In the search for planets orbiting distant stars the presence of stellar activity in the atmospheres of observed stars can obscure the radial velocity signal used to detect such planets. Furthermore, this stellar activity contamination is set by the star itself and cannot simply be avoided with better instrumentation. Various stellar activity indicators have been developed that may correlate with this contamination. We introduce a new stellar activity indicator called the Stellar Activity F-statistic for Exoplanet surveys (SAFE) that has higher statistical power (i.e., probability of detecting a true stellar activity signal) than many traditional stellar activity indicators in a simulation study of an active region on a Sun-like star with moderate to high signal-to-noise. Also through simulation, the SAFE is demonstrated to be associated with the projected area on the visible side of the star covered by active regions. We also demonstrate that the SAFE detects statistically significant stellar activity in most of the spectra for HD 22049, a star known to have high stellar variability. Additionally, the SAFE is calculated for recent observations of the three low-variability stars HD 34411, HD 10700, and HD 3651, the latter of which is known to have a planetary companion. As expected, the SAFE for these three only occasionally detects activity. Furthermore, initial exploration appears to indicate that the SAFE may be useful for disentangling stellar activity signals from planet-induced Doppler shifts.
Identifying Exoplanets with Deep Learning VI. Enhancing neural network mitigation of stellar activity RV signals with additional metrics
Imperial College London（帝国理工学院）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Birmingham（伯明翰大学）；Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；University of St Andrews（圣安德鲁斯大学）；Fundación Galileo Galilei—INAF（伽利略基金会-INAF）；Observatoire de Genève, Université de Genève（日内瓦天文台，日内瓦大学）
Identifying Exoplanets with Deep Learning. IV. Removing Stellar Activity Signals from Radial Velocity Measurements Using Neural Networks
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Université de Genève（日内瓦大学）；Observatoire de Genève（日内瓦天文台）；University of St Andrews（圣安德鲁斯大学）；Facebook（脸书）；Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；DTU Space, National Space Institute（丹麦技术大学国家空间研究所）
