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 ivangallardocava@ucm.es II caballero@cab.inta-csic.es III dmontes@ucm.es 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3 3 4 4 6 7 9 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 10 10 12 14 14 14 14 15 15 16 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 16 21 23 27 . . . . . . . . . . propios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4. Conclusiones 28 5. Agradecimientos 29 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 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4 6 6 5 6 5 5 4 6 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 J04313+241 J04329+001E J04329+001N J04329+001S J04347-004 J04352-161 J04360+188 J04366+186 J04373+193 J04388+217 J04393+335 J04395+162 J04403-055 J04413+327 J04425+204 J04430+187 J04433+296 J04508+261 J04525+407 J04538+158 J04544+650 J05013+226 J05019+011 J05019+099 J05062+046 J05078+179 J05103+488 J05206+587N J05206+587S J05228+202 04:31:23.82 04:32:55.55 04:32:55.50 04:32:56.24 04:34:45.32 04:35:16.13 04:36:04.17 04:36:38.90 04:37:21.89 04:38:53.53 04:39:23.20 04:39:31.64 04:40:23.25 04:41:23.88 04:42:30.30 04:43:01.43 04:43:20.23 04:50:50.44 04:52:34.48 04:53:50.05 04:54:29.82 05:01:18.03 05:01:56.70 05:01:58.81 05:06:12.90 05:07:49.24 05:10:22.08 05:20:41.38 05:20:40.73 05:22:50.13 +24:10:52.9 +00:06:29.5 +00:06:34.6 +00:06:15.9 -00:26:46.4 -16:06:57.5 +18:53:18.9 +18:36:56.8 +19:21:17.5 +21:47:54.9 +33:31:49.4 +16:15:44.7 -05:30:08.3 +32:42:22.8 +20:27:11.4 +18:42:41.9 +29:40:06.0 +26:07:26.8 +40:42:25.5 +15:49:15.6 +65:04:41.1 +22:37:01.6 +01:08:42.9 +09:58:58.8 +04:39:27.2 +17:58:58.4 +48:50:32.7 +58:47:33.1 +58:47:19.9 +20:16:36.1 4.3 ± 4.5 –167.5 ± 8.4 –167.5 ± 8.4 –167.5 ± 8.4 –76.6 ± 10.0 162.0 ± 18.0 ... ± ... ... ± ... 88.2 ± 5.1 174.0 ± 0.0 17.2 ± 4.9 –61.0 ± 0.0 355.0 ± 7.0 240.5 ± 11.1 88.3 ± 5.1 101.15 ± 3.39 4.6 ± 5.1 558.0 ± 0.0 1179.0 ± 0.0 37.3 ± 11.7 43.2 ± 14.2 –33.0 ± 0.0 33.8 ± 5.1 12.09 ± 9.92 34.2 ± 4.9 82.0 ± 0.0 176.9 ± 10.4 162.0 ± 0.0 162.0 ± 0.0 35.2 ± 4.7 –20.9 ± 4.5 –143.4 ± 8.4 –143.4 ± 8.4 –143.4 ± 8.4 –244.7 ± 10.0 313.0 ± 20.0 ... ± ... ... ± ... –36.7 ± 5.1 –214.0 ± 0.0 –49.1 ± 4.9 –795.0 ± 0.0 –115.0 ± 8.0 –167.9 ± 11.1 –40.5 ± 5.1 –91.83 ± 2.29 –33.4 ± 5.1 –256.0 ± 0.0 –1095.0 ± 0.0 –157.2 ± 11.7 –117.9 ± 14.2 –246.0 ± 0.0 –95.5 ± 5.1 –74.41 ± 5.71 –92.5 ± 4.9 –396.0 ± 0.0 –388.6 ± 10.4 –501.0 ± 0.0 –501.0 ± 0.0 18.3 ± 4.5 5.8 ± 0.6 –170.3 ± 0.6 –169.4 ± 0.3 –165.9 ± 0.3 –81.8 ± 0.3 162.3 ± 1.7 89.1 ± 0.3 105.6 ± 0.7 90.7 ± 0.2 183.6 ± 0.9 15.3 ± 0.2 –82.0 ± 0.6 328.4 ± 0.9 259.9 ± 0.4 91.7 ± 0.3 100.1 ± 0.1 0.5 ± 0.6 571.5 ± 0.5 1164.6 ± 0.2 50.8 ± 0.4 54.1 ± 0.5 –63.6 ± 0.3 35.4 ± 1.2 29.9 ± 0.2 38.2 ± 0.5 78.0 ± 0.3 172.9 ± 0.3 149.5 ± 0.7 151.4 ± 0.7 36.4 ± 1.8 –23.6 ± 0.6 –117.9 ± 1.2 –80.1 ± 0.4 –83.4 ± 0.9 –229.1 ± 1.0 307.7 ± 0.7 –35.0 ± 0.5 –35.6 ± 0.1 –31.9 ± 0.3 –209.0 ± 0.7 –47.4 ± 0.2 –793.1 ± 0.5 131.6 ± 0.5 –144.7 ± 0.6 –37.2 ± 0.5 –91.9 ± 0.2 –23.3 ± 0.5 –247.0 ± 0.3 –1091.3 ± 0.1 –171.5 ± 0.6 –103.1 ± 0.5 –354.4 ± 0.4 –91.0 ± 1.2 –126.5 ± 0.4 –90.1 ± 0.2 –287.3 ± 0.7 –392.7 ± 0.6 –502.7 ± 0.3 –501.7 ± 0.7 19.0 ± 0.6 59.6413 54.6283 11.7567 54.6283 54.6283 54.7053 54.6423 54.6423 54.6423 18.8071 54.7243 18.7961 56.6513 54.7763 54.6423 54.6423 55.5893 54.684 16.5581 54.7023 55.6143 23.7551 56.5093 18.9033 56.5013 20.7441 59.6473 56.4191 56.329 57.5603 6 4 4 6 6 5 7 7 7 6 7 5 6 5 7 6 5 7 5 5 4 5 7 4 6 5 5 4 4 5 E C C C C C B B B A B A C C B B E A 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 J05256-091 J05256–091 J05298+320 J05320–030 J05341+475 J05342+103N J05342+103S J05394+406 J05394+747 J05404+248 J05415+534 J05456+729 J05457–223 J05458+729 J05484+077 J05511+122 J05566-103 J05588+213 J06011+595 J06024+498 J06039+261 J06075+472 J06075+472 J06145+025 J06193-066 J06212+442 J06246+234 J06258+561 J06310+500 J06318+414 05:25:41.67 05:25:41.70 05:29:52.69 05:32:04.50 05:34:10.64 05:34:15.14 05:34:15.08 05:39:24.74 05:39:25.41 05:40:25.70 05:41:30.73 05:45:38.80 05:45:43.22 05:45:49.74 05:48:24.08 05:51:10.40 05:56:40.66 05:58:53.33 