Manual completo comprensible para la reconstrucción de la curva de luz bolométrica

¿Alguien podría indicarme algún manual o tutorial, posiblemente paso a paso, sobre la reconstrucción de la curva de luz (cuasi) bolométrica utilizando datos de fotometría UBVRI?

Tanto los enlaces como los nombres están bien para mí.

La tarea es sencilla. Usted integra el SED (es decir, flujos de longitud de onda (o frecuencia) VS). En el caso de puntos de datos, se suma el área bajo la curva discretamente, con o sin interpolación/exterpolación de los puntos faltantes. Otra forma, modele los datos con cualquier función SED conocida, principalmente cuerpo negro, e integre el modelo de ajuste. Para un cuerpo negro, es Stefan-Boltzmann.
Pero lo que pregunto es cómo reconstruyo SED para aquellas épocas en las que no tengo datos espectrales. Sé que se puede hacer de alguna manera usando magnitudes UBVRI, pero no puedo encontrar una explicación detallada.
¿Estás hablando de los bordes más largos que I y más cortos que U?
No. Imagínese la situación: tiene valores (magnitudes aparentes) en 5 bandas, de U a I, y cada uno de esos valores no es el "valor puntual" real en alguna frecuencia, sino integral sobre la banda de paso. Y tienes que reconstruir el espectro completo para usarlo para obtener una curva de luz bolométrica.

Respuestas (1)

Si desea una curva de luz bolométrica a partir de puntos fotométricos, no necesita reconstruir su SED dentro del rango que ya tiene puntos de datos. Use la longitud de onda central efectiva de cada banda con su magnitud. Haz trapezoide. Esta es una aproximación, pero es mejor que reconstruir el SED que lo hace confiar más en suposiciones para la mayoría de las circunstancias, especialmente que tiene UBVRI.

Si, en algunas circunstancias, realmente necesita más puntos de datos intermedios, o si realmente desea un SED, el cuerpo negro es la aproximación de primer orden y se usa comúnmente en SNe (a edades tempranas). Problema menos conocido en VBRI óptico. Puede haber algunos problemas con U como exceso/supresión de UV. En este caso, simplemente ajuste los datos a un cuerpo negro.

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