精确径向速度（RV）观测的系外行星探测目前受到恒星活动引入的虚假RV信号的限制。我们表明，线性回归和神经网络等机器学习技术可以有效地从RV观测中去除活动信号（由于星点/光斑）。以前的努力集中在使用高斯过程回归等建模技术及时仔细过滤活动信号（例如Haywood等人2014）。相反，我们系统地去除活动信号，只使用谱线的平均形状的变化，而没有关于何时收集观测结果的信息。我们在模拟数据（使用SOAP 2.0软件生成; Dumusque et al. 2014）和HARPS-N太阳望远镜对太阳的观测（Dumusque et al. 2015; Phillips et al. 2016; Collier Cameron et al. 2019）上训练了我们的机器学习模型。我们发现，这些技术可以预测和删除模拟数据（改善RV散射从82厘米/秒到3厘米/秒）和超过600个实际观测采取了近三年的HARPS-N太阳望远镜（改善RV散射从1.753米/秒到1.039米/秒，约1.7改善的一个因素）。在未来，这些或类似的技术可以从我们太阳系以外的恒星观测中去除活动信号，并最终帮助探测类太阳恒星周围的可居住区地球质量的系外行星。
Magnetic activity in cool stars: manifestations and relevance to exoplanets
Max-Planck-Institut für Sonnensystemforschung（马克斯·普朗克太阳系统研究所）；Centro de Rádio Astronomia e Astrofísica Mackenzie, Universidade Presbiteriana Mackenzie（麦肯齐射电天文学与天体物理学中心，麦肯齐长老会大学）；Université Paris-Saclay, Université Paris Cité, CEA, CNRS, AIM（巴黎萨克雷大学，巴黎西岱大学，法国原子能和替代能源委员会，法国国家科学研究中心，天文信息与管理实验室）；Leibniz-Institut für Astrophysik Potsdam (AIP)（波茨坦莱布尼茨天体物理研究所）；HUN-REN Research Centre for Astronomy and Earth Sciences, Konkoly Observatory（匈牙利研究网络地球与天文学研究中心，孔科利天文台）；Instituto de Astronomía y Física del Espacio (IAFE, UBA-CONICET)（空间天体物理学与天体物理研究所）；The Catholic University of America（美国天主教大学）；The Hakubi Center for Advanced Research, Kyoto University（京都大学博雅教育研究中心）；Department of Physics, Kyoto University（京都大学物理学系）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）
Infrared Flares from M Dwarfs: a Hinderance to Future Transiting Exoplanet Studies
许多当前和未来的系外行星任务正在推动红外（IR）波长，行星和恒星之间的通量对比更有利（Deming et al. 2009），恒星磁活动的影响减少。事实上，最近对恒星黑子和光斑的分析发现，这些形式的恒星活动不会对具有JWST的FGKM恒星的凌日特征或科学潜力产生实质性影响（Zellem et al. 2017）。然而，在耀斑的情况下，这是不正确的，我证明这可能是一个障碍，过境研究在这份说明。
Improving Exoplanet Detection Power: Multivariate Gaussian Process Models for Stellar Activity
径向速度法是探测系外行星最成功的方法之一。它的工作原理是检测由轨道行星的引力效应引起的宿主恒星的速度，特别是沿着我们视线的速度，这被称为恒星的径向速度。低质量行星通常会导致其主星以1米/秒或更小的径向速度移动。通过分析主星的恒星光谱时间序列，现代天文仪器理论上可以检测到这样的行星。然而，在实践中，内在的恒星变化（例如，星点、对流运动、脉动）影响光谱并且经常模仿径向速度信号。这种信号污染使得很难可靠地探测到低质量行星。Rajpaul et al.（2015）提出了一种在恒星活动存在的情况下恢复行星径向速度信号的原则性方法。它使用多变量高斯过程模型来联合捕获视径向速度的时间序列和恒星活动的多个指标。我们以两种方式建立这项工作：（i）我们建议使用降维技术来构建新的高信息恒星活动指标;（ii）我们将Rajpaul et al.（2015）模型扩展到更大的一类模型，并使用基于幂的模型比较程序来选择最佳模型。尽管对系外行星有很大的兴趣，但以前的努力并没有进行大规模的恒星活动模型选择，也没有尝试基于行星探测能力来评估模型。在主序星G2 V的情况下，我们发现，我们的方法大大提高了行星检测能力相比，以前的国家的最先进的方法。
The CARMENES search for exoplanets around M dwarfs. Radial velocities and activity indicators from cross-correlation functions with weighted binary masks
Young M dwarfs flare activity model: Towards better exoplanetary atmospheric characterisation
University of Oslo（奥斯陆大学）；National Solar Observatory, University of Colorado Boulder（美国国家太阳天文台，科罗拉多大学博尔德分校）；Department of Astrophysical and Planetary Sciences, University of Colorado（科罗拉多大学天体物理与行星科学系）；Laboratory for Atmospheric and Space Physics, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校大气与空间物理实验室）；Rosseland Centre for Solar Physics, University of Oslo（奥斯陆大学罗斯兰太阳物理中心）；Institute of Theoretical Astrophysics, University of Oslo（奥斯陆大学理论天体物理研究所）
