We explored the occurrence rate of small close-in planets among $\textit{Kepler}$ target stars as a function of the iron abundance and the stellar total velocity $V_\mathrm{tot}$. We estimated the occurrence rate of those planets by combining information from LAMOST and the California-$\textit{Kepler}$ Survey (CKS) and found that iron-poor stars exhibit an increase in the occurrence with $V_\mathrm{tot}$ from $f < 0.2$ planets per star at $ V_\mathrm{tot} < 30\ \mathrm{km~s}^{-1}$ to $f \sim 1.2$ at $V_\mathrm{tot} > 90\ \mathrm{km~s}^{-1}$. We suggest this planetary profusion may be a result of a higher abundance of $α$ elements associated with iron-poor, high-velocity stars. Furthermore, we have identified an increase in small planet occurrence with iron abundance, particularly for the slower stars ($V_\mathrm{tot} < 30\ \mathrm{km~s}^{-1}$), where the occurrence increased to $f \sim 1.1$ planets per star in the iron-rich domain. Our results suggest there are two regions in the $([\mathrm{Fe}/\mathrm{H}],[α/\mathrm{Fe}])$ plane in which stars tend to form and maintain small planets. We argue that analysis of the effect of overall metal content on planet occurrence is incomplete without including information on both iron and $α$ element enhancement.
Planets Across Space and Time (PAST). I. Characterizing the Memberships of Galactic Components and Stellar Ages: Revisiting the Kinematic Methods and Applying to Planet Host Stars
Host-star metallicities and kinematics of directly imaged brown-dwarf companions
Università degli Studi di Milano（米兰大学）；Indian Institute of Astrophysics（印度天体物理研究所）；Visvesvaraya Technological University（维斯瓦纳塔亚理工大学）；Vikram Sarabhai Space Centre, ISRO（印度空间研究组织维克拉姆·萨拉巴伊太空中心）；St. Albert’s College（圣阿尔伯特学院）；European Southern Observatory（欧洲南方天文台）；Physical Research Laboratory（物理研究实验室）；Indian Institute of Technology, Dhanbad（印度理工学院丹巴德分校）；Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教 Pontificia 大学）
A comprehensive study of the relations between the properties of planetary systems and the chemical compositions of their host stars
Universidade Federal do Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学）；Observatório Nacional（国家天文台）；Universidade Federal de Sergipe（塞尔希培联邦大学）；Steward Observatory, University of Arizona（亚利桑那大学斯图尔德天文台）
New and updated stellar parameters for 71 evolved planet hosts. On the metallicity - giant planet connection
目前仍有争议的是，著名的矮恒星金属丰度-巨行星相关性是否也适用于巨恒星。因此，精确的金属丰度非常重要。不同的方法可以提供不同的结果，导致行星宿主分析的差异。为了研究不同的分析方法对演化恒星金属丰度标度的影响，我们比较了不同的铁谱线列表，用于演化恒星的大气参数推导。因此，我们使用了71颗演化恒星的样本。有了这些新的均匀参数，我们重新审视了演化恒星的金属丰度-巨行星联系。基于局部热力学平衡（LTE）下的Kurucz模式，通过MOOG程序进行光谱分析，以获得大气参数。使用了两个不同的铁线列表集，一个是一般的冷FGK恒星，另一个是巨大的FGK恒星。使用Padova模型通过等时线拟合计算质量。然后对演化恒星和红巨星的各种不同样本的金属丰度分布进行了科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验（KS检验）。所有的参数都可以用一个专门为冷的和类似太阳的恒星设计的线列表集进行比较，以提供更准确的温度。使用此线路列表集导出的所有参数均为首选，因此可用于未来分析。我们发现，进化的行星宿主比拥有巨行星的矮星更缺乏金属。然而，在寻找行星的巨大恒星样本中存在偏见。由于颜色的限制，富含金属的低重力恒星被排除在样本之外，这使得很难将矮星与巨星进行比较。此外，相对于没有行星的红巨星，没有发现有行星的红巨星（$\log g < 3.0$ \，dex）的金属丰度增强。
A Recommendation Algorithm to Predict Giant Exoplanet Host Stars Using Stellar Elemental Abundances
恒星中某些元素的存在，以及其行星的存在，强烈影响着行星系的形成和演化。主恒星的铁含量与巨型系外行星的存在之间的正相关性已经得到证实;然而，其他元素在预测巨型行星出现方面的重要性却不那么确定，尽管它们在塑造行星内部结构方面发挥着核心作用。我们设计了一种机器学习算法，并将其应用于Hypatia目录（Hinkel et a. 2014年）分析已知宿主恒星的恒星丰度模式，以确定那些对识别潜在的巨型系外行星宿主恒星很重要的元素。我们分析了各种不同的元素组合，即挥发物，亲石，亲铁，和铁。我们发现，除了铁之外，氧，碳和钠的相对丰度是巨行星存在的有影响力的指标。我们通过分析具有已知巨行星的恒星来展示我们算法的预测能力，并发现它们的预测得分中值为75%。我们提出了一个列表，其中有350颗恒星目前还没有发现行星，它们有$\geq$ 90%的预测概率可能拥有一颗巨大的系外行星。我们研究了档案HARPS数据，发现HIP 62345，HIP 71803和HIP 10278主机长周期巨行星的同伴估计最小$M_p\sin(i)$值分别为3.7，6.8和8.5 M $_{J}$的显着趋势。我们预计，我们的发现将彻底改变未来的目标选择，元素在巨行星形成中的作用，以及巨行星内部结构模型的确定。
Inferring stellar metallicity and elemental abundances from kinematic and spectroscopic data using machine learning -- Implications for exoplanet host stars
Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço, Universidade do Porto（空间科学与天体物理研究所，波尔图大学）；Departamento de Física e Astronomia, Faculdade de Ciências, Universidade do Porto（波尔图大学理学院物理与天文系）；Centro de Astrobiología (CAB), CSIC–INTA（西班牙国家天体生物学中心（CAB），西班牙高等科学研究委员会-国家航空航天技术研究所）；Leibniz-Institüt für Astrophysik Potsdam (AIP)（波茨坦莱布尼茨天体物理研究所）