06:01:11.07 06:02:29.18 06:03:54.09 06:07:31.85 06:07:31.85 06:14:34.91 06:19:20.79 06:21:13.00 06:24:41.32 06:25:53.00 06:31:01.16 06:31:50.74 -09:09:12.3 -09:09:12.5 +32:04:52.5 -03:05:29.4 +47:32:03.3 +10:19:14.2 +10:19:09.2 +40:38:43.8 +74:46:04.9 +24:48:09.0 +53:29:23.3 +72:55:12.7 –22:20:03.5 +72:54:07.2 +07:45:38.8 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A D C B A C A PPMXL PPMXL LSPM PPMXL PPMXL LSPM aLSPM LSPM LSPM LSPM PPMXL PPMXL Luyten PPMXL LSPM PPMXL PPMXL LSPM LSPM LSPM LSPM LSPM Gal15 LSPM Luy76 PPMXL PPMXL LSPM PPMXL LSPM 37 J06354-040 J06361+116 J06474+054 J06486+532 J06524+182 J06564+759 J06582+511 J06594+193 J07052+084 J07102+376 J07174+195 J07182+137 J07227+306 J07287-032 J07319+362N J07319+362S J07354+482 J07361–031 J07364+070 J07467+574 J07493+849 J07518+055 J07523+162 J07525+063 J07590+153 J07591+173 J08023+033 J08068+367 J08108+039 J08119+087 06:35:29.87 06:36:06.39 06:47:27.51 06:48:38.45 06:52:24.30 06:53:24.06 06:58:12.41 06:59:28.69 07:05:12.31 07:10:13.60 07:17:29.97 07:18:12.91 07:22:42.03 07:28:45.41 07:31:57.35 07:31:57.74 07:35:26.80 07:36:07.10 07:36:25.13 07:46:42.03 07:49:19.64 07:51:51.38 07:52:23.90 07:52:33.61 07:59:05.87 07:59:07.19 08:02:22.88 08:06:48.42 08:10:53.63 08:11:57.58 -04:03:18.5 +11:37:03.2 +05:24:28.2 +53:17:29.5 +18:17:04.7 +72:55:15.0 +51:08:37.9 +19:20:57.7 +08:25:52.4 +37:40:10.5 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LSPM LSPM LSPM Win11 LSPM LSPM LSPM LSPM HIP2 LSPM LSPM PPMXL LSPM 46 J21044+455 J21055+061 J21057+502 J21137+087 J21145+508 J21152+257 J21164+025 J21323+245 J21338+017N J21338+017S J21376+016 J21421-121 J21441+170N J21441+170S J21469+466 J21472-047 J21481+014 J21482+279 J21585+612 J22057+656 J22060+393 J22135+259 J22154+662 J22160+546 J22173-088N J22173-088S J22228+280 J22234+324 J22262+030 J22387+252 21:04:28.68 21:05:32.06 21:05:45.38 21:13:44.59 21:14:32.22 21:15:12.59 21:16:27.29 21:32:21.98 21:33:49.14 21:33:49.13 21:37:40.20 21:42:07.46 21:44:07.95 21:44:09.01 21:46:56.26 21:47:17.44 21:48:10.23 21:48:15.30 21:58:34.58 22:05:45.36 22:06:00.68 22:13:35.67 22:15:26.16 22:16:02.59 22:17:19.00 22:17:18.71 22:22:50.80 22:23:29.05 22:26:15.76 22:38:44.26 +45:35:43.1 +06:09:15.6 +50:15:43.6 +08:46:10.3 +50:52:31.4 +25:47:45.4 +02:34:51.5 +24:33:41.9 +01:47:01.3 +01:46:56.1 +01:37:13.8 -12:09:47.8 +17:04:37.2 +17:03:34.9 +46:38:06.2 -04:44:40.6 +01:26:42.5 +27:55:43.6 +61:17:06.0 +65:38:55.5 +39:18:02.7 +25:58:10.9 +66:13:27.8 +54:39:59.5 -08:48:12.2 -08:48:18.7 +28:01:47.6 +32:27:33.4 +03:00:18.2 +25:13:30.5 155.1 ± 10.8 24.1 ± 4.8 –30.9 ± 6.1 146.0 ± 0.0 199.7 ± 14.5 139.0 ± 0.0 247.2 ± 10.3 235.6 ± 9.1 –10.0 ± 0.0 –10.0 ± 0.0 77.3 ± 5.0 119.1 ± 21.1 241.6 ± 10.9 241.6 ± 10.9 126.0 ± 0.0 245.3 ± 13.6 226.0 ± 0.0 –192.0 ± 0.0 812.0 ± 0.0 –312.0 ± 0.0 102.4 ± 11.8 186.0 ± 0.0 15.8 ± 13.3 213.52 ± 0.44 –409.4 ± 16.5 –409.4 ± 16.5 402.8 ± 9.9 251.31 ± 5.54 –493.0 ± 0.0 286.0 ± 0.0 –45.6 ± 10.8 37.3 ± 4.8 35.7 ± 6.1 –83.0 ± 0.0 –9.7 ± 14.5 –271.0 ± 0.0 –38.8 ± 8.4 –26.5 ± 9.2 –732.0 ± 0.0 –732.0 ± 0.0 –65.6 ± 5.0 –680.8 ± 21.1 –4.7 ± 10.9 –4.7 ± 10.9 149.0 ± 0.0 –10.6 ± 13.6 –39.0 ± 0.0 –691.0 ± 0.0 107.0 ± 0.0 211.0 ± 0.0 –455.3 ± 13.1 –150.0 ± 0.0 203.7 ± 13.3 69.87 ± 0.47 –227.2 ± 16.5 –227.2 ± 16.5 –70.0 ± 9.9 –212.28 ± 11.32 –457.0 ± 0.0 1.0 ± 0.0 171.7 ± 0.7 24.8 ± 0.3 86.2 ± 1.2 155.8 ± 0.3 219.0 ± 0.4 131.8 ± 0.5 246.0 ± 0.3 215.5 ± 0.7 –40.7 ± 0.2 –15.3 ± 0.2 79.3 ± 0.3 109.2 ± 0.4 244.2 ± 0.4 252.6 ± 0.1 277.6 ± 0.3 255.2 ± 0.2 219.4 ± 0.3 –179.6 ± 1.4 803.3 ± 0.8 –336.9 ± 0.4 69.4 ± 1.9 154.3 ± 0.5 4.9 ± 0.2 207.9 ± 0.3 –435.0 ± 5.0 –372.9 ± 1.2 402.7 ± 0.5 258.6 ± 0.6 –494.7 ± 0.6 295.0 ± 0.4 –39.6 ± 0.3 47.4 ± 1.5 29.0 ± 0.7 –88.0 ± 0.3 0.9 ± 0.5 –271.0 ± 0.3 –39.6 ± 0.4 –30.1 ± 0.7 –689.0 ± 1.1 –767.7 ± 1.3 –60.2 ± 0.2 –678.8 ± 1.0 2.3 ± 0.6 –2.2 ± 0.8 –2.7 ± 0.5 4.6 ± 0.5 –34.3 ± 0.4 –685.8 ± 0.8 111.1 ± 0.4 223.1 ± 0.4 –458.3 ± 1.3 –144.2 ± 0.8 206.1 ± 0.4 67.0 ± 0.8 –221.0 ± 7.0 –98.0 ± 2.0 –78.3 ± 0.5 –207.3 ± 1.2 –454.4 ± 0.2 5.1 ± 0.4 58.0343 56.8323 58.0343 9.8249 58.0334 18.8561 57.9383 59.0533 17.2152 