Evidence for enhanced chromospheric Ca II H & K emission in stars with close-in extrasolar planets
行星与恒星的相互作用表现在许多方面。人们发现，一颗靠近的系外行星会在几颗恒星的光谱中的几条线的核心中引起微小但可测量的变化，这与系外行星的轨道周期相对应。有和没有系外行星的恒星可能有不同的性质。我们研究的主要目标是寻找系外行星可能对其宿主恒星的大气层产生的影响。与以前的研究不同，我们不研究宿主恒星光谱的变化或有和没有系外行星的恒星之间的差异。我们的目标是研究大量具有系外行星的恒星，其色球活动的当前水平，并寻找与系外行星性质的可能相关性。为了分析恒星的色球活动，我们利用我们自己的（2.2米ESO/MPG望远镜）和公开可用的档案光谱（凯克天文台档案），测量Ca II H和K线核心的等效宽度，并将它们用作其活动的示踪剂。随后，我们寻找它们的轨道参数和质量的系外行星的依赖。我们发现了一个有统计意义的证据，即主恒星的Ca II K线发射的等效宽度和log R '_{HK}活动参数随系外行星的半长轴和质量而变化。具有半长轴a <= 0.15 AU（P_orb <= 20天）的系外行星的T_eff <= 5500 K的恒星具有宽范围的Ca II K发射，并且通常比具有类似温度但具有更高半长轴值的恒星具有更强的发射。对于质量更大的系外行星，具有近距离系外行星（a <= 0.15 AU）的冷恒星（T_eff <= 5500 K）的Ca II K发射也更明显。恒星色球层活动的总体水平可能会受到它们附近…
Stacked Periodograms as a Probe of Exoplanetary Populations
正在进行的极高精度多普勒径向速度巡天寻找质量小于几个M $_\oplus$的行星;然而，由于所需的观测时间投资以及与强有力地探测最低质量行星有关的挑战，确定行星质量分布的人口水平研究仍然很困难。我们概述了一种新的方法，利用广泛的，现有的RV数据集来约束群众的系外行星种群：堆叠周期图RV时间序列在许多目标。我们表明，一个系外行星人口可能是统计上可识别的堆叠周期图，即使个别行星不通过检测的阈值。我们讨论的堆叠周期图的分析，统计特性，进行模拟，以证明该方法的有效性，并调查半结构化的窗口函数和恒星活动的影响。对利克-卡内基系外行星巡天数据集的分析揭示了一个轻微显著的（$1.6σ$）信号，该信号与占据$3-7$日周期的系外行星群一致，其典型的$K$介于$1.6-5.1$ m s $^{-1}$之间。可能需要对与恒星活动和年度系统学相关的信号进行更详细的调查，以确认这一结果或检测其他潜在的开普勒贡献。
HWO Target Stars and Systems: Activity and Rotation Catalog (ARC) of Potential Target Stars for the Habitable Worlds Observatory
University of California, Riverside（加州大学河滨分校）；National Optical-Infrared Astronomy Research Laboratory（国家光学红外天文研究实验室）；Dartmouth College（达特茅斯学院）；Instituto de Astronomía y Física del Espacio (IAFE, CONICET-UBA)（太空天体物理学与天文学研究所 (IAFE, 阿根廷国家科学研究委员会-布宜诺斯艾利斯大学)）；Universidad de Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学）；Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology（加州理工学院喷气推进实验室）；Centro de Astrobiología, CSIC-INTA（西班牙国家航空航天技术研究所-西班牙国家研究委员会天体生物学中心）；Georgia State University（佐治亚州立大学）；RECONS Institute（RECONS研究所）；UNTREF（特立尼达德大学）
The effects of stellar activity on optical high-resolution exoplanet transmission spectra
色球敏感的原子线显示不同的光谱在恒星活动区，斑点，和光球，提高的可能性，系外行星传输光谱被污染的恒星盘的各个部分之间的对比。为了探索这种效应，我们对G型和K型恒星进行了凌日模拟，其谱线分别为Ca II K 3933、Na I 5890、H I 6563（H $α$）和He I 10830。我们发现，强的光斑发射和大的覆盖率可以贡献一个不可忽略的量的透射光谱，特别是对于H $α$，钙II K，和钠I D，而斑点和细丝是相对不重要的。污染的量强烈地依赖于有源区的位置和本征发射强度。特别地，活动区域必须沿着运输弦集中，以便产生一致的运输中信号。例如，在活跃纬度的凌日过程中，Na I和H $α$的平均吸收特征可以分别达到$\approx 0.2\%$和$0.3\%$，其线发射强度与中等强度的太阳耀斑相似。像HD 189733这样经过活跃恒星的行星，其透射光谱很可能受到对比度效应的影响，尽管活动区几何形状和发射强度的严格限制使得一致的过境特征不太可能完全归因于对比度效应。He I 10830的影响并不强烈，吸收信号可能被恒星活动稀释，而不是增强。因此，He I 10830应该被认为是探测扩展大气层的优先目标，即使是在活跃恒星的情况下。
