Simulated<i>JWST</i>/NIRISS Transit Spectroscopy of Anticipated Tess Planets Compared to Select Discoveries from Space-based and Ground-based Surveys
Notice bibliographique
Résumé
The Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) will embark in 2018 on a 2-year wide-field survey mission, discovering over a thousand terrestrial, super-Earth and sub-Neptune-sized exoplanets potentially suitable for follow-up observations using the James Webb Space Telescope (JWST). This work aims to understand the suitability of anticipated TESS planet discoveries for atmospheric characterization by JWST's Near InfraRed Imager and Slitless Spectrograph (NIRISS) by employing a simulation tool to estimate the signal-to-noise (S/N) achievable in transmission spectroscopy. We applied this tool to Monte Carlo predictions of the TESS expected planet yield and then compared the S/N for anticipated TESS discoveries to our estimates of S/N for 18 known exoplanets. We analyzed the sensitivity of our results to planetary composition, cloud cover, and presence of an observational noise floor. We found that several hundred anticipated TESS discoveries with radii from 1.5 to 2.5 times the Earth's radius will produce S/N higher than currently known exoplanets in this radius regime, such as K2-3b or K2-3c. In the terrestrial planet regime, we found that only a few anticipated TESS discoveries will result in higher S/N than currently known exoplanets, such as the TRAPPIST-1 planets, GJ1132b, and LHS1140b. However, we emphasize that this outcome is based upon Kepler-derived occurrence rates, and that co-planar compact multi-planet systems (e.g., TRAPPIST-1) may be under-represented in the predicted TESS planet yield. Finally, we apply our calculations to estimate the required magnitude of a JWST follow-up program devoted to mapping the transition region between hydrogen-dominated and high molecular weight atmospheres. We find that a modest observing program of between 60 to 100 hours of charged JWST time can define the nature of that transition (e.g., step function versus a power law).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».