Interferência de estrelas pode distorcer dados sobre exoplanetas, diz estudo

Pesquisadores descobriram que mudanças na superfície das estrelas podem interferir significativamente na análise de exoplanetas, comprometendo medições sobre seu tamanho, temperatura e composição atmosférica. Os cientistas analisaram 20 planetas do tamanho de Júpiter e Netuno e identificaram distorções em cerca da metade deles devido à variabilidade estelar. Um estudo sobre o tema foi publicado no periódico The Astrophysical Journal Supplement Series.

As estrelas estudadas apresentam regiões de temperaturas diferentes, conhecidas como faculae (áreas mais quentes e brilhantes) e manchas estelares (áreas mais frias e escuras). Dependendo de onde um planeta passa em relação a essas regiões, suas características podem ser erroneamente interpretadas.  Se um planeta transita diante de uma região mais quente da estrela, ele pode parecer maior e mais quente do que realmente é; o oposto ocorre se ele passar por uma mancha fria. "Algumas estrelas podem ser descritas como ‘manchadas’ devido à sua forte atividade magnética", explicou Alexandra Thompson, coautora do estudo e pesquisadora da University College London (UCL).

Além disso, essas variações podem até mesmo levar a detecções errôneas de planetas. A redução do brilho em uma mancha estelar pode imitar o efeito de um exoplaneta transitando diante da estrela, fazendo com que astrônomos pensem que há um planeta onde não existe nenhum. Esse fenômeno também pode afetar a análise da composição atmosférica dos exoplanetas, ocultando ou simulando a presença de elementos como o vapor d’água.

Para minimizar esses erros, os pesquisadores analisaram dados coletados ao longo de 20 anos pelo Telescópio Espacial Hubble, combinando informações de diferentes instrumentos e faixas de luz, como o espectro visível, o ultravioleta próximo e o infravermelho. "O risco de interpretação errônea pode ser controlado se observarmos uma ampla faixa de comprimentos de onda. As observações no espectro óptico são particularmente úteis, pois é onde os efeitos da contaminação estelar se tornam mais evidentes", afirmou Thompson.

"Esses resultados foram uma surpresa – encontramos mais contaminação estelar em nossos dados do que esperávamos. Isso é importante para nós. Refinando nosso entendimento sobre a variabilidade estelar, podemos melhorar nossos modelos e aproveitar melhor os grandes conjuntos de dados que virão de missões como James Webb, Ariel e Twinkle", concluiu Arianna Saba, autora principal do estudo e pesquisadora da UCL.