GLAO+MOAO の結果について

第 5章 議論 5.3. GLAO+MOAOの結果について

5.7と同様に下層(0m 4000m)と上層(8000m,16000m)に分けた推定残差を図5.9に示す。図の四

150 200 250 300 350 400 450 500 550 600

0 50 100 150 200 250 300

WFE [nm]

Distance [arcsec]

Average Method and Normal Method (8GS, 240")

Average Method Normal Method ALL 0m Layer High Layers Low Layers

図5.9: 四角印がAverage Method、丸印がNormal Methodの結果であり、どちらともGSが8個で外 側のGSの距離が240”で計算を行っている。赤は７層すべてでの推定残差、青は0mの地表層 の推定残差、緑は上層の推定残差、紫は下層の推定残差を示している。

角がAverage Method、丸印がNormal Methodの結果である。まず青色の地表層の推定残差を見

てみるとNormal Methodの方がやや推定残差が小さいが、どちらの手法でも大きな残差が残って

いる。Normal Methodの場合は下層の推定値は高さごとに分離ができていないのでそれぞれの高 さでの推定残差は大きく見えることをSection 5.2で見た。Average Methodの場合も平均値をとっ たときに０mの大気揺らぎのみではなく500m、1000mの大気揺らぎも含まれており、0mでの推 定残差としては大きくなったと考えられる。次に上層(緑)、下層(紫)の推定残差を見るとどちら の手法もほぼ同じような結果になっている。これはAverage Methodで平均値をとって別で地表層 を推定しても、上でも述べたように平均値には地表層以外の大気揺らぎも含まれていて、結局推定 が分離できていないのでNormal Methodと同じような結果になったと考えられる。その結果最終 的な残差(赤)を見ても特に違いは見られなくなる。

今回の結果から地表層を別で推定してトモグラフィー計算から外す手法を用いることで、普通に すべての大気揺らぎでトモグラフィー計算をするよりも推定残差が小さくなることがわかったが、

これは地表層をどれだけ精度良く推定できるかに依存し、平均値を用いた場合は地表層だけを別で 推定することができず精度の向上は見られなかった。

5.3.2 GLAO の可能性

次にNormal MethodとAverage MethodでGLAO的な補正を行った場合の補正精度を検証す る。これまでの結果から下層の推定値は高さごとに分解ができてないことがわかっているので、

下３層(0m、500m、1000m)を用いて補正を行った。500mと1000mに関しては視野中心方向で の推定値を用いる。図5.10がその結果である。今回は半径10’の視野内で評価した。赤がNomal Method、青がAverage Methodの結果であるが、２つの手法で最も異なる点は傾き成分の推定残 差(×印)である。Normal Methodのほうが傾き成分の推定残差が大きくなっているが、これは７ 層のトモグラフィー計算の結果の下３層だけを用いていることが原因である。複数の層のトモグラ フィー計算では全体に広がる傾き成分は高さごとで分解することはできず、７層を合わせて考慮す る必要がある。そのため下３層のみの結果では、傾き成分に関しては正しい推定値とはいえないの

第 5章 議論 5.3. GLAO+MOAOの結果について

200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100

0 100 200 300 400 500 600

WFE [nm]

Distance [arcsec]

GLAO WFE (8GS, 240")

Normal Method Average Method

図5.10: ^下3層の視野中心方向の推定値で補正を行った場合の結果。赤がNormal Method^、青がAverage Methodの結果である。×印が低次成分(傾き)のみの推定残差、四角印が高次成分の推定残差、

丸印が全成分の推定残差である。

で残差が大きくなっている。Average Methodでは0mの推定値は全GSの測定値の平均値を用い ているためNormal Methodよりは残差が小さくなっている。この影響で全体の残差(丸印)も２ つの手法で大きく差がでてしまっている。しかし、高次の成分の推定残差(四角印)を見るとそこ まで差は無いので、２つの手法によるGLAO的な補正精度に差はないと考えられる。また、傾き の成分を正しく推定するように手法を検討しなければない。どちらの手法も視野中心方向が最も精 度が良くなる。これは中心方向のプロファイルを用いているためであると考えられる。

GLAO的な補正で計算したPSFからIRAFのimexamを用いて測定したFWHMを図5.11に 示す。赤はNormal Method、青はAverag Methodを示している。誤差棒は視野内の最大値と最小

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45

Jband Hband Kband

FWHM [arcsec]

GLAO FWHM (8GS, 240")

Normal Method Average Method Seeing

図5.11: GLAO的な補正を行ったときのFWHM。横軸は波長で赤はNormal Method、青はAverage

Methodを示している。三角印、または丸印は視野内での平均値、誤差棒は視野内での最大値

と最小値を示している。黒四角はSeeing時のPSFから測定したFWHMである。

値を表している。全体的にAverage Methodの方がいいのは傾き成分の残差が小さいためである。

どの波長でもSeeingよりもFWHMが小さくなっており、GLAO的な補正が効果的であることが わかる。

第 5章 議論 5.3. GLAO+MOAOの結果について

0 10 20 30 40 50 60

0 100 200 300 400 500 600

Ensquared Energy 0.2"x0.2" [%]

Distance [arcsec]

Ensquared Energy 0.2"x0.2" (8GS, 240", Jband)

Normal Method Average Method Seeing

0 10 20 30 40 50 60

0 100 200 300 400 500 600

Ensquared Energy 0.2"x0.2" [%]

Distance [arcsec]

Ensquared Energy 0.2"x0.2" (8GS, 240", Hband)

Normal Method Average Method Seeing

0 10 20 30 40 50 60

0 100 200 300 400 500 600

Ensquared Energy 0.2"x0.2" [%]

Distance [arcsec]

Ensquared Energy 0.2"x0.2" (8GS, 240", Kband)

Normal Method Average Method Seeing

図5.12: 0,2”×0.2”の正方形で測定したEsquared Energy。上からJバンド、Hバンド、Kバンドの結 果である。黒線はSeeingのPSFから測定した結果である。