAS.328...45
Passegger et al. 2015, Towards other Earths II, in press
Quirrenbach, A. et al. 2014, SPIE Proceeding, 9147, 91471F
Torres et al., 2008hsf2.book..757
References. From CARMENCITA we have now 1462
M dwarfs with all the parameters
(distance, radial velocity and proper
motion) needed to determine the Galactic
velocity components (U, V, W). When
parallactic distance is not available we
have derived a photometric distance. For
a large group of stars (in particular 214
stars in Lepine & Shara (2005, LSPM)
catalogue) with not precise proper motion
or uncertainties in the literature we have
determined it using the data from
2MASS, CMC14, CMC15, GSC2.3,
USNO-A2, SDSS-DR9, ALLWISE, see
figures and table. Only part of the table is showed here
(see Alonso-Floriano et al. 2015)
Some young stars already iden'fied. UV space velocities for the previously
identified young stars in the CARMENES
input catalogue (see Alonso Floriano et
al. 2015, Table 7). All these stars are
inside or close to the boundaries (dashed
line) of the young disk population. The
position of the young moving groups is
marked as reference, including the Local
Association that contain the young
associations (ε Cha, TW Hya, β Pic, TucHor, Carina Columba and AB Dor; Torres
et al. 2008).
Karmn| Comp| Flags| SS| Name
| GJ| SpT| Ref01 | RA_J2000| DE_J2000|
muRA_masa-1| emuRA_masa-1 | muDE_masa-1| emuDE_masa-1 | Vr_kms-1|
eVr_kms-1| pi_mas| epi_mas| Ref05 | d_pc | ed_pc | U_kms-1| eU_kms-1| V_kms-1|
eV_kms-1| W_kms-1| eW_kms-1| Ref07 | WideCompanion | WideWDS|
Widerho_arcsec| eWiderho_arcsec| Ref22 | WideCompanionSpT|
WideCompanionJ_mag| WideCompanionFeH| Ref23 | CloseMultiplicity| CloseWDS|
Closerho_arcsec| eCloserho_arcsec| Ref24 | pEWHalpha_A| Ref25 | 1RXS
|
CRT_s-1| eCRT_s-1| HR1|eHR1| HR2| eHR2 | Ref26 | vsini_kms-1| evsini_kms-1 |
Ref27 | P_d| Ref28 | TiO5 | CaH2 | Ref29 | Flare | Ref30 | MV_mag| Ref31 | RV|
Planet| Ref32 | LoRes_spectrum| HiRes_spectrum| LoRes_imaging | HiRes_imaging |
Origin| Class | Notes
We are compiling the most comprehensive database of M dwarfs ever built, CARMENCITA, the
CARMENES Cool dwarf Information and daTa Archive, which will be the CARMENES 'input
catalogue’ (Quirrenbach et al. 2014). In addition to the science preparation with low- and high-resolution
spectrographs and lucky imagers (see Alonso-Floriano et al. 2015, Cortés-Contreras et al., 2015,
Passegger, et al. 2015), we compile a huge pile of public data on over 2100 M dwarfs, and analyze
them, mostly using virtual-observatory tools. Here we describe the preliminary results about the
kinematics derived from these data. Galac'c velocity components (U, V, W) for 1462 M
dwarfs in CARMENCITA with data until now.
Upper panel: a zoon around the boundaries (dashed
line) that determine the young disk population as
defined by Eggen (see Montes et al. 2001) and the
position of the classical moving groups (LA, Local
Association, HS, Hyades Supercluster, UMa, Ursa
Major, Castor, IC 2391) and the more recently
identified Hercules-Lyra moving group (LópezSantiago et al. 2006; Eisenbeiss et al., 2013). The
different colors indicate the possible candidates to
each moving group.
Lower panel: All the range in UVW.
Abstract: We present a detailed study of the kinematics of M dwarfs in the CARMENES (Calar Alto high-Resolution search for M dwarfs with Exoearths with Near-infrared and optical
Échelle Spectrographs) input catalogue. We have selected the M dwarfs with known parallactic distance or a good photometric distante estimation, precise proper motion in the literature or
another case determined by us, and radial velocity measurements, from where the Galactic space motions (U, V, W) were computed. For the stars with U and V velocity components inside or
near the boundaries that determine the young disc population, we have analyzed the possible membership in the classical moving groups and nearby loose associations with ages between 10
and 600 Ma. For the candidate members, we have compiled the information available in the literature in order to constrain their membership by applying other age-dating methods. Landessternwarte Tautenburg Ÿ 8Universidad Complutense de Madrid Ÿ 9Hamburger Sternwarte Ÿ 10Centro de Astrobiología Ÿ 11Centro Astronómico Hispano-­‐Alemán – Calar Alto Observatory 1Max-­‐Planck-­‐InsFtut für Astronomie Ÿ 2InsFtuto de AstroYsica de Andalucía Ÿ 3Landessternwarte Königstuhl Ÿ 4InsFtut de Ciències de l'Espai Ÿ 5InsFtut für Astrophysik Göangen Ÿ 6InsFtuto de AstroYsica de Canarias Ÿ 7Thüringer D. Montes8, J. A. Caballero10, I. Gallardo8, M. Cortés-­‐Contreras8, F. J. Alonso-­‐Floriano8, and the CARMENES ConsorFum1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 (hOp://carmenes.caha.es/) Kinema'cs of M dwarfs in the Input Catalogue: membership in young moving groups Poster