Contexte

J'ai eu la chance de faire un stage de recherche de 4ème année à la Kungliga Tekniska högskolan (KTH) de Stockholm, au sein de la Division of Space and Plasma Physics, sous la direction de Lorenz Roth. Le sujet : la modélisation de l'eau (H₂O) et de son produit de dissociation, le radical hydroxyle (OH), dans le tore de gaz neutre de Saturne. Ce tore diffus est alimenté en continu par les panaches cryovolcaniques du pôle sud d'Encelade, qui injectent de la vapeur d'eau dans la magnétosphère saturnienne. Une partie de cette eau est photodissociée par le rayonnement solaire (H₂O + hν → OH* + H), produisant une émission ultraviolette caractéristique autour de 3090 Å, tandis que l'eau elle-même possède des bandes vibrationnelles bien identifiables dans l'infrarouge, entre 2,63 et 2,71 µm.

L'objectif du stage était de reprendre et de cartographier ces deux signatures à partir de données multi-missions : les archives ultraviolettes du télescope spatial Hubble (instruments FOS, COS et STIS), et les observations infrarouges récentes du James Webb Space Telescope (NIRSpec).

L'outil central : le Solar Continuum Matching

Sur toute la gamme de longueurs d'onde étudiée, le signal observé est dominé par la lumière solaire réfléchie par les particules de glace du panache et de l'anneau E, sur laquelle se superposent de très faibles raies d'émission (OH en UV, H₂O en infrarouge). Pour isoler ce signal, le flux observé $S_{obs}$ est modélisé comme le produit d'un spectre solaire de référence $S_{solaire}$, d'un facteur d'échelle $A_\lambda$ et d'une réflectance intrinsèque $R_\lambda$ :

$$ S_{obs}(\lambda) \approx A_\lambda(\lambda) \cdot S_{solaire}(\lambda) \cdot R_\lambda(\lambda) $$

Sur des fenêtres de continuum choisies (sans raie d'émission), on suppose $R_\lambda \approx 1$, ce qui permet de déterminer $A_\lambda$ — modélisé comme un polynôme d'ordre $n$ centré sur une longueur d'onde de référence — par une simple régression linéaire par moindres carrés. Concrètement, on cherche les coefficients $a_k$ qui minimisent l'écart quadratique entre le spectre observé et le modèle, uniquement sur les fenêtres de continuum :

$$ \min_{\mathbf{a}} \sum_{\lambda} \left[S_{obs}(\lambda) - \left( \sum_{k=0}^{n} a_k (\lambda - \lambda_0)^k \right) S_{solaire}(\lambda) \right]^2 $$

Une fois $A_\lambda$ calculé sur ces fenêtres puis extrapolé sur tout le spectre, on soustrait le modèle solaire complet du spectre observé : ce qui reste, ce sont les résidus, où l'émission d'OH ou de H₂O doit ressortir. Cette méthode, le Solar Continuum Matching, est le fil rouge de tout le stage, appliquée aussi bien aux données Hubble qu'aux données JWST.

Hubble : un signal à la limite du détectable

Sur les données FOS (1992–1996), la méthode a permis de retrouver des résultats cohérents avec la littérature existante (Richardson et al. 1998) : par exemple, une émission intégrée de 40,21 Rayleigh sur la bande 3060–3110 Å pour une observation à 3,90 rayons de Saturne, correspondant à une densité de colonne d'OH de $N = 1{,}79 \times 10^{-8}$ cm⁻². Sur trois autres observations de décembre 1994, à des distances croissantes de Saturne (4,38, 5,84 et 9,73 $R_S$), les densités de colonne obtenues (respectivement 457,7 ; 91,5 et 25,5 ×10⁻⁶ cm⁻²) confirment logiquement une décroissance de la densité d'OH avec la distance à la planète.

