Etalonnage photométrique à la précision du millième du relevé LSST à l’aide des données de GAIA

Stage numéro : Doctorat-1922-RE-01
Laboratoire :Centre de Physique des Particules de Marseille Case 902
 163 avenue de Luminy - 13288 Marseille Cedex 9
Directeur :Cristinel Diaconu - 04.91.82.72.01 - diaconu@cppm.in2p3.fr
Correspondant :William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Groupe d'accueil :Renoir
Chef de groupe :Dominique Fouchez - 04.91.82.72.49 - fouchez@cppm.in2p3.fr
Directeur de thèse :Fabrice Feinstein - 04 91 82 72 83 - feinstein@cppm.in2p3.fr

Thématique : Cosmologie observationnelle

L'accélération de l'expansion de l'Univers a été découverte il y a vingt ans, grâce à l'utilisation des supernovas de type Ia (SN Ia) comme chandelles standards. Le constituant responsable de cette accélération, qui représente 68 pour cent de la densité de l'Univers, a été appelé énergie noire. Ce phénomène qui domine la dynamique de l'expansion reste cependant énigmatique.

Le CPPM propose un sujet de thèse sur l’exploitation des données photométriques et spectro-photométriques du satellite GAIA pour l’étalonnage ultra-précis du futur Large Synoptic Survey Telescope (le LSST). Par son ampleur (la moitié de la voute céleste couverte, tout le ciel observé chaque deux semaines) et la précision de son instrumentation, le LSST va révolutionner notre connaissance de la cosmologie. L'équipe du CPPM qui prépare l'analyse du LSST est constituée de deux permanents et de trois jeunes chercheurs. Comme les autes membres de l’équipe, le candidat rejoindra la Dark Energy Science Collaboration (DESC), associée au LSST, qui se réunit aux Etat-Unis deux fois par an.

Le LSST observera plusieurs dizaines de milliers de SN Ia dans les conditions optimales d'un instrument de photométrie de précision sur le ciel du Chili. Ces observations permettront de construire un diagramme de Hubble avec une statistique de SN Ia 20 à 100 fois supérieure à celle des diagrammes actuels qui en contiennent 700. Pour tirer le meilleur parti de cette statistique, il convient d'obtenir une précision photométrique de l'ordre de 1 pour mille. Cette précision est nécessaire pour limiter les biais dans la détermination de la distance lumineuse des SN Ia et de leur galaxie hôte.

Les meilleurs relevés photométriques au sol obtiennent actuellement une précision de l'ordre de 5 pour mille. Dans cette thèse, nous allons tirer parti des données du relevé spatial GAIA. Ses données photométriques et spectrophotométriques ne sont pas affectées par l'atmosphère et couvrent l'ensemble de la voute céleste avec un instrument stable. Au CPPM, nous développons des méthodes et des outils de simulation qui s'ancreront sur les résultats de GAIA, afin de corriger la variabilité des observations de LSST. Cette variabilité provient d'une part de l’absorption de l'atmosphère plus ou moins humide et chargée en poussière au cours des nuits et des saisons. D'autre part l'instrument lui-même varie avec le temps : gain de la caméra, rélectivité des miroirs, etc.

Il s'agit donc de développer et de tester sur des simulations, des méthodes d'analyses qui tirent parti des centaines de millions d'étoiles stables qui seront observées en commun par GAIA et LSST. En plus des moyens communs à tous les laboratoires de l’Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules (IN2P3), comme le centre de calcul de Lyon, le candidat aura accès à un calculateur dédié installé au CPPM, de type HPC, équipé de 800 cœurs et de 500 à 1500 GB de RAM. Cette machine est particulièrement adaptée aux développements de telles méthodes.

Le calendrier de la thèse (2019-2022) permettra de tirer parti de GAIA qui a déjà des résultats et de tester les méthodes d'étalonnage de la photométrie du LSST sur les premières observations qui débuteront en 2020. A l'issue de sa thèse, le candidat sera en excellente position, au sein de DESC, pour contribuer fortement à l'analyse des premières SN Ia de LSST qui donneront, sur l'accélération de l'expansion, des résultats déjà compétitifs avec ceux des relevés précédents.