56.0791 56.0763 54.9157 58.8583 57.6917 57.8811 54.9127 56.0791 18.8401 57.8781 55.9921 56.8983 22.8431 57.9523 59.0773 46.0020 13.4167 58.8503 59.0773 57.0663 19.7771 5 6 4 5 4 5 6 6 5 6 6 5 6 6 6 6 7 6 4 4 5 6 4 7 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 J02015+637 J02019+735 J02020+039 J02022+103 J02026+105 J02027+135 J02033-212 J02044-018 J02050-176 J02069+451 J02070+496 J02071+642 J02088+494 –13.0 ± 0.5 89 ± 12 46 ± 5 24.9 ± 1.9 77 ± 2 –7.0 ± 0.2 27 ± 2 7.6 ± 0.3 89 ± 3 17.1 ± 0.8 –45 ± 3 –41.0 ± 0.6 –21.6 ± 0.4 –19.2 ± 1.3 –39.2 ± 1.7 48.1 ± 0.8 –6.8 ± 1.3 70 ± 3 –48 ± 3 –35 ± 3 –7.7 ± 1.4 –15.1 ± 0.3 8.4 ± 0.7 –5.3 ± 0.5 –0.9 ± 0.2 –15 ± 3 –15 ± 3 –9.8 ± 0.8 –3.4 ± 0.4 –3.7 ± 0.4 52.4 ± 0.7 13 ± 2 64.5 ± 1.4 –37.4 ± 0.1 102 ± 9 16 ± 3 –10.1 ± 0.2 –23 ± 6 56 ± 38 81.7 ± 0.4 –43.8 ± 0.6 –66.3 ± 1.7 –29.3 ± 0.8 –22.6 ± 0.6 –4.8 ± 0.2 –6.2 ± 0.5 –46 ± 2 –74 ± 11 –68 ± 5 7.5 ± 1.2 –12.3 ± 0.2 –17.8 ± 1.7 –35.3 ± 1.5 –29.3 ± 1.0 –10.3 ± 0.4 –18.3 ± 1.1 –19.0 ± 0.3 6.8 ± 0.4 –36.7 ± 1.0 –38.0 ± 1.5 –24.1 ± 0.4 –3.9 ± 0.8 2.7 ± 0.9 –8.1 ± 1.5 –19 ± 5 –43 ± 2 –24.7 ± 0.5 –17.1 ± 1.2 –62 ± 3 –24.6 ± 0.2 –16.7 ± 1.7 –16.7 ± 1.7 –20.6 ± 0.7 –29.5 ± 0.5 –14.2 ± 0.6 –4.5 ± 0.7 –49.9 ± 1.6 –54.6 ± 1.2 22.0 ± 0.1 –18.0 ± 0.8 15.6 ± 1.7 7.5 ± 0.2 –48 ± 6 –28 ± 19 –12.5 ± 0.4 –43.0 ± 0.7 16 ± 3 –11.3 ± 1.1 –7.0 ± 0.5 –22.6 ± 0.2 50 –1.1 ± 0.1 15 ± 9 23 ± 7 –13.6 ± 1.2 9.8 ± 0.8 –4.1 ± 0.2 –13 ± 4 –3.5 ± 0.8 12.8 ± 0.5 –19 ± 3 15.8 ± 1.0 –12.7 ± 0.1 –0.7 ± 0.3 17.2 ± 0.5 10.3 ± 0.3 –4.1 ± 0.6 –10 ± 3 –17 ± 2 30 ± 2 –47.1 ± 0.5 4.2 ± 0.6 –3.9 ± 0.1 –22.7 ± 1.5 8.9 ± 0.1 –8.4 ± 0.3 15 ± 4 15 ± 4 –5.6 ± 0.3 –24.5 ± 0.6 –23.6 ± 0.8 –50.9 ± 0.3 2±3 –12.4 ± 1.3 6.2 ± 0.0 –1 ± 6 –28 ± 4 –18.9 ± 0.2 21 ± 4 –20 ± 10 2.9 ± 0.2 –7.5 ± 0.3 –49 ± 3 –31.2 ± 1.3 –7.7 ± 0.5 –10.1 ± 0.3 YD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD YD Cas NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN Cas NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN LA D TD-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 D D D D D D D D D D D D D D D D D J02096-143 J02116+185 J02123+035 J02129+000 J02142-039 J02149+174 J02155+339 J02158-126 J02164+135 J02171+354 J02190+238 J02190+353 J02204+377 J02207+029 J02222+478 J02234+227 J02247+259 J02256+375 J02282+014 J02285-200 J02289+120 J02293+884 J02314+573 J02336+249 J02337+150 J02340+417 J02353+235 J02358+202 J02362+068 J02364+554 J02367+320 J02392+074 J02438-088 J02441+492 J02442+255 J02455+449 J02456+449 J02462-049 J02465+164 J02518+294 J02518+062 J02524+269 J02530+168 J02534+174 J02555+268 –21.4 ± 0.8 18.1 ± 0.4 103.8 ± 1.8 –33.9 ± 0.9 –5.5 ± 0.9 –7.5 ± 0.7 –20.5 ± 0.3 –61.7 ± 0.4 –18.4 ± 0.3 –15 ± 3 –23.8 ± 0.8 –16 ± 5 –49.6 ± 0.3 –17.8 ± 0.3 19.8 ± 0.2 –12.2 ± 1.5 26.4 ± 0.1 –23.9 ± 1.3 –24.4 ± 0.4 –57.2 ± 1.3 31.8 ± 0.7 36.0 ± 0.3 –68 ± 3 8.6 ± 0.1 –57.5 ± 1.5 –74.1 ± 1.1 4.2 ± 0.3 –8.8 ± 0.2 –76.8 ± 0.2 52.9 ± 1.1 26.5 ± 0.0 –46.6 ± 1.5 11.5 ± 0.9 –33.0 ± 0.0 –38 ± 3 –48.0 ± 0.2 –51.0 ± 1.6 –28.0 ± 0.4 57 ± 2 18.1 ± 0.7 –73.1 ± 0.5 12.6 ± 0.3 –32 ± 4 29.9 ± 0.1 –44.3 ± 0.3 –56 ± 3 –17.8 ± 0.4 –12.0 ± 0.2 –11.0 ± 0.8 –23.0 ± 0.3 –53 ± 3 –16.2 ± 0.3 –12.6 ± 0.4 –19.3 ± 0.8 –27 ± 2 –19.9 ± 1.0 –70 ± 8 –6.4 ± 0.4 –20.3 ± 0.8 –31.9 ± 0.2 –13.6 ± 1.7 –14.8 ± 0.2 –19.0 ± 1.5 –25.9 ± 0.5 –27.1 ± 0.6 –8.3 ± 0.7 –16.1 ± 0.2 –63 ± 3 –23.2 ± 0.6 –17.4 ± 1.4 29.1 ± 0.9 3.2 ± 0.5 –16.4 ± 0.4 0.5 ± 0.0 –35.0 ± 0.8 11.0 ± 0.1 –33 ± 2 –126 ± 16 3.5 ± 0.0 –17.9 ± 1.6 10.0 ± 0.2 –20.0 ± 2.0 –199 ± 27 6.2 ± 0.6 –9.6 ± 0.6 –40.9 ± 0.6 –25.6 ± 1.4 –85.5 ± 1.6 –24.3 ± 0.0 –19.1 ± 0.7 51 –9.3 ± 0.4 55.4 ± 0.4 –70.7 ± 1.3 –14.8 ± 0.5 18.2 ± 1.5 –18.1 ± 1.3 –32.2 ± 0.4 –36.6 ± 0.2 –16.8 ± 0.2 –0.5 ± 1.7 –0.3 ± 0.4 –1.0 ± 1.7 –7.4 ± 0.5 –36.3 ± 0.3 14.4 ± 0.1 –13.1 ± 1.3 –9.8 ± 0.2 1.8 ± 0.5 –10.7 ± 0.3 2.2 ± 0.6 44.2 ± 0.8 10.3 ± 0.3 38.3 ± 1.7 –19.0 ± 0.6 –4.0 ± 1.0 –4.4 ± 1.1 –11.8 ± 0.4 –0.5 ± 0.1 31.6 ± 0.2 –22 ± 4 –12.3 ± 0.1 –13.7 ± 0.7 9.7 ± 0.3 –1.4 ± 0.0 –11 ± 2 –12.2 ± 0.3 0.5 ± 0.5 –36.4 ± 0.1 –42 ± 3 –12.2 ± 1.5 –29.0 ± 0.4 –16.4 ± 1.5 –29 ± 3 4.2 ± 0.1 –20.4 ± 0.1 NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD YD YD YD NYD NYD NYD NYD YD NYD YD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD NNN NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN LA LA NNN NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN D TD TD D D D D D D D D D D D D D D D D D TD-D D TD D D D D D D D D D TD D D D D H D D D D TD D D J02565+554W J02565+554E J02575+107 J02581-128 J02591+366 J02592+317 J03018-165N J03018-165S J03026-181 J03036-128 J03037-128 J03040-203 J03047+617 J03075-039 J03090+100 J03095+457 J03102+059 J03104+584 J03109+737 J03112+011 J03118+196 J03119+615 J03133+047 J03142+286 J03147+485 J03162+581S J03162+581N J03172+453 J03177+252 J03181+382 J03186+326 J03187+606 J03194+619 J03213+799 J03217-066 J03220+029 J03224+271 J03230+420 J03233+116 J03241+237 J03242+237 J03257+058 J03267+192 J03286-156 J03288+264 –109 ± 3 –103 ± 4 –13 ± 10 –78 ± 3 –48 ± 8 1.3 ± 0.0 20 ± 3 12.2 ± 1.6 –37.0 ± 1.9 –16.0 ± 0.5 –13.1 ± 0.6 –9.6 ± 0.4 –74.7 ± 1.1 124 ± 21 25.9 ± 0.2 15.7 ± 0.4 27.8 ± 2.0 –28.6 ± 0.3 –106 ± 4 –6.3 ± 0.3 –15.6 ± 0.2 15 ± 8 –24.8 ± 0.2 –32.9 ± 0.2 –29 ± 2 –39.5 ± 1.1 –39.5 ± 1.1 12.3 ± 0.2 –25 ± 2 –14.5 ± 0.7 –13.2 ± 1.2 –62.2 ± 0.3 –9.0 ± 0.6 4.2 ± 0.1 –28.5 ± 0.3 –37.0 ± 0.4 –23.2 ± 1.5 –3.6 ± 0.9 10.5 ± 1.0 –24.4 ± 0.5 –25.8 ± 0.5 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NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD YD NYD NYD NYD NYD YD YD YD NYD NYD NYD YD NYD YD NYD YD NYD YD NYD NYD YD YD NYD NYD NYD YD NNN NNN NNN NNN NNN NNN UMa UMa HS LA NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN HS HS UMa NNN NNN LA NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN UMa IC IC UMa NNN NNN LA D D H TD D D D D D D D D TD TD D D D D TD D D D D D D D D D TD D D D D D D TD D D D D D D D TD-D D J03308+542 J03317+143 J03325+287 J03346-048 J03361+313 J03366+034 J03372+691 J03375+178N J03375+178S J03394+249 J03396+254E J03396+254W J03397+334 J03430+459 J03433-095 J03437+166 J03438+166 J03463+262 J03467-112 J03473+086 J03473-019 J03479+027 J03480+686 J03486+735 J03505+634 J03507-060 J03510-008 J03526+170 J03531+62 J03544-091 J03543-146 J03567+039 J03574-011 J03588+125 J03598+260 J04011+513 J04056+057 J04086+336 J04112+495 J04122+647 J04129+526 J04131+505 J04139+829 J04148+277 J04153-076 –5 ± 3 45 ± 3 –7 ± 3 –10.5 ± 0.6 –16 ± 4 –16.1 ± 0.7 –28.7 ± 1.2 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NNN IC NNN NNN HS NNN NNN NNN HS NNN LA NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN LA UMa 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 D D D D 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 26.4 ± 0.2 J04595+017 –12.4 ± 0.7 J05012+248 –31.2 ± 0.5 J05018+037 –18.0 ± 0.1 J05019+011 –14.7 ± 0.3 J05019-069 –23.2 ± 0.2 J05019+099 –7.9 ± 1.8 J05024-212 26.1 ± 0.1 J05032+213 –67.5 ± 0.4 J05033-173 6.6 ± 0.4 J05034+531 –112.3 ± 1.5 J05042+110 –1 ± 5 J05051-120 –9.9 ± 0.4 J05060+043 –80.8 ± 0.1 J05062+046 –16.0 ± 0.6 J05068-215E –13.8 ± 0.2 J05068-215W –12.3 ± 0.2 J05078+179 –19.9 ± 0.1 J05085-181 19.2 ± 0.8 J05091+154 42 ± 10 J05103+488 –23.1 ± 0.0 J05109+186 33.5 ± 0.2 J05127+196 21.0 ± 0.2 J05151-073 4±2 J05173+458 –39.2 ± 0.1 J05195+649 42.4 ± 0.6 J05206+587S –32.0 ± 0.7 J05206+587N –45.7 ± 0.7 J05211+557 –112.0 ± 0.2 J05280+096 –44.1 ± 0.5 J05282+029 –70 ± 5 J05289+125 –48.3 ± 0.2 J05294+155W –1.2 ± 0.1 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J06103+821 J06105-218 J06107+259 J06109+103 J06140+516 J06171+051 J06171+751 J06193-066 J06212+442 J06218-227 J06246+234 J06258+561 J06277+093 J06293-028 J06310+500 J06318+414 –38.9 ± 0.2 –20.1 ± 0.1 –19.8 ± 0.1 –93.0 ± 0.0 –20 ± 5 –16.4 ± 0.1 –25.8 ± 0.1 –89.7 ± 0.3 –75.3 ± 1.1 –23.3 ± 0.4 78.5 ± 0.8 24.0 ± 0.1 –5.5 ± 0.0 –20.0 ± 0.5 –25.3 ± 0.2 3.9 ± 0.2 –9 ± 3 –24.6 ± 0.5 –86.6 ± 2.0 –86.7 ± 1.9 –19 ± 3 –50.7 ± 0.4 21.7 ± 0.9 –27 ± 5 –53.6 ± 0.6 –62.3 ± 0.0 –125 ± 3 –9.0 ± 0.0 23.9 ± 0.4 –53.0 ± 0.7 11.9 ± 0.1 –74.0 ± 1.9 –35.3 ± 0.6 –66.3 ± 0.2 –20.5 ± 0.1 22.3 ± 1.4 18 ± 3 13.7 ± 0.0 –46 ± 3 15.2 ± 0.4 –37 ± 2 –34.8 ± 0.5 –3.3 ± 0.1 6.8 ± 0.0 –4 ± 4 1.2 ± 0.3 –7.5 ± 0.1 –7.5 ± 0.1 –44.8 ± 0.1 –19.7 ± 0.6 –21.8 ± 0.2 –13.2 ± 0.4 –89.3 ± 1.5 21.3 ± 1.6 2.8 ± 0.5 –22.3 ± 1.8 8.0 ± 0.1 –26.4 ± 0.0 –57 ± 5 –3.5 ± 0.1 –18.4 ± 0.3 –12.4 ± 1.6 –16.4 ± 0.3 –77 ± 3 –77 ± 3 –21.6 ± 1.7 23.8 ± 0.4 –69.4 ± 1.6 –28.2 ± 1.6 –40.6 ± 1.4 –76.3 ± 0.0 1±2 –39.7 ± 0.3 –7.9 ± 0.1 –26.5 ± 0.6 –11.5 ± 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TD-D TD-D D D D D D D D TD TD D D D D D TD-D TD D D D D TD D D D D D D TD D D D D D D J06325+641 J06361+116 J06371+175 J06396-210 J06400+285 J06414+157 J06421+035 J06422+035 J06438+511 J06447+718 J06461+325 J06490+371 J06523-051 J06524+182 J06540+608 J06548+332 J06564+400 J06565+440 J06574+740 J06579+623 J06594+193 J07033+346 J07039+527 J07042-105 J07044+682 J07047+249 J07076+486 J07078+672 J07086+307 J07095+698 J07100+385 J07102+376 J07111+434 J07119+773 J07121+522 J07163+331 J07163+271 J07174+195 J07181+392 J07195+328 J07227+306 J07232+460 J07274+052 J07274+220 J07282-187 –23.4 ± 1.0 –63.8 ± 0.8 47.8 ± 0.8 –1.3 ± 0.3 23.5 ± 0.2 –77.9 ± 0.1 –64.7 ± 0.4 –64.4 ± 0.2 –33 ± 2 –81.8 ± 2.0 32.5 ± 0.3 –13.5 ± 0.3 1.3 ± 0.0 –10.9 ± 0.1 7.7 ± 0.5 –26.5 ± 0.1 –47.8 ± 0.1 14.3 ± 1.0 4.3 ± 0.4 –18 ± 4 44.0 ± 0.4 –3.3 ± 0.2 –26.5 ± 0.1 40.0 ± 1.8 46.2 ± 0.5 0.6 ± 0.1 40.3 ± 0.2 –5.4 ± 0.4 5.3 ± 0.1 –52.0 ± 0.3 –38.5 ± 0.2 1.4 ± 0.5 39 ± 5 –8.9 ± 0.2 –16.1 ± 1.1 –10 ± 5 13.5 ± 0.1 –17.7 ± 0.3 –15.1 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LA NNN HS NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN LA Cas NNN NNN NNN Cas Cas NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN HS LA NNN NNN UMa NNN NNN UMa IC D D D D D D TD D D D D TD TD D D TD D D D D D D D D D D TD D D D D D D D D TD-D D D D TD D D D D D J08599+729 J09005+465 J09008+052W J09008+052E J09011+019 J09023+084 J09028+680 J09033+056 J09050+028 J09062+128 J09070-221 J09087+665 J09093+401 J09095+328 J09096+067 J09115+466 J09120+279 J09133+688 J09140+196 J09143+526 J09144+526 J09161+018 J09163-186 J09165+841 J09177+462 J09177+584 J09187+267 J09193+385S J09193+385N J09193+620 J09209+033 J09213+731 J09218+435 J09231+223 J09238+001 J09248+306 J09256+634 J09275+506 J09288-073 J09289-073 J09300+396 J09307+003 J09313-134 J09315+202 J09319+363 58.9 ± 1.4 –19.9 ± 0.4 15.0 ± 1.5 14.8 ± 1.5 –46.2 ± 0.3 20 ± 3 42.6 ± 0.7 26 ± 2 –39.6 ± 0.1 –41.4 ± 0.0 2.6 ± 0.4 20.9 ± 0.4 –61 ± 3 –15.5 ± 0.6 13.7 ± 0.5 –91.8 ± 1.7 0±2 –22.8 ± 0.3 –13.8 ± 0.2 –39.6 ± 1.2 –40.7 ± 1.2 12.9 ± 0.3 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D D D D D TD TD D D D D D D D TD-D D D D D D D J10158+174 J10167-119 J10185-117 J10206+492 J10243+119 J10251-102 J10255+263 J10260+504W J10260+504E J10284+482 J10286+322 J10289+008 J10303+328 J10315+570 J10345+463 J10350-094 J10354+694 J10360+051 J10379+127 J10384+485 J10396-069 J10416+376 J10448+324 J10453+385 J10456-191 J10460+096 J10482-113 J10485+191 J10497+355 J10504+331 J10506+517 J10508+068 J10513+361 J10520+005 J10520+139 J10522+059 J10546-073 J10555-093 J10564+070 J10576+695 J11000+228 J11008+120 J11013+030 J11023+165W J11023+165E 7.7 ± 0.2 1.5 ± 0.1 –9.3 ± 0.3 –57.0 ± 0.6 –9.3 ± 0.1 –41.3 ± 0.9 –36.5 ± 0.3 –50.4 ± 0.3 –59.6 ± 0.4 62 ± 2 –68.0 ± 0.5 –7.5 ± 0.1 –45.7 ± 0.0 –2 ± 2 –45.0 ± 1.3 18.0 ± 0.2 –62 ± 5 –47.9 ± 0.1 –25.2 ± 0.2 –35.4 ± 0.5 –43 ± 2 –54 ± 2 –36 ± 5 –2 ± 2 –122 ± 5 –6.0 ± 0.4 27.6 ± 0.5 33.3 ± 0.1 –37.0 ± 1.9 51.4 ± 1.7 –33.9 ± 1.2 –12.1 ± 0.3 –37.5 ± 1.9 –29.8 ± 1.0 –75 ± 2 –31.3 ± 0.7 –0.6 ± 0.1 –43.2 ± 1.2 –28.0 ± 0.1 –56 ± 2 –9.3 ± 0.1 20.6 ± 1.0 75 ± 3 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NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD YD NYD NYD YD YD NYD YD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD YD YD NYD YD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NNN NNN LA NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN HS NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN LA HS HS NNN NNN NNN NNN NNN NNN LA UMa NNN NNN NNN D D D D D D TD-D D TD D D D D D D D TD D D D D D D D TD D D D TD TD D D D D D D D D D D D D D D D J11026+219 12.4 ± 0.1 J11031+366 –16.2 ± 1.9 J11033+359 45.5 ± 0.1 J11036+136 –10.2 ± 1.0 J11042+400 –37.4 ± 1.3 J11054+435 –123.8 ± 0.5 J11055+435 –123.3 ± 0.5 J11055+450 35 ± 2 J11057+102 92 ± 7 J11081-052 11 ± 3 J11108+479 –20.3 ± 0.4 J11110+304 38.1 ± 0.3 J11113+434W –29.6 ± 0.4 J11113+434E –20.5 ± 0.1 J11118+335 –11 ± 3 J11126+189 –9.8 ± 0.1 J11131+002 –36.3 ± 1.4 J11151+734 –31.4 ± 0.4 J11152+194 21.6 ± 0.1 J11152-181 67.0 ± 0.8 J11159+553 –40 ± 5 J11200+658 –80.0 ± 0.7 J11201-104 39.5 ± 0.9 J11214-204S 10.3 ± 0.2 J11216+061 –0.8 ± 0.6 J11231+258 –53 ± 3 J11233+448 –33.9 ± 0.5 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J12023+285 J12054+695 J12100-150 J12109+410 J12111-199 J12112-199 J12121+488 J12123+544S J12123+544N J12124+396 J12133+166 J12142+006 J12144+245 J12151+487 J12154+391 J12156+526 J12168+029 J12169+311 J12189+111 J12191+318 J12194+283 J12198+527 J12204+005 J12214+306W J12217+682 J12223+251 J12225+123 J12230+640 J12235+671 J12238+125 –59.0 ± 0.6 –27.8 ± 1.0 –13.6 ± 1.1 –19.2 ± 0.3 –32 ± 4 10.8 ± 0.7 46.4 ± 1.7 23 ± 5 –82 ± 6 83.4 ± 0.6 –81 ± 6 20.9 ± 0.4 –39.3 ± 0.0 –36.4 ± 0.1 –1.2 ± 0.3 –66 ± 5 –11 ± 7 33.7 ± 0.6 –24.7 ± 0.4 –8.8 ± 0.2 –8.8 ± 0.2 34.7 ± 0.6 23.0 ± 0.3 16.4 ± 0.3 28 ± 3 –28 ± 3 –29.1 ± 1.0 22.2 ± 0.2 –23.4 ± 1.1 –39.1 ± 0.5 8.8 ± 0.3 –74 ± 5 –8.2 ± 0.7 –37.0 ± 0.7 –21.7 ± 0.3 –72 ± 3 –11.6 ± 0.9 6.4 ± 0.1 –3.9 ± 0.0 –45.2 ± 0.5 –73 ± 5 –16 ± 2 –64 ± 2 9.0 ± 0.7 11.9 ± 0.6 –66.3 ± 0.4 –65.9 ± 1.4 4.6 ± 0.1 –19.3 ± 0.3 –9.4 ± 1.0 –55 ± 3 –43.9 ± 1.5 –31 ± 7 –48 ± 3 –8.2 ± 0.5 –4.5 ± 0.8 –22.9 ± 0.4 –8.1 ± 0.1 –7.8 ± 0.3 10.8 ± 0.3 –38 ± 3 –44 ± 4 –81.4 ± 0.9 29.5 ± 0.8 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NNN NNN Cas Cas NNN NNN UMa NNN NNN NNN NNN IC HS UMa NNN NNN HS NNN NNN LA 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 D D D TD D D D D D D D D D D D D D D TD D D D D J12248-182 J12274+374 J12277-032 J12289+084 J12288-106N J12288-106S J12290+417 J12292+535 J12294+229 J12299-054W J12299-054E J12199+364 J12312+086 J12323+315 J12324+203 J12332+090 J12350+098 J12363-043 J12364+352 J12373-208 J12387-043 J12388+116 J12390+470 J12416+482 J12428+418 J12436+251 J12470+466 J12471-035 J12479+097 J12481+472 J12485+495 J12490+661 J12495+094 J12505+269 J12513+221 J12576+352W J12576+352E J12594+077 J13000-056 J13005+056 J13007+123 J13054+371 J13068+308 J13084+169 J13088+163 94.3 ± 1.8 –27 ± 3 –16.8 ± 0.4 –26.8 ± 1.4 –17.9 ± 0.3 –17.1 ± 0.3 –4.9 ± 0.4 –111 ± 3 –14.9 ± 1.1 –47.6 ± 1.3 –45.4 ± 0.1 26 ± 3 –16.3 ± 0.3 –67 ± 4 2.4 ± 0.1 –33.5 ± 0.8 –15.8 ± 1.1 –31.1 ± 0.5 –14.5 ± 0.6 11.1 ± 0.3 –49 ± 3 –59 ± 2 43 ± 4 31.4 ± 0.1 –24 ± 3 –33 ± 2 –53 ± 2 –43.2 ± 0.1 –21.4 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NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD YD NYD NYD NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN IC NNN NNN UMa NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN TD-D TD D D TD D D D D D D D D D D D TD-D D D D D D D D D D D D TD-D D D D D D D D D D TD D D TD-D D D TD J14249+088 J14251+518 J14257+236W J14257+236E J14279-003S J14279-003N J14294+155 J14299+295 J14306+597 J14307-086 J14310-122 J14320+738 J14321+081 J14321+160 J14322+496 J14331+610 J14342-125 J14368+583 J14423+660 J14524+123 J14525+001 J14538+235 J14544+355 J14544+161 J14548+099 J14549+411 J14574-214 J14575+313 J14578+566 J15009+454 J15011+071 J15011+354 J15013+055 J15043+603 J15043+294 J15049-211 J15018+550 J15073+249 J15095+031 J15100+193 J15118-102 J15119+179 J15126+457 J15191-127 J15193+678 16 ± 3 9.8 ± 0.0 102 ± 2 102 ± 2 –9.5 ± 0.3 0.7 ± 0.4 –97 ± 3 21.2 ± 1.3 –28.6 ± 0.7 –75.2 ± 1.5 –7.4 ± 0.3 –0.7 ± 0.2 –30 ± 2 15.4 ± 1.8 –24.6 ± 0.8 17.3 ± 0.2 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J15531+347S J15555+352 J15583+354 J15598-082 J16008+403 J16017+301 J16017+304 J16028+205 J16043-062 J16048+391 J16054+769 J16066+083 J16074+059 J16082-104 J16090+529 J16092+093 J16120+033 J16139+337 J16144-028 J16145+191 –25.2 ± 0.4 0.8 ± 0.4 61.2 ± 1.2 12.2 ± 0.7 75 ± 3 –5 ± 3 –51 ± 3 –19.5 ± 0.8 17.4 ± 0.7 –24.5 ± 1.6 –42.2 ± 1.3 –54 ± 2 –50.9 ± 1.4 –0.7 ± 0.2 21 ± 3 34 ± 4 74.4 ± 2.0 35.0 ± 1.9 2.0 ± 0.8 –17 ± 2 –46 ± 2 –93 ± 4 9.2 ± 0.0 35.8 ± 1.0 57 ± 4 62 ± 4 –18 ± 3 –20.7 ± 0.1 –8.5 ± 0.5 3.0 ± 0.5 –17 ± 2 –24 ± 3 29.6 ± 0.8 53.1 ± 1.8 –35.1 ± 0.1 –9.0 ± 0.4 –49 ± 6 –65.1 ± 0.4 35.4 ± 1.8 –0.4 ± 0.1 –48.4 ± 0.3 10.9 ± 0.2 –7.6 ± 0.1 –1.3 ± 1.0 –93 ± 4 –25.3 ± 0.4 9.8 ± 0.3 –52 ± 2 4.4 ± 0.3 15.9 ± 0.4 1.1 ± 0.9 –57 ± 3 4.8 ± 0.4 6.9 ± 0.5 –55 ± 4 –69 ± 3 –74 ± 2 –69 ± 3 –48 ± 2 –41 ± 3 –20 ± 3 –3.3 ± 0.9 –114 ± 6 –34.8 ± 1.7 –24 ± 2 –61.0 ± 0.8 –39.7 ± 0.4 7.5 ± 0.0 –12.7 ± 1.6 3.2 ± 0.8 10.2 ± 0.8 –13 ± 3 11.5 ± 0.1 7.1 ± 0.2 –60.6 ± 0.4 –6.6 ± 1.1 –6.5 ± 0.6 –63.5 ± 2.0 –53 ± 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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 J16280+155 J16303-126 J16302-14 J16313+408 J16315+175 J16327+126 J16328+098 J16343+57 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 ± 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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 NNN NNN NNN NNN 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 J17542+073 –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 J18165+455 –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 ± 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NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN UMa NNN HS NNN 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 TD-D TD TD D D TD D D D D D TD D D D D D D J18395+301 J18399+334 J18402-104 J18409+315 J18409-133 J18411+247S J18411+247N J18416+397 J18419+318 J18427+139 J18427+596N J18427+596S J18433+406 J18453+188 J18480-145 J18482+076 J18499+186 J18500+030 J18507+479 J18516+244 J18518+165 J18548+109 J18554+084 J18563+544 J18564+463 J18571+075 J18580+059 J18596+079 J19025+704 J19032-135 J19032+639 J19070+208 J19072+208 J19077+325 J19082+265 J19084+322 J19093+382 J19093-147 J19098+176 J19106+015 J19122+028 J19124+355 J19146+193N J19146+193S J19169+051N 5.5 ± 0.9 –41.0 ± 1.4 –32 ± 8 99 ± 2 –24.9 ± 0.5 –11 ± 3 –10 ± 2 5.3 ± 0.3 –10.9 ± 0.2 –36.9 ± 0.5 –25.0 ± 0.2 –25.0 ± 0.2 –40.6 ± 0.8 28 ± 3 –21.2 ± 0.2 –34 ± 4 35 ± 3 23.8 ± 1.2 –12.8 ± 0.3 –32.1 ± 0.0 22.0 ± 0.7 –25.6 ± 1.6 –3.7 ± 0.1 68 ± 5 –22.1 ± 0.9 –0.9 ± 0.1 46.8 ± 0.8 –61.3 ± 0.2 –13.8 ± 0.1 83.4 ± 1.8 –13.1 ± 0.2 33 ± 3 36 ± 3 –69 ± 3 36 ± 2 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± 4 64 ± 4 –5.0 ± 0.0 NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD YD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD YD YD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NNN HS NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN HS NNN NNN HS NNN NNN HS NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN D D TD TD-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 TD D D D D D D D D D D D D TD TD-D TD TD D J19169+051S J19205-076 J19216+208 J19218+286 J19220+070 J19242+755 J19251+283 J19255+096 J19260+244 J19268+167 J19312+361 J19326+005 J19336+395 J19346+045 J19349+532 J19351+084S J19351+084N J19354+377 J19395+718 J19419+031 J19422-207 J19457+271 J19457+323 J19463+320 J19464+320 J19500+325 J19502+317 J19510+104 J19511+464 J19535+341 J19539+444W J19539+444E J19540+325 J19558+512 J19564+591 J19565+591 J19573-125 J19582+020 J20005+593 J20011+002 J20034+298 J20038+059 J20039-081 J20050+544 J20057+529 48 ± 4 15.1 ± 0.2 71 ± 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NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN HS HS NNN NNN NNN UMa HS NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN D D D TD D D TD D D D D D D D D D D TD TD D D D D D TD TD D D D D D D D D D D D D TD TD TD-D D D D D J21012+332 J21014+207 J21019-063 J21048-169 J21055+061 J21059+044 J21087-044N J21087-044S J21092-133 J21109+294 J21147+380 J21152+257 J21160+298W J21160+298E J21164+025 J21173+640 J21173+208N J21173+208S J21176-089N J21176-089S J21185+302 J21221+229 J21243+085 J21267+037 J21272-068 J21275+340 J21277+072 J21283-223 J21296+176 J21313-097 J21323+245 J21338-068 J21338+017S J21338+017N J21348+515 J21366+394 J21376+016 J21378+530 J21380+277 J21399+276 J21402+370 J21419+276 J21421-121 J21441+170N J21441+170S –17.2 ± 0.3 46.5 ± 1.6 13.6 ± 1.0 110 ± 6 –10.2 ± 0.1 –41.0 ± 0.3 21.1 ± 0.3 13.2 ± 0.3 –25.1 ± 0.3 52 ± 5 –44.4 ± 0.3 2.1 ± 0.1 –16.6 ± 0.4 –10.8 ± 0.9 –22.7 ± 0.0 –17.8 ± 0.9 –56.8 ± 1.4 –47 ± 3 11.0 ± 0.4 29.4 ± 0.6 –8.3 ± 0.2 –11.6 ± 0.4 32 ± 3 5.4 ± 0.5 21.2 ± 0.5 33 ± 4 55 ± 9 36.1 ± 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J22160+546 J22163+709 J22173-088S J22173-088N J22228+280 J22231-176 J22234+324 J22249+520 J22252+594 J22262+030 J22270+068 J22279+576 J22287+189 J22289-134 J22298+414 J22330+093 J22333-096 J22348-010 J22347+040 J22361-008 J22385-152 J22387-206N J22387-206S J22406+445 J22415+188 J22426+176 J22433+221 J22464-066 J22468+443 J22479+318 J22506+348 J22507+286 J22518+317 J22524+099 J22532-142 J22543+609 J22547-054 J22559+057 J22559+178 J22565+165 J23028+436 J23045+667 J23051+452 J23060+639 J23063+126 –20.2 ± 1.1 –67 ± 4 30.1 ± 0.5 35.9 ± 1.4 –37.8 ± 1.5 –0.2 ± 0.2 –6.2 ± 0.5 –34.1 ± 1.9 3.8 ± 0.3 64 ± 3 –6.7 ± 0.4 26.6 ± 0.3 –13.9 ± 0.3 34 ± 2 –81 ± 3 –32.4 ± 1.1 –9.2 ± 0.3 –118 ± 10 2.0 ± 0.5 23.8 ± 0.7 –59.2 ± 0.7 –17.2 ± 0.2 –19.7 ± 0.2 –61 ± 3 –35 ± 3 –117 ± 7 –30.7 ± 1.7 –20 ± 3 19.9 ± 0.2 –50.0 ± 0.5 –72 ± 3 –11.4 ± 0.1 –29.5 ± 1.2 –51 ± 3 –12.9 ± 0.1 57 ± 4 –37 ± 9 –18.3 ± 1.1 1.3 ± 0.1 32.4 ± 0.2 7.0 ± 0.9 –30.3 ± 0.4 –20.3 ± 1.3 –7.8 ± 0.6 –52 ± 11 0.8 ± 0.2 –25.8 ± 0.8 17.3 ± 0.1 12.8 ± 0.4 –53.2 ± 0.6 –26.1 ± 1.1 –28 ± 4 5.5 ± 0.3 4.0 ± 0.1 –20.6 ± 0.9 0.2 ± 0.2 –28.3 ± 0.1 –60.1 ± 0.4 –48 ± 3 –10.3 ± 0.6 –6.1 ± 0.1 –4.1 ± 0.3 –18.3 ± 1.0 13.1 ± 0.4 –32.9 ± 1.2 9.4 ± 0.4 –9.8 ± 0.1 –11.7 ± 0.1 14.1 ± 1.0 37.7 ± 0.5 –11.5 ± 0.2 –29.9 ± 0.6 –37 ± 5 4.6 ± 0.6 –6.2 ± 0.2 –16.8 ± 0.6 –12.9 ± 0.0 –3.5 ± 0.5 –20.8 ± 0.8 –20.5 ± 0.1 –11.0 ± 1.4 –1.8 ± 1.2 –26.5 ± 1.7 –30.0 ± 0.2 –16.5 ± 0.0 3±4 11.5 ± 0.1 –8 ± 4 –22.5 ± 0.2 –33 ± 6 78 –5.8 ± 0.3 –56 ± 3 –18.0 ± 0.3 –18.1 ± 0.5 –16.6 ± 1.5 –10.1 ± 0.5 –13.5 ± 1.9 18.1 ± 1.1 –23.2 ± 0.3 2.3 ± 0.1 –10.8 ± 0.3 1.1 ± 0.0 13.8 ± 0.7 –0.4 ± 0.4 –16.7 ± 0.7 –8.1 ± 0.4 –0.5 ± 0.2 –41 ± 4 11.7 ± 0.4 –32.3 ± 0.8 22.8 ± 0.1 –3.5 ± 0.1 1.8 ± 0.1 –46 ± 2 –42.7 ± 1.1 –10.2 ± 1.0 –3.7 ± 1.0 –75 ± 4 –2.0 ± 0.2 –8.1 ± 0.5 –8.0 ± 0.5 –8.0 ± 0.1 –22.4 ± 0.8 –14.5 ± 1.3 –10.3 ± 0.1 13.0 ± 1.3 2.9 ± 1.9 –42.0 ± 1.8 13.1 ± 0.1 25.0 ± 0.1 2.8 ± 1.0 –16.4 ± 0.3 –0.2 ± 1.1 –15.2 ± 0.6 –33 ± 7 NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD YD NYD NYD NYD NYD YD YD NYD NYD NYD YD NYD NYD NYD NYD YD YD NYD YD NYD NYD NYD NYD NYD NYD NYD YD YD NYD NNN NNN NNN NNN NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN NNN IC NNN NNN NNN NNN NNN NNN UMa NNN NNN LA NNN NNN LA NNN NNN NNN NNN NNN UMa NNN NNN LA NNN D TD-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 TD D D D D D D D D D D D D D D D D D J23064-050 J23065+717 J23075+686 J23081+033 J23083-154 J23088+065 J23096-019 J23089+551 J23107-192 J23113+075 J23121-141 J23142-196S J23142-196N J23161+067 J23166+196 J23174+382 J23174+196 J23175+063 J23182+462 J23194+790 J23216+172 J23234+155 J23245+578 J23256+531 J23262+088 J23293+414S J23293+414N J23302-203 J23318+199E J23318+199W J23327-167 J23340+001 J23350+016 J23350+252 J23351-023 J23354+300 J23357+419 J23364+554 J23381-162 J23386+391 J23389+210 J23401+606 J23419+441 J23428+308 J23431+365 –4.4 ± 0.4 –83.1 ± 0.0 –81 ± 4 –37.8 ± 1.4 –9.3 ± 0.5 –12.5 ± 1.2 –4.0 ± 0.1 –9.8 ± 1.4 51.9 ± 0.6 33.2 ± 0.5 53.9 ± 0.5 –36.8 ± 1.6 –38.1 ± 1.6 –0.7 ± 0.5 35 ± 3 31.0 ± 1.7 –11.4 ± 0.4 –1.1 ± 0.0 –37.5 ± 2.0 –11.8 ± 0.3 59.8 ± 1.9 31.9 ± 0.1 20.5 ± 0.2 –94 ± 4 –61 ± 3 –19.8 ± 0.8 –21.0 ± 0.8 –12.9 ± 0.8 –13.3 ± 0.1 –13.7 ± 0.1 –14.7 ± 0.5 87 ± 4 –28.3 ± 0.7 –6.4 ± 0.5 –11.8 ± 0.2 36.0 ± 1.5 –77 ± 5 –33 ± 3 25.1 ± 0.3 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  8Universidad Complutense de Madrid  9Hamburger Sternwarte  10Centro de Astrobiología  11Centro Astronómico Hispano-‐Alemán – Calar Alto Observatory 1Max-‐Planck-‐InsFtut für Astronomie  2InsFtuto de AstroYsica de Andalucía  3Landessternwarte Königstuhl  4InsFtut de Ciències de l'Espai  5InsFtut für Astrophysik Göangen  6InsFtuto de AstroYsica de Canarias  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

kinematics of M dwarfs - Carmenes

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