TGF...Emission Gamma: scoperta da Batse, su satellite CGRO , 1994 (G.Fishman et al, Science, 264,1313 - 1994) Prima “all sky survey” in gamma ~ 2700 GRB : distribuzione isotropa

Presentazione HPC- Connect M.Galli, feb-2017

TGFLampi gamma da fenomeni atmosferici

Presentazione HPC- Connect M.Galli, feb-2017

Strati dell'atmosfera

Troposfera: ~10 km; densita' cala exp, temperatura cala fino a -50 Vapore acqueo , nubi

Stratosfera: 10-50 km; temperatura sale fino ~ - 5 (ozono)

Mesosfera: 50-100 km; temperatura cala fino ~-70

Termosfera (ionosfera) : 100-300 km: alte temperature, ioni , riflessione onde radio Aurore boreali

Densita' cala exp, 0 km: ~ 1 kg/m^3 5000 km: ~ 0.8 10000 ~ 0.420000 ~ 0.05 50000 ~ 0.0008

Esosfera (ionosfera) : > 400 km

Presentazione HPC- Connect M.Galli, feb-2017

Fenomeni luminosi in atmosfera

In alta atmosfera, In associazione a temporali

TLE: Transient Luminous Events

Presentazione HPC- Connect M.Galli, feb-2017

Emission Gamma: scoperta da Batse, su satellite CGRO , 1994 (G.Fishman et al, Science, 264,1313 - 1994)

Prima “all sky survey” in gamma

~ 2700 GRB : distribuzione isotropa

Compton Gamma Ray Observatory 1991- 2000

Gamma pulsars, galassie attive etc. etc.

~70 TGF : short duration (some msec) hard , high energy (MeV) On the equatorial zone Related to thundertorms

Primi TGF visti da GCRO(trigger: 64 msec, only 4 E-channels)

Presentazione HPC- Connect M.Galli, feb-2017

Fenomeno: fulmini → ionizzazione → alti campi elettrici in alta atmosfera (10-50km, molti kV/m, aria rarefatta) → cascata elettronica (RREA: Relativistic Runaway Electron Avalance) → Bremsstrahlung → gamma

(Review modelli in: J.R.Dwyer et al. Space.Sci.Rev 173, 133 -2012)

Diversi modelli cascata: scenario comune, ma accordo parziale

E soglia RREA : ~ 3E5 V/m * r/r0 Cosmici some seeds ?? Elettroni: spettri ~exp(E/7.3MeV) → E medie ~ 8MeVGamma bremsstrahlung ~1/E * exp(E/7.3MeV) compton scattered

Durata: microsec Moltissimi elettroni e gamma (disaccordo fra I modelli)

Primi modelli: Wilson 1925. conferme seprimentali contrastanti fino al ~1980 Voli da aereo e pallone (~1990) → X radiation

Misure da terra difficili (Radon, assorbimento atmosfera) Riportata detection gamma ~MeV, elettroni, neutroni ???

Presentazione HPC- Connect M.Galli, feb-2017

Rhessi 2002 …

Spettri cumulativi: Gamma fino a 20 MeV → elettroni 20-40MeV

Catalogo ~800 TGF (2006-2008) B.W Grefenstette et al.: JGR, VOL. 114, A02314, 2009

https://fermi.gsfc.nasa.gov/ssc/data/access/gbm/tgf/

Fermi – 2008...

Catalogo on-line ~ 3000 TGF

M.S.Briggs et al JGR, VOL. 115, A07323 - 2010

Gamma 10-30 MeV

forti effetti di selezione: trigger 16msec

No trigger, ricerca a terra su scale msec Fatto per dt ~ 10 microsec saturazione conteggi (molte decine counts/msec)

Fulmini in radio

Fulmini emettono scariche in radio: 30Hz-30kHz (~20msec)

Onde radio-atmosferiche (sferiche) si propagano fra terra e ionosfera Rivelabili a grandi distanze

WWLLN : World Wide Lightning Location Network ( http://wwlln.net/new/ ) Lead by the University of Washington in Seattle (R. Holzworth)

~ 50 antenne 3-30kHz , Localizzazione fulmine ~20 km dt ~ msec

Correlazione fra fulmini intra-cloud ad altezze: 10-20 km e TGF

(Per TGF Batse: Inan et al. JCR 23, 1017 - 1996)

Agile Satellite

Progetto ASI , lancio 2007

Piccole missioni: astronomia X e gamma

http://agile.iasf-roma.inaf.it/http://agile.asdc.asi.it/

All sky gamma survey Galassie attive

Pulsar Binary Systems

Supernove GRB

Onde gravitazionali

TGF

Agile Satellite

Superagile: strumento a maschera codificata 18-60keV

Grid: telescopio gamma: 30MeV-50GeV

Mcal: mini-calorimetro : E > 300 keV

MCAL

30 barre CsI , su 2 strati Barre: 1.5 x 2.3 x 37.5 Lette da diodi

Agile e TGF

Algoritmi di trigger per eventi submsec

Orbita equatoriale< 100 microsec absolute timing

=> MCAL vede bene i TGF <=

Compresa parte ad alta energia

M.Marisaldi, C.Labanti, F.Fuschino, M.Galli

And

The Agile Team

http://agile.rm.iasf.cnr.it/a-team.html

Agile e TGF

Problema: ~ 100 trigger/day : molti trigger spuri , da rumore elettronico ed altro

