太陽系外惑星大気の個体群研究のための階層的Bayes大気検索モデリング:居住域に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

Lustig-Yaeger Jacob; Sotzen Kristin S.; Stevenson Kevin B.; Luger Rodrigo; May Erin M.; Mayorga L. C.; Mandt Kathleen; Izenberg Noam R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214258666962 整理番号：22P0283313

太陽系外惑星大気の個体群研究のための階層的Bayes大気検索モデリング:居住域に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Bayesian Atmospheric Retrieval Modeling for Population Studies of Exoplanet Atmospheres: A Case Study on the Habitable Zone

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発行年： 2022年02月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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外惑星大気特性化が可能な分光観測と観測プラットフォームの数の増加により,統計的サンプル内で表現される大気傾向のコヒーレント画像への外惑星の大きな集団に関する情報を蒸留できる解析技術の必要性が高まっている。本研究では,外惑星大気特性における個体群レベル傾向を推論するための階層Bayes大気検索(HBAR)モデルを開発した。炭酸塩-ケイ酸塩風化の負のフィードバックサイクルの存在によって予測される,入射恒星フラックスを伴う大気CO_2の傾向を推測する場合に,HBARを示し,その仮定は,晶癖帯(HZ)の全ての計算が静止しているという仮定である。H_2O,CO_2,およびN_2軸受雰囲気を有する岩石惑星の模擬透過スペクトルとJWST品質観察を用いて,CO_2の予測された傾向は,1~5umの範囲で10ppmオーダーのスペクトルに微妙な差を引き起こし,この仮説をテストするために固有の挑戦を下回っていることを見出した。非常に正確なデータ(惑星当たり100の積層輸送)の限界において,著者らは,著者らのHBARモデルがCO_2の傾向を特徴づける個体群レベルパラメータを与えることができることを示して,著者らは,ヌル仮説と他のより単純な傾向が高信頼で拒絶することができることを示した。HZのこの特定の経験的試験はJWST時代において禁止的に困難である可能性があるが,本研究で開発したHBARフレームワークはJWST,Arielおよび他の上昇ミッションで観測されるガス巨大スペクトルの解析に対してより即時の使用を見出すかもしれない。【JST・京大機械翻訳】

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