En revanche, les données COS et STIS, pourtant plus récentes et plus sensibles, se sont révélées décevantes sur ce point précis : dans les observations disponibles, Encelade (voire la Lune, dans un cas) était présente dans l'ouverture du télescope, et le niveau de bruit associé rendait impossible une détection fiable de l'émission d'OH à 3090 Å. Ce constat a d'ailleurs nourri une réflexion plus large sur les limites de la méthode : quand le rapport signal/bruit devient trop faible, le Solar Continuum Matching perd en fiabilité, et le lissage qu'il faudrait appliquer pour compenser risque d'introduire des biais dans la mesure elle-même.

Le cœur du stage : cartographier l'eau avec le JWST

C'est la partie la plus gratifiante du stage. Le JWST, via son spectro-imageur NIRSpec en mode IFU, ne fournit pas un spectre unique mais un cube de données (fichiers .fits de type IFU) : chaque pixel du champ de vue possède son propre spectre, entre 2,467 et 5,0 µm. Cela permet de dépasser la simple mesure ponctuelle pour construire une véritable carte spatiale de l'eau autour d'Encelade.

Le spectre solaire de référence utilisé ici n'est plus celui d'UARS/SOLSTICE (utilisé pour Hubble), mais un spectre de bien meilleure résolution issu du LASP Interactive Solar Irradiance Datacenter (0,025 nm de résolution), indispensable pour bien isoler les raies fines de H₂O.

Deux approches ont été développées et comparées :

1. Intégration directe du résidu. Pour chaque pixel, le spectre est extrait, ré-échantillonné, ajusté par le modèle solaire (continuum polynomial), puis les résidus sont intégrés sur la bande 2,62–2,72 µm. Le résultat est une carte 2D où chaque pixel représente l'intensité intégrée de l'émission de l'eau. Sur cette carte, le pôle sud d'Encelade ressort très clairement : chaque pixel du champ de vue correspond à une ouverture de 1,1″ sur le ciel, soit environ 6552 km × 6552 km à la distance Terre-Encelade au moment de l'observation (30 octobre 2024). Le rayon d'Encelade (252,1 km) étant bien plus petit que cette échelle, la lune tient sur un seul pixel — repéré par une croix sur la carte finale.

2. Mise à l'échelle d'un spectre théorique. Une seconde approche, plus robuste au bruit instrumental, consiste à ne plus intégrer directement le résidu mais à ajuster un spectre d'émission théorique de H₂O (plutôt qu'un simple continuum) sur les résidus de chaque pixel, en utilisant les pixels de fond comme référence d'échelle. Cette méthode a été validée en la réappliquant à un jeu de données déjà traité dans la publication de référence sur le sujet, Villanueva et al. (2023, Nature Astronomy), qui avait cartographié le panache d'Encelade avec le JWST dès 2022 : les résultats obtenus sont cohérents avec les leurs, ce qui confirme la validité de la méthodologie développée pendant le stage.

Ce que ces cartes montrent, très concrètement, c'est que le JWST ne se contente pas de détecter la présence d'eau : il permet de la spatialiser à l'échelle kilométrique, en révélant la structure du panache s'échappant du pôle sud d'Encelade et sa contribution directe à l'alimentation du tore. C'est un saut qualitatif complet par rapport à l'UV d'Hubble, où l'on ne pouvait mesurer qu'une brillance intégrée le long de la ligne de visée, sans information spatiale fine.

Ce que j'en retiens

Ce stage m'a permis de toucher à un peu tout : lecture et calibration de données FITS d'instruments très différents (jusqu'à devoir relancer une calibration complète sous IRAF/PyRAF pour d'anciennes données FOS), interrogation d'éphémérides via JPL Horizons, régression polynomiale par moindres carrés, gestion de cubes de données volumineux avec astropy, numpy et scipy. Au-delà des compétences techniques, ce travail m'a surtout appris la rigueur nécessaire au traitement de signaux extrêmement faibles, où chaque étape de calibration peut changer l'interprétation scientifique finale, ainsi qu'un regard critique sur les artefacts, qu'ils soient réels ou introduits par le traitement. La partie JWST reste le moment fort du stage : voir une carte 2D du panache d'Encelade émerger d'un cube de spectres bruts, et la voir concorder avec des résultats publiés dans Nature Astronomy, c'est vraiment le moment où le projet a pris tout son sens.