2007-2008: Prime detection TGF su trigger 64 msec

June 2008: attivati trigger su tempi: 16ms, 1ms, 293 microsec

=> Campione significativo di TGF

Complessi criteri di selezione basati su hardness ratio

counts E >1.4MeV / counts E <1.4 MeV

M.Marisaldi et al, JGR 115, A00E13 (2010)

Seleziona campione di 34 eventi June 2008 – March 2009

~ 4 eventi /mese

Agile e TGF M.Marisaldi et al, JGR 115, A00E13 (2010)

Depositi di energie fino ~ 40Mev

Distribuzioni spaziali ed energetichecompatibili con dati di RHESSI

=> buoni criteri di selezione

Probabili interazione in AGILE-grid E ~> 60 MeV

M.Marisaldi et al.PRL 105-128501 (2010)

Agile e TGF

M.Tavani et al. PRL 106-018501 (2011)

Spettro cumulativo TGF103 eventi fra 2008-2010

Red dashed line: F(E) ~ E-0.4 exp(-E/6.6)

Black line: 2 componenti: F(E) ~ E-0.5 (sotto 7.1MeV) E(E) ~ E_2.7 (sopra 7.1 MeV)

Eccesso di eventi ad alta energiaRispetto ai modelli standard

2 popolazioni di TGF ???

Agile e TGF Campione 308 TGF fra 2009-2012 , con miglior criteri di selezione

Catalogo TGF di Agile http://www.asdc.asi.it/mcaltgfcat/

Agile e TGF

Correlazione spaziale fra TGF e frequenza temporali

Agile e TGF AC dead time maschera TGF < 100 microsec => difficile correlazione con WWLLN

March 2015: AC veto disabled for MCAL

=> new improved TGF sample

Correlazione con WWLLN

M.Marisaldi et al. GRL 42, 9481, ( 2015)

Agile e TGF

Campione di 85 eventi alta energia , a 500 microsec da segnale WWLLN

March-June 2012

many events: E > 30 MeV, some > ~100 MeV

M.Marisaldi et al. ,2017, to be published

Blue: 300 TGF < 30MeV

Red: 85 TGF E >30MeV

Agile e TGF

Evento con hit: 173 MeV

Agile e TGF Quali barre colpisce ?

E' reale ??? pile-up ???? dead time ????

Agile e TGF

Difficile avere risposte dai satelliti attuali non pensati per eventi cosi' brevi ed intensi.

ASIMAtmosphere-Space Interaction Monitor

In futuro ?

Strumenti software Simulazioni numeriche

Agile Mass Model: GamsMontecarlo basato su Geant3 ~ 5000 linee FORTRAN

F.Longo, V.Cocco, M.Tavani, NIM A , 486, 610-622 (2002)V.Cocco, F.Longo, M.Tavani, NIM A, 486, 623-638 (2002)

Source generator : diverse forme spettrali

Unix pipe

Hit lists Energie rilasciate nelle singole barre di MCAL

Energie ai diodi

Strumenti software Analisi simulazioni

Hit lists Energie rilasciate nelle singole barre di MCAL

Energie ai diodi

Format converter

Software vario C++, Python, Ruby

Strumenti software Dati

Da: M.Trifoglio et al. Proceedings of the SPIE, Volume 7011, pp. 70113E-70113E-8 (2008)

LV1 FITS Archive

Strumenti software Analisi dati

LV1 FITS Archive

Format converter

Selezione eventi Ricerca TGF

Grafici , statistica (M.Marisaldi)

Uso Root per analisi

root Root> .L tgfDTE.C // Carico un file con funzioni per root ( C++ )Root> .X alltgf5.C // eseguo il programma per analisi

------------ il programma (creato da procedura Python a partire da lista eventi contiene:

TGF * tgf1=new TGF(41014,16,"TGF/RT041014_16_3908_new3.root",354870738.135092) ; tgf1->printtgf(0.000060,0.002000) ; tgf1->plotev(0.000060) ; tgf1->plotEt(0.01,0.002) ; tgf1->iostop() ; ….. TGF * tgf2=new TGF(41020,1,"TGF/RT041020_1_3908_new3.root",354897318.935832) ; tgf2->printtgf(0.000170,0.002000) ;

Uso files Root

tgfile = new TFile(nomefile) ; // root files hanno struttura gerarchica tgfile->ls() ; // guardo cosa contiene tgfile->GetObject("tdata",tgftree) ; // seleziono dati nel file nev = tgftree->GetEntries(); // numero eventi // corrispondenza eventi – strutura “ev” tgftree->SetBranchAddress("time", &ev.time); tgftree->SetBranchAddress("mult", &ev.mult); tgftree->SetBranchAddress("bar" , &ev.bar ); …....................

tgftree->getEntry(n) ; // recupero evento numero n

Ha routines per istogrammi, plot etc. etc.

Uso Pyhton

Tgf = [ ] # TGF name = contact_idNev = [ ] # num of event in the fileNhit = [ ] # num of the hit in the event

Nb = [ [ ] for x in range(30) ] # numero barraEb = [ [ ] for x in range(30) ] # energia nella barra Pos = [ [ ] for x in range(30) ] # posizione del deposito di energia

Liste e liste di liste:Comodo per dati strutturati

infile=open(infilename,'r')

for linea in infile.readlines(): …... …...

Iteratori per leggere files

Istogrammi con numpy e matplotlib

xbins = np.arange(0, 20.0, 0.250) # fixed bin size: 0-20Mev, step 250 keVplt.title("Energy in single bars")plt.xlabel('Energy (MeV)')plt.ylabel('num. bar hits')n, bins, patches = plt.hist(HEb, bins=xbins)plt.show()

TGF